IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PENENTUAN TINGKAT KEMISKINAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS: KECAMATAN TALANG KELAPA, KABUPATEN BANYUASIN)

NURHANA, TIKA (2020) IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PENENTUAN TINGKAT KEMISKINAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS: KECAMATAN TALANG KELAPA, KABUPATEN BANYUASIN). Other thesis, POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA.

[img] Text (Cover)
Halaman Depan.pdf

Download (452kB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (332kB)
[img] Text
BAB II.pdf

Download (548kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[img] Text
BAB V.pdf

Download (234kB)
[img] Text
Daftar Pustaka.pdf

Download (238kB)

Abstract

Kemiskinanmerupakansalahsatupersoalanutama yang menjadiperhatianpemerintahdaerah, termasuk di KecamatanTalangKelapa, KabupatenBanyuasin, Provinsi Sumatera Selatan. Berbagai program danbantuanuntukmensejahterakanmasyarakatinimasihdinilaibelumefektifdanefisien.Penyebabnyadiidentifikasikarenaadanyakekeliruan yang disebabkanketidaksesuaiandalampenentuankategorirumahtanggamiskinpadasaatpendataansertaterdapatkerumitandalampengolahan data yang ada.PenelitianinibertujuanuntukmenerapkanalgoritmaK-Meansdalampenentuantingkatkemiskinanpenduduk. Metode pengembangan sistem yang digunakan yaitu metode Rapid Application Development(RAD).Data yang digunakan adalah data kriteriakemiskinandan data pendudukmiskin. Proses yang ada pada sistem informasi ini adalah proses login, kelola data kriteria,kelola data sub kriteria, kelola data pendudukmiskindan kelola proses perhitungan. Penelitianinimenghasilkansebuahsistem yang dapatmendatarumahtanggamiskindankemudianmengelompokkannyakedalam 3 (tiga) tingkatkemiskinanyaituhampirmiskin, miskin, dansangatmiskin.

Item Type: Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords: Kata Kunci:Data Mining, AlgoritmaK-Means, Tingkat kemiskinan
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Informatics Management > Undergraduate Theses
Depositing User: Mr Bambang Anthony
Date Deposited: 03 Sep 2021 01:18
Last Modified: 03 Sep 2021 01:18
URI: http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/9072

Actions (login required)

View Item View Item