Data Mining Strategi Pembangunan Infrastruktur Menggunakan Algoritma K-Means

Mangapul Siahaan(1*)

(1) Universitas Internasional Batam
(*) Corresponding Author

Abstract


Kota Batam merupakan kota industri dan bagian dari provinsi Kepulauan Riau. Dengan meningkatnya jumlah penduduk akan berdampak terhadap ketersediaan infrastruktur sehingga perlu dipertimbangkan pembangunan infrastruktur yang merata. Tujuan penelitian ini adalah untuk mencari strategi pembangunan infrastruktur dengan menggunakan algoritma K-Means melakukan pengelompokan berdasarkan jumlah penduduk, pertumbuhan penduduk dan luas daerah. Dataset yang digunakan dari BPS Batam Kota. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah CRISP-DM. Berdasarkan hasil perhitungan cluster C1 terdapat 3 kecamatan (Belakang Padang, Bulang dan Galang). Hasil cluster C2 terdapat 4 kecamatan (Sungai Beduk, Sagulung, Lubuk Baja dan Batu Ampar). Hasil cluster C3 terdapat 3 kecamatan (Sekupang, Batu Aji, dan Bengkong). Sedangkan perhitungan cluster C4 terdapat 2 kecamatan (Nongsa dan Batam Kota). Menurut perhitungan cluster tersebut sebaiknya pembangunan di utamakan didaerah dengan Cluster C3 dan C4 karena status jumlah penduduk yang sangat tinggi, laju pertumbuhan yang sangat tinggi.

Keywords


Data Mining, K-Means, Pembangunan Infrastruktur

Full Text:

PDF

References


Arsandi, Arga Satria, Ismiyati Ismiyati, and Ferry Hermawan. "Dampak Pertumbuhan Penduduk Terhadap Infrastruktur Di Kota Semarang." Jurnal Karya Teknik Sipil 6.4 (2017): 01-14.

https://bpbatam.go.id/batam-kota-industri/, (25 Maret 2022), “Batam Kota Industri dan Perkembangannya Di Masa Mendatang”

Purwadi, Purwadi, Puji Sari Ramadhan, and Nurdiyanti Safitri. "Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang." Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) 18.1 (2019): 55-61.

Pane, Nurbariya, Sri Devi Br Sembiring, and Ikhwani Unsa. "PENGARUH PEMBANGUNAN INFRASTRUKTUR KESEHATAN, PENDIDIKAN DAN JUMLAH PENDUDUK TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DI SUMATERA UTARA." JS (JURNAL SEKOLAH) 4.2 (2020): 172-182.

Windarto, Agus Perdana. "Penerapan Datamining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering Method." Techno. Com 16.4 (2017): 348-357.

Marpaung, Preddy, and R. Fanry Siahaan. "Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pemetaan Kepadatan Penduduk Berdasarkan Jumlah Penduduk Kota Medan." J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) 5.1 (2021): 503-521.

Gunawan, Harry, and Vega Purwayoga. "Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengetahui Potensi Penyebaran Virus Corona di Kota Cirebon." Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) 11.1 (2022): 1-8.

Dhewayani, F. N., et al. "Implementasi K-Means Clustering untuk Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM." Jurnal Teknologi dan Informasi 12.1 (2022): 64-77.

Yuliani, Ria. "Penerapan Data Mining untuk Mengcluster Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma K-Means di Dusun Bagik Endep Sukamulia Timur." Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi 4.1 (2021): 39-50.

Fatmawati, Kiki, and Agus Perdana Windarto. "Data Mining: Penerapan rapidminer dengan K-means cluster pada daerah terjangkit demam berdarah dengue (DBD) berdasarkan provinsi." CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) 3.2 (2018): 173-178.

Hutabarat, Luvita Yolanda, et al. "Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Jumlah Penduduk Berdasarkan Kelurahan Di Kota Pematangsiantar." Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi 2.2 (2021): 20-26




DOI: https://doi.org/10.32736/sisfokom.v11i3.1453

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Indexed By:

 


Creative Commons License
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) has ISSN 2301-7988 and e-ISSN 2581-0588 which is published by Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) ISB Atma Luhur under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Web Analytics Made Easy - StatCounter