Wirandra Gusman, - (2021) PENERAPAN GENETIC MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR DALAM MENGKLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI (RUTILAHU). Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text FIX Laporan Watermark-Bab 1 - Lampiran.pdf Download (5MB) | Preview
	Text (BAB IV) FIX Laporan Watermark-Bab IV dan V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (6MB)

Abstract

Rumah tidak layak huni (RUTILAHU) merupakan suatu program pemerintah dalam meringankan dan membantu masyarakat yang mengalami kendala dalam hal papan. Rumah tidak layak huni ditujukan kepada masyarakat miskin agar lebih mudah dalam mendapatkan rumah yang layak huni. Pembagian RUTILAHU pada kecamatan bangkinang masih dilakukan klasifikasi (pengelompokan) secara manual sehingga membuat pembagian dari RUTILAHU membutuhkan waktu yang lama sehingga dilakukan klasifikasi RUTILAHU dengan metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dengan mengoptimasi nilai K nya. Modified K-Nearest Neighbor memiliki kelebihan antara lain pelatihan yang cepat, sederhana, dan efektif jika menggunakan data pelatihan yang besar, namun MKNN juga masih memiliki kekurangan antara lain nilai K nya yang bias (tidak jelas) dan komputasi yang kompleks, untuk mengatasi permasalahan nilai K yang bias dari MKNN dibutuhkan suatu metode untuk mengoptimalkan nilai dari K yaitu dengan menggunakan Algoritma Genetika. Penelitian ini menggunakan Metode MKNN dengan optimasi algoritma genetika dengan kasus klasifikasi Rumah tidak layak huni (RUTILAHU). Kesimpulan yang diperoleh dalam penelitian ini yaitui Algoritma Genetika dapat diterapkan pada metode MKNN, hasil akurasi terbaik yakni sebesar 83% yang pada Probabilitas Crossover 0.8 dan Probabilitas Mutasi 0.2 dengan nilai K 1.

Actions (login required)

View Item