Decision Support System For Community Welfare Assessment Using Fuzzy Logic Mamdani In Ponorogo Regency

Nugraini Dewi Puspitasari; Divia Astrina Mawadah; Anggraini Puspita Sari*

doi:10.34288/jri.v7i4.407

Authors

Nugraini Dewi Puspitasari Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur
Divia Astrina Mawadah Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur
Anggraini Puspita Sari* Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

(*) Corresponding Author

DOI:

https://doi.org/10.34288/jri.v7i4.407

Keywords:

Decision Support System, Fuzzy Logic, Mamdani, Streamlit, Ponorogo

Abstract

The inequality of public welfare is still an important issue in various regions, including Ponorogo Regency. Manual determination of welfare levels often leads to inaccuracies due to subjectivity and limited data coverage. This study develops a Decision Support System (DSS) based on the Mamdani fuzzy logic method to objectively classify the level of community welfare in Ponorogo Regency. The system was built using Python and Streamlit, utilizing secondary data from the Central Statistics Agency (BPS) covering 14 indicators in the education, health, and demographic sectors across 21 sub-districts. The classification results group the sub-districts into three categories: low, medium, and high welfare. Of the 21 sub-districts, seven are classified as high, thirteen as medium, and one as low. The system achieves an accuracy rate of 80.95% when compared to ground truth data, indicating its reliability in reflecting real conditions. To complement this analysis, the Analytical Hierarchy Process (AHP) was applied to determine the relative importance of the indicators, resulting in education (0.54) as the most influential criterion, followed by health (0.30) and demographics (0.16). These findings show that the fuzzy Mamdani method is more suitable for data-driven classification, while AHP provides complementary insights into indicator prioritization. Therefore, this system offers not only a technical tool but also a strategic resource for evidence-based policy formulation by local governments.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Aldiyansyah, A., Irma Purnamasari, A., & Ali, I. (2024). PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI ALGORITMA DECISION TREE DAN RANDOM FOREST DALAM MENGKLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL BPNT DI DESA SLANGIT. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 127–132. https://doi.org/10.36040/jati.v8i1.8290

Alhaq, H., Yanto, W., & Dwiyantara, M. A. (2024). KLASIFIKASI PENENTUAN TINGKAT KESEJAHTERAAN KELUARGA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES PADA KELURAHAN PEMATANG KANDIS. 6.

Arini, A. P., Maulana, Y. A., Pranajelita, Y., & Sari, A. P. (2023). Prediksi Rekomendasi Restoran dengan Metode Fuzzy. 3.

Damanik, S. F., Wanto, A., & Gunawan, I. (2022). Penerapan Algoritma Decision Tree C4.5 untuk Klasifikasi Tingkat Kesejahteraan Keluarga pada Desa Tiga Dolok. Jurnal Krisnadana, 1(2), 21–32. https://doi.org/10.58982/krisnadana.v1i2.108

Dharmawan, D. P., Anggraeni, S. D., Al-Hafidz, A. F., & Sari, A. P. (2023). PERBANDINGAN PENERAPAN LOGIKA FUZZY METODE MAMDANI DAN METODE TSUKAMOTO PADA SISTEM DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN PADI. 3.

Fathurrahman, F., & Putra, Y. K. (2021). Analisis Perbandingan Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Tingkat Kesejahteraan Masyarakat Pada Desa Suralaga Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine (Svm). Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi, 4(1), 1–10. https://doi.org/10.29408/jit.v4i1.2961

Fauziah, N. S., & Dana, R. D. (2023). Implementasi Algoritma Naive bayes dalam Klasifikasi Status Kesejahteraan Masyarakat Desa Gunungsari. Blend Sains Jurnal Teknik, 1(4), 295–305. https://doi.org/10.56211/blendsains.v1i4.234

Hakim, R. A., Harjanto, S., & Wibowo, A. (2024). PENERAPAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOLAAN KESEJAHTERAAN SOSIAL DI DESA PENTUR. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN), 12(1), 32. https://doi.org/10.30646/tikomsin.v12i1.820

Husnaini, N. F. (2025). Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web dengan Metode AHP-TOPSIS untuk Pengukuran Tingkat Kesejahteraan Masyarakat Pesisir di Kabupaten Pidie. Computer Journal, 3(1), 51–60. https://doi.org/10.58477/cj.v3i1.204

Iman, M. F., Santoso, F., & Lidimilah, L. F. (2024). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD) Dengan Metode KNN Pada Desa Ketowan. G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, 8(2), 1251–1260. https://doi.org/10.33379/gtech.v8i2.4240

Januharsa, A., Candiasa, I. M., & Divayana, D. G. H. (2024). SISTEM PENGAMBIL KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO UNTUK MENENTUKAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI. Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, 21(1), 69–79. https://doi.org/10.23887/jptkundiksha.v21i1.66943

Kurniadi, D., Nuraeni, F., & Jaelani, D. (2022). Implementasi Logika Fuzzy Mamdani Pada Sistem Prediksi Calon Penerima Program Keluarga Harapan. Jurnal Algoritma, 19(1), 151–162. https://doi.org/10.33364/algoritma/v.19-1.1016

Kusuma, A. P., & Tristianto, D. (2024). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Tingkat Kesejahteraan Masyarakat Mengggunakan Metode Smarter (Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Ranks). 6.

