Penerapan Data Mining Clustering K-Means Dalam Mengelompokkan Data Penduduk Penyandang Disabilitas - Moh. Baha’Uddin; Zaehol Fatah (PT. Gudang Pustaka Cendekia, 2024)
Data mining dapat membantu perusahaan mengumpulkan informasi yang dapat dipercaya. Metode algoritma K-Means Clustering dipergunakan untuk mengelompokkan penduduk penyandang disabilitas di Jawa Timur berdasarkan kategori disabilitas. Kesejahteraan sosial merupakan tujuan utama bangsa Indonesia, tetapi masih terdapat berbagai masalah yang belum terselesaikan, termasuk di kalangan penyandang disabilitas. Data yang digunakan berasal dari Badan Pusat Statistik Jawa Timur dan mencakup informasi tentang jumlah penduduk penyandang disabilitas di berbagai kabupaten dan kota. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, transformasi data, dan analisis clustering dengan K-Means, yang kemudian dievaluasi menggunakan indeks Davies-Bouldin (DBI). Hasil clustering menunjukkan bahwa dua klaster memberikan hasil optimal dengan nilai DBI terendah sebesar 0.097, di mana klaster pertama terdiri dari wilayah dengan jumlah penyandang disabilitas lebih rendah, dan klaster kedua mencakup wilayah dengan jumlah yang lebih tinggi.