## PENERAPAN DEEP LEARNING MODEL RANDOM FOREST UNTUK PREDIKSI PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH)
Dindin Haidar 1 , Bambang Irawan 2 , Agus Bahtiar 3 1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon haidar.dindin123@gmail.com

## ABSTRAK
Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan inisiatif pemerintah Indonesia untuk memberikan dukungan kepada Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM). Dalam konteks globalisasi dan kemajuan teknologi  informasi, optimalisasi  teknologi,  terutama  pembelajaran  mesin,  menjadi  krusial  dalam  memecahkan  tantangan  prediksi penerima  Bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH).  Dalam  implementasi  PKH  di  Kabupaten  Kuningan, terdapat  permasalahan  dalam  penentuan  penerima  manfaat  yang  disebabkan  oleh  ketidakakuratan  dan kebingungan  dalam  sistem  seleksi  manual  yang  sudah  ketinggalan  zaman.  Penelitian  ini  bertujuan mengembangkan  model  prediksi  menggunakan  pendekatan  Machine  Learning,  dengan  fokus  pada  algoritma Random  Forest.  Data  historis  terkait  program  PKH,  seperti  nominal  bantuan,  status  sosial-ekonomi,  jumlah anggota  keluarga,  jenis  penyaluran  bantuan,  dan  karakteristik  demografi,  diolah  untuk  membangun  model prediksi. Dengan menggunakan data penerimaan bantuan PKH tahun 2023 di Kabupaten Kuningan 44.690 data, model ini mencapai ROC AUC akurasi sekitar 96%, dengan akurasi Random Forest sekitar 98,9%, dan Decision Tree  sekitar  98%.  Penelitian  ini  sebagai  respons  terhadap  ketidakakuratan  dalam  penentuan  penerima  manfaat PKH  dan  kesenjangan  administratif  di  tingkat  daerah.  Hasilnya  diharapkan  memberikan  kontribusi  signifikan dalam  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi  program  bantuan  sosial,  sesuai  dengan  tujuan  pemerintah  untuk mengurangi  kemiskinan  dan  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  berpenghasilan  rendah.  Kesimpulan  ini diharapkan dapat memberikan wawasan baru dalam literatur mengenai peningkatan efektivitas program bantuan sosial dalam konteks administratif daerah.
Kata kunci: Program Keluarga Harapan, Prediksi, Random Forest, Machine Learning.

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  globalisasi  dan  pesatnya  perkembangan bidang teknologi informasi, teknologi informasi telah menjadi basis perubahan sosial, ekonomi, dan budaya di  seluruh  dunia.  Perkembangan  teknologi  informasi telah  memberikan  dampak  yang  signifikan  terhadap berbagai  aspek  kehidupan  manusia,  antara  lain perkembangan  teknologi,  perubahan  model  bisnis, inovasi di bidang pendidikan, dan perubahan interaksi sosial. Kemiskinan merupakan hal yang umum terjadi di negara-negara berkembang dan merupakan masalah yang  sulit  dipecahkan.  Pemerintah  memainkan  peran yang  sangat  penting  dalam  konteks  ini,  namun seringkali  mereka  cenderung  berfokus  pada  wilayah perkotaan,  sehingga  mengakibatkan  peningkatan kesenjangan  sosial  di  tempat  lain.  Fenomena  ini menunjukkan  semakin  perlunya  pendekatan  inovatif dalam  pengelolaan  dan  pemanfaatan  data  dan teknologi  informasi  dalam  berbagai  aspek  kehidupan manusia.
Dalam  situasi  seperti  ini,  masalah  yang  muncul adalah bagaimana mengoptimalkan teknologi informasi,  khususnya  metode  pembelajaran  mesin, untuk  menyelesaikan  masalah  yang  muncul  saat memprediksi  penerima  Bantuan  Program  Keluarga Harapan  (PKH).  Meskipun  tujuan  utama  program adalah  untuk  membantu  kelompok  masyarakat  yang membutuhkan,  penentuan  penerima  yang  efektif  dan akurat merupakan masalah penting dalam
pelaksanaannya. Program-program  ini sangat penting untuk  mendukung  kesejahteraan  sosial  dan  ekonomi masyarakat, jadi penting untuk mengatasi masalah ini. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi dan  mengklasifikasikan  data  dari  populasi  penerima bantuan  PKH  di  Kabupaten  Kuningan.  Untuk mencapai  tujuan  ini,  penelitian  ini  menggunakan teknik data mining dan metode Random Forest. Dalam penelitian  ini,  algoritma  yang  digunakan  model Random Forest, RapidMiner serta Python sebagai alat bantu untuk menemukan nilai yang akurat. Salah satu masalah  yang  dihadapi  adanya  ketidaktepatan  dalam memilih penerima bantuan PKH menyebabkan banyak masyarakat  yang  benar-benar  membutuhkan  bantuan menjadi  terabaikan  dan  belum  adanya  sistem  atau model prediksi di Dinas Sosial Kuningan.
