Penentuan Bantuan Langsung Tunai ( BLT ) Dampak Covid19 Di Desa TridayaSakti Dengan Menggunakan Metode Weighted Product

• Jumadi Nur

---

ABSTRAK

Angka kelahiran merupakan suatu hal yang dapat mempengaruhi peningkatan pertumbuhan penduduk. Jumlah penduduk yang besar merupakan beban bagi pembangunan. Menurut Teori Malthus yang menyatakan bahwa pertumbuhan jumlah penduduk yang besar bukanlah kesejahteraan yang didapat tapi justru kemelaratan akan ditemui bilamana jumlah penduduk tidak dikendalikan dengan baik. Jumlah angka kelahiran bayi di Desa Tridaya Sakti setiap tahunnya semakin bertambah. Maka dari itu Data Mining dengan menggunakan algoritman Naive Bayes dapat membantu dalam  perhitungan memprediksi angka kelahiran bayi di Desa Tridaya Sakti. Data Mining dalam memprediksi jumlah angka kelahiran bayi bertujuan untuk mengetahui jumlah angka kelahiran bayi tahun yang akan mendatang mengunakan algoritma Naive Bayes. Dengan melihat pola prediksi dari setiap variabel dan melakukan pengujian data training terhadap data testing. Diharapkan algoritma Naive Bayes ini dapat menyelesaikan permasalahan di Desa Tridaya Sakti dalam menangani dan mengatasi perhitungan angka kelahiran bayi dan dapat membantu pihak Desa Tridaya Sakti dalam mengatur pertumbuhan jumlah penduduk tahun yang akan mendatang. Hasil yang diperoleh  dari data yang sudah diambil dan dihitung dengan Data Mining mengunakan algoritam Naive Bayes menghasilkan sebuah informasi yang dapat digunakan sebagai acuan untuk mengetahui jumlah angka kelahiran bayi. Kinerja dan waktu dalam proses pengolahan data lebih efektif dan efesien serta dari prediksi jumlah kelahiran bayi lebih tepat dan akurat.

KATA KUNCI

Sistem Informasi

---

DAFTAR PUSTAKA

[1]    Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional, “Panduan Pendataan Bantuan Langsung Tunai – BLT Dana Desa,” E-Book, pp. 1–26, 2020.

[2]    E. Yulianti and M. Farina, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (Bpnt) Untuk Keluarga Miskin Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (Smart),” J. TeknoIf, vol. 8, no. 1, p. 7, 2020, doi: 10.21063/jtif.2020.v8.1.7-13.

[3]    Z. Alamsyah and D. Gustian, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Weighted Product Dan Simple Additive,” Sist. Pendukung Keputusan Menggunakan Metod. Weight. Prod. Dan Simple Addit., vol. 3, no. 1, pp. 129–137, 2019, [Online]. Available: http://journals.upi-yai.ac.id/index.php/ikraith-informatika/article/view/310.

[4]    S. Firdyana, D. Cahyadi, and I. F. Astuti, “Penerapan Metode Weighted Product untuk Menentukan Penerima Bantuan Beras Masyarakat Miskin (Raskin),” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 336–342, 2017.

[5]    D. Diana and I. Seprina, “Sistem Pendukung Keputusan untuk

Menentukan Penerima Bantuan Sosial Menerapkan Weighted Product Method (WPM),” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 3, p. 370, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i3.34971.

[6]    D. Triyanti et al., “Jurnal Informasi Dan Komputer Vol?: 7 No?: 2 Thn .: 2019 MEMBANGUN SISTEM INFORMASI PENGOLAHAN DATA TABUNGAN 109 | S T M I K D i a n C i p t a C e n d i k i a K o t a b u m i,” pp. 109–120, 2019.

[7]    H. Pratiwi, Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan. Deepublish, 2016.

[8]    M. K. Dicky Nofriansyah, S.kom., Konsep Data Mining VS Sistem Pendukung Keputusan. CV BUDI UTAMA, 2014.

[9]    R. putri Indahningrum, PERATURAN KEPALA DESA TRIDAYASAKTI NOMOR 16 TAHUN 2020, vol. 2507, no. 1. 2020.

[10]  P. D. Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, kealitatif dan R&D. ALFABETA CV, 2018.

[11]  A. W. Heru Mulyanto, Penelitian Metode & analisa. CV Agung, 2010.