## PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI ALGORITMA DECISION TREE DAN RANDOM FOREST DALAM MENGKLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL BPNT DI DESA SLANGIT
Aldiyansyah 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Irfan Ali 3 1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI CIREBON Jl. Perjuangan No. 10B Majasem, Kec. Kesambi, Kota Cirebon smcaldy@gmail.com

## ABSTRAK
Program  Bantuan  Sosial  BPNT  merupakan  inisiatif  pemerintah  Indonesia  yang  memberikan  bantuan pangan  dalam  bentuk  nontunai  kepada  Keluarga  Penerima  Manfaat  (KPM)  melalui  sistem  perbankan.  Kurang tepatnya  penerima  bantuan  sosial  tersebut  menjadi  permasalahan,  serta  kelayakan  penerima  KPM  yang  masih tidak tepat sasaran. Oleh karena itu, pada penelitian ini metode klasifikasi menggunakan algoritma decision tree dan  random  forest  menjadi  solusi  yang  tepat  dalam  untuk  meningkatkan  perbandingan  tingkat  akurasi,  pada penerima bantuan sosial di Desa Slangit, Kecamatan  Klangenan, Kabupaten Cirebon.  Algoritma Decision tree dan  random  forest  akan  memberikan  keputusan  dengan  model  pohon  keputusan  dan  menghasilkan  tingkat akurasi yang baik.   Data diperoleh dari  Pemerintah Desa, Dinas Sosial Kabupaten Cirebon, dan Data Terpadu Kesejahteraan  Sosial  (DTKS)  selama  Juli  dan  Agustus  2023.  Metode  penelitian  mencakup  studi  literatur, pengumpulan  data,  pra-pemrosesan  data,  implementasi  model  klasifikasi, Knowledge  Discovery  in  Database (KDD), evaluasi  model,  dan  kesimpulan.  Evaluasi  menunjukkan  tingkat  akurasi  tinggi,  yakni  97.86%  untuk Decision Tree dan 97.86% untuk Random Forest. Rekomendasi penelitian ini mencakup pertimbangan terhadap metode  alternatif  serta  perlunya  penelitian  lanjutan  untuk  memahami  faktor-faktor  sosial,  ekonomi,  dan demografis  yang  memengaruhi  status  kelayakan  penerima  BPNT.  Dengan  demikian,  hasil  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan panduan bagi pengembangan program bantuan sosial di masa depan.
Kata kunci: Klasifikasi, BPNT, Decision Tree, dan Random Forest.

