PEMETAAN BANTUAN KEMISKINAN DENGAN TEKNOLOGI GOOGLE MAPS API MENGGUNAKAN METODE KNN
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
STMIK Akakom
Author
Capah, Roberto Oloan - 125410219
Subject
Program Aplikasi
Datestamp
2016-12-05 06:26:21
Abstract :
Kemiskinan saat ini masih menjadi masalah penting yang harus ditanggulangi oleh Pemerintahan, baik pusat maupun daerah. Kemiskinan menjadi parameter keberhasilan sebuah Pemerintahan dalam hal pembangunan daerahnya. Termasuk didalamnya penyebaran bantuan kemiskinan yang menjadi perhatian Pemerintah Banguntapan untuk mengurangi angka kemiskinan tersebut. Dengan kemajuan teknologi informasi dan komunikasi saat ini yang memiliki dampak positif dalam berbagai kehidupan manusia. Salah satunya adalah teknologi sistem informasi geografis (SIG) yakni untuk memetakan wilayah tertentu, dengan SIG membantu mengidentifikasi lokasi penerima bantuan kemiskinan di wilayah dan model pengambilan keputusan yang dapat memutuskan bantuan yang cocok di berikan pada warga miskin melalui proses data mining KNN(K-Nearest Neighbor). Penelitian ini menggunakan sample data penerima bantuan kemiskinan daerah Banguntapan Bantul yaitu 50 data training, dengan kriteria yang digunakan adalah aspek penghasilan, aspek pangan, aspek papan, aspek sandang, aspek kesehatan, aspek pendidikan, aspek kekayaan tanah bangunan, aspek kekayaan jumlah kekayaan, aspek air bersih, aspek jumlah jiwa atau anggota, dan aspek listrik, sedangkan jenis bantuan yang di kelompokan adalah bantuan beras miskin(Raskin), Bantuan langsung Tunai(BLT), dan Kredit Usaha Rakyat(KUR). Pengujian yang di lakukan menggunakan 50 data latih dan 10 data uji. Hasil terbaik pengelompokan bantuan kemiskinan menggunakan nilai k=5 dengan nilai akurasi hasil pengelompokan sebesar 80%. Hasil penelitian ini adalah perangkat lunak sistem pemetaan bantuan kemiskinan di Banguntapan Bantul. Kemampuan sistem ini adalah memetakan lokasi keluarga miskin yang menerima bantuan kemiskinan juga informasi mengenai kriteria miskin yang dimiliki oleh penerima bantuan, dan juga menentukan bantuan hasil perhitungan dengan metode KNN. Pemetaan menggunakan teknologi Google Maps. Kata kunci : Bantul, Bantuan Kemiskinan, Indikator Miskin, KNN, SIG.
Kemiskinan saat ini masih menjadi masalah penting yang harus ditanggulangi oleh Pemerintahan, baik pusat maupun daerah. Kemiskinan menjadi parameter keberhasilan sebuah Pemerintahan dalam hal pembangunan daerahnya. Termasuk didalamnya penyebaran bantuan kemiskinan yang menjadi perhatian Pemerintah Banguntapan untuk mengurangi angka kemiskinan tersebut. Dengan kemajuan teknologi informasi dan komunikasi saat ini yang memiliki dampak positif dalam berbagai kehidupan manusia. Salah satunya adalah teknologi sistem informasi geografis (SIG) yakni untuk memetakan wilayah tertentu, dengan SIG membantu mengidentifikasi lokasi penerima bantuan kemiskinan di wilayah dan model pengambilan keputusan yang dapat memutuskan bantuan yang cocok di berikan pada warga miskin melalui proses data mining KNN(K-Nearest Neighbor). Penelitian ini menggunakan sample data penerima bantuan kemiskinan daerah Banguntapan Bantul yaitu 50 data training, dengan kriteria yang digunakan adalah aspek penghasilan, aspek pangan, aspek papan, aspek sandang, aspek kesehatan, aspek pendidikan, aspek kekayaan tanah bangunan, aspek kekayaan jumlah kekayaan, aspek air bersih, aspek jumlah jiwa atau anggota, dan aspek listrik, sedangkan jenis bantuan yang di kelompokan adalah bantuan beras miskin(Raskin), Bantuan langsung Tunai(BLT), dan Kredit Usaha Rakyat(KUR). Pengujian yang di lakukan menggunakan 50 data latih dan 10 data uji. Hasil terbaik pengelompokan bantuan kemiskinan menggunakan nilai k=5 dengan nilai akurasi hasil pengelompokan sebesar 80%. Hasil penelitian ini adalah perangkat lunak sistem pemetaan bantuan kemiskinan di Banguntapan Bantul. Kemampuan sistem ini adalah memetakan lokasi keluarga miskin yang menerima bantuan kemiskinan juga informasi mengenai kriteria miskin yang dimiliki oleh penerima bantuan, dan juga menentukan bantuan hasil perhitungan dengan metode KNN. Pemetaan menggunakan teknologi Google Maps. Kata kunci : Bantul, Bantuan Kemiskinan, Indikator Miskin, KNN, SIG.
File :
1_125410219_COVER.pdf
2_125410219_HALAMAN JUDUL.pdf
11_125410219_BAB II.pdf
12_125410219_BAB III.pdf
13_125410219_BAB IV.pdf
14_125410219_BAB V.pdf
15_125410219_DAFTAR PUSTAKA.pdf
16_125410219_CARA MENJALANKAN PROGRAM.pdf
17_125410219_LISTING PROGRAM.pdf
3_125410219_HALAMAN PERSETUJUAN.pdf
4_125410219_HALAMAN PENGESAHAN.pdf
5_125410219_KATA PENGANTAR.pdf
6_125410219_INTISARI.pdf
7_125410129_HALAMAN MOTO.pdf
8_125410219_HALAMAN PERSEMBAHAN.pdf
9_125410219_DAFTAR ISI.pdf
10_125410219_BAB I .pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