Berdasarkan  referensi  dari  beberapa  penilitian terdahulu  yang  terkait  topik  mengenai  program keluarga  harapan  [1]  dengan  penelitian  klasifikasi penentuan  penerima  manfaat  Program  Keluarga Harapan  (PKH)  dengan  menggunakan  algoritma  C5 mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan  penerima  PKH.  Sistem  seleksi  manual yang  ada  saat  ini  dan  data  yang  sudah  ketinggalan zaman telah menyebabkan kebingungan dan ketidakakuratan  dalam  mengidentifikasi  penerima manfaat  yang  layak.  Sebuah  studi  mengenai  prediksi [2]  Pendeketan  Deep  learning  dalam  Memprediksi Penerima Program PKH menerapkan model
pembelajaran  mesin  untuk  memprediksi  keluarga menerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH). Penelitian  mengenai  model  Random  Forest  yang dilakukan  oleh  [3]  Prediksi  Kemungkinan  Diabetes pada Tahap Awal Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random  Forest  mengembangkan  model  yang  dapat memprediksi kemungkinan terjadinya penyakit diabetes  pada  tahap  pertama  dengan  menggunakan klasifikasi  Random  Forest.  Metode  Random  Forest adalah  sebuah  teknik  dalam  machine  learning  yang menggabungkan  metode Bagging dan Random  Sub Spaces.
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  utama  untuk mengembangkan model prediksi yang dapat mengklasifikasikan dan memprediksi penerima bantuan  PKH.  Penelitian  ini  juga  penting  karena mengisi  celah  dalam  literatur  mengenai  berbagai program bantuan, yang dapat meningkatkan efektivitas  penentuan  penerima  manfaat  dalam konteks  administratif  daerah  seperti  Dinas  Sosial Kabupaten  Kuningan.  Oleh  karena  itu,  tujuan  dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas  dalam  menentukan  kelayakan  penerimaan bantuan sosial dari masyarakat berpenghasilan rendah serta membantu mengatasi masalah ketepatan sasaran dalam penyediaan bantuan oleh pemerintah. Penelitian ini  menggunakan  metode  pembelajaran  mesin  untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas dalam penyediaan  bantuan  sosial  kepada  masyarakat berpenghasilan rendah. Selain itu, penelitian ini dapat membantu  kebijakan  bantuan  sosial  pemerintah  dan dapat  mempercepat  distribusi  manfaat  kepada kelompok masyarakat yang paling membutuhkan.
Penelitian ini menggunakan atau mengintegrasikan teknik pembelajaran mesin, khususnya algoritma Random Forest, untuk mengolah data  historis  terkait  program  PKH.  Faktor-faktor seperti  data  nominal  bantuan,  status  sosial  ekonomi, jumlah anggota keluarga, dan karakteristik demografi dianggap  sebagai  karakteristik  yang  relevan  ketika mengembangkan  model  prediktif.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  mengambil  pendekatan  holistik  untuk mengatasi  tantangan  dalam  menentukan  penerima manfaat  program  bantuan.  Implementasi  model  ini dilakukan  dengan  bantuan  alat  Rapidminer  atau Python  yang  membantu  menemukan  nilai  pasti. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi alokasi penerima bantuan Program Keluarga Harapan. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam menentukan kelayakan penerimaan bantuan sosial bagi masyarakat berpenghasilan  rendah  dan  membantu  mengatasi permasalahan  penargetan  dalam  pemberian  bantuan pemerintah.  Random  Forest  mempunyai  beberapa kelebihannya  menjadi  salah  satu  algoritma  populer dalam Deep Learning. Kelebihan utamanya mengatasi overfitting,  Random  Forest  bisa  mengatasi  masalah overfitting  yang  sering  terjadi  dalam  model  deep learning.
Jika penelitian ini berhasil, harapannya hasilnya bisa  memberikan  solusi  pada  bidang  ilmu  komputer dan program bantuan sosial. Penelitian ini diharapkan dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam mengenai  potensi  teknologi  informasi,  khususnya pembelajaran  mesin,  untuk  mendukung  kebijakan sosial ekonomi. Temuan-temuan ini dapat memberikan  kontribusi  penting  bagi  pengembangan metode pengelompokan yang lebih efisien dan akurat, tidak  hanya  dalam  konteks  kesejahteraan  sosial, namun  juga  dalam  berbagai  bidang  lain  yang memerlukan  analisis  data.  Hasil  penelitian  ini diharapkan  dapat  menjadi  acuan  pengambilan keputusan oleh pemangku kepentingan terkait alokasi sumber  daya  untuk  layanan  kesejahteraan  sosial. Diharapkan dengan menggunakan pendekatan inovatif ini,  program  PKH  akan  mampu  mencapai  tingkat akurasi  yang  lebih  tinggi  dalam  penentuan  penerima manfaat, sehingga meningkatkan kesejahteraan mereka yang berhak menerima manfaat dari program tersebut,  pengentasan  kemiskinan  akan  membaik. Penggunaan model Random Forest untuk memprediksi  keputusan  menerima  bantuan  melalui program  Keluarga  Harapan  merupakan  contoh bagaimana  teknologi  informasi  dapat  dimanfaatkan untuk meningkatkan kualitas hidup masyarakat secara keseluruhan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dapat memberikan  landasan  untuk  mengembangkan  solusi lebih lanjut dalam pengelolaan bantuan sosial.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian yang dilakukan oleh [4] dengan judul penelitian  “Peningkatan  Sistem  Prediksi  Bantuan Program  Keluarga  Harapan  Berbasis  Machine Learning/Deep  Learning”.  Penelitian  ini  membahas mengenai  penggunaan  teknologi  Big  Data  dan pembelajaran  mesin  (Machine  Learning)  dalam mengoptimalkan program Harapan Keluarga (PKH) di Kabupaten  Sidoarjo.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  mengurangi  penyalahgunaan  program  PKH dengan  menggunakan  pendekatan  pembelajaran mesin.
