FADILLA, NUR (2024) PERBANDINGAN HASIL ALGORITMA NAIVE BAYES DAN C4.5 UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DI KABUPATEN ACEH TIMUR. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text NUR FADILLA_190170023_Cover.pdf Download (383kB)
	Text NUR FADILLA_190170023_Abstrak.pdf Download (190kB)
	Text NUR FADILLA_190170023_Bab I.pdf Download (316kB)
	Text NUR FADILLA_190170023_Daftar Pustaka.pdf Download (306kB)
	Text NUR FADILLA_190170023_Perbandingan Hasil Algoritma Naïve Bayes Dan C4.5 Untuk Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) Di Kabupaten Aceh Timur.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)

Abstract

Program Keluarga Harapan (PKH) adalah program yang memberikan bantuan tunai bersyarat kepada rumah tangga sangat miskin. Langkah-langkah penelitian meliputi analisis literatur, desain sistem, integrasi Algoritma Naive Bayes dan Algoritma C4.5 serta uji coba sistem. penelitian ini bertujuan menciptakan sistem yang dapat meningkatkan efisiensi dalam klasifikasi warga yang layak mendapat bantuan PKH dan yang tidak layak dengan mempercepat dan menyederhanakan prosesnya. Penelitian ini difokuskan pada perbandingan hasil Algoritma Naïve Bayes dan C4.5. Data berasal dari penerima PKH di Dinas Sosial Kabupaten Aceh Timur dengan kriteria jumlah ART, anak usia dini, bumil, jumlah anak SD, jumlah anak SMP, jumlah anak SMA, lansia dan disabilitas. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemograman Python dan menerapkan dua algoritma, yaitu Naive Bayes dan C4.5. Hasil penelitian dengan 500 data menunjukkan bahwa Algoritma Naive Bayes menghasilkan accuracy sebesar 53%, recall 36%, precision 100%, dan f1-score 53%. Algoritma C4.5 menghasilkan accuracy sebesar 95%, recall 96%, precision 97%, dan f1-score 96%. Disimpulkan bahwa Algoritma C4.5 lebih efektif dalam klasifikasi dibandingkan Algoritma Naive Bayes dalam konteks penelitian ini.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	NUR FADILLA
Date Deposited:	23 Dec 2024 03:46
Last Modified:	23 Dec 2024 03:46
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/8876

Actions (login required)

View Item