Penerapan Metode Apriori Pada Data Penduduk Berdasarkan Tingkat Kesejahteraan (Studi Kasus : Kantor Camat Sirapit)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Indonesian government has implemented various programs to improve public welfare; however, social assistance often misses its target, primarily due to a lack of accurate data. Sirapit Subdistrict, as a government institution, has access to important population data for policy development, particularly in the distribution of aid based on community welfare levels. Factors such as education, age, number of dependents, and income play a significant role in determining an individual's welfare. To address this issue, this study proposes the use of the Apriori method to analyze the factors affecting population welfare. The Apriori method is a data mining algorithm useful for discovering association patterns within a dataset. The study results show that with a support value of 3% and a confidence level of 100%, a pattern was found where residents with a high school education, 1-2 dependents, aged 35-45 years, earning Rp 500,000 - Rp 999,999, and with a low welfare level tend to work as laborers. These findings are expected to serve as a foundation for formulating more targeted policies to improve community welfare in Sirapit Subdistrict.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle