## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## PENERAPAN MODEL MACHINE LEARNING UNTUK MENENTUKAN KLASIFIKASI JENIS BANTUAN SOSIAL
Nurvelly Rosanti 1 , Muhammad Iqbal 2 , Sirojul Munir 3
1, 2 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jakarta
3 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri Jakarta Pusat, DKI Jakarta, Indonesia 10510 Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia 12640 nurvelly.rosanti@ftumj.ac.id , iqbalrohis@gmail.com , rojulman@nurulfikri.ac.id

## Abstract
The Provincial Government of DKI Jakarta has a social assistance program budgeted by the APBD in the form of the Jakarta Elderly Card (KLJ), Jakarta Persons with Disabilities Card (KPDJ) and Jakarta Child Card (KAJ) programs. The problems that  occur  at  the  Kelurahan  level  are  related  to  social  assistance,  namely  the  difficulty  in  determining  the  right  type  of assistance to be received by residents according to the terms and criteria that have been determined by the Government and there is no overlapping of recipients of assistance. The registration factor and the lack of understanding of residents regarding the criteria for the type of social assistance resulted in the determination of recipients of social assistance not being on target, such as residents receiving assistance who did not meet the criteria, resulting in social jealousy. To help with this problem, research was carried out to determine the best model in classifying the types of social assistance based on recipient criteria by  comparing  three  classification  methods.  This  study  uses  100  respondent  data  and  8  criteria  used  as  determinants  of recipients. Comparison of the Certainty Factor, Naïve Bayes and Decision Tree models will provide an overview of the best model based on the level of accuracy. The confusion matrix is used to test the accuracy for Naïve Bayes and Decision Tree and  the  output  of  the  selected  model  is  a  web-based  application  that  can  provide  recommendations  for  types  of  social assistance. The best accuracy results are Certainty Factor which is 98.4%, Naïve Bayes and Decision Tree is 93.3%.
Keywords: Certainty Factor, Confusion Matrix, Decision Tree, Naïve Bayes, Social Assistance

## Abstrak
Pemerintah Provinsi DKI Jakarta memiliki program bantuan sosial yang dianggarkan oleh APBD berupa program Kartu Lansia Jakarta (KLJ),  Kartu Penyandang Disabilitas  Jakarta (KPDJ) dan Kartu Anak Jakarta (KAJ). Permasalahan  yang  terjadi di tingkat Kelurahan terkait bantuan sosial yaitu kesulitan menentukan jenis bantuan yang tepat diperoleh warga sesuai dengan syarat dan kriteria yang sudah ditentukan Pemerintah serta tidak terjadi tumpang tindih penerima bantuan. Faktor pendaftaran serta  kurangnya  pemahaman  warga  terkait  kriteria  jenis  bantuan  sosial  mengakibatkan  penentuan  penerima  bantuan  sosial belum tepat sasaran seperti warga penerima bantuan yang tidak sesuai dengan kriteria sehingga mengakibatkan kecemburuan sosial. Untuk membantu permasalahan tersebut dilakukan penelitian untuk menentukan model terbaik dalam klasifikasi jenis bantuan sosial berdasarkan kriteria penerima dengan membandingkan tiga metode klasifikasi. Penelitian ini menggunakan 100 data responden dan 8 kriteria yang digunakan sebagai penentu penerima. Perbandingan model Certainty Factor, Naïve Bayes dan Decision Tree akan memberikan gambaran model terbaik berdasarkan tingkat akurasi. Confusion matrix digunakan untuk menguji akurasi untuk Naïve Bayes dan Decision Tree dan luaran dari model yang terpilih adalah aplikasi berbasis web yang dapat memberikan rekomendasi jenis bantuan sosial. Hasil akurasi terbaik adalah Certainty Factor yaitu 98,4% , Naïve Bayes dan Decision Tree adalah 93,3%.
Kata kunci: Bantuan Sosial, Certainty Factor, Confusion Matrix, Decision Tree, Naïve Bayes
1. PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan fenomena sosial yang pasti terjadi di  setiap  negara.  Secara  umum,  kemiskinan  didefinisikan sebagai ketidakmampuan orang untuk memenuhi kebutuhan
ekonomi,  sosial  dan  standar  kebutuhan  yang  lain. Kemiskinan  terus  menjadi  masalah  fenomenal  di  belahan dunia,  khususnya  Indonesia  yang  merupakan  Negara berkembang  [1].  Salah  satu  permasalahan  yang  masih
128 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 8 No. 2 Desember 2022
dihadapi oleh bangsa Indonesia yaitu masalah         kemiskinan. Pemerintah Indonesia  telah  banyak  memiliki  program- program  untuk  pengentasan  kemiskinan.  Beberapa  aspek penting untuk mendukung keputusan strategi penanggulangan    kemiskinan  adalah  tersedianya  data kemiskinan  yang  akurat.  Ketika  data  telah  tersedia,  maka pemerintah dapat mengambil keputusan apa saja yang harus dilakukan  untuk  penanggulangan  tersebut.  Selain  itu,  data yang  tersedia  dapat  membuat  pemerintah     membandingkan angka  kemiskinan  dari  tahun  ke  tahun.  Bantuan  Sosial merupakan pengeluaran berupa uang, barang, atau jasa yang diberikan  oleh  pemerintah  pusat  atau  daerah  kepada masyarakat guna melindungi masyarakat dari kemungkinan terjadinya  risiko  sosial,  meningkatkan  kemampuan ekonomi, serta kesejahteraan masyarakat [2].
