Sistem Aplikasi Cerdas Klasterisasi Penerima Bantuan Covid-19
DOI:
https://doi.org/10.30812/matrik.v21i2.1716Keywords:
Aplikasi cerdas, Bantuan, Klasterisasi, K-Means, Wabah Covid-19Abstract
Wabah Covid-19 berakibat pada krisis ekonomi masyarakat dan menciptakan kemiskinan dan pengangguran. Hal ini menyebabkan pemerintah Indonesia turun tangan memberikan bantuan Covid-19 bagi masyarakat yang paling terdampak buruk. Namun yang menjadi kesulitan adalah dalam menentukan dengan tepat serta benar kandidat yang layak dan yang tidak layak sebagai penerima bantuan yang masih dilakukan secara manual. Karenanya dibutuhkan solusi untuk mengatasinya. Itulah sebabnya penelitian ini bertujuan membangun sistem dan aplikasi cerdas yang bisa melakukan pengklasterkan kandidat penerima bantuan Covid-19 yang layak, kurang layak dan tidak layak sebagai penerima bantuan Covid-19. Metode yang digunakan dalam penelitian ini untuk klasterisasi adalah metode data mining k-means. Hasil penelitian ini adalah pengklasteran kelayakan penerima bantuan Covid-19 terbagi dalam klaster C0 (penerima bantuan yang layak) sebanyak 53, klaster C1 (cukup layak menerima bantuan) sebanyak 71, dan klaster yang tidak layak sebagai penerima bantuan (C2) sebanyak 76 dari 200 data pengujian. Aplikasi cerdas ang dibangun juga menunjukkan hasil yang sama dengan pengklasteran yang di lakukan dengan menerapakan metode k-means, sehingga aplikasi cerdas yang dibangun berguna untuk komputerisasi klasterisasi yang layak, kurang layak dan tidak layak sebagai penerima bantuan Covid-19.
Downloads
References
[2] C. Wang et al., “The impact of COVID-19 pandemic on physical and mental health of Asians: A study of seven middle-income countries in Asia,†PLoS ONE, vol. 16, no. 2 Febuary, pp. 1–20, 2021, doi: 10.1371/journal.pone.0246824.
[3] S. Brown, “The impact of COVID-19 on development assistance,†International Journal, vol. 76, no. 1, pp. 42–54, 2021, doi: 10.1177/0020702020986888.
[4] M. A. Jibrin, M. N. Musa, and S. Tahir, “Development of E-Scholarship System,†International Journal of Computer and Information Technology, vol. 7, no. 2, pp. 523–530, 2016.
[5] R. Sparrow, T. Dartanto, and R. Hartwig, “Indonesia Under the New Normal: Challenges and the Way Ahead,†Bulletin of Indonesian Economic Studies, vol. 56, no. 3, pp. 269–299, 2020, doi: 10.1080/00074918.2020.1854079.
[6] D. Laureiro-MartÃnez and S. Brusoni, “Cognitive Flexibility and Adaptive Decision-Making: Evidence from a laboratory study of expert decision-makers,†Strategic Management Journal, vol. 39, no. 4, pp. 1031–1058, 2018.
[7] P. H. Dos Santos, S. M. Neves, D. O. Sant’Anna, C. H. de Oliveira, and H. D. Carvalho, “The analytic hierarchy process supporting decision making for sustainable development: An overview of applications,†Journal of Cleaner Production, vol. 212, pp. 119–138, 2019, doi: 10.1016/j.jclepro.2018.11.270.
[8] T. D. Puspitasari, E. O. Sari, P. Destarianto, and H. Y. Riskiawan, “Decision Support System for Determining Scholarship Selection using an Analytical Hierarchy Process,†in The 2nd International Joint Conference on Science and Technology (IJCST) 2017, 2018, no. 11, pp. 61–67.
[9] C. Yuan and H. Yang, “Research on K-Value Selection Method of K-Means Clustering Algorithm,†Multidisciplinary Scientific Journal, vol. 2, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.3390/j2020016.
[10] C. Satria and A. Anggrawan, “Aplikasi K-Means berbasis Web untuk Klasifikasi Kelas Unggulan,†Matrik : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, vol. 21, no. 1, pp. 111–124, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1473.
[11] C. Wu et al., “k-Means Clustering Algorithm and Its Simulation Based on Distributed Computing Platform,†Journal of Wiley, vol. 2021, pp. 1–10, 2021, doi: 10.1155/2021/9446653.
[12] A. Anggrawan, N. Ibrahim, S. Muslim, and C. Satria, “Interaction between Learning Style and Gender in Mixed Learning with 40 % Face-to-face Learning and 60 % Online Learning,†International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 10, no. 5, pp. 407–413, 2019.
[13] A. Anggrawan, C. Satria, N. Gusti, and A. Dasriani, “Reciprocity Effect between Cognitive Style and Mixed Learning Method on Computer Programming Skill,†Journal of computer Science, vol. 17, no. 9, pp. 814–824, 2021, doi: https://doi.org/10.3844/jcssp.2021.814.824.
[14] A. Anggrawan, C. Satria, C. K. Nuraini, Lusiana, N. G. A. Dasriani, and Mayadi, “Machine Learning for Diagnosing Drug Users and Types of Drugs Used,†International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 12, no. 11, pp. 111–118, 2021.
[15] R. D. F. S. M. Russo and R. Camanho, “Criteria in AHP: A systematic review of literature,†Procedia Computer Science, vol. 55, no. Itqm, pp. 1123–1132, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.07.081.
