Pengelompokan Kecamatan di Wilayah Kabupaten Bojonegoro Berdasarkan Jenis Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial Menggunakan Fuzzy C-Means

Authors

  • Nafa Nur Nanda Adifia UIN Sunan Ampel Surabaya
  • Nurissaidah Ulinnuha UIN Sunan Ampel Surabaya
  • Hani Khaulasari UIN Sunan Ampel Surabaya

DOI:

https://doi.org/10.33633/tc.v22i2.7485

Keywords:

Fuzzy C-Means, Pengelompokan, PMKS

Abstract

Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) adalah sekelompok orang yang tidak dapat menjanankan fungsi sosial karena tantangan spiritual, fisik, atau sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kecamatan di Kabupaten Bojonegoro dengan melihat permasalahan sosial yang ada pada setiap kecamatan di Bojonegoro. Berdasarkan data PMKS di Kabupaten Bojonegoro setiap kecamatan terdiri dari jenis PMKS yang berbeda sehingga diperlukan analisis cluster untuk mengelompokan kecamatan berdasarkan karakteristik jenis PMKS. Analisis clustering yang dipakai dalam penelitian ini merupakan Fuzzy C-Means (FCM). FCM ialah teknik pengelompokan data yang keberadaan setiap data dalam cluster dipastikan oleh nilai keanggotaan. Hasil pengelompokkan kabupaten di Kabupaten Bojonegoro berdasarkan jenis penyandang masalah kesejahteraan sosial dibagi menjadi 2 cluster (tinggi dan rendah) dengan nilai silhouette 0,7275 yang menunjukkan kekuatan cluster mempunyai struktur kuat. Terdapat 7 kecamatan dengan penyandang masalah kesejahteraan sosial yang tinggi dan tergolong dalam cluster 1. Di cluster 2 terdapat 21 kecamatan dengan penyandang masalah kesejahteraan sosial yang rendah dibandingkan dengan cluster 1.

References

Kementerian Sosial RI, “Peraturan Menteri Sosial Nomor 08 Tahun 2012 Tentang Pedoman Pendataan dan Pengelolaan Data Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial dan Potensi dan Sumber Kesejahteraan Sosial,” pp. 1–7, 2012, [Online]. Available: http://peraturan.go.id/inc/view/11e6c5bb4146bec08414313431373532.html

A. Hafiludien and D. Istiawan, “Penerapan Algoritma Self Organizing Maps Untuk Pemetaan Penyandang Kesejahteraan Sosial (PMKS) di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2016,” 7th Univ. Res. Colloqium, pp. 84–92, 2018.

I. Hidayatin, S. Adinugroho, and C. Dewi, “Pengelompokan Wilayah berdasarkan Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) dengan Optimasi Algoritme K-Means menggunakan Self Organizing Map (SOM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 8, pp. 7524–7531, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/download/5881/2852

Dinsos Bojonegoro, “Dinas Sosial Kabupaten Bojonegoro.” https://dinsos.bojonegorokab.go.id/

N. Dwitiyanti, N. Selvia, and F. R. Andrari, “Penerapan Fuzzy C-Means Cluster dalam Pengelompokkan Provinsi Indonesia Menurut Indikator Kesejahteraan Rakyat,” Fakt. Exacta, vol. 12, no. 3, p. 201, 2019, doi: 10.30998/faktorexacta.v12i3.4526.

J. Tamaela, E. Sediyono, and A. Setiawan, “Cluster Analysis Menggunakan Algoritma Fuzzy C-means dan K-means Untuk Klasterisasi dan Pemetaan Lahan Pertanian di Minahasa Tenggara,” J. Buana Inform., vol. 8, no. 3, pp. 151–160, 2017, doi: 10.24002/jbi.v8i3.1317.

A. S. Rizal and R. F. Hakim, “Metode K-Means Cluster Dan Fuzzy C-Means Cluster (Studi Kasus: Indeks Pembangunan Manusia Di Kawasan Indonesia Timur Tahun 2012),” Pros. Semin. Nas. Mat. dan Pendidik. Mat. UMS 2015, pp. 643–657, 2015, [Online]. Available: https://publikasiilmiah.ums.ac.id/xmlui/handle/11617/5803

D. Armetiyana Margaretta, I. Rahmi Hg, and H. Yozza, “Pengklasteran Provinsi-Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Indikator Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Metode Fuzzy C-Means,” J. Mat. UNAND, vol. 10, no. 1, p. 79, 2021, doi: 10.25077/jmu.10.1.79-86.2021.

