Implementasi Data Mining Untuk Mengelompokkan Korban Penyalahgunaan Narkoba Menggunakan Metode K-Means Clustering Pada BNN Provinsi Sumatera Utara
DOI:
https://doi.org/10.53513/jct.v4i8.4427Abstract
Pemerintah sudah menilai kejadian narkoba termasuk dalam kategori darurat narkoba. Hal ini didasarkan pada banyak kasus yang terjadi, peredaran narkoba tidak hanya pada orang-orang dewasa saja, tetapi sudah di kalangan generasi muda anak-anak Indonesia. BNN Provinsi Sumatera Utara merupakan salah satu instansi pemerintah yang menanggulangi permasalahan narkotika dan obat-obatan terlarang. Namun pihak instansi memiliki kendala terkait cara dalam mengelompokkan data penyalahgunaan narkoba tersebut, salah satu kendalanya adalah keterbatasan pengetahuan tentang metode yang akan digunakan. Untuk menyelesaikan masalah tersebut dapat menggunakan aplikasi data mining, yaitu dengan memanfaatkan data yang ada untuk menggali informasi baru. Salah satu teknik yang ada pada data mining adalah clustering. Clustering dipilih karena dapat mengelompokkan data-data sesuai dengan karakteristik yang diinginkan, dalam penelitian ini berarti mengelompokkan data korban penyalahgunaan narkoba di BNN Provinsi Sumatera Utara. Adapun algoritma clustering yang digunakan adalah K-Means Clustering diintegrasikan pada aplikasi pemrograman berbasis dekstop. Kesimpulan yang diperoleh yaitu sistem yang dirancang telah terbukti berhasil mengelompokkan data korban penyalahgunaan narkoba menjadi 3 cluster (kelompok). Cluster 1Â merupakan cluster terkecil dengan 5 data korban, cluster 2 terdiri dari 29 data korban dan cluster 3 yang merupakan cluster terbanyak terdiri dari 26 data.References
C. A. Sugianto, A. H. Rahayu, and A. Gusman, “Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien Pada Puskesmas Cigugur Tengah,†no. August, 2020, doi: 10.47292/joint.v2i2.30
Wirdah Choiriah, “Penggunaan Algoritma Apriori Data Mining Untuk Mengetahui Tingkat Kesetiaan Konsumen (Brand Loyality) Terhadap Merek Kendaraan Bermotor (Studi Kasus Dealer Honda Rumbai),†no. Februari, 2016.
Baginda Harahap, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus Pada UD. Toko Bangunan YD Indarung),†2019.
E. Iswandy, “Analisa Dan Perancangan Sistem Informasi Penagihan Purchasing Order Customer Studi Kasus Pada Cv. Vertical Cipta Relasi Padang Dengan Metode Centralized Data Processing,†J. TEKNOIF, vol. 4, no. Oktober, p. 14, 2016.
R. Yanto and R. Khoiriah, “Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat,†pp. 102–113.
A. Setiawan, et al, "Rancang Bangun Edugame The World of Word Berbasis unity 3D Dengan Implementasi Speech Recognition" Jurnal Teknik Informatika, 2017.
A. Rifa’i, G. Guntoro Setiaji, and V. Vydia, “PENGGUNAAN METODE K-MEANS PADA ANALISA DAN KLASIFIKASI CAPRES 2019 DI TWITTER,†Pengemb. Rekayasa dan Teknol., vol. 15, no. 1, pp. 43–47, 2019, [Online]. Available: http://journals.usm.ac.id/index.php/jprt/index.
N. Dwitri, J. A. Tampubolon, S. Prayoga, and P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer, “PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS DALAM MENENTUKAN TINGKAT PENYEBARAN PANDEMI COVID-19 DI INDONESIA,†vol. 4, no. 1, pp. 128–132, 2020.
F. Indriyani and E. Irfiani, “Clustering Data Penjualan Pada Toko Perlengkapan Outdoor Menggunakan Metode K-Means,†2019.
Indra Griha and George Pri Hartawan, "Perancangan Aplikasi Koperasi SImpan Pinjam berbasis Web", Jurnal Ilmiah Ilmu Ekonomi, 2017.
E. Affandi and T. Syahputra STMIK Triguna Dharma, “J-SISKO TECH Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Pemodelan Uml Manajeman Sistem Inventory,†vol. 1, no. 2, pp. 14–25, 2018
