Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1
Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah Malang
Disusun Oleh:
DEDE NOR ALFIANSYAH 201410370311259
PENERAPAN METODE K-MEANS PADA DATA PENDUDUK MISKIN PER KECAMATAN KABUPATEN BLITAR
TUGAS AKHIR
Diajukan Untuk Memenuhi
PROGRAM STUDI INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG
2021
Diajukan Untuk Memenuhi
Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1
Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah Malang
Dede Nor Alfiansyah 201410370311259
Menyetujui,
LEMBAR PERSETUJUAN
Penerapan Metode K-Means pada Data Penduduk Miskin Per Kecamatan Kabupaten Blitar
Dosen I Dosen II
Vinna Rahmayanti S N., S.Si., M.Si.
NIP. 1803.0607.1990
Ketua Program Studi Informatika Mengetahui,
Gita Indah Marthasari, S.T., M.Kom.
NIP. 108.0611.0422 Diajukan Untuk Memenuhi
Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1
Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah Malang
Dede Nor Alfiansyah 201410370311259
Menyetujui,
Penguji I Penguji II
Gita Indah Marthasari, S.T., M.Kom Yufis Azhar, S.Kom., M.Kom NIP. 108. 0611.0442 NIP. 108.1410.0544
LEMBAR PENGESAHAN
Penerapan Metode K-Means pada Data Penduduk Miskin Per Kecamatan Kabupaten Blitar
LEMBAR PERNYATAAN
Yang bertanda tangan dibawah ini:
Nama : Dede Nor Alfiansyah
Tempat, Tgl Lahir : Blitar, 10 Desember 1995
NIM 201410370311259
Fakultas/Jurusan : Teknik Informatika
Dengan ini saya menyatakan bahwa Tugas Akhir dengan judul “Penerapan Metode K-Means pada Data Penduduk Miskin Per Kecamatan Kabupaten Blitar”
beserta isinya adalah karya saya sendiri dan bukan merupakan karya orang lain, baik sebagian atau seluruhnya, kecuali bentuk kutipan yang telah disebutkan sumbernya.
Demikian surat pernyataan ini saya buat dengan sebenar – benarnya.
Apabila kemudian ditemukan adanya pelanggaran terhadap etika keilmuan dalam karya saya ini, atau ada klaim dari pihak lain terhadap keaslian karya saya ini maka saya siap menanggung segala bentuk resiko atau sanksi yang berlaku.
Malang, 29 Juni 2021 Yang Membuat Pernyataan
Dede Nor Alfiansyah
Mengetahui,
Dosen I Dosen II
Vinna Rahmayanti S N., S.Si., M.Si.
NIP. 1803.0607.1990
ABSTRAK
Alfiansyah, Dede Nor (2021) PENERAPAN METODE K-MEANS PADA DATA PENDUDUK MISKIN PER KECAMATAN KABUPATEN BLITAR. Undergraduated (S1) thesis, University of Muhamammadiya Malang.
Kata Kunci: Kemiskinan, Kabupaten Blitar, K-Means
Kemiskinan adalah kondisi ketidakmampuan pendapatan seseorang dalam pemenuhan kebutuhan pokok hidup sehingga tidak mampu menjamin kelangsungan hidupnya Kebutuhan hidup meliputi kebutuhan dasar seperti sandang, pangan, tempat tinggal, dan pendidikan. Menurut BPS, yang dikatakan penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran perkapita perbulan dibawah garis kemiskinan. Kabupaten Blitar adalah salah satu kabupaten di provinsi Jawa Timur. Angka kemiskinan di kabupaten Blitar mengalami penurunan sejak tahun 2016 hingga tahun 2019 dan mengalamai kenaikan di tahun 2020. Langkah untuk mengetahui angka kemiskinan dihitung berdasarkan sampel survei analisis tingkat kemiskinan dalam survey Sosial – Ekonomi Nasional (Susenas) setiap 2 tahun sekali. Pengelompokkan kemiskinan perlu dilakukan setiap tahunnya agar pemerintah dapat mengetahui langkah pencegahan agar kemiskinan tidak meningkat ataupun pemecahan masalah kemiskinan. Pengelompokkan kemiskinan dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai metode salah satunya adanya dengan menggunakan metode K-Means. Penggunan metode K-Means ini bertujuan mengelompokkan data per kecamatan kabupaten Blitar yang tergolong penduduk miskin.
