PENERAPAN DATA MINING UNTUK CLUSTERING DATA PENDUDUK MISKIN MENGGUNAKAN ALGORITMA HARDC-MEAN DENGAN RAPID MINER

Abstract

Sumber data dari BPS tahun 2018 menunjukkan bahwa Jumlah penduduk miskin di provinsi Palembang tergolong tinggi, sejumlah 179,32 penduduk dengan presentase kemiskinan 10,95%. Berdasarkan angka tersebut terlihat masih tingginya angka kemiskinan yang ada di wilayah kota Palembang secara umum. Berdasarkan kondisi tersebut perlu dibangun sistem clustering untuk membantu BKKBN dalam pengelompokan keluarga miskin sehingga bantuan dapat tersalurkan dengan tepat. Dengan mengamati persoalan diatas maka diperlukan Data Mining untuk mengelompokanpenerima bantuan denganAmenggunakan metode HardC-Means dalam clustering penduduk miskin. Dari penelitian ini akan menghasilkan angka penududuk miskin yang dikelompokan menurut kriteria yang akan mendapatkan bantuan, sehingga bantuan tersalurkan dengan tepat.
Kata Kunci :Data Mining,Cluestering, Penduduk Miskin, HardC-Mean