Implementasi Algoritma Clustering Dengan Modifikasi Metode Elbow Untuk Mendukung Strategi Pemerataan Bantuan Sosial Di Kabupaten Bojonegoro

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil clustering dari metode K-Means dan K-Medoids untuk pengelompokan masyarakat per kecamatan di Kabupaten Bojonegoro berdasarkan beberapa jenis Bantuan Sosial. Metode yang digunakan adalah salah satu metode data mining yaitu metode clustering. Sebagai pembanding, metode clustering yang digunakan adalah metode K-Means dan K-Medoids. Variabel penelitian yang digunakan adalah data tahunan Bantuan Sosial Keluarga dari Dinas Sosial Kabupaten Bojonegoro dari tahun 2020 sampai dengan 2021 yang berisi beberapa jenis bantuan yaitu Bantuan Kontribusi Daerah, Bantuan Langsung Daerah, Bantuan Langsung Desa, Bantuan Sosial Pangan Terdampak Pandemi COVID-19, dan Program Keluarga Harapan yang berupa data diskrit dengan skala rasio. Hasil yang diperoleh dengan memodifikasi metode Elbow diperoleh metode clustering terbaik adalah metode K-Means dengan 5 cluster optimal. Cluster kecamatan pada tahun 2020 dan 2021 berbeda karena pada tahun 2020 lebih fokus pada bantuan Pandemi COVID-19, sedangkan pada tahun 2021 lebih fokus pada bantuan langsung Daerah dan Desa

Kata Kunci

Metode Elbow, Metode Clustering, Bantuan Sosial.

Reference

Fitriyah, H., Safitri, E. M., Muna, N., Khasanah, M., Aprilia, D.A., dan Nurdiansyah, D. (2023). IMPLEMENTASI ALGORITMA CLUSTERING DENGAN MODIFIKASI METODE ELBOW UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PEMERATAAN BANTUAN SOSIAL DI KABUPATEN BOJONEGORO. Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika Dan Statistika, 4(3), 1598-1607.doi.org/10.46306/lb.v4i3.453

Sumber: Jurnal Lebesgue 2023

Sumber: HKI Program Komputer 2023