SISTEM MONITORING WILAYAH PELAKSANAAN SENSUS EKONOMI BERBASIS K-MEANS CLUSTERING PADA BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI SUMATERA SELATAN

Amelia, Masayu Sarah (2026) SISTEM MONITORING WILAYAH PELAKSANAAN SENSUS EKONOMI BERBASIS K-MEANS CLUSTERING PADA BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI SUMATERA SELATAN. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

Preview	Text (COVER) COVER.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf - Published Version Download (251kB) | Preview
	Text (BAB I PENDAHULUAN) BAB I.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (390kB) | Request a copy
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (748kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODOLOGI PENELITIAN) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (744kB) | Request a copy
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (6MB) | Request a copy
	Text (BAB 5 PENUTUP) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (329kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (274kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Pelaksanaan Sensus Ekonomi oleh Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Selatan seringkali menghadapi hambatan teknis akibat alur pelaporan manual yang berjenjang, sehingga menyulitkan pimpinan dalam memetakan wilayah yang terkendala secara cepat (real-time). Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem monitoring wilayah berbasis web menggunakan framework Laravel yang terintegrasi dengan Telegram Bot API sebagai media pelaporan langsung dari lapangan oleh Petugas Pencacah Lapangan (PCL). Sistem ini menerapkan algoritma K-Means Clustering dengan optimasi Elbow Method untuk mengelompokkan Satuan Lingkungan Setempat (SLS) ke dalam tiga kategori: Lancar, Waspada, dan Terkendala. Pengelompokan ini didasarkan pada akumulasi progres pencacahan, data verifikasi, dan bobot kendala lapangan. Pengembangan sistem dilakukan dengan metode Rapid Application Development (RAD) dan diuji menggunakan Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil memangkas birokrasi pelaporan, melakukan klasterisasi wilayah secara otomatis dan objektif, serta memvisualisasikan hasilnya melalui dashboard guna mendukung kecepatan intervensi pimpinan terhadap wilayah yang mengalami kendala operasional.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Sensus Ekonomi, Sistem Monitoring, K-Means Clustering, Telegram Bot, BPS.
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Informatics Management > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Manajemen Informatika
Date Deposited:	20 Jul 2026 07:05
Last Modified:	20 Jul 2026 07:05
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/23176

Actions (login required)

View Item