Implementasi metode Multi Attribute Rating Technique dan Information Gain pada sistem kelayakan penerima surat keterangan tidak mampu

Muharam, Agil Saepul (2020) Implementasi metode Multi Attribute Rating Technique dan Information Gain pada sistem kelayakan penerima surat keterangan tidak mampu. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (230kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (149kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (213kB) | Preview
	Text (BAB I) 4_bab1.pdf Restricted to Registered users only Download (327kB) | Request a copy
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (169kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (216kB) | Request a copy

Abstract

Pemberian surat keterangan tidak mampu (SKTM) dilakukan dengan cara pencocokan dari 14 kriteria, minimal 9 kriteria memenuhi seseorang berhak menerima SKTM. Banyak kasus mengenai SKTM yang tidak tepat sasaran, penyebabnya yaitu pencocokan yang masih dilakukan secara manual oleh petugas kelurahan. Oleh karena itu banyak kemungkinan human error sehingga SKTM memungkinkan tidak tepat sasaran. Dengan memanfaatkan aplikasi web dapat memudahkan dan meningkatkan tingkat akurasi penentuan penerima SKTM. System yang dibangun mengimplementasikan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) dan Information Gain. Metode SMART merupakan metode multi kriteria yang menghitung nilai bobot dari setiap kriteria yang dimiliki, dan metode Information Gain merupakan metode pencarian bobot atribut kriteria dari data yang sudah mempunyai hasil. Karena setiap kriteria memiliki nilai dan bobot yang sama, sehingga metode Information Gain digunakan untuk mencari bobot setiap kriteria, dan metode SMART digunakan untuk proses penentuan yang menghasilkan output layak dan tidak layak. Hasil pengujian yang dilakukan dengan 100 data asli dengan 100 data uji menghasilkan tingkat akurasi 96%, selisih 4% dikarenakan data asli tidak menggunakan bobot kriteria, sehingga setiap kriteria memiliki nilai bobot yang sama.

Actions (login required)

View Item