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