KLASIFIKASI DATA MINING DALAM PENENTUAN PRIORITAS BANTUAN PKH DENGAN METODE CLUSTERING K-MEANS DAN C4.5 PADA DESA TALANG BELIDO

Amaliyah, Siti (2025) KLASIFIKASI DATA MINING DALAM PENENTUAN PRIORITAS BANTUAN PKH DENGAN METODE CLUSTERING K-MEANS DAN C4.5 PADA DESA TALANG BELIDO. Masters thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (401kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (809kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (405kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)
	Text BAB V.pdf Download (202kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (406kB)

Abstract

Program Keluarga Harapan (PKH) adalah bantuan sosial bersyarat yang diberikan kepada Keluarga Miskin (KM) yang telah ditetapkan sebagai penerima manfaat. Namun, distribusi bantuan ini masih menghadapi tantangan dalam hal pemerataan dan ketepatan sasaran. Pengelolaan data yang besar, efisiensi waktu, dan akurasi data menjadi tantangan tersendiri dalam menentukan penerima yang paling berhak di Desa Talang Belido. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini menerapkan teknik data mining dengan menggabungkan metode Clustering K-Means dan algoritma C4.5, yang bertujuan untuk mempermudah proses pengelompokan serta memberikan gambaran pohon keputusan dari data yang dianalisis. Penelitian ini menggunakan data tahun 2023-2024 sebanyak 1.357 sampel dengan atribut meliputi: nama kepala keluarga, pekerjaan, jumlah tanggungan, pendapatan, kondisi rumah, status kepemilikan rumah, dan status kesejahteraan penduduk. Data tersebut diolah menggunakan tools Rapidminer dan menghasilkan tiga cluster: Cluster 1 sebagai prioritas utama (layak) dengan 377 anggota, Cluster 2 sebagai bahan pertimbangan dengan 482 anggota, dan Cluster 3 sebagai kategori tidak layak dengan 498 anggota. Evaluasi menunjukkan nilai akurasi metode Clustering berdasarkan Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0,187 dengan silhouette score 0,75, sementara akurasi algoritma C4.5 mencapai 99,7%.

Actions (login required)

View Item