Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1135 Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1387-1397 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF RANDOM FOREST AND SMOTE METHODS FOR ECONOMIC STATUS CLASSIFICATION IN CIREBON CITY
Neneng Nur Sholihah *1 , Arief Hermawan 2
1,2 Informatics, Faculty of Science and Technology, Universitas Teknologi Yogyakarta, Indonesia Email: 1 neneng.5200411216@student.uty.ac.id , 2 ariefdb@uty.ac.id
(Article received: June 16, 2023; Revision: July 09, 2023; published: Desember 23, 2023)

## Abstract
The Indonesian government has tried various methods to eradicate poverty throughout the country, one of which is  the  fair  distribution  of  social  assistance  to  households  based  on  their  economic  status  classification.  The determination of social assistance recipients can be influenced by political factors or personal relationships and can be misused, leading to assistance being given to individuals with specific political connections or support. This research aims to develop a household economic status classification system in Cirebon City using the Random Forest algorithm to address these issues. The data used in this research experienced an imbalance in the number of class instances, where the high-class instances were much fewer than the low and medium classes. To address this,  the  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  (SMOTE)  was  employed.  In  this  study,  various  testing scenarios were conducted to obtain the best model for accurately predicting household economic status. Based on the research results, the best testing was achieved using Random Forest and SMOTE with a random state of 0, obtaining an accuracy of 93% and excellent performance in classifying each class. When testing unlabeled data, Random Forest successfully predicted 24 out of 30 actual data, resulting in an accuracy rate of 80%. Although this accuracy is lower than what was achieved by Random Forest and SMOTE with a random state of 0, it can be said that the application successfully classifies household economic status in Cirebon City effectively.
Keywords : classification, economic status, random forest, SMOTE.

## IMPLEMENTASI METODE RANDOM FOREST DAN SMOTE UNTUK KLASIFIKASI STATUS EKONOMI DI KOTA CIREBON

## Abstrak
Pemerintah  Indonesia  telah  mencoba  berbagai  metode  untuk  memberantas  kemiskinan  di  seluruh  negeri,  salah satunya adalah distribusi bantuan sosial yang adil untuk rumah tangga sesuai dengan klasifikasi status ekonomi mereka. Penentuan penerima bantuan sosial dapat dipengaruhi oleh faktor politik atau hubungan personal dapat disalahgunakan  sehingga  diberikan  kepada  individu-individu  yang  memiliki  koneksi  atau  dukungan  politik tertentu.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sistem  klasifikasi  status  ekonomi  rumah  tangga  di  Kota Cirebon menggunakan algoritma Random Forest untuk mengatasi permasalahan tersebut. Data yang digunakan pada penelitian ini mengalami ketidakseimbangan jumlah kelas dimana kelas tinggi jauh lebih sedikit dari kelas rendah  dan  sedang  sehingga  digunakan  metode Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE).  Pada penelitian ini, berbagai skenario pengujian dilakukan guna mendapatkan model terbaik untuk memprediksi status ekonomi  rumah  tangga  secara  akurat.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  pengujian  terbaik  diperoleh  menggunakan Random Forest dan SMOTE dengan random state 0 yang mendapatkan akurasi 93%, dan performa yang sangat baik  dalam  mengklasifikasikan  setiap  kelas.  Pada  pengujian  terhadap  data  yang  tidak  memiliki  label, Random Forest berhasil  memprediksi  benar  24  dari  30  data  aktual  sehingga  memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  80%. Meskipun masih di bawah akurasi yang diperoleh Random Forest dan SMOTE dengan random state 0, namun dapat dikatakan bahwa aplikasi berhasil mengklasifikasikan status ekonomi rumah tangga di Kota Cirebon dengan baik.
Kata kunci : klasifikasi, random forest, status ekonomi, SMOTE.

## 1. PENDAHULUAN
The  International  Society  of  Gynecological Endocrinology  (ISGE)  dalam  kongres  dunia  ke-18
mengklasifikasikan Indonesia sebagai salah satu dari 145  negara  berkembang  di  dunia  [1].  Salah  satu karakteristik umum yang menyebabkan suatu negara
diklasifikasikan  sebagai  negara  berkembang  adalah adanya  permasalahan  kemiskinan  di  negara  tersebut [2].  Sejumlah  problem  sosial,  politik,  dan  ekonomi yang terjadi khususnya di negara-negara berkembang termasuk Indonesia, disebabkan oleh kemiskinan [3]. Kurangnya  pendapatan  dan  aset  menjadi  salah  satu sebab  kemiskinan,  di  mana  kebutuhan  dasar  seperti makanan,  pakaian,  perumahan,  tingkat  kesehatan, dan  pendidikan  yang  dapat  diterima  tidak  dapat dipenuhi  [4].  Oleh  karena  itu,  pemerintah  di  setiap daerah perlu memiliki pemahaman terkait pertumbuhan  ekonomi  berkelanjutan  di  daerah mereka. Pengetahuan yang mendalam tentang kondisi ekonomi  suatu  wilayah  merupakan  landasan  yang krusial  dalam  merancang  kebijakan  dan  program pemerintah  yang  efektif  untuk  meningkatkan kesejahteraan  masyarakat  [5].  Melalui  pemahaman yang  mendalam  tentang  situasi  ekonomi,  langkah- langkah strategis dapat dirancang untuk menanggulangi  kemiskinan,  menciptakan  lapangan kerja, meningkatkan akses pendidikan dan kesehatan, serta mendorong pertumbuhan ekonomi yang inklusif [6].
Salah  satu  kota  di  Indonesia  yang  juga menghadapi  tantangan  kemiskinan  adalah  Kota Cirebon.  Terletak  di  Provinsi  Jawa  Barat,  Cirebon merupakan  salah  satu  kota  penting  di  pesisir  utara pulau Jawa. Kota Cirebon memiliki laju pertumbuhan ekonomi    yang  positif  dan  cenderung  mengalami peningkatan.  Pada  tahun  2021,  ekonomi  Kota Cirebon  mengalami  pertumbuhan  3,04  persen  dan meningkat  menjadi  5,10  persen  pada  tahun  2022 [7][8]. Namun, meskipun memiliki potensi ekonomi yang  signifikan,  kondisi  ini  tidak  diimbangi  dengan menurunnya  jumlah  penduduk  miskin  di  Kota Cirebon. Berdasarkan data yang dipublikasikan oleh Badan  Pusat  Statistik,  jumlah  penduduk  miskin  di Kota Cirebon mengalami peningkatan selama periode Maret  2019  hingga  Maret  2021  [9][10].  Jumlah penduduk miskin periode Maret 2019 sebanyak 26,8 ribu jiwa  mengalami peningkatan  menjadi 30,6 ribu jiwa pada Maret 2020. Pada Maret 2021, bertambah sebanyak  1,4  ribu  jiwa  sehingga  jumlah  penduduk miskin  menjadi  32  ribu  jiwa  [9].  Selain  itu,  garis kemiskinan di Kota Cirebon mengalami peningkatan dari Rp444,57 ribu per kapita per bulan pada periode Maret  2019  dan  terus  meningkat  menjadi  Rp467,25 ribu  per  kapita  per  bulan  pada  periode  Maret  2021 [10].  Oleh  karena  itu,  diperlukan  kajian  lebih mendalam  terhadap  berbagai  program  bantuan pemerintah  agar  dapat  memberikan  dampak  positif yang  signifikan  bagi  peningkatan  kesejahteraan masyarakat miskin.
