Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.842
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Berkala Ilmiah Pendidikan Biologi (BioEdu) Jurnal SOLMA Adimas : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing SinarFe7 Khidmatuna: Jurnal Pengabdian Masyarakat Najwa International Journal of Applied Research and Sustainable Sciences (IJARSS) Jurnal Pendidikan Ilmu Sosial Jurnal Pembelajaran Bahasa dan Sastra An-Nas JBI : Jurnal Bahasa Indonesia Journal in Teaching and Education Area Proceeding of International Conference on Social Science and Humanity
Sugianti
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
Sistem Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Dengan Algoritma Decision Tree Irfansyah, Muhammad; Asrofi Buntoro, Ghulam; Sugianti
SinarFe7 Vol. 7 No. 1 (2025): SinarFe7-7 2025
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penentuan status kesejahteraan masyarakat merupakan aspek penting dalam pemerataan bantuan sosial. Kelurahan Ronowijayan menjadi wilayah studi dalam penelitian ini, dengan tujuan untuk mengklasifikasikan penduduk ke dalam kategori miskin atau tidak miskin secara otomatis berdasarkan sejumlah atribut. Algoritma Decision Tree digunakan sebagai metode utama karena mampu memberikan interpretasi yang jelas dalam pengambilan keputusan serta mudah dipahami oleh pihak pengambil kebijakan. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini meliputi pendapatan, jumlah tanggungan, jenis pekerjaan, dan kepemilikan rumah. Data diperoleh langsung dari masyarakat melalui proses pengumpulan lapangan dan kemudian diolah dalam sistem berbasis web. Melalui proses klasifikasi, sistem mampu mengidentifikasi status kemiskinan berdasarkan kombinasi nilai atribut yang telah ditentukan. Hasil klasifikasi tidak hanya ditampilkan dalam bentuk tabel, tetapi juga divisualisasikan dalam grafik dan statistik yang memudahkan proses evaluasi kondisi sosial. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat mendukung pihak kelurahan dalam menyusun kebijakan berbasis data yang lebih tepat sasaran serta meningkatkan efektivitas distribusi bantuan sosial.
Co-Authors Achmad Ferryan Mirza Putra Alfiansyah, Nanda Safiq Angga Prasetyo Arifqi, Miftahul Asmaul Khusna, Zakia Access Asrofi Buntoro, Ghulam Ayu Apriliya Barotun Mabaroh Budi Prasetyo, Resa Dewi Wijayanti Fauzan Masykur Fikrotul Ulya As Siddieq, Muhammad Firdausi, Daniyah Ika Mariyati, Lely Ilmiyatur Rosidah Iqbal Maulana Irdina Nuraini Firdaus Irfansyah, Muhammad Ishaq Khoiris Saniyah M. Hengki Riawan Putra Mabaroh, Barotun Mardiningsih Muhammad Ridwan Hidayatulloh, Muhammad Ridwan NUR FADILAH Rachmawati, Nur Fajri Ratna Harum Sari Raza, Muh Nailar Rizki Dwi Ardika Rizki, Rizki Dwi Ardika Rosida, Ilmiyatur Rosidah, Ilmiyatur Safiq Alfiansyah, Nanda Shafira Zulkarnaini Suwadi Tama, Okti Liksyan Nita Tika Indah Purwanti Wijayanti, Zahrotul Ilmi Yovi Litanianda, Yovi Yusuf, Arief Rahman