Penelitian yang dilakukan oleh [5] dengan judul penelitian  “E-PKH:  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Bantuan  Program  Keluarga  Harapan Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier”. Membahas mengenai pengembangan sistem penentuan bantuan PKH (Program Keluarga Harapan) di  Karanganyar  Gunung,  Candisari,  Semarang. Penelitian  tersebut  menggunakan  berbagai  metode penelitian,  antara  lain  pengumpulan  data,  metode pemecahan  masalah  seperti  analisis  tulang  ikan,  dan metode pengembangan perangkat lunak. Penelitian ini juga  menjelaskan  jenis  dan  sumber  data  yang digunakan,  seperti  data  primer  dan  sekunder,  serta proses  pengumpulan  data  melalui  wawancara  dan tinjauan pustaka.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6]  Judul penelitian  ini  adalah  "Penerapan  Data  Mining  untuk
Mengklasifikasikan  Penerima  Bantuan  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  di  Desa  Wae  Jare Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes".  Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk mengatasi kesulitan dalam mengklasifikasikan  antara  penerima  dan  bukan penerima bantuan PKH di Desa Wae Jare, Kecamatan Mbeliling,  Kabupaten  Manggarai  Barat  dengan menerapkan  metode  pengklasifikasian  menggunakan Naïve  Bayes.  PKH  atau  Program  Keluarga  Harapan adalah  program  penanggulangan  kemiskinan  yang diluncurkan oleh pemerintah Indonesia.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7]  judul penelitian  ini  adalah  "Perbandingan  Algoritma NBC, KNN ,  dan C4.5 Untuk  Klasifikasi  Penerima  Bantuan Program Keluarga Harapan". Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  membuat  model klasifikasi  yang paling tepat  dalam  mengklasifikasikan  data  calon  penerima bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  di Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi masalah  penyaluran  bantuan  PKH  yang  belum  tepat sasaran. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma  NBC  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 77,51%,  algoritma K-NN (K  =  3)  menghasilkan  nilai akurasi  sebesar  76,72%,  dan  algoritma C4.5 menghasilkan nilai akurasi sebesar 80,16%.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Terdapat  beberapa  tahapan  metode  penelitian berjumlah  8  tahapan.  Tahapan  tersebut  adalah pengumpulan  data,  praproes  data  pemisahan  data, pelatihan  model,  penggabungan  model,  evaluasi model, Prediksi; dan hasil analisis. Metode penelitian yang dilakukan pada penelitian  ini dapat dilihat pada gambar dan tabel.
Gambar 1. Metode penelitian
Dari  Gambar  1 tentang  metode  penelitian  dapat dijelaskan sebagai berikut; a. Pengumpulan Data Tahap  awal  ini  melibatkan  pemilihan  data  yang diperlukan sebelum memulai pencarian informasi . Data yang telah terpilih akan digunakan pada tahap selanjutnya  kumpulan  data  mentah  berupa  tabel yang dapat diolah lebih lanjut.
b. Praproses Data
Sebelum  memulai  data  mining,  langkah  awalnya adalah  membersihkan  data.  Tujuannya  adalah
membersihkan  data  dari  nilai  yang  hilang  atau anomali.  Menormalisasi  atau  mengubah  skala fitur-fitur  jika  diperlukan.  Memisahkan  data menjadi  atribut  (fitur)  dan  label  (kelas/target) kekonsistenan  data,  dan  memperbaiki  kesalahan seperti kesalahan pengetikan atau cetak.
c. Pemisahan Data Proses  ini  terlibat  dalam  mengubah  data  yang sudah  dipilih.  Membagi  dataset  menjadi  dua  set data:  set  data pelatihan ( training set ) dan set data pengujian ( testing set ).
d. Pelatihan Model Merupakan  tahap  dimana  membangun  sejumlah pohon keputusan (decision trees) menggunakan set data  pelatihan.  Setiap  pohon  dibangun  dengan memilih sampel acak dari set data pelatihan.
e. Penggabungan Model Merupakan  tahap  dimana  menggabungkan  hasil dari semua pohon keputusan  yang telah dibangun menjadi model Random Forest. Penggabungan ini dapat dilakukan dengan mengambil hasil mayoritas  dari  semua  pohon  (klasifikasi)  atau dengan mengambil rata-rata hasil (regresi).
f. Evaluasi Model Pola  informasi  yang  telah  diperoleh  dari  data menggunakan  model  Random  Forest  yang  telah dibangun  untuk  menguji  set  data  pengujian  yang terpisah.  Mengukur  kinerja model  dengan menggunakan  metrik  seperti  akurasi,  presisi, recall, F1-score, dan lainnya, tergantung pada jenis masalah (klasifikasi atau regresi).
g. Hasil Analisis Menganalisis  hasil  prediksi  dan  mengambil kesimpulan  dari  penelitian  yang  telah  di  uji  data dengan model random forest .

