ANALISIS PREDIKSI PENERIMAAN BANTUAN LANGSUNG TUNAI
(BLT) COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST
NEIGHBOR (KNN) DI DESA BATU AMPAR
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Teknokrat Indonesia
Author
Sagita, Apriyani
Subject
SISTEM INFORMASI PENILAIAN
Datestamp
2022-02-08 02:47:21
Abstract :
Program BLT COVID-19 dirancang sebagai pengganti kenaikan taraf hidup ketika terjadi pandemi dikarenakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). Pada saat ini Desa Batu Ampar dalam penyaluran BLT telah ditugaskan untuk memberikan dana COVID-19 langsung kepada masyarakat. Pada proses pemberian BLT saaat ini kurang efektif dijalankan karena terkait ketersediaan data yang belum sesuai, data keluarga miskin yang tepat sasaran. Ketersediaan data ini sering tidak dapat diverifikasi dan validasi karena luasnya wilayah dengan jumlah kelurga miskin yang sangat besar dan sering berubah. Status keluarga miskin yang diperoleh sering tidak akurat datanya baik menyangkut jumlah maupun lokasi penyebaranya. Seringkali di suatu wilayah terjadi kekurangan jumlah keluarga penerima bantuan sementara di wilayah lain terjadi over penerima bantuan. Adanya data yang sesuai dapat membantu perencaan program yang tepat sasaran. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan adanya suatu prediksi BLT COVID-19 di Desa Batu Ampar dengan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi K-NN dan menggunakan validasi Cross Validation. Diharapkan dengan diterapkannya algoritma K-NN ini, dapat membantu pihak Desa Batu Ampar untuk penyeleksian masyarakat yang layak dan tidak menerima dana bantuan keluarga miskin
Program BLT COVID-19 dirancang sebagai pengganti kenaikan taraf hidup ketika terjadi pandemi dikarenakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). Pada saat ini Desa Batu Ampar dalam penyaluran BLT telah ditugaskan untuk memberikan dana COVID-19 langsung kepada masyarakat. Pada proses pemberian BLT saaat ini kurang efektif dijalankan karena terkait ketersediaan data yang belum sesuai, data keluarga miskin yang tepat sasaran. Ketersediaan data ini sering tidak dapat diverifikasi dan validasi karena luasnya wilayah dengan jumlah kelurga miskin yang sangat besar dan sering berubah. Status keluarga miskin yang diperoleh sering tidak akurat datanya baik menyangkut jumlah maupun lokasi penyebaranya. Seringkali di suatu wilayah terjadi kekurangan jumlah keluarga penerima bantuan sementara di wilayah lain terjadi over penerima bantuan. Adanya data yang sesuai dapat membantu perencaan program yang tepat sasaran. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan adanya suatu prediksi BLT COVID-19 di Desa Batu Ampar dengan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi K-NN dan menggunakan validasi Cross Validation. Diharapkan dengan diterapkannya algoritma K-NN ini, dapat membantu pihak Desa Batu Ampar untuk penyeleksian masyarakat yang layak dan tidak menerima dana bantuan keluarga miskin
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
