Analisis dan Rancangan Sistem Fuzzy dalam Pengklasifikasian Tingkat Kemiskinan di Provinsi Aceh

Hizir Sofyan, Nuzul Fazmi, Latifah Rahayu Siregar, Marzuki Marzuki, Muhammad Iqbal, Nazaruddin Nazaruddin

Abstract


Logika fuzzy adalah salah satu metode kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) untuk menangani permasalahan ketidakpastian. Logika fuzzy telah diaplikasikan dalam berbagai bidang ilmu, termasuk bidang ekonomi dan kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui aplikasi sistem fuzzy dalam mengklasifikasikan tingkat kemiskinan di Provinsi Aceh dan mengetahui persentase tingkat kemiskinannya menggunakan rancangan sistem fuzzy. Kemiskinan merupakan keterbatasan kemampuan dalam memenuhi kebutuhan hidup secara layak seperti keterbatasan dalam pendapatan, keterampilan, kondisi kesehatan, penguasaan aset ekonomi, ataupun akses informasi. Penelitian ini menggunakan metode fuzzy mamdani yang difokuskan pada pengklasifikasian tingkat kemiskinan. Data yang digunakan merupakan data hasil Survey Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) 2017 yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistika (BPS). Hasil yang diperoleh berdasarkan 300 sampel adalah terdapat 54% rumah tangga dengan tingkat kemiskinan kategori Tidak Miskin, 21,7% rumah tangga dengan tingkat kemiskinan kategori Hampir Miskin, sedangkan 20,3% dan 4% masing-masing pada tingkat kemiskinan kategori Miskin dan Sangat Miskin.

Keywords


logika fuzzy ; metode mamdani ; tingkat kemiskinan ; rumah tangga

Full Text:

PDF

References


Cahyat, A., Gonner, C. dan Haug, M. 2007. Mengkaji Kemiskinan dan Kesejahteraan Rumah Tangga: Sebuah Panduan dengan Contoh dari Kutai Barat, Indonesia. CIFOR, Bogor.

Chatterjee, A., Mukherjee, S., and Kar, S. 2014. Proverty level of Households: A Multidimensional Approach Based on Fuzzy Mathematic. Fuzzy Information and Engineering 6 : 463-487.

Hayadi, B. H. dan Rukun, K. 2016. What is Expert System. CV Budi Utama, Yogyakarta.

Isdijoso, W., Suryahadi, A. dan Akhmadi. 2016. Penetapan Kriteria dan Variabel Pendataan Penduduk Miskin yang Komprehensif dalam Rangka Perlindungan Penduduk Miskin di Kabupaten/Kota. The SMERU Research Institute, Jakarta.

Kusumadewi, S. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Graha Ilmu, Yogyakarta.

Kusumadewi, S dan Purnomo, H. 2010. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Graha Ilmu, Yogyakarta.

Mukherjee, S., Chatterjee, A., Bhattacharyya, U. and Kar, S. 2011. A Fuzzy Mathematics based Approach for Poor Household Identification. Mathematics and Scientific Computing. 1(1): 22–27.

Munawar, Marzuki dan Radhiah. 2018. Pendeteksian Penyakit Diabetes di RSUD Zainoel Abidin Banda Aceh dengan Sistem Fuzzy Mamdani. Journal of Data Analysis. 1 (2): 103-110.

Neff, D. 2013. Fuzzy Set Theoretic Applications in Proverty Research. Policy and Society. 32 (4): 319-331.

Pabuccu, H. 2017. Measuring Proverty Level of Households by using Fuzzy Logic. Economics and Business 5 (9): 510-517.

Sasaki, D., Iqbal, M., Sofyan, H., Nizamuddin, and Affan, M. 2021. Stakeholder Behavior in Disaster Risk Reduction at the Time of Rehabilitation and Reconstruction in Aceh. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 630(1): 012015.

Sofyan, H., Iqbal, M., Marzuki, M. and Muhammad, M. 2021. The Comparison of k-modes clustering and ROCK clustering to the Poverty Indicator in Samadua Subdistrict, South Aceh. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 1087(1): 012085.

Suardi, M. 2012. Pengantar Pendidikan, Teori dan Aplikasi. PT. Indeks, Jakarta.

Sumargo B. 2002. Validitas dan Reliabilitas Pengukuran Kemiskinan. Tesis. Institut Pertanian Bogor, Bogor.

Susilo, F. 2006. Himpunan dan Logika Kabur serta Aplikasinya. Graha Ilmu, Yogyakarta.

Wang, L. 1997. A Course in Fuzzy Systems and Control. Pretince-Hall International, Inc. New Jersey.

Zastrow, C. 2000. Introduction to Social Work and Social Welfare. Brooks Cole, San Francisco.

Pabuccu, H. 2017. Measuring Proverty Level of Households by using Fuzzy Logic. Economics and Business 5 (9): 510-517.

Suardi, M. 2012. Pengantar Pendidikan, Teori dan Aplikasi. PT. Indeks, Jakarta.




DOI: https://doi.org/10.29313/jstat.v21i1.7908

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright Notice

Creative Commons License
STATISTIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License