## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan)
Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4507

## KLASIFIKASI
PENERIMA

## BANTUAN
DARI KEPEMILIKAN KARTU PELAKU UTAMA

## SEKTOR  KELAUTAN  DAN  PERIKANAN  DENGAN METODE  SUPPORT VECTOR MACHINE
Wandania Rizki Amalia 1 , Nurdin 2* , Yesy Afrillia 3
2 Program Studi Teknologi Informasi Universitas Malikussaleh; Jl. Batam, Kampus Bukit Indah - Lhokseumawe, Aceh.
1,3 Program Studi Teknik Informatika Universitas Malikussaleh; Jl. Batam, Kampus Bukit Indah - Lhokseumawe, Aceh
Received: 10 Juni 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords:
Klasifikasi; Support Vector Machine;
KUSUKA, Kelautan dan
Perikanan
Corespondent Email: nurdin@unimal.ac.id
Abstrak. Kartu  Pelaku  Utama  Sektor  Kelautan  dan  Perikanan  (KUSUKA) merupakan kartu bagi pelaku sektor kelautan dan perikanan, berperan penting dalam mendukung pertumbuhan industri ini. Untuk meningkatkan efektivitas penyaluran  bantuan  melalui  Kartu  KUSUKA,  penelitian  ini  menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dalam aplikasi web yang membantu evaluasi  dengan  mempertimbangkan  faktor  pendapatan,  status  kepemilikan, profesi, dan pengalaman usaha. Data dibagi menjadi data latih (320 sampel) dan data uji (80 sampel) dengan proporsi 80:20%. Model yang dikembangkan menunjukkan  akurasi  klasifikasi  tinggi:  90,299%  untuk  data  latih  dan 93,181%  untuk  data  uji.  Aplikasi  ini  mengklasifikasikan  pemegang  Kartu KUSUKA menjadi dua kategori: 80% berhak dan 20% tidak berhak menerima bantuan.  Confusion  matrix  mencatat  90,31%  untuk  data  latih  dan  88,75% untuk data uji. Presisi mencapai 88,65% untuk data latih dan 87,67% untuk data uji, sedangkan recall mencapai 98,13% untuk data latih dan 100% untuk data uji. Faktor pendapatan paling berpengaruh dalam menentukan kelayakan bantuan,  diikuti  oleh  pengalaman  kerja  dan  profesi  tambahan  sebagai penunjang dalam penilaian kelayakan.
Abstract.  Cards  of  Main  Actors  in  the  Maritime  and  Fisheries  Sector (KUSUKA) is a card for key players in the marine and fisheries sector, plays a vital role in supporting the industry's growth. To enhance the effectiveness of  aid  distribution  through  KUSUKA,  this  study  uses  a  Support  Vector Machine  (SVM)  method  in  a  web-based  application  for  evaluation, considering factors such as income, ownership status, primary and additional professions,  and  business  experience.  Data  is  divided  into  training  (320 samples)  and  testing  (80  samples)  sets  with  an  80:20  ratio.  The  developed model  shows  high  classification  accuracy:  90.299%  for  training  data  and 93.181% for testing data. The application classifies KUSUKA holders into two categories: 80% eligible and 20% not eligible for aid. The confusion matrix records  90.31% for training  data  and 88.75% for testing data.  Precision  is 88.65% for training  data and 87.67% for testing data,  while recall reaches 98.13%  for  training  data  and  100%  for  testing  data.  Income  is  the  most influential factor in determining aid eligibility, followed by work experience and additional professions as supporting factors in the eligibility assessment process.

## 1. PENDAHULUAN
Kota  Lhokseumawe  yang  terletak  di  Provinsi
Nanggroe  Aceh  Darussalam,  dikenal  akan potensi sumber daya kelautan dan perikanannya.  Sebagai  kota  pesisir,  kota Lhokseumawe  memiliki  banyak  masyarakat yang berkecimpung dalam sektor perikanan dan kelautan seperti nelayan, penjual ikan, pengusaha  ikan  kering,  distributor  perikanan, dan  lain  sebagainya.  Ditambah  dengan banyaknya sumber daya komoditas unggulan di wilayah  pesisir  pantai,  maka  perlu  dilakukan perencanaan dan pengelolaan yang baik [1].