Librado, D., & Prabawa, T. (2024). ANALISIS KOMPARATIF KLASTERISASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL MENGGUNAKAN METODE TOPSIS DAN SAW. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), 8(2), 318. https://doi.org/10.26798/jiko.v8i2.1308

Masna Wati, Simbolon, R. H. K., Widians, J. A., & Novianti Puspitasari. (2021). Sistem Pendukung Keputusan untuk Evaluasi Tingkat Kesejahteraan Masyarakat Menggunakan Metode PROMETHEE. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 12(2). https://doi.org/10.31849/digitalzone.v12i2.8115

Musa, W., Takdir, R., Polin, M., Bouty, A. A., Suhada, S., & Kadim, A. (t.t.). Sistem Informasi Pendukung Keputusan Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial Berbasis Web.

Nasrullah, M. A., & Annisa, R. (2021). ANALISIS BANTUAN SOSIAL TERHADAP KESEJAHTERAAN MASYARAKAT TANAH LAUT PADA MASA PANDEMI COVID-19. Jurnal Riset Akuntansi Politala, 4(2), 95–101. https://doi.org/10.34128/jra.v4i2.65

Purnama, A., Supriatman, A., & Hartono, R. (2024). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BLT DD MENGGUNAKAN METODE SAW DI DESA MEKARSARI. 04.

Reza, M., Permana, B. R. S., & Amaldi, W. (2024). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KONSENTRASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DENGAN METODE FUZZY LOGIC. 01(02).

Rifai, D., & Fitriyadi, F. (2023). Penerapan Logika Fuzzy Sugeno dalam Keputusan Jumlah Produksi Berbasis Website. Hello World Jurnal Ilmu Komputer, 2(2), 102–109. https://doi.org/10.56211/helloworld.v2i2.297

Rosanti, N., Iqbal, M., & Munir, S. (2022). Penerapan Model Machine Learning Untuk Menentukan Klasifikasi Jenis Bantuan Sosial. Jurnal Teknologi Terpadu, 8(2), 127–135. https://doi.org/10.54914/jtt.v8i2.604

Salwa Fadhilah Haya, Tiara Fadilah, Sri Rahayu, & Juliana Nasution. (2022). Dampak Kemiskinan dan Ketimpangan Pendapatan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah di Indonesia. Transformasi: Journal of Economics and Business Management, 1(4), 55–68. https://doi.org/10.56444/transformasi.v1i4.260

Sandi, A. S., Yahya, & Muhammad Qusyairi. (2024). Analisi Prediksi Tingkat Kesejahteraan Masyarakat Nelayan Lombok Timur Dengan Algoritma Naïve Bayes. Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi, 7(2), 563–574. https://doi.org/10.29408/jit.v7i2.26543

Saputra, P. S., Dantes, G. R., & Gunadi, I. G. A. (2021). PERBANDINGAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS DAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM MENENTUKAN KELUARGA PENERIMA MANFAAT (KPM) BERDASARKAN STATUS SOSIAL EKONOMI (SSE) TERENDAH. 1.

STMIK IKMI Cirebon, Hidayat, T., & Kurniawan, R. (2024). Peningkatan Akurasi Klasifikasi Tingkat Kesejahteraan Keluarga di Desa Dukuhbadag Menggunakan Algoritma Decision Tree. TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi, 4(1), 102–109. https://doi.org/10.46880/tamika.Vol4No1.pp102-109

Tanjung, M. A., Salsabila, A., Amelia, R., & Sari, A. P. (2023). Sistem Prediksi Pemutusan Kontrak Kerja oleh Karyawan Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani. 3.

Tanzilulloh, M. I. (2024). JURUSAN HUKUM EKONOMI SYARIAH FAKULTAS SYARIAH INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI PONOROGO.

Widiasmara, R., Putra, R. R. L., Basori, M. I., & Puspita, A. (2023). Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Logic Sugeno dengan Tsukamoto dalam Keputusan Prediksi Kemungkinan Lulus Mahasiswa Tepat Waktu. 3.

Yulisman, Y., & Febriani, A. (2020). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BANTUAN RUMAH SEHAT LAYAK HUNI MENGGUNAKAN METODE SAW DI DESA PASIR EMAS KECAMATAN SINGINGI. I N F O R M A T I K A, 12(1), 39. https://doi.org/10.36723/juri.v12i1.188

Yulita, N. (t.t.). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Bantuan PKH (Program Keluarga Harapan) Dengan Menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus: Dinas Sosial Kota Binjai).

Yunita Ngongo, Andreas Ariyanto Rangga, & Alexander Adis. (2024). Implementasi Metode Fuzzy untuk Klasifikasi Tingkat Kesejahteraan Keluarga di Kecamatan Loura. Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam, 2(6), 23–32. https://doi.org/10.62383/polygon.v2i6.254