## OPTIMALISASI KLASIFIKASI INDEKS DESA MEMBANGUN MENGGUNAKAN METODE ENSEMBLE DAN ALGORITMA RANDOM FOREST
Ahmad Rifai 1 , Sandy Eka Permana 2 , Ryan Hamonangan 3
1,3 Tekik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan 10 B Majasem Kota Cirebon, Indonesia a.rifaaii1408@gmail.com

## ABSTRAK
Indeks  Desa  Membangun  (IDM)  adalah  sistem  klasifikasi  yang  digunakan  untuk  menentukan  status pertumbuhan  desa  di  Indonesia.  Terdapat  lima  kategori  status  desa,  yaitu  desa  mampu  mandiri,  desa  telah berkembang, desa sedang dalam proses perkembangan, desa tertinggal, dan desa sangat tertinggal. IDM bertujuan membantu pembangunan desa dan  memberikan saran kebijakan sesuai dengan status desa. Desa dengan status tertentu memerlukan intervensi kebijakan yang berbeda. Pertumbuhan desa terjadi jika status IDM meningkat dari tahun ke tahun, sedangkan  jika status IDM menurun,  maka desa tersebut mengalami penurunan. Penelitian  ini menggunakan teknik ensemble , khususnya membangun banyak pohon keputusan pada setiap bootstrap data yang diambil dari data latih,  mirip dengan  metode Random Forest . Prediksi  yang dihasilkan kemudian digabungkan untuk menghasilkan hasil akhir yang lebih akurat dan konsisten dalam klasifikasi desa berdasarkan IDM. Model ensemble ini dihasilkan secara iteratif dengan menyesuaikan bobot data yang salah diklasifikasikan oleh model sebelumnya sehingga akurasi klasifikasi desa pada setiap iterasi model menjadi lebih akurat dan dapat diandalkan. Hasil  analisis  data  klasifikasi  IDM  menerapkan  metode ensemble  optimize  parameters menunjukkan  bahwa terdapat desa mandiri sebanyak 0,19%. Selain itu, empat desa memiliki indeks ketahanan sosial (IKS) tertinggi, enam desa memiliki indeks ketahanan ekonomi (IKE) tertinggi, dan tiga puluh desa memiliki indeks ketahanan lingkungan (IKL) tertinggi.
Kata kunci : Klasifikasi, Indeks Desa Membangun (IDM), Random Forest, Ensemble Optimize Parameters

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  desa  bisa  diukur  menggunakan Indeks  Desa  Mandiri  (IDM)  dengan  tujuan  untuk mengevaluasi pengaruh jangka panjang pada kesejahteraan  desa.  Indeks  Desa  Membangun  (IDM) digunakan  sebagai  alat  untuk  mengklasifikasikan status  desa  menjadi  lima  tingkatan,  yaitu  desa  yang mandiri, desa yang maju, desa yang berkembang, desa yang  tertinggal,  dan  desa  yang  sangat  tertinggal  [1]. Desa memiliki status dengan situasi serta keadaan tiap desa memerlukan  pendekatan  serta  intervensi kebijakan  yang  berbeda.  Desa  tumbuh  mempunyai karakteristik berbentuk pembangunan dan pengembangan  segala  infrastruktur  perekonomian mulai  dari  penciptaan,  retribusi,  serta  pemasaran  dan berupaya  buat  bisa  jadi  lumbung  pangan  serta  usaha perekonomian warga desa [2]. Pentingnya pembangunan  di  desa  sangatlah  besar  mengingat mayoritas  penduduk  Indonesia  tinggal  di  daerah pedesaan.  Berdasarkan  data  Kementerian  Desa, sebanyak 74.955 desa pada tahun 2022, desa mandiri mencapai 8,23% atau 6.238 desa, desa maju mencapai 27,01% atau 20.249 desa, desa berkembang mencapai 45,23%  atau  33.902  desa,  desa  tertinggal  mencapai 12,79%  atau  9.584  desa,  dan  desa  sangat  tertinggal mencapai 6,65% atau 4.982 desa [3].
Undang-undang  No.  6  Tahun  2014  telah disahkan  oleh  pemerintah  dengan  tujuan  untuk meningkatkan  kesejahteraan  dan  kualitas  hidup penduduk  desa,  serta  mengatasi  masalah  kemiskinan melalui  pemenuhan  kebutuhan  dasar,  pembangunan infrastruktur  dan  fasilitas,  pengembangan  ekonomi
lokal,  serta  pengelolaan  sumber  daya  manusia  dan lingkungan  secara  berkelanjutan  [4].  Pemerintah mengeluarkan  peraturan  perundangan  tersebut  untuk mengendalikan desa, dalam pandangan baru mengenai pembangunan  desa,  peran  utama  diberikan  kepada desa dalam upaya mencapai kesejahteraan warga desa melalui pemenuhan kebutuhan sosial dasar, pengembangan potensi ekonomi lokal, dan penggunaan  daerah  secara  berkelanjutan.  Dalam konteks  ini,  pembangunan  desa  menjadi  suatu  usaha untuk kemajuan desa itu sendiri [5].
Berdasarkan  data  IDM  tahun  2022  di  Provinsi Maluku Utara, sekitar 56% dari total 1.033 desa, yaitu sebanyak  602  desa,  masih  termasuk  dalam  kategori desa  tertinggal  dan  sangat  tertinggal.  Sementara  itu, hanya  sekitar  8%  atau  87  desa  yang  berada  dalam kategori  lainnya.  Desa  yang  berhasil  mencapai pertumbuhan  sementara  sisanya,  yaitu  sebanyak  976 desa,  tidak  berhasil  mencapai  pertumbuhan  atau bahkan  beberapa  desa  justru  mengalami  penurunan. Desa  dikatakan  mengalami  pertumbuhan  jika  status IDM  meningkat  dari  tahun  ke  tahun,  sedangkan  jika status  IDM-nya  tidak  berubah  maka  desa  tersebut dikatakan  tidak  mengalami  pertumbuhan,  dan sebaliknya  jika  status  IDM-nya  menurun  maka  desa tersebut dikatakan mengalami penurunan.