Pemerintah  Indonesia  telah  mencoba  berbagai metode  untuk  memberantas  kemiskinan  di  seluruh negeri. Salah satunya adalah distribusi bantuan sosial yang  adil  di  seluruh  kepulauan  untuk  rumah  tangga yang  dikategorikan  layak  menerima  bantuan  sosial [11].  Namun,  faktanya  pemerintah  belum  bisa menanggulangi kemiskinan secara keseluruhan. Pada
beberapa  kesempatan,  ada  kebebasan  bagi  petugas bantuan  sosial  untuk  mengevaluasi  dan  menilai kelayakan  rumah  tangga  berdasarkan  penilaian mereka  sendiri  [12].  Namun,  hal  ini  dapat menyebabkan ketidakadilan dalam penentuan bantuan  sosial.  Prasangka  atau  diskriminasi  pribadi pada tingkat individual bisa memengaruhi keputusan dalam  menentukan  penerima  manfaat  [13][14]. Contohnya,  petugas  mungkin  memberikan  prioritas kepada  kelompok  tertentu  berdasarkan  preferensi pribadi  yang  tidak  relevan  atau  prasangka  [15]. Dalam beberapa situasi, penentuan penerima bantuan sosial juga dapat dipengaruhi oleh faktor politik atau hubungan  personal.  Akibatnya,  sistem  ini  dapat disalahgunakan,  di  mana  bantuan  diberikan  kepada orang-orang  yang  memiliki  koneksi  atau  dukungan politik  tertentu  [16],  bukan  berdasarkan  kebutuhan yang sebenarnya.
Solusi  untuk  mengimplementasikan  program penanggulangan kemiskinan dapat dilakukan melalui berbagai strategi,  salah  satunya dengan  membangun sistem  klasifikasi  status  ekonomi  rumah  tangga  di Kota  Cirebon  dengan  memanfaatkan machine learning . Tujuannya adalah untuk mengetahui status ekonomi  suatu  rumah  tangga  untuk  mendapatkan bantuan  dari  pemerintah,  mengidentifikasi  variabel- variabel  yang  berpengaruh  terhadap  status  ekonomi rumah tangga, dan mengembangkan model klasifikasi  yang  akurat  dalam  memprediksi  status ekonomi  suatu  rumah  tangga  di  Kota  Cirebon. Klasifikasi  merupakan  salah  satu  jenis supervised learning atau pembelajaran terawasi [17]. Klasifikasi adalah  proses  pemberian  label  secara  otomatis  ke sampel  data  yang  tidak  memiliki  label  [18].  Pada masalah khusus klasifikasi, label adalah anggota dari himpunan  kelas  yang  terbatas  [19].  Apabila  jumlah kelas terdiri dari dua set maka disebut dengan binary classification ,  sedangkan  kasus  klasifikasi  dengan tiga  kelas  atau  lebih  disebut  dengan multiclass classification [20].  Pada  penelitian  ini,  klasifikasi status  ekonomi  rumah  tangga  di  Kota  Cirebon  akan dibagi menjadi tiga kelas, yaitu rendah, sedang, dan tinggi.
Pada  literatur  sebelumnya  telah  dilakukan beberapa  penelitian  terkait.  Penelitian  yang  telah dilakukan  pada  tahun  2019  oleh  Nurpadillah  yang meneliti  terkait  status  kemiskinan  rumah  tangga  di provinsi  Jawa  Barat  menggunakan  metode Random Forest menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  93.46% sebelum  penggunaan  SMOTE  dan  86.01% setelah penggunaan SMOTE [21]. Kemudian penelitian pada tahun  2020  yang  telah  dilakukan  oleh  Nuzula et  al. terkait klasifikasi status kemiskinan rumah tangga di Kabupaten Wonosobo memperoleh ketepatan klasifikasi    untuk  metode Support  Vector  Machine (SVM)  sebesar  89.94%  sedangkan    ketepatan klasifikasi    untuk    metode Classification  And Regression  Tree (CART)  sebesar  89.31%  [22]. Kemudian penelitian pada tahun 2022 yang dilakukan oleh Hidyatulloh terkait klasifikasi status kemiskinan
di  level  kabupaten/kota  dengan  membandingkan kinerja metode Random Forest dan Double Random Forest menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan hasil yang signifikan antara kedua metode tersebut dalam memprediksi status kemiskinan rumah tangga di Jawa Barat.  Hal  ini  disebabkan  oleh  ukuran  pohon  yang dihasilkan  oleh Random  Forest sudah  dianggap memadai  untuk  mencapai  kinerja  model  terbaik dengan  rata-rata Area  Under  Curve (AUC)  sebesar 83,73% dan 83,77% [23]. Berikutnya penelitian pada tahun  2020  yang  dilakukan  oleh  Nofriani  terkait aplikasi machine  learning untuk  prediksi  klasifikasi status  kesejahteraan  rumah  tangga  menyimpulkan bahwa algoritma Random Forest memberikan kinerja terbaik  dibandingkan  algoritma machine  learning lain  dalam  memprediksi  status  kesejahteraan  sosial rumah tangga dengan akurasi klasifikasi akhir sebesar 74,20%  [11].  Kemudian  penelitian  pada  tahun  2021 yang  dilakukan  oleh  Umma et  al. terkait  klasifikasi status  kemiskinan  rumah  tangga  dengan  algoritma C5.0  di  Kabupaten  Pemalang  diperoleh  bahwa penggunaan Synthetic Minority
Oversampling Technique (SMOTE) dapat meningkatkan
kemampuan machine learning dalam mengklasifikasikan  data  dari  kelas  mayor  maupun minor  dengan  nilai  rata-rata  akurasi  82,20% meskipun  hasilnya  belum  menunjukkan  signifikansi yang cukup [24].
Berdasarkan latar belakang dan penelitian yang telah  dilakukan  sebelumnya,  penelitian  ini  akan mengklasifikasikan  status  ekonomi  rumah  tangga  di Kota Cirebon menggunakan metode Random Forest yang belum pernah dilakukan sebelumnya. Selain itu, karena jumlah kelas pada data yang digunakan tidak seimbang maka peneliti akan melakukan penanganan imbalanced data.  Penanganan  ketidakseimbangan data  akan  diatasi  dengan Synthetic  Minority Oversampling  Technique (SMOTE)  agar  dapat memperoleh  hasil  prediksi  kelas  data  dengan  lebih akurat, baik untuk kelas rendah, sedang maupun kelas tinggi.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  metodologi  penelitian  ini,  dilakukan serangkaian proses pengolahan untuk mencapai hasil uji coba dengan performa metode yang optimal dalam mengklasifikasikan  Status  Ekonomi  Kota  Cirebon secara  akurat.  Metode  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian.

