Deskripsi Fisik

xvii, 93 hal; 30 cm

Subyek

DATA PROCESSING - METODE K-MEANS

Kata Kunci

Anotasi

ABSTRAK Kemiskinan Merupakan keadaan dimana terjadi ketidak mampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar seperti makanan, pakaian, tempat berlindung, pendidikan, dan kesehatan. Kemiskinan dapat disebabkan oleh kelangkaan alat pemenuh kebutuhan dasar, ataupun sulitnya akses terhadap pendidikan dan pekerjaan. Agar kemiskinan dapat menurun diperlukan dukungan dan kerja sama dari pihak masyarakat dan keseriusan pemerintah dalam menangani masalah ini. Kemiskinan ini merupakan problematika kemanusiaan yang telah mendunia dan sampai saat ini masih menjadi isu sentral di belahan bumi manapun. Ada dua kondisi yang menyebabkan kemiskinan bisa terjadi, yaitu kemiskinan alami dan kemiskinan buatan. kemiskinan alami terjadi akibat sumber daya alam (SDA) yang terbatas,penggunaan teknologi yang rendah dan bencana alam. Kemiskinan Buatan diakibatkan oleh imbas dari para birokrat kurang berkompeten dalam penguasaan ekonomi dan berbagai fasilitas yang tersedia, Sehingga diperlukan pengelompokan daerah yang bekategori miskin dan tidak miskin di Pulau Jawa Tahun 2013. Dan Kriteria yang digunakan dalam pengelompokan antara lain angka jumlah penduduk miskin, angka jumlah pendidikan, angka jumlah pengangguran, angka jumlah penduduk gizi buruk. Pada tugas akhir ini akan dilakukan pengelompokan daerah yang bekategori miskin dan tidak miskin di Pulau Jawa menggunakan metode K-means. K-means merupakan salah satu metode pengelompokan data nonhierarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk dua atau lebih kelompok. Pada penelitian ini menggunakan pengukuran jarak data ke pusat kelompok menggunakan euclidean. Dari hasil pengujian sistem Data Mining is a series of processes for adding additional value of a set of data in the form of knowledge that had been unknown manually . Keep in mind that the word mining itself means little effort to get valuables from a large number of base materials . In this study , the authors classify the data University in Malang , so you can see the condition of the potential power of education based on parameters accreditation , admission fees and facilities in order to obtain the potential of higher education in Malang. The data obtained will be analyzed using the K -Means algorithm . Grouping the data into three clusters grouping university colleges by accreditation and tuition maximumnya . Universitas Muhammadiyah Malang and Malang State University , which has accreditation and the maximum tuition fees 17 and 16 million are grouped in a cluster of 28 times out of 50 trials . Keywords : Data Mining , Algorithms , Clustering , K -Means