Penerapan Metode Weighted Product (WP) Untuk Penentuan Rumah Tidak Layak Huni (RTLH) Di Desa Sukorejo Probolinggo Berbasis Web

DOI: https://doi.org/10.33650/jeecom.v6i1.8308

Authors (s)


(1) * Wahab Sya'roni   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(2)  Noer Fadli Hidayat   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(3)  Moh. Sukron   (Universitas Nurul Jadid)  
        Indonesia
(*) Corresponding Author

Abstract


Penilaian kelayakan hunian merupakan aspek penting dalam upaya perbaikan kondisi rumah khususnya di desa desa terpencil yang masih banyak ditemukan rumah warga tidak layak huni yang disebabkan oleh faktor perekonomian masyarakat dan mempunyai penghasilan dibawah rata rata, kondisi tersebut membuat banyaknya rumah warga tidak layak huni yang perlu dibedah melalui bantuan yang diadakan oleh pemerintah yaitu program bantuan rumah tidak layak huni RTLH. Dalam penentuan rumah tidak layak huni di desa Sukorejo pihak desa masih menggunakan pendataan secara manual sehingga sering kali terjadi salah sasaran sehingga yang seharusnya masih bisa memperbaiki rumahnya sendiri masih tergolong sebagai penerima bantuan oleh karena itu untuk mencegah terjadinya salah sasaran agar program bantuan rumah tidak layak huni ini tersalurkan kepada warga yang memang benar benar layak untuk mendapatkan bantuan. Untuk mengetahui kelayakan rumah penduduk dalam penentuan ini akan menggunakan data kriteria secara efektif dengan Metode weighted product (wp). Metode weighted product dapat membantu dalam pengambilan keputusan, Perhitungan dengan metode weighted product ini akan menghasilkan nilai tertinggi yang akan terpilih menjadi alternatif terbaik. Penentuan rumah tidak layak huni pada desa sukorejo ini berdasarkan kriteria yaitu rumah yang tidak memenuhi aspek keamanan, keselamatan bagi penghuninya, mata pencahariannya sebagai buruh tani, petani atau hanya mengurus rumah yang penghasilannya dibawah rata rata, memiliki status tanah yang sah serta ketersediaan listrik. Penentuan ini menggunakan bahasa pemograman python dengan framwork streamlit. Dataset yang digunakan sebanyak 1004 data pada tahun 2020 – 2023 dengan 201 data testing. Untuk hasil dari prediksi dalam penentuan rumah tidak layak huni menggunakan metode weighted product ini menghasilkan akurasi sebesar 95% dengan nilai akurasi tersebut diharapkan dapat membantu memprediksi penentuan rumah tidak layak huni sehingga dapat membantu pihak desa dalam menjalankan program pemerintah untuk menurunkan angka kemiskinan yang ada di desa Sukorejo kecamatan Kotaanyar kabupaten Probolinggo.



Keywords

Prediksi Weighted Product Streamlit



Full Text: PDF



References


Abu Tholib, M. (2023). Implementasi Algoritma Machine Learning . probolinggo: Pustaka Nurja .

Agustini, W. J. (2019). Sistem E-Learning Do’a dan Iqro’ dalam Peningkatan Proses. Jurnal Mahasiswa Aplikasi Teknologi Komputer dan Informasi.

ahmad, A. (2017). Mengenal Artificial Intelligence, Machine Learning, Neural Network, dan Deep Learning. Yayasan Teknologi Indonesia.

Anita Saptiani, B. H. (2022). Pengelompokkan Data Obat-Obatan Pada Pelayanan Kesehatan Menggunakan. Jurnal sistem informasi dan managemen, 130-138.

Dicky Nofriansyah, S. D. (2017). Multi Criteria Decision Making (MCDM): pada sistem pendukung keputusan. Yogyakarta: Deepublish.

Dwi Ely Kurniawan, S. T. (2017). PEMILIHAN RUMAH MENGGUNAKAN METODE WEIGHT PRODUCT DENGAN VISUALISASI LOKASI OBJEK. Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK), 04, No.01, 102-111.

Firdyana, S. (2017). Penerapan Metode Weighted Product Untuk Menentukan Penerima Bantuan Beras Masyarakat Miskin (RASKIN). Septiyana Firdyana.

Gustientiedina, M. A. (2019). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , 1-24.

Joseph Teguh Santoso. (2o22). proyek coding dengan pyton. semarang: Yayasan Prima Agus Teknik.

Nur, J. (2022). Penentuan Bantuan Langsung Tunai (BLT) Imbas Covid-19 Menggunakan Metode Weighted Product. METIK JURNAL, 1-7.

Pemerintah. (2021, februari). PERUBAHAN ATAS PERATURAN PEMERINTAH NOMOR 14 TAHUN 2016. Retrieved from Peraturan Pemerintah: https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/161842/pp-no-12-tahun-2021

Reva Riani Putri Asyrofi, R. A. (2023). IMPLEMENTASI APLIKASI JUPYTER NOTEBOOK SEBAGAI ANALISIS KRETERIA PLAGIASI DENGAN TEKNIK SEMANTIK. Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika, 1-11.

Roebyantho, H. (2014). Implementasi kebijakan penanggulangan melalui program rahabilitasi sosial rumah tidak layak huni RTLH di kota Garut Provrnsi Jawa Barat. Pusat Penelitian dan Pengembangan Kesejahteraan Sosial, 311-330.

Syahputra, S. (2022). Penerapan Metode Thresholding Pada Proses Transformasi Citra Digital. Jurnal Ilmu Pendidikan dan Pengajaran, 319-346.

Wijaya, Y. D. (2021). PENGUJIAN BLACKBOX SISTEM INFORMASI PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PT INKA (PERSERO) BERBASIS EQUIVALENCE PARTITIONS. Jurnal Digital Teknologi Informasi.

Yulisman1, A. F. (2020). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BANTUAN RUMAH SEHAT LAYAK HUNI MENGGUNAKAN METODE SAW DI DESA PASIR EMAS KECAMATAN SINGINGI. Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, 39-50.

Yunita, A. M. (2020). IMPLEMENTASI METODE WEIGHTPRODUCT DALAM PENENTUANKLASIFIKASI KELAS TUNAGRAHITA. JSiI | Jurnal Sistem Informasi, 78-82.


Article View

Abstract views : 26 times | PDF files viewed : 20 times

Dimensions, PlumX, and Google Scholar Metrics

10.33650/jeecom.v6i1.8308


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 wahab sya'roni

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Creative Commons License
 
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM)
Published by LP3M Nurul Jadid University, Indonesia, Probolinggo, East Java, Indonesia.