PENERAPAN DATA MINING UNTUK CLUSTERING KELAYAKAN PENERIMA BPNT MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS BERBASIS WEB

Dina Amalia Putri Lubis, Raissa Amanda Putri, Aninda Muliani Harahap

Abstract


Abstract: Data mining is a method that has a function to collect data into new information that becomes a reference in decision making. The Medan City Social Service has the task of assisting the government in the social sector, one of which handles the implementation of the distribution of Non-Cash Food Assistance (BPNT). Problems arising in the distribution of this assistance ranging from the number of beneficiary quotas to the difficulty in determining the eligibility of prospective beneficiaries. Overcoming these problems, the clustering process in data mining is very appropriate to use. The algorithm used in clustering the eligibility of BPNT recipients in this study is the K-Means algorithm. The data mining system using the web-based k-means clustering algorithm using the PHP programming language, Codeigniter framework, and MySQL database will classify community data on prospective BPNT recipients in the categories of eligible, considered and ineligible. With this system, it can help the Social Service in determining the eligibility of BPNT recipients effectively and efficiently.

 

Keywords: data mining, k-means clustering, bpnt, website

Abstrak: Data mining merupakan suatu metode yang memiliki fungsi untuk pengumpulan data menjadi sebuah informasi baru yang menjadi acuan dalam pengambilan keputusan. Dinas Sosial Kota Medan mempunyai tugas membantu pemerintah dalam bidang sosial salah satunya menangani pelaksanaan penyaluran Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT). Permasalahan yang ditimbulkan dalam penyaluran bantuan tersebut mulai dari jumlah kuota penerima bantuan hingga kesulitan dalam menentukan kelayakan dari calon penerima bantuan. Mengatasi permasalahan tersebut proses clustering dalam data mining sangat tepat digunakan. Algoritma yang digunakan dalam klasterisasi kelayakan penerima BPNT pada penelitian ini adalah algoritma K-Means. Sistem data mining menggunakan algoritma k-means clustering berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP, framework Codeigniter, dan database MySQL akan mengelompokkan data masyarakat calon penerima BPNT dalam kategori layak, dipertimbangkan serta tidak layak. Dengan adanya sistem ini dapat membantu pihak Dinas Sosial dalam menentukan kelayakan penerima BPNT secara efektif dan efisien.

 

Kata kunci: data mining, k-means clustering, bpnt, website


Full Text:

PDF

References


Alda, M. (2020). Sistem Informasi Pengolahan Data Kependudukan Pada Kantor Desa Sampean Berbasis Android. Jurnal Media Informatika Budidarma, 4(1), 1. https://doi.org/10.30865/mib.v4i1.1716

Alhapizi, M. R., Nasir, M., & Effendy, I. (2020). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru Universitas Bina Darma Palembang. Journal of Software Engineering Ampera, 1(1), 1–14. https://doi.org/10.51519/journalsea.v1i1.10

Dalleh, J., Akrim, A., & Baharuddin, B. (2020). Pengantar Teknologi Informasi. http://eprints.ulm.ac.id/9247/1/Buku_Pengantar Teknologi Informasi.pdf

Hariyanto, D., Sastra, R., Putri, F. E., Informasi, S., Kota Bogor, K., & Komputer, T. (2021). Implementasi Metode Rapid Application Development Pada Sistem Informasi Perpustakaan. Jurnal JUPITER, 13(1), 110–117.

Hasibuan, B. P., Siloam, A., & ... (2022). Peran Dinas Sosial Kota Medan Dalam Menyalurkan Bantuan Sosial Covid-19 Kepada Masyarakat Di Kota Medan Tahun 2020. Jurnal …, 7, 90–103. http://jurnal.darmaagung.ac.id/index.php/governanceopinion/article/view/1526

Hidayat, N., & Hati, K. (2021). Penerapan Metode Rapid Application Development (RAD) dalam Rancang Bangun Sistem Informasi Rapor Online (SIRALINE). Jurnal Sistem Informasi, 10(1), 8–17. https://doi.org/10.51998/jsi.v10i1.352

Hutabri, E. (2019). Penerapan Metode Rapid Application Development (RAD) Dalam Perancangan Media Pembelajaran Multimedia. Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS), 1(2), 57–62. https://doi.org/10.37058/innovatics.v1i2.932

Julisa, W. N. (2022). Implementasi Program Bantuan Pangan Non Tunai (Bpnt) Dalam Mewujudkan Pemberdayaan Masyarakat Di Kecamatan Deli Tua, Kabupaten Deli Serdang.

Layakana, M., & Iskandar, S. (2020). Penerapan Metode Double Moving Average dan Double Eksponential Smoothing dalam Meramalkan Jumlah Produksi Crude Palm Oil (CPO) Pada PT. Perkebunan Nusantara IV Unit Dolok Sinumbah. Karismatika, 6(1), 44–53.

Maria, S., & Efendi, J. (2021). Perancangan Sistem Informasi Pelayanan Di Kantor Desa Ranah Baru Berbasis Web. Jurnal Intra Tech, 5(2), 82–86. https://journal.amikmahaputra.ac.id/index.php/JIT/article/view/99%0Ahttps://journal.amikmahaputra.ac.id/index.php/JIT/article/download/99/81

Pratiwi, N. U. R. F., Pengembangan, J., Islam, M., Dakwah, F., Komunikasi, D. A. N., Islam, U., Sultan, N., & Kasim, S. (2023). Efektivitas Pelaksanaan Program Bantuan Pangan Non Tunai (Bpnt) Terhadap Masyarakat Miskin Di Kelurahan Labuhbaru Barat Kecamatan Payung Sekaki Kota Pekanbaru.

Pricillia, T. (2021). perbandingan metode waterfall, prototype,RAD. Perbandingan Metode Pengembangan Perangkat Lunak(Waterfall, Prototype, RAD), X(01), 6–12.

Sudriyanto, Khairi, A., & Hikam, A. S. (2023). Penerapan algoritma k-means untuk clustering santri pra-sejahtera di yayasan bantuan sosial (ybs) az-zainiyyah pondok pesantren nurul jadid. 8(1), 22–23.

Sugiyono. (2019). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Alfabeta.

Utami, E. P., & Zein, A. (2023). Perancangan Sistem Informasi Reservasi Meja Kafe Menggunakan Metode Rad Rapid Application Development Berbasis Web (Studi Kasus : Cafetaria Citra Sawangan Depok). Engineering And Technology International Journal Juli 2023 |, 5(2), 2714–2755.

.




DOI: https://doi.org/10.54314/jssr.v7i3.2111

Article Metrics

Abstract view : 49 times
PDF - 21 times