Pemerintah Provinsi DKI Jakarta memiliki program bantuan sosial yang dianggarkan oleh APBD [3]. Program bantuan sosial  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  yaitu  melalui pemberian Kartu Lansia Jakarta (KLJ), Kartu Penyandang Disabilitas Jakarta (KPDJ), dan Kartu Anak Jakarta (KAJ). Tujuan  pemberian  Kartu  Lansia  Jakarta  (KLJ),  Kartu Penyandang  Disabilitas  Jakarta  (KPDJ), dan  Kartu  Anak Jakarta (KAJ) yaitu membantu penerima lansia untuk dapat memenuhi kebutuhan dasar serta meningkatkan kesejahteraan  lanjut  usia  kemudian  untuk  penyandang disabilitas  membantu  mereka  untuk  dapat  memenuhi kebutuhan  dasar  hidup  dan mencegah  anak  dari  risiko guncangan  dan  kerentanan sosial agar kelangsungan hidup terpenuhi.
Permasalahan  di  tingkat  wilayah   terkait  dalam  bantuan sosial  terjadi  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  seperti pengambilan  data  belum  akurat,  penentuan  jenis  bantuan sosial  belum  tepat  sasaran  yang  tidak  sesuai  kriteria  yang mengakibatkan  kecemburuan  sosial  dan  kurangnya pemahaman  warga  terkait  kriteria  jenis  bantuan  sosial. Kriteria atau persyaratan untuk mendapatkan bantuan sudah ada dalam peraturan hanya kadang kala ada tumpang tindih bantuan  seperti  penerima  bantuan  lansia  dan  penyandang disabilitas.
Untuk  mengatasi  permasalahan tersebut,  maka  dilakukan penelitian  untuk  menentukan  jenis  bantuan  sosial  yang sesuai  dengan  kriteria  dan  tepat  sasaran.  Dengan menggunakan metode kecerdasan buatan untuk membantu mengklasifikasikan  jenis  bantuan  sosial  yang  diperoleh warga  berdasarkan  syarat  atau    kriteria  yang  sudah ditentukan.
Penelitian sebelumnya terkait bantuan sosial oleh Damhuri (2021)  yaitu  klasifikasi  kelayakan  penerima  bantuan sembako  telah  dikaji  dengan  menggunakan  metode naïve bayes [4].  Pada  penelitian  tersebut  tentang  kelayakan penerima sembako dengan kriteria keluarga miskin dengan dilihat  kondisi  penghasilan,  kepemilikan  rumah,  jumlah tanggungan  dengan  hasil  pengujian  akurasi  model  86%. Penelitian  lain  terkait  bantuan  sosial  juga  sudah  dibahas oleh  Qadrini  (2021)  yaitu  klasifikasi  penerima  bantuan
sosial menggunakan Decision Tree dan Adaboost , kasus ini lebih  detail  tentang  penerima  bantuan  dampak  Covid-19. Kriteria  penerima  berupa  kondisi  rumah  tangga  yaitu penghasilan,  pekerjaan,  sumber  air  dan  kondisi  rumah, dengan akurasi model adalah Decision Tree 94% dan 95% untuk Adaboost [5].
Banyak  metode  dalam  mengimplementasikan  kecerdasan buatan ke dalam sebuah sistem sesuai dengan bentuk data yang  diperoleh.  Banyak  metode  klasifikasi  yang  dapat digunakan  seperti  pada  penelitian  ini  menggunakan Decision  Tree ,  Naïve  Bayes  dan Certainty  Factor . Penerapan klasifikasi juga dapat menggunakan sistem pakar dengan  menggunakan  metode Certainty  Factor ,  hal  ini terdapat  pada  penelitian  Jamaludin  (2013)  yaitu  tentang klasifikasi anak kebutuhan khusus [6].
