Klasifikasi Penerima Program Bantuan Beras Miskin Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser 3
Abstract
Abstrak. Penetapan penerima bantuan Beras Miskin (Raskin) yang dilakukan secara subjektif oleh petugas yang berwenang di tingkat Kelurahan/Desa diduga tidak konsisten, sebagai akibat dari keterbatasan petugas yang berwenang dalam menganalisis variabel-variabel yang menjadi prasyarat penetapan penerima, serta nilai variabel prasyarat yang memiliki kemiripan satu dengan yang lainnya. Artikel ini menguji penggunaan algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) dalam mengklasifikasi calon penerima bantuan Raskin di desa Habirau Tengah. Parameter yang digunakan dalam penetapan penerima merujuk pada Badan Pusat Statistik Daerah berupa: jenis lantai rumah, jenis dinding rumah, jenis bahan bakar, pendidikan terakhir, sumber air minum, pekerjaan, dan besarnya pendapatan. Sejumlah 30 sampel data calon penerima Raskin diuji dengan cara membandingkan luaran yang diusulkan oleh algoritma ID3 dengan hasil Analisis penerima bantuan yang semestinya. Hasil uji menunjukkan konsistensi kinerja algoritma ID3 dapat mencapai 96%, sedangkan konsistensi kinerja petugas pengambil kebijakan hanya mencapai 70%.
Kata Kunci: Beras Miskin; Penerima Bantuan; Decision Tree; Iterative Dichotomiser 3
Abstract. The determination of recipients of Rice for Poor “Raskin” which is carried out subjectively by authorized officers at the Kelurahan/Village level is suspected to be inconsistent, as a result of the limitations of authorized officers in analyzing the variables that are prerequisites for determining recipients, as well as the value of the prerequisite variables that have similarities with one another. with the others. This article examines the use of the Iterative Dichotomiser 3 (ID3) algorithm in classifying potential recipients of Raskin assistance in the village of Central Habirau. The parameters used in determining recipients refer to the Central Bureau of Statistics in the form of: type of house floor, type of house wall, type of fuel, latest education, source of drinking water, occupation, and amount of income. A total of 30 data samples of prospective Raskin recipients were tested by comparing the outcomes proposed by the ID3 algorithm with the results of the analysis of appropriate beneficiaries. The test results show that the consistency of the performance of the ID3 algorithm can reach 96%, while the consistency of the performance of policy-making officers only reaches 70%.
Keywords: Rice for Poor; Beneficiaries; Decision Tree; Iterative Dichotomiser 3
References
L. D. Simbolon, M. Situmorang, and N. Napitupulu, "Aplikasi Metode Transportasi Dalam Optimasi Biaya Distribusi Beras Miskin (Raskin) pada Perum Bulog Sub Divre Medan,". Saintia Matematika (smatematika), vol. 2, no. 3, pp. 299-311, 2014.
W. Isdijoso, A. Suryahadi, and Akhmadi, "Penetapan Kriteria dan Variabel Pendataan Penduduk Miskin yang Komprehensif dalam Rangka Perlindungan Penduduk Miskin di Kabupaten/Kota," Smeru Research Institute, Jakarta, 2016.
F. Rezkika, B.N. Sari, & A.S.Y. Irawan, “Klasifikasi Masa Tunggu Alumni Untuk Mendapatkan Pekerjaan Berdasarkan Kompetensi Menggunakan Algoritma C4. 5 (Studi Kasus: Fasilkom Unsika)”. Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer, vol. 17, no. 1, pp. 95-106, 2021
A. Zainuddin, "Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Untuk KlasifikasiPenduduk Miskin Di Desa Ngemplak Kidul Kabupaten Pati Jawa Tengah," Jurnal Informatika SIMANTIK, vol. 4, no. 1, pp. 21-28, 2019.
H. Annur, "Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes," ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 10, no. 2, pp 160-165, 2018.
K. Puspitaningrum, "Implementasi Metode Ahp-Svm Untuk Klasifikasi Penerima Beras Masyarakat Miskin (Raskin) (Studi Kasus Kelurahan Ronggomulyo Kabupaten Tuban)," Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya, 2015.
R. Fauzi, "Implementasi Metode K-Means Dengan Inisial centroid menggunakan weighted average Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Beras Miskin (Studi Kasus: Kelurahan Dawuhan Situbondo)," Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya, 2016
E. Suryeni, Y. H. Agustin, and Y. Nurfitria, "Sistem pendukung keputusan kelayakan penerimaan bantuan beras miskin dengan metode weighted product dikelurahan karikil kecamatan mangkubumi kota tasikmalaya," Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I), 2015.
D. Wintana, H. Hikmatulloh, N. Ichsan, J. J. Purnama, A. Rahmawati, "Klasifikasi Penentuan Penerima Manfaat Program Keluarga Harapan (Pkh) Menggunakan Algoritma C5. 0 (Studi Kasus: Desa Sukamaju, Kec. Kadudampit)," KLIK-KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER, vol. 6, no. 3, pp.254-263, 2019.
W. P. Nurmayanti, D. A. Saky, M. Malthuf, M. Gazali, R. H. Hirzi, "Penerapan Naï ve Bayes dalam Mengklasifikasikan Masyarakat Miskin di Desa Lepak," Geodika: Jurnal Kajian Ilmu dan Pendidikan Geografi, vol. 5, no. 1, pp. 123-132, 2021.
F. Kurnia, J. Kurniawan, I. Fahmi, "Klasifikasi Keluarga Miskin Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Euclidean Distance," InSeminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI), Vol. 11, pp. 230-239, 2019.
A. C. Putri, F. E. Hariyanto, N. L. Andini, Z. C. Zulkarnaen, "Klasifikasi Rumah Tangga Miskin di Provinsi Papua Tahun 2017 Menggunakan Metode Naive Bayes," Jurnal Sains Matematika dan Statistika vol. 7, no. 1, pp. 89-95, 2021.
S. Defiyanti dan D. L. C. Pardede, “eprint repository software,” 28 Februari 2014. [Online]. Available: http://repository.gunadarma.ac.id/964/. [Diakses 12 Maret 2021].
O. Kristanto, “PENERAPAN ALGORITMA KLASIFIKASI DATA MINING ID3 UNTUK MENENTUKAN PENJURUSAN SISWA SMAN 6 SEMARANG,” Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, 2014.
How To Cite This :
Refbacks
- There are currently no refbacks.
