SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN CALON PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCY PROCESS (AHP)
Notice bibliographique
Résumé
Kemiskinan merupakan masalah kompleks yang bisa disebabkan dari berbagai faktor seperti : aspek ekonomi, sosiologis, antropologis, kebijakan, teknologi serta perubahan global. Kemiskinan juga berimplikasi terhadap pendidikan, kesehatan, kemampuan ekonomi, serta partisipasi masyarakat dalam sebuah negara. Di Indonesia Program Keluarga Harapan atau yang biasa disebut dengan PKH hadir sebagi salah satu solusi bagi negara untuk hadir membantu masyarakat miskin dan menjadi salah satu tahapan menuju sistem perlindungan sosial. Menurut Dinas Kementrian Sosial, Program Keluarga Harapan (PKH) adalah program pemberian bantuan bersyarat kepada Keluarga Miskin (KM) yang ditetapkan sebagai keluarga penerima manfaat (PKH). Dalam istilah internasional dikenal dengan Conditional Cash Transfers (CCT). Untuk membantu pendamping PKH dalam mengolah data dalam proses seleksi penerima bantuan program keuarga harapan maka peneliti menggunakan metode Analytical Hierarcy Process (AHP) yang akan dihitung dengan menggunakan program aplikasi Microsoft Excel 2010 dan akan di input ke aplikasi web programing untuk memudahkan dalam penghitunganya. Penentuan Kriteria Meliputi 9 Kriteria yang masing-masing kriteria memiliki 3 subkriteria yaitu : Kepemilikan Telfon Seluler, Pekerjaan, Penghasilan, Status Tempat Tinggal, Jenis Lantai, Kondisi Rumah, Fasilitas Jamban, Pendidikan, Wawancara Tetangga. Dari hasil penelitian ini diharapkan akan dapat membantu dan memudahkan pendamping PKH dalam proses seleksi penerima bantuan program keluarga harapan di Kabupaten Pesawaran Provinsi Lampung.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».