Klasifikasi Penerima Bantuan Dana Desa Menggunakan Metode KNN (K-Nearest Neighbor) (Studi kasus Desa Andongsari Kecamatan Ambulu Kabupaten Jember)

Arif Purnomo Aji, Setiyo (2021) Klasifikasi Penerima Bantuan Dana Desa Menggunakan Metode KNN (K-Nearest Neighbor) (Studi kasus Desa Andongsari Kecamatan Ambulu Kabupaten Jember). Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

	Text a. PENDAHULUAN.pdf Download (2MB)
	Text b. ABSTRAK.pdf Download (318kB)
	Text c. BAB I.pdf Download (539kB)
	Text d. BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) \| Request a copy
	Text e. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) \| Request a copy
	Text f. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) \| Request a copy
	Text g. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (177kB) \| Request a copy
	Text h. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (256kB)
	Text i. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB) \| Request a copy
	Text j. ARTIKEL.pdf Download (1MB)

Abstract

Dana Desa adalah Dana APBN yang diperuntukkan bagi desa yang ditransfer melalui APBD kabupaten/kota dan diprioritaskan untuk pelaksanaan pembangunan dan pemberdayaan masyarakat. Dana desa di peruntukkan agar dapat meluaskan pelayanan publik didesa, mendongkrak kemiskinan, mengentaskan perekonomian desa,menanggulangi kesenjangan pembangunan antardesa,menguatkan masyarakat desa sebagai subjek pembangunan. Dalam Proses penentukan data dan pemberian bantuan terhadap penerima manfaat sudah di laksanakan sebelumnya, Namun bantuan yang di terima ada yang tidak sesuai dengan yang di harapkan, hal tersebut disebabkan salah satunya karena penetapan status keluarga miskin selaku penerima bantuan belum maksimal. Maka dari itu penelitian ini mencoba untuk mengklasifikasi penerima manfaat menggunakan metode K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) dengan tujuan untuk mencari K-Optimal dan Akurasi algoritma K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) sehingga dapat menjadi acuan perangkat desa dalam mengevaluasi penerima bantuan dana desa dan dapat meminimalisir kesalahan data dalam memutuskan penerima manfaat dana desa. Data yang di gunakan merupakan data penerima bantuan langusng tunai dana desa tahun 2020 desa andongsari kecamatan ambulu kabupaten jember. Hasil yang di dapat dari penelitian ini berupa nilai akurasi tertinggi sebesar 90,79% dan K-optimal yaitu K-3 dengan akurasi yang tertinggi 90,79%. Maka dapat di simpulkan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor dapat di terapkan dalam mengklasifikasi data penerima bantuan lagsung tunai dana desa dengan cukup akurat. Kata Kunci : BLT-DD, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor

Item Type:

Thesis (Undergraduate)

Uncontrolled Keywords:

BLT-DD, Classification, K-Nearest Neighbor

Subjects:

000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science

Divisions:

Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)

Department:

S1 Teknik Informatika

Depositing User:

aji setiyo arif purnomo