• Kode Repository : SKI08/FAU/19
• NPM : 065114201
• Nama : Muhammad Fauzi Maulana Yusup
• Pembimbing 1 : -Eneng Tita Tosida, S.Tp, M.Si
• Pembimbing 2 : -Dian Kartika Utami,S.Kom., M.Kom
• Abstrak : -APLIKASI PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN MENGGUNAKAN METODE PARTITIONING AROUND MEDOIDS (PAM) DAN ID3 M Fauzi Maulana Yusup, Eneng Tita Tosida2, Dian Kartika Utami3 1,2,3Program Studi Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan Jl. Pakuan PO Box 452, Bogor, 16143, Jawa Barat Indonesia fauzymaulana.Fm6@gmail.com1, enengtitatosida@unpak.ac.id2, diankartikaputri@unpak.ac.id3 Abstrak Dalam rangka percepatan penanggulangan kemiskinan sekaligus pengembangan kebijakan di bidang perlindungan sosial, Pemerintah Indonesia melaksanakan Program Keluarga Harapan (PKH). Program serupa di negara lain dikenal dengan istilah Conditional Cash Transfers (CCT) atau bantuan tunai bersyarat. Program ini bukan dimaksudkan sebagai kelanjutan program Subsidi Langsung Tunai (SLT) yang diberikan dalam rangka membantu rumah tangga miskin. Pelaksanaan PKH di Indonesia diharapkan akan membantu penduduk termiskin. Didalam memilih warga dalam penerima PKH tentu sering terjadi permasalahan dalam mensurvei warga, permaslahan yang sering terjadi dihadapin adalah, kriteria-kriteria warga yang disurvei tidak sesuai dengan ketentuan pemerintah, permasalahan yang kedua adalah, pemerintah menentukan banyaknya kuota penerima PKH tersebut sehingga masyarakat tidak banyak menerima PKH. Kesulitan dalam menentukan keputusan salah satunya ialah banyaknya data. untuk memberikan bantuan kepada rumah tangga miskin yang benar-benar membutuhkan. Metode clustering merupakan metode yang tepat dalam melakukan pengelompokan. Algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) atau dikenal juga dengan K-Medoid adalah salah satu metode partisi clustering untuk mengelompokan sekumpulan data menjadi sejumlah cluster. Penggunaan algoritma klasifikasi data mining tepatnya ID3 akan diterapkan untuk menentukan kelayakan penerima jenis bantuan untuk penerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH). Data yang digunakan adalah data dari desa palasari kecamatan cipanas kabupaten cianjur pada tahun 2017. Pemberian bantuan dikelompokan menjadi 2 kelompok yaitu Ya dan Tidak, kemudian dilakukan pengujian Confussion Matrix yang menghasilkan nilai yang lebih optimal. Kata Kunci : Program Keluarga Harapan, Algoritma Partitioning Around Medoids, Clustering, ID3, Confussion Matrix
• Program Studi : Ilmu Komputer