ABSTRACT
Alfiansyah, Dede Nor (2021) APPLICATION OF THE K-MEANS METHOD ON DATA OF THE POOR POPULATION PER DISTRICT OF BLITAR REGENCY. Undergraduated (S1) thesis, University of Muhamammadiya Malang.
Keywords: Prediction, Poverty, K-Means
Poverty is the inability of person’s income to fulfill the basic need of life. So that he is unable to guarantee his survival. The necessities of life include basic needs such as clothing, food, shelter, and education. Accourding to BPS, what iiisss said to be poor are people who have an average monthly per capita expenditure below the bbpoverty line. BBBlitar regency is one of the regencies in East Java province.
The poverty rate in Blitar regency has decreased from 2016 to 2019 and has increased the poverty level analysis survey in ttthhhe National Secial- Economic Survey every two years. Poverty grouping needs to be done every year. the government can find out preventive measures so that poverty does not increase or solve the problem of poverty. Poverty grouping can be done using various methods, one of which is the K-Means method. The use of the K-Means method aims to classify data every district of Blitar regency which is classified as poor.
LEMBAR PERSEMBAHAN
Dengan mengucap syukur Alhamdulillah skripsi ini dapat diselesaikan berkat bantuan dari berbagai pihak yang turut serta dalam do’a dan dukungan. Untuk itu, saya persembahkan skripsi ini dan berterima kasih kepada:
1. Allah SWT yang terus menerus dan tiada henti-hentinya melimpahkan rezeki dan karunia-Nya agar saya dapat menyelesaikan tugas akhir.
2. Kedua orang tua, Bapak Anjar Firmansyah dan Ibu Nanik Utari yang telah mendoakan dan memberi dukungan penuh baik secara moril maupun materiil serta selalu mengingatkan untuk tetap semangat menyelesaikan studi dengan baik.
3. Ibu Vinna Rahmayanti S N, S.Si, M.Si., dan Ibu Nur Hayatin, S.Kom, M. Kom., selaku dosen pembimbing tugas akhir yang selalu tulus dan sabar.
4. Keluarga kecil saya, istri dan anak yang menjadi Mood Booster, selalu yakin bahwa saya bisa, memberi semangat, motivasi dan sabar dalam menjadi tempat berkeluh kesah.
5. Abdy Yoga, Ade Rega yang selalu memberi kode Kuy dan menemani saya Push Rank saat bosan melanda.
6. Teman – teman seperjuangan penyelesaian tugas akhir yang selalu hadir menjadi Support System.
7. Seluruh teman-teman Best Of Informatics, semoga sukses dengan apa yang dikerjakan, diberi kesehatan dan dapat bertemu lagi suatu saat.
8. Seluruh pihak yang tidak bisa disebutkan sau per satu. Terima kasih atas segala doa, dukungan dan banutuan yang telah diberikan sehinggan saya bisa menyelesaikan studi hinngga meraih gelar sarjana dengan baik.
9. Terakhir untuk para pembaca, semangat semoga skripsi ini bermanfaat dan dapat membantu mencari inspirasi.
KATA PENGANTAR
Dengan memanjatkan puji dan syukur kehadirat Allah SWT atas limpahan rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir yang berjudul: Penerapan Metode K-Means pada Data Penduduk Miskin Per Kecamatan Kabupaten Blitar.
