Menentukan Tingkat Kesejahteraan Provinsi Kalimantan Tengah Dengan Penerapan Algoritma K-Means Clustering Menggunakan Rapidminer

R Rahmahwati(1*),

(1) Universitas Darwan Ali, Kalimantan Tengah, Indonesia
(*) Corresponding Author

Abstract


One of the key problems of local governments is poverty, and Central Kalimantan in Indonesia is one of those local governments. Due to the incorrect definition of impoverished households at the time of data collection, the municipal administration has created a number of initiatives and services that assist community welfare, but they have not been deemed functional. This study's objective is to use a clustering method to identify the level of regional poverty. The clustering method, which makes use of RapidMiner's standard data mining stages, was applied in this investigation. This work develops a method that can identify poor areas and categorize them into three groups—low, medium, and high—using a more precise computation approach

Full Text:

PDF

References


R. Maulana, “Analisis Kemiskinan Di Kabupaten Aceh Besar.” Skripsi Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Islam Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh, Aceh, 2019.

K. Aprilia and F. Sembiring, “Analisis Garis Kemiskinan Makanan Menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering,” in Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika, 2021, pp. 1–10.

B. Nafi’ah, “Analisis Faktor-Faktor Yang Dapat Mempengaruhi Pengentasan Kemiskinan Di Indonesia (2016- 2019),” J. Ilm. Ekon. Islam, vol. 7, no. 2, pp. 953–960, 2021, doi: 10.29040/jiei.v7i2.2206.

Yuni Radana Sembiring, Saifullah, and Riki Winanjaya, “Implementasi Data Mining Dalam Mengelompokkan Jumlah Penduduk Miskin Berdasarkan Provinsi Menggunakan Algoritma,” KESATRIA J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer Manajemen), vol. 2, no. 2, pp. 125–132, 2021.

S. Ramadani, I. Ambarita, and A. M. H. Pardede, “Metode K-Means Untuk Pengelompokan Masyarakat Miskin Dengan Menggunakan Jarak Kedekatan Manhattan City Dan Euclidean ( Studi Kasus Kota Binjai ),” Inf. Syst. Dev., vol. 4, no. 2, pp. 15–29, 2019.

M. N. Isda, “Analisis Konsep Kemiskinan (Studi Komparatif Konsep Badan pusat Statistik dan Konsep Ekonomi Islam),” J. Sharia Econ., vol. 2, no. 1, pp. 1–21, 2021, [Online]. Available: https://journal.ar-raniry.ac.id/index.php/JoSE/article/view/1271

E. T. Naldy and A. Andri, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Daftar Pembelian Konsumen Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Toko Bangunan MDN,” J. Nas. Ilmu Komput., vol. 2, no. 2, pp. 89–101, 2021, doi: 10.47747/jurnalnik.v2i2.525.

Lastiyono, “Hubungan antara Faktor demografi dengan Kinerja dan Kepuasan Kerja Karyawan Badan Pusat Statistik Propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.” Skripsi Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, Yogyakarta, 2015.

I. Nasution, A. P. Windarto, and M. Fauzan, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data Penduduk Miskin Menurut Provinsi,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 2, no. 2, pp. 76–83, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.492.

N. F. Kahar, L. Hadjaratie, S. Suhada, and I. R. Padiku, “Implementasi Data Mining Dalam Penentuan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Fuzzy C-Means,” Jambura J. Informatics, vol. 1, no. 1, pp. 27–36, 2019.

C. A. Jacob, I. W. Sumarjaya, and M. Susilawati, “Analisis Model Regresi Data Panel Tidak Lengkap Komponen Galat Dua Arah dengan Penduga Feasible Generalized Least Square ( FGLS ),” J. Mat., vol. 4, no. 1, pp. 22–38, 2014.

D. N. Alfiansyah, V. R. S. Nastiti, and N. Hayatin, “Penerapan Metode K-Means pada Data Penduduk Miskin Per Kecamatan Kabupaten Blitar,” J. Repos., vol. 4, no. 1, pp. 49–58, 2022, doi: 10.22219/repositor.v4i1.1416.

Parjito and Permata, “Penerapan Data Mining untuk Clustering Data Penduduk Miskin Menggunakan Metode K-Means,” J. Inform., vol. 3, no. 1, pp. 31 – 37, 2021.

A. Bahauddin, A. Fatmawati, and F. P. Sari, “Analisis Clustering Provinsi di Indonesia Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2021.

Hasanudin, L. Linayati, and S. Dendi, “Analisis Kinerja Badan Pusat Statistik Dalam Penetapan Standar Masyarakat Miskin Di Kota Batam (Studi Kasus Di Kecamatan Galang),” J. Trias Polit., vol. 5, no. 1, pp. 13–22, 2021.




DOI: https://doi.org/10.30645/kesatria.v4i1.123

DOI (PDF): https://doi.org/10.30645/kesatria.v4i1.123.g117

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Published Papers Indexed/Abstracted By: