Author (Penulis)

PUJI KURNIAWAN
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

13.1.03.02.0116

Abstract

Penelitian ini dilatar belakangi dari pengamatan dan pengalaman peneliti, Saat sekarang ini proses pengelompokan yang dilakukan perangkat desa masih disinyalir kurang efisien terhadap masyarakat miskin yang seharusnya mendapat bantuan sosial dari pemerintah desa. Melihat masih tingginya tingkat kemiskinan maka perlu adanya suatu cara untuk mengidentifikasi pengelompokan tersebut, maka dari itu diperlukan suatu sistem yang dapat memperhitungkan segala kriteria yang mendukung dalam mengambil keputusan untuk memberikan bantuan kepada setiap rakyat miskin secara optimal. Permasalahan penelitian ini adalah (1) bagaimana membangun aplikasi yang mampu membantu perangkat desa dalam mengelompokkan masyarakat miskin, sedang, dan kaya? (2) bagaimana cara mengimplementasikan metode K-Nearest Neighbor kedalam aplikasi yang akan dibuat? Penelitian ini menggunakan metode K-Neares Neighbor (K-NN) dengan memperhitungkan segala kriteria yang dipilih, setelah perhitungan semuanya selesai maka proses terakhir yaitu mencari nilai terdekat antara data lama (data training) dengan data baru (data testing) dan mencari nilai kemunculan data terbanyak yang dijadikan acuan sebagai hasil dari algoritma metode. Kesimpulan dari hasil penelitian ini adalah (1) Algoritma K-Neares Neighbor dapat digunakan untuk mengelompokkan status masyarakat miskin, sedang, dan kaya berdasarkan kriteria yang diberikan oleh kepala desa kepada peneliti. (2) Tingkat akurasi dipengaruhi oleh jumlah data training. Jika semakin banyak data training, maka akurasinya semakin besar. Jika semakin sedikit data training, maka akurasi kecil. Dengan adanya aplikasi pengelompokkan status masyarakat miskin, sedang dan kaya, dapat mempermudah dalam pemilihan masyarakat manakah yang benar-benar membutuhkan bantuan sosial dari pemerintah desa. Berdasarkan kesimpulan hasil penelitian ini, direkomendasikan : (1) perangkat desa dapat memberikan pelayanan secara optimal kepada masyarakat yang mencari bantuan dana sosial khususnya kepada masyarakat miskin. (2) dengan adanya penelitian ini, semoga dapat mengembangkan pengetahuan dibidang Teknik Informatika dan menjadi bagian referensi bagi peneliti – peneliti selanjutnya lebih mendalam lahgi , khususnya mengenai algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN).

Keyword

a

Reference

PUBLISHED

2017-08-21

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE

Vol. 01 No. 06 Tahun 2017

Download PDF

Download PDF Kembali Home