Main Article Content

Abstract

Abstrak. Permukiman kumuh merupakan lingkungan hunian atau tempat tinggal beserta lingkungannya, yang berfungsi sebagai rumah tinggal dan sebagai sarana pembinaan keluarga, tetapi tidak layak huni. Penentuan kualitas permukiman kumuh di Kota bengkulu dibagi menjadi empat tingkatan kekumuhan yaitu kumuh berat, kumuh sedang, kumuh ringan, dan tidak Kumuh. Dalam mengklasifikasi data pemukiman kumuh di kota bengkulu, perlu adanya basis data yang saat menyimpan seluruh data pemukiman kumuh dari 67 kelurahan di Kota Bengkulu. Basis data ini digunakan sebagai data rekap yang sudah di olah dari data KOTAKU. Untuk menentukan kualitas permukiman tersebut diperlukan 7 indikator sebagai acuan penentuan kualitas permukiman, dimana didalam 7 indikator tersebut terdapat 19 sub indikator. Tujuan Penelitian ini adalah (1) Mengimplementasikan Metode Fuzzy C-Means (FCM) pada Basis Data Klasifikasi Kualitas Permukiman Kumuh di Keluruhan se-Kota Bengkulu; (2) Membangun basis data kasus basis Kawasan Permukiman Tingkat Kelurahan se-Kota Bengkulu; dan (3) Membantu dan mempermudah Tim KOTAKU dalam penentuan tingkat kekumuhan. Dalam penentuan tingkat kekumuhan peneliti menggunakan metode Fuzzy C-Means . Hasil yang didapat dengan metode Fuzzy C-Means untuk penentuan klasifikasi berdasarkan kualitas permukiman terbagi menjadi 4 tingkatan kekumuhan yang memiliki akurasi sebesar  62.687% yang didapat dari hasil perbandingan data hasil kluster metode Fuzzy C-Means dengan data dari KOTAKU Kota Bengkulu.

Article Details

How to Cite
Setiawan, R., Ernawati, E., & Efendi, R. (2018). Klasifikasi Kawasan Permukiman Tingkat Kelurahan untuk Pembangunan Sistem Berbasis Data Kualitas Permukiman (Studi Kasus: 67 Kelurahan di Kota Bengkulu). Pseudocode, 5(1), 45–55. https://doi.org/10.33369/pseudocode.5.1.45-55

References

  1. I. Andini, “Sikap dan Peran Pemerintah Kota Surabaya Terhadap Perbaikan Daerah Kumuh di Kelurahan Tanah Kalikedinding Kota Surabaya,” 2013.
  2. Karya, “Draft Petunjuk Pelaksanaan KOTAKU Tingkat Kota,” 2016.
  3. Fathansyah, Basis Data Edisi Revisi, Bandung: Informatika, 2012.
  4. S. Kusumadewi dan H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
  5. A. Julisman, Sistem Aplikasi Travel dengan angularJS & CodeIgniter, Yogyakarta: Lokomedia, 2014.