Penerapan Fuzzy C-Means dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Penerima Bantuan Langsung Masyarakat (BLM) PNPM-MPd (Studi Kasus PNPM-MPd Kec. Ngadirojo Kab. Pacitan)
Aziz Ahmadi(1*), Sri Hartati(2)
(1) FMIPA UGM
(2) FMIPA UGM
(*) Corresponding Author
Abstract
PNPM Mandiri Perdesaan adalah program untuk mempercepat penanggulangan kemiskinan secara terpadu dan berkelanjutan. Bentuk kegiatan dari PNPM-MPd adalah memberikan bantuan langsung kepada masyarakat. Kegiatan yang akan dibiayai melalui dana bantuan langsung masyarakat (BLM) dengan kriteria sesuai dengan ketentuan PNPM-MPd, diantaranya mendesak untuk dilaksanakan, lebih bermanfaat untuk kelompok miskin, bisa dikerjakan masyarakat, tingkat keberhasilan pengembangan dan keberlanjutan serta didukung oleh sumber daya yang ada. Kriteria kelayakan digunakan untuk penentuan prioritas usulan yang akan menghasilkan daftar rangking usulan. Pada perangkingan data masukan yaitu data kualitatif yang berupa kriteria penerima bantuan dengan nilai bobot yang berbeda-beda tiap kriterianya. Output sistem berupa perangkingan usulan kegiatan desa serta kategori usulan desa, yaitu layak atau tidaknya usulan tersebut dalam menerima bantuan dari PNPM MPd.
Pengelompokan data menggunakan metode fuzzy c-means yaitu membangkitkan bilangan random sebagai matriks partisi awal, menghitung pusat klaster, menghitung fungsi objektif, dan menghitung perubahan tiap matriks partisinya. Iterasi berhenti jika kondisi telah terpenuhi, setelah itu didapatkan pusat klasternya. Masing-masing klaster akan diurutkan berdasarkan kedekatan elemen data terhadap pusat dari klaster tersebut untuk mendapatkan perangkingan.
Melalui beberapa uji coba terhadap sistem didapat hasil berupa pengelompokan dan perangkingan data-data usulan bantuan. Klaster yang terbentuk dipengaruhi oleh input dari beberapa masukan pada proses fuzzy c-means, seperti jumlah iterasi, pangkat, dan error terkecil, tetapi tidak dipengaruhi oleh fungsi objektif dan iterasi awalnya.
Keywords
Full Text:
Full Text PDFArticle Metrics
Abstract views : 2656 | views : 3657Refbacks
- There are currently no refbacks.
ISSN 0215-9309 (Print)
Jumlah kunjungan : View my Stat.