## 2.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini diperoleh  dari  halaman  Sistem  Informasi  Layanan
Statistik  (SILASTIK)  milik  Badan  Pusat  Statistik (BPS).  Data  yang  digunakan  merupakan  data  mikro Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS)  yang dilakukan  oleh  BPS  untuk  wilayah  Kota  Cirebon tahun 2021. Pada penelitian ini digunakan 1059 data rumah tangga yang terdiri dari status ekonomi rendah 667  rumah  tangga,  sedang  373  rumah  tangga,  dan tinggi 19 rumah tangga. Variabel dalam penelitian ini terdiri  atas  1  variabel  respon  (Y)  dan  36  variabel penjelas (X). Informasi terperinci mengenai kelas dan variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Kelas dan variabel yang digunakan dalam penelitian
Variabel Keterangan Status Ekonomi 0: Rendah 1: Sedang 2: Tinggi X1 Perkotaan/Perdesaan X2 Kehabisan makanan X3 Status kepemilikan rumah X4 Luas lantai rumah (m 2 ) X5 Memiliki rumah lain X6 Jenis atap rumah X7 Jenis dinding rumah X8 Jenis lantai rumah X9 Kepemilikan fasilitas BAB X10 Jenis kloset X11 Sumber utama air minum X12 Kekurangan air minum X13 Sumber air mandi/cuci/dll X14 Sumber penerangan rumah X15 Bahan bakar memasak X16 Memiliki lemari es/kulkas X17 Memiliki AC X18 Memiliki pemanas air X19 Memiliki telepon rumah X20 Memiliki komputer/laptop X21 Memiliki emas/perhiasan (min 10gr) X22 Memiliki sepeda motor X23 Memiliki perahu X24 Memiliki perahu motor X25 Memiliki mobil X26 Memiliki televisi layar datar (min 30 inch) X27 Memiliki tanah/lahan X28 Sumber penghasilan terbesar X29 Menerima KKS (Kartu Keluarga Sejahtera) X30 Menerima PKH (Program Keluarga Harapan) X31 Menerima BPNT (Bantuan Pangan Non Tunai) X32 Menerima bantuan sosial/subsidi pemerintah X33 Jumlah anggota rumah tangga X34 Umur KRT X35 Ijazah/STTB tertinggi
X36
Status pekerjaan kepala rumah tangga 2.2. Preprocessing
Pada tahap preprocessing dilakukan serangkaian  langkah  untuk  mempersiapkan  data sebelum  dilakukan  proses  klasifikasi.  Tujuan  dari tahap  pra-pemrosesan  ini  adalah  untuk  memastikan kualitas  dan  konsistensi  data  yang  akan  digunakan dalam  proses  klasifikasi  berikutnya  [25].  Langkah- langkah ini meliputi remove duplicate, check missing values,  feature  selection,  one  hot  encoding,  label encoding,  dan  penanganan  ketidakseimbangan  data menggunakan Synthetic  Minority  Oversampling Technique (SMOTE). 1. Remove Duplicate

## 1390
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1387-1397
Remove  duplicate berfungsi  untuk  menghapus teks  yang  identik  atau  duplikat.  Tujuannya  adalah untuk  mencegah  data  terisi  dengan  teks  yang  sama yang dapat memperlambat kinerja untuk menganalisis  model  [26].  Menghapus  data  duplikat sangat  penting  karena  apabila  terdapat  teks  yang identik atau duplikat dalam data dapat menyebabkan beberapa  masalah.  Pertama,  jika  data  dipenuhi dengan  teks  yang  sama,  akan  ada  redundansi  yang tidak  perlu  yang  dapat  menghabiskan  ruang penyimpanan yang berharga [27]. Hal ini juga dapat mengganggu  keberlanjutan  proses  analisis,  karena jumlah data  yang perlu diproses akan  menjadi lebih besar daripada yang sebenarnya.
2. Check Missing Values Missing  values adalah  informasi  yang  tidak tersedia dalam suatu data atau kasus. Missing values terjadi  ketika  informasi  mengenai  sebuah  data  tidak diberikan,  sulit  ditemukan,  atau  memang  tidak tersedia [28]. Missing values dapat memiliki dampak yang  serius  pada  analisis  data,  karena  dapat mengganggu  keakuratan  dan  keandalan  hasil  yang diperoleh. Untuk mengatasi missing values , terdapat beberapa  pendekatan  yang  dapat  digunakan.  Salah satunya adalah dengan melakukan imputasi. Imputasi merupakan sebuah metode untuk mengisi nilai yang hilang dengan nilai yang dapat diprediksi berdasarkan pola  atau  karakteristik  data  yang  ada  [29].  Metode untuk mengatasi missing values dalam penelitian ini adalah median  imputation . Median  imputation mengatasi missing  values dengan  menghitung  nilai median dari variabel tersebut kemudian menggantikan  missing  values  dengan  nilai  median yang telah dihitung [30].
3. Feature Selection Feature selection adalah metode yang digunakan  untuk  mengoptimalkan  model  dalam proses  preprocessing  data.  Cara  kerja  feature selection  adalah  menemukan  subset  fitur  dari himpunan  fitur  yang  ada  guna  meningkatkan performa  model  yang  diterapkan  [31].  Selain  itu, pemilihan fitur dapat membantu menghilangkan fitur yang tidak relevan dan berlebihan dalam model yang digunakan  sehingga  model  tersebut  dapat  mencapai tingkat optimal.
4. One Hot Encoding One  Hot  Encoding adalah  metode  yang digunakan  untuk  mengubah  variabel  diskrit  atau categorical  menjadi  bentuk  biner  sehingga  dapat digunakan  lebih  efektif  dalam  algoritma  klasifikasi [32]. Beberapa algoritma tidak dapat secara langsung mengoperasikan  variabel  diskrit  sebagai  input sehingga perlu dilakukan transformasi pada variabel diskrit  tersebut  agar  dapat  digunakan  dalam  proses komputasi algoritma tersebut.
5. Label Encoding Label Encoding adalah teknik dalam pemrosesan  data  yang  digunakan  untuk  mengubah nilai-nilai  kategorikal  menjadi  nilai  numerik  [33]. Setiap  kategori  atau  label  unik  dalam  variabel
kategorikal diberikan nilai numerik secara berurutan mulai dari 0 hingga n-1 di mana n merupakan jumlah kategori  yang  ada. Dataset yang  digunakan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  tiga  kelas,  yaitu  "rendah", “sedang”  dan  "tinggi"  sehingga  label  kelas  tersebut diubah menjadi 0, 1, dan 2.

## 2.3. Synthetic Minority Oversampling Technique
(SMOTE)
SMOTE adalah sebuah metode untuk menyeimbangkan  kelas  yang  berbeda  dengan menggunakan  oversampling.  Pendekatan  SMOTE membuat  duplikasi  data  pada  kelas  minoritas  agar seimbang  dengan  data  pada  kelas  mayoritas  [34]. Ketidakseimbangan dataset dapat  mengakibatkan hasil klasifikasi yang keliru, di mana data pada kelas minoritas  sering  kali  salah  diklasifikasikan  sebagai kelas mayoritas [35]. Pada penelitian ini, jumlah kelas rendah dan sedang jauh lebih banyak daripada kelas tinggi.  Oleh  karena  itu,  akan  dilakukan  penanganan menggunakan SMOTE dengan membuat data sintetis untuk kelas tinggi agar jumlahnya seimbang dengan dua kelas lainnya.
Pada tahap awal algoritma SMOTE, perhitungan  dilakukan  dengan  mengambil  selisih nilai antara vektor fitur pada kelas minoritas dan nilai tetangga  terdekat  dari  kelas  minoritas.  Kemudian, nilai  selisih  tersebut  dikalikan  dengan  angka  acak yang  berada  dalam  rentang  antara  0  hingga  1. Selanjutnya, hasil perhitungan tersebut ditambahkan kembali  ke  vektor  fitur  asli  sehingga  menghasilkan vektor fitur yang baru [30].
𝑋 𝑛𝑒𝑤 = 𝑋 𝑖 + (−𝑋 𝑖 ) × 𝛿 (1)
Keterangan: 𝑋 𝑖 = vektor variabel kelas minoritas 𝑋̂ 𝑖 = k-nearest neighbors untuk 𝑋 𝑖 𝛿 = nilai acak antara 0 sampai 1

## 2.4. Pemodelan Random Forest
Random  Forest adalah  sebuah  teknik  yang menggunakan  kumpulan  pohon  keputusan  sebagai model dasar untuk melakukan klasifikasi atau regresi [36]. Random  Forest merupakan  salah  satu  metode ensemble learning yang terdiri dari kumpulan pohon keputusan  yang  digunakan  untuk  membuat  prediksi yang  lebih  akurat  dan  stabil  [37].  Dalam  klasifikasi menggunakan Random Forest , metode ini menggunakan  pendekatan voting untuk  mengambil keputusan  mayoritas  berdasarkan  hasil  dari  pohon- pohon  yang  telah  dibentuk  [38].  Pendekatan menggunakan ensemble learning memiliki beberapa keuntungan,  yaitu  dapat  digunakan  baik  untuk klasifikasi maupun regresi, mampu mencapai tingkat akurasi  yang  tinggi,  dan  cocok  untuk  menganalisis dataset yang  besar  dengan  banyak  dimensi  [39]. Metode Random Forest melakukan pemilihan secara acak  variabel  penjelas  untuk  mengurangi  korelasi
Neneng Nur Sholihah, et. al., IMPLEMENTATION OF RANDOM FOREST … 1391
antar tree yang terbentuk. Tahapan proses klasifikasi dalam menggunakan Random Forest pada data latih yang  terdiri  atas  n  amatan  dan  p  variabel  penjelas adalah sebagai berikut [40]:
1. Proses bootstrap .  Penarikan  contoh  acak berukuran n dari data latih yang disertai dengan pengembalian.
2. Proses random  feature  selection .  Menyusun pohon  tanpa  pemangkasan  berdasarkan  data hasil bootstrap sampai  ukuran  maksimum.  Di setiap  proses  pemisahan,  memilih  acak  m variabel  penjelas  dimana  m  <  p  kemudian dilakukan pemisahan yang terbaik.