[16] Z. Zhang, “Introduction to machine learning: K-nearest neighbors,†Annals of Translational Medicine, vol. 4, no. 11, pp. 1–7, 2016, doi: 10.21037/atm.2016.03.37.
[17] Z. Karaca, “The Cluster Analysis in the Manufacturing Industry With K-Means Method: an Application for Turkey,†Eurasian Journal of Economics and Finance, vol. 6, no. 3, pp. 1–12, 2018, doi: 10.15604/ejef.2018.06.03.001.
[18] Zaitun, Mustakim, I. Kamila, and S. S. Helma, “Implementation of MOORA Method for Determining Prospective Smart Indonesia Program Funds Recipients,†International Journal of Engineering and Advanced Technology, vol. 9, no. 2, pp. 1922–1925, 2019, doi: 10.35940/ijeat.b2860.129219.
[19] H. J. de P. Alves, F. A. F. Henrique José de Paula Alves, K. P. de Lima, B. D. de O. Batista, and T. J. Fernandes, “The COVID-19 pandemic in Brazil an application of the k-means clustering method,†Research, Society and Developmen, vol. 9, no. 10, pp. 1–21, 2020.
[20] L. Ganda, R. Putra, and A. Anggrawan, “Pengelompokan Penerima Bantuan Sosial Masyarakat dengan Metode K-Means,†Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, vol. 21, no. 1, pp. 205–214, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1554.
[21] O. Marban, G. Mariscal, and J. Segovia, “A Data Mining & Knowledge Discovery Process Model,†no. January, Vienna, Austria: Data Mining and Knowledge Discovery in Real Life Applications, 2009, p. 438.
Downloads
Published
Issue
Section
How to Cite
Similar Articles
- Helna Wardhana, Baiq Dinda Uswatun Hasanah, APLIKASI MONITORING PENERIMA BEASISWA BIDIKMISI BERBASIS WEB, ANDROID DAN SMS GATEWAY , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 16 No. 1 (2016)
- Amir Ali, Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Menggunakan Metode K-Means Clustering di Rumah Sakit Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 19 No. 1 (2019)
- Raisul Azhar, ANALISA PERBANDINGAN PENERAPAN PBR DAN NON PBR PADA PROTOCOL OSPF UNTUK KONEKSI INTERNET , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 15 No. 1 (2015)
- Muhammad Tajuddin, Abdul Manan, RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MONITORING SATUAN KERJA DALAM RANGKA GOOD GOVERNANCE , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 15 No. 1 (2015)
- Zein Zein, Ahmat Adil, APLIKASI MEDIA BANTU PEMBELAJARAN KRIPTOGRAFI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MESSAGE DIGEST 5 (MD5) , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 15 No. 2 (2016)
- Mayadi Mayadi, Anthony Anggrawan, Pengembangan Sistem Informasi Pemantauan Harga Beras dan Gabah dengan Short Message Gateway , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 2 (2022)
- Sadam Husen, Raisul Azhar, APLIKASI MANAJEMEN DAN MONITORING UNTUK KEAMANAN PADA JARINGAN HOTSPOT , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 15 No. 2 (2016)
- Anthony Anggrawan, Azhari Azhari, APLIKASI DETEKSI KEMIRIPAN TUGAS PAPER , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 15 No. 2 (2016)
- Angelina Ervina Jeanette Egeten, Nila S Rahayu, M. Ismail B.S Sobron, Handal Abdillah, ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI TENDER AREA KOMERSIAL PADA PT. ANGKASA PURA I (PERSERO) STUDI KASUS BANDARA SEPINGGAN BALIKAPAN , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 17 No. 1 (2017)
- Nora Dery Sofya, Shinta Esabella, Rodianto Rodianto, RANCANG BANGUN APLIKASI KAMUS BAHASA SUMBAWA BERBASIS ANDROID , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 17 No. 1 (2017)
You may also start an advanced similarity search for this article.
Most read articles by the same author(s)
- Anthony Anggrawan, Analisis Deskriptif Hasil Belajar Pembelajaran Tatap Muka dan Pembelajaran Online Menurut Gaya Belajar Mahasiswa , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 2 (2019)
- Lusiana Efrizoni, Sarjon Defit, Muhammad Tajuddin, Anthony Anggrawan, Komparasi Ekstraksi Fitur dalam Klasifikasi Teks Multilabel Menggunakan Algoritma Machine Learning , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 3 (2022)
- Anthony Anggrawan, Satuang Satuang, Mokhammad Nurkholis Abdillah, Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ayam Broiler Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 1 (2020)
- Lalu Ganda Rady Putra, Anthony Anggrawan, Pengelompokan Penerima Bantuan Sosial Masyarakat dengan Metode K-Means , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Anthony Anggrawan, Mayadi Mayadi, Christofer Satria, Menentukan Akurasi Tata Letak Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Anthony Anggrawan, Mayadi Mayadi, Application of KNN Machine Learning and Fuzzy C-Means to Diagnose Diabetes , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 2 (2023)
- Bambang Krismono Triwijoyo, Ahmat Adil, Anthony Anggrawan, Convolutional Neural Network With Batch Normalization for Classification of Emotional Expressions Based on Facial Images , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Christofer Satria, Anthony Anggrawan, Aplikasi K-Means berbasis Web untuk Klasifikasi Kelas Unggulan , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Putu Tisna Putra, Anthony Anggrawan, Hairani Hairani, Comparison of Machine Learning Methods for Classifying User Satisfaction Opinions of the PeduliLindungi Application , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
- Mayadi Mayadi, Anthony Anggrawan, Pengembangan Sistem Informasi Pemantauan Harga Beras dan Gabah dengan Short Message Gateway , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 2 (2022)