POLITEKNIK KEBUMENPOLITEKNIK KEBUMEN

Jurnal E-KomtekJurnal E-Komtek

Indonesia has a poverty rate of 24.79 million. Kotawaringin Timur is inhabited by 27.4 thousand people with an income of less than Rp. 416,777/month. The provision must be right on target, and recipients of assistance must use the assistance following the rules determined by the government. This research aims to formulate a conceptual model of the Neural Network Algorithm structure that can be used to predict the use of assistance funds. This research applies the Knowledge Discovery Data methodology with Neural Network Algorithm for classification. The research has shown that the application of the Neural Network Algorithm with feature selection can improve performance with values AUC=0.974, CA=0.977, F1=0.977, Precision=0.977, Recall=0.977. The level of performance value for accuracy of Neural Network Algorithm in classifying is the excellent classification category. The recommended Neural Network parameter models are Neurons in hidden layers 100, Activation ReLu, Solver Adam, Regularization, α = 0.0001, and a Maximal number of iterations 200.

The research demonstrates that the application of the Neural Network Algorithm, particularly when combined with feature selection using the Information Gain Algorithm, enhances the performance of classifying datasets related to social assistance recipients in East Kotawaringin Regency.The resulting performance metrics, including AUC, CA, F1, Precision, and Recall, all reached values of 0.Therefore, the recommended Neural Network parameter models are hidden layers with 100 neurons, ReLu activation, Adam solver, regularization with α = 0.0001, and a maximum of 200 iterations.

Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan dengan mengeksplorasi penggunaan algoritma machine learning lainnya, seperti Support Vector Machines (SVM) atau Random Forest, untuk membandingkan efektivitasnya dengan Neural Network dalam memprediksi penggunaan dana bantuan. Hal ini akan memberikan pemahaman yang lebih komprehensif tentang algoritma mana yang paling sesuai untuk konteks spesifik program bantuan di East Kotawaringin. Selain itu, studi dapat diperluas dengan mempertimbangkan faktor-faktor sosial-ekonomi tambahan, seperti tingkat pendidikan, pekerjaan, dan akses terhadap layanan kesehatan, sebagai variabel input dalam model prediksi. Integrasi data dari berbagai sumber, termasuk data sensus, data kesehatan, dan data pendidikan, dapat meningkatkan akurasi dan keandalan prediksi. Terakhir, penelitian lanjutan dapat fokus pada pengembangan sistem peringatan dini yang dapat mengidentifikasi penerima bantuan yang berpotensi mengalami kesulitan dalam menggunakan dana bantuan sesuai dengan aturan yang ditetapkan, sehingga intervensi yang tepat dapat dilakukan untuk membantu mereka.

  1. KOMPARASI METODE KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG | Rohman | Neo Teknika. komparasi... doi.org/10.37760/neoteknika.v2i2.766KOMPARASI METODE KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG Rohman Neo Teknika komparasi doi 10 37760 neoteknika v2i2 766
  1. #integrasi data#integrasi data
  2. #algoritma machine learning#algoritma machine learning
Read online
File size975.43 KB
Pages13
Short Linkhttps://juris.id/p-1Z0
Lookup LinksGoogle ScholarGoogle Scholar, Semantic ScholarSemantic Scholar, CORE.ac.ukCORE.ac.uk, WorldcatWorldcat, ZenodoZenodo, Research GateResearch Gate, Academia.eduAcademia.edu, OpenAlexOpenAlex, Hollis HarvardHollis Harvard
DMCAReport

Related /

ads-block-test