H. S. Firdaus, A. L. Nugraha, B. Sasmito, M. Awaluddin, and C. A. Nanda, “Perbandingan Metode Fuzzy C-Means dan K-Means untuk Pemetaan Daerah Rawan Kriminalitas di Kota Semarang,” ELIPSOIDA J. Geod. dan Geomatika, vol. 04, no. 01, pp. 58–64, 2021.

A. Primandana, S. Adinugroho, and C. Dewi, “Optimasi Penentuan Centroid pada Algoritme K-Means Menggunakan Algoritme Pillar (Studi Kasus: Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial di Provinsi …,” … Teknol. Inf. dan Ilmu …, vol. 3, no. 11, pp. 10678–10683, 2020, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/download/6748/3264

F. Febrianti, M. Hafiyusholeh, and A. H. Asyhar, “Perbandingan Pengklusteran Data Iris Menggunakan Metode K-Means Dan Fuzzy C-Means,” J. Mat. “MANTIK,” vol. 2, no. 1, p. 7, 2016, doi: 10.15642/mantik.2016.2.1.7-13.

N. Agustina and P. Prihandoko, “Perbandingan Algoritma K-Means dengan Fuzzy C-Means Untuk Clustering Tingkat Kedisiplinan Kinerja Karyawan,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 2, no. 3, pp. 621–626, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i3.492.

N. Ulinnuha, “Provincial Clustering in Indonesia Based on Plantation Production Using Fuzzy C-Means,” J. Ilm. Teknol. dan Inf., vol. 9, no. 1, pp. 8–12, 2020.

L. Rohmaniah, A. Faqih, and T. Suprapti, “Vol . 15 No . 1 September 2022 ISSN : 1979-8415 Jawa Barat Menggunakan K-Means Dan Fuzzy C-Means ISSN : 1979-8415,” vol. 15, no. 1, pp. 1–7, 2022.

S. Paembonan and H. Abduh, “Penerapan Metode Silhouette Coefficient untuk Evaluasi Clustering Obat,” PENA Tek. J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek., vol. 6, no. 2, p. 48, 2021, doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.

V. M. Nasution and G. Prakarsa, “Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani,” vol. 4, pp. 129–135, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1719.

K. V. Rajkumar, A. Yesubabu, and K. Subrahmanyam, “Fuzzy clustering and Fuzzy C-Means partition cluster analysis and validation studies on a subset of CiteScore dataset,” Int. J. Electr. Comput. Eng., vol. 9, no. 4, pp. 2760–2770, 2019, doi: 10.11591/ijece.v9i4.pp2760-2770.

F. Novianti, Y. R. A. Yasmin, and D. C. R. Novitasari, “Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means (FCM) dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia berdasarkan Indikator Penyakit Menular Manusia,” JUMANJI (Jurnal Masy. Inform. Unjani), vol. 6, no. 1, pp. 23–33, 2022.

N. Puspitasari, J. A. Widians, and pohny, “a Clustering of Generative and Infectious Diseases Using Fuzzy C-Means,” ITSMART J. Ilm. Teknol. dan Inf., vol. 7, no. 1, pp. 22–28, 2019.

Downloads

Published

2023-05-26

Issue

Vol. 22 No. 2 (2023): Mei 2023

Section

Articles

License

Pernyataan Lisensi

Artikel yang diterbitkan dalam jurnal Techno.Com dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional (CC BY-NC 4.0).

Anda diperbolehkan untuk menyalin, mendistribusikan, menampilkan, dan melakukan karya dari artikel ini serta membuat karya turunan selama Anda memberikan kredit yang sesuai kepada penulis asli dan tidak menggunakan karya ini untuk tujuan komersial. Untuk melihat salinan lisensi ini, kunjungi [Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).

---

Contoh pengkreditan:

- Penulis: [Nama Penulis]
- Judul Artikel: [Judul Artikel]
- Jurnal: Techno.Com, Vol. [Nomor Volume], No. [Nomor Edisi], Tahun [Tahun Penerbitan]

Jika Anda ingin menggunakan karya ini untuk tujuan komersial, Anda harus mendapatkan izin terlebih dahulu dari penulis atau penerbit.

---