3. Mengulangi langkah 1-2 sebanyak k kali sampai diperoleh k pohon acak.
4. Memprediksi  respon  suatu  amatan  dengan menggabungkan hasil prediksi k pohon. Untuk menentukan  hasil  prediksi  akhir  menggunakan majority vote (mengambil suara terbanyak). Pada  pembentukan  pohon,  setiap  tahapan pemisahan  harus  mempertimbangkan  nilai  entropi untuk  kemudian  menghitung information  gain . Variabel dengan nilai information gain tertinggi akan dipilih sebagai pemisah atau partisi terbaik. Misalkan dataset A dibagi  menjadi beberapa bagian (A1,  A2, ...,  Ak).  Berikut  adalah  rumus  yang  dikembangkan oleh  Claude  Shannon  dalam  teori  informasi  [41] untuk menghitung entropi dan information gain .
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖(𝐴) =   − ∑ −𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝 𝑖 ) 𝑘 𝑖=1 (2)
𝐼𝐺 = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖(𝐴)    − ∑ |𝐴𝑖| |𝐴| × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖(𝐴 𝑖 ) 𝑘 𝑖=1 (3)
Keterangan: 𝐴 = Gugus data 𝑘 = Jumlah partisi 𝐴 𝑝 𝑖
= Proporsi dari 𝐴 𝑖 terhadap 𝐴 𝐼𝐺 = Information gain |𝐴 𝑖 | = Jumlah observasi pada partisi ke-i |𝐴| = Jumlah observasi pada 𝐴
Selain entropi, terdapat ukuran lain yang dapat digunakan dalam proses pemisahan, yaitu indeks gini . Pada setiap tahapan pemisahan, nilai gini diperhatikan  untuk  menghitung gini  decrease . Berikut  adalah  rumus  perhitungan  yang  digunakan untuk menghitung nilai tersebut.
𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐴) =  1 − ∑ (𝑝 𝑖 2 ) 𝑘 𝑖=1 (4)
𝐺𝐷 = 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐴)   − ∑ |𝐴𝑖| |𝐴| × 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐴 𝑖 ) 𝑘 𝑖=1 (5)
Keterangan:
𝐴 = Gugus data 𝑘 = Jumlah partisi 𝐴 𝑝 𝑖
= Proporsi dari 𝐴 𝑖 terhadap 𝐴 𝐺𝐷 = Gini decrease
|𝐴 𝑖 |
= Jumlah observasi pada partisi ke-i
|𝐴|
= Jumlah observasi pada 𝐴

## 2.5. Evaluasi
Pada tahap ini, akan dilakukan proses penilaian kualitas dan kinerja algoritma Random Forest untuk mengukur  sejauh  mana  model  yang  dikembangkan mampu  melakukan  klasifikasi dengan benar . Metrik evaluasi yang digunakan diantaranya adalah akurasi, precision , recall ,  dan f1-score .  Evaluasi  akan ditampilkan  dalam  bentuk classification  report agar dapat  dilihat  kinerja  model Random  Forest dalam memprediksi setiap kelas.

## 2.6. Pengujian
Ada 4 skenario pengujian yang akan dilakukan. Pengujian  pertama  adalah  penggunaan  algoritma Random Forest tanpa SMOTE dengan random state 42.  Pengujian  kedua  adalah  penggunaan  algoritma Random  Forest dengan  SMOTE  menggunakan random  state 42.  Pengujian  ketiga  penggunaan algoritma Random Forest dengan SMOTE menggunakan random  state 0.  Sedangkan  untuk pengujian  yang  terakhir,  akan  memanfaatkan  model terbaik  di  antara  3  skenario  sebelumnya  untuk melakukan prediksi kelas yang tepat untuk setiap data rumah tangga yang belum diberi label. Pengujian ini bertujuan  untuk  melihat  sejauh  mana  model  yang dikembangkan  mampu  melakukan  generalisasi  pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  terdiri dari 1059 rumah tangga dan 37 variabel. Proporsi data rumah tangga terbagi menjadi 667 kelas rendah, 373 kelas sedang, dan 19 kelas tinggi. Dapat dilihat pada Tabel  2  terdapat  ketidakseimbangan  data  dimana jumlah  rumah  tangga  dengan  status  ekonomi  kelas tinggi  lebih  sedikit  dibandingkan  dengan  dua  kelas lainnya.
Tabel 2. Data Status Ekonomi Rumah Tangga Kota Cirebon Status Ekonomi Frekuensi Persentase Rendah 667 62,98% Sedang 373 35,22% Tinggi 19 1,79%
Tabel  3  menunjukkan  jumlah  data  setelah dilakukan  proses split ,  yaitu  diperoleh  proporsi  741 untuk  data training dan  318  untuk  data testing . Namun, terdapat ketidakseimbangn dalam perbandingan  persentase  antara  kelas  tinggi  dengan kelas  rendah  dan  sedang  pada  kedua  jenis  data tersebut.  Jumlah  data  kelas  tinggi  jauh  lebih  sedikit dibandingkan  dengan  kedua  kelas  lainnya  yang menyebabkan  ketidakseimbangan  dalam  distribusi kelas. Fenomena ini perlu diperhatikan karena dapat mempengaruhi performa dan akurasi model klasifikasi  yang  akan  dibangun.  Ketidakseimbangan dalam distribusi kelas dapat mempengaruhi kemampuan model untuk mengenali dan memprediksi data pada kelas yang lebih sedikit. Hal ini  dapat  mengakibatkan  hasil  klasifikasi  yang  bias
terhadap  kelas  mayoritas  sehingga  kelas  minoritas cenderung  diabaikan  atau  memiliki  akurasi  yang lebih  rendah.  Oleh  karena  itu,  penanganan  masalah ketidakseimbangan  data  menjadi  penting  dalam proses  pemodelan  klasifikasi  ini  untuk  memastikan hasil  yang  lebih  akurat  dan  seimbang  dalam memprediksi status ekonomi rumah tangga.

## Tabel 3. Data status ekonomi rumah tangga kota cirebon
Kelas Data Training Data Testing Jumlah % Jumlah % Rendah 463 62.48% 204 64.15% Sedang 263 35.49% 110 34.59% Tinggi 15 2.02% 4 1.26% Total 741 100.00% 318 100.00%
Berdasarkan  Tabel  3  persentase  data training status  ekonomi  rendah,  dan  sedang  berturut-turut 62.48%  dan  35.49%.  Namun,  persentase  status ekonomi tinggi pada data training jauh lebih sedikit, yaitu 2.02%. Masalah ketidakseimbangan data dapat ditangani  menggunakan  metode Synthetic  Minority
Oversampling
Technique (SMOTE) dengan menerapkannya  pada  data training .  Sebelum oversampling dengan  SMOTE  jumlah  kelas  rendah, sedang, dan tinggi berturut-turut sebanyak 463, 263, dan  15.  Begitupun  dengan  data testing yang  juga mengalami ketidakseimbangan. Jumlah kelas rendah, sedang,  dan  tinggi  berturut-turut  sebanyak  64.15% atau 204, 34.59% atau 110, dan 1.26% atau 4. Dengan demikian,  pada  data testing perlu  juga  diterapkan metode SMOTE.
