HADY EKA SAPUTRA (2018) IMPLEMENTASI FUZZY C-MEANS (FCM) DALAM PENGELOMPOKAN DATA KEMISKINAN DI PROVINSI RIAU. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
|
Text
1. COVER_2018210SIF.pdf Download (277kB) | Preview |
|
|
Text
2. PENGESAHAN_2018210SIF.pdf Download (275kB) | Preview |
|
|
Text
3. ABSTRAK_2018210SIF.pdf Download (185kB) | Preview |
|
|
Text
4. KATA PENGANTAR_2018210SIF.pdf Download (195kB) | Preview |
|
|
Text
5. DAFTAR ISI_2018210SIF.pdf Download (208kB) | Preview |
|
|
Text
6. BAB I_2018210SIF.pdf Download (223kB) | Preview |
|
|
Text
7. BAB II_2018210SIF.pdf Download (493kB) | Preview |
|
|
Text
8. BAB III_2018210SIF.pdf Download (603kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.uin-suska.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
9. BAB IV_2018210SIF.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
|
|
Text
10. BAB V_2018210SIF.pdf Download (153kB) | Preview |
|
|
Text
11. DAFTAR PUSTAKA_2018210SIF.pdf Download (232kB) | Preview |
Abstract
Provinsi Riau adalah provinsi urutan ke-13 penyumbang kemiskinan di Indonesia. Hal ini disebabkan masih kurangnya penyaluran dana dari pemerintah yang tepat sasaran. Oleh karena itu, perlu adanya sistem identifikasi pemberian bantuan kemiskinan yang tepat bagi warga miskin berdasarkan parameter yang ada sehingga dapat memberikan percepatan pengentasan kemiskinan. Untuk mempermudah dalam proses evaluasi penyebab kemiskinan suatu daerah, makapenentuan kemiskinan dapat dilakukan secara berkelompok dengan mencari tingkat kemiripan danketidakmiripan antar daerahpada suatu cluster. Pada Penelitian ini diterapkan metode Fuzzy Clustering Means(FCM)karena setiap daerah memungkinkan untuk menjadi anggota dari masing-masing clusterdengan derajat keanggotaan yang berbeda antara 0 dan 1.Metode FCM diimplementasikan kedalam sebuah sistem informasi berbasis web.Setelah melakukan proses cleaning, data yang digunakan berjumlah 240.946. Penentuan parameter untuk proses perhitungan clusteringmenggunakan FCM dilakukan lima kali percobaan dengan validasi PCI yang bertujuan untuk mendapatkan parameter yang direkomendasikan dengan hasil nilai validitas terbaik. Adapun parameter yang direkomendasikan adalah
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Subjects: | 300 Ilmu Sosial |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi |
| Depositing User: | Ms. Nilam Badriyah |
| Date Deposited: | 15 Jul 2019 07:46 |
| Last Modified: | 15 Jul 2019 07:46 |
| URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/15915 |
Actions (login required)
 |
View Item |