Salah satu jenis program Pemerintah yang akan diadakan yaitu program Kartu KUSUKA (kartu  pelaku  utama  sektor  kelautan  dan perikanan),  dengan  melalui  program  kartu KUSUKA  diharapkan  dapat  membantu  para pelaku  usaha  perikanan  dan  kelautan  dalam meningkatkan  produksi,  kesejahteraan  dan keberlangsungan  usaha.  Namun  selama  proses penyaluran  program  bantuan  dari  kepemilikan Kartu  KUSUKA,  terdapat  tantangan  dalam penyaluran program ini. Dimana program untuk penyaluran bantuan ini belum sepenuhnya tepat sasaran terutama Di sektor budidaya perikanan dan  juga  nelayan.  Faktor  –  faktor  yang mempengaruhi penyaluran bantuan dari program  Kartu  KUSUKA  yaitu  ditentukan berdasarkan  kriteria  seperti  pendapatan,  jenis usaha, status kepemilikan, pekerjaan utama dan tambahan,  serta  pengalaman  usaha.  Maka  dari itu,  penggunaan  Metode  pengklasifikasian dengan  Support  Vector  Machines  (SVM) merupakan  tahapan  awal  untuk  memastikan bahwa  bantuan  tersebut  tepat  sasaran  dan diberikan  kepada  penerima  bantuan  dari kepemilikan  Kartu  KUSUKA.  Yang  nantinya, dengan  menerapkan  data  mining  sebagai pengolahan  data,  dapat  ditemukan  susunan  – susunan yang baru untuk pemilihan klasifikasi berdasarkan  kategori  penerimaan  bantuan  dari kepemilikan Kartu KUSUKA.
peneliti  tertarik  menggunakan  metode Support  Vector  Machine.  Dengan  penerapan metode  SVM,  dapat  dilakukan  klasifikasi untu  penerimaan  bantuan  dari  kepemilikan Kartu KUSUKA berdasarkan berbagai atribut seperti  pendapatan,  jenis  usaha,  status
kepemilikan  dan  pengalaman  usaha,  maka dari itu,
penggunaan metode pengklasifikasian  dengan  Support  Vector Machines  (SVM)  merupakan  tahapan  awal untuk  memastikan  bahwa  bantuan  tersebut tepat sasaran dan diberikan kepada penerima bantuan  dari  kepemilikan  Kartu  KUSUKA yang  nantinya,  dengan  menerapkan  data mining  sebagai  pengolahan  data,  dapat ditemukan  susunan  –  susunan  yang  baru untuk  pemilihan  klasifikasi  berdasarkan kategori penerimaan bantuan dari kepemilikan  Kartu  KUSUKA.  Data  mining itu  sendiri  termasuk  bagian  dari  teknologi untuk  proses  mengekstrasi  informasi  atau sesuatu  yang  penting  atau  menarik  dari  data yang  ada  di  dalam  database  sehingga menghasilkan informasi yang sangat berharga [2].
Penerapan  metode  SVM,  dapat  dilakukan klasifikasi  untuk  penerimaan  bantuan  dari kepemilikan  Kartu  KUSUKA  berdasarkan berbagai  atribut  seperti  pendapatan,  jenis usaha,  status  kepemilikan,  dan  pengalaman usaha. Metode SVM dapat memisahkan data penerima  bantuan  dari  kepemilikan  Kartu KUSUKA  dan  non-penerima  bantuan  dari kepemilikan Kartu KUSUKA dengan batasan keputusan yang optimal dalam ruang lingkup yang kompleks.
Disamping  penelitian  ini  ada  beberapa penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti yang terkait dengan topik perikanan dan data mining  diantaranya,  penelitian  model  mixed integer linear programming untuk perencanaan  rantai  pasok  perikanan  [3], model  optimasi  dan  komputasi  jaringan distribusi rantai pasok sumber daya perikanan [4], sistem informasi prediksi hasil perikanan menggunakan algoritma regresi linier berganda  [5],  penerapan  data  mining  untuk menentukan  penerima  bantuan  pangan  non tunai menggunakan metode k-nearest neighbor  [6],  penelitian  sistem  pendukung keputusan penentuan penerimaan bantuan pkh menggunakan  metode  naïve  bayes  [7],  dan penelitian penerapan metode Profile
Matching  Analisis  pada  sistem  pendukung keputusan rekomendasi Program Studi [8]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terkait
Berikut  ini  terdapat  penelitian  terdahulu sebagai perbandingan peneliti untuk melakukan penyusunan penelitian diantaranya:  Penelitian  yang  dilakukan  oleh [9]  mengenai  klasifikasi  pengenalan  objek ikan  menggunakan  algoritma  SVM,  yang dimana  terdapat  2  proses,  proses  tersebut yaitu pelatihan dan pengujian. Seluruh dataset citra  berjumlah  250  dataset  citra  dengan masing  –  masing  per  kelas  50  citra.  Pada pengujian pertama hasil accuracy ikan komet sebanyak 20%, ikan manfish 20%, ikan molly 0,  ikan  redfine  90%  dan  ikan  zebra  80%. Setelah  didapat  hasil  accuracy  maka,  dari hasil  accuracy  tersebut  dapat  dihitung  nilai rata – rata. Hasil rata – rata dari penggabungan nilai accuracy adalah 34%. Confusion Matrix merepresentasikan  prediksi  dan  kondisi sebenarnya  dari  data  yang  dihasilkan  oleh algoritma.  True  Positif  memperoleh  nilai mariks berjumlah 19. False Positif
memperoleh nilai matriks berjumlah 2. False Negatif  memperoleh  nilai  matiks  21.  True Negatif memperoleh nilai 8.
