PEMETAAN BANTUAN KEMISKINAN DENGAN TEKNOLOGI GOOGLE MAPS API MENGGUNAKAN METODE KNN
INTISARIrnKemiskinan saat ini masih menjadi masalah penting yang harusrnditanggulangi oleh Pemerintahan, baik pusat maupun daerah. Kemiskinan menjadirnparameter keberhasilan sebuah Pemerintahan dalam hal pembangunan daerahnya.rnTermasuk didalamnya penyebaran bantuan kemiskinan yang menjadi perhatian...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Language: | Indonesian |
| Published: |
STMIK AKAKOM
2016
|
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | INTISARIrnKemiskinan saat ini masih menjadi masalah penting yang harusrnditanggulangi oleh Pemerintahan, baik pusat maupun daerah. Kemiskinan menjadirnparameter keberhasilan sebuah Pemerintahan dalam hal pembangunan daerahnya.rnTermasuk didalamnya penyebaran bantuan kemiskinan yang menjadi perhatianrnPemerintah Banguntapan untuk mengurangi angka kemiskinan tersebut.rnDengan kemajuan teknologi informasi dan komunikasi saat ini yangrnmemiliki dampak positif dalam berbagai kehidupan manusia. Salah satunya adalahrnteknologi sistem informasi geografis (SIG) yakni untuk memetakan wilayahrntertentu, dengan SIG membantu mengidentifikasi lokasi penerima bantuanrnkemiskinan di wilayah dan model pengambilan keputusan yang dapat memutuskanrnbantuan yang cocok di berikan pada warga miskin melalui proses data miningrnKNN(K-Nearest Neighbor). Penelitian ini menggunakan sample data penerimarnbantuan kemiskinan daerah Banguntapan Bantul yaitu 50 data training, denganrnkriteria yang digunakan adalah aspek penghasilan, aspek pangan, aspek papan,rnaspek sandang, aspek kesehatan, aspek pendidikan, aspek kekayaan tanahrnbangunan, aspek kekayaan jumlah kekayaan, aspek air bersih, aspek jumlah jiwarnatau anggota, dan aspek listrik, sedangkan jenis bantuan yang di kelompokan adalahrnbantuan beras miskin(Raskin), Bantuan langsung Tunai(BLT), dan Kredit UsaharnRakyat(KUR). Pengujian yang di lakukan menggunakan 50 data latih dan 10 datarnuji. Hasil terbaik pengelompokan bantuan kemiskinan menggunakan nilai k=5rndengan nilai akurasi hasil pengelompokan sebesar 80%.rnHasil penelitian ini adalah perangkat lunak sistem pemetaan bantuanrnkemiskinan di Banguntapan Bantul. Kemampuan sistem ini adalah memetakanrnlokasi keluarga miskin yang menerima bantuan kemiskinan juga informasirnmengenai kriteria miskin yang dimiliki oleh penerima bantuan, dan jugarnmenentukan bantuan hasil perhitungan dengan metode KNN. Pemetaanrnmenggunakan teknologi Google Maps.rnKata kunci : Bantul, Bantuan Kemiskinan, Indikator Miskin, KNN, SIG.rn |
|---|