Desa  memiliki  faktor-faktor  yang  menghambat pertumbuhan tersebut antara lain (1) ketidakbergantian mindset atau  mentalitas  dari  birokrasi  dalam  hal pelayanan; (2) keterbatasan sumber daya manusia; (3) rendahnya  tingkat  ekonomi  warga;  (4)  kurangnya partisipasi warga; (5) keterbatasan sumber daya alam;
(6)  posisi  geografis  wilayah;  (7)  keberlanjutan kebudayaan  di  wilayah  tersebut.  Perencanaan pembangunan  di  era  otonomi  saat  ini  yang menghalangi proses pertumbuhan desa adalah faktor- faktor tersebut di atas [6]. Sebuah desa tidak berhasil mencapai  pertumbuhan  disebabkan  belum  adanya sistem yang dapat mengidentifikasi ketidaksiapan desa sejak  dini,  sehingga  pemerintah  desa  maupun pemerintah pusat sulit dalam melakukan upaya–upaya percepatan pemenuhan kebutuhan sarana dan prasarana  yang  diperlukan  dalam  mewujudkan pertumbuhan desa.
Peneliti  mengembangkan  sebuah  model  yang dapat  memprediksi  dengan  teknik  klasifikasi  status IDM sebuah desa di tahun berikutnya berdasarkan data indikator-indikator  kesiapan  pada  tahun  berjalan. Pemerintah  desa  maupun  pemerintah  pusat  dapat melakukan proses prediksi klasifikasi untuk mengetahui  IDM  pada  tahun  berikutnya.  Jika diketahui  hasil  prediksi  klasifikasi  menunjukkan belum  adanya  peningkatan  status  IDM,  maka pemerintah dapat melakukan upaya–upaya yang lebih optimal dengan harapan hasil prediksi klasifikasi tidak adanya  pertumbuhan  di  tahun  berikutnya  dapat dicegah.  Pemilihan  model random  forest pada ensemble  learning dapat  meningkatkan  kinerja prediksi,  mengurangi overfitting, meningkatkan stabilitas model, dan membantu dalam pemilihan fitur yang  penting  dalam  data.  Hal  ini  dikarenakan algoritma random  forest membantu  dalam  memilih fitur yang paling penting dalam data. Pemilihan model ini dilakukan dengan menghitung seberapa sering fitur muncul dalam pemisahan pohon keputusan. Selain itu, random forest lebih stabil dibandingkan dengan model tunggal karena terdiri dari beberapa pohon keputusan (decision  trees). Pemilihan  model  ini  membuatnya lebih tahan terhadap gangguan atau variasi pada data. Teknik ensemble ini  merupakan  model  yang dihasilkan secara iteratif dan setiap model ditambahkan  dengan  menyesuaikan  bobot  data  yang salah  diklasifikasikan  oleh  model  sebelumnya  agar meningkatkan  akurasi  klasifikasi  desa  pada  setiap iterasi model dengan hasil klasifikasi desa berdasarkan IDM  menjadi  lebih  akurat  dan  reliable.  Dengan demikian, hal ini dapat memberikan pemahaman yang lebih komprehensif mengenai perkembangan desa.
Penelitian ini dapat membantu pemerintah dalam merencanakan  kebijakan  pembangunan  desa  yang lebih  tepat  sasaran  dan berkelanjutan  untuk meningkatkan  kesejahteraan  penduduk  desa  dan mengurangi  kemiskinan  di  Indonesia.  Penelitian  ini menggunakan dataset indeks  desa  membangun  yang diperoleh  dari  [7],  [8],  dan  dengan  latar  belakang masalah  tersebut  di  atas  akan  dijadikan  sebagai landasan  dalam  pemilihan  judul  tesis  dengan  tema “Klasifikasi  Indeks  Desa  Membangun  dengan Menerapkan  Metode Ensemble  Optimize  Parameters Menggunakan Algoritma Random Forest ” studi kasus di desa membangun di Maluku Utara.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Indeks Desa Membangun (IDM)
Indeks  Desa  Membangun  (IDM)  merupakan Indeks Komposit yang dibangun bersumber pada tiga indeks,  yaitu  Indeks  Ketahanan  Sosial,  Indeks Ketahanan Ekonomi dan Indeks Ketahanan Ekologi/Lingkungan. Indeks Desa Membangun memotret pertumbuhan desa berlandaskan implementasi  undang-undang  desa  dengan  dukungan dana desa dan  jupga pendamping desa.  Indeks Desa Membangun  memusatkan ketepatan  intervensi dalam kebijakan  dengan  korelasi  intervensi  pembangunan dari Pemerintah sesuai dengan partisipasi warga yang berkorelasi  dengan  karakteristik  wilayah  Desa  yaitu tipologi serta modal sosial [5].
2.2 Data Mining Data mining yaitu proses yang memakai metode statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  serta machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi data yang bernilai serta pengetahuan yang  terikat  dari  berbagai database besar,  sehingga data  mining menggambarkan  pengetahuan  yang tersembunyi di dalam database yang di proses untuk mendapatkan  pola  serta  metode  statistik  matematika, kecerdasan  buatan,  serta machine  learning untuk mengekstraksi serta mengidentifikasi data pengetahuan dari database tersebut klasifikasi [10]. 2.3 Tahapan Data Mining (CRISP-DM) CRISP-DM  telah  lama  diakui  secara  luas menjadi sebuah proses terstruktur atau kerangka kerja yang digunakan dalam memandu proyek data mining dan machine  learning metode  CRISP-DM  bertujuan untuk  menemukan  pola  yang  menarik  dan  memiliki makna  pada  data  yang  digunakan  [11].  CRISP-DM memiliki tahapan dan kerangka kerja yang terstruktur sehingga pengguna metode ini akan lebih terarah dan mengetahui  langkah  yang  harus  dikerjakan  dalam penelitian [12].
