IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY C-MEANS UNTUK MENGELOMPOKKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN TINGKAT BUTA HURUF

UBAIDILLAH, MUHAMMAD (2023) IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY C-MEANS UNTUK MENGELOMPOKKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN TINGKAT BUTA HURUF. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[img] Text
A. PENDAHULUAN.pdf

Download (4MB)
[img] Text
B. ABSTRAK.pdf

Download (432kB)
[img] Text
C. BAB I .pdf

Download (1MB)
[img] Text
D. BAB II .pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
E. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB) | Request a copy
[img] Text
F. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
G. BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (262kB) | Request a copy
[img] Text
H. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (811kB)
[img] Text
I. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Kebutuhan yang sangat penting di zaman sekarang satu diantaranya adalah pendidikan. Berdasarkan rumusan ayat-ayat yang terkandung dalam Undang-Undang Dasar 1945, pendidikan yang layak merupakan hak bagi seluruh masyarakat. Namun dengan luasnya wilayah yang perlu dijangkau, pembangunan yang belum merata, serta sumber daya yang tidak cukup menjadikan pendidikan tidak dapat menjangkau masyarakat secra menyeluruh, terutama pada wilayah yang berada di pinggiran ataupun pelosok. Hal ini secara tidak langsung berdampak pada masyarakat, satu diantaranya yaitu mempengaruhi tingginnya tingkat buta huruf yang juga berpengaruh pada tingkat penganguran dan kemiskinan yang tinggi. Hal ini dapat diatasi secara bertahap dan berkelanjutan dengan mengetahui wilayah atau provinsi yang perlu menjadi prioritas dalam penerapan program. Provinsi-provinsi yang akan menjadi prioritas dapat diketahui dengan penerapan metode pengelompokan, satu diantaranya yaitu menggunakan algoritma fuzzy c-means serta metode validasi partition coefficient index untuk mengukur cluster optimum dalam menentukan cluster terbaik. Data yang digunakan adalah data penduduk buta huruf di 33 provinsi di indonesia periode tahun 2015-2021. Berdasarkan pengujian 2 sampai 10 cluster, dihasilkan 2 cluster merupakan cluster optimum yang diketahui dari nilai validitas PCI yaitu sebesar 0,9201. Pada cluster 1 terdiri dari 9 anggota provinsi, cluster 2 terdiri dari 22 anggota provinsi, dan cluster 3 terdiri dari 2 anggota provinsi, menurut hasil karakteristik data tahun 2015-2021 jumlah penduduk buta huruf cluster 3 paling tinggi jika dibandingkan dengan cluster-cluster lainnya.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: illiterature, fuzzy c-means, partition coefficient index, clustering
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works
000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
000 Computer Science, Information, & General Works > 005 Computer Programming, Programs, & Data
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Department: S1 Teknik Informatika
Depositing User: MUHAMMAD UBAIDILLAH
Contributors:
ContributionContributor NameNIDN/NIDK
Thesis advisorOktavianto, HardianNIDN0722108105
Thesis advisorFaruq, Habibatul Azizah AlNIDN0718128901
Contact Email Address: m22ubaidillah@gmail.com
Date Deposited: 15 Mar 2023 01:13
Last Modified: 15 Mar 2023 01:13
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/16654

Actions (login required)

View Item View Item