Teks

Klasifikasi Penerima Bantuan Produktif Usaha Mikro (BPUM) Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) di Desa Linggapura

---

Program Bantuan Produktif Usaha Mikro (BPUM) merupakan bantuan dari
pemerintah berupa uang tunai yang diberikan kepada pelaku usaha mikro dengan
dana bersumber dari Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara. Program BPUM
tidak hanya diberikan untuk pemilik usaha saja melainkan bisa diberikan kepada
masyarakat berdasarkkan kecocokan kriteria data yang telah ditetapkan. Namun,
pengolahan data dalam menentukan proses pengambilan keputusan penerima
BPUM di Desa Linggapura masih belum optimal. Hal ini disebabkan oleh
banyaknya data serta data yang dikumpulkan hanya dijadikan sebagai arsip
pendukung penerima bantuan sosial. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini
mengetahui nilai akurasi dalam mengklasifikasi data penerima bantuan BPUM
sesuatu kategori yang telah ditentukan di Desa Linggapura. Penelitian ini
dikerjakan berdasarkan data yang diperoleh dari Kantor Desa Linggapura sebanyak
843 data.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode data mining, yaitu
metode klasifikasi dengan algoritma K-Nearest Neighbors menggunakan 6 atribut
kriteria diantaranya: pekerjaan, status kepemilikan rumah, tabungan, sumber
penerangan, bahan bakar memasak, dan kepemilikan fasilitas buang air besar.
Sekaligus 1 atribut khusus sebagai target yaitu status penerima bantuan BPUM.
Proses pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan proses wawancara
kepada pihak perangkat desa sekaligus pengelola bantuan BPUM.
Hasil pada penelitian ini menciptakan tingkat kualifikasi penduduk desa yang
memenuhi kriteria penerima bantuan BPUM dengan kategori ya menerima dan
tidak menerima. Setelah menjalankan seluruh proses dengan hasil akurasi tertinggi
dengan menggunakan parameter nilai k=7, dengan evaluasi hasil akurasi
menggunakan 10fold cross validation menghasilkan nilai akurasi sebesar 89,92%.

---

Ketersediaan

S00028.23

RF SI.S00028.23 Sav k

My Library (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

RF SI.S00028.23 Sav k

Penerbit

Paguyangan : STMIK MPB., 2023

Deskripsi Fisik

xv,68hlm.;30cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

SI.S00028.23

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

data mining
K-Nearest

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Anita Savitri (19.02.0.0037) Skripsi diajukan kepada Program Sarjana Sebagai bagian persyaratan untuk meraih derajat Sarjana Komputer

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar