IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES DAN METODE KNN (K-NEAREST NEIGHBOR) PADA KLASIFIKASI PENERIMA PROGRAM BANTUAN SEMBAKO DI KANTOR CAMAT ILIR BARAT II PALEMBANG BERBASIS WEBSITE

Tujuan penulisan laporan tugas akhir ini adalah untuk membuat sebuah aplikasi pengklasifikasi penerima program bantuan sembako Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Metode KNN (K-Nearest Neighbor) berbasis website Pada Kantor Camat Ilir Barat II Palembang. Aplikasi ini digunakan untuk mengklasifikasi penerima program bantuan sembako dengan yang bukan penerima program bantuan sembako. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan dapat mempermudah dalam mengklasifikasi penerima program bantuan sembako dan yang bukan penerima program bantuan sembako. Proses yang digunakan untuk mendesain keselurahan aplikasi ini adalah membuat perancangan dengan diagram konteks, data flow diagram level 1, flowchart, dan juga entity relationship diagram, menggunakan Bahasa pemrograman php dan database MySQL, metode yang digunakan adalah Naïve bayes dan KNN (K-Nearest Neighbor) Hasil dari tugas akhir ini adalah Implementasi Metode Naïve Bayes dan Metode KNN (K-Nearest Neighbor) Pada Klasifikasi Penerima Program Bantuan Sembako di Kantor Camat Ilir Barat II Palembang yang memberikan kemudahan untuk kecamatan ilir barat dua dalam mengklasifikasi penerima program bantuan sembako, serta camat dapat langsung menerima laporan hasil klasifikasi tersebut. Aplikasi ini dapat menjadi acuan kedepannya ketika akan dilakukannya pengembangan kembali