Adapun bahasan – bahasan yang tertulis adalah mengenai prediksi penduduk miskin dan Algoritma K-Means.
Peneliti sangat menyadari bahwa masih banyak kekurangan dan keterbatasan dalam penulisan tugas akhir. Oleh karena itu, peneliti dengan senang hati menerima masukan, kritik, dan saran dari semua pihak agar tulisan ini bermanfaat untuk perkembangan ilmu pengetahuan kedepan.
DAFTAR ISI
TUGAS AKHIR ...1
LEMBAR PERSETUJUAN ... i
LEMBAR PENGESAHAN ... ii
LEMBAR PERNYATAAN ... iii
ABSTRAK ... iv
ABSTRACT ...v
KATA PENGANTAR ... vii
DAFTAR ISI ... viii
DAFTAR GAMBAR ... ix
DAFTAR TABEL ...x
BAB I PENDAHULUAN ...1
1.1 Latar Belakang ...1
1.1 Rumusan.. Masalah ...3
1.2 Tujuan.. .Penelitian ...3
1.3 Batasan. Masalah, ...3
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ...4
2.1 Kemiskinan ...4
2.3 K-Means ...6
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ...8
3.1 Rancangan Penelitian ...8
3.1.1 Identifikasi Masalah ...8
3.1.2 Studi Literatur ...9
3.1.3 Pengumpulan Data ...9
3.1.4 Preprocessing Data ...9
3.1.5 Implementasi ...10
3.1.6 Pengujian dan Hasil ...10
3.2 Analisa Kebutuhan Sistem ...10
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ...11
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ...19
5.1 Kesimpulanku ...19
DAFTAR PUSTAKA ...20
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Pemrosesan umum dari pendekatan machine learning ... 7
Gambar 2.2 rumus Euclidean Distance ... 7
Gambar 4.1 Source Code Import Data ... 22
Gambar 4.2 Sampel Data... 22
Gambar 4.3 Pembentukan Array Data ... 23
Gambar 4.4 Normalisasi Data ... 24
Gambar 4.5 Pembentukan Grafik K ... 24
Gambar 4.6 Grafik K ... 25
Gambar 4.7 Source Code Silhouette Coefficient ... 25
Gambar 4.8 Grafik Silhouette Coefficient ... 26
Gambar 4.9 Klasterisasi Data ... 26
Gambar 4.10 Klasterisasi Data ... 27
Gambar 4.11 Pembagian Data berdasarkan Klaster ... 27
Gambar 4.12 Data Klaster 0 ... 28
Gambar 4.13 Data Klaster 1 ... 28
Tabel 3.2 Tabel kebutuhan perangkat lunak ... 13
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1 Tabel kebutuhan perangkat keras... 13
DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Y. Darsyah and R. Wasono, "Pendugaan Tingkat Kemiskinan di Kabupaten Sumenep dengan Pendekatan SAE."
[2] W. Isdijoso and A. Suryahadi, “Penetapan Kriteria dan Variabel Pendataan Penduduk Miskin yang Komprehensif dalam Rangka Perlindungan
Penduduk Miskin di Kabupaten / Kota.”
[3] BPS Kabupaten Blitar. "Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin dan Garis Kemiskinan Menurut Kabupaten Kota di Jawa Timur."
https://www.bps.go.id/indicator/23/621/1/persentase-penduduk-miskin- menurut-kabupaten-kota.html (3 Januari 2020).
[4] Nasution, Irmanita., Windarto, Agus Perdana., Fauzan, M, "Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data Penduduk Miskin Menurut Provinsi". Volume 2, No,2 Desember 2020.
[5] Suryawati. 2004. Teori Ekonomi Mikro. UPP. AMP YKPN. Yogyakarta:
Jarnasy
[6] Suhartini., Yuliani, Ria, "Penerapan Data Mining untuk Mengcluster Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma K-Means di Dusun Bagik Endep Sukamulia Timur". Vol.4 No. 1 Januari 2021.
