…
primary topic: PENERAPAN METODE X-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN CALON PENERIMA BANTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI (RUTILAHU) DI KECAMATAN KEMANG
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.

HTML Summary of #11174 PENERAPAN METODE X-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN CALON PENERIMA BANTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI (RUTILAHU) DI KECAMATAN KEMANG
format: text/html
primary topic: PENERAPAN METODE X-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN CALON PENERIMA BANTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI (RUTILAHU) DI KECAMATAN KEMANG

PENERAPAN METODE X-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN CALON PENERIMA BANTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI (RUTILAHU) DI KECAMATAN KEMANG
abstract: PENERAPAN METODE X-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN CALON PENERIMA BANTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI (RUTILAHU) DI KECAMATAN KEMANG Suhendar , Prihastuti Harsani2, Siska Andriani3 1,2,3Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pakuan, Bogor, Jawa Barat, 16143, Indonesia Abstract Program Bantuan Rumah Tidak Layak Huni (RUTILAHU) merupakan salah satu upaya pemerintah dalam meningkatkan kualitas hunian masyarakat berpenghasilan rendah. Proses pengelompokan calon penerima bantuan yang masih dilakukan secara manual berpotensi menimbulkan subjektivitas dan kurang optimal dalam menganalisis data dalam jumlah besar. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode X-Means Clustering untuk mengelompokkan calon penerima bantuan RUTILAHU di Kecamatan Kemang berdasarkan kondisi fisik rumah dan kondisi sosial ekonomi masyarakat. Penelitian menggunakan metodologi Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) yang meliputi Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, dan Deployment. Dataset yang digunakan berjumlah 721 data calon penerima bantuan dengan delapan atribut penelitian, yaitu jenis rumah, kepemilikan rumah, kondisi dinding, kondisi atap, kondisi lantai, jumlah tanggungan, penghasilan bulanan, dan tingkat kerusakan rumah. Tahap data preparation meliputi preprocessing, encoding, dan normalisasi data, sedangkan proses clustering dilakukan menggunakan algoritma X-Means yang mampu menentukan jumlah cluster secara otomatis berdasarkan nilai Bayesian Information Criterion (BIC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode X-Means menghasilkan tiga cluster optimal yang merepresentasikan kategori ringan, sedang, dan berat. Evaluasi model memperoleh nilai Silhouette Score sebesar 0,3092, Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 1,3489, serta tingkat kesesuaian terhadap label referensi sebesar 97,64%. Model kemudian diimplementasikan ke dalam sistem berbasis web menggunakan framework Flask untuk m…
author list: authors
status: published
date: 2026-01
is part of: repository
subject: Ilmu Komputer
type: Article
type: Thesis
type: EPrint
type: ThesisEPrint

Ilmu Komputer
type: Concept

Fakultas Matematika dan Ilmu Pnegetahuan Alam
type: Organization

Universitas Pakuan
type: Organization

Fakultas Matematika dan Pengetahuan Alam, Universitas Pakuan
type: Organization

Program Studi Ilmu Komputer
type: Organization

Prihastuti Harsani
family name: Harsani
given name: Prihastuti
type: Person

Suhendar Suhendar
family name: Suhendar
given name: Suhendar
type: Person

Siska Andriani
family name: Andriani
given name: Siska
type: Person