Selanjutnya,  penelitian  yang  dilakukan oleh [10] mengenai Pemetaan Habitat Bentik Perairan Dangkal Pulau Opak Berbasis Objek Dan Piksel Menggunakan Citra Satelit SPOT- 7. Adapun hasil fusi citra menunjukan akurasi lebih  baik  pada  klasifikasi  berbasis  objek sebesar  67.70%  dan  akurasi  berbasis  piksel sebesar 65.58%. Sebaliknya penggunaan citra multispektral memberikan hasil yang berbeda pada  klasifikasi  berbasis  piksel  menunjukan akurasi  lebih  baik  sebesar  dan  akurasi berbasis  objek  sebesar  65.63%.  Citra  hasil fusi memberikan peningkatan resolusi spasial dan  penurunan  nilai  radiometrik  sehingga secara  visual  lebih  banyak  objek  yang diamati.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [11] mengenai  klasifikasi  habitat  bentik  berbasis objek  dengan  menggunakan  SVM  dan decision  tree  di  pulau  Harapan  dan  pulau Kelapa,  yaitu  Ekosistem  habitat  bentik
mampu  dipetakan  dengan  baik  untuk penerapan  metode  klasifikasi  berbasis  objek dengan  penerapan  algoritma  SVM  dan Decision Tree pada citra SPOT-7 di wilayah Pulau Harapan dan Kelapa. Skema klasifikasi habitat  yang  digunakan  yakni  sebanyak  11 kelas habitat bentik. Akurasi hasil klasifikasi yang diperoleh masing-masing sebesar 75,11%dan 60,34% untuk penerapan algoritma  SVM  dan  Decision  Tree.  Akurasi keseluruhan tertinggi dihasilkan dari penerapan algoritma SVM dan berdasarkan Z test  berbeda  signifikan  sebesar  2,23  dengan penerapan algoritma Decision Tree.
.
3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Tahapan Kerja Penelitian
Untuk  tahapan  kerja  penelitian  klasifikasi penerima  bantuan  dari  kepemilikan  kartu kusuka menggunakan Support Vector Machine yaitu sebagai berikut:
a. Studi Literatur, Observasi, dan Wawancara Dimana pada tahapan ini peneliti mencari reverensi,  melakukan  observasi  langsung dna  juga  wawancara  untuk  penelitian terkait.
b. Pengumpulan Data Untuk  tahapan  ini,  pengambilan  data dimulai  dari  7  atribut  yaitu:  pendapatan, jenis  usaha  (nelayan  dan  budidaya  ikan), status  kepemilikan  pengalaman  usaha, profesi  utama  dan  tambahan,  nama  dan noor KUSUKA.
c. Labelisasi Data Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  untuk memberikan  ID  di  setiap  kategori  yang telah didapatkan.
d. Pengolahan data dengan SVM Untuk  tahapan  ini, akan  dilakukan  proses pengolahan  dengan  cara pre-processing yang mencakup pembersihan data, penghapusan nilai – nilai yang hilang, dan pengkodean variable jika diperlukan. Dan kemudian  data  akan  dipecah  menjadi  dua bagian, yaitu data latih dan data uji.
e. Perancangan sistem Tahapan  selanjutnya  yatu  akan  dibuat perancangan  system  yang  cocok  dengan kebutuhan.
f. Implementasi Sistem
Untuk  tahapan  ini,  akan  dilakikan implementasi  sistem  dari  rancangan  yang telah disiapkan sebelumnya
g. Hasil Klasifikasi Untuk  tahapan  terakhir,  yaitu  dengan membahas  terkait  hasil  klasifikasi  dari sistem  yang  telah  dibangun  dengan  hasil perhitungan yang telah dilakukan.

