Implementasi Algoritma Random Forest Untuk Menentukan Penerima Bantuan Raskin
Kemiskinan adalah salah satu perhatian mendasar dari setiap pemerintah. Program Beras Keluarga Miskin (Raskin) merupakan salah satu program pemerintah. Skema raskin mempunyai tujuan meminimalisir beban rumah tangga tidak mampu sebagai bentuk bantuan untuk menaikkan ketahanan pangan melalui perlind...
Saved in:
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2023-04-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/6225 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1823858643613777920 |
|---|---|
| author | Ilham Kurniawan Duwi Cahya Putri Buani Abdussomad Abdussomad Widya Apriliah Rizal Amegia Saputra |
| author_facet | Ilham Kurniawan Duwi Cahya Putri Buani Abdussomad Abdussomad Widya Apriliah Rizal Amegia Saputra |
| author_sort | Ilham Kurniawan |
| collection | DOAJ |
| description |
Kemiskinan adalah salah satu perhatian mendasar dari setiap pemerintah. Program Beras Keluarga Miskin (Raskin) merupakan salah satu program pemerintah. Skema raskin mempunyai tujuan meminimalisir beban rumah tangga tidak mampu sebagai bentuk bantuan untuk menaikkan ketahanan pangan melalui perlindungan sosial. Tujuan penelitian ini adalah menemukan akurasi tertinggi di antara algoritma klasifikasi prediktif yang diusulkan penerima bantuan raskin menggunakan tools python machine learning dan di implementasikan melalui suatu website. Klasifikasi adalah metode penambangan data yang menentukan kategori pada kelompok data untuk mendukung prediksi dan analisa yang semakin akurat. Beberapa algoritma klasifikasi pembelajaran mesin seperti, SVM, NB dan RF, digunakan pada penelitian ini demi menentukan penerima bantuan raskin. Eksperimen dilakukan menggunakan dataset Raskin Kelurahan Gunungparang, Kota Sukabumi yang bersumber dari Kelurahan Gunungparang. Kinerja algoritma klasifikasi dievaluasi dengan beragam metrik seperti Precision, Accuracy, F-Measure, dan Recall. Akurasi diukur melalui contoh yang dikelompokan dengan benar atau salah. Hasil yang diperoleh menunjukkan algoritma klasifikasi RF memiliki nilai precision, recall, f-measure dengan nilai 97%, nilai accuracy sebesar 97,26% dan nilai ROC 0,970, lebih baik dari algoritma klasifikasi lainnya yaitu perbedaan sebesar 5,11% dengan algoritma klasifikasi support vector machine dan 8,87% dengan algoritma klasifikasi naive bayes. Akurasi sangat baik digunakan sebagai acuan kinerja algoritma apabila jumlah False Negative dan False Positive jumlah nya mendekati. Hasil penelitian ini dibuktikan secara akurat dan sistematis menggunakan Receiver Operating Characteristic (ROC).
Abstract
The problem of poverty is one of the fundamental concerns of every government. The Raskin program is one of the government's programs. The Raskin scheme has the aim of minimizing the burden on poor households in the form of assistance to improve food security by providing social protection. The purpose of this study is to find the highest accuracy among the predictive classification algorithms proposed by Raskin beneficiaries using python machine learning tools and implemented through a website. Classification is a data mining method that determines categories in data groups to support more accurate predictions and analysis. Therefore, three machine learning classification algorithms such as, support vector machine, naive bayes and random forest, were used in this experiment. to determine recipients of Raskin assistance. The experiment was carried out using the Raskin dataset, Gunungparang Village, Sukabumi City, which was sourced from Gunungparang Village. The performance of the classification algorithm is evaluated by various metrics such as Precision, Accuracy, F-Measure, and Recall. Accuracy is measured by correctly and incorrectly grouped samples. The results obtained show that the random forest classification algorithm has precision, recall, f-measure values with a value of 97%, an accuracy value of 97.26% and an ROC value of 0.970, better than other classification algorithms, namely the difference of 5.11% with the support vector classification algorithm. machine and 8.87% with naive bayes classification algorithm. Very good accuracy is used as a reference for algorithm performance if the number of False Negatives and False Positives is close. These results were proven accurately and systematically using Receiver Operating Characteristics (ROC).
