Analisis Performance Fuzzy Tsukamoto Dalam Klasifikasi Bantuan Kemiskinan

Redjeki, Sri - 981107 (2017) Analisis Performance Fuzzy Tsukamoto Dalam Klasifikasi Bantuan Kemiskinan. STMIK AKAKOM, Yogyakarta.

[img]
Preview
Text
1_0521047401_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version

Download (157kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2_0521047401_BAB_I.pdf - Published Version

Download (158kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3_0521047401_BAB_II.pdf - Published Version

Download (39kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4_0521047401_BAB_III.pdf - Published Version

Download (301kB) | Preview
[img] Text
5_0521047401_BAB_IV.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (407kB)
[img] Text
6_0521047401_BAB_V.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (574kB)
[img]
Preview
Text
7_0521047401_BAB_VI.pdf - Published Version

Download (150kB) | Preview
[img]
Preview
Text
8_0521047401_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version

Download (812kB) | Preview

Abstract

Data Biro Pusat Statistik (BPS) menunjukkan bahwa di Indonesia angka kemiskinan pada bulan September 2014 masih tinggi sekitar 27,7 juta orang atau sekitar 10,96% [bps.go.id]. Sebagai dasar untuk kebijakan pengentasannya, memahami masalah kemiskinan seringkali menuntut adanya upaya pendefinisian, pengukuran, dan pengidentifikasian akar-akar penyebab kemiskinan. Penelitian ini ingin menggunakan salah satu metode yang ada pada logika fuzzy untuk melakukan klasifikasi penerima bantuan kemiskinan yang ada di Kabupaten Bantul Sistem Inferensi Fuzzy yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode Tsukamoto dengan 8 rule yang dibentuk berdasarkan kelompok kriteria miskin dan jenis bantuan kemiskinan. Terdapat 3 kelompok kriteria kemiskinan yang diperoleh dari 11 kriteria kemiskinan di Kabupaten Bantul. Sedangkan jenis bantuan yang digunakan yaitu Raskin, BLT dan KUR. Sistem dibangun menggunakan PHP. Untuk melihat kinerja metode Tsukamoto pada penelitian ini digunakan 50 data warga miskin yang ada di Kecamatan Banguntapan. Dari hasil pengujian ternyata diperoleh akurasi sebesar 52%, artinya terdapat 26 data yang benar sesuai data asli. Hal ini perlu dilakukan modifikasi terhadap rule dan juga fungsi keanggotaan untuk meningkatkan hasil akurasi sistem

Item Type: Other
Uncontrolled Keywords: Banguntapan, Bantuan Kemiskinan, Fuzzy, Tsukamoto.
Subjects: D Ilmu Sosial (Social Sciences) > D1 Statistik (Statistics)
Divisions: Laporan Penelitian Dan Pengabdian
Depositing User: Wahyu Firmanto
Date Deposited: 12 Feb 2018 07:16
Last Modified: 12 Feb 2018 07:16
URI: http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/6881

Actions (login required)

View Item View Item