## 3.2. Random Forest
Random  Forest dapat  menghasilkan  model pohon  keputusan  yang  akurat,  namun  teknik  ini  juga dapat  menghasilkan  model  yang  kompleks  dan  sulit diinterpretasikan[8].  mengatasi  masalah  performansi dengan  menggunakan  metode Random  Forest .  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi  untuk film  'Star  Trek'  berkisar  60%  untuk  semua  metode yang  digunakan,  sedangkan  untuk  film  'Quantum  of Solace' nilai akurasi berada di atas 70% untuk metode Decision  Tree, Naïve  Bayes ,  dan Max-Entropy ,  dan sekitar 60%[9].
Gambar 2. Random Forest
Metode  Random  Forest  menghasilkan  sejumlah pohon  acak,  dan  kelas  yang  dihasilkan  terbentuk melalui proses klasifikasi yang dipilih dari kelas yang paling  umum  (modus)  yang  dihasilkan  oleh  pohon keputusan yang telah ada .

## 3.3. Sumber Data
Dalam  penelitian  ini,  sumber  data  yang digunakan  berasal  dari  data  penerima  Bantuan Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  diperoleh  dari Dinas Sosial Kabupaten Kuningan. Data ini termasuk informasi tentang nominal bantuan, nama desa, nama kecamatan,  kondisi  sosial  ekonomi  berdasarkan nominal bantuan, dan jenis penyaluran bantuan untuk memudahkan penyaluran penerima bantuan, penelitian ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang berharga  tentang  karakteristik  penerima  bantuan khususnya  di  Kabupaten  Kuningan,  yang  dapat menjadi  dasar  untuk  pengambilan  keputusan  yang lebih baik dalam pengembangan sistem inforasi. Data yang diambil adalah data pnerima bantuan PKH pada tahun 2023 bulan mei.

## 3.4. Split Data
Split data berguna untuk membagi data menjadi dua  bagian  atau  lebih  yaitu  data  latih  (training  data) dan  data  uji  (testing  data).  Hal  ini  sangat  penting dilakukan  karena  dalam  pemodelan  data  machine learning, model harus dibangun dan diuji dengan data yang berbeda. Data latih digunakan untuk membangun model, sementara data uji digunakan untuk mengevaluasi kinerja model.
Peneliti  membagi  data  menjadi  2  bagian,  yaitu model  A  dengan  perbandingan  90%  data  train:  10% data test, model B dengan perbadingan 80% data train: 20%  data  test.  Dengan  pembagian  beberapa  dataset yang berbeda akan didapatkan nilai ketepatan prediksi terbaik. Peneliti menggunakan teknik split data Cross- Validation  atau  biasa  dikenal  dengan  teknik  K-fold cross  Validation.  K-fold  Cross  Validation  yaitu metode  yang  membagi  dataset  menjadi  beberapa bagian,  lalu  menggunakan  beberapa  bagian  untuk training dan beberapa bagian untuk testing.

## 3.5. Teknik Pengumpulan Data
Langkah  dalam  teknik  pengumpulan  data meliputi:
a. Wawancara  dengan  kepala  sekertariat  PKH Kabupaten Kuningan untuk mengumpulkan informasi.
b. Wawancara kepada penanggung jawab data untuk mengumpulkan informasi  tambahan  tentang kondisi terbaru penerima bantuan.
c. Pengumpulan  data  sekunder  dari  catatan  Dinas Sosial  dan  sumber  data  lainnya  pada  website Kementrian Sosial.
Kemudian
untuk mengklasifikasikan  produksi  perikanan  budidaya menurut jenis  ikan unggulan, data yang diperoleh akan  diolah  berdasarkan  metode K-Means yang
mengambil  beberapa  nilai  atribut  yang  terdapat pada data tersebut.
3.6. Teknik Analisis Data
Analisis data melibatkan langkah-langkah sistematis  untuk  mengumpulkan  dan  mengatur informasi  dari  berbagai  sumber,  mengelompokkan data  ke  dalam  kategori,  menggambarkannya  dalam unit-unit yang relevan, menyusunnya secara keseluruhan,  mencari  pola,  menyoroti  informasi penting, menentukan fokus belajar, dan merangkumnya untuk mendapatkan pemahaman lebih dalam mengenai data yang akan diuji.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  penerima bantuan  Program  Keluarga  Harapan  di  Dinas  Sosial Kabupaten Kuningan dengan rentang data tahun 2023 bulan  mei  sebanyak  44.690  data  langsung  diambil langsung dari Dinas Sosial Kabupaten Kuningan.