## 3.2. Skema Sistem
Skem  sistem  yang  dirancang  untuk klasifikasi  penerima  bantuan  dari  kepemilikan kartu  kusuka  menggunakan Support  Vector Machine pada Gambar 1.

## Gambar 1. Skema Sistem

## 3.3. Metode Support Vector Machine
Adapun pengertian dari SVM menurut [6], merupakan pembelajaran untuk penganalisisan data serta memperkenalkan pola yang digunakan untuk klasifikasi. Dan juga menurut [7], Support  Vector  Machine adalah  algoritma yang  menggunakan  pemetaan  nonlinier  untuk mengubah data pelatihan awal ke dimensi yang lebih  tinggi.  SVM  juga  merupakan  salah  satu model dari machine learning dari turunan teori statistik  untuk  memberikan  hasil  yang  lebih
baik  dalam  penentuan  tingkat  keakurasian dibandingkan dengan metode meachine learning  lainya.  Dalam  hal  ini,  akan  mencari hyperplane untuk memisahkan secara linier dan dengan  pemetaan  nonlinier  yang  tepat  ke dimensi lebih tinggi, data dari dua kelas selalu dapat  dipisahkan  dengan  hyperplane  tersebut [6].  Adapun  langkah-langkah  penggunaan metode SVM ini dijelaskan sebagai berikut:
1. Mengumpulkan dataset kepemilikan Kartu KUSUKA
2. Membagi  dataset  tersebut  menjadi  latih dan uji
3. Proses  memasuki  persamaan  algoritma Support Vector Machine Linear. 4. Proses pembagian dataset dengan perbandingan  80:20  yang  dimana  80% data  latih  sebanyak  320  data  dan  data  uji sebanyak 80 data. 5. Memasukkan  rumus  formulasi  untuk meminimalkan nilai margin yaitu: 1 2 ||𝑊|| 2 = 1 2 (𝑊 1 2 +   𝑊 2 2 ) (1)
dengan syarat
yi (w.xi + b)  1, i = 1,2,3,4,5,6 n yi (w1.x1 + w2.x2 + w3.x3 + w4.x4 ≥ +1
untuk kelas berhak
yi (w1.x1 + w2.x2 + w3.x3 + w4.x4 ≥ -1
untuk kelas tidak berhak
6. Untuk proses memasuki persamaan linear yaitu  digunakan  subtitusi  dan  eliminasi. Yang dimana untuk persamaan 1 nilai w = -, karena dalam dataset untuk data training bagian  data  pertama  dikategorikan  tidak berhak. Dan untuk persamaan 3 nilai w=+, karena  dalam  dataset  data  training  data kedua  masuk  dikategorikan  berhak,  dan seterusnya sampai dataset terakhir.
7. Lalu selanjutnya didapatkan hasil perhitungna w1, w2, w3, w4 dan b.
8. Lalu  selanjutnya  melakukan  klasifikasi dataset  pada  testing,  yang  mana  proses tersebut  menggunakan  metode Support Vector Machine (SVM).
9. Kemudain  mengetahui  hasil  nilai  akurasi dari  klasifikasi  metode Support  Vector Machine yaitu  berupa  hasil  klasifikasi berhak atau tidak berhak.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Variabel dan Dataset yang digunakan
Pada  penelitian  ini  untuk  datasetnya ditentukan  dari  beberapa  kriteria  seperti pendapatan,  profesi  tambahan,  pengalaan  dan status  kepemilikan.  Beirikuit  bobot  nilai  seitiap kriteiria dapat pada Tabel 1.
