skip to main content

Pengelompokan PMKS menggunakan Self Organizing Maps dengan perbaikan missing value Naïve Bayes Imputation

Universitas Lambung Mangkurat, Indonesia

Received: 7 Mar 2022; Published: 24 Sep 2024.
Open Access Copyright (c) 2024 Noor Hidayah, Muliadi -, Irwan Budiman, Dodon Turianto Nugrahadi, Rudy Herteno
Creative Commons License This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Citation Format:
Abstract
Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) merupakan permasalahan pada kelompok masyarakat yang memiliki kesulitan dalam menjalankan fungsi sosial. Penelitian dilakukan untuk mengetahui karakteristik permasalahan di wilayah Kalimantan Selatan dengan menggunakan klasterisasi. Metode klasterisasi yang digunakan adalah SOM dan pengisian data kosong menggunakan NBI yang dibandingkan dengan Metode Statistik (Mean, Median, dan Modus). Proses dimulai dari mengisian data kosong dengan NBI dan Metode Statistik, dilanjutkan dengan klaster SOM dan hasil klaster dievaluasi menggunakan DBI. Hasil yang didapatkan adalah perbaikan NBI menempati hasil klasterisasi terbaik dengan nilai 0,032 pada pembagian 2 klaster. Klaster pertama berjumlah 8 wilayah yaitu Tanah Laut, Kota Baru, Tapin, Hulu Sungai Selatan, Hulu Sungai Tengah, Hulu Sungai Utara, Tabalong, dan Tanah Bumbu. Klaster kedua berjumlah 5 wilayah yaitu Banjar, Barito Kuala, Balangan, Banjarmasin, dan Banjarbaru. Tingkat prioritas yang diperoleh dari rata-rata klaster didapatkan bahwa klaster kedua sebagai prioritas pertama.

Note: This article has supplementary file(s).

Fulltext |  Research Instrument
Clustering Self Organizing Maps (SOM) dengan perbaikan missing value menggunakan Naïve Bayes Imputation pada pengelompokan wilayah Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS)
Subject
Type Research Instrument
  Download (1MB)    Indexing metadata
Email colleagues
Keywords: Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS); Self Organizing Maps (SOM); Naïve Bayes Imputation (NBI); Metode Statistik

Article Metrics:

  1. C. I. Basuki, A. Arwan, E. Muhammad, and A. Jonemaro, “Pengembangan sistem monitoring penyandang masalah kesejahteraan sosial berbasis web ( Studi kasus : Dinas Sosial Kota Malang ),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 4, no. 3, pp. 709–716, 2020
  2. I. Hidayatin, S. Adinugroho, and C. Dewi, “Pengelompokan wilayah berdasarkan Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) dengan Optimasi Algoritme K-Means menggunakan Self Organizing Map (SOM),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 8, pp. 7524–7531, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/jptiik/article/download/5881/2852
  3. D. N. Firmansyah, S. Adinugroho, and B. Rahayudi, “Kesejahteraan sosial menggunakan Algoritme Self-Organizing Maps dengan perbaikan Missing Value K-Nearest Neighbors,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 7, pp. 7205–7213, 2019
  4. F. N. S. Damanik, “Implementasi Algoritma Self Organizing Mapping dalam pencarian jodoh,” Jurnal Stiondo Profesional, vol. VI, no. September, pp. 140–156, 2020
  5. A. F. Solikin, K. Kusrini, and F. W. Wibowo, “Analisis cluster data interkomparasi anak timbangan dengan Algoritma Self Organizing Maps,” Jurnal Teknologi Informasi dan Sistem Informasi, vol. 7, no. 2, pp. 435–448, 2021,doi: 10.28932/jutisi.v7i2.3698
  6. Halim, N. Nurul, and E. Widodo, “Clustering dampak gempa bumi di indonesia menggunakan kohonen self organizing maps,” Prosiding. SI MaNIS (Seminar Nasional Integral Matematika dan Nilai Islam., vol. 1, no. 1, pp. 188–194, 2017, [Online]. Available: http://conferences.uinmalang.ac.id/index.php/SIMANIS/article/view/62
  7. N. Y. Kusrahman, I. Purnamasari, and L. M. Komputasi, “Optimasi Self-Organizing Map menggunakan Particle Swarm Optimization untuk mengelompokkan desa/ kelurahan tertinggal di Kabupaten Kutai Kartanegara Provinsi Kalimantan Timur ( Studi kasus : Data Potensi Desa Tahun 2018 ),” Jurnal Eksponensial, vol. 11, no. 2, pp. 139–144, 2020
  8. R. Umar, A. Fadlil, and R. R. Az-Zahra, “Self Organizing Maps (SOM) untuk pengelompokkan jurusan di SMK,” Khazanah Informatika Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 4, no. 2, p. 131, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i2.7044
  9. I. Irwan, A. Y. Hashari, H. Ihsan, and A. Zaki, “Penggunaan Self Organizing Map dalam pengelompokan tingkat kesejahteraan masyarakat,” Jambura Jurnal Probability and Statistics, vol. 1, no. 2, pp. 57–68, 2020, doi: 10.34312/jjps.v1i2.7266
  10. M. D. Kartikasari, “Self-Organizing Map menggunakan Davies-Bouldin Index dalam pengelompokan wilayah Indonesia berdasarkan konsumsi pangan,” Jambura Journal Mathematics., vol. 3, no. 2, pp. 187–196, 2021, doi: 10.34312/jjom.v3i2.10942
  11. A. Sindar and M. Sitorus, “Machine learning prediksi karakter menggunakan hastag bahasa generasi millenial di sosial media,” IJAI (Indonesian Journal Applied. Informatics), vol. 7, no. 1, pp. 37–72, 2015, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/269107473_What_is_governance/link/548173090cf22525dcb61443/download%0Ahttp://www.econ.upf.edu/~reynal/Civilwars_12December2010.pdf%0Ahttps://thinkasia.org/handle/11540/8282%0Ahttps://www.jstor.org/stable/41857625
  12. A. Badruttamam, S. Sudarno, and D. A. I. Maruddani, “Penerapan Analisis Klaster K-Modes dengan validasi Davies Bouldin Index dalam menentukan karakteristik kanal youtube di Indonesia (Studi kasus: 250 kanal youtube Indonesia teratas menurut Socialblade),” Journal Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 263–272, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28907
  13. M. Lutfi and M. Hasyim, “Penanganan data missing value pada kualitas produksi jagung dengan menggunakan metode K-NN Imputation pada algoritma C4.5,” Jurnal Resistor, vol. 2, no. 2, 2019
  14. M. Gopal Krishna, N. Durgaprasad, S. Deepa Kanmani, G. Sravan Reddy, and D. Revanth Reddy, “Comparative analysis of different imputation techniques for handling missing dataset,” International Journal Innovative Technology and Exploring Engineering, vol. 8, no. 7, pp. 347–351, 2019
  15. P. Madley-Dowd, R. Hughes, K. Tilling, and J. Heron, “The proportion of missing data should not be used to guide decisions on multiple imputation,” Journal of Clinical Epidemiology, vol. 110, pp. 63–73, 2019, doi: 10.1016/j.jclinepi.2019.02.016
  16. A. Ilham, “Hybrid metode boostrap Dan teknik imputasi pada metode C4-5 untuk prediksi penyakit ginjal kronis,” Jurnal Statistika, vol. 8, no. 1, pp. 43–51, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/statistik/article/view/5765
  17. S. I. Khan, A. Sayed, and L. Hoque, “SICE : an improved missing data imputation technique,” Journal of Big Data, vol. 7, pp. 7–37, 2020, doi: 10.1186/s40537-020-00313-w
  18. A. R. Alfarisi, H. Tjandrasa, and I. Arieshanti, “Perbandingan performa antara imputasi metode konvensional dan imputasi dengan algoritma Mutual Nearest Neighbor,” Jurnal Teknik Pomits., vol. 2, no. 1, pp. 1–4, 2013
  19. B. K. Khotimah and H. Suprajitno, “Modeling naïve bayes imputation classification for missing data,” IOP Conf. Series: Earth Environmental. Science, 2019, doi: 10.1088/1755-1315/243/1/012111
  20. A. S. Arifianto, D. R. Hartadi, and A. N. N. ES, “Prediksi missing imputation untuk data penyebaran menggunakan Naïve Bayes,” Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, vol. 3, no. 1, pp. 300–306, 2016

Last update:

No citation recorded.

Last update: 2024-12-21 21:05:09

No citation recorded.