PENERAPAN METODE CLUSTERING K-MEANS UNTUK MENENTUKAN PRIORITAS PENERIMA BANTUAN RASKIN STUDI KASUS : (DESA MUKAI TENGAH DINAS SOSIAL KABUPATEN KERINCI)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Dinamika Bangsa
Author
Sabillah, Putra
Subject
Artificial Intelligence
Datestamp
2024-01-08 11:11:15
Abstract :
Kemiskinan merupakan masalah lama yang belum dan sulit untuk diselesaikan. Pemerintah sendiri telah melakukan beberapa upaya dalam melakukan pengentasan kemiskinan misalnya melalui bantuan RASKIN. Pemerintah saat ini mengalami kesulitan mengenai penerima yang layak atau tidaknya mendapatkan bantuan RASKIN. Adanya ketidaksesuaian penerimaan bantuan RASKIN menyebabkan penduduk yang terbilang masih mampu terdaftar sebagai penerima bantuan RASKIN, sedangkan penduduk yang terbilang tidak mampu tidak terdaftar sebagai penerima RASKIN. Hal ini disebabkan karena kurangnya ketelitian dalam memvalidasi data sehingga membuat banyak data masyarakat yang tidak akurat. Maka dari itu, diperlukan analisa terhadap penentuan bantuan RASKIN dengan cara pengklasteran menggunakan algoritma K-Means agar penerima bantuan RASKIN tepat sasaran. Dari perhitungan yang telah dilakukan maka penulis merekomendasikan 5 cluster, yang dihitung secara manual dan menggunakan tools SPSS. Hasil Cluster 1 perhitungan manual di didapatkan 40 data penduduk yang masuk kedalam prioritas pertama penerima bantuan sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 1 data penduduk yang masuk kedalam prioritas pertama penerima bantuan, Cluster 2 perhitungan manual di dapatkan 8 data penduduk yang masuk kedalam prioritas keempat sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 25 data penduduk yang masuk kedalam prioritas kelima penerima bantuan, Cluster 3 perhitungan manual di dapatkan 48 data penduduk yang masuk kedalam prioritas kelima sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 3 data penduduk yang masuk kedalam prioritas ketiga penerima bantuan, Cluster 4 perhitungan manual di dapatkan 38 data penduduk yang masuk kedalam prioritas kedua sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 108 data penduduk yang masuk kedalam prioritas keempat penerima bantuan dan Cluster 5 perhitungan manual di dapatkan 70 data penduduk yang masuk kedalam prioritas ketiga sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 1 data penduduk yang masuk kedalam prioritas kedua penerima bantuan.
Kemiskinan merupakan masalah lama yang belum dan sulit untuk diselesaikan. Pemerintah sendiri telah melakukan beberapa upaya dalam melakukan pengentasan kemiskinan misalnya melalui bantuan RASKIN. Pemerintah saat ini mengalami kesulitan mengenai penerima yang layak atau tidaknya mendapatkan bantuan RASKIN. Adanya ketidaksesuaian penerimaan bantuan RASKIN menyebabkan penduduk yang terbilang masih mampu terdaftar sebagai penerima bantuan RASKIN, sedangkan penduduk yang terbilang tidak mampu tidak terdaftar sebagai penerima RASKIN. Hal ini disebabkan karena kurangnya ketelitian dalam memvalidasi data sehingga membuat banyak data masyarakat yang tidak akurat. Maka dari itu, diperlukan analisa terhadap penentuan bantuan RASKIN dengan cara pengklasteran menggunakan algoritma K-Means agar penerima bantuan RASKIN tepat sasaran. Dari perhitungan yang telah dilakukan maka penulis merekomendasikan 5 cluster, yang dihitung secara manual dan menggunakan tools SPSS. Hasil Cluster 1 perhitungan manual di didapatkan 40 data penduduk yang masuk kedalam prioritas pertama penerima bantuan sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 1 data penduduk yang masuk kedalam prioritas pertama penerima bantuan, Cluster 2 perhitungan manual di dapatkan 8 data penduduk yang masuk kedalam prioritas keempat sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 25 data penduduk yang masuk kedalam prioritas kelima penerima bantuan, Cluster 3 perhitungan manual di dapatkan 48 data penduduk yang masuk kedalam prioritas kelima sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 3 data penduduk yang masuk kedalam prioritas ketiga penerima bantuan, Cluster 4 perhitungan manual di dapatkan 38 data penduduk yang masuk kedalam prioritas kedua sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 108 data penduduk yang masuk kedalam prioritas keempat penerima bantuan dan Cluster 5 perhitungan manual di dapatkan 70 data penduduk yang masuk kedalam prioritas ketiga sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 1 data penduduk yang masuk kedalam prioritas kedua penerima bantuan.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
