ANALISIS DATA MINING UNTUK MENENTUKAN KELOMPOK PRIORITAS PENERIMA BANTUAN BEDAH RUMAH MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K-MEANS (Studi Kasus : KANTOR KECAMATAN BAHAR UTARA) - Z, Zainul Aras; Sarjono, Sarjono (Jurnal Manajemen Sistem Informasi, 2016)
Setiap Kecamatan di Provinsi Jambi mendapatkan kesempatan untuk mengelola dana bantuan salah satunya dapat diperuntukkan kedalam bentuk Bantuan Bedah Rumah. Niat baik pemerintah daerah dalam pengentasan kemiskinan melalui program bedah rumah tersebut, harus didukung dengan tingkat akurasi data.Selain tingkat akurasi data juga dibutuhkan efisiensi waktu pengolahan data penerima bantuan.Terdapat kerumitan dalam pengolahan data selama ini, yaitu menentukan penduduk miskin yang menjadi prioritas utama untuk mendapatkan bantuan ditengah banyaknya data penduduk miskin di Kecamatan Bahar Utara. Kerumitan tersebut muncul karena dari besarnya jumlah penduduk miskin yang ada Camat harus mempertimbangkan berapa criteria diantaranya Status Kesejahteraan, Status Penguasaan Bangunan Tempat Tinggal, Jenis Atap, Jenis Lantai, Jenis Dinding, dan Jumlah Individu dalam sebuah keluarga. Nilai dari setiap kriteria tersebut menjadi patokan untuk penyeleksian penduduk yang menjadi prioritas utama untuk mendapatkan bantuan bedah rumah.Dengan mengamati persoalan diatas Data Mining dengan metode Cluster, sangat tepat digunakan untuk menghasilkan Knowledge kelompok prioritas diantara ratusan penduduk miskin di Kecamatan Bahar Utara.