IMPLEMENTASI FUZZY C-MEANS UNTUK CLUSTERING PENDUDUK MISKIN (Studi Kasus : Kecamatan Bantul)
Kata Kunci:
Clustering, Fuzzy C-Means, KemiskinanAbstrak
Kemiskinan merupakan suatu masalah yang harus diperhatikan oleh Bapeda. Sumber data dari BPS menunjukkan bahwa Jumlah penduduk miskin tahun 2015 di provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta tergolong tinggi, sejumlah 532.590 penduduk dengan prosentase kemiskinan 14,55%. Di wilayah Kecamatan Bantul, seorang warga disebut sebagai keluarga miskin berdasarkan beberapa aspek seperti aspek pangan, sandang, papan, penghasilan, kesehatan, pendidikan, kekayaan, air bersih, listrik maupun jumlah jiwa.
Berdasarkan kondisi tersebut perlu diimplementasikan suatu metode untuk untuk membantu BKKBN dalam pengelompokan keluarga miskin sehingga bantuan dapat tersalurkan dengan tepat dan dapat menurunkan tingkat kemiskinan. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy C-Means dalam klastering penduduk miskin. Metode ini dipakai karena sebuah keluarga dapat cenderung masuk dalam lebih dari satu cluster dengan derajat keanggotaan antara 0 dan 1.
Dari 23, 500, 1000 dan 1313 jumlah data uji yang digunakan pada penelitian ini, hasil pengujian untuk jumlah cluster 3 menunjukkan cluster 1 memiliki anggota 507, cluster 2 memiliki anggota 253 dan cluster 3 memiliki anggota 553. Jumlah cluster 4 menunjukkan cluster 1 memiliki anggota 259 keluarga, cluster 2 memiliki anggota 297, cluster 3 memiliki anggota 504 dan cluster 4 memiliki anggota 253.
Referensi
Ernawati, N., 2012, Pemetaan Potensi Penduduk Miskin Kab. Bantul Yogyakarta. Jurnal Bumi Indonesia, Volume 1 Nomor 3, hlm. 477-481.
Ingunn, B., Mevik, B., dan Ns Tormod, 2008, New Modifications and Applications of Fuzzy C-means Methodology, Computational Statistics and Data Analysis, (52) 5, pp. 2403-2418.
Rianto, 2008, Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Keluarga Miskin Untuk Prioritas Penerima Bantuan Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process :: Studi Kasus Pedukuhan Bulu RT 07 Trimulyo Jetis Bantul, Tesis, Jurusan Ilmu Komputer dan elektronika, Fakultas Matematika dan Ilmu pengetahuan Alam, UGM, Yogyakarta.
Redjeki, S., Guntara, M., dan Anggoro, P., 2014, Perancangan Sistem Identifikasi dan Pemetaan Potensi Kemiskinan untuk Optimalisasi Program Kemiskinan, Jurnal Sistem Informasi (JSI), Vol.6, No.2 Oktober 2014, ISSN : 2085-1588, hlm 731-743.
Sen, Amartya dan James, F., 1997, On Economic Inequality, Oxford: Oxford University Press.
Wang, X., Yadong Wang, dan Lijuan Wang, 2004, Improving Fuzzy C-Means Clustering Based On Feature-Weight Learning, Science Direct, 1123–1132.
Yan, J., Michael dan James, P., 1994, Using Fuzzy Logic (Towalligence Systems), Prentice-Hall, New York.