Tabeil 1. Bobot Nilai Seitiap Kriteiria
Kode Kriteria Sub kriteria  Bobot X1 Bobot Pendapatan Pendapatan 3.000.000 1 Pendapatan 2.500.000 – 3.000.000 2 Pendapatan dibawah 2.500.000 3 X2 Bobot Profesi tambahan Pegawai Negeri Sipil 1 Wiraswasta  2 Wirausaha   3 X3 Bobot Pengalaman Dibawah  2 tahun 1 Diatas 2 tahun 2 X4 Bobot Status Buruh 1 Sewa 2 Koperasi 3 Pribadi 4 4.2. Penerapan Metode Support Vector Machine
Berikut ini merupakan tabel untuk data latih dan uji yang dimana untuk data latih sebanyak 320 data dan data uji sebanyak 80 data. Tabeil 2. Data latih No Nama X1  X2  X3  X4 Label 1 A. Gani 1 2 2 4 Tidak berhak 2 A. Rani Aji 2 2 2 4 Berhak 3 Abdul Hamid 3 2 2 4 Berhak 4 Abdul Manaf Majid 3 2 2 4 Berhak 5 Abdul Muin 3 2 2 4 Berhak … ….. ….  …  …  … …… 319 Abdullah Puteh 3 2 2 2 Berhak 320 Agussalem 3 2 2 3 Berhak Tabel 3. Data Uji No Nama X1  X2  X3  X4 Label 321  Asnawi 2 2 2 4 Berhak 322  Bahrul Mahdi 2 2 2 4 Berhak
323  Bakhtiar 3 2 2 3 Berhak 324  Baktiar 2 2 2 4 Berhak ….  …. ….  ….  ….  .… …. 398  Junadi 3 2 1 4 Berhak 399  M  Daud Karim 1 2 2 4 Tidak Berhak 400  Mahlil 2 2 2 4 Berhak
Tahapan selanjutnya akan dilakukan normalisasi  data  menggunakan  min-max  yang akan mengubah nilai 1 dan 0. Normalisasi = 𝑥 −min ⬚ min − 𝑚𝑎𝑥 (2) Keterangan : X = Nilai x Min = Nilai Minimum Max = Nilai Maximum Proses normalisasi adalah sebagai berikut: 1. Nilai x : 1, 3, 2 Nilai Min  : 1
Nilai Max  : 3 Normalisasi = 𝑥 −min ⬚ min − 𝑚𝑎𝑥 Normalisasi = 1−1 1−3 Normalisasi = 0,00 2. Nilai x : 1, 2, 3 Nilai Min   : 1 Nilai Max  : 3 Normalisasi = 𝑥 −min ⬚ min − 𝑚𝑎𝑥 Normalisasi = 2−1 1−3 Normalisasi = 0,5 3. Nilai x : 1, 2 Nilai Min   : 1 Nilai Max  : 2 Normalisasi = 𝑥 −min ⬚ min − 𝑚𝑎𝑥 Normalisasi = 1−1 1−2 Normalisasi = 1 4. Nilai x : 1, 2, 3, 4
Nilai Min   : 1
Nilai Max  : 4 Normalisasi = 𝑥 −min ⬚ min − 𝑚𝑎𝑥 Normalisasi = 3−1 1−4 Normalisasi = 0,75 Data normalisasi didapatkan
melalui perhitungan  manual  diatas,  begitu  juga  untuk selanjutnya sampai data terakhir, ini merupakan data  kepemilikan  kartu  kusuka  yang  telah dinormalisasi dan terbagi menjadi data latih dan uji, yaitu:
Tabel 4. Normalisasi Data Latih No. Nama X1  X2  X3 X4 1 A. Gani 0 0,5 2 1 2 A. Rani Aji 0,5  0,5 2 1 3 Abdul Hamid 1 0,5 2 1 4 Abdul Manaf Majid 1 0,5 2 1 … …. ….  ….  … …. 319 Husaini 0,5  0,5 2 0,33333 320 Iskandar 0,5  0,5 2 0,66667 Tabel 5. Normalisasi Data uji NO Nama X1  X2  X3 X4 321 Iskandar Nurdin 0,5  0,5  0,2 1 322 Jamaluddin 0,5  0,5  0,2 1 323 Jamaluddin 1 0,5  0,6  0,66667
324 Jufri 0,5  0,5  0,2 1 325 Kamaruzzaman.S 1 0,5  0,2 1 ….  …. ….  ….  …. …. 398 Tarmizi HS 0,5  0,5  0,2 1 399 Umar Usman 0,5  0,5  0,2 1 400 Yusni Salihin 1 0,5  0,2 1
Selanjutnya  proses  perhitungan  manualnya dengan sampel data yang ada di tabel 6.
Tabel 6. Sampel data No Nama X1  X2  X3  X4 Label 1 A. Gani 0 0,5 2 1 Tidak Berhak 2 A. Rani Aji 0,5  0,5 2 1 Berhak 3 Abdul Hamid 1 0,5 2 1 Berhak 4 Abdul Manaf Majid 1 0,5 2 1 Berhak 5 Abdul Muin 1 0,5 2 1 Berhak
Selanjutnya,  untuk  fungsi  keputusan  SVM dapat didefinisikan sebagai:
𝑓(𝑥) = 𝐰 ⋅ 𝐱 + 𝑏
(3)
dimana: w adalah vektor bobot.
𝐱 adalah vektor fitur input.
