ALGORITMA SELF ORGANIZING MAPS (SOM) UNTUK PENGELOMPOKAN PENYANDANG KESEJAHTERAAN SOSIAL (PMKS) DI PROVINSI JAWA TENGAH

HAFILUDIEN, AMRUL, B2A218030 (2019) ALGORITMA SELF ORGANIZING MAPS (SOM) UNTUK PENGELOMPOKAN PENYANDANG KESEJAHTERAAN SOSIAL (PMKS) DI PROVINSI JAWA TENGAH. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Muhammadiyah University, Semarang" not defined].

[img]
Preview
Text
05 Abstrak.pdf

Download (456kB) | Preview
[img]
Preview
Text
12 BAB I.pdf

Download (421kB) | Preview
[img]
Preview
Text
13 BAB II.pdf

Download (556kB) | Preview
[img] Text
14 BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (447kB) | Request a copy
[img] Text
15 BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (668kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
16 BAB V.pdf

Download (397kB) | Preview
[img]
Preview
Text
17 DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (549kB) | Preview
[img]
Preview
Text
Jurnal Ilmiah.pdf

Download (721kB) | Preview

Abstract

Masalah Kesejahteraan Sosial atau Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) adalah seseorang atau keluarga karena adanya suatu hambatan, kesulitan atau gangguan tidak bisa melaksanakan fungsi sosialnya dan karenanya tidak dapat menjalin hubungan yang serasi serta kreatif dengan lingkungannya sehingga tidak dapat memenuhi kebutuhan hidupnya baik jasmani, rohani, sosial secara memadai dan wajar. Pengelompokan daerah berdasarkan indicator Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) sangat penting dilakukan untuk memperoleh gambaran masalah PMKS sehingga dapat mengambil kebijakan dalam hal menentukan sasaran dan memberikan rekomendasi untuk intervensi penyandang kesejahteraan sosial di tingkat provinsi Jawa Tengah. Banyak penelitian yang telah dilakukan untuk menganalisis data secara efektif dan efisien, salah satunya dengan data mining. Salah satu metode dalam data mining yang dapat digunakan untuk pengelompokan dan pemetaaan adalah olgaritma Self Organizing Maps (SOM). SOM diperkenalkan oleh kohonen pada tahun 1982, SOM digunakan untuk mengimplementasikan data berdimensi tinggi dan memetakan secara teratur kedalam dimensi rendah. Kemampuan dalam visualisasi ini dapat mengatasi masalah dalam metode klaster lain yang sulit jika data berdimensi tinggi. Pada analisa deskriptif kabupaten Purbalingga rata-rata meiliki jumlah yang tinggi pada indikator penyandang masalah kesejahteraan sosial. Hasil pemetaan SOM mendapatkan 2 klaster, klaster 1 terdapat 4 kabupaten/kota dikategorikan sejahtera, klaster 2 terdapat 31 kabupaten/kota dikategorikan cukup sejahtera. Kata Kunci: Klaster, Self Organizing Maps, Dimensi Tinggi, Kesejahteraan

Item Type: Thesis (Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) )
Call Number: 064/Statistik/I/2020
Subjects: L Education > Statistics
Divisions: Faculty of Agricultural Science and Technology > S1 Statistics
Depositing User: perpus unimus
Date Deposited: 07 Sep 2020 04:29
Last Modified: 07 Sep 2020 04:29
URI: http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/3805

Actions (login required)

View Item View Item