TEDI MAULANI, - (2025) Clustering Data Penduduk Desa Menggunakan Algoritma Mean Shift. TIN: Terapan Informatika Nusantara, 6 (1). pp. 15-23. ISSN ISSN 2722-7987 (Media Online)

Preview	Text (JURNAL ARTIKEL) TEDI MAULANI - TEDI MAULANI.pdf - Published Version Download (4MB) | Preview
Preview	Text (PERSETUJUAN PUBLIKASI MAHASISWA) Surat Pernyataan Persetujuan publikask Bermaterai - TEDI MAULANI.pdf - Published Version Download (224kB) | Preview
Preview	Text (PERSETUJUAN PUBLIKASI DOSEN) Form Persetujuan Publikasi - Tedi Maulan - TEDI MAULANI.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview

Abstract

Permasalahan kesejahteraan sosial di Indonesia masih menjadi tantangan serius, termasuk di Provinsi Riau yang memiliki kekayaan sumber daya alam namun belum mampu mewujudkan pemerataan kesejahteraan. Salah satu langkah yang diambil pemerintah untuk mengatasi hal ini adalah dengan memberikan bantuan sosial kepada masyarakat, namun penentuan penerima bantuan masih menemui kendala. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan masyarakat Desa Bina Baru menggunakan algoritma Mean Shift agar penyaluran bantuan sosial lebih tepat sasaran. Evaluasi dilakukan menggunakan Silhouette Score untuk mengukur kualitas pengelompokan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan optimal terjadi pada quantile 0.9 dengan Silhouette Score tertinggi sebesar 0.5747, menghasilkan sembilan cluster dengan karakteristik sosial ekonomi berbeda. Berdasarkan hasil analisis, dapat disimpulkan bahwa cluster 2, cluster 1, cluster 5, dan cluster 6/7 merupakan kelompok yang paling layak diprioritaskan untuk menerima bantuan pemerintah. Penentuan prioritas ini sangat berguna dalam penyaluran bantuan yang lebih tepat sasaran dan berbasis data. Pendekatan ini memberikan rekomendasi yang lebih akurat bagi pemerintah dalam menetapkan kebijakan distribusi bantuan serta mendukung perencanaan pengentasan kemiskinan yang berkelanjutan di wilayah Desa Bina Baru.

Actions (login required)

View Item