Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Subsidi Kepemilikan Rumah Menggunakan Adaptive Neuro-fuzzy Inference System

Barda Hudaya
2019 STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi)  
Abstrak Perkembangan dunia Teknologi Informasi yang begitu cepat menyebabkan teknologi yang baru saja menjadi trend sudah menjadi barang usang dalam waktu yang singkat. sehingga keberadaan informasi yang akurat, cepat dan terpercaya sangat dibutuhkan dalam berbagai aspek kehidupan. Berbekal dari permasalahan yang timbul dari penelitian terdahulu yaitu akibat dari tidak diterapkannya aturan pemerintah dengan benar sehingga kepemilikan Rumah Siap Huni (RSH) ini kurang tepat sasaran untuk itulah
more » ... nelitian ini dilakukan agar dapat membantu pihak pengembang mengambil keputusan menentukan kelayakan penerima subsidi kepemilikan Rumah Siap Huni, layak atau tidak sesuai dengan yang dipersyaratkan penerima hibah dari masyarakat berpenghasilan rendah. Serta dengan kriteria-kriteria yang digunakan untuk membantu pihak pengembang atau developer menentukan kelayakan penerima subsidi kepemilikan Rumah Siap Huni (RSH) dengan menerapkan metode ANFIS didalam pengembangan sistem pendukung keputusannya. Abstract The development of the world of Information Technology is so fast that the technology that has just become a trend has become obsolete in a short time. so that the existence of accurate, fast and reliable information is needed in various aspects of life. Armed with the problems arising from previous research, that is the result of not implementing government regulations properly so that the ownership of RSH is not exactly the target for this research is carried out so that the developer can make decisions to determine the feasibility of recipients of House ownership ready, decent or inappropriate which is required by grant recipients from low-income communities. As well as with the criteria used to help the developer or developer determine the feasibility of the recipient of the Ready to Own House (RSH) subsidy by applying the ANFIS method in developing its decision support system.
doi:10.30998/string.v3i3.3594 fatcat:jvhubtedcvetvfx2cnbqrufifa