Klasifikasi pembagian zakat menggunakan metode K-Nearest Neighbour: Studi kasus BAZNAS dan DINSOSNANGKIS Kota Bandung

Prayogo, Bobby Andi (2019) Klasifikasi pembagian zakat menggunakan metode K-Nearest Neighbour: Studi kasus BAZNAS dan DINSOSNANGKIS Kota Bandung. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (360kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf

Download (189kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf

Download (52kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
4_bab1.pdf

Download (421kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
5_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (694kB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
6_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
7_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
8_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (185kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (301kB) | Request a copy

Abstract

Zakat dapat membantu perekonomian sebuah negara, karena zakat akan mencegah terjadinya akumulasi harta pada satu tangan dan disaat yang sama mendorong manusia untuk melakukan investasi. BAZNAS dalam menentukan mustahik dibantu oleh Dinas Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan (DINSOSNANGKIS) Kota Bandung. Namun, selama ini dalam proses penyalurannya banyak sekali kendala yang dialami oleh DINSOSNANGKIS untuk menentukan mustahik. Diantaranya penyaluran yang tidak tepat sasaran, data mustahik ganda, dan banyaknya warga miskin di kota Bandung. Pada tahun 2018, warga miskin dikota Bandung mencapai 443 ribu jiwa. Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan diatas, diperlukan cara agar pendataan para mustahiklebih efektif dan efisien. Klasifikasi para mustahikdapat dilakukan menggunakan sistem untuk mempermudah pendataannya.Metode klasifikasi yang digunakan adalah K-Nearest Neighbour(KNN)yang berfungsi membantu mengklasifikasi data calon mustahik. Berdasarkan hasil pengujiandengan metodeKNNdengan K=5memiliki tingkat akurasi 93% sehingga peneltian ini dapat dikategorikan sangat baik.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Klasifikasi; K-nearestneighbour; Zakat; KNN
Subjects: Data Processing, Computer Science
Fikih (Fiqih, Fiqh), Hukum Islam
Fikih (Fiqih, Fiqh), Hukum Islam > Zakat Mal
Mathematics
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Bobby BAP Prayogo
Date Deposited: 22 Mar 2019 02:53
Last Modified: 22 Mar 2019 02:53
URI: http://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/19447

Actions (login required)

View Item View Item