Sehubungan sudah adanya penelitian terkait bantuan sosial menggunakan Naïve  Bayes dan Decision  Tree walaupun kriteria  dan  sasaran  klasifikasi  berbeda  maka  metode  ini juga  dapat  diterapkan  pada  penerima  bantuan  sosial  di Pemerintahan  DKI  Jakarta  khusus  bantuan  sosial  Kartu Lansia Jakarta (KLJ), Kartu Penyandang        Disabilitas Jakarta (KPDJ), dan Kartu Anak Jakarta (KAJ). Di samping kedua metode tersebut juga dapat dilakukan penelitian perbandingan terhadap penerapan sistem pakar untuk kasus ini  dengan  menggunakan  metode Certainty  Factor .    Pada Certainty  Factor untuk  menentukan  jenis  atau  golongan bantuan sosial khususnya adalah Menentukan jenis bantuan sosial,  menentukan  kriteria  dari  jenis  bantuan  sosial, menentukan rule, melakukan  perhitungan  pada Certainty Factor, dan memperoleh hasil.
Untuk memperoleh metode yang terbaik dalam menentukan klasifikasi  penentuan  penerima  bantuan  sosial  KLJ,  KPDJ dan KAJ dilakukan membandingkan tiga model yaitu model sistem  pakar  menggunakan Certainty  Factor dan menggunakan machine  learning menggunakan    metode Naïve Bayes dan Decision Tree . Berdasarkan hal tersebut di atas, maka    dapat dilakukan  menentukan model yang terbaik dan  dapat  membantu  Satuan  Pelaksana  Sosial  Kecamatan Cilincing  Jakarta  Utara,  DKI  Jakarta dalam  menentukan penerima bantuan sosial secara sistem.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  ini  maka  pada penelitian ini melakukan langkah-langkah penelitian mulai dari  pengumpulan  data,  pra-proses  data,  pengolahan  data, pembuatan model, pengujian dan pembuatan aplikasi.
2.1  Metode  Pengumpulan  Data,  Instrumen  Penelitian,  dan Metode Pengujian
Data jenis bantuan sosial ini diperoleh melalui wawancara dengan  Kepala  Satuan  Pelaksana  Sosial  Kecamatan Cilincing.  Wawancara  dilakukan  bertujuan  mengetahui permasalahan terkait kesulitan dalam menentukan penerima dan  distribusi  bantuan  sosial  di  daerah  tersebut  sehingga
129 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 8 No. 2 Desember 2022
dari hasil wawancara diperoleh data peserta penerima KLJ, KPDJ dan KAJ.
Data peserta penerima KLJ, KPDJ dan KAJ yang diperoleh berbentuk tabular. Data yang digunakan sebanyak 100 data penerima  KLJ,  KPDJ  dan  KAJ.  Data  yang  diperoleh tersebut  sudah  dapat  ditentukan  fitur-fitur  sebagai  syarat atau  kriteria  penerima  yang  digunakan  memiliki  tipe  data numerik dan nominal seperti pada Tabel 1 dan jenis bantuan sosial terdapat pada Tabel 2
Tabel 1. Kriteria dan Tipe Data Penerima Bantuan Sosial
No Fitur Jenis Data 1. Umur Numerik 2. DTKS Nominal 3. Hasil Verifikasi Pendamsos Nominal 4. Penyandang Disabilitas atau tidak Nominal 5. BUMN/PNS/TNI/POLRI/Anggota DPR/DPRD Nominal 6. Rumah Tangga Memiliki Mobil Nominal
7. Tanah/Lahan dengan NJOP 1 Miliar Nominal 8. Rata-rata Penghasilan Numerik
Tabel 2. Jenis Bantuan Sosial
No.
Jenis Bantuan Sosial 1. Kartu  Lansia    Jakarta (KLJ)
2. Kartu Penyandang Disabilitas Jakarta (KPDJ)
3. Kartu Anak Jakarta (KAJ)
Pada Tabel 3 terdapat syarat atau kriteria penerima bantuan sosial  baik  KLJ,  KPDJ  dan  KAJ.  Untuk  KLJ  dan  KAJ prioritas penentu adalah fitur umur.
Tabel 3. Kriteria Penerima Bantuan Sosial
No Jenis
Bantuan Sosial Kriteria 1. Kartu Lansia Jakarta (KLJ) - Warga lansia yang berumur ≥ 60 tahun
- Dalam Status Ekonomi terendah dan terdaftar dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS).
- Hasil verifikasi dari  pendamping sosial (pemdamsos) Kelurahan.
- Tidak memiliki mobil
- Tidak ada anggota PNS/TNI/POLRI/DPR/
DPRD -
Tidak memiliki tanah/lahan (dengan
NJOP 1 Miliar)
- Penghasilan ≤ Rp 2.000.000.