2.4 Metode Ensemble Metode Ensemble merupakan  algoritma  dalam machine  learning dimana  algoritma  ini  selaku pencarian  pemecahan  prediksi  terbaik  dibanding dengan  algoritma  yang  lain  sebab  tata  cara ensemble ini memakai sebagian algoritma machine learning buat pencapaian  pemecahan  prediksi  yang  lebih  baik daripada  algoritma  yang  dapat  diperoleh  dari  salah satu  algoritma machine  learing.  Ensemble  machine learning cuma terdiri dari seperangkat model alternatif yang bersifat terbatas, tetapi umumnya membolehkan buat  jadi  lebih  banyak  lagi  struktur  fleksibel  yang terdapat di antara alternatif model itu sendiri. Evaluasi prediksi  dari ensemble biasanya  memerlukan  banyak komputasi  daripada  evaluasi  prediksi  model  tunggal (single model), jadi ensemble ini memungkinkan untuk mengimbangi poor learning algorithms oleh performasi lebih dari komputasi itu [10].
2.5 Random Forest
Random  Forest merupakan  sebuah  metode ensemble .  Metode ensemble merupakan  cara  untuk
meningkatkan akurasi metode klasifikasi dengan cara mengombinasikan metode klasifikasi. Random Forest diawali dengan teknik dasar data mining yaitu decision tree. Pada decision tree input dimasukan pada bagian atas (root) kemudian  turun  kebagian  bawah (leaf) untuk  menentukan  data  tersebut  termasuk  kelas  apa. Dengan  kata  lain Random  Forest terdiri  dari sekumpulan decision tree (pohon keputusan), di mana kumpulan decision  tree tersebut  digunakan  untuk mengklasifikasi data ke suatu kelas [10]. 2.6 Penelitian Terdahulu
Penelitian  Aram  Palilu  dkk.  mengenai  analisis indeks  desa  membangun  di  kampung  Klayili  distrik Klaliyi  Kabupaten  Sorong pada tahun 2021  memiliki tujuan  untuk  menunjukkan  bahwa  indeks  jaminan sosial  di  Desa  Klayili  masing-masing  sebesar  0,485 untuk  ketiga  variabel  tersebut;  0,543  untuk  indeks ketahanan  lingkungan  dan  0,490  untuk  indeks ketahanan ekonomi. Hasilnya, hasil indeks IDM Desa Klayili  untuk  ketiga  variabel  tersebut  rata-rata mencapai  0,506.  Jika  dikonsultasikan,  hasil  akhir  ini memiliki  rentang  >0,491  hingga  0,599,  yang menunjukkan  bahwa  Desa  Klayili  tergolong  desa tertinggal  [13].  Penelitian  lainnya  dari  Nasiya  Alifah Utami dkk. pada tahun 2022 memanfaatkan data yang dikumpulkan dari situs web Kemendesa dan publikasi IPD  oleh  BPS  tahun  2018.  Penelitian  tersebut pendekatan naïve bayes digunakan untuk mengklasifikasikan  status  indeks  pembangunan  desa. Berdasarkan  hasil  penelitian,  metode  pembelajaran terbaik adalah MST (Maximum Spanning Tree) dengan diskritisasi  data  menggunakan  algoritma  K-means, yang mencapai akurasi sebesar 90,69%. [14].
Penelitian  Muhammadia  mengenai  indeks  desa membangun dan kesejahteraan petani di Desa Kalimas Kecamatan  Sungai  Kakap  Kabupaten  Kubu  Raya tahun 2021 dengan mengadopsi pendekatan deskriptif eksploratif  dan  menghasilkan  temuan  bahwa  Desa Kalimas  dapat  diklasifikasikan  sebagai  desa  maju dengan  skor  IDM  sebesar  0,7493.  Lebih  dari  44% masyarakat Desa Kalimas percaya bahwa desa mereka berada dalam  status desa  maju. Skor IDM dan status desa ini dipengaruhi oleh tiga indeks ketahanan, yaitu Indeks Ketahanan Sosial, Indeks Ketahanan Ekonomi, dan Indeks Ketahanan Lingkungan [15]. Berdasarkan penelitian Mutiara Cindy Nur Fitria dkk.  pada tahun 2021  dengan  menggunakan  156  data  dengan  akurasi 82,35  persen  dan  kualitas  model  yang  baik  untuk mengklasifikasikan status desa menggunakan algoritma  C5.0  [16].  Serta  penelitian  yang  dilakukan Devi  Triady  Bachruddin,  dkk.  mengenai  analisis pembangunan  desa  berdasarkan  capaian  indeks  desa membangun  di  Kabupaten  Serang  pada  tahun  2020. Penelitian tersebut dilakukan dalam bentuk deskriptif berdasarkan  data  IDM  yang  diterbitkan  oleh Kementerian Desa pada tahun 2015 dan 2018. Temuan penelitian menunjukkan bahwa pada tahun 2018, tidak ada  desa  mandiri  di  Kabupaten  Serang  berdasarkan nilai  IDM,  sedangkan  pada  tahun  2015  terdapat  tiga desa mandiri berdasarkan data IDM. Jumlah desa maju
mengalami  penurunan  dari  20  pada  tahun  2015 menjadi  11  pada  tahun  2018.  Jumlah  desa  di Kabupaten  Serang  meningkat  dari  98  menjadi  138, menunjukkan peningkatan status desa secara keseluruhan.  Pada  tahun  2018,  terdapat  166  desa tertinggal  dan  11  desa  sangat  tertinggal,  mengalami penurunan  dari  183  pada  tahun  2017.  Skor  IKL  dan IKE Kabupaten Serang lebih tinggi daripada rata-rata Provinsi  Banten,  tetapi  skor  IKL  mengalami penurunan dari 0,6288 (2015) menjadi 0,6163 (2018). Skor IDM Kabupaten Serang lebih rendah dibandingkan  dengan  skor  Provinsi  Banten  secara keseluruhan.  Meskipun  memiliki  skor  IDM  sebesar 0,5930,  Kabupaten  Serang  masih  diklasifikasikan sebagai desa tertinggal. Untuk meningkatkan tekanan pada  sektor  yang  memiliki  potensi  peningkatan, seperti  IKL  dan  IKE,  pemerintah  desa  perlu melaksanakan  prakarsa  perencanaan  pembangunan. Oleh  karena  itu,  Pemerintah  Kabupaten  Serang  perlu melakukan intervensi kebijakan [17].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Jenis Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder.  Data  sekunder  diperoleh  dari sumber-sumber yang sudah ada dan dikumpulkan oleh pihak lain. Dalam konteks penelitian ini, data sekunder mencakup informasi tentang Indeks Desa Membangun (IDM)  yang  diambil  dari  berbagai  sumber  resmi, seperti website Kementerian Desa.
