TRUNOJOYO-Tugas Akhir-19749-Chapter 3.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (503kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-19749-Chapter 2.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (283kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-19749-Chapter 1.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (111kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-19749-Cover.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (852kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-19749-Abstrak.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (93kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-19749-Chapter 4.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (555kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-19749-Conclusion.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (65kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-19749-References.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (108kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-19749-Appendices.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)
Abstract
Program subsidi listrik merupakan salah satu program penanggulangan kemiskinan dengan memberikan dana bantuan subsidi kepada rumah tangga miskin dan tidak mampu yang dibayar oleh Pemerintah Indoneisa kepada PT. PLN (Persero). Pada PT. PLN (Persero) Surabaya Utara memiliki permasalahan yang dihadapi yaitu mengenai anggaran subsidi ternyata selama ini belum optimal dikarenakan dalam menentukan penerima bantuan listrik bersubsidi masih dilakukan secara manual. Pemerintah menerapkan kebijakan listrik bersubsidi harus dinikmati oleh masyarakat miskin dengan bantuan penerapan teknologi. Untuk mendukung hal tersebut, pada penelitian ini diusulkan penerapan metode Profile Matching yang dapat mengambil keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal untuk melakukan seleksi pada penerima bantuan listrik bersubsidi. Berdasarkan standar tingkat akurasi hasil dari akurasi peritungan metode Profile matching adalah Fair Clasification dengan nilai sebesar 72% dari 100 data yang diuji terdapat 72 data yang sesuai oleh sistem dan uji kelayakan sistem penentuan penerima bantuan listrik bersubsidi di PT. PLN (Persero) Surabaya Utara menggunakan metode Profile Matching adalah Best Classification yakni sebesar 83.5%.
| Item Type | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Thesis Type | S1 |
| Creators | Creators NIM FIRDAUSIA AYU ARDANA |
| Department | Informatika |
| Uncontrolled Keywords | Penerima Bantuan, Dana Subsidi Listrik, Surabaya Utara, Metode, Profile Matching. |
| Divisions | Fakultas Teknik > S1 - Informatika |
| Additional Information | elib mass import |
| Depositing User | Unnamed user with email library@trunojoyo.ac.id |
| Date Deposited | 17 Oct 2026 07:16 |
| Last Modified | 24 Oct 2026 17:14 |
| URI | https://repository.trunojoyo.ac.id/id/eprint/25457 |
