IMPLEMENTASI DATA MINING KLASTERISASI DENGAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKKAN KELURAHAN DI PROVINSI DKI JAKARTA BERDASARKAN DISTRIBUSI BANTUAN PANGAN BULOG DI PT YASA ARTHA TRIMANUNGGAL

Penulis

  • Raehan Ramadhan Universitas Budi Luhur
  • Arief Wibowo Universitas Budi Luhur

Kata Kunci:

Algoritma K-Means, Distribusi Bantuan Pangan, Klasterisasi

Abstrak

Penelitian ini mengembangkan sistem Data Mining klasterisasi dengan Algoritma KMeans untuk mengelompokkan kelurahan di Provinsi DKI Jakarta berdasarkan Distribusi Bantuan Pangan dari Bulog yang dilakukan oleh PT Yasa Artha Trimanunggal. Provinsi DKI Jakarta memiliki banyak kelurahan dengan karakteristik yang beragam, sehingga sering kali terjadi ketidakakuratan dalam penyaluran bantuan pangan. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas penyaluran bantuan pangan dengan mengidentifikasi wilayah yang benar-benar membutuhkan bantuan secara lebih akurat. Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan total penerima tiap kelurahan, total penduduk tiap kelurahan, dan rata-rata usia penerima tiap kelurahan. Dari hasil penelitian ini, jumlah klaster yang optimal ditemukan untuk mengelompokkan data kelurahan di DKI Jakarta adalah 3 klaster yang terdiri dari wilayah dengan tingkat kebutuhan bantuan pangan yang tinggi, kedua dengan tingkat kebutuhan sedang, dan ketiga dengan tingkat kebutuhan rendah. Evaluasi hasil klasterisasi menggunakan metode Davies-Bouldin Index menunjukan nilai 0,5442 yang menandakan bahwa pengelompokkan yang dilakukan cukup baik dalam memisahkan wilayah-wilayah berdasarkan kebutuhan bantuan pangan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan pemahaman terhadap pola penyaluran bantuan pangan serta memberikan informasi yang berharga bagi PT Yasa Artha Trimanunggal dalam merencanakan dan mengambil keputusan terkait Distribusi Bantuan Pangan di DKI.

Referensi

R. Astuti and K. Ukar, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Clustering Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Data Tilang di Instansi Pemerintah,” Media Informatika, vol. 20, no. 2, pp. 109-121, 2021.

J. Homepage, D. Syaputri, P. Herwina Noprita, and S. Romelah, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Distribusi Sosial Ekonomi Masyarakat Berdasarkan Demografi Kependudukan,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2021.

Y. Radana Sembiring, R. Winanjaya, S. Tunas Bangsa, S. Utara, and I. A. Jln Sudirman Blok No, “Implementasi Data Mining Dalam Mengelompokkan Jumlah Penduduk Miskin Berdasarkan Provinsi Menggunakan Algoritma K-Means,” Kesatria: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen), vol. 2, no. 2, pp.125-132, 2021. [Online]. Available: https://www.bps.go.id

N. Nurahman and J. Susanto, “Klasterisasi Data Penerima Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Algoritma K-Means,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 10, no. 2, p. 461, Apr. 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5807.

F. Handayanna, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Penduduk Miskin di Provinsi Banten,” INTI Nusa Mandiri, vol. 18, no. 1, pp. 93–99, 2023, doi: 10.33480/inti.v18i1.4399.

A. Fatkhudin, A. Khambali, F. A. Artanto, N. A. Putra Zade, and U. Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan, “Implementasi Algoritma Clustering K-Means Dalam Pengelompokan Mahasiswa Studi Kasus (Prodi Manajemen Informatika),” Jurnal Minfo Polgan, vol. 12, no. 2, 2023, doi: 10.33395/jmp.v12i2.12494.

I. Febriani, M. Safii, and O. Alfina, “Implementasi Data Mining Peningkatan Produksi Beras Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Majalah Ilmiah Methoda, vol. 12, no. 3, pp. 258-268, 2022.

T. B. Santos, “Aplikasi Data Mining untuk Clustering Daerah Penyebaran Penyakit Diare di DKI Jakarta Menggunakan Algoritma K-MEANS,” Jurnal Ilmiah FIFO, vol. 11, no. 2, pp. 131-143, 2019, doi: 10.22441/fifo.2019.v11i2.003.

R. R. A. Aria, S. Susilowati, and I. R. Rahadjeng, “Data Mining Menentukan Cluster Penerima Program Bantuan dengan Metode K-Means,” Remik, vol. 7, no. 1, pp. 291–300, 2023, doi: 10.33395/remik.v7i1.12030.

S. Indhira and B. Hendrik, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means untuk Klasifikasi Penyakit ISPA,” Journal of Information System and Education Development, vol. 1, no. 3, pp. 31-35, 2023.

Unduhan

Diterbitkan

30-09-2024

Cara Mengutip

Ramadhan, R., & Wibowo, A. (2024). IMPLEMENTASI DATA MINING KLASTERISASI DENGAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKKAN KELURAHAN DI PROVINSI DKI JAKARTA BERDASARKAN DISTRIBUSI BANTUAN PANGAN BULOG DI PT YASA ARTHA TRIMANUNGGAL. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 3(2), 390–397. Diambil dari https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/senafti/article/view/1318

Terbitan

Vol 3 No 2 (2024): Prosiding SENAFTI Ke-5 September 2024

Bagian

Artificial Intelligence

Lisensi

Hak Cipta (c) 2024 Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI)

Creative Commons License

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

<< < 1 2 3 > >>