Muhammad Syarif Hartawan
Universitas Krisnadwipayana

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Penerapan Algoritma Supervised Learning untuk Klasifikasi Program Keluarga Harapan: Application of Supervised Learning Algorithm for Classification of Family Hope Program Muhammad Syarif Hartawan; Moh. Erkamim; Sitti Rachmawati; Nirma Ceisa Santi; Legito Legito; Sepriano Sepriano
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 3 No. 2 (2023): MALCOM October 2023
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v3i2.873

Abstract

Penelitian ini dimaksudkan untuk melakukan klasifikasi terhadap penerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) Kota Pekanbaru dengan membandingkan tiga metode sekaligus yaitu K-Nearest Neighbor (KNN), Probalistic Neural Network (PNN) dan Naive Bayes Classifier (NBC).Atribut yang digunakan dalam proses klasifikasi adalah Jumlah Anak SD, Jumlah Anak SMP, Jumlah Ibu Hamil, dan Jumlah Anak dibawah lima tahun (Balita), atribut ini berdasarkan panduan Tim Nasional Penangulangan dan Penanganan Kemiskinan (TNP2K) Kementrian Sosial Republik Indonesia. Proses klasifikasi dilakukan terhadap Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM) sebagai data training dengan jumlah 450 data sebagai data testing dengan jumlah 10 data, sehingga dengan melakukan perbandingan didapatlah hasil akurasi yang bervariasi diantara ke-tiga metode. Metode Nave Bayes (NBC) memiliki hasil akurasi yanng paling tinggi dengan hasil akurasi 80%, yang dibandingkan dengan metode KNN 20% dan PNN 10% maka Metode Nave Bayes(NBC) ditetapkan menjadi metode terbaik untuk kasus pengklasifikasian program keluarga  harapan (PKH) Kota Pekanbaru.