|
| format | Article |
| id | doaj-art-b7084593364f4b45827eac17ca7dffee |
| institution | Kabale University |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2023-04-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj-art-b7084593364f4b45827eac17ca7dffee2025-02-11T10:39:32ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792023-04-0110210.25126/jtiik.202310262251064Implementasi Algoritma Random Forest Untuk Menentukan Penerima Bantuan RaskinIlham Kurniawan0Duwi Cahya Putri Buani1Abdussomad Abdussomad2Widya Apriliah3Rizal Amegia Saputra4Universitas Bina Sarana Informatika, JakartaUniversitas Nusa Mandiri, Jakarta PusatUniversitas Bina Sarana Informatika, JakartaUniversitas Bina Sarana Informatika, JakartaUniversitas Bina Sarana Informatika, Jakarta Kemiskinan adalah salah satu perhatian mendasar dari setiap pemerintah. Program Beras Keluarga Miskin (Raskin) merupakan salah satu program pemerintah. Skema raskin mempunyai tujuan meminimalisir beban rumah tangga tidak mampu sebagai bentuk bantuan untuk menaikkan ketahanan pangan melalui perlindungan sosial. Tujuan penelitian ini adalah menemukan akurasi tertinggi di antara algoritma klasifikasi prediktif yang diusulkan penerima bantuan raskin menggunakan tools python machine learning dan di implementasikan melalui suatu website. Klasifikasi adalah metode penambangan data yang menentukan kategori pada kelompok data untuk mendukung prediksi dan analisa yang semakin akurat. Beberapa algoritma klasifikasi pembelajaran mesin seperti, SVM, NB dan RF, digunakan pada penelitian ini demi menentukan penerima bantuan raskin. Eksperimen dilakukan menggunakan dataset Raskin Kelurahan Gunungparang, Kota Sukabumi yang bersumber dari Kelurahan Gunungparang. Kinerja algoritma klasifikasi dievaluasi dengan beragam metrik seperti Precision, Accuracy, F-Measure, dan Recall. Akurasi diukur melalui contoh yang dikelompokan dengan benar atau salah. Hasil yang diperoleh menunjukkan algoritma klasifikasi RF memiliki nilai precision, recall, f-measure dengan nilai 97%, nilai accuracy sebesar 97,26% dan nilai ROC 0,970, lebih baik dari algoritma klasifikasi lainnya yaitu perbedaan sebesar 5,11% dengan algoritma klasifikasi support vector machine dan 8,87% dengan algoritma klasifikasi naive bayes. Akurasi sangat baik digunakan sebagai acuan kinerja algoritma apabila jumlah False Negative dan False Positive jumlah nya mendekati. Hasil penelitian ini dibuktikan secara akurat dan sistematis menggunakan Receiver Operating Characteristic (ROC). Abstract The problem of poverty is one of the fundamental concerns of every government. The Raskin program is one of the government's programs. The Raskin scheme has the aim of minimizing the burden on poor households in the form of assistance to improve food security by providing social protection. The purpose of this study is to find the highest accuracy among the predictive classification algorithms proposed by Raskin beneficiaries using python machine learning tools and implemented through a website. Classification is a data mining method that determines categories in data groups to support more accurate predictions and analysis. Therefore, three machine learning classification algorithms such as, support vector machine, naive bayes and random forest, were used in this experiment. to determine recipients of Raskin assistance. The experiment was carried out using the Raskin dataset, Gunungparang Village, Sukabumi City, which was sourced from Gunungparang Village. The performance of the classification algorithm is evaluated by various metrics such as Precision, Accuracy, F-Measure, and Recall. Accuracy is measured by correctly and incorrectly grouped samples. The results obtained show that the random forest classification algorithm has precision, recall, f-measure values with a value of 97%, an accuracy value of 97.26% and an ROC value of 0.970, better than other classification algorithms, namely the difference of 5.11% with the support vector classification algorithm. machine and 8.87% with naive bayes classification algorithm. Very good accuracy is used as a reference for algorithm performance if the number of False Negatives and False Positives is close. These results were proven accurately and systematically using Receiver Operating Characteristics (ROC). https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/6225 |
| spellingShingle | Ilham Kurniawan Duwi Cahya Putri Buani Abdussomad Abdussomad Widya Apriliah Rizal Amegia Saputra Implementasi Algoritma Random Forest Untuk Menentukan Penerima Bantuan Raskin Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Implementasi Algoritma Random Forest Untuk Menentukan Penerima Bantuan Raskin |
| title_full | Implementasi Algoritma Random Forest Untuk Menentukan Penerima Bantuan Raskin |
| title_fullStr | Implementasi Algoritma Random Forest Untuk Menentukan Penerima Bantuan Raskin |
| title_full_unstemmed | Implementasi Algoritma Random Forest Untuk Menentukan Penerima Bantuan Raskin |
| title_short | Implementasi Algoritma Random Forest Untuk Menentukan Penerima Bantuan Raskin |
| title_sort | implementasi algoritma random forest untuk menentukan penerima bantuan raskin |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/6225 |
| work_keys_str_mv | AT ilhamkurniawan implementasialgoritmarandomforestuntukmenentukanpenerimabantuanraskin AT duwicahyaputribuani implementasialgoritmarandomforestuntukmenentukanpenerimabantuanraskin AT abdussomadabdussomad implementasialgoritmarandomforestuntukmenentukanpenerimabantuanraskin AT widyaapriliah implementasialgoritmarandomforestuntukmenentukanpenerimabantuanraskin AT rizalamegiasaputra implementasialgoritmarandomforestuntukmenentukanpenerimabantuanraskin |