No Jenis Bantuan Sosial Kriteria 2. Kartu Penyanda ng Disabilita s Jakarta (KPDJ) - Dalam Status Ekonomi terendah dan terdaftar dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS).
- Penyandang disabilitas  dari keluarga prasejahtera.
- Hasil verifikasi dari pendamping sosial (pendamsos) Kelurahan
- Tidak memiliki mobil
- Tidak ada anggota PNS/TNI/POLRI/DPR/
DPRD - Tidak memiliki tanah/lahan (dengan NJOP 1
Miliar)
- Penghasilan ≤ Rp 2.000.000. 3. Kartu Anak Jakarta (KAJ) - Anak usia dini berusia 0-6 tahun - Dalam Status Ekonomi terendah dan terdaftar dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS)
- Hasil verifikasi dari pendamping sosial (pendamsos) Kelurahan
- Tidak memiliki mobil
- Tidak ada anggota PNS/TNI/POLRI/DPR/ DPRD
- Tidak memiliki tanah/lahan (dengan
NJOP 1 Miliar
- Penghasilan orang tua ≤ Rp 2.000.000.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan  dalam  penelitian  ini  dimulai  dari  pengumpulan data,  menelaah  data,  pra-proses  data,  pembuatan  model, pengujian  model  dan  pembuatan  aplikasi,  seperti  pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1 dijelaskan tahapan-tahapan penelitian yang terdiri dari :
a. Pengumpulan data Tahap  ini  dilakukan  wawancara  langsung  kepada Kepala  Satuan  Pelaksana  Sosial  Kecamatan  Cilincing Jakarta  Utara.  Hasil  wawancara  diperoleh  informasi terkait 100 responden penerima bantuan sosial.
b. Data Data yang diperoleh sudah berupa data tabular dengan fitur-fitur atau variabel seperti pada Tabel 1 dan Tabel 2.
c. Pra-proses Data
Setelah  memperoleh  data  maka  tahap  berikutnya menelaah  data  berupa  pengecekan  terhadap  fitur-fitur apakah  terdapat  data mising  value ,  tipe  data  fitur  dan pengecekan  distribusi  sebaran  data  agar  tidak
mempengaruhi performa model. Dari telaah data tidak ditemukan  data mising ,  semua  baris  terisi  data kemudian  sebaran  data  juga  ditemukan  distribusi normal seperti pada Gambar 2. [7]
Gambar 2. Telaah Data
d. Pembuatan Model
Model  pertama  menggunakan  sistem  pakar  yaitu menggunakan Certainty  Factor (CF),  model  kedua menggunakan klasifikasi Naïve Bayes dan model ketiga menggunakan Decision Tree .
1. Certainty Factor (CF)
Untuk  CF  dibutuhkan  pembobotan  oleh  pakar  terkait penentuan tingkat keyakinan variabel atau fitur tersebut sebagai  penentu  dalam  penentuan  penerima  bantuan sosial.  Pembobotan  dilakukan  oleh  Kepala  Satuan Pelaksana  Sosial  Kecamatan  Cilincing  Jakarta  Utara dengan hasil seperti pada Tabel 4. [8]
Tabel 4. Bobot CF No Jenis Bantuan
Sosial
Kriteria Bobot 1. Kartu Lansia Jakarta  (KLJ) - Warga lansia yang berumur ≥ 60 tahun 0,8 - Dalam Status Ekonomi terendah dan  terdaftar dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS). 0,6 - Hasil verifikasi dari pendamping sosial
(pemdamsos) Kelurahan
0,4
- Tidak memiliki mobil
0,6
- Ada anggota PNS/TNI/POLRI/DPR/ DPRD 0,2 - Tidak memiliki tanah/lahan (dengan NJOP 1 Miliar)
0,6
- Penghasilan ≤ Rp 2.000.000 0,8
No Jenis Bantuan Sosial Kriteria Bobot 2. Kartu Penyanda ng Disabilita s Jakarta (KPDJ) - Dalam Status Ekonomi terendah dan terdaftar dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS). 0,6
- Penyandang disabilitas  dari keluarga prasejahtera. 1,0 - Hasil verifikasi dari pendamping sosial (pendamsos) Kelurahan 0,6 - Tidak memiliki mobil 0,6 - Anggota PNS/TNI/POLRI/DPR/ DPRD 0,2 - Tidak memiliki tanah/lahan (dengan NJOP 1 Miliar) 0,6 - Penghasilan ≤ Rp 2.000.000. 0,8 3. Kartu Anak Jakarta (KAJ) - Anak usia dini berusia 0-6 tahun 1,0 - Dalam Status Ekonomi terendah dan terdaftar dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) 0,6 - Hasil verifikasi dari pendamping sosial (pendamsos) Kelurahan 0,4 - Tidak memiliki mobil 0,6 - Anggota PNS/TNI/POLRI/DPR/ DPRD 0,2 - Tidak memiliki tanah/lahan (dengan NJOP 1 Miliar 0,6 - Penghasilan orangtua ≤ Rp 2.000.000 0,8
Kemudian  langkah  berikutnya  pemberian  kode  fitur untuk penentuan rules seperti pada Tabel 5.
