REKAYASA MODEL DATA MINING UNTUK PENGAMBILAN KEBIJAKAN DALAM PENANGGULAN KEMISKINAN

Poppy Indriani, Poppy (2022) REKAYASA MODEL DATA MINING UNTUK PENGAMBILAN KEBIJAKAN DALAM PENANGGULAN KEMISKINAN. REKAYASA MODEL DATA MINING UNTUK PENGAMBILAN KEBIJAKAN DALAM PENANGGULAN KEMISKINAN.

Text Makalah D054 (Haidar Mirza, Poppy Indriani dan Usman Ependi).doc Download (270kB)

Abstract

Kemiskinan merupakan masalah pokok disuatu negara baik dinegara berkembang sampai kepada negara yang sedang berkembang, baik itu kemiskinan secara struktural, cultural dan natural. Artinya,kemiskinan tidak lagi dilihat sebagai tolok ukur gagalnya Pemerintah melindungi dan memenuhi hak-hak dasar warganya melainkan menjadi tantangan bangsa untuk mewujudkan masyarakat adil, sejahtera berdaulat dan bermartabat. Berbagai upaya sudah dilakukan pemerintah dalam menentukan langkah kebijakan dalam upaya menanggulangi kemiskinan, salah satunya dengan melakukan survey untuk mendata penduduk miskin.. Hasil dari kegiatan survey dari berbagai organisasi tersebut diperoleh berbagai versi database kemiskinan untuk daerah atau lokasi tersebut. Informasi yang dihasilkan dari database kemiskinan tersebut hanya meliputi rekapitulasi jumlah warga miskin untuk daerah atau lokasi tersebut. Salah satu langkah adalah dengan mengolah data kemiskinan dalam sebuah proses KDD (Knowlarge Discovery in Database) untuk membentuk data mining kemiskinan. Data mining adalah kombinasi secara logis antara pengetahuan data, dan analisa statistik yang dikembangkan dalam pengetahuan bisnis atau suatu proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, tiruan dan machine-learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi

Item Type:	Article
Subjects:	J Political Science > JA Political science (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Physics
Depositing User:	Mr Edi Surya Negara
Date Deposited:	23 Jun 2022 03:29
Last Modified:	23 Jun 2022 03:29
URI:	http://eprints.binadarma.ac.id/id/eprint/14891

Actions (login required)

View Item