Tabel 4. Komposisi data sebelum dan setelah SMOTE
Kelas Data Training Data Testing Sebelum SMOTE Setelah SMOTE Sebelum SMOTE Setelah SMOTE Rendah 463 463 204 204 Sedang 263 463 110 204 Tinggi 15 463 4 204 Total 741 1389 318 612
Pada  Tabel  4  menunjukkan  komposisi  data setelah  pembuatan  data  sintesis  pada  data training dan data testing untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Setelah menggunakan SMOTE komposisi data pada setiap kelas untuk data training adalah sama rata berjumlah  463  data.  Sementara  untuk  data testing setelah SMOTE adalah sama rata berjumlah 204 data.
Tabel 5. Classification Report tanpa SMOTE Classification Report
Precision Recall F1-Score Support Rendah 91% 95% 93% 204 Sedang 88% 84% 86% 110 Tinggi 100% 50% 67% 4 Accuracy 90% 318
Berdasarkan  Tabel  5  hasil  klasifikasi  status ekonomi  Kota  Cirebon  menggunakan  metode Random Forest tanpa SMOTE dengan random state 42  memperoleh  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  yaitu mencapai  90%.  Nilai precision yang  diperoleh termasuk  sangat  baik  karena  mencapai  91%  untuk status  ekonomi  kelas  rendah,  88%  untuk  kelas
sedang, dan 100% untuk kelas tinggi. Namun, recall menunjukkan  nilai  yang  bervariasi.  Untuk  status ekonomi  kelas  rendah, recall mencapai  95%, sedangkan untuk kelas sedang dan tinggi, nilai recall masing-masing  adalah  84%  dan  50%.  Hasil recall untuk  status  ekonomi  kelas  tinggi  menunjukkan performa yang kurang baik karena hanya 50% rumah tangga  dengan  status  ekonomi  tinggi  yang terklasifikasikan dengan benar.
Tabel 6. Classification Report dengan SMOTE
Classification Report Precision Recall F1-Score Support Rendah 91% 94% 92% 204 Sedang 81% 91% 86% 204 Tinggi 100% 86% 92% 204 Accuracy 90% 612
Pada Tabel 6 ditunjukkan hasil klasifikasi status ekonomi  Kota  Cirebon  menggunakan  metode Random Forest dengan SMOTE memperoleh tingkat akurasi  yang  tinggi  juga,  yaitu  mencapai  90%. Begitupun  dengan  perolehan  nilai precision yang mencapai  91%  untuk  status  ekonomi  kelas  rendah, 81%  untuk  kelas  sedang,  dan  100%  untuk  kelas tinggi.  Namun,  setelah  penggunaan  SMOTE  nilai recall yang  diperoleh  menjadi  lebih  baik.  Untuk status  ekonomi  kelas  rendah, recall mencapai  94%, sedangkan untuk kelas sedang dan tinggi, nilai recall masing-masing  adalah  91%  dan  86%.  Hal  itu menunjukkan  bahwa  penggunaan  SMOTE  mampu meningkatkan  performa  algoritma Random  Forest dalam  mengklasifikasikan  rumah  tangga  dengan status  ekonomi  tinggi  dibandingkan  sebelumnya tanpa penggunaan SMOTE.
Pengujian  menggunakan  nilai  parameter  yang berbeda  dapat  dilakukan  agar  bisa  menghasilkan tingkat akurasi dan klasifikasi yang lebih baik. Pada proses  pembagian  data,  SMOTE  dan  pemodelan Random Forest , nilai parameter random state diatur menjadi  0.  Perubahan  nilai  parameter random  state sedikit  mengubah  proporsi  jumlah  kelas  pada  data training dan  data testing .  Namun,  jumlah  data training yang diperoleh dari proses split data dengan random  state 0  tidak  mengalami  perbedaan  dengan random state 42. Perbandingan kelas tinggi pada data training maupun data testing dengan random state 0 tidak  terlalu  jauh  seperti  saat  penggunaan random state 42,  yaitu  sebanyak  11  pada  data training dan sebanyak 8 pada data testing .
Tabel 7. Kinerja klasifikasi Random Forest dengan random state 0
Classification Report Precision Recall F1-Score Support Rendah 95% 96% 95% 210 Sedang 88% 93% 90% 210 Tinggi 97% 91% 94% 210 Accuracy 93% 630
Pada  Tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  hasil percobaan dengan mengubah parameter random state menjadi 0 mendapatkan persentase akurasi yang lebih tinggi  dibandingkan  penggunaan random  state 42,
yaitu  sebesar  93%.  Nilai precision yang  diperoleh terjadi  peningkatan  untuk  kelas  rendah  dan  sedang, yaitu  mencapai  95%  dan  88%.  Sedangkan  untuk untuk kelas tinggi terjadi sedikit penurunan ke angka 97%.  Namun,  untuk  perolehan  nilai recall terjadi peningkatan  dan menjadi  lebih  seimbang.  Untuk status  ekonomi  kelas  rendah,  perolehan  nilai recall sebesar  96%,  sedangkan  untuk  kelas  sedang  dan tinggi,  nilai recall masing-masing  adalah  93%  dan 91%. Nilai f1-score untuk penggunaan random state 0  juga  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  saat  menggunakan random state 42. Oleh karena itu, peneliti akan menggunakan model  ini  untuk  pengujian  kepada  data  yang  belum memiliki label.
Hasil  klasifikasi  status  ekonomi  Kota  Cirebon menggunakan metode Random Forest tanpa SMOTE memperoleh  variabel-variabel  penting.  Hal  ini ditunjukkan pada gambar berikut.
Gambar 2. Feature importance score tanpa SMOTE
Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  variabel  yang penting  atau  memiliki  kontribusi  signifikan  dalam proses  klasifikasi  menggunakan Random  Forest . Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  menilai kestabilan variabel tersebut adalah dengan menggunakan Mean Decrease Impurity (MDI). MDI merupakan  nilai  rata-rata  tingkat  impuritas  suatu variabel  saat  muncul  dalam  sekumpulan  pohon keputusan.  Semakin  besar  dampak  suatu  variabel pada mengurangi impuritas, semakin penting variabel tersebut  dianggap  dalam  pengambilan  keputusan pada  model Random  Forest .  Hasil  menunjukkan bahwa variabel yang paling penting dalam klasifikasi status  ekonomi  di  Kota  Cirebon  adalah  memiliki lemari es/kulkas (X16). Selain itu, terdapat beberapa variabel  penting  lainnya  yang  berkontribusi  dalam pengklasifikasian, antara lain luas lantai rumah (X4), umur  Kepala  Rumah  Tangga  (X34),  sumber  air minum  (X11),  ijazah/STTB  tertinggi  yang  dimiliki (X35),  memiliki  sepeda  motor  (X22),  bahan  lantai rumah  (X8),  memiliki  tanah/lahan  (X27),  menerima Kartu  Keluarga  Sejahtera  (KKS)  (X29),  menerima Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  (X31),  dan sumber  air  untuk  mandi,  mencuci,  dan  sebagainya (X13). Variabel-variabel ini memiliki pengaruh yang signifikan  dalam  proses  klasifikasi  status  ekonomi rumah  tangga  di  Kota  Cirebon.  Sedangkan  hasil klasifikasi status ekonomi Kota Cirebon menggunakan  metode Random  Forest dengan SMOTE memperoleh variabel penting yang berbeda seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
Gambar 3. Feature importance score dengan SMOTE
Berdasarkan  Gambar  3,  pemodelan Random Forest dengan  SMOTE  diperoleh  variabel  penting atau importance  features yang  berbeda  dengan Random  Forest tanpa  SMOTE.  Pemodelan Random Forest dengan  SMOTE  menunjukkan  bahwa memiliki  AC  (X17)  merupakan  variabel  terpenting untuk  klasifikasi  status  ekonomi  di  Kota  Cirebon. Adapun  variabel  penting  lainnya,  yaitu  Memiliki mobil  (X25),  Memiliki  komputer/laptop  (X20), Memiliki  lemari  es/kulkas  (X16),  Memiliki  televisi layar  datar  (min  30  inch)  (X26),  Memiliki emas/perhiasan (min 10gr) (X21), Memiliki tanah/lahan  (X27),  Ijazah/STTB  tertinggi  yang dimiliki  (X35),  Sumber  air  minum  (X11),  Bahan bakar untuk memasak (X15), Luas lantai rumah (X4).
