Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.potensi-utama.ac.id/jspui/jspui/handle/123456789/1220
Title: SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PEMBERIAN BERAS MISKIN (RASKIN) MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) PADA KECAMATAN MEDAN TUNTUNGAN BERBASIS CLIENT SERVER
Authors: SITUNGKIR, NURMAITA
Keywords: Sistem Pendukung Keputusan
Raskin
K-Nearest Neighbor (K-NN)
Issue Date: Dec-2015
Publisher: Universitas potensi utama
Abstract: Program pemerintah dalam menanggulangi krisis ekonomi, salah satunya adalah memberikan bantuan beras bulanan kepada keluarga miskin disetiap desa di seluruh Indonesia. Program ini disering disebut dengan istilah Raskin, akan tetapi di Medan Tuntungan masih sering terjadi kesalahan dalam seleksi penilaian warga yang layak menerima Beras Miskin (Raskin). Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan untuk memberi alternatif supaya penilaian calon warga penerima Beras Miskin (Raskin) mengacu pada kriteria yang digunakan dan hasilnya akan lebih tepat, karena disetiap kriteria menggunakan bobot kriteria masing-masing. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah sistem pendukung keputusan (SPK) yang memberikan alternatif dalam penerimaan bantuan beras miskin (Raskin) untuk keluarga miskin dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Hasil dari penelitian ini menghasilkan suatu alternatif yang membantu mempertimbangkan keluarga disebut layak atau tidak layak untuk menerima bantuan beras miskin (Raskin) dengan mengacu pada kriteria-kriteria yang sudah ditentukan.
URI: http://repository.potensi-utama.ac.id/jspui/handle/123456789/1220
Appears in Collections:Skripsi

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
BAB V.pdf82.66 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
DAFTAR PUSTAKA.pdf123.18 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
ABSTRAK.pdf49.03 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
BAB I.pdf165.71 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
BAB II.pdf379.3 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
BAB III.pdf342.02 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
BAB IV.pdf500.94 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.