Page Header Logo
Journal Content
Browse
  • By Issue
  • By Author
Information
  • For Readers
  • For Authors
  • For Librarians
Current Issue
Atom logo
RSS2 logo
RSS1 logo
  • Submission
  • Author Guidelines
  • Review Process
  • Access Policy
  • Processing Charges
  • Publication Ethics and Malpractice Statement

Template word

Similarity Checker

Cover Page

Statistik

Statistics Visitors


Flag Counter

  • Home
  • Current
  • Announcement
  • Archive
  • Editorial Team
  • Reviewers
  • Contact us
  • Search
Home > Articles

Klasterisasi Dana Bantuan Pada Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode K-Means

  • Abdul Azis Said
    Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

  • Sarjon Defit
    Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

  • Yuhandri Yunus
    Universitas Putra Indonesia YPTK Padang


DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v3i2.66
Keywords: Data Mining, K-Means, Clustering, Hope Pamily Program, Poverty

Abstract

The Family of Hope Program (PKH) is a program that aims to reduce poverty and improve the quality of human resources. Optimizing the provision of assistance in accordance with the expectations of those in need. Data on the poor or integrated social welfare data is needed as a reference for grouping. This study aims to make it easier for the selection team to provide assistance in accordance with the predetermined criteria whether or not they deserve to receive the assistance. The data used in the study is data from 2019. The data processing in this study uses the K-Means Clustering method with 3 clusters, namely Cluster 1 (C1) Nearly Poor Households (RTHM), Cluster 2 (C2) Poor Households (RTM), Cluster 3 (C3) Very Poor Households (RTSM). The results of the clustering process with 2 iterations state that for Cluster 1 the amount of data is, for Cluster 2 the amount of data, and for Cluster 3 the amount of data. So this research is very helpful in relocating targeted assistance according to the family hope cluster.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Mar'i, F., & Supianto, A. A. (2018). Clustering Credit Card Holder Berdasarkan Pembayaran Tagihan Menggunakan Improved K-means dengan Particle Swarm Optimization. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 5(6), 737-744. DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201856858 .

Mahmuda, F., Sitorus, M. A. R., Widyastuti, H., & Kurniawan, D. E. (2017). Clustering Profil Pengunjung Perpustakaan Menggunakan Algoritma K-means. Journal of Applied Informatics and Computing, 1(1), 14-21. DOI: https://doi.org/10.30871/jaic.v1i1.476 .

Ridho, F., & Kusuma, A. A. (2019). Deteksi Intrusi Jaringan dengan K-means Clustering Pada Akses Log dengan Teknik Pengolahan Big Data. Jurnal Aplikasi Statistika dan Komputasi Statistik, 10(1), 53-66. DOI: https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v10i1.202 .

Putra, R. R., & Wadisman, C. (2018). Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K Means. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 1(1), 72-77. DOI: https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i1.141 .

Widodo, W., & Wahyuni, D. (2017). Implementasi Algoritma K-Means Clustering untuk Mengetahui Bidang Skripsi Mahasiswa Multimedia Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer Universitas Negeri Jakarta. PINTER: Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, 1(2), 157-166. DOI: https://doi.org/10.21009/pinter.1.2.10 .

Rosmini, R., Fadlil, A., & Sunardi, S. (2018). Implementasi Metode K-means dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah. IT Journal Research and Development, 3(1), 22-31. DOI: https://doi.org/10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773 .

Rustam, S., Santoso, H. A., & Supriyanto, C. (2018). Optimasi K-Means Clustering untuk Identifikasi Daerah Endemik Penyakit Menular dengan Algoritma Particle Swarm Optimization di Kota Semarang. ILKOM Jurnal Ilmiah, 10(3), 251-259. DOI: https://dx.doi.org/10.33096/ilkom.v10i3.342.251-259 .

Arifiyanti, A. A., Pradana, R. M., & Novian, I. F. (2018). Klasifikasi Produk Retur dengan Algoritma Pohon Keputusan C4. 5. Jurnal IPTEK, 22(1), 79-86. DOI: https://doi.org/10.31284/j.iptek.2018.v22i1.243 .

Fajrin, A. A., & Maulana, A. (2018). Penerapan Data Mining untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor. Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK), 5(1), 27-36.

Fatmawati, K., & Windarto, A. P. (2018). Data Mining: Penerapan Rapidminer Dengan K-means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (DBD) Berdasarkan Provinsi. Journal of Computer Engineering, System and Science, 3(2), 173-178. DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.9661 .

Gustientiedina, G., Adiya, M. H., & Desnelita, Y. (2019). Penerapan Algoritma K-means Untuk Clustering Data Obat-Obatan. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, 5(1), 17-24. DOI: https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v5i1.2019.17-24

Maulida, L. (2018). Penerapan Data Mining dalam Mengelompokkan Kunjungan Wisatawan ke Objek Wisata Unggulan di Prov. DKI Jakarta dengan K-means. JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), 2(3), 167-174. DOI: http://dx.doi.org/10.14421/jiska.2018.23-06 .

Yahya, K. B., & Mahpuz, M. (2019). Penggunaan Algoritma K-Means Untuk Menganalisis Pelanggan Potensial Pada Dealer SPS Motor Honda Lombok Timur Nusa Tenggara Barat. Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi, 2(2), 109-118. DOI: https://dx.doi.org/10.29408/jit.v2i2.1447 .

Nur, F., Zarlis, M., & Nasution, B. B. (2017). Penerapan Algoritma K-Means Pada Siswa Baru Sekolah Menengah Kejuruan Untuk Clustering Jurusan. InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, 1(2), 100-105. DOI: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v1i2.70 .

Parlina, I., Windarto, A. P., Wanto, A., & Lubis, M. R. (2018). Memanfaatkan Algoritma K-Means dalam Menentukan Pegawai yang Layak Mengikuti Asessment Center untuk Clustering Program SDP. Journal of Computer Engineering, System and Science, 3(1), 87-93. DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v3i1.8192 .

Santoso, S., & Nurmalina, R. (2017). Perencanaan dan Pengembangan Aplikasi Absensi Mahasiswa Menggunakan Smart Card Guna Pengembangan Kampus Cerdas. Jurnal Integrasi, 9(1), 84-91. DOI: https://doi.org/10.30871/ji.v9i1.288

Ayu, F., & Permatasari, N. (2018). Perancangan Sistem Informasi Pengolahan Data PKL (Praktek Kerja Lapangan) Di Devisi Humas Pada PT Pegadaian. Jurnal Intra Tech, 2(2), 12-26.

Download
Published
2021-06-30
Issue
Vol. 3, No. 2 (2021)
Section
Articles
How to Cite
Said, A. A., Defit, S., & Yunus, Y. (2021). Klasterisasi Dana Bantuan Pada Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode K-Means. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 3(2), 53-59. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i2.66
  • ACM
  • ACS
  • APA
  • ABNT
  • Chicago
  • Harvard
  • IEEE
  • MLA
  • Turabian
  • Vancouver
Download Citation
  • Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)
  • BibTeX

Copyright (c) 2021 Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.



Indexed:

Index Copernicus International (ICI) Google Scholar

Registered:

Power by:
       

ISSN: 2714-8491 (electronic)
DOI: 10.37034/infeb
Publisher: Rektorat Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Kampus Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
Jl. Raya Lubuk Begalung Padang, Sumatera Barat - 25221
Website : http://www.infeb.org | Email : infeb@upiyptk.ac.id