Tabel 5 .  Kode Fitur
Kode Fitur A1 Warga yang berumur ≥60 Tahun A2 Terdaftar  dalam Data Terpadu Kesejahteraan A3 Hasil  verifikasi  dari  pendamping  sosial
(pendamsos) Kelurahan
A4 Tidak Memiliki mobil A5 Anggota PNS/TNI/POLRI/DPR/DPRD A6 Tidak memiliki tanah/lahan (dengan NJOP 1
Miliar)
A7 Berpenghasilan ≤2.000.000. A8 Penyandang Disabilitas A9 Anak yang berusia 0-6 Tahun
Rule 1 : IF  A1  AND  A2  AND  A3  AND  A4  AND  A5

## AND A6 AND A7 THEN B1
Rule 2  :  IF  A2  AND A3  AND A4  AND  A5  AND A6 AND A7 AND A8 THEN B2
Rule 3 : IF  A2  AND  A3  AND  A4  AND  A5  AND  A6 AND A7 AND A9 THEN B3
Sehingga  derajat  ketidakyakinan  terhadap  eviden diperoleh sebagai berikut,
𝐶𝐹(𝐻)𝐾𝐿𝐽 = IF A1 {CF  = 0.8} AND A2 {CF
= 0,6} AND A3 {CF = 0.4} AND A4 {CF = 0.6} AND A5 {CF  = 0.2} AND A6 {CF = 0.6} AND A7 {CF  =  0.8} THEN B1 {CF = 0.75}
𝐶𝐹( 𝐻)𝐾𝐿𝐽 = min{0,8 0,6 0,4 0,6 0,2 0,6 0,8} 𝑥 0,75
𝐶𝐹(𝐻)𝐾𝐿𝐽 = 0,2 𝑥 0,75 𝐶𝐹(𝐻)𝐾𝐿𝐽 = 0,15
𝐶𝐹(𝐻)𝐾𝑃𝐷𝐽 = IF A2 {CF  = 0.6} AND A3 {CF
= 0,4} AND A4 {CF = 0.6} AND A5 {CF
=  0.2} AND A6 {CF  = 0.6} AND A7 {CF
= 0.8} AND A8 {CF  =  1,0} THEN B1 {CF
= 0.70}
𝐶𝐹(𝐻)𝐾𝑃𝐷𝐽 = min{0,6 0,4 0,6 0,2 0,6 0,8  1,0} 𝑥 0,70 𝐶𝐹( 𝐻)𝐾𝑃𝐷𝐽 = 0,14
𝐶𝐹(𝐻)𝐾𝐴𝐽 = IF A9 {CF  = 0.4} AND A2 {CF = 0,6} AND A3 {CF = 0.4} AND A4 {CF = 0.6} AND A5 {CF  = 0.2} AND A6 {CF = 0.6} AND A7 {CF  =  0.8} THEN B1 {CF = 0.65}
𝐶𝐹(𝐻)𝐾𝐴𝐽 = min{0,4 0,6 0,4 0,6 0,2 0,6 0,8} 𝑥 0,65 𝐶𝐹(𝐻)𝐾𝐴𝐽 = 0,13
Sehingga diperoleh nilai ketidakyakinan terhadap fakta sangat kecil sekali yaitu untuk KLJ = 0,15, KPDJ = 0,14 dan KAJ = 0,13.

## 2. Naïve Bayes
Perancangan  model  klasifikasi  dengan  Naïve  Bayes menggunakan perangkat Rapid Miner dengan
memanfaatkan  menu Auto  Model sehingga  mengikuti langkah-langkah seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Auto Model untuk Naïve Bayes
Pada Gambar 3 dimulai dengan Load Data yaitu input dataset bantuan sosial kemudian dilakukan Select Task untuk  menyeleksi  atribut  yang  tidak  digunakan  yaitu atribut  No  dan  Nama.  Pada  tahap Prepare  Target dilakukan  penentuan  label  kelas  atau  fitur  target  yaitu fitur Jenis Bantuan Sosial dengan kelas terdiri dari kelas KLJ,  KPDJ  dan  KAJ.  Tahap  berikutnya Select  Inputs untuk  memilih  fitur-fitur  latih  yang  memiliki  korelasi terhadap  fitur  target.  Setelah  persiapan  pra-proses tersebut  maka  tahap  berikutnya  memilih  metode klasifikasi yaitu memilih metode Naïve Bayes , sehingga diperoleh tahap-tahapan model pembuatan Naïve Bayes dapat dilihat pada Gambar 4. [9][10]
132 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 8 No. 2 Desember 2022
Pada  Gambar  4  dalam  proses  pembuatan  model Naïve Bayes secara Auto Model maka dibutuhkan 12 tahapan dimulai  dari  mengambil dataset kemudian  dilakukan dilakukan validasi dataset sebelum dilakukan perhitungan Naïve  Bayes .  Pada  validasi dataset ini terdapat proses split data untuk membagi data latih dan data uji yaitu membagi 60% data latih dan 40% data uji.
