Data Mining Pengelompokan Pengguna Narkoba Berdasarkan Usia Menggunakan Metode Clustering (Studi Kasus : BNN Kota Binjai)

Abstract

Peredaran dan penyalahgunaan narkoba merupakan masalah yang sangat kompleks, yang memerlukan upaya penanggulangan. Mengingat masih banyaknya kendala dalam proses pengelompokan pengguna narkoba di Kantor BNN Kota Binjai, untuk itu penulis mencoba membuat suatu sistem untuk mendukung proses pengelompokan yang terkomputerisasi yang dapat membantu mengelompokan secara otomatis pengguna narkoba berdasarkan usia, sehingga ada peluang untuk merancang sistem data mining pengelompokan didalamnya. Data mining adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang memperkerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer untuk menganalisis dan mengekstrasi pengetahuan secara otomatis yang dipakai untuk mendukung pengelompokan dalam suatu organisasi atau suatu perusahaan. Clustering adalah sebuah metode yang diterapkan dalam membuat suatu sistem data mining pengelompokan untuk memudahkan para staff dalam mengelompokan pengguna narkoba berdasarkan usia. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan pada pengelompokan data pengguna narkoba dengan menggunakan metode clustering, maka perlu dilakukan proses cluster beberapa kali untuk mendapatkan hasil yang sama sesuai dengan proses yang pertama kali dilakukan. Dalam proses ini dilakukan proses sebanyak 10 kali proses sehingga mendapatkan hasil cluster. Pada cluster 1 yaitu 3 9 4, cluster 2 yaitu 3 1 4, cluster 3 yaitu 3 5 4 dengan jumlah pada anggota cluster 1 sebanyak 322 data, cluster 2 sebanyak 81 data dan cluster 3 sebanyak 97 data.