IKBAL GAZALBA (2017) IMPLEMENTASI ALGORITMA MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI PROGRAM KELUARGA HARAPAN KOTA PEKANBARU. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
|
Text
1. COVER.pdf Download (223kB) | Preview |
|
|
Text
2. PENGESAHAN.pdf Download (12MB) | Preview |
|
|
Text
3. ABSTRAK.pdf Download (98kB) | Preview |
|
|
Text
4. KATA PENGANTAR.pdf Download (345kB) | Preview |
|
|
Text
5. DAFTAR ISI.pdf Download (104kB) | Preview |
|
|
Text
6. BAB I.pdf Download (301kB) | Preview |
|
|
Text
7. BAB II.pdf Download (603kB) | Preview |
|
|
Text
8. BAB III.pdf Download (327kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.uin-suska.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
9. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
|
Text
10. BAB V.pdf Download (97kB) | Preview |
|
|
Text
11. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (180kB) | Preview |
Abstract
Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan program pemerintah Indonesia berbentuk bantuan lansung tunai yang sasarannyaadalah Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM)untuk mengatasi masalah kemiskinan. Di Kota Pekanbaru pelaksana PKH adalah Dinas Sosial dan Unit Pelaksana Program Keluarga Harapan. Penerima PKH memiliki beberapa jumlah bantuan dalam rentangRp. 1.300.000sampai Rp. 2.800.000 yang terdiri dari 5 tingkat perbedaaan bantuan. Penelitian ini dimaksudkan untuk melakukan klasifikasi terhadap penerima PKHKota Pekanbaru. Proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma Modified K-Nearest Neighbor(MKNN), atribut yang digunakan dalam proses klasifikasi adalah jumlah anak SD, jumlah anak SMP, jumlah ibu hamil, dan jumlah Balita.Klasifikasi algoritma MKNNdilakukan berdasarkan kedekatan dari histori data trainingdengan data testing. Penentuan atribut dan variabel berdasarkan panduan Tim Nasional Penanggulangan dan Penanganan Kemiskinan Kementrian Sosial Republik Indonesia. Proses klasifikasi dilakukan terhadap RTSMdengan data trainingberjumlah 4.950 data dari 2012 sampai2015 dan data testingberjumlah 2.465 data.Uji algoritma menghasilkan akurasi sebesar 99,51%.Hasil dari perhitungan klasifikasi algoritmaMKNNdiimplementasikandalam bentuk Sistem Pendukung Keputusanuntuk menghasilkan penunjang keputusan bagi Dinas Sosial dan UPPKHuntuk mengetahui jumlah bantuan PKH Kota Pekanbaru tepat sasaran dan membantu pemerintah dalam mengatasi kemiskinan.Kata Kunci:AlgoritmaMKNN,Klasifikasi, PKH, RTSM, Sistem Pendukung Keputusan.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Subjects: | 600 Teknologi dan Ilmu-ilmu Terapan |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi |
| Depositing User: | Ms. Nilam Badriyah |
| Date Deposited: | 23 Aug 2019 02:13 |
| Last Modified: | 23 Aug 2019 02:13 |
| URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/17937 |
Actions (login required)
 |
View Item |