SISTEM INFORMASI PEMETAAN DAERAH RAWAN PANGAN DAN GIZI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING (STUDI KASUS: KABUPATEN LEBONG)

SIAM, ILMA AFLAH and Boko, Susilo and Endina, Putri Purwandari (2017) SISTEM INFORMASI PEMETAAN DAERAH RAWAN PANGAN DAN GIZI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING (STUDI KASUS: KABUPATEN LEBONG). Undergraduated thesis, Universitas Bengkulu.

[img] Archive (Thesis)
G1A012014_ILMA AFLAH SIAM_ SKRIPSI.pdf - Bibliography
Restricted to Repository staff only
Available under License Creative Commons GNU GPL (Software).

Download (7MB)

Abstract

Kerawanan pangan dapat diartikan sebagai kondisi apabila rumah tangga (anggota rumah tangga) mengalami kurang gizi sebagai akibat tidak cukupnya ketersediaan pangan. Kesadaran akan pentingnya memantau kondisi ketahanan pangan dan gizi membuat bermacam upaya dilakukan untuk mengembangkan berbagai metoda pengukuran dan peramalan agar sedapat mungkin menggambarkan keadaan yang sebenarnya sedang atau akan terjadi. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan menerapkan metode K-Means Clustering. Penelitian ini bertujuan untuk (1) mengimplementasikan sistem informasi untuk memetakan daerah rawan pangan dan gizi di Kabupaten Lebong menggunakan metode K-Means Clustering; (2) mengetahui akurasi penerapan metode K-Means Clustering pada pengelompokan data rawan pangan di Kabupaten Lebong. Hasil penelitian yang diperoleh yaitu (1) penelitian ini memetakan daerah rawan pangan dan gizi ke dalam 3 kelompok, yaitu: aman, waspada dan rawan; (2) berhasil menerapkan metode K-Means Clustering; (3) hasil clustering menggunakan metode K-Means Clustering menunjukkan (a) rata-rata peningkatan akurasi pengelompokan data sebesar 23.08% dengan delapan bulan yang mengalami peningkatan dari 18 bulan yang diteliti, sedangkan (b) rata-rata penurunan akurasi pengelompokan data adalah 22.4% dengan delapan bulan yang mengalami penurunan dari 18 bulan yang diteliti, dan (c) dari 18 bulan yang diteliti, 2 bulan lainnya yaitu May 2015 dan 2016 tidak mengalami peningkatan maupun penurunan akurasi.

Item Type: Thesis (Undergraduated)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering
Depositing User: 164 Irma Rohayu
Date Deposited: 05 Dec 2017 01:30
Last Modified: 05 Dec 2017 01:30
URI: http://repository.unib.ac.id/id/eprint/15296

Actions (login required)

View Item View Item