Pengujian  selanjutnya  adalah  implementasi model Random Forest dan SMOTE dengan random state 0 terhadap data status ekonomi rumah tangga di Kota  Cirebon  yang  belum  memiliki  label.  Peneliti memilih model Random Forest dan SMOTE dengan random  state 0  karena  model  tersebut  memiliki performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan performa model lainnya. Data yang digunakan untuk pengujian  memiliki  label  namun  sementara  dihapus untuk  menguji  ketepatan  model  dalam  memprediksi status ekonomi rumah tangga. Data untuk pengujian merupakan  data  baru  yang  tidak  digunakan  pada tahap training dan testing. Tabel 8 menunjukkan hasil prediksi  kelas  terhadap  data  yang  belum  memiliki label.
Tabel 8. Hasil prediksi terhadap data yang belum memiliki label
Uji Coba Kelas Aktual Kelas Prediksi Akurasi 1 Rendah Rendah 1 2 Rendah 1 3 Rendah 1 4 Rendah 1 5 Rendah 1 6 Rendah 1 7 Rendah 1 8 Sedang 0 9 Rendah 1 10 Rendah 1 11 Sedang Sedang 1 12 Rendah 0 13 Sedang 1 14 Sedang 1 15 Sedang 1 16 Rendah 0 17 Sedang 1 18 Sedang 1 19 Sedang 1 20 Sedang 1
21
Tinggi Tinggi 1 22 Tinggi 1 23 Tinggi 1 24 Sedang 0 25 Tinggi 1 26 Tinggi 1 27 Tinggi 1 28 Sedang 0 29 Sedang 0 30 Tinggi 1
Dari 30 entri, model memprediksi benar 24 data aktual sehingga  memperoleh tingkat akurasi sebesar 80%.  Model  berhasil  memprediksi  benar  9  dari  10 data  aktual  untuk  kelas  rendah,  8  dari  10  prediksi benar untuk kelas sedang, dan 7 dari 10 prediksi benar untuk kelas tinggi. Untuk akurasi dari masing-masing kelas,  kelas  rendah  memiliki  akurasi  tertinggi,  yaitu 90%.  Selanjutnya  diikuti  oleh  kelas  sedang  sebesar 80% dan kelas tinggi 70%. Meskipun masih di bawah akurasi  yang  diperoleh  sebelumnya  oleh Random Forest dan  SMOTE  dengan random  state 0  yang mencapai  93%  namun  dapat  dikatakan  bahwa aplikasi  berhasil  mengimplementasikannya.  Oleh karena itu, algoritma ini cocok untuk mengklasifikasikan  status  ekonomi  rumah  tangga  di Kota Cirebon.

## 4. DISKUSI
Untuk  memperluas  sudut  pandang  dan  sebagai faktor perbandingan dengan beberapa jurnal, peneliti akan memilih beberapa jurnal yang membahas terkait algoritma Random  Forest .  Hal  ini  bertujuan  untuk mendapatkan  wawasan  yang  lebih  luas  tentang performa  dari  algoritma  Random  Forest  dalam konteks  yang  berbeda.  Selain  itu,  perbandingan  ini juga dapat membantu mengevaluasi keunggulan dan kelemahan  dari  algoritma Random  Forest dan memberikan  pemahaman  yang  lebih  komprehensif tentang  potensi  penggunaan  algoritma Random Forest dalam aplikasi yang berbeda.
Penelitian pertama dilakukan oleh [42] berjudul “Prediction  Of  Stunting  Prevalence  In  East  Java Province  With  Random  Forest  Algorithm”.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi prevalensi  stunting  di  Provinsi  Jawa  Timur menggunakan algoritma Random Forest . Pendekatan kuantitatif  deskriptif  yang  digunakan  melibatkan penggunaan  algoritma Random  Forest .  Penelitian menunjukkan  bahwa  dari  20  faktor  kandidat,  hanya 12  faktor  yang  diduga  sebagai  faktor  penyebab stunting  berdasarkan  nilai  korelasinya.  Hasil  dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa Multi-Linear Regressor (MLR) dengan nilai Mean Absoulte Error (MAE) sebesar 0,93 dan nilai MSE sebesar 1,34 lebih unggul  daripada Random  Forest  Regression dengan nilai MAE sebesar 1,02 dan nilai MSE sebesar 1,64.
Penelitian  kedua  dilakukan  oleh  [43]  berjudul “Implementation of The Random Forest Algorithm in Classifying  The  Accuracy  of  Graduation  Time  for Computer Engineering Students at Dian Nuswantoro
University”.  Masalah  yang  diteliti  dalam  penelitian ini adalah tingkat akurasi dalam memprediksi waktu kelulusan  mahasiswa  program  Teknik  Komputer  di Universitas  Dian  Nuswantoro.  Tujuan  penelitian  ini adalah  untuk  menciptakan  model  klasifikasi  terbaik menggunakan  algoritma Random  Forest untuk memprediksi  akurasi  waktu  kelulusan  mahasiswa yang akan bermanfaat dalam pengambilan kebijakan di masa depan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa  model  klasifikasi  menggunakan  algoritma Random Forest memiliki akurasi sebesar 93% untuk data training dan 92% untuk data testing .
Penelitian  ketiga  dilakukan  oleh  [44]  berjudul “Studi Komparasi Naive Bayes , K-Nearest Neighbor , dan Random Forest untuk Prediksi Calon Mahasiswa yang  Diterima  atau  Mundur”.  Metode  klasifikasi yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk memprediksi apakah calon  mahasiswa diterima atau mundur. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan  model  prediksi  terbaik  dari  data Penerimaan Mahasiswa Baru tahun 2014 hingga 2019 dengan  membandingkan  performa  algoritma Naive Bayes , K-Nearest  Neighbor ,  dan Random  Forest . Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma Random  Forest merupakan  yang  terbaik  dengan akurasi  sebesar  73,61%,  dibandingkan  dengan K- Nearest  Neighbor yang  memiliki  akurasi  sebesar 72,08%,  dan Naive  Bayes dengan  akurasi  sebesar 70,47%.  Disimpulkan  juga  bahwa  optimasi  model menggunakan teknik hyperparameter dapat menghasilkan peningkatan nilai akurasi.