3.2 Sumber Data
Sumber  data  dalam  penelitian  ini  adalah  data yang diperoleh dari dua sumber utama:
a. Website Kementerian  Desa:  Informasi  terkait status  desa,  seperti  Indeks  Desa  Membangun (IDM)  dan  berbagai  indikator  terkait,  diambil dari publikasi yang tersedia di https://idm.kemendesa.go.id/view/detil/3/publik asi.
b. Sistem  Informasi  Desa  (SID):  Data  tambahan mengenai dana desa dan bantuan langsung tunai (BLT) diperoleh dari
https://sid.kemendesa.go.id/village-fund.
3.3 Teknik Pengambilan Data
Teknik  pengambilan  data  dalam  penelitian  ini melibatkan  pengunduhan  dan  ekstraksi  data  dari sumber-sumber  resmi  yang  telah  disebutkan.  Proses pengambilan data dilakukan dengan  langkah-langkah berikut:
a. Identifikasi  Sumber  Data:  Menentukan  dan mengakses  situs  web  resmi  Kementerian  Desa dan Sistem Informasi Desa.
b. Pengunduhan  Data:  Mengunduh dataset yang diperlukan,  termasuk  data  IDM,  dana  desa,  dan BLT.
c. Pembersihan Data: Melakukan pembersihan data untuk  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan dalam  analisis  bebas  dari  kesalahan  atau  data yang tidak relevan.
3.4 Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode ensemble dengan  algoritma Random  Forest untuk  klasifikasi status desa. Berikut adalah tahapan metode penelitian yang digunakan:
Gambar 1. Alur Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dengan  mengidentifikasi masalah  utama,  yaitu  "klasifikasi  indeks  desa membangun."  Langkah  pertama  ini  melibatkan pengenalan  masalah  yang  spesifik  dan  menentukan rumusan  masalah  yang  akan  menjadi  fokus  utama penelitian.  Setelah  masalah  diidentifikasi,  peneliti kemudian  menggunakan  landasan  teori  yang  relevan untuk  membangun  dasar  teoritis  yang  kuat  dan mencari  penelitian  terkait.  Penelitian  terkait  ini membantu dalam menemukan celah atau gap yang ada serta memperkuat basis teoritis penelitian.
Selanjutnya, peneliti menentukan tujuan penelitian yang ingin dicapai. Tujuan ini harus spesifik dan  terukur,  mencakup  aspek-aspek  yang  akan dijelaskan  dan  dibuktikan  dalam  penelitian.  Dengan tujuan  yang  jelas, peneliti kemudian  membuat desain penelitian yang rinci, termasuk metodologi yang akan digunakan,  jenis  data  yang  dibutuhkan,  dan  teknik analisis data yang akan diterapkan.
Tahap berikutnya adalah menerapkan metodologi  CRISP-DM (Cross-Industry  Standard Process for Data Mining) untuk membimbing proses data  mining.  Langkah-langkah  dalam  CRISP-DM meliputi  pemahaman  tujuan  bisnis  dan  konteks penelitian,  pengumpulan  dan  pemahaman  data  yang ada,  penyiapan  data  untuk  analisis,  pembangunan model  klasifikasi  menggunakan  teknik  data  mining, evaluasi model yang telah dibangun, dan implementasi model yang telah divalidasi.
Dalam  pembangunan  model  klasifikasi,  peneliti menggunakan  algoritma Random  Forest dengan pendekatan ensemble .  Algoritma  ini  dipilih  karena kemampuannya dalam meningkatkan akurasi prediksi dan  mengurangi overfitting . Setelah  model dibangun, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi model untuk menentukan  akurasinya.  Evaluasi  ini  mencakup analisis metrics seperti confusion  matrix , sensitivitas, spesifisitas, dan AUC (Area Under Curve). Hasil evaluasi kemudian dibahas secara mendalam,  menganalisis  kekuatan  dan  kelemahan model yang telah dibangun, serta membandingkannya dengan penelitian sebelumnya. Diskusi ini membantu dalam  memahami  efektivitas  model  dan  bagaimana model  tersebut  dapat  diterapkan  dalam  konteks  yang lebih luas.
