![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
ABSTRAK Indra Rusyadi Adiwijaya
PUBLIC Yati Rochayati ![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
COVER Indra Rusyadi Adiwijaya
PUBLIC Yati Rochayati ![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
BAB 1 Indra Rusyadi Adiwijaya
PUBLIC Yati Rochayati ![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
BAB 2 Indra Rusyadi Adiwijaya
PUBLIC Yati Rochayati ![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
BAB 3 Indra Rusyadi Adiwijaya
PUBLIC Yati Rochayati ![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
BAB 4 Indra Rusyadi Adiwijaya
PUBLIC Yati Rochayati ![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
BAB 5 Indra Rusyadi Adiwijaya
PUBLIC Yati Rochayati ![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
PUSTAKA Indra Rusyadi Adiwijaya
PUBLIC Yati Rochayati
Dalam rangka meningkatkan perekonomian dan pemulihan ekonomi masyarakat,
Pemerintah Indonesia melalui Badan Riset Inovasi Nasional (BRIN) mempelopori
Program Desa Berinovasi yang merupakan insentif fasilitasi pembinaan kepada
masyarakat desa melalui entitas berbadan hukum. Namun salah satu bagian
penting dalam proses penyelenggaraan program desa berinovasi adalah
menentukan penerima insentif yang harus tepat sasaran dan dapat
dipertanggungjawabkan. Pada prosesnya, seleksi dan evaluasi penerima insentif
merupakan suatu permasalahan yang melibatkan banyak komponen atau kriteria
yang dinilai atau disebut dengan Multi-Criteria Decision Making (MCDM).
Tujuan dari penelitian ini diharapkan dapat membantu decision maker dalam
menentukan calon penerima bantuan yang tepat sasaran. Pada penelitian ini, untuk
permasalahan MCDM digunakan metode hybrid Analitycal Hierarchy Process
(AHP) dengan Simple Additive Weighting (SAW) dan diintegrasikan dengan
pemodelan machine learning menggunakan Logistic Regression (LR). Metode
AHP digunakan untuk menghitung bobot setiap kriteria, sedangkan metode SAW
digunakan untuk mengurutkan setiap alternatif yang ada dengan dibantu oleh
penilaian tim ahli sedangkan penerapan metode LR digunakan untuk analisa
predictive dan pengklasifikasian dari data yang dihasilkan.