Melola Discovery

← Melola Discovery

Journal

Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Data Migrasi Penduduk Tiap Kecamatan di Kabupaten Rembang

PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika · Vol. 6 (2023) · pp. 729–738

ISSN
2613-9189
Published
2023-03-13
Publisher
Jurusan Matematika FMIPA UNNES
Language
eng

Abstract

Adanya kemajuan teknologi informasi saat ini menjadikan kebutuhan akan informasi dari sekumpulan data semakin tinggi. Salah satuya adalah informasi mengenai bidang kependudukan yaitu migrasi. Migrasi merupakan satu dari tiga faktor dasar yang mempengaruhi dinamika kependudukan, selain faktor kelahiran dan kematian. Migrasi diartikan sebagai perpindahan penduduk dari satu tempat ke tempat yang lain dengan tujuan untuk menetap. Peninjauan migrasi sangat penting untuk ditelaah mengingat adanya desentralisasi dan distribusi penduduk yang tidak merata. Data penelitian diperoleh dari Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kabupaten Rembang. Metode pengolahan data yang digunakan dalam pembahasan ini adalah metode clustering dengan algoritma K-Means, dimana data akan dikelompokkan menjadi 3 cluster yaitu tinggi (C1), sedang (C2), dan rendah (C3). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan data migrasi penduduk tiap kecamatan di Kabupaten Rembang. Analisis data menggunakan algoritma K-Means dilakukan dengan cara perhitungan manual dan memanfaatkan aplikasi RapidMinner. Hasil yang diperoleh dari pembahasan ini adalah bahwa terdapat sedikit perbedaan antara perhitungan manual dengan aplikasi RapidMinner dimana pada perhitungan manual cluster 1 (C1) sebanyak 7 kecamatan, cluster 2 (C2) sebanyak 6 kecamatan, dan cluster 3 (C3) sebanyak 1 kecamatan. Sedangkan pada aplikasi RapidMinner cluster 1 (C1) sebanyak 10 kecamatan, cluster 2 (C2) sebanyak 3 kecamatan, dan cluster 3 (C3) sebanyak 1 kecamatan.

Collaboration network of the authors

40 authors · 113 co-authorship links · 9 across different organisations · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • State University of Semarang
  • International Islamic University Malaysia
  • State University of Gorontalo
  • Jenderal Soedirman University
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Kartono KartonoState University of Semarang7
Wardono WardonoAffiliation unknown5
Iwan JunaediState University of Semarang4
Sugiyo SugiyoAffiliation unknown3
Scolastika MarianiState University of Semarang3
Arief AgoestantoState University of Semarang3
Rochmad RochmadInternational Islamic University Malaysia3
Isti HidayahState University of Semarang3
Emi PujiastutiState University of Semarang3
Amin SuyitnoState University of Semarang3
Sugiman SugimanAffiliation unknown3
Samsudi SamsudiAffiliation unknown2
Wahyu HardyantoAffiliation unknown2
Muhammad KhumaediState University of Semarang2
St. Budi WaluyaAffiliation unknown2
Zaenuri ZaenuriState University of Semarang2
Ana RisdiantiAffiliation unknown2
Taulia DamayantiState University of Gorontalo2
Moh. AminudinAffiliation unknown2
Vena AgustinaState University of Semarang1
Walid WalidState University of Semarang1
Ani RusilowatiState University of Semarang1
Heru SetyantoAffiliation unknown1
Triastuti SulistyaningsihAffiliation unknown1
Tri Sri NoorAsihAffiliation unknown1
R SusantiState University of Semarang1
Eko AdinuryadinAffiliation unknown1
Fauziah Asri LatifahAffiliation unknown1
Joko WidodoState University of Semarang1
Kasir Santoso WidodoAffiliation unknown1
Dwi PurwaningsihAffiliation unknown1
Sigit GunawanAffiliation unknown1
Sugiyono SugiyonoJenderal Soedirman University1
Noerhidayah SuprihatiniAffiliation unknown1
Rivo Panji YudhaAffiliation unknown1
Enika WulandariState University of Semarang1
YL SukestiyarnoState University of Semarang1
Mariani ScholastikaState University of Semarang1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/oai, first harvested 6 Nov 2026, last seen 6 Nov 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Data Migrasi Penduduk Tiap Kecamatan di Kabupaten Rembang</dc:title>
	<dc:creator>Afidah, Nayla Nur</dc:creator>
	<dc:creator>Masrukan, Masrukan</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en-US">Adanya kemajuan teknologi informasi saat ini menjadikan kebutuhan akan informasi dari sekumpulan data semakin tinggi. Salah satuya adalah informasi mengenai bidang kependudukan yaitu migrasi. Migrasi merupakan satu dari tiga faktor dasar yang mempengaruhi dinamika kependudukan, selain faktor kelahiran dan kematian. Migrasi diartikan sebagai perpindahan penduduk dari satu tempat ke tempat yang lain dengan tujuan untuk menetap. Peninjauan migrasi sangat penting untuk ditelaah mengingat adanya desentralisasi dan distribusi penduduk yang tidak merata. Data penelitian diperoleh dari Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kabupaten Rembang. Metode pengolahan data yang digunakan dalam pembahasan ini adalah metode clustering dengan algoritma K-Means, dimana data akan dikelompokkan menjadi 3 cluster yaitu tinggi (C1), sedang (C2), dan rendah (C3). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan data migrasi penduduk tiap kecamatan di Kabupaten Rembang. Analisis data menggunakan algoritma K-Means dilakukan dengan cara perhitungan manual dan memanfaatkan aplikasi RapidMinner. Hasil yang diperoleh dari pembahasan ini adalah bahwa terdapat sedikit perbedaan antara perhitungan manual dengan aplikasi RapidMinner dimana pada perhitungan manual cluster 1 (C1) sebanyak 7 kecamatan, cluster 2 (C2) sebanyak 6 kecamatan, dan cluster 3 (C3) sebanyak 1 kecamatan. Sedangkan pada aplikasi RapidMinner cluster 1 (C1) sebanyak 10 kecamatan, cluster 2 (C2) sebanyak 3 kecamatan, dan cluster 3 (C3) sebanyak 1 kecamatan.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Jurusan Matematika FMIPA UNNES</dc:publisher>
	<dc:date>2023-03-13</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.unnes.ac.id/sju/prisma/article/view/67038</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika; Vol 6 (2023): PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika XVI; 729-738</dc:source>
	<dc:source>2613-9189</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.unnes.ac.id/sju/prisma/article/view/67038/23912</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2023 PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika</dc:rights>
</oai_dc:dc>