Pada  akhir  penelitian,  peneliti  menyusun kesimpulan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dan memberikan  saran  untuk  penelitian  selanjutnya. Kesimpulan  ini  mencakup  temuan  utama  dari penelitian, serta implikasi praktis dan teoritis dari hasil penelitian. Dengan menyelesaikan seluruh langkah ini, penelitian dapat diselesaikan dengan baik, memastikan bahwa  setiap  langkah  dalam  proses  penelitian dilakukan  secara  sistematis  dan  terstruktur,  sehingga hasil yang diperoleh valid dan dapat dipertanggungjawabkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bantuan langsung tunai (BLT) dari hasil temuan dataset tersebut  dapat  dikemukakan  bahwa  jumlah desa  yang  memiliki BLT  yang terendah sebanyak 39 desa,  sedangkan  jumlah  desa  yang  memiliki  BLT tertinggi sebanyak 3 desa.  Berdasarkan data statistik penyaluran dana yang tercantum pada tabel 4.11 diatas dapat  diperoleh  informasi  bahwa  atribut  sebaran penyaluran  dana  itu  adalah  rendah/kecil  atau  tidak adanya kesenjangan yang cukup besar dari penyaluran dana, hal ini dikarenakan nilai deviasi lebih kecil dari nilai  rata-rata (mean) sehingga,  atribut  penyaluran dana  ini  dapat dikatakan Baik.  Penyaluran  dana berdasarkan dataset dari  desa  wilayah  maluku  utara tersebut diperoleh informasi bahwa jumlah desa yang memiliki penyaluran dana rata-rata sebanyak 355 desa. 4.1 Implementasi Model
Penelitian  tentang  klasifikasi  indeks  desa membangun  dengan  menerapkan  metode ensemble optimize parameters menggunakan algoritma random forest ini  menggunakan  PC/Laptop  Lenovo  dengan RAM  8GB  dan hardisk  dirve SSD  512  GB  dengan system operasi  Windows  11  dan  menggunakan tools aplikasi Rapidminer Studio versi 9.10. Adapun model proses  dari  penelitian  ini  menggunakan tools Rapidminer dapat dilihat pada gambar 2 :
Gambar 2 Model Klasifikasi Desa Membangun
Dengan Menerapkan Metode Ensemble Optimize Parameters Menggunakan Algoritma Random Forest
Implementasi  dari  metode  ini  dimulai  dengan tahap  membaca  data  menggunakan  operator Read excel, memilih atribut dengan menggunakan operator Select Atribut,  menetapkan  atribut  target  dengan operator
Set Role,
melakukan pra-
processing /pembersihan data, membagi proses menjadi 2 menggunakan operator Multiply , melakukan K-Fold Cross Validation , menerapkan proses bagging dan  menerapkan  algoritma  Random  Forest    untuk melakukan  evaluasi  klasifikasi  desa  membangun dengan  menerapkan  metode ensemble  optimize parameters. Proses  klasifikasi  desa  membangun dengan  menerapkan  metode ensemble  optimize parameters memiliki beberapa tahapan pada penelitian ini yang dapat diuraikan sebagai berikut : a. Read Excel
Gambar 3. Read Excel
Read excel merupakan operator untuk membaca dataset yang tersimpan pada file excel, dengan setting parameter excel  file =  d:\dataset_tesis.xlsx, sheet selection = sheet number , sheet number =1.
b. Select Atribut

## Gambar 4 Select Atribut
Select  Atribut merupakan  operator  untuk  memilih atribut yang akan dijadikan variable/atribut predictor , dengan  mengatur  parameter attribute  filter  type=
subset dan  atribut  yang  dipilih  terdiri  atas  IKE,  IKS, IKL, NAMA DESA dan STATUS IDM. c. Set Role

## Gambar 4 Set Role
Set  Role merupakan  operator  untuk  merubah atribut  menjadi variable target,  dengan  mengatur parameter attribute name = STATUS IDM dan target role =label. d. Pra-processing
Gambar 5 Pre-processing
Pra-processing  merupakan  operator  untuk  sub- proses  yang  memuat  operator  lain,  seperti  operator Filter Example ,  operator Remove  Duplicate dan Operator Replace  Missing  Value .  Operator  Filter Example  untuk  memilih  dataset  berdasarkan  filter class, Remove  duplicate untuk  menghilangkan  data yang sama atau duplikat agar tidak terjadi redundancy , replace  missing  value untuk  mengisi  data  yang missing  dengan  nilai  tertentu  dalam  hal  ini default adalah average (nilai rata-rata).
e. Cross Validation
Gambar 6 Cross Validation
Cross Validation adalah operator yang digunakan untuk  membagi  data  menjadi  data  latihan  (training) dan  data  uji  (testing)  dengan  tujuan  menghasilkan akurasi  yang  baik.  Dalam Cross  Validation ,  data latihan  ditentukan  sebesar  90%  dan  data  uji  sebesar 10%. K-Fold  Cross  Validation dilakukan  dengan mengulang  proses  sebanyak  k-kali  untuk  membagi himpunan sampel menjadi k-subset yang saling lepas. Parameter yang digunakan adalah number of folds =10 dan jenis pengambilan sampel menggunakan stratified sampling. Stratified sampling  merupakan  metode pengambilan sampel secara acak dengan mempertahankan  proporsi  kelas  yang  sama  di  setiap subset.  Kelebihan  dari Stratified K-Fold Cross Validation adalah  mencegah  terjadinya overfitting pada data latihan. Overfitting adalah kondisi di  mana
model  memiliki  prediksi  yang  sangat  baik  pada  data latihan, namun kinerjanya buruk pada data uji.
f. Bagging Process

## Gambar 7 Ensemble dengan Teknik Bagging
Operator Bagging  process merupakan  sub operator  sebagai  ensemble  yang  memuat  operator optimize  parameter dengan  mengatur  parameter random  forest  criterion yang  terdiri  atas gain  ratio, information gain dan gini index .