[7] Nurwati, Nunung, "Kemiskinan: Model Pengukuran, Permasalahan dan Alternatif Kebijakan". Vol. 10, No.1 , Januari 2008.
[8] Nazara, Suahasil. 2007. "Pengentasan Kemiskinan : Pilihan Kebijakan dan Program yang Realitis" Dalam Wara Demografi tahun ke 37. No 4 tahun 2007. Jakarta. Lembaga Demografi Universitas Indonesia. Pengangguran, Kemiskinan, dan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia.
[9] Kemsos. "UU 13 Tahun 2011 - Pusat Penelitian dan Penanganan Fakir Miskin"
https://puslit.kemsos.go.id/upload/aturan/files/f5c497935cc2794803aa5f91 c3f2404e.pdf (15 Desember 2019)
[10] Aras, Zainul., Sarjono, "Analisis Data Mining untuk Menentukan Kelompok Prioritas Penerima Bantuan Bedah Rumah Menggunakan Metode Clustering K-Means (Studi Kasus: Kantor Kecamatan Bahar Utara)" Vol 1 No.2, Desember 2016.
[11] Dhuhita, Windha Mega, "Clustering Menggunakan Metode K-Means untuk Menetukan Status Gizi Balita" Vol. 15, No.2, Desember 2015.
[12] Anggara, Mario., Sujiani, Herry., Nasution, Helfi, "Pemilihan Distance Measure pada K-Means Clustering untuk Pengelompokkan Member di Alvaro Finess" Vol. 1, No. 1, 2016.
[13] BPS "Kemiskinan dan Penduduk Miskin"
https://www.bps.go.id/subject/23/kemiskinan-dan-ketimpangan.html (7 Juli 2021)
[14] BPS “Kemiskinan dan Ketimpangan”
https://jatim.bps.go.id/indicator/12/375/1/jumlah-penduduk-provinsi-jawa- timur.html (7 Juli 2021)
[15] Arif Muttaqien, Paradigma Baru Pemberantasan Kemiskinan, Rekonstruksi Arah Pembangunan Menuju Masyarakat Yang Berkeadilan, Terbebaskan Dan Demokratis, (Jakarta; Khanata Pustaka LP3ES Indonesia, 2006), dikutip oleh Istiana Herawati , “Dampak Program Pengentasan Kemiskinan DAMPAK PROGRAM PENGENTASAN KEMISKINAN DI
KABUPATEN JAYAPURA”, (Jurnal Penelitian dan Evaluasi Pendidikan BP2P3KS Kementerian Sosial RI), h. 146
TA-010
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG
FAKULTAS TEKNIK
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
Jl. Raya Tlogomas 246 Malang 65144 Telp. 0341 - 464318 Ext. 247, Fax. 0341 - 460782
FORM CEK PLAGIARISME LAPORAN TUGAS AKHIR
Nama Mahasiswa : Dede Nor Alfiansyah NIM 201410370311259 Judul TA : Penerapan Metode K-Means pada Data Penduduk Miskin
Per Kecamatan Kabupaten Blitar
Hasil Cek Plagiarisme dengan Turnitin
No. Komponen Pengecekan Nilai Maksimal Plagiarisme (%)
Hasil Cek Plagiarisme (%)
*
1. Bab 1 – Pendahuluan 10 % 9%
2. Bab 2 – Daftar Pustaka 25 % 2 %
3. Bab 3 – Analisis dan Perancangan 25 % 22 %
4. Bab 4 – Implementasi dan Pengujian 15 % 0 %
5. Bab 5 – Kesimpulan dan Saran 5 % 7 %
6. Makalah Tugas Akhir 20% 6%
Mengetahui,
Dosen Pembimbing
(Vinna Rahmayanti S N, S.Si., M.Si.)
*) Hasil cek plagiarism bisa diisikkan oleh salah satu pembimbing