## Gambar 3. Data PKH

## 4.2. Praproses Data
Pada tahapan data preprocessing proses pengolahan  data  menjadi  lebih  terstruktur  dari  data yang awalnya mentah. Tujuannya, untuk optimalisasi pemodelan machine  learning algoritma  dalam melakukan training dan evaluasi  model secara efisien [10]. Penelitian  ini melakukan tahapan preprocessing sebagai berikut:
1. Mengklasifikasikan kategori nilai nominal bantuan per-triwulan  berdasarkan  nominal  bantuan  pada dataset  akan ada perubahan pada  beberapa kolom berikut  kategori  info  bantuan  PKH  yang  diambil hanya katgeori per-triwulan dan beberapa tahap1- 2:

## Gambar 4. Kategori bantuan PKH
2. Mengecek dan menghapus nilai null. Pada dataset penelitian tidak terdapat nilai kosong, pada dataset terdapat  nilai non-null dengan  jumlah  sebagai berikut:
Gambar 5. Data info
dtypes:  int64(6),  object(5)  Setelah  pengecekan tidak  adanya  nilai  null  maka  pengecekan  tetap  harus dilakukan  sebagai optimalisasi pengembangan  model machine  learning. Menganalisis  kategori  tanggungan dari  hasil  analisis  nominal  bantuan  terhadap  kategori per-triwulan  dan  beberapa  data  masuk  ke  kategori tahap 1-2. Berikut gambar kode python:
Gambar 6. Pengkategorian nominal
Gambar 7. Pengkategorian PKH
Setelah  dilakukan  analisis  berikut  hasil  dari pengkategorian  data  nominal  bantuan  berdasarkan ketegori penerima bantuan PKH:
4.3. Pemisahan Data
Pembagian  data  untuk  model  A  dan  B  yang disebutkan  dalam  permasalahan  sebelumnya  dapat dihitung sebagai berikut: 1. Model A: 90% data train, 10% data test - Data train: 90% dari 44.690 = 40.221 - Data test: 10% dari 44.690 = 4.469 2. Model B: 80% data train, 20% data test - Data train: 80% dari 44.690 = 35.752 - Data test: 20% dari 44.690 = 8.938
Berikut  gambar  kode  pembagian  data  latih  dan data uji untuk Model A dan model B:
Gambar 8. Split data
Gambar 9. Hasil akurasi split data
Keduanya menunjukkan akurasi  yang  sangat tinggi.  Validasi silang K-fold  memberikan  skor  rata- rata  di  beberapa  pemisahan,  yang  menunjukkan stabilitas model dan konsistensi kinerja.
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np # Convert 'NOMINAL' column into a binary classification problem
median_nominal = data [ 'NOMINAL' ].median() data[ 'NOMINAL_above_median' ] = (data[ 'NOMINAL' ] > median_nominal).astype( int )
# Define the features and the target X = data[[ 'SMA' , 'SD' , 'SMP' , 'SMA' , 'LANSIA' , 'BALITA' ]] y = data[ 'NOMINAL_above_median' ] # Model A: 90% train data, 10% test data X_train_A, X_test_A, y_train_A, y_test_A = train_test_split(X, y, test_size= 0.1 , random_state= 42 ) rf_classifier_A = RandomForestClassifier(n_estimators= 100 , random_state= 42 ) rf_classifier_A.fit(X_train_A, y_train_A) accuracy_A = rf_classifier_A.score(X_test_A, y_test_A)
# Model B: 80% train data, 20% test data X_train_B, X_test_B, y_train_B, y_test_B = train_test_split(X, y, test_size= 0.2 , random_state= 42 )
rf_classifier_B =
RandomForestClassifier(n_estimators= 100 , random_state= 42 ) rf_classifier_B.fit(X_train_B, y_train_B) accuracy_B = rf_classifier_B.score(X_test_B, y_test_B)
# K-fold Cross Validation k_fold_scores = cross_val_score(rf_classifier_B, X, y, cv= 10 )
# Output the performance print ( 'Accuracy of Model A (90:10):' , accuracy_A) print ( 'Accuracy of Model B (80:20):' , accuracy_B) print ( 'Average K-fold Cross Validation Score:' , np.mean(k_fold_scores)) print ( 'Standard Deviation of K-fold Cross Validation Score:' , np.std(k_fold_scores))
Accuracy of Model A (90:10): 0.9966435444170956 Accuracy of Model B (80:20): 0.996755426269859 Average K-fold Cross Validation Score: 0.9973819646453345 Standard Deviation of K-fold Cross Validation Score: 0.001025658235521682
4.4. Pelatihan Model Membangun sejumlah pohon keputusan (decision  trees)  menggunakan  set  data  pelatihan. Setiap  pohon  dibangun  dengan  memilih  sampel  acak dari  set  data  pelatihan.  Setiap  pemilihan  split  pada setiap node pohon menggunakan subset acak dari fitur- fitur. Berikut gambar kodenya:
Gambar 10. Pelatihan model decion tree
Gambar 11. Visualisasi model decion tree
Model ini mencapai akurasi sempurna pada set pengujian  dan  akurasi  rata-rata  yang  sangat  tinggi  di seluruh  validasi  silang  K-fold,  yang  menunjukkan performa dan konsistensi yang kuat.

## 4.5. Penggabungan Model
Implementasi  Random  Forest  dan  penerapan Decision Tree beserta Bootstrap Sampling.