g. Operator Bagging

## Gambar 8 Operator Bagging
Bootstrap  aggregating  (bagging) adalah meta- algoritma ensemble pembelajaran  mesin  untuk meningkatkan  model  klasifikasi  dalam  hal  stabilitas dan  akurasi  klasifikasi  untuk  mengurangi  variasi  dan membantu menghindari overfitting . Operator bagging biasanya  diterapkan  pada  model  pohon  keputusan, namun  dapat  digunakan  dengan  semua  jenis  model, mengatur  parameter  yang  diterapkan  pada  penelitian ini secara default sample ratio= 0.9 dan iterations=10 . h. Random Forest
Gambar 9 Operator Random Forest
Operator random forest merupakan operator dari algoritma random forest dengan parameter number of trees =100, criterion=gini_index , maximal_dept =10, confidence =0.1. 4.2 Evaluasi Tingkat Akurasi
Evaluasi pengujian dilakukan dengan penerapan 2 (dua) algoritma yaitu algoritma Random Forest dan algoritma Random  Forest menggunakan ensemble dengan teknik bagging menggunakan Cross Validation dengan nFold sebesar  10  serta  dengan teknik stratified  sampling ,  yaitu  sampling  bertingkat membangun himpunan bagian  acak.  Evaluasi pengujian  untuk  memastikan  bahwa  distribusi  kelas (didefinisikan oleh atribut label atau target) di subset dataset sama  dengan  di  seluruh dataset .  Klasifikasi
binominal salah  satu  contoh  kasusnya, stratified sampling membangun  subset  acak  sehingga  setiap subset  berisi  kira-kira  proporsi  yang  sama  dari  dua nilai label tersebut. Eksperimen yang dilakukan dalam penelitian  ini  diperoleh confusion  matrix untuk penerapan  algoritma Random  Forest diperoleh  nilai akurasi  sebesar  92,67%  seperti  terlihat  pada  gambar 4.16 :
Gambar 7 Confusion Matrix dari Algoritma Random Forest Eksperimen yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan algortima Random Forest menggunakan ensemble optimize  parameter dengan teknik bagging diperoleh confusion  matrix dengan nilai  akurasi  sebesar  93,88%  seperti  terlihat  pada gambar 7 :
Gambar 7 Confusion Matrix dari Algoritma Random Forest Dengan Metode Ensemble Dengan Teknik Bagging
Eksperimen  pada  penelitian  ini  menggunakan algortima Random  Forest menggunakan ensemble optimize  parameter dengan  teknik bagging  tersebut dihasilkan akurasi berdasarkan 3 (tiga) kriteria dalam optimize  parameter yang  diterapkan  seperti  terlihat pada tabel 1 : Tabel 1 Ensemble Optimize Parameter RF Criteria No RF Crireria Akurasi 1 gain rasio 82,60% 2 information gain 93,00% 3 gini index 93,90%
Hasil  eksperimen  tersebut  dapat  dikemukakan bahwa RF  Criteria yang  menghasilkan  nilai  akurasi tertinggi  93,9%  pada  penerapan optimize  parameter yaitu  menggunakan  kriteria gini  index ,  sedangkan penerapan  kriteria gain  ratio menghasilkan  nilai akurasi terendah 82,60%. Visualisasi nilai akurasi dari hasil eksperimen optimize parameter dalam penelitian ini  seperti terlihat pada tabel 2
Dalam penelitian ini juga dilakukan perhitungan nilai AUC berdasarkan confusion  matrix yang diperoleh  dari  penerapan  algoritma Random  Forest dan  perhitungan  nilai  AUC  berdasarkan confusion matrix yang  diperoleh  dari  penerapan  algoritma Random  Forest menggunakan ensemble optimize
parameter dengan  teknik bagging .  Temuan  hasil penelitian seperti ditunjukkan pada tabel 2 dan gambar 7  menunjukkan  bahwa  nilai AUC dari  penerapan algortima Random  Forest menggunakan ensemble optimize  parameter dengan  teknik bagging (86,11%) hasilnya lebih baik dari pada nilai AUC dari penerapan algoritma Random Forest saja (83,44%). Temuan  ini menunjukkan bahwa penerapan menggunakan ensemble optimize  parameter dengan  teknik bagging dalam model tersebut berdasarkan teori AUC pada sub bab menghasilkan klasifiklasi indeks desa membangun dengan  menerapkan ensemble  optimize  parameters sebagai baik.
Tabel 2 Tabel Perbandingan Akurasi Dengan AUC N o Model Performance accuracy AUC 1 Random Forest+Ensemble 93,88% 86,1 1% 2 Random Forest 92,67% 83,4 4%

## 4.3 Pembahasan
Penelitian  yang  dilakukan  ini  dibandingkan dengan penelitian terkait yang dilakukan oleh [1], [2], [3], [4] dan [5] merupakan penelitian yang membahas penerapan algoritma  Random  Forest dalam  bidang Landslide  susceptibility ,  dalam  bidang  Kesehatan, dalam  bidang  iklim,  topografi,  vegetasi,  dan  sosial ekonomi  terhadap  kejadian  kebakaran  hutan,  dalam bidang budaya keselamatan, dalam bidang Groundwater  Potential ,  namun  dalam  penelitian  ini dilakukan penerapan algoritma Random Forest dalam bidang  indkes  desa  membangun  di  wilayah  Maluku Utara.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  informasi tentang  prediksi  desa  berkembang  dan  desa  itu memang  benar  desa  berkembang  yaitu  sebesar  380 desa,  sedangkan  prediksi  desa  berkembang  dan ternyata  desa  itu  bukan  desa  berkembang  melainkan masuk  ke  dalam  desa  tertinggal  sebanyak  20  desa. Pengukuran performance yang telah dilakukan berikut di bawah ini adalah tablel 3 perbandingan performance yang  dihasilkan  dari  penerapan  2  buah  metode  yang berbeda  terlihat  bahwa  penerapan ensemble  learning pada metode klasifikasi menggunakan Random Forest menghasilkan akurasi yang lebih baik,.