Penelitian keempat dilakukan oleh [45] berjudul “Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Metode Random Forest dan Sequential  Minimal  Optimization (SMO)”.  Masalah  yang  ingin  dipecahkan  dalam penelitian ini adalah memisahkan jenis-jenis kategori dan  label  citra  bunga  yang  telah  dibuat.  Metode segmentasi  digunakan  untuk  menghilangkan  noise pada latar belakang dan mendapatkan fitur citra yang akan digunakan dalam klasifikasi, seperti eccentricity ,  perimeter, metric ,  dan  area.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode Random Forest memiliki  akurasi  terbaik  dengan  nilai  100% dalam kedua skenario, sementara Sequential Minimal Optimization (SMO)  mendapatkan  nilai  akurasi sebesar  92,68%  dalam  skenario  pembagian  66%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode Random Forest lebih  unggul  dalam  klasifikasi  citra  bunga dibandingkan dengan SMO.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan terkait penggunaan algoritma Random Forest , dapat disimpulkan bahwa algoritma ini memiliki performa yang baik dalam berbagai konteks dan aplikasi yang berbeda.  Hasil  observasi  pada  penelitian-penelitian tersebut  menunjukkan  bahwa  algoritma Random Forest memiliki  keunggulan  dalam  mengatasi permasalahan klasifikasi dan prediksi dalam berbagai bidang,  baik  itu  dalam  analisis  data  kesehatan, pendidikan, maupun pengolahan citra. Algoritma ini dapat  menghasilkan  model  prediksi  yang  akurat
dengan  kemampuan  untuk  mengekstraksi  fitur penting dari dataset . Selain itu, Random Forest juga mampu  mengatasi  masalah overfitting dan  dapat bekerja dengan baik pada dataset yang kompleks dan besar.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa  penggunaan  metode Random  Forest dalam mengklasifikasikan  status  ekonomi  rumah  tangga  di Kota  Cirebon  memberikan  hasil  yang  sangat  baik. Penerapan metode Synthetic Minority Oversampling
Technique (SMOTE)
untuk menangani ketidakseimbangan  data  mampu  meningkatkan performa dalam mengklasifikasikan kelas minoritas, terutama  pada  kelas  tinggi  yang  jumlahnya  lebih sedikit  dari  kelas  rendah  dan  sedang.  Pengujian terbaik  diperoleh  menggunakan Random  Forest dan SMOTE  dengan random  state 0  yang  mendapatkan akurasi  93%  dan  performa  yang  lebih  baik  dalam mengklasifikasikan  setiap  kelas.  Pada  pengujian terhadap  data  yang  tidak  memiliki  label, Random Forest berhasil  memprediksi  benar  24  dari  30  data aktual sehingga  memperoleh tingkat akurasi sebesar 80%.  Meskipun  masih  di  bawah  akurasi  yang diperoleh Random  Forest dan  SMOTE  dengan random  state 0  namun  dapat  dikatakan  bahwa aplikasi  berhasil  mengklasifikasikan  status  ekonomi rumah tangga di Kota Cirebon dengan baik. Dengan keunggulan seperti kemampuan mengatasi ketidakseimbangan data, identifikasi variabel penting, tingkat akurasi yang tinggi, dan penanganan overfitting , Random  Forest merupakan  algoritma yang efektif dan dapat digunakan untuk analisis status ekonomi rumah tangga di Kota Cirebon.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengungkapkan  penghargaan  yang tulus  kepada  semua  pihak  yang  telah  memberikan kontribusi berarti dalam penelitian ini. Terima kasih kepada Badan Pusat Statistik yang telah memberikan akses data yang penting dalam mendukung penelitian kami. Penulis juga  ingin  menyampaikan rasa terima kasih kepada Universitas Teknologi Yogyakarta yang telah  menyediakan  fasilitas  dan  sumber  daya  yang berharga  dalam  penelitian  ini.  Kami  juga  ingin menyampaikan rasa terima kasih kepada keluarga dan teman-teman  atas  dukungan,  dan  semangat  yang diberikan selama pelaksanaan penelitian ini. Semoga hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  sumbangsih yang  berarti  dalam  pengembangan  kebijakan  dan program  penanggulangan  kemiskinan  di  Kota Cirebon.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] The  International  Society  of  Gynecological Endocrinology  (ISGE),  “List  of  developing countries | ISGE 2018,” 2018. https://isge2018.isgesociety.com/registration
/list-of-developing-countries/  (accessed  Jul.
08, 2023). [2] V.  Houlden,  G.-M.  Tsarouchi,  and  N.
Walmsley,  “The  Impact  of  Climate  Change on  the  Achievement  of  the  Post  2015 Sustainable Development Goals,” in Climate and Development Knowledge Network , South Africa: Climate and Development
Knowledge Network (CDKN), 2015.
[3] D.  Seftiana,  O.  D.  Arleina,  S.  Dewi,  R. Amalia,  and  F.  Fachrunisah,  “Klasifikasi Rumah  Tangga  Miskin  di  Kabupaten Jombang dengan Pendekatan Random Forest Cart,” in Pekan Ilmiah Mahasiswa Nasional Program  Kreativitas  Mahasiswa-Penelitian 2014 ,  Indonesian  Ministry  of  Research, Technology and Higher Education, 2014.
[4] N. Halimatussa’diyah, G. W. Sasmito, and D. Apriliani,  “Aplikasi  Klasifikasi  Status Kemiskinan  Warga  di  Kabupaten  Tegal,” Komputika: Jurnal Sistem Komputer , vol. 10, no. 1, pp. 61–67, 2021, doi: 10.34010/komputika.v10i1.3701.
[5] D.  Maryani  and  R.  R.  E.  Nainggolan, Pemberdayaan  Masyarakat .  Deepublish,
2019.
[6] O. Purba et al. , Dasar Hukum & Analisis Tata Kelola  Ibu  Kota  Negara  dari  Berbagai Bidang . PT.  Sonpedia  Publishing  Indonesia, 2023.
[7] Badan Pusat Statistik, Pertumbuhan Ekonomi Kota Cirebon Tahun 2021 . Cirebon, 2022.
[8] Badan Pusat Statistik, Pertumbuhan Ekonomi Kota Cirebon Tahun 2022 . Cirebon, 2023. [9] Badan Pusat Statistik, Indikator Kesejahteraan  Rakyat  Kabupaten  Cirebon Tahun 2022 . Cirebon, 2022.
[10] Badan  Pusat  Statistik, Profil  Kemiskinan Kota Cirebon Tahun 2022 . CIrebon, 2022.
[11] N. Nofriani, “Machine Learning Application for Classification Prediction of Household’s Welfare Status,” JITCE (Journal of Information  Technology  and  Computer Engineering) , vol. 4, no. 02, pp. 72–82, Sep. 2020, doi:
https://doi.org/10.25077/jitce.4.02.72- 82.2020.
[12] M. Rosfadhila, N. Toyamah, B. Sulaksono, S. Devina, R. J. Sodo, and M. Syukri,  “Kajian
Cepat Pelaksanaan Program Bantuan
Langsung  Tunai  (BLT)  2008  dan  Evaluasi
Penerima Program BLT 2005 di Indonesia,”
SMERU Research Institute , pp. 1–107, 2011.
[13] F. Taruh, Motivasi Kerja (Meniti Suara Hati Menolak Perilaku Korupsi) , Cetakan Pertama. Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[14] M.  C.  Ulum, Perilaku  Organisasi  Menuju

## 1396 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1387-1397
Orientasi  Pemberdayaan ,  Cetakan  Pertama. Malang: Universitas Brawijaya Press, 2016.
[15] A.  Liliweri, Prasangka,  Konflik,  dan Komunikasi  Antarbudaya ,  Edisi  Kedua. Prenada Media, 2018.
[16] R.  Febari, Politik  Pemberantasan  Korupsi , Cetakan  Pertama.  Jakarta:  Yayasan  Pustaka Obor Indonesia, 2015.
[17] A.  C.  Müller  and  S.  Guido, Introduction  to Machine Learning with Python , First Edition. Sebastopol: O’Reilly Media, Inc., 2016.
[18] A. Rachmat and Y. Lukito, “Sentipol: Dataset Sentimen Komentar pada Kampanye Pemilu Presiden  Indonesia  2014  dari  Facebook Page,” Konferensi  Nasional  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi  2017 ,  pp.  218– 228, 2016.
[19] D. H. Fudholi, “Presensi Kelas Berbasis Pola
Wajah  dan  Tersenyum  Menggunakan  Deep Learning,” Tesis, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, 2023.
[20] A.  Burkov, The  Hundred-Page  Machine Learning ,  vol.  1.  Andriy  Burkov  Quebec City, QC, Canada, 2019.
[21] W.  Nurpadillah,  “Metode  Ensemble  pada Pohon Klasifikasi Tunggal untuk Klasifikasi Status  Kemiskinan  Rumah  Tangga  di Provinsi  Jawa  Barat,”  Skripsi,  Institut Pertanian Bogor, Bogor, 2019.
[22] L. Nuzula, A. Prahutama, and A. R. Hakim, “Klasifikasi  Status  Kemiskinan  Rumah Tangga  dengan  Metode  Support  Vector Machines  (SVM)  dan  Classification  and Regression  Trees  (CART)  Menggunakan GUI R (Studi Kasus di Kabupaten Wonosobo Tahun 2018),” Jurnal Gaussian , vol. 9, no. 4, pp.
