ANALISIS DATA MINING PENGELOMPOKAN DATA WARGA MENGGUNAKAN METODE STATISTIK K-MEANS UNTUK MEREKOMENDASIKAN PEKERJAAN SAMPINGAN - Zahrotun, Lisna; Linarti, Utaminingsih (Jurnal Teknologi, Fakultas Teknologi Industri, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta, 2016)
Perekonomian Indonesia yang semakin berkembang menjadikan pemerintah perlu memperhatikan tingkat kesejahteraan masyarakat. Peningkatan kesejahteraan masyarakat diprioritaskan untuk kelompok masyarakat dengan tingkat perekonomian paling rendah. Pengelompokan tingkat perekonomian masyarakat yang sudah ada belum tertata sehingga terkadang terjadi kesalahan sasaran, tidak sesuai dengan tingkat perekonomian.Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah k-Mean clustering. Dimana k-means clustering merupakan metode pengelompokan yang mudah, efisien dan efektif. Selain metode k-means juga dilakukan metode statistik dalam menentukan standart deviasi. Studi kasus dilakukan di desa Babadan, Bantul, Indonesia. Hasil dari penelitian ini adalah terbentuknya tiga cluster berdasarkan atribut usia, pendidikan, dan jenis pekerjaan. Cluster yang pertama dihasilkan cluster dengan usia 43,16 tahun dan pendidikan terakhir SLTA memiliki pekerjaan sebagai wirausaha. Cluster kedua dihasilkan cluster dengan usia 44,83 tahun dan pendidikan terakhir SLTA memiliki pekerjaan sebagai buruh. Cluster yang ketiga dengan usia 43,16 tahun dan pendidikan terakhir Srata 1 memiliki pekerjaan sebagai PNS. Sehingga pada cluster kedua yang menjadi prioritas dalam peningkatan kesejahteraan dengan memberikan tambahan pekerjaan sampingan