Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri
Jeni Adhiva
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Status Kesejahteraan Rumah Tangga di Kabupaten Siak Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Arianto Tarigan; Mustakim Mustakim; Ervan Wahyudi; Jeni Adhiva
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2019: SNTIKI 11
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1021.162 KB)

Abstract

Dinas Sosial Kabupaten Siak dalam menentukan status kesejahteraan keluarga berdasarkan musyawarah dengan menentukan kesejahteraan berdasarkan aspek kesehatan dan pendidikan. Oleh karena itu, perlu adanya sebuah sistem klasifikasi yang mendukung pihak Dinas Sosial dalam menentukan status kesejahteraan keluarga di Kabupaten Siak secara efektif dan tepat. Penelitian ini dimaksudkan untuk melakukan klasifikasi status kesejahteraan rumah tangga menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Atribut yang digunakan pada penelitian ini adalah NIK, kecamatan, jenis cacat, penyakit kronis, ijazah tertinggi, lapangan usaha dari pekerjaan utama, status kedudukan dalam Pekerjaan Utama, Status bangunan tempat tinggal, status lahan tempat tinggal, jenis lantai, jenis dinding, jenis atap, sumber air minum, sumber penerangan utama, dan jumlah anggota keluarga. Penentuan atribut ini telah dikonfirmasi kepada pihak Dinas Sosial Kabupaten Siak melalui wawancara sebagai fitur utama penentu status kesejahteraan rumah tangga. Penelitian melakukan pembagian data latih dan data uji dengan menggunakan k-fold cross validation dilakukan dengan 4 cross dan 10 kali percobaan menggunakan tools Weka dan data kesejahteraan tahun 2017 sebanyak 19.612 data. Hasilnya didapatlah akurasi tertinggi pada k4 dengan akurasi rata-rata 53%. Hasil dari perhitungan algoritma tersebut akan diimplementasikan kedalam sebuah sistem informasi yang diharapkan mampu memberikan pemecahan masalah sehingga dapat membantu pihak Dinas Sosial dalam menentukan status kesejahteraan secara efektif dan tepat.
Co-Authors Arianto Tarigan Ervan Wahyudi Mustakim Mustakim