525–534, 2020, doi: https://doi.org/10.14710/j.gauss.v9i4.29449.
[23] N.  G.  T.  Hidayatulloh,  “Perbandingan Kinerja Random Forest dan Double Random Forest  untuk  Klasifikasi  Status  Kemiskinan di  Level  Kabupaten/Kota,”  Skripsi,  Institut Pertanian Bogor, Bogor, 2022.
[24] F. N. Umma, B. Warsito, and I. M. Di Asih, “Klasifikasi  Status  Kemiskinan  Rumah Tangga  dengan  Algoritma  C5.  0  di Kabupaten Pemalang,” Jurnal Gaussian , vol.
10,  no.  2,  pp.  221–229,  2021,  doi: https://doi.org/10.14710/j.gauss.10.2.221- 229.
[25] L.  B.  Adzy,  A.  Asriyanik,  and  A.  Pambudi, “Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Iuran Jaminan Kesehatan  Pemerintah  Daerah  Kabupaten Sukabumi,” Jurnal Mnemonic , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, May 2023, doi: https://doi.org/10.36040/mnemonic.v6i1.571 4. [26] H.  Hermanto,  A.  Mustopa,  and  A.  Y. Kuntoro, “Algoritma Klasifikasi Naive Bayes dan Support Vector Machine dalam Layanan
Komplain  Mahasiswa,” JITK  (Jurnal  Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer) , vol. 5,  no.  2,  pp.  211–220,  Feb.  2020,  doi: https://doi.org/10.33480/jitk.v5i2.1181.
[27] E. S. Eriana and S. Farizy, Sistem Informasi Manajemen ,  Cetakan  Pertama.  Tangerang Selatan: Unpam Press, 2021.
[28] D.  A.  Rusdah  and  H.  Murfi,  “XGBoost  in Handling Missing Values for Life Insurance Risk Prediction,” SN Appl Sci , vol. 2, pp. 1– 10,  Jul.  2020,  doi:  10.1007/S42452-020- 3128-Y.
[29] Y. R. Dewi, “Analisis Perbandingan Akurasi Imputasi Data Mean dan Median untuk Data Impor Pupuk,” AGRIMAS , vol. 6, no. 1, pp. 44–45, Jun. 2022.
[30] M. L. Suliztia, “Penerapan Analisis Random Forest pada Prototype Sistem Prediksi Harga Kamera Bekas Menggunakan Flask,” Skripsi, Universitas  Islam  Indonesia,  Yogyakarta, 2020.
[31] O.  Somantri,  W.  E.  Nugroho,  and  A.  R.
Supriyono,  “Penerapan  Feature  Selection pada  Algoritma  Decision  Tree  untuk Menentukan Pola Rekomendasi Dini Konseling,” Jurnal  Sistem  Komputer  dan Informatika  (JSON) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  272– 279, Dec. 2022, doi: http://dx.doi.org/10.30865/json.v4i2.5267.
[32] I. W. Saputro and B. W. Sari, “Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi  Mahasiswa,” Creative  Information
Technology Journal , vol. 6, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[33] E.  Andini,  M.  R.  Faisal,  R.  Herteno,  R.  A. Nugroho,  and  F.  Abadi,  “Peningkatan Kinerja  Prediksi  Cacat  Software  dengan Hyperparameter  Tuning  pada  Algoritma Klasifikasi Deep Forest,” Jurnal Mnemonic , vol.  5,  no.  2,  pp.  119–127,  Aug.  2022,  doi: https://doi.org/10.36040/mnemonic.v5i2.479 3.
[34] M.  Mustaqim,  B.  Warsito,  and  B.  Surarso,
“Combination of synthetic minority
oversampling technique (Smote) and backpropagation  neural  network  to  handle imbalanced  class  in  predicting  the  use  of contraceptive  implants,” Register:  Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , vol. 5, no.
2, pp. 116–127, Jul. 2019, doi: 10.26594/register.v5i2.1705.
[35] L.  Qadrini,  H.  Hikmah,  and  M.  Megasari, “Oversampling,  Undersampling,  SMOTE SVM  dan  Random  Forest  pada  Klasifikasi Penerima  Bidikmisi  Sejawa  Timur  Tahun
Neneng Nur Sholihah, et. al., IMPLEMENTATION OF RANDOM FOREST … 1397
2017,” Journal  of  Computer  System  and Informatics (JoSYC) , vol. 3, no. 4, pp. 386– 391, Sep. 2022, doi: https://doi.org/10.47065/josyc.v3i4.2154.
[36] A. Primajaya and B. N. Sari, “Random Forest Algorithm  for  Prediction  of  Precipitation,” Indonesian  Journal of  Artificial  Intelligence and  Data  Mining ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  27–31,
2018, doi:
http://dx.doi.org/10.24014/ijaidm.v1i1.4903.
[37] D.  Ismafillah,  T.  Rohana,  and  Y.  Cahyana, “Analisis Algoritma Pohon Keputusan untuk
Memprediksi Penyakit Diabetes Menggunakan  Oversampling  SMOTE,” INFOTECH: Jurnal Informatika &
Teknologi , vol. 4, no. 1, pp. 27–36, Jun. 2023, doi:
https://doi.org/10.37373/infotech.v4i1.452.
[38] M. W. B. Santoso, R. C. Wihandika, and M. A. Rahman, “Ekstraksi Ciri untuk Klasifikasi
Jenis Kelamin berbasis Citra Wajah menggunakan Metode Compass Local
Binary  Patterns,” Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol.
3, no. 11, pp. 10556–10563, Jan. 2019.
[39] I.  A.  Dahlan,  “Klasifikasi  Cuaca  Provinsi DKI Jakarta
Menggunakan Algoritma Random Forest dengan Teknik Oversampling,” Jurnal  Teknoinfo ,  vol.  16, no. 1, pp. 87–92, 2022, doi: https://doi.org/10.33365/jti.v16i1.1533.
[40] J.  Widiastuti,  “Klasifikasi  Pembiayaan Warung Mikro
Menggunakan Metode
Random  Forest  dengan  Teknik  Sampling Kelas  Imbalanced  (Studi  Kasus:  Data Nasabah  Pembiayaan  Warung  Mikro  Bank Syariah  Mandiri  KC  Jambi),”  Tugas  Akhir, Universitas  Islam  Indonesia,  Yogyakarta, 2018.
[41] R.  G.  Gallager,  “Claude  E.  Shannon:  a retrospective on his life, work, and impact,” IEEE  Trans  Inf  Theory ,  vol.  47,  no.  7,  pp. 2681–2695, 2001, doi: 10.1109/18.959253.
[42] M. S. Haris, M. Anshori, and A. N. Khudori, “Prediction  of  Stunting  Prevalence  in  East Java Province with Random Forest
Algorithm,” Jurnal  Teknik  Informatika (Jutif) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  11–13,  2023,  doi: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2023.4.1.614 .
[43] D.  A.  Rachmawati,  N.  A.  Ibadurrahman,  J. Zeniarja, and N. Hendriyanto, “Implementation  of  The  Random  Forest Algorithm  in  Classifying  The  Accuracy  of Graduation  Time  for  Computer  Engineering Students  at  Dian  Nuswantoro  University,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , vol. 4, no. 3, pp. 565–572, 2023, doi:
https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.3.920 .
[44] P.  Sejati,  M.  Munawar,  M.  Pilliang,  and  H. Akbar,  “Studi  Komparasi  Naive  Bayes,  K- Nearest Neighbor, dan Random Forest untuk Prediksi  Calon  Mahasiswa  yang  Diterima atau  Mundur,” Jurnal  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 9, no. 7, pp. 1341– 1348, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201743299. [45] P. Rosyani, “Klasifikasi Citra Menggunakan Metode  Random  Forest  dan  Sequential Minimal  Optimization  (SMO),” JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 9,  no.  2,  pp.  132–134,  2021,  doi: 10.26418/justin.v9i2.44120.