Implementasi Data Mining Dalam Mengelompokkan Data penduduk Kurang Mampu Menggunakan Metode K-Means Clustering

  • Waruwu A
  • Yetri M
  • Setiawan F
N/ACitations
Citations of this article
48Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Penduduk kurang mampu merupakan permasalahan bangsa yang sangat mendesak dan sering kali di tandai dengan tingginya tingkat pengangguran dan keterbelakangan. Salah satu aspek penting untuk mendukung langkah – langkah penanggulangan  dalam penanganan penduduk kurang mampu, pemerintah dapat juga melakukan evaluasi kebijakannya terhadap penduduk serta membandingkan data penduduk kurang mampu antar waktu dan daerah serta menentukan targetnya agar dapat bisa menyelesaikan  masalah yang di alami  penduduk. Data mining merupakan istilah dari pattern recognition merupakan metode yang di gunakan untuk pengelolaan data yang akan di gunakan, untuk menemukan pola yang tersembunyi dari pengelolaan data. Algoritma K-Means merupakan salah satu metode yang menggunakan konsep descriptive dan dapat digunakan untuk menerapkan suatu algoritma dalam penentuan suatu objek kedalam cluster tertuntu. Hasil penelitian ini bermanfaat bagi Desa Hiliwaele II dan dapat dikategorikan sebagai suatu proses pengelompokkan record, observasi, atau mengelompokkan data yang memiliki kesamaan objek, dengan klasifikasi tidak ada variabel target dalam melakukan pengelompokan pada proses clustering.

Cite

CITATION STYLE

APA

Waruwu, A., Yetri, M., & Setiawan, F. (2023). Implementasi Data Mining Dalam Mengelompokkan Data penduduk Kurang Mampu Menggunakan Metode K-Means Clustering. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 2(6), 945. https://doi.org/10.53513/jursi.v2i6.8965

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free