PENERAPAN METODE CLUSTERING K-MEANS UNTUK MENENTUKAN PRIORITAS PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) STUDI KASUS : DINAS SOSIAL KABUPATEN KERINCI

Kinanti, Raudatul (2022) PENERAPAN METODE CLUSTERING K-MEANS UNTUK MENENTUKAN PRIORITAS PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) STUDI KASUS : DINAS SOSIAL KABUPATEN KERINCI. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (142kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)
	Text BAB V.pdf Download (106kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (118kB)

Abstract

Kemiskinan merupakan masalah lama yang belum dan sulit untuk diselesaikan. Pemerintah sendiri telah melakukan beberapa upaya dalam melakukan pengentasan kemiskinan misalnya melalui Program Keluarga Harapan (PKH). Satu kesulitan yang di hadapi pemerintah adalah mengenai layak atau tidaknya penerima mendapatkan bantuan Program Keluarga Harapan (PKH). Adanya ketidaksesuaian penerimaan bantuan PKH menyebabkan penduduk yang terbilang masih mampu terdaftar sebagai penerima bantuan PKH, sedangkan penduduk yang terbilang tidak mampu tidak terdaftar sebagai penerima PKH. Hal ini disebabkan karena kurangnya ketelitian dalam memvalidasi data sehingga membuat banyak data masyarakat yang tidak akurat. Maka dari itu, diperlukan analisa terhadap penentuan bantuan PKH dengan cara pengklasteran menggunakan algoritma K-Means agar penerima bantuan PKH tepat sasaran. Dari perhitungan yang telah dilakukan maka penulis merekomendasikan 5 cluster, yang dihitung secara manual dan menggunakan tools SPSS. Hasil Cluster 1 perhitungan manual di didapatkan 67 data penduduk yang masuk kedalam prioritas pertama penerima bantuan sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 1 data penduduk yang masuk kedalam prioritas pertama penerima bantuan, Cluster 2 perhitungan manual di dapatkan 26 data penduduk yang masuk kedalam prioritas keempat sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 70 data penduduk yang masuk kedalam prioritas kelima penerima bantuan, Cluster 3 perhitungan manual di dapatkan 5 data penduduk yang masuk kedalam prioritas kelima sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 25 data penduduk yang masuk kedalam prioritas ketiga penerima bantuan, Cluster 4 perhitungan manual di dapatkan 23 data penduduk yang masuk kedalam prioritas kedua sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 108 data penduduk yang masuk kedalam prioritas keempat penerima bantuan dan Cluster 5 perhitungan manual di dapatkan 84 data penduduk yang masuk kedalam prioritas ketiga sedangkan menggunakan SPSS didapatkan 1 data penduduk yang masuk kedalam prioritas kedua penerima bantuan.

Actions (login required)

View Item