Tabel 3 Pengukuran Performance
Nilai Pengukuran Performance Rando m Forest Rando m Forest + Esembl e Peningkat an akurasi
Recall Berkembang
94,43 96,20 1,77 Tertinggal 94,85 95,61 0,76 Sangat Tertinggal 76,92 78,21 1,29 Maju 85,94 87,5 1,56 Mandiri 0 0 0
Nilai Pengukuran Performance Rando m Forest Rando m Forest + Esembl e Peningkat an akurasi Precissio n Berkembang 92,10 92,91 0,81 Tertinggal 92,72 94,35 1,63 Sangat Tertinggal 93,75 95,31 1,56 Maju 94,83 94,92 0,09 Mandiri 0 0 0
Pengukuran performance ini  ditandai  dengan adanya  beberapa  prediksi  yang  kurang  tepat  namun karena  tingkat  errornya  cukup  kecil  5%  maka  dapat disimpulkan  model  ini  memiliki  perform  cukup  baik sehingga  dapat  digunakan  dalam  mempredikdsi klasifikasi  status  IDM  sebuah  desa,  walaupun demikian  karena  rata  rata  error  yang  relative  kecil maka  dapat  dikatakan  bahwa  model  klasifikasi  yang dihasilkan  masih  dapat  diterima.  Dibandingkan dengan  performance  model  kalsifikasi  yang  hanya menerapkan algoritma Random Forest yaitu menghasilkan  rata  rata  akurasi  di  nilai  92,67%  maka terdapat  peningkatan  akurasi  yang  signifikan  yaitu sebesar 1,21% . maka model klasifikasi menggunakan penerapan  ensemble  learning  memberikan  kontribusi peningkatan performance dan dapat dijadikan sebagai model klasisikasi dalam menentukan nilai IDM Desa.
Prediksi  desa  tertinggal  dan  desa  itu  memang benar  tertinggal  masih  tergolong  sangat  tinggi  yaitu sebesar  501  desa,  sedangkan  prediksi  desa  tertinggal dan ternyata desa itu bukan desa tertinggal melainkan masuk  ke  dalam  desa  berkembang  sebanyak  14  desa dan  masuk  desa  sangat  tertinggal  sebanyak  16  desa. Prediksi  desa  sangat  tertinggal  dan  desa  itu  memang benar  desa  sangat  tertinggal  sebanyak  61  desa, sedangkan prediksi desa sangat tertinggal dan ternyata desa itu bukan desa sangat tertinggal melainkan masuk ke  dalam  desa  tertinggal  sebanyak  3  desa.  Prediksi desa  maju  dan  desa  itu  memang  benar  desa  maju sebanyak 56 desa, sedangkan prediksi desa  maju  dan ternyata desa itu bukan desa maju melainkan masuk ke dalam  desa  berkembang  sebanyak  1  desa  dan  masuk desa Mandiri sebanyak 2 desa.
Penetian  ini  dilakukan  klasifiklasi  indeks  desa membangun  dengan  menerapkan ensemble  optimize parameters dengan teknik bagging . Dimana penerapan  teknik bagging ini  dapat  meningkatkan hasil  akurasi  yang  semula  92,67%  menjadi  93,88% sehingga  meningkat  sebesar  1,21%,  dikarenakan teknik bagging mengambil  sampel  acak  dengan penggantian  dari  dataset  training  untuk  membangun kumpulan  model  yang  berbeda.  Setiap  model  dalam kumpulan  model  ini  dibangun  dari  dataset  yang berbeda,  sehingga  memiliki  varian  yang  berbeda dalam kesalahan prediksinya. Prediksi pada data yang tidak  terlihat  selama  training,  kumpulan  model  akan menggabungkan  hasil  prediksi  dari  setiap  model
individu  dan  menghasilkan  prediksi  rata-rata  atau mayoritas.
Kumpulan  model  ini  memiliki  kecenderungan untuk  mengurangi  varian  dalam  kesalahan  prediksi, yang  dapat  menyebabkan overfitting pada  model individu, sehingga meningkatkan nilai akurasi. Teknik bagging ini  digunakan  dalam ensemble  learning ,  di mana  beberapa  model  berbeda  digabungkan  untuk meningkatkan kinerja keseluruhan. Dengan menggunakan teknik bagging , maka dapat memperkuat  kinerja  model  dengan  meningkatkan akurasi  dan  mengurangi  varian  dalam  kesalahan prediksi,  dengan  menerapkan ensemble  optimize parameters yang dibuat dalam penelitian ini.
Gambar 8 Grafik Akurasi Penerapan Ensemble Optimize Parameter Dengan penerapan ensemble
optimize parameters pada  algoritma random forest  dengan teknik bagging ini  menjadi  poin  terpenting  yang membedakan  penelitian  ini  dengan  lima  penelitian terkait  sebelumnya.  Penerapan ensemble  optimize parameters pada  algoritma random  forest dengan teknik bagging ini mampu meningkatkan nilai akurasi dan  nilai  AUC,  sehingga  berkontribusi  dalam meningkatkan performance dari model tersebut.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penggunaan  teknik bagging dalam ensemble learning membantu  mengurangi overfitting dan meningkatkan  stabilitas  serta  akurasi  model.  Model Random Forest dengan ensemble optimize parameters mencapai  akurasi  sebesar  93.88%,  lebih  tinggi dibandingkan model Random Forest tanpa optimisasi yang  mencapai  akurasi  sebesar  92.67%.  Penerapan kriteria Gini  Index pada optimize  parameters menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  93.90%. Di  sisi  lain,  kriteria Gain  Ratio menghasilkan  nilai akurasi  terendah  sebesar  82.60%.  Teknik bagging yang  digunakan  dalam  metode ensemble terbukti efektif  dalam  meningkatkan  akurasi  dan  mengurangi varians  kesalahan  prediksi.  Dengan  menggabungkan hasil prediksi dari beberapa model individu, teknik ini menghasilkan  prediksi  yang  lebih  stabil  dan  akurat. Hasil penelitian ini dapat membantu pemerintah dalam merencanakan  kebijakan  pembangunan  desa  yang lebih tepat sasaran. Model klasifikasi yang dihasilkan
dapat digunakan untuk memprediksi status IDM desa pada  tahun  berikutnya,  sehingga  upaya  percepatan pembangunan  dapat  dilakukan  dengan  lebih  optimal. Metode ensemble  optimize  parameters dengan algoritma Random Forest merupakan pendekatan yang efektif  dan  dapat  diandalkan  untuk  klasifikasi  status IDM.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting dalam bidang klasifikasi data dan analisis pembangunan desa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Cindy Nur Fitria, N. Nessyana Debataraja, S.  Wira  Rizki,  P.  Studi  Statistika  FMIPA Universitas  Tanjungpura,  dan  J.  H.  Hadari Nawawi, “Classification of Village Status in Landak  Regency  Using  C5.0  Algorithm,” vol. 3, no. 1, 2022.