𝑏 adalah bias. Dengan menggunakan bobot sebagai berikut :
a. Vektor Bobot (w) (nilai dummy):
𝑤 1 = 2.5 (untuk x1) 𝑤 2 = −0.6 (untuk x2) 𝑤 3 = −1.7 (untuk x3) 𝑤 4 = −1.45 (untuk x4)
b. Bias ( 𝑏 ) (nilai dummy): 𝑏 = 2.21
Dan  untuk  proses  klasifikasi,  hasil  klasifikasi ini  dikategorikan  menjadi  dua  kategori  yaitu keterangan:  Berhak  jika  nilainya  0  dan keterangan:  Tidak  Berhak  jika  nilainya  0, didefinisikan oleh persamaan: w ⋅ x+b=0
Kelas  diprediksi  berdasarkan  sisi  mana  dari hyperplane data tersebut berada:
Jika w ⋅ x+b0, maka x diklasifikasikan ke satu kelas.
Jika w ⋅ x+b0, maka x diklasifikasikan ke kelas lain. Yang dimana hasilnya sebagai berikut:
Gani: 𝑓(𝑥) = (2.5 × 0) + (−0.6 × 0.5) + (−0.7 ×
2) + (−1.45 × 1) + 2.21 = -0,94 Dari  hasil  perhitungan  untuk  data  A  Gani, nilainya  0,  maka  klasifikasi  Tidak  Berhak. Prediksi ni sesuai dengan label asli
Rani Aji: 𝑓(𝑥) = (2.5 × 0.5) + (−0.6 × 0.5)
+ (−0.7 × 2) + (−1.45 × 1) + 2.21 = 0,31
Dari hasil perhitungan untuk data Rani, nilainya 0, maka klasifikasi Berhak. Prediksi ini sesuai dengan label asli
Abdul Hamid: 𝑓(𝑥) = (2.5 × 0) + (−0.6 × 0.5) + (−0.7 × 2) + (−1.45 × 1) + 2.21 = 1,56
Dari hasil perhitungan untuk data Abdul Hamid, nilainya  0  maka  klasifikasi  berhak.  Prediksi ini  sesuai  dengan  label  asli,  maka  hasilnya sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Klasifikasi Nama Hasil Klasifikasi  Label A. Gani -0,94 Tidak Berhak A. Rani Aji 0,31 Berhak Abdul Hamid  1,56 Berhak Abdul  Manaf Majid 1,56 Berhak Abdul Muin 1,56 Berhak
Untuk  tahapan  selanjutnya  yaitu  perhitungan margin,  margin  didefinisikan  sebagai  jarak terkecil  dari  hyperplane  ke  titik  data  terdekat dari  kedua  kelas  dan  dihitung  dengan menggunakan persamaan:
margin = 2 ∥𝐰∥ (4)
Dalam  kasus  linear  SVM,  ini  adalah  jarak antara  hyperplane  yang  memisahkan  data  ke dalam dua kelas.
Dengan mengingat bahwa vektor bobot 𝐰 yang kita gunakan sebelumnya adalah 𝐰 =
[2.5, −0.6, −0.7, −1.45] , kita dapat
menghitung  norma  dari 𝐰, ∥ 𝐰 ∥ ,  yang diperlukan untuk menghitung margin. Norma dari 𝐰 dihitung dengan rumus:
∥ 𝐰 ∥= √𝑤 1 2 + 𝑤 2 2 + 𝑤 3 2 + 𝑤 4 2
∥ 𝐰 ∥= √2.5 2 + −0,6 2 + −0.7 2 + −1.45 2

## Maka hasilnya sebagai berikut
∥ 𝐰 ∥= √2.5 2 + −0,6 2 + −0.7 2 + −1.45 2 = 1.815 margin = 2 ∥ 𝐰 ∥ = 2 1.815 = 1.1019
Ini  menunjukkan  bahwa  jarak  antara  dua hyperplane  yang  mendukung  klasifikasi  SVM untuk  dataset  ini  adalah  sekitar  1.101.  Margin ini  mencerminkan  seberapa  baik  pemisahan antara  kelas  dalam  data  dengan  vektor  bobot dan  bias  yang  kita  asumsikan.  Margin  yang lebih besar menunjukkan pemisahan yang lebih baik  antara  kelas,  yang  umumnya  diinginkan dalam model klasifikasi. Berikut ini merupakan hasil keseluruhan untuk data latih dan uji.
