ALFIN, HERNANDES (2024) KLASIFIKASI DATA PENERIMAAN ZAKAT DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, 4 (3). pp. 1632-1640. ISSN 2723-3898

Preview

Text ALFIN HERNANDES.pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

Badan Amil Zakat Nasional (BAZNAS) adalah sebuah lembaga pengelola zakat yang didirikan oleh pemerintah. BAZNAS memiliki keberadaan di setiap kabupaten atau kota, dan salah satu dari mereka adalah BAZNAS kota Pekanbaru. BAZNAS kota Pekanbaru bertanggung jawab untuk menyalurkan zakat kepada berbagai program pendayagunaan, salah satunya adalah program Pekanbaru Peduli. Saat ini, BAZNAS kota Pekanbaru menghadapi permasalahan terkait metode penyaluran zakat, di mana proses penentuan kriteria penerima zakat masih dilakukan secara manual oleh panitia BAZNAS Kota Pekanbaru. Kondisi ini dianggap kurang efektif, dan menjadi salah satu tantangan yang perlu diatasi. Untuk mengatasi kendala yang telah disebutkan, diperlukan langkahlangkah guna meningkatkan efektivitas dan efisiensi pendataan calon penerima zakat. Salah satu solusinya adalah menerapkan sistem klasifikasi untuk mempermudah proses pendataan, dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbour (KNN). Pendekatan ini berfungsi sebagai alat bantu dalam mengelompokkan data calon mustahik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi data dan mengukur tingkat akurasi dalam menilai kelayakan calon penerima zakat berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, dengan memanfaatkan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Sejumlah 602 data BAZNAS Kota Pekanbaru peduli digunakan dalam penelitian ini, dengan pembagian data latih dan uji yaitu 90:10,80:20, dan 70:30. Hasil evaluasi dari confusion matrix dari k =3,k = 5,k = 7,k = 9, dan k = 11, menunjukkan bahwa akurasi tertinggi tercapai pada nilai k = 5 pada pembagian 80:20, dengan tingkat akurasi mencapai 89,3%. Selain itu, presisi sebesar 87,3% dan recal sebesar 91,4% juga dapat dicapai melalui pendekatan ini.

Actions (login required)

View Item