## 1. PENDAHULUAN
Kondisi  Ekonomi  yang  terbatas  merupakan tantangan  dalam  ranah  sosial-ekonomi  di  Indonesia. Pemerintah  telah  mengimplementasikan  program untuk mengurangi kemiskinan dengan memperhatikan  standar  rumah  tangga  yang  kurang mampu dan standar tersebut dirumuskan berdasarkan informasi  yang  dikumpulkan[1].  Kemiskinan  dapat diartikan  sebagai  keterbatasan  dalam  memenuhi berbagai kebutuhan, kendala masyarakat oleh norma- norma  adat  atau  budaya,  atau  ketidakmampuan masyarakat menghadapi sistem sosial yang tidak adil. Penanganan  kemiskinan  membutuhkan  penerapan kebijakan  yang  komprehensif  melibatkan  semua pihak  terkait.[2].  Skema  bantuan  pangan  non  tunai adalah  suatu  program  yang  memberikan  bantuan pangan  kepada  keluarga  penerima  manfaat  atau KPM.  Proses  distribusi  bahan  pangan  dilakukan dengan  menggunakan  Kartu  Keluarga  Sejahtera (KKS) secara elektronik, dengan tujuan meningkatkan  taraf  kesejahteraan  masyarakat.[3]. Pengaliran Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) harus dilakukan  dengan  cermat,  sesuai  jadwal,  dan transparan agar dapat memverifikasi bahwa penerima bantuan adalah mereka yang memang memerlukannya.  [4].  Setiap  bulan,  program  bantuan sembako  diterapkan  untuk  memberikan  dukungan kepada keluarga penerima manfaat, dan pendistribusiannya  mencakup  seluruh  populasi  di
Indonesia sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan oleh pemerintah melalui Dinas Sosial.
Penggunaan  metode  penambangan  data,  atau data mining, terbukti bermanfaat untuk mendapatkan informasi  yang  berharga  dari  berbagai  data. Pendekatan  ini  melibatkan  penerapan  pengetahuan seperti  statistika,  matematika,  dan  pengenalan pola[5]. Klasifikasi merupakan proses pengelompokkan  item  ke  dalam  kategori  yang berbeda.  Fokus  pada  usaha  mengklasifikasikan kelayakan  telah  menjadi  perhatian  dalam  penelitian sebelumnya.  Penelitian  ini  dilaksanakan  untuk mengkategorikan  penerima  bantuan  pangan  non tunai,  sehingga  hasilnya  dapat  digunakan  sebagai landasan  dalam  pengambilan  keputusan  mengenai apakah  mereka  memenuhi  syarat  atau  tidak  untuk menerima  bantuan  pangan  non  tunai[6].  Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan  atau  mengelompokkan  rumah tangga  penerima  Raskin  dengan  menggunakan pendekatan data mining. Selain itu, penelitian ini juga memasukkan  perbandingan  antara  dua  metode,  yaitu Random  Forest  dan  SVM (Support  Vector  Machine) [7].  Penelitian ini mengadakan perbandingan tingkat akurasi  antara  beberapa  metode  klasifikasi,  seperti naïve  bayes,  decision  tree,  dan  random  forest.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  naïve bayes  mencapai  90%,  decision  tree  mencapai  83%, dan random forest mencapai 87%. Dengan
melakukan  analisis  sentimen  terhadap  klasifikasi komentar  YouTube,  diharapkan  informasi  ini  dapat memberikan  pencerahan  kepada  pemerintah  tentang bagaimana  masyarakat  merespons  dan  menilai kebijakan  yang  diimplementasikan[8].  Berdasarkan evaluasi  kinerja  Random  Forest  dan  Decision  Tree C4.5  dalam  meramal  tingkat  keberhasilan,  diperoleh kesimpulan  bahwa  akurasi  pengujian  menggunakan Random  Forest  mencapai  87.20%,  sementara Decision Tree C4.5 mencapai tingkat akurasi sebesar 85.90%[9].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Knowledge Discovery In Database (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) adalah proses menganalisis terstruktur untuk memperoleh  informasi  yang  benar,  baru,  dan menemukan pola dari data yang besar dan kompleks. Data  mining  menjadi  inti  dari  proses  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  yaitu  dengan menggunakan algoritma tertentu untuk mengeksplorasi  data,  membangun  model,  dan menemukan  pola  yang  belum  diketahui  .  Proses  text mining  dengan  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) sama dengan pada data mining  [10].
Gambar 1 Knowledge Discovery in Database (KDD)
Berikut  tahapan  penelitian  yang  dilakukan menggunakan  proses  KDD  (knowledge  discovery  in database) :
1. Text
Pengumpulan data untuk penelitian ini memungkinkan  untuk  diperoleh  dari  berbagai sumber,  termasuk  data  yang  diberikan  oleh pendamping kecamatan terkait BPNT, informasi demografis  dari  pemerintah  desa,  dan  data  dari puskesos desa Slangit.
2. Prepocessing Langkah  ini  dimaksudkan  untuk  meminimalkan dampak  atribut  yang  memiliki  sedikit  relevansi dalam proses klasifikasi. Secara umum, pemrosesan teks melibatkan serangkaian tindakan,  termasuk  case  folding,  pembersihan data,  konversi  emotikon,  tokenisasi,  eliminasi kata penghenti, dan stemming.
3. Transformasi Dokumen diwujudkan oleh fitur-fitur (kata-kata) yang  terdapat  di  dalamnya.  Proses  transformasi dokumen diperlukan agar dapat mengonversinya
dari  bentuk  teks  penuh  menjadi  bentuk  vektor dokumen 4. Fitur Seleksi Tahap  seleksi  fitur  berfungsi  untuk  mengurangi dimensi  dari  gangguan  noise  yang  dapat memengaruhi hasil  penelitian. Pentingnya pemilihan  fitur  muncul  saat  pembuatan  model karena  dataset  seringkali  mengandung  berbagai fitur yang berlebihan dan tidak relevan.
5. Data mining Langkah-langkah  yang  diterapkan  dalam  text mining serupa dengan proses pada data mining, seperti  klasifikasi,  asosiasi,  dan  sebagainya. Dalam konteks penelitian ini, kami menggunakan metode klasifikasi dengan menerapkan algoritma decision tree dan random forest.
6. Evaluasi Evaluasi  umumnya  dilakukan  terhadap  hasil temuan  pola,  seringkali  memanfaatkan  suatu metrik performa sebagai referensi.