3. Decision Tree
Perancangan model dengan Decision Tree hampir sama dengan langkah Naïve Bayes pada Gambar 3 hanya pada
tahap Model  Types memilih  metode Decision  Tree . Setelah menentukan fitur target yaitu fitur Jenis Bantuan Sosial  dengan output klasifikasi  KLJ,  KPDJ  dan  KAJ [11].  Kemudian  dihitung  pembobotan  fitur-fitur  latih dengan metode information gain untuk penentuan root tree dengan  hasil  pembobotan  seperti  pada  Gambar  5 dengan  fitur  Umur  menjadi  fitur  penentu  dalam model yaitu  dengan  bobot  0,207.  Algoritma  yang  digunakan adalah C4.5, kemudian berikutnya dilakukan pembagian data menjadi data latih dan data uji dengan pembagian 80% data latih dan 20% data uji. [12][13]
Gambar 5. Pembobotan Decision Tree
Gambar 6. Tahapan Perancangan Model Decision Tree
Perancangan  model  menggunakan  metode Decision Tree menggunakan perangkat Rapid  Miner menu Auto Model dapat dilihat langkah-langkahnya pada Gambar 6.
Pada  Gambar  6  dimulai  dengan input  dataset yang diperoleh  dari  Kelurahan  yang  terdiri  dari  11  kolom dengan  fitur  yaitu  no,  nama  lengkap,  umur,  memiliki mobil,  rata-rata  penghasilan,    penyandang  disabilitas, jenis bantuan, hasil verifikasi pendamsos, DTKS, PNS, tanah/lahan. Dataset ini terdiri dari 100 responden yang mengisi sesuai kriteria pertanyaan.
Tahap  berikutnya  adalah  seleksi  atribut  yaitu  untuk menghilangkan  fitur  yang  tidak  digunakan  atau  tidak berhubungan  dengan  pembentukan  model.  Fitur  yang dihilangkan  adalah  fitur  no  dan  nama  karena  sifatnya unik dan tidak bisa diklasifikasikan.
Setelah seleksi atribut atau fitur maka tahap berikutnya set role untuk pelabelan dengan menentukan fitur target klasifikasi  yaitu  terpilih  fitur  Jenis  Bantuan  yang terdapat 3 kelas yaitu KLJ, KPDJ dan KAJ.
Tahap  berikutnya  adalah split  data untuk  pembagian data set sebagai data latih dan data uji. Pembagian data menggunakan komposisi 80% untuk data latih dan 20% untuk  data  uji.  Kemudian  tahap  akhir  dari  pembuatan model  adalah  menggunakan  metode  decision  tree dengan parameter information gain .
e. Pengujian Model
Setelah  pembuatan  model  maka  dilakukan  pengujian terhadap  model  baik  terhadap  CF, Naïve  Bayes dan Decision Tree .
133 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 8 No. 2 Desember 2022

## 1. Certainty Factor
Pada CF akan diuji tingkat keyakinan (E) menggunakan input dari pengguna sebagai contoh :
Pengguna meng- input kriteria  A1  AND  A6  AND  A7 Kemudian  dilakukan  pengujian  menggunakan  formula a. Input yang sama dengan kriteria KLJ
𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹6) = CF1 + CF6(1 − CF1) 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹6) = 0,8 + 0,6(1 − 0,8) 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹6) = 0,8 + 0,12 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹6) = 0,92
𝐶𝐹𝑡( 𝐶𝐹𝑐, 𝐶𝐹7) = CFc + CF7(1 − CFc) 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹7) = 0,92 + 0,8(1 − 0,92) 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹7) = 0,92 + 0,064 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹7) = 0,984
b. Input yang sama dengan kriteria KPDJ
𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹6) = CF1 + CF6(1 − CF1) 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹6) = 0,0 + 0,6(1 − 0,0) 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹6) = 0,0 + 0,6 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹6) = 0,6
𝐶𝐹𝑡( 𝐶𝐹𝑐, 𝐶𝐹7) = CFc + CF7(1 − CFc) 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹7) = 0,6 + 0,8(1 − 0,6) 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹7) = 0,6 + 0,32 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹7) = 0,92
c. Input yang sama dengan kriteria KAJ
𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹6) = CF1 + CF6(1 − CF1) 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹6) = 0,0 + 0,6(1 − 0,0)
𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹6) = 0,0 + 0,6
𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹6) = 0,6
𝐶𝐹𝑡( 𝐶𝐹𝑐, 𝐶𝐹7) = CFc + CF7(1 − CFc) 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹7) = 0,6 + 0,8(1 − 0,6) 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹7) = 0,6 + 0,32 𝐶𝐹𝑐( 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹7) = 0,92
Sehingga  diperoleh  tingkat  keyakinan  atau  akurasi berdasarkan inputan pengguna bahwa 0,984 atau 98,4% adalah penerima KLJ.

