Implementasi Sistem Cerdas Menggunakan Case Base Reasoning Sebagai Rujukan Terpadu Penerima Bantuan Kemiskinan di Kabupaten Tabanan

Authors

  • I Wayan Supriana Universitas Udayana
  • Gst. Ayu Vida Mastrika Giri Universitas Udayana
  • I Made Satria Bimantara Universitas Udayana

DOI:

https://doi.org/10.31598/jurnalresistor.v5i2.1097

Keywords:

kemiskinan, prioritas, case base reasoning, identifikasi, bantuan

Abstract

Strategi dan inovasi mempercepat penanggulangan kemiskinan pemerintah Kabupaten Tabanan semakin digalakkan, tahun 2020 diperkirakan persentase kemiskinan mengalami peningkatan karena banyak sektor parisiwata dan sektor industri lainnya terdampak covid-19. Sampai saat ini distribusi program-program pengentasan kemiskinan berpusat pada database terpadu, sementara dilapangan terdapat banyak kendala. Identifikasi rumah tangga miskin perlu ditingkatkan sehingga dapat menentukan jenis bantuan utama yang dibutuhkan berdasarkan komponen kriteria yang sudah dipenuhi. Melalui penelitian ini dikembangkan aplikasi berupa sistem cerdas yang dapat menentukan bantuan prioritas rumah tangga miskin. Sistem yang dikembangkan menggunakan metode case base reasoning yaitu identifikasi rumah tangga sasaran didasari oleh penalaran berbasis kasus. Model penilaian menggunakan 23 fitur identifikasi rumah tangga miskin dan 18 fitur bantuan kemiskinan. Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan, model CBR dengan kluster K-Means lebih baik dibandingkan CBR tanpa kluster. Komposisi data training 80% dan data testing 20%, sistem CBR dengan indexing K-mean memiliki akurasi sebesar 0.48% dan tanpa indexing sebesar 0.46%

Downloads

Download data is not yet available.

References

B. P. S. Bali, “Indonesia, Sekretariat Komite Penanggulangan Kemiskinan Republik,” 2020.

G. Y. K. S. S. Pahu, L. R. Putri, Nungsiyati, and R. Renaldo, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Calon Penerima Raskin Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” J. TEKNOINFO, vol. 12, no. 2, pp. 82–86, 2018.

I. W. Supriana and L. G. Astuti, “Implementasi K-Nearest Neighbor Pada Penentuan Keluarga Miskin Bagi Dinas Sosial Kabupaten Tabanan,” J. Teknol. Inf. Dan Komput., vol. 5, no. 1, pp. 120–129, 2019.

C. Dewi and Y. Yulianto, “Sistem Penyeleksi Penerima Bantuan Beras Miskin Kauman Kidul Menggunakan Metode Weighted Product Berbasis Mobile,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 103–112, 2018.

A. S. Aribowo and S. Khomsah, “Penalaran Berbasis Kasus Untuk Deteksi Dini Panyakit Leukimia,” in Seminar Nasional Informatika UVN Veteran Yogyakarta, 2012, pp. 168–174.

A. A. Maulana, N. Hidayat, and Suprapto, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Keluarga Miskin Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process-Technique For Order Of Preference By Similarity To Ideal Solution (AHP-TOPSIS),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 10, pp. 3890–3898, 2018.

C. S. Fatoni and F. D. Noviandha, “Case Base Reasoning Diagnosis Penyakit Difteri dengan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 4, no. 3, pp. 220–232, 2017.

M. K. Sari, Ernawati, and Pranowo, “Kombinasi Metode K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes Untuk Klasifikasi Data,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia, 2015, pp. 37–41.

Minarni, I. Warman, and W. Handayani, “Case- Based Reasoning (CBR) Pada Sistem Pakar Identifikasi Hama dan Penyakit Tanaman Singkong Dalam Usaha Meningkatkan Produktivitas Tanaman Pangan,” J. TEKNOIF, vol. 5, no. 1, pp. 41–47, 2017.

I. W. Supriana and K. D. Prebiana, “Metode Penalaran Berbasis Kasus (Case Base Reasoning) Dalam Menentukan Kelayakan Sekolah Perawat,” J. Resist., vol. 3, no. 1, pp. 57–65, 2020.

E. Seniwati, “Case Base Reasoning Menggunakan Algoritma Bayesian untuk Penentuan Pemberian Beras Miskin,” J. Mantik Penusa, vol. 2, no. 2, pp. 152–156, 2018.

Downloads

Published

2022-10-28

Issue

Vol. 5 No. 2 (2022): Jurnal RESISTOR Edisi Oktober 2022

Section

Articles

License

Copyright (c) 2023 I Wayan Supriana Supriana, Gst. Ayu Vida Mastrika Giri, I Made Satria Bimantara

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Copyright in each article belongs to the author.

  1. The authors admit that RESISTOR Journal as a publisher who published the first time under   Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) License.
  2. Authors can include writing separately, regulate distribution of non-ekskulif of manuscripts that have been published in this journal into another version (eg sent to respository institution author, publication into a book, etc.), by recognizing that the manuscripts have been published for the first time in RESISTOR Journal