PENERAPAN ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK ENGELOMPOKAN PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI DANA DESA (Studi Kasus:Desa Kalierang)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Peradaban
Author
ISLAMI, Febrilania Nur
Subject
Prinsip Matematika dalam Ilmu Komputer; Algoritma Komputer
Datestamp
2023-12-13 04:15:22
Abstract :
Kemiskinan merupakan suatu permasalahan yang sulit ditangani oleh negara Indonesia, terutama dalam menangani kemiskinan masyarakat Indonesia yang mayoritas tinggal di pedesaan, melihat keadaan masyarakat dengan angka kemiskinan di Indonesia terus meningkat pemerintah menyelenggarakan suatuprogram bantuan sosial kepada masyarakat miskin, salah satunya adalah Bantuan Langsung Tunai (BLT). Pengamatan dilapangan masih banyak kelemahan dalam pengelolaan dana BLT tersebut, terutama dalam proses penyalurannya, sehingga membawa dampak berupa ketidakpuasan rakyat akan hasil dari model penyaluran, belum seluruh rumah tangga miskin yang ada di kecamatan bumiayu kabupaten brebes terdaftar sebagai penerima dana BLT. Tidak tepatnya sasaran penerima BLT juga dapat dilihat pada kenyataan dilapangan, warga banyak protes kepada pemerintah desa, selain itu menurut pemberitaan media lokal 15% warga terdata secara ganda sehingga warga tersebut mendapat bantuan ganda. Kebijakan pemerataan penerima bantuan langsung tunai yaitu pemanfaatan teknologi informasi yang berdampak besar dalam aktifitas manusia yang mana telah dilakukan Clustering dengan menggunakan algoritma K-Medoids dimana algoritma tersebut baik digunakan untuk pengelompokan. Metode evaluasi yang digunakan untuk mengukur kinerja dari algoritma Clustering adalah silhouette coefficient, metode ini baik digunakan dalam evaluasi performance algoritma clustering dalam mengelompokan data menjadi kelompok-kelompok yang lebih homogen dan terpisah dengan baik. Hasil dari penerapan algoritma K-Medoids untuk pengelompokan data penerima bantuan langsung tunai dana desa dengan menggunakan metode pengukuran cluster yaitu silhouette coefficient menghasilkan cluster terbaik yaitu 2 cluster dan dengan nilai index coefficient sebesar 0,5. Artinya nilai ini lebih baik dari penelitian sebelumnya yang hanya mencapai nilai Silhouette Index sebesar 0,4
Kemiskinan merupakan suatu permasalahan yang sulit ditangani oleh negara Indonesia, terutama dalam menangani kemiskinan masyarakat Indonesia yang mayoritas tinggal di pedesaan, melihat keadaan masyarakat dengan angka kemiskinan di Indonesia terus meningkat pemerintah menyelenggarakan suatuprogram bantuan sosial kepada masyarakat miskin, salah satunya adalah Bantuan Langsung Tunai (BLT). Pengamatan dilapangan masih banyak kelemahan dalam pengelolaan dana BLT tersebut, terutama dalam proses penyalurannya, sehingga membawa dampak berupa ketidakpuasan rakyat akan hasil dari model penyaluran, belum seluruh rumah tangga miskin yang ada di kecamatan bumiayu kabupaten brebes terdaftar sebagai penerima dana BLT. Tidak tepatnya sasaran penerima BLT juga dapat dilihat pada kenyataan dilapangan, warga banyak protes kepada pemerintah desa, selain itu menurut pemberitaan media lokal 15% warga terdata secara ganda sehingga warga tersebut mendapat bantuan ganda. Kebijakan pemerataan penerima bantuan langsung tunai yaitu pemanfaatan teknologi informasi yang berdampak besar dalam aktifitas manusia yang mana telah dilakukan Clustering dengan menggunakan algoritma K-Medoids dimana algoritma tersebut baik digunakan untuk pengelompokan. Metode evaluasi yang digunakan untuk mengukur kinerja dari algoritma Clustering adalah silhouette coefficient, metode ini baik digunakan dalam evaluasi performance algoritma clustering dalam mengelompokan data menjadi kelompok-kelompok yang lebih homogen dan terpisah dengan baik. Hasil dari penerapan algoritma K-Medoids untuk pengelompokan data penerima bantuan langsung tunai dana desa dengan menggunakan metode pengukuran cluster yaitu silhouette coefficient menghasilkan cluster terbaik yaitu 2 cluster dan dengan nilai index coefficient sebesar 0,5. Artinya nilai ini lebih baik dari penelitian sebelumnya yang hanya mencapai nilai Silhouette Index sebesar 0,4
File :
COVER-Febrilania Nur Islami-42417027-Skripsi-2023.pdf
BAB I-Febrilania Nur Islami-42417027-Skripsi-2023.pdf
BAB II-Febrilania Nur Islami-42417027-Skripsi-2023.pdf
BAB III-Febrilania Nur Islami-42417027-Skripsi-2023.pdf
BAB IV-Febrilania Nur Islami-42417027-Skripsi-2023.pdf
BAB V-Febrilania Nur Islami-42417027-Skripsi-2023.pdf
DAFTAR PUSTAKA-Febrilania Nur Islami-42417027-Skripsi-2023.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
