Sola Huddin, - (2023) PENERAPAN FUZZY C-MEANS PADA KLASTERISASI PENERIMA BANTUAN PANGAN NON TUNAI. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, 4 (1). pp. 453-461. ISSN 2723-3898

Preview

Text (PAPER) Penerapan Fuzzy C-Means Pada Klasterisasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai_SOLA HUDDIN.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview

Abstract

Program bantuan sosial yang rutin diberikan oleh pemerintah kepada Keluarga Penerima Manfaat (KPM) untuk mengatasi masalah kemiskinan di Indonesia pada saat ini salah satunya adalah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT). Dinas Sosial kota Pekanbaru sendiri dalam penyaluran BPNT masih mengalami kendala, seperti pemberian bantuan yang kurang tepat sasaran dikarenakan belum adanya sistem yang mampu untuk menentukan penerima bantuan secara tepat. Penelitian ini menerapkan metode Fuzzy C-Means Clustering untuk menganalisis data KPM menggunakan tools MATLAB. Algoritma ini memungkinkan adanya tumpang tindih antara kelompok data dan mengelompokkan KPM berdasarkan pola karakteristiknya. Algoritma ini memperhitungkan tingkat keanggotaan setiap data dalam setiap kelompok, sehingga memberikan hasil yang lebih fleksibel dan tidak mengkategorikan data secara kaku. Hasil penerapan metode FCM Clustering dalam penelitian ini membentuk dua klaster, yang mana klaster pertama berisikan 331 data sedangkan pada klaster kedua sebanyak 351 data. Pengujian hasil klasterisasi FCM yang dilakukan menggunakan metode Silhouette Coefficient menghasilkan nilai rata-rata koefisiennya sebesar 0.426653079. Bedasarkan nilai hasil pengujian yang telah dilakukan, algoritma FCM dinilai mampu dalam membentuk klaster pada data BPNT.

Actions (login required)

View Item