Gambar 12. Akurasi model random forest decion tree
Akurasi  rata-rata Random  Forest terhadap sampel bootstrap : 0,9998444842246588 Akurasi rata- rata Decision  Tree dibandingkan  sampel bootstrap : 0,999904900425151

## 4.6. Evaluasi Model
Mengukur akurasi model, metrik evaluasi yang digunakan adalah ROC AUC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve).
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score import numpy as np # Convert 'NOMINAL' column into a binary classification problem median_nominal = data [ 'NOMINAL' ].median() data[ 'NOMINAL_above_median' ] = (data[ 'NOMINAL' ] > median_nominal).astype( int ) # Define the features and the target X = data[[ 'SMA' , 'SD' , 'SMP' , 'SMA' , 'LANSIA' , 'BALITA' ]] y = data[ 'NOMINAL_above_median' ] # Split the data into training and testing sets for Model B (80:20) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size= 0.2 , random_state= 42 ) # Initialize the Decision Tree Classifier decision_tree = DecisionTreeClassifier(random_state= 42 ) # Perform K-fold Cross Validation k_fold_scores = cross_val_score(decision_tree, X, y, cv= 10 ) # Train the model decision_tree.fit(X_train, y_train)
# Evaluate the model accuracy = decision_tree.score(X_test, y_test)
# Output the performance print ( 'Accuracy of the Decision Tree Classifier:' , accuracy) print ( 'Average K-fold Cross Validation Score:' , np.mean(k_fold_scores)) print ( 'Standard Deviation of K-fold Cross Validation Score:' , np.std(k_fold_scores))
Accuracy of the Decision Tree Classifier: 0.996755426269859 Average K-fold Cross Validation Score: 0.9973819646453345
# Convert 'NOMINAL' column into a binary classification problem median_nominal = data [ 'NOMINAL' ].median() data[ 'NOMINAL_above_median' ] = (data[ 'NOMINAL' ] > median_nominal).astype( int ) # Define the features and the target X = data[[ 'SMA' , 'SD' , 'SMP' , 'SMA' , 'LANSIA' , 'BALITA' ]] y = data[ 'NOMINAL_above_median' ]
# Split the data into training and testing sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size= 0.2 , random_state= 42 ) # Initialize the models rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators= 100 , random_state= 42 ) decision_tree = DecisionTreeClassifier(random_state= 42 ) # Bootstrap sampling bootstrap_samples = 100 rf_accuracies = [] dt_accuracies = []
for _ in tqdm( range (bootstrap_samples)): X_resampled, y_resampled = resample(X_train, y_train) rf_classifier.fit(X_resampled, y_resampled) dt_classifier = DecisionTreeClassifier(random_state= 42 , max_features= 'sqrt' ) dt_classifier.fit(X_resampled, y_resampled) rf_accuracies.append(rf_classifier.score(X_test, y_test)) dt_accuracies.append(dt_classifier.score(X_test, y_test))
# Calculate the average accuracy over all bootstrap samples rf_average_accuracy = np.mean(rf_accuracies) dt_average_accuracy = np.mean(dt_accuracies)
# Output the performance print ( 'Average accuracy of Random Forest over bootstrap samples:' , rf_average_accuracy)
# Pisahkan data menjadi data latih dan data uji X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(fitur, label, test_size= 0.2 , random_state= 42 )
# Membuat dan melatih model Random Forest rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators= 100 , random_state= 42 ) rf_model.fit(X_train, y_train)
# Melakukan prediksi pada data uji prediksi_rf = rf_model.predict(X_test)
# Evaluasi kinerja model print ( "Classification Report:" ) print (classification_report(y_test, prediksi_rf))
Gambar 14. Hasil akurasi model ROC AUC
Model  menunjukkan  kinerja  baik  dengan akurasi sekitar 96%. Metrik precision, recall, dan F1- score mencerminkan kemampuan model mengidentifikasi, menemukan, dan mencapai keseimbangan antara precision dan recall.

## 4.7. Hasil Analisis
Interpretasi  hasil  berdasarkan  kode  Python yang  telah  diimplementasikan  dan  visualisasi  yang dihasilkan. Random  Forest adalah  salah  satu  dari sedikit model yang dapat digunakan untuk menentukan  peringkat  pentingnya  fitur  dalam kumpulan  data.  Pada random  forest memiliki  atribut yang  disebut  feature_importances_,  yang  merupakan perkiraan  nilai  normalisasi  kekuatan  prediksi  fitur berdasarkan gabungan keduanya.
Gambar 15. Visualisasi model random forest
Fitur terpenting dalam kumpulan data ini adalah SD  Dalam  visualisasi  model  Random  Forest, terlihat bahwa  fitur  paling  krusial  dalam  kumpulan  data  ini adalah  penrima  bantuan  tingkat  (SD),  diikuti  oleh tingkat lanjut usia lansia, tingkat pendidikan SMA dan ibu  hamil  balita,  dan  jumlah  penerima  bantuan  di tingkat  pendidikan  terakhir  (SMP).  Tingkat  akurasi dari  model  mencapai  sekitar  96%,  dengan  SD  ROC AUC  menjadi  faktor  terpenting  dalam  prediksi penerima  bantuan  PKH.  Peringkat  fitur  tersebut diperkuat  oleh  nilai  feature_importances_  sekitar 0,9998444842246588 pada Random Forest dan sekitar 0,999904900425151 pada Decision Tree. Temuan ini menegaskan  bahwa  Random  Forest  mampu  secara efektif  menentukan  dan  memberikan  peringkat  pada fitur-fitur  yang  paling  berpengaruh,  memberikan wawasan  berharga  dalam  konteks  prediksi  penerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH).

