Skripsi/Tugas Akhir

Penerapan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dan Regresi Linear Berganda untuk Pemetaan Bantuan Ekonomi

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Tugas Dinas Sosial Kabupaten Tana Toraja adalah mendistribusikan bantuan kepada masyarakat Kabupaten Tana Toraja yang memiliki kondisi sosial ekonomi yang beragam. Belum adanya analisa berbasis data yang mampu menentukan jenis bantuan yang paling cocok diterima oleh suatu kelompok ekonomi calon penerima, adapun jenis bantuan yang ada diantaranya Bantuan Langsung Tunai (BLT), Program Keluarga Harapan (PKH), Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) membuat proses analisa penentuan jenis bantuan yang diterima terkadang tidak sesuai dengan kebutuhan penerima manfaat. Sehingga proses penentuan calon penerima bantuan belum menerapkan proses penyeleksian yang melibatkan latar belakang dan faktor lain dalam menentukan seorang calon penerima akan menerima jenis bantuan program layanan. Penelitian ini dilakukan dengan menganalisa data penerima bantuan untuk dijadikan data training untuk menentukan jenis bantuan yang diterima selanjutnya. Hasil analisa pemetaan Bantuan Ekonomi dengan mengimplementasikan metode Naïve Bayes dan Regresi Linear Berganda untuk mengklasifikasi kelompok ekonomi suatu masyarakat dengan tingkat akurasi pada masing-masing metode dengan penerapan pada 250 data training dan 50 data testing didapatkan akurasi klasifikasi yaitu 80.39 %.
Kata Kunci: Bantuan Sosial, Naïve Bayes, Regresi Linear Berganda

ABSTRACT
The task of the Tana Toraja Regency Social Service is to distribute aid to the people of Tana Toraja Regency who have diverse socio-economic conditions. No data-based analysis can determine the most suitable type of assistance received by a prospective beneficiary economic group. Moreover, the types of services that exist include Bantuan Langsung Tunai (BLT), Program Keluarga Harapan (PKH), Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) make an analysis process to determine the type of assistance received sometimes does not match the needs of beneficiaries. So that the process of determining prospective beneficiaries has not implemented a selection process that involves background and other factors in determining a potential beneficiary will receive the type of service program assistance.This research was conducted by analyzing data on beneficiaries to be used as training data to determine the type of assistance received next. The results of the analysis of the Economic Assistance mapping by implementing the Naïve Bayes and Multiple Linear Regression methods to classify the economic groups of a society with the level of accuracy in each process by applying 250 training data and 50 test data obtained a classification accuracy of 80.39%.
Keywords: Social Support, Naïve Bayes, Multiple Linear Regression

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 23-47 AFA p - 0424TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2023

Deskripsi Fisik

xi + 49 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 23-47

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Cetakan Februari 2023

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Algoritma Naive Bayes
Metode Multi Linear Regression

Lampiran File