SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK REKOMENDASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI STUDI KASUS: PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DESA DANGDEUR BANYURESMI KABUPATEN GARUT

PATMAWATI, TINI (2023) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK REKOMENDASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI STUDI KASUS: PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DESA DANGDEUR BANYURESMI KABUPATEN GARUT. Skripsi thesis, Universitas Sangga Buana YPKP.

	Text 1. COVER.pdf Download (3MB)
	Text 3. LEMBAR PENGESAHAN.pdf Download (3MB)
	Text 2. LEMBAR PERNYATAAN.pdf Download (3MB)
	Text 5. ABSTRAK.pdf Download (3MB)
	Text 7. BAB I.pdf Download (3MB)
	Text TINIPATMAWATI-SKRIPSI.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)
	Text 13. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (3MB)

Abstract

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) telah menjadi alat penting dalam proses pengambilan keputusan yang kompleks dan berbasis data. Dalam konteks penentuan penerima Program Keluarga Harapan (PKH), metode fuzzy Mamdani telah terbukti efektif dalam mengatasi ketidakpastian dan kompleksitas dalam mengevaluasi kelayakan penerima manfaat. Metode fuzzy Mamdani mengadopsi prinsip logika fuzzy untuk mengatasi ketidakpastian dengan menghubungkan variabel masukan (misalnya, pendapatan keluarga, jumlah tanggungan, tingkat pendidikan) dengan variabel keluaran (status penerima PKH). Proses fuzzifikasi dan defuzzifikasi memungkinkan pemetaan dari nilai-nilai input yang bersifat kabur ke nilai keluaran yang dapat dimengerti. Penelitian ini membahas penerapan metode fuzzy Mamdani dalam SPK untuk menentukan penerima PKH. Data riil yang dikumpulkan dari rumah tangga calon penerima PKH digunakan untuk mengembangkan model fuzzy Mamdani. Langkah-langkah pengembangan model meliputi penentuan variabel masukan, fungsi keanggotaan, aturan fuzzy, dan mekanisme defuzzifikasi. Dengan demikian, penggunaan metode fuzzy Mamdani dalam SPK untuk menentukan calon penerima PKH memiliki nilai akurasi mencapai 87%, recall 91% dan nilai presisi 90%. Meskipun demikian, penelitian lebih lanjut dan pengembangan model yang lebih kompleks dapat diperlukan untuk mengoptimalkan kinerja metode ini dalam skenario yang lebih luas dan beragam.

Actions (login required)

View Item