Pemetaan Penyebaran Anggota Muhammadiyah Berdasarkan Tingkat Kepadatan Menggunakan Metode K-Means Clustering
Abstract
Berdasarkan jumlah penduduk beragama Islam yang tergabung dalam organisasi Muhammadiyah khususnya pada provinsi Kalimantan Timur Kabupaten Penajam Paser Utara yang belum diketahui penyebaran organisasi Muhammadiyah, maka perlunya dilakukan pemetaan. Penelitian ini menggunakan metode K-Means dengan informasi geografis untuk melakukan pemetaan anggota organisasi Muhammadiyah yang bertujuan untuk mengetahui luas penyebaraan anggota Muhammadiyah secara visual yang berada di kabupaten Penajam Paser Utara. Setelah dilakukan tahapan observasi, interview dan penyebaran questionnaire melalui perijinan pada tingkat PWM di Samarinda maka diperoleh jumlah data keanggotaan sebesar 205 penduduk. Pada tahap penelitian dilakukan proses data cleaning dari dataseet yang telah dikumpulkan, dan kemudian transformasi data dalam algoritma K-Means Clustering serta visualisasi data kedalam Quantum GIS. Pada setiap cluster akan divisualisasikan dan dibagi menjadi tiga cluster serta dipisah berdasarkan keanggotaan masing-masing cluster. Pengelompokan keanggotaan yang telah terbentuk dibagi dalam tingkat penyebaran anggota Muhammadiyah menjadi 3 cluster yaitu cluster 0, cluster 1, dan cluster 2 dengan tambahan atribut data. Dari hasil penelitian ini diperoleh bahwa Kabupaten Penajam Paser Utara memiliki total 168 anggota Muhammadiyah yang tersebar dibeberapa kelurahan. Dengan Cluster 0 terdiri dari 21 wilayah kelurahan, Cluster 1 terdiri dari 3 wilayah kelurahan, dan Cluster 2 terdiri dari 1 wilayah kelurahan.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
A. Hairit, “Dinamika Pendidikan Islam Multikultural Perspektif Lembaga Pendidikan Muhammadiyah,” Journal of Islamic Education Policy, vol. 5, no. 1, pp. 43–58, 2020.
A. Muhidin and I. Baragigiratri, “Pemetaan Penduduk Calon Penerima Bantuan Renovasi Rumah Desa Pesangkalan Menggunakan Algoritma Clustering K-Means,” Jurnal SIGMA, vol. 8, no. 2, pp. 147–152, 2018.
G. Y. Hilman, B. Sasmito, and A. P. Wijaya, “Pemetaan Daerah Rawan Kriminalitas Di Wilayah Hukum Poltabes Semarang Tahun 2013 Dengan Menggunakan Metode Clustering,” Jurnal Geodesi Undip, vol. 4, no. 1, pp. 32–42, 2015.
R. T. Vulandari, “Pengelompokan Tingkat Keamanan Wilayah Jawa Tengah Berdasarkan Indeks Kejahatan Dan Jumlah Pos Keamanan Dengan Metode Klastering K-Means,” Jurnal Ilmiah SINUS, vol. Vol 14, No, no. ISSN :1693-1173, pp. 59–72, 2016.
K. Fatmawati and A. P. Windarto, “Data Mining: Penerapan Rapidminer Dengan K-Means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan Provinsi,” Computer Engineering, Science and System Journal, vol. 3, no. 2, p. 173, 2018, doi: 10.24114/cess.v3i2.9661.
Suad A. Alasadi and Wesam S. Bhaya, “Review of Data Preprocessing Techniques in Data Mining,” Journal of Engineering and Applied Sciences, vol. 12, no. 16, pp. 4102–4107, 2017.
G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019.
J. Sumarlin, “Identifikasi Profil Dosen Berdasarkan Nilai Keandalan Perkuliahan Dengan Metode Klasterisasi K-Means,” in Proceeding SINTAK 2019, 2019, pp. 204–213.
M. Wati, W. H. Rahmah, N. Novirasari, Haviluddin, E. Budiman, and Islamiyah, “Analysis K-Means Clustering to Predicting Student Graduation,” in Journal of Physics: Conference Series, 2021, vol. 1844, no. 1. doi: 10.1088/1742-6596/1844/1/012028.
R. K. Dinata, H. Novriando, N. Hasdyna, and S. Retno, “Reduksi Atribut Menggunakan Information Gain Untuk Optimasi Cluster Algoritma K-Means,” J. Edukasi dan Penelit. Inform, vol. 6, no. 1, pp. 48–53, 2020.
DOI: http://dx.doi.org/10.30872/jurti.v6i2.8946
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2022 Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Alamat Redaksi :
Program Studi Informatika
Fakultas Teknik
Jl. Sambaliung No. 9 Kampus Gunung Kelua Samarinda 75119 - Kalimantan Timur
e-mail : jurti.unmul@fkti.unmul.ac.id
Url : http://e-journals.unmul.ac.id/index.php/INF
Contact Person : Medi Taruk [081543438301]
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.