## 2. Naïve Bayes
Pengujian  performa  model  pada  Naïve  Bayes menggunakan confussion  matrix dengan  hasil  pada Gambar  7  yaitu  tingkat  presisi  KLJ  dan  KAJ  sangat baik  yaitu  100%  artinya  bahwa  model  dengan  input oleh pengguna dapat tepat menentukan klasifikasi jenis bantuannya.  Untuk  KPDJ  hanya  memiliki  presisi 85,71%  dengan  makna  bahwa  masih  terdapat  salah prediksi kelas dari input data yang diuji. Untuk recall kelas KLJ dan KPDJ bernilai 100% artinya bahwa data uji  tepat  sesuai  kelas  yang  diprediksi  oleh  model  dan untuk  kelas  KAJ recall 77,78%  artinya  dari  9  data hanya  7  yang  tepat  sesuai  prediksi  model.  Hasil  uji performa  akurasi  model  secara  keseluruhan  adalah 93,3% seperti pada Gambar 8. [14]
Gambar 7. Pengujian Performa Model Naïve Bayes
Gambar 8. Hasil Akurasi Performa Model Naïve Bayes
3. Decision Tree
Pengujian  performa  model Decision  Tree menggunakan confusion  matrix dengan  hasil  performa  seperti  pada Gambar 9 yaitu sama dengan hasil pada Naïve Bayes dengan
tingkat presisi KLJ dan KAJ sangat baik yaitu 100% artinya bahwa  model  dengan input oleh  pengguna  dapat  tepat menentukan  klasifikasi  jenis  bantuannya.  Untuk  KPDJ hanya memiliki presisi 85,71%. Untuk recall kelas KLJ dan KPDJ  bernilai  100%  artinya  bahwa  data  uji  tepat  sesuai
134 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 8 No. 2 Desember 2022
kelas  yang  diprediksi  oleh  model  dan  untuk  kelas  KAJ recall 77,78% artinya dari 9 data hanya 7 yang tepat sesuai
prediksi  model.  Hasil  uji  performa  akurasi  model  secara keseluruhan adalah 93,3% seperti pada Gambar 10.
Gambar 9. Pengujian Performa Model Decision Tree
Gambar 10. Hasil Akurasi Performa Model Decision Tree
Gambar 11. Tampilan Aplikasi Berbasis Web
f. Pembuatan aplikasi
Setelah  membuat  model  tahap  berikutnya  adalah deployment dengan  merancang  luaran  dari  model berupa  aplikasi  berbasis  web  dengan  pemrograman PHP. Hasil tampilan dari aplikasi seperti pada Gambar 11. [15]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perbandingan dari tiga model yaitu Certainty Factor, Naïve Bayes dan Decision maka diperoleh performa akurasi dari masing-masing model seperti Tabel  6.
Tabel 6. Perbandingan Hasil Performa Akurasi
Certainty Factor Naïve Bayes Decision Tree Akurasi 98,4% 93,3% 93,3%
Pada  Tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  hasil  akurasi  performa model  yang  paling  baik  adalah Certainty  Factor yaitu 98,4%. Hanya saya model CF bergantung kepada intervensi pakar  dalam  menentukan  bobot  fitur  apa  yang  paling penting dalam kriteria yang ada. Berdasarkan Tabel 3 maka
dapat  dilihat  bahwa  memang  faktor  utama  pembeda  dari penerima bantuan sosial adalah umur untuk KLJ yaitu umur lebih  besar  dan  sama  dengan  60  tahun,  sedangkan  untuk KAJ  umur  0-6  tahun.  Untuk  KPDJ  menjadi  syarat  utama adalah  penyandang  disabilitas.  Sehingga  berdasarkan  fitur penentu  ini  mengakibatkan  tingkat  akurasi  dari  model  CF adalah 98,4%.
