Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

STUDI TENTANG MASYARAKAT NELAYAN DI KELURAHAN PEMATANG PASIR KECAMATAN TELUK NIBUNG KOTA TANJUNG BALAI Sri Ayu Wandira
Tunas Geografi Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Tunas Geografi
Publisher : Department of Geography Education, Faculty of Social Sciences, Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/tgeo.v1i1.492

Abstract

ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk : 1) Mengetahui tingkat pendapatan masyarakat nelayan. 2) Mengetahui tingkat pendidikan anak nelayan 3) Mengetahui bagaimana kondisi fisik rumah nelayan. Penelitian ini dilakukan di Kelurahan Pematang Pasir, Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh penduduk Kelurahan Pematang Pasir Kecamatan Teluk Nibung Kota Tanjung Balai yang bermata pencaharian sebagai nelayan sebanyak 720 KK, dan sampelnya 10% atau 72 KK yang diambil secara acak (Random Sampling) . Tekhnik Pengumpulan Data yang digunakan yaitu berupa angket, observasi, dan studi dokumentasi. Data yang diperoleh selanjutnya di analisa secara Deskriptif Kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) Tingkat Pendapatan rata-rata nelayan diKelurahan Pematang Pasir adalah sebesar Rp.1.050.000, perbulan, dengan jumlah pengeluaran untuk kebutuhan pokok sebesar Rp.980.000 per-bulan.  Hal ini menunjukkan bahwa tingkat pendapatan nelayan masih tergolong rendah , hanya cukup untuk memenuhi kebutuhan pokok sehari-hari. Pada umumnya ini adalah nelayan yang berstatus sebagai ABK (Anak Buah Kapal) . Sedangkan Toke dan juragan tingkat pendapatannya lebih tinggi. (2) Tingkat Pendidikan anak responden pada umumnya sangat rendah, karena sebagian besar responden yaitu sebesar 48,61% responden, anaknya hanya Tamat SD, 27,78% responden anak mereka tamat SMP, dan hanya 16,67% responden anak mereka yang tamat SMA. (3). Kondisi fisik rumah responden sangat buruk , hal ini dapat dilihat bahwa sebagian besar responden masih memiliki rumah dengan kondisi sederhana yaitu sebanyak 30 responden ( 41,66%), kondisi darurat sebanyak 9 responden ( 13,89%), kondisi Semi Permanen sebanyak 23 responden ( 31,94%), dan Kondisi permanen sebanyak 10 responden ( 13,89%). Kata kunci       : studi, masyarakat nelayan
PENGELOMPOKAN DATA PENDUDUK MISKIN DI SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN K-MEANS Safitri, Ayu; Rahmawati, Rizki; Wandira, Sri Ayu
J-Com (Journal of Computer) Vol. 4 No. 1 (2024): Maret 2024
Publisher : STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v4i1.2998

Abstract

Abstract: The government has made many efforts to eradicate poverty in society by implementing programs such as pro-poor, basic food assistance and cash assistance which are useful for achieving the standards of a prosperous society. The results of data processing are useful in future decision making. Considering the large amount of public data, finding out poor people is not an easy thing for the government to do, as is the case in North Sumatra. This research uses the K-Means Clustering (Multidimensional) method, making it easier to see patterns and structures in data that are difficult to see in the original representation. The application of the K-Means Clustering (Multidimensional) algorithm produces 3 clusters with a silhouette_score value of 33, namely cluster 0 with a high level of population poverty of 1, cluster 1 with a moderate level of population poverty of 4 and cluster 2 with a low level of population poverty as many as 28. Keywords: Resident; Poor; Data Mining; K-Means  Abstrak: Banyak upaya yang dilakukan pemerintah untuk menghapus kemiskinan pada masyarakat dengan cara melakukan program seperti pro-poor, bantuan sembako maupun bantuan uang tunai yang berguna untuk mencapai standar masyarakat sejahtera. Hasil pengolahan data tersebut berguna dalam pengambilan keputusan kedepannya. Mengingat banyaknya data masyarakat, maka untuk mengetahui masyarakat miskin bukanlah hal mudah yang dilakukan oleh pemerintah, sama halnya di Sumatera Utara. Penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering (Multidimensi) memudahkan untuk melihat pola dan struktur dalam data yang sulit dilihat dalam representasi aslinya. Penerapan algoritma K-Means Clustering (Multidimensi) menghasilkan 3 cluster, yaitu dengan cluster 0 dengan tingat kemiskinan penduduk yang tinggi sebanyak 1, cluster 1 dengan tingat kemiskinan penduduk yang sedang sebanyak 4 dan cluster 2 dengan tingkat kemiskinan penduduk yang rendah sebanyak 28. Kata kunci: Penduduk; Miskin; Multidimensi; Data Mining; K-Means