## 4.8. Pengembangan Model Prediksi
Setelah  memasukkan  dan  memeriksa  data, peneliti mulai memodelkan dataset. Dengan menggunakan algoritma random forest melalui google colab python . Langkah awal adalah memasukkan data ke  dalam google  colab ,  diikuti  dengan  pemrosesan data dan split data dengan dengan teknik K-fold cross Validation .  Dengan  pelatihan  model decision  tree kemudian menggabungkan dan mengimplementasikan machine learning model random forest.
Gambar 16. Visualisasi distribusi data
Nilai  ROC AUC mendekati  1  menunjukkan kinerja  yang  baik,  sedangkan  nilai  mendekati  0.5 menunjukkan  kinerja  acak.  Begitupun  dengan  model decision  tree dan random  forest.  ROC  AUC menghasilkan  akurasi  sekitar  96%, decision  tree menghasilkan  akurasi  98%  dan random  forest menghasilkan akurasi 99%.
Model ini mencapai akurasi sempurna pada set pengujian  dan  akurasi  rata-rata  yang  sangat  tinggi  di seluruh  validasi  silang  K-fold  serta  dalam  pelatihan dan  penggabungan  model,  yang  menunjukkan performa dan konsistensi yang kuat.

## 4.9. Implikasi Penggunaan Machine Learning
Dalam  prediksi  berdasarkan  nominal  bantuan, beberapa  nominal  dengan  label  smp  menunjukkan akan  adanya  perubahan  setelah  3  tahun  mendatang dimana  berdasarkan  kategori  bantuan  PKH  dari
Classification Report: precision    recall  f1-score   support
187000       0.00      0.00      0.00         1 225000       0.87      1.00      0.93      1036 375000       1.00      1.00      1.00       809 450000       0.00      0.00      0.00       160 500000       0.95      1.00      0.97       556 600000       1.00      1.00      1.00      2811 675000       0.91      1.00      0.95        10 725000       0.91      1.00      0.95       478 750000       0.90      1.00      0.95       275 825000       0.90      1.00      0.95       189 875000       0.96      1.00      0.98       156 950000       0.00      0.00      0.00        38 975000       1.00      1.00      1.00       718 1000000       0.00      0.00      0.00        29 1050000       0.00      0.00      0.00        16 1100000       1.00      1.00      1.00       263 1125000       1.00      1.00      1.00       286 1175000       0.00      0.00      0.00         1 1200000       0.92      1.00      0.96       578 1225000       0.00      0.00      0.00         9 1250000       1.00      1.00      1.00       119 1275000       0.00      0.00      0.00         1 1325000       0.98      1.00      0.99        51 1350000       1.00      1.00      1.00        35 1375000       0.00      0.00      0.00         6 1425000       0.00      0.00      0.00        25 1450000       0.00      0.00      0.00         1 1475000       1.00      1.00      1.00        29 1500000       0.00      0.00      0.00        30 1550000       0.00      0.00      0.00         6 1575000       1.00      1.00      1.00        74 1600000       1.00      1.00      1.00         7 1700000       0.93      1.00      0.96        38 1725000       1.00      1.00      1.00        27 1800000       0.00      0.00      0.00        26 1825000       1.00      1.00      1.00         1 1850000       1.00      1.00      1.00        17 1925000       0.00      0.00      0.00         3 1950000       1.00      1.00      1.00         2 2075000       1.00      1.00      1.00         3 2100000       0.00      0.00      0.00         6 2175000       0.22      1.00      0.36         4 2200000       0.00      0.00      0.00         1 2300000       0.00      0.00      0.00         1 2400000       0.00      0.00      0.00         4 2550000       0.00      0.00      0.00         1 2700000       0.00      0.00      0.00         1 accuracy                           0.96      8938 macro avg      0.52      0.55      0.53      8938 weighted avg   0.92      0.96      0.94      8938
nominal  bantuan  Rp.  375.000  akan  berubah  atau bertambah  sekitar  Rp.  125.000,  untuk  nominal  label SMA  dan  Balita  dalam  3  tahun  masa  mendatang kemungkinan  akah  habis  masa  bantuannya  sehinga nilai nominal bantuan tidak ada. Penggunaan teknologi Machine Learning memberikan dampak positif dalam meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  penentuan penerima  bantuan.  Hal  ini  terbukti  dari  hasil  analisis data historis pada program PKH di tingkat daerah dan Kabupaten.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  analisis  menunjukkan  nilai  ROC  AUC yang  mendekati  1  pada  model  Machine  Learning, terutama  pada  decision  tree  dan  random  forest, mengindikasikan  kinerja  yang  baik  dengan  akurasi sekitar 96%, 98%, dan 99% masing-masing. Performa yang  sangat  baik  terlihat  pada  uji  set  pengujian, validasi silang K-fold, serta pada tahap pelatihan dan penggabungan  model.  