[2] J. B. Akcaya, F. Xaverius, B. K. Mempawah, dan  J.  Chandramidi,  “Perkembangan  Desa Berdasarkan  Indeks  Desa  Membangun  Di Kabupaten  Mempawah  Village  Progress  By Village  Developing  Index  In  Mempawah Regency,” vol. 7, no. 1, hlm. 10–20, 2021.
[3] P. -Kabupaten -Kecamatan -Desa, “Peringkat Nilai  Rata-Rata  Indeks  Desa  Membangun Tahun 2022.” [4] Republic  Indonesia,  “2-Dengan  Persetujuan Bersama Dewan Perwakilan Rakyat Republik  Indonesia  Dan  Presiden  Republik
Indonesia,” 2014.
[5] J. I. Sosial, D. Humaniora, E. Pembangunan, D.  Berdasarkan,  A.  Nyoman  Astika,  dan  N. S.  Subawa,  “Evaluasi  Pembangunan  Desa Berdasarkan  Indeks  Desa  Membangun,” Nyoman Sri Subawa), vol. 5, 2021, [Daring].
Tersedia pada:
http://jurnal.um-
tapsel.ac.id/index.php/muqoddimah
[6] M. Warouw, R. Leonardus, R. Paulus, dan A. Pangemanan,  “Kajian  Faktor-Faktor  Dalam Proses  Pembangunan  Desa  Di  Era  Otonomi Daerah Di Kecamatan Sinonsayang Study of Factors in the process of Rural Development in the Era of Regional Autonomy in District Sinonsayang,” 2015.
[7] Kementerian  Desa  Pembangunan  Daerah Tertinggal dan  Transmigrasi,  “Standar Operasional  Prosedur  Pengukuran  Indeks Desa Membangun Tahun 2019,” 2019.
[8] G.  Shmueli,  P.  C.  Bruce,  I.  Yahav,  N.  R. Patel,  dan  Jr.  Kenneth  C.  Lichtendahl,  Data Mining  For  Business  Analytics  Concepts, Techniques,  and  Applications  in  R.  John Wiley & Sons, Inc., 2018.
[9] D.  P.  Utomo  dan  M.  Mesran,  “Analisis Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit
Jantung,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 4, no. 2, hlm. 437, Apr 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
Akurasi 75.00% 80.00% 85.00% 90.00% 95.00% 82.60% 93.00% 93.90% Grafik Akurasi menurut Ensemble Optimize Parameter Akurasi
[10] C. Q. X. Poh, C. U. Ubeynarayana, dan Y. M.
Goh,  “Safety  leading  indicators  for construction  sites:  A  machine  learning approach,” Autom Constr, vol. 93, hlm. 375– 386, Sep 2018, doi: 10.1016/j.autcon.2018.03.022. [11] F.  N.  Dhewayani  dkk.,  “Implementasi  K- Means  Clustering  untuk  Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana Kebakaran Menggunakan  Model  CRISP-DM,”  Jurnal Teknologi dan Informasi, doi: 10.34010/jati.v12i1.
[12] S.  Huber,  H.  Wiemer,  D.  Schneider,  dan  S. Ihlenfeldt, “DMME: Data mining methodology for engineering applications - A holistic extension to the CRISP-DM model,”
Procedia CIRP, vol. 79, hlm. 403–408, 2019, doi: 10.1016/j.procir.2019.02.106.
[13] A.  Palilu,  J.  E.  Lopulalan,  dan  R.  R.
Pakpahan, “Analisis Indeks
Desa Membangun  Di  Kampung  Klayili  Distrik
Klayili  Kabupaten  Sorong,”  Jurnal  Jendela Ilmu, vol. 2, no. 1, hlm. 13–18, 2021.
[14] N.  A.  Utami  dan  A.  W.  Wijayanto, “Classification  Of  Village  Development Index At Regency / Municipality Level Using Bayesian Network Approach With K-Means Discretization,” hlm. 95–106.
[15] M. Muhammadia, “Indeks Desa Membangun Dan  Kesejahteraan  Petani  Di  Desa  Kalimas Kecamatan  Sungai  Kakap  Kabupaten  Kubu Raya,” Jurnal Pembangunan dan Pemerataan, vol. 09, no. 02, hlm. 2–6, 2021.
[16] S. W. Fitria, M. C. N., Debataraja, N. N., & Rizki,  “Classification  of  Village  Status  in Landak  Regency  Using  C5.0  Algorithm,” Tensor:  Pure  and  Applied  Mathematics Journal, vol. 3, no. 1, hlm. 33–42, 2022.
[17] D. T. Bachruddin dan B. A. Darma, “Analisis Pembangunan  Desa  Berdasarkan  Capaian Indeks  Desa  Membangun  di  Kabupaten Serang,”  Jurnal  Analisis  Kebijakan,  vol.  4, no. 2, hlm. 26–39, 2020.