KOMPARASI METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER CLASSIFIER DAN C4.5 UNTUK PENENTUAN PEMBERIAN BANTUAN SOSIAL (STUDI KASUS: DESA SUKA BHAKTI)

Febiana, Rafida (2021) KOMPARASI METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER CLASSIFIER DAN C4.5 UNTUK PENENTUAN PEMBERIAN BANTUAN SOSIAL (STUDI KASUS: DESA SUKA BHAKTI). Strata 1 thesis, Universitas Teknokrat Indonesia.

	Text (Full Skripsi) skripsi17231018.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy
	Text (Pendahuluan) b117231018.pdf - Published Version Download (278kB)
	Text (Abstrak) abstrak17231018.pdf - Published Version Download (11kB)
	Text (Daftar Pustaka) daftar_pustaka17231018.pdf - Bibliography Download (105kB)

Abstract

Kemiskinan yang terjadi pada masyarakat merupakan salah satu masalah yang dialami oleh beberapa negara berkembang, termasuk Indonesia. Masalah utama yang menjadi perhatian diberbagai pemerintahan baik provinsi, kabupaten dan kota, hingga kedesa-desa khususnya Desa Suka Bhakti Kecamatan Gedungaji Baru Kabupaten Tulang Bawang. Adapun cara yang telah dilakukan untuk menanggulangi kemiskinan adalah progam bantuan sosial untuk rakyat miskin. Namun pada proses pemberian bantuan sosial belum adanya kriteria yang tepat, maka sering kali dalam pelaksanaan pembagian bantuan sering terjadi kesalahan pemberian, setelah dilakukan pembagian kriteria yang tepat sebagai variabel penentu pemberian bantuan, kesalahan pemberian bantuan sedikit berkurang. Maka dari itu pihak kelurahan berharap dapat menemukan teknik yang tepat untuk memberikan nilai akurasi bahwa penggunaan kriteria tersebut sudah akurat untuk melakukan pemberian bantuan. Sehingga, peneliti mengusulkan untuk melakukan analisis data mining menggunakan teknik klasifikasi guna mengetahui dan mendapatkan klasifikasi masyarakat yang seharusnya menerima bantuan dengan menggunakan enam kriteria yang telah ditentukan oleh pihak desa. Untuk menentukan keberhasilan klasifikasi tersebut maka digunakan dua algoritma sebagai perbandingan yaitu antara C4.5 dan Naïve Bayes Classifier. Dari kedua metode yang telah diimplementasikan dalam data masyarakat penerima bantuan dengan atribut pendidikan terakhir kepala keluarga, kepemilikan beberapa aset, jumlah pengahasilan, luas bangunan, jenis lantai, dan jenis dinding didapatkan hasil yaitu metode Naïve Bayes Classifier dan C4.5 memiliki tingkat akurasi yang sama besar yaitu 99,88% dengan tingkat error rate yang sama rendah yaitu 0,12% akan tetapi Naïve Bayes Classifier bekerja lebih baik dibandingkan metode C4.5 secara FPR, Recall, SP dan Precision sebesar 100% dengan selisih 1% untuk C4.5 atau sebesar 99% tingkat kinerja dari C4.5. Kata Kunci : Analisis Perbandingan, Bantuan Sosial, C4.5, Data Mining, Klasifikasi, Naïve Bayes Classifier

Item Type:	Thesis (Strata 1)
Uncontrolled Keywords:	Analisis Perbandingan, Bantuan Sosial, C4.5, Data Mining, Klasifikasi, Naïve Bayes Classifier
Subjects:	SISTEM INFORMASI (S1) > Pengambilan keputusan SISTEM INFORMASI (S1) > Pengambilan keputusan
Divisions:	Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Sistem Informasi
Depositing User:	Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A
Date Deposited:	08 Dec 2021 03:20
Last Modified:	08 Dec 2021 03:20
URI:	http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/3129

Actions (login required)

View Item