Tabel 8. Hasil klasifikasi data latih
No Nama Label Klasifikasi 1 A. Gani Tidak berhak Tidak berhak 2 A. Rani Aji Berhak Berhak 3 Abdul Hamid Berhak Berhak 4 Abdul Manaf Majid Berhak Berhak 5 Abdul Muin Berhak Berhak … … …. …. 319 Abdullah Puteh Berhak Berhak 320 Agussalem Berhak Berhak Tabel 9. Hasil klasifikasi data uji No Nama Label Klasifikasi 321 Asnawi Berhak Berhak 322 Bahrul mahdi Berhak Berhak 323 Bakhtiar Berhak Berhak 324 Baktiar Berhak Berhak 329 Ibnu sakdan Tidak berhak Berhak … …. …. ….. 399 M daud karim Tidak berhak Berhak 400 Mahlil Berhak Berhak
Pada  tabel  diatas,  untuk  data  uji  ditentukan untuk hasil klasifikasi Support Vector Machine dengan  80  data  yaitu  mendapatkan  hasil
klasifikasi  true  positive  sebanyak  61,  true negative  sebanyak  2,  false  positive  sebanyak 14, dan false Negative sebanyak 3. Selanjutnya, mencari  nilai  confusion  matrix  yang  tertera  di bawah ini:
Tabel 10. Confusion Matrix
Confusion Matrix Nilai Aktual True False Nilai Prediksi True 61 3 False 14 2
Dimana:
TP (True  Positive) merupakan  nilai prediksi 1 (berhak) seduai dengan label asli berjumlah 61.
TN (True  Negative) merupakan  nilai prediksi  0  (tidak  berhak)  sesuai  dengan label asli berjumlah 2.
FP (False  Positive) merupakan  nilai prediksi  1  (berhak)  yang  seharusnya  0 (tidak berhak) berjumlah 14. FN (False  Negative) merupakan  nilai prediksi 0 (tidak berhak) yang seharusnya 1 (berhak) berjumlah 3.
Akurasi = TP+TN TP+TN+FP+FN X 100 = 61+2 61+2+14+3 X 100
= 78,75%
Presisi = TP TP+FP X 100 = 61 61+14 X 100
= 81,34%
Recall
= TP TP+FN X 100 = 61 61+3 X 100
= 95,31%
Berikut  ini  grafik  hasil  klasifikasi  berhak  dan tidak  berhak  penerima  bantuan  dan  grafik confusion matrik.
Gambar 2. Grafik hasil klasifikasi berhak dan tidak berhak penerima bantuan
Gambar 3. Grafik Confusion Matriks 4.3. Hasil Implementasi Sistem
Berikut ini merupakan hasil implementasi sistem yang telah dibuat: 1. Halaman Hasil Klasifikasi Tampilan  ini  berisikan  presentase  data latih dan data uji beserta detail datanya.
Gambar 4. Hasil Klasifikasi
75 5 0 20 40 60 80 Berhak Tidak Berhak Grafik Hasil Klasifikasi 78,75% 81,33333 333% 95,3125% 0 20 40 60 80 100 120 akurasi presisi recall Grafik Hasil Akurasi
2. Halaman Evaluasi
Tampilan  ini  berisi  hasil  evalusasi  dari klasifikasi data KUSUKA

## Gambar 5. Hasil Evaluasi

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  ini dapat disimpulkan:
a. Kriteria dan bobot yang digunakan pada klasifikasi penentuan penerimaan
bantuan dari kepemilikan kartu KUSUKA menggunakan metode
Support Vector Machine dengan kriteria sebagai  penghitungnya  yaitu:  bobot pendapatan,  bobot  pengalaman,  bobot profesi  tambahan,  dan    bobot  status. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini sebanyak 400 data, dengan perbandingan 80:20% sebagai data latih dan  data  uji,  data  dibagi  secara  acak yaitu 320 data latih dan 80 data uji.
b. Hasil  akurasi  data  klasifikasi  pada implementasi  dengan  data  asli  yaitu untuk  data  latih  sebesar  90,299%  dan untuk  data  uji  sebesar  93,181%.  Untuk hasil  klasifikasi  berhak  tidak  berhak  di data  latih  yaitu  80%  untuk  berhak  serta 20%  untuk  tidak  berhak,  sedangkan untuk data uji yaitu 82,35% untuk berhak dan  17,64%  untuk  tidak  berhak.  Untuk confusion  matrix  di  data  latih  90,31% dan data uji 88,75%. Presisi di data latih 88,65%  dan  data  uji  87,67%.    Recall  di data latih 98,13% dan data uji 100%
c. Dari  kesimpulan  untuk  perbandingan antar  bobot,  faktor  pendapatan  menjadi kriteria  yang  paling  berpengaruh  dalam menentukan  kelayakan  seseorang  untuk menerima  bantuan  dari  kepemilikan
KUSUKA.  Namun,  faktor  pengalaman kerja dan profesi tambahan juga penting
untuk dipertimbangkan sebagai penunjang dalam proses penilaian berhak dan tidak berhaknya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Nurdin,  M.  Zarlis,  Tulus,  and  S.  Efendi, “Data  Driven  Optimization  Approach  to Fish Resources Supply Chain Planning in Aceh  Province,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 1255,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1255/1/012081.
[2]  Nurdin  and  D.  Astika,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Menganalisis  Penjualan Barang  dengan  Menggunakan  Metode Apriori  pada  Supermarket  Sejahtera Lhoksumawe,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, pp. 77–80, 2018.
[3]  N. Nurdin, M. Zarlis, Tulus and S. Efendi, “Mixed  Integer  Linear  Programming Model  for  Integrated  Fish  Supply  Chain Planning” Journal  of  Theoretical  and Applied  Information  Technology ,  Vol.98, No.12, 2020, pp. 2017-2028.
[4]  N. Nurdin, M. Zarlis, Tulus and S. Efendi, “Optimization  and  Computing  Model  of Fish  Resource  Supply  Chain  Distribution Network”, IOP  Conf.  Series:  Journal  of Physics: Conf. Series 1898 (2021) 012022, 2021.
[5]  N. Nurdin, F. Fajriana, M. Maryana, and A. Zanati, “Information System for Predicting Fisheries  Outcomes  Using  Regression Algorithm Multiple Linear,” J. Informatics Telecommun. Eng. , vol. 5, no. 2, pp. 247– 258, 2022, doi: 10.31289/jite.v5i2.6023.
[6]      Z.  Aulia,  Risawandi,  and  L.  Rosnita, “Application  of  the  K-Nearest  Neighbor Method to  Determine Recipients  of  Non- Cash  Food  Assistance,” Jurnal  Ilmu Komputer ,  vol.  16,  no.2,  pp.  115–126, 2023.
[7]        M.  Qamal,  I.  Sahputra,  N.  Nurdin,  M. Maryana,  and  M.  Mukarramah,  “Sistem Pendukung Keputusan
Penentuan
Penerimaan  Bantuan  PKH  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes,” TECHSI  -  J.  Tek. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 21, 2023, doi: 10.29103/techsi.v14i1.6960.
[8]  F.  F.  Ferdiansyah,  B.  Rahmat,  and  I. Yuniar,  “Klasifikasi  Dan  Pengenalan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Amalia  dkk
Objek  Ikan  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine  (Svm),” J. Inform. dan Sist. Inf. ( JIFoSI ) , vol. 1, no.
2, pp. 522–528, 2020.
[9]  A. M. Hidayat, M. Masitha, V. P. Siregar, and G. Winarso, “Object and Pixel Based Benthic  Habitat  Mapping  in  Shallow Water Opak Island using SPOT-7 Image (
Pemetaan Habitat Bentik Perairan Dangkal  Pulau  Opak  Pemetaan  Habitat Bentik  Perairan  Dangkal  Pulau  Opak Berbasis Objek Dan Piksel Menggunakan Citra Satelit SP,” Semin. Nas. Penginderaan  Jauh ,  vol.  5,  no.  February
2022, p. 10, 2018.
[10]  N.  W.  Prabowo,  V.  P.  Siregar,  and  S.  B. Agus,  “Classification  of  Benthic  Habitat Based  on  Object  With  Support  Vector Machines  and  Decision  Tree  Algorithm Using  Spot-7  Multispectral  Imagery  in
Harapan and Kelapa Island,” J.  Ilmu  dan
Teknol.  Kelaut.  Trop. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.
123–134, 2018.
[11]  I.  P.  Monika  and  M.  T.  Furqon,
“Penerapan  Metode  Support  Vector
Machine (SVM) Pada Klasifikasi
Penyimpangan Tumbuh Kembang Anak,”
J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu
Komput. ,  vol.  2,  no.  10,  pp.  3165–3166, 2018, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id
[12]  Y.  Afrillia,  L.  Rosnita,  and  D.  Siska, “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter Terhadap  Isu  Kesetaraan  Gender  Dalam Penerapan Permendikbudristek Nomor 30
Tahun 2021 …,” J. Informatics … , vol. 8, no.  2,  pp.  93–98,  2022,  [Online]. Available: http://jurnal.uui.ac.id/index.php/jics/articl e/view/2386%0Ahttp://jurnal.uui.ac.id/in dex.php/jics/article/viewFile/2386/1228