Analisis Data Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means - Triswanto, Triswanto; Kurniawan, Rudi; Wijaya, Yudhistira Arie (CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 2024)
Kesejahteraan sosial menjadi perhatian utama dalam berbagai negara, dan identifikasi dan pemahaman yang lebih baik tentang masalah ini menjadi penting untuk merancang kebijakan dan program yang lebih efektif. Masalah kesejahteraan sosial seperti kemiskinan, disabilitas, dan ketimpangan sosial menjadi isu yang mendapat perhatian luas. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis data penyandang masalah kesejahteraan sosial dengan mengoptimalkan nilai K berdasarkan Davies Bouldin Index. Penelitian ini menggunakan metode Knowledge Discovery in Database dengan algoritma Fuzzy C-Means untuk mengelompokkan data penyandang masalah kesejahteraan sosial dengan lebih baik. Algoritma ini digunakan karena pengelompokkan datanya berdasarkan dengan derajat keanggotaan sehingga pusat cluster yang dihasilkan dalam  mencapai fungsi sasaran mencari solusi terbaik. Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data penyandang masalah kesejahteraan sosial di Kabupaten Karawang. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode Fuzzy C-Means Clustering dapat memberikan pengelompokan data penyandang masalah kesejahteraan sosial yang lebih akurat dan representatif. Dalam penelitian ini dapat ditemukan nilai Davies Bouldin Index yaitu 0,564 dan nilai K optimal yaitu 4. Dengan menggunakan metode ini, kelompok-kelompok yang memiliki karakteristik dan kebutuhan yang serupa dapat diidentifikasi dengan lebih baik.