Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding University Research Colloquium
Hafiludien, Amrul
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Environmental Science Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Algoritma Self Organizing Maps Untuk Pemetaan Penyandang Kesejahteraan Sosial (PMKS) di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2016 Hafiludien, Amrul; Istiawan, Deden
Prosiding University Research Colloquium Proceeding of The 7th University Research Colloquium 2018: Mahasiswa (student paper presentation)
Publisher : Konsorsium Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Perguruan Tinggi Muhammadiyah 'Aisyiyah (PTMA) Koordinator Wilayah Jawa Tengah - DIY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Masalah Kesejahteraan Sosial atau Penyandang MasalahKesejahteraan Sosial (PMKS) adalah seseorang atau keluarga karenaadanya suatu hambatan, kesulitan atau gangguan tidak bisamelaksanakan fungsi sosialnya dan karenanya tidak dapat menjalinhubungan yang serasi serta kreatif dengan lingkungannya sehinggatidak dapat memenuhi kebutuhan hidupnya baik jasmani, rohani,sosial secara memadai dan wajar. Pengelompokan daerahberdasarkan indikator Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial(PMKS) sangat penting dilakukan untuk memperoleh gambaranmasalah PMKS sehingga dapat mengambil kebijakan dalam halmenentukan sasaran dan memberikan rekomendasi untuk intervensipenyandang kesejahteraan sosial di tingkat provinsi Jawa Tengah.Banyak penelitian yang telah dilakukan untuk menganalisis datasecara efektif dan efisien, salah satunya dengan data mining. Dalamdata mining salah satu metode yang dapat digunakan untukpengelompokan adalah olgaritma Self Organizing Maps. SelfOrganizing Maps(SOM) diperkenalkan oleh kohonen pada tahun 1982,SOM digunakan untuk mengimplementasikan data berdimensi tinggidan memvisualisasikanya secara teratur kedalam dimensi rendah..Kemampuan dalam visualisasi ini dapat mengatasi masalah dalammetode cluster lain yang sulit jika data berdimensi tinggi.
Co-Authors Istiawan, Deden