SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN WARGA MISKIN YANG PANTAS MENDAPAT BANTUAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K-MEANS

Authors

  • Ugik Setyawan Universitas PGRI Ronggolawe
  • Andy Haryoko Universitas PGRI Ronggolawe
  • Amaludin Arifia Universitas PGRI Ronggolawe

Keywords:

Data Mining, Clustering, Warga Miskin, K-Means, Pemetaan GIS

Abstract

Kemiskinan merupakan salah satu persoalan mendasar yang menjadi pusat perhatian pemerintah di negara manapun. Dalam proses penyaluran bantuan juga menjadi keluhan dari beberapa warga sekitar yang dimana dalam proses penyaluran bantuan dianggap masih belum tepat sasaran, seperti warga mampu yang mendapat bantuan sedangkan warga miskin tidak mendapat bantuan. Dalam penelitian ini, penulis akan membuat sebuah sistem pemetaan warga miskin menggunakan metode clustering k-means. Metode clustering k-means adalah salah satu metode dalam fungsi clustering atau pengelompokan. Larose (2005). Clustering akan mengacu pada sebuah penglompokan data, observasi atau kasus berdasar kemiripan objek yang diteliti. Hasil yang didapat dari penelitian ini yaitu berupa pemetaan menggunakan bantuan Google Maps API. Peta yang didapat akan menampilkan setiap titik koordinat yang sudah ditentukan sebelumnya dengan ditandai marker yang dibedakan warnanya setiap marker berdasakan 3 kategori yaitu : 1. Miskin = Merah, 2. Cukup = Kuning, 3. Miskin = Merah. Warna marker per daerah adalah berdasarkan besar jumlah terbanyak kategori yang ada di desa tersebut. Marker akan menampilkan data para warga yang ada di daerah tersebut.

References

Agusta, Yudhi., 2007, K-Means penerapan permasalahan dan metode terkait. Jurnal Sistem dan Informatika, Vol 3.
Bernhardsen, T., 2002, Geographic Information Systems: An Introduction, 3rd Edition, John Wiley & Sons Ltd. Canada.
Brady, M., & Loonam, J, 2010, Exploring the use of entity-relationship diagramming as a technique to support grounded theory inquiry, Bradford: Emerald Group.
Handoko, Slamet., Eko Sediono dan Suhartono., 2011, Sistem Informasi Geografis Berbasis Web untuk Pemetaan Sebaran Alumni Menggunakan Metode K-Means, Jurnal Sistem Informasi Bisnis.
Hapsari, Tri, Prima, Dita., Edy Widodo., 2017, Pengelompokan Daerah Rawan Kriminalitas di Indonesia Menggunakan Analisis K-Means Clustering, Jurnal Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai Islami, Vol.1, No.1, Juli 2017, Hal. 147-153, p-ISSN: 2580-4596; e-ISSN: 2580-460X.
Hasanah, Nur, Muh. Ugiarto dan Novianti Puspitasari., 2017, Sistem Pengelompokan Curah Hujan Menggunakan Metode K-Means Di Wilayah Kalimantan Timur, Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No. 2, September 2017, e-ISSN 2540-7902 dan p-ISSN 2541-366X.
Haviluddin., 2009, Memahami Penggunaan Diagram Arus Data. Jurnal Informatika mulawarman, vol 4 no 3: 1–6.

Additional Files

Published

2018-09-29

How to Cite

Ugik Setyawan, Andy Haryoko, & Amaludin Arifia. (2018). SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN WARGA MISKIN YANG PANTAS MENDAPAT BANTUAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K-MEANS. Prosiding SNasPPM, 3(1), 413–415. Retrieved from http://prosiding.unirow.ac.id/index.php/SNasPPM/article/view/168