IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PENENTUAN TINGKAT KEMISKINAN MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS

Nurrahmah Fitirani Kahar, Lillyan Hadjaratie, S. Suhada, Indhitya R. Padiku
{"title":"IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PENENTUAN TINGKAT KEMISKINAN MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS","authors":"Nurrahmah Fitirani Kahar, Lillyan Hadjaratie, S. Suhada, Indhitya R. Padiku","doi":"10.37905/JJI.V1I1.2332","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kemiskinan merupakan salah satu persoalan yang menjadi perhatian utama pemerintah daerah, termasuk di Kabupaten Bone Bolango, Provinsi Gorontalo, Indonesia. Berbagai program dan bantuan untuk mensejahterakan masyarakat telah dilaksanakan oleh pemerintah daerah namun dinilai belum efektif, karena adanya kekeliruan yang disebabkan oleh ketidaksesuaian dalam penentuan kategori rumah tangga miskin pada saat pendataan. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan algoritma Fuzzy C-Means dalam menentukan kategori rumah tangga miskin. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Eksperimen dengan menggunakan tahapan umum dari proses Data Mining dengan Algoritma Clustering Fuzzy C-Means. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat mendata rumah tangga miskin dan kemudian mengelompokannya ke dalam (3) jenis kategori yaitu miskin, hampir miskin, dan sangat miskin dengan model perhitungan yang lebih akurat. Kesimpulan yang diperoleh bahwa sistem yang dibuat telah behasil mengklaster 100 (seratus) data sampel rumah tangga miskin di Kabupaten Bone Bolango ke dalam tiga kategori kemiskinan, dengan persentase setiap kategori adalah 50% sangat miskin, 34% hampir miskin, dan 16% sangat miskin.","PeriodicalId":439611,"journal":{"name":"Jambura Journal of Informatics","volume":"63 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-05-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jambura Journal of Informatics","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37905/JJI.V1I1.2332","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2

Abstract

Kemiskinan merupakan salah satu persoalan yang menjadi perhatian utama pemerintah daerah, termasuk di Kabupaten Bone Bolango, Provinsi Gorontalo, Indonesia. Berbagai program dan bantuan untuk mensejahterakan masyarakat telah dilaksanakan oleh pemerintah daerah namun dinilai belum efektif, karena adanya kekeliruan yang disebabkan oleh ketidaksesuaian dalam penentuan kategori rumah tangga miskin pada saat pendataan. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan algoritma Fuzzy C-Means dalam menentukan kategori rumah tangga miskin. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Eksperimen dengan menggunakan tahapan umum dari proses Data Mining dengan Algoritma Clustering Fuzzy C-Means. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat mendata rumah tangga miskin dan kemudian mengelompokannya ke dalam (3) jenis kategori yaitu miskin, hampir miskin, dan sangat miskin dengan model perhitungan yang lebih akurat. Kesimpulan yang diperoleh bahwa sistem yang dibuat telah behasil mengklaster 100 (seratus) data sampel rumah tangga miskin di Kabupaten Bone Bolango ke dalam tiga kategori kemiskinan, dengan persentase setiap kategori adalah 50% sangat miskin, 34% hampir miskin, dan 16% sangat miskin.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
贫困是地方政府最关心的问题之一,包括印度尼西亚Gorontalo省的Bone Bolango区。地方政府实施了各种福利计划和援助措施,但由于无法在统计时确定贫困家庭类别而造成的错误,这些措施和援助措施是无效的。这项研究的目标是应用一种模糊的c -手段来定义低收入家庭的类别。本研究采用的方法是一种实验方法,采用了数据挖掘过程的一般阶段,采用模糊意义算法。这项研究产生了一种系统,它可以记录贫困家庭,然后将其分类为(3)较穷、接近贫穷和非常贫穷,并具有更精确的计算模式。他们得出的结论是,他们建立的系统将100(100)贫困家庭样本数据汇集成三类贫困,每一类别的百分比占50%极度贫困,34%接近贫困,16%非常贫困。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Effectiveness of 3D Animation Using Google Sketchup and Lumion as Tourist Attraction Information Media Pengembangan Aplikasi Monitoring Tambak Ikan Berbasis Internet of Things Artificial Intelligence in Road Traffic Accident Prediction Halstead’s Complexity Measure of a Merge sort and Modified Merge sort Algorithms Penerapan Firewall di Router OS Mikrotik Pada Aplikasi E-Rapor
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1