Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Kepadatan Penduduk Menurut Kecamatan di Kabupaten Simalungun


  • Devi Gultom * Mail STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
  • Indra Gunawan STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
  • Ika Purnamasari STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
  • Sundari Retno Andani AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
  • Zulia Almaida Siregar AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
  • (*) Corresponding Author
Keywords: Simalungun Population; Data Mining; K-Means Algorithm; Clustering; RapidMiner

Abstract

One of the problems related to population that still has to be faced by Simalungun is the problem of the imbalance in the distribution of the population. Incomplete division of the population brings problems to population density and population pressure in an area. This study uses data sources from the Central Statistics Agency (BPS) Simalungun. The data used in this study is data from 2015-2019 which consists of 32 Districts. Therefore, the researchers used the K-Means algorithm in clustering 32 sub-districts in Simalungun Regency. The data will be processed by clustering in 3 clusters, namely clusters with high population levels, clusters with moderate population levels and clusters with low population levels. The iteration process takes 5 times so that the results obtained are 4 sub-districts with high population level clusters (C1), 11 cluster sub-districts with moderate population level (C2) and 17 cluster sub-districts with low population level (C3)

Downloads

Download data is not yet available.

References

BPS Kabupaten Simalungun, “Indikator Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Simalungun,” vol. 44102004, no. 1209, p. 22, 2019.

I. G. M. Y. Antara and I. G. P. E. Suryana, “Pengaruh Tingkat Kepadatan Penduduk Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Bali,” Media Komun. Geogr., vol. 21, no. 1, p. 63, 2020, doi: 10.23887/mkg.v21i1.22958.

Y. H. Susanti and E. Widodo, “Perbandingan K-Means dan K-Medoids Clustering terhadap Kelayakan Puskesmas di DIY Tahun 2015,” Pros. SI MaNIs (Seminar Nas. Integr. Mat. dan Nilai Islam., vol. 1, no. 1, pp. 116–122, 2017.

R. Rosmini, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah,” It J. Res. Dev., vol. 3, no. 1, pp. 22–31, 2018, doi: 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773.

R. M. Sabiq and N. Nurwati, “Pengaruh Kepadatan Penduduk Terhadap Tindakan Kriminal,” J. Kolaborasi Resolusi Konflik, vol. 3, no. 2, pp. 161–167, 2021.

S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa, vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.

A. N. Khomarudin, “Teknik Data Mining : Algoritma K-Means Clustering,” pp. 1–12, 2016.

A. A. Fajrin and A. Maulana, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp- Growth Pada Data Transaksi Penjualan,” vol. 05, no. 01, pp. 27–36, 2018.

T. R. Rivanthio, “Penerapan Metode Clustering K-Means Untuk Pengelompokan Prestasi Mahasiswa Di Politeknik LP3I Bandung,” vol. 8, no. 1, pp. 1–13, 2021.

R. W. Sari and D. Hartama, “Data Mining : Algoritma K-Means Pada Pengelompokkan Wisata Asing ke Indonesia Menurut Provinsi,” pp. 322–326, 2018.

D. Triyansyah and D. Fitrianah, “Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing,” J. Telekomun. dan Komput., vol. 8, no. 3, p. 163, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i3.4174.

R. W. Sari, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Implementasi Rapidminer Dengan Metode K-Means (Study Kasus: Imunisasi Campak Pada Balita Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 224–230, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.930.

D. Yanto, L. Probolinggo, C. Loyal, and K. Loyal, “Analisis RFM dan Algoritma K-Means untuk Clustering Loyalitas Customer,” vol. 9, no. 1, pp. 0–8, 2019.

P. V. M., I. Gunawan, B. E. Damanik, I. Parlina, and W. Saputra, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Dalam Menentukan Kelayakan Penerimaan Bantuan Bedah Rumah Pada Desa Tiga Dolok,” vol. 1, pp. 396–409, 2021.

W. Muslehatin and M. Ibnu, “Penerapan Naïve Bayes Classification untuk Klasifikasi Tingkat Kemungkinan Obesitas Mahasiswa Sistem Informasi UIN Suska Riau,” pp. 18–19, 2017.


Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Kepadatan Penduduk Menurut Kecamatan di Kabupaten Simalungun

Dimensions Badge
Article History
Published: 2022-03-12
Abstract View: 1211 times
PDF Download: 1404 times
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>