Muhammad Fauzan, - and Siska Kurnia Gusti, - and Jasril, - and Pizaini, Pizaini (2023) PENERAPAN SELEKSI FITUR UNTUK KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL PANGKALAN SESAI MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR. Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 5 (1). pp. 1-10. ISSN 2685-998X

Preview

Text repo_ojan.pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

–Ketidakmampuan memenuhi kondisi kebutuhan dasar manusia adalah bagaimana kemiskinan didefinisikan. Untuk menanggulangi masalah tersebut, pemerintah Indonesia menyalurkan Bantuan Sosial salah satunya yaitu Kartu Indonesia Pintar (KIP) yang bertujuan untuk menyekolahkan anak berusia 7-18 tahun yang kurang mempu secara gratis. Tetapi dalam pemberian bantuan di Kelurahan Pangkalan Sesai, petugas pemberi bantuan kerap mengalami kesulitan dikarenakan banyaknya calon penerima bantuan yang mendaftar, lalu data memiliki banyak ketentuan, dan juga waktu para petugas yang relatif singkat. Untuk menyalurkan bantuan sosial ini tentunya harus tepat sasaran. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mencari nilai akurasi terhadap data calon penerima bantuan Kartu Indonesia Pintar (KIP) untuk meningkatkan hasil proses verifikasi data. Untuk mengatasi masalah tersebut penelitian ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan juga seleksi fitur Information Gain untuk mengurangi atribut yang kurang berpengaruh. Data yang digunakan adalah data KIP tahun 2023 yang berjumlah 1998 data dalam bentuk excel dan memiliki 33 atribut. Setelah dilakukannya cleaning dan seleksi fitur Information Gain, data tersebut kini berjumlah 1675 data dan atribut yang dipilih dari hasil seleksi fitur adalah 5 atribut. Hasil klasifikasi terbaik pada penelitian ini didapatkan dengan rasio 7:3 dan 8:2 dan nilai k = 5 yang mendapatkan nilai akurasi terbaik sebesar 98,21%, sedangkan nilai akurasi terendah didapatkan menggunakan rasio 9:1 dengan nilai k yang sama saat tidak menggunakan Information Gain sebesar 89,82%.

Actions (login required)

View Item