Selama  lebih  dari  enam  bulan penelitian,  model  prediksi  Machine  Learning  dalam klasifikasi  penerima  bantuan  PKH  di  Kabupaten Kuningan  menunjukkan  efisiensi  dan  akurasi  yang memadai.  Evaluasi  model  menegaskan  ketepatan dalam  mengidentifikasi  karakteristik  dan  kriteria penerima  bantuan.  Penggunaan  teknologi  Machine Learning memberikan dampak positif dalam meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  penentuan penerima  bantuan,  dengan  hasil  analisis  data  historis program  PKH  di  tingkat  daerah  menunjukkan kemampuan Machine Learning dalam mengidentifikasi pola kompleks dan meramalkan nilai pada masa yang akan datang.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  tentu  masih terdapat banyak kekurangan yang dapat ditemui pada prediksi penerima bantuan ini. Maka dari itu, penulis memberikan  beberapa  saran  guna  memperbaiki  dan meningkatkan  kekurangan  yang  didapati  dalam prediksi penerima bantuan ini. Memperbanyak feature atau atribut yang tidak dapat penulis capai guna hasil prediksi yang lebih kompleks pada algoritma random forest.  Penambahan  feature  yang  dimaksud  dapat meliputi  ‘jumlah  tanggungan’,  ‘jumlah  pendapatan’, ‘kepemilikan  rumah  /  tanah’,  dan  sebagainya. Melakukan  perbandingan  metode  yang  lain  dengan metode  random  forest  untuk  prediksi  dalam menentukan rekomendasi kelayakan program penerima bantuan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Wintana,  H.  Hikmatulloh,  N.  Ichsan,  J.  J. Purnama,  and  A.  Rahmawati,  “KLASIFIKASI PENENTUAN PENERIMA MANFAAT PROGRAM  KELUARGA  HARAPAN  (PKH) MENGGUNAKAN  ALGORITMA  C5.0  (Studi
kasus: Desa Sukamaju, Kec.Kadudampit),” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 6, no. 3, p. 254,
2019, doi: 10.20527/klik.v6i3.206.
[2]  R.  A.  Z.  Irwan  Agus  Sobari,  “Pendekatan Machine Learning dalam Memprediksi Keluarga Penerima Program PKH,” J. Tek. Komput. AMIK BSI ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  174–180,  2022,  doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[3]  W. Apriliah, I. Kurniawan, M. Baydhowi, and T. Haryati,  “Informasi  Prediksi  Kemungkinan Diabetes  pada  Tahap  Awal  Menggunakan Algoritma  Klasifikasi  Random  Forest,” J.  Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 163–171, 2021, [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[4]  I.  W.  S.  Supriana,  M.  A.  Raharja,  and  I.  M.  S. Bimantara,  “Pengembangan  Sistem  Prediksi Bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) Berbasis Machine Learning,” SINTECH (Science Inf.  Technol.  J. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  26–36,  2023, doi: 10.31598/sintechjournal.v6i1.1297.
[5]  Amin  Abdullah  Sidiq  and  Febrian  Wahyu Christanto,  “Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Penentuan  Pkh  (Program  Keluarga  Harapan) Berbasis  Sistem  Pendukung  Kepu-Tusan  (Studi Kasus:  Kelurahan  Karanganyar  Gunung  Se- Marang),” J.  Riptek ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  65–71, 2020.
[6]  A.  I.  Purnama,  A.  Aziz,  and  A.  S.  Wiguna, “Penerapan Data Mining Untuk Mengklasifikasi Penerima  Bantuan  Pkh  Desa  Wae  Jare Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Kurawal - J.  Teknol.  Inf.  dan  Ind. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  173– 180, 2020, doi: 10.33479/kurawal.v3i2.348.
[7]  A.  Dina,  I.  Permana,  F.  Muttakin,  and  ..., “Perbandingan Algoritma NBC, KNN, dan C4. 5 Untuk  Klasifikasi  Penerima  Bantuan  Program Keluarga  Harapan,” J.  Media  … ,  vol.  7,  pp. 1079–1087, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6316.
[8]  G.  A.  Sandag,  “Prediksi  Rating  Aplikasi  App Store Menggunakan Algoritma Random Forest,” CogITo  Smart  J. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  167–178, 2020, doi: 10.31154/cogito.v6i2.270.167-178.
[9]  M.  A.  A.  Jihad,  Adiwijaya,  and  W.  Astuti, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Ulasan  Film Menggunakan  Algoritma  Random  Forest,” e- Proceeding Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 10153–10165, 2021.
[10]  H.  E.  Abdelkader,  A.  G.  Gad,  A.  A.  Abohany, and  S.  E.  Sorour,  “An  Efficient  Data  Mining Technique for Assessing Satisfaction Level With Online  Learning  for  Higher  Education  Students during the COVID-19,” IEEE Access , vol. 10, pp.
6286–6303, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3143035.