Untuk model Naïve Bayes dan Decision Tree menghasilkan performa model yang sama yaitu 93,3% sehingga model ini juga  baik  untuk  penentuan  klasifikasi  tanpa  intervensi pakar,  cukup  dari  data  yang  sudah  divalidasi  oleh  yang berwewenang.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  tujuan  bahwa  mencari  model  terbaik menggunakan metode machine learning untuk menentukan penerima  bantuan  sosial  yaitu  KLJ,  KPDJ  dan  KAJ berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan oleh pemerintah.  Diperoleh  hasil  performa  akurasi  yang  baik adalah sistem pakar dengan metode CF yaitu 98,4%.
Jika tidak ingin melibatkan pakar maka dapan menggunakan model Naïve Bayes , walaupun tingkat akurasi sama dengan Decision  Tree tapi  waktu  proses  lebih  cepat  untuk Naïve Bayes yaitu 427 ms sedangkan waktu proses Decision Tree 605 ms.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kepala  Satuan Pelaksana  Sosial  Kecamatan  Cilincing  Jakarta  Utara,  DKI Jakarta.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. P. Gratia, P. Issak Benyamin, Y. Sumarno, dan V.  Wariki,  “Pengembangan  Model  Pendidikan Agama Kristen Bagi Anak Korban Kemiskinan,” J. Ecodunamika , vol. 3, no. 1, hal. 1, 2020.
[2] D.  Ardiansyah,  W.  Suharso,  dan  G.  I.  Marthasari, “Analisis  Penerima  Bantuan  Sosial  menggunakan Bayesian Belief Network,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, hal. 506–513, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.447.
[3] P.  D.  Pergub  DKI  Jakarta,  “Gubernur  Daerah Khusus Ibukota Jakarta,” vol. 2019, no. 93, hal. 9– 11, 2021.
[4] A.  Damuri,  U.  Riyanto,  H.  Rusdianto,  dan  M. Aminudin,  “Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,” J.  Ris. Komput. ,  vol.  8,  no.  6,  hal.  219–225,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[5] L. Qadrini, A. Seppewali, dan A. Aina, “Decision Tree  dan  Adaboost  Pada  Klasifikasi  Penerima Program Bantuan Sosial,” J. Inov. Penelit. , vol. 2, no. 7, hal. 1959–1966, 2021.
[6] H.  Jamaludin,  “Aplikasi  Metode  Certainty  Factor Pada  Pengembangan  Sistem  Pengklasifikasi  Anak Berkebutuhan  Khusus,”  vol.  03,  hal.  132–143, 2013.
[7] J. P. Jiawei Han, Micheline Kamber, Data Mining :
Concepts  and  Technicques ,  3rd  Edition.  Morgan Kaufmann, 2012.
[8] A.  Sucipto,  Y.  Fernando,  R.  I.  Borman,  dan  N. Mahmuda,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J. Ilm.  FIFO ,  vol.  10,  no.  2,  hal.  18,  2019,  doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[9] D. Novianti, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada  Data  Set  Hepatitis  Menggunakan  Rapid Miner,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 21, no. 1, hal. 49–54, 2019, doi: 10.31294/p.v21i1.4979.
[10] D.  Wilandini  dan  Purwnatoro,  “Penerapan Algoritma Naive Bayes Dalam Mengklasifikasikan Media  Sosial  Untuk  Mengamati  Trend  Kuliner,” vol. 8, no.  1,  hal.  31–39, 2022,  [Daring].  Tersedia pada: https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt.
[11] F. J. Kaunang, “Penerapan Algoritma J48 Decision Tree  Untuk  Analisis  Tingkat  Kemiskinan  di Indonesia,” CogITo Smart J. , vol. 4, no. 2, hal. 348, 2019, doi: 10.31154/cogito.v4i2.141.348-357.
[12] V.  Podgorelec  dan  M.  Zorman,  “Decision  Tree Learning,”  in Encyclopedia  of  Complexity  and Systems Science , 2015.
[13] R.  K.  Amin,  Indwiarti,  dan  Y.  Sibaroni, “Implementasi  Klasifikasi  Decision  Tree  Dengan Algoritma  C4  .  5  Dalam  Pengambilan  Keputusan Permohonan  Kredit  Oleh  Debitur,” e-Proceeding Eng. , vol. 2, no. 1, 2015.
[14] S.  Visa,  B.  Ramsay,  A.  Ralescu,  dan  E.  Van  der Knaap, “Edited by  Sofia  Visa, Atsushi Inoue, and Anca Ralescu,” in Maics , 2011, vol. 710, hal. 120– 127.
[15] M.  T.  Prihandoyo,  “Unified  Modeling  Language (UML)  Model  Untuk  Pengembangan  Sistem Informasi Akademik Berbasis Web,” J.  Inform.  J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 1, hal. 126–129, 2018.