## 2.2. Decision Tree
Decision Tree adalah struktur yang tumbuh dari proses  sekuensial,  dimulai  dari  akar  dan  terus melakukan  evaluasi  fitur  pada  setiap  tahap.  Dalam setiap  langkah,  Decision  Tree  memilih  satu  dari  dua cabang yang tersedia dan meneruskan evaluasi hingga mencapai cabang terakhir, yang dikenal sebagai daun. Pada  umumnya,  daun  tersebut  mencerminkan pencapaian  target  yang  diinginkan  selama  proses tersebut[11].  Keunggulan  decision  tree  terletak  pada ketidakterpengaruhannya  oleh  nilai  pada  setiap  fitur data,  sehingga  decision  tree  dapat  bekerja  efisien pada  kumpulan  data  yang  tidak  melalui  normalisasi pra-proses  dengan Scikit-learn . Gini  Impurity didefinisikan dengan rumus berikut
 y)) | p(x ? y)(1 | p(x ?x = gini(x) I
Scikit-learn memungkinkan  pelatihan binary decision  tree  dengan  ukuran Gini dan cross-entropy impurity. Gini  Impurity diukur  dengan  rumus tertentu,  di  mana  total  selalu  diperpanjang  ke  semua kelas yang ada. Gini Impurity sering dijadikan ukuran dan  nilai  bawaan  di  dalam Scikit-Learn .  Dalam konteks sampel, Gini Impurity mengukur kemungkinan  kesalahan  klasifikasi  suatu  label  jika label tersebut dipilih secara acak dengan probabilitas distribusi cabang.
y) | p(x log y) | p(x ??x entropy(x) - cross I 
Ukuran  ini  diterapkan  berdasarkan  teori informasi  dan  mengasumsikan  nilai  minimum  saat sampel  dari  suatu  kelas  hadir  secara  eksklusif, mencapai nilai maksimum ketika distribusinya merata di  antara  kelas-kelas.  Meskipun  mirip  dengan  Gini Impurity,  perbedaannya  terletak  pada  fakta  bahwa cross-entropy memberikan keleluasaan kepada
pengguna untuk memilih pemisahan yang mengurangi ketidakpastian dalam klasifikasi, sedangkan  Gini  Impurity  lebih  berfokus  pada  upaya langsung  untuk  meminimalkan  potensi  kesalahan klasifikasi[11].

## 2.3. Random Forest
Menggunakan  Random  Forest  Classifier  untuk melatih  model  dalam  konteks  klasifikasi  telah terbukti  meningkatkan  kemampuan  model  dalam mengenali permasalahan  [12].  Analisis  perbandingan ini  akan  memberikan  pemahaman  yang  jelas  tentang keunggulan  dan  batasan  algoritma  Decision  Tree dibandingkan dengan Random Forest. Hasil penelitian  diharapkan  dapat  memberikan  panduan praktis  bagi  peneliti  dan  praktisi  dalam  memilih algoritma yang sesuai dengan kasus yang dihadapi.

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 2 Metode Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  untuk  penelitian  ini  dapat  diperoleh  dari berbagai sumber, termasuk data yang disediakan oleh pendamping  kecamatan  terkait  BPNT,  informasi demografis dari pemerintah desa.

## 3.2. Pre-prosessing
Langkah  ini  dimaksudkan  untuk  meminimalkan dampak atribut yang memiliki sedikit relevansi dalam proses  klasifikasi.  Secara  umum,  pemrosesan  teks melibatkan  serangkaian  tindakan,  termasuk  case folding,  pembersihan  data,  konversi  emotikon, tokenisasi, eliminasi kata penghenti, dan stemming.

## 3.3. Transformasi
Dokumen diwujudkan oleh fitur-fitur (kata-kata) yang  terdapat  di  dalamnya.  Proses  transformasi dokumen diperlukan agar dapat mengonversinya dari bentuk teks penuh menjadi bentuk vektor dokumen.

## 3.4. Fitur Seleksi
Tahap  seleksi  fitur  berfungsi  untuk  mengurangi dimensi dari gangguan noise yang dapat memengaruhi  hasil  penelitian.  Pentingnya  pemilihan fitur  muncul  saat  pembuatan  model  karena  dataset
seringkali mengandung berbagai fitur yang berlebihan dan tidak relevan.

## 3.5. Data Mining
Langkah-langkah  yang  diterapkan  dalam  text mining  serupa  dengan  proses  pada  data  mining, seperti  klasifikasi,  asosiasi,  dan  sebagainya.  Dalam konteks  penelitian  ini,  kami  menggunakan  metode klasifikasi  dengan  menerapkan  algoritma  decision tree dan random forest.

## 3.6. Evaluation
Evaluasi  umumnya  dilakukan  terhadap  hasil temuan  pola,  seringkali  memanfaatkan  suatu  metrik performa sebagai referensi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Penelitian
Pada  riset  ini,  terdapat  satu  set  data  mengenai penerima  bantuan pangan  non-tunai (BPNT)  di  Desa Slangit, terdiri dari 936 entri yang dikumpulkan pada bulan Juli dan Agustus 2023. Data tersebut mencakup berbagai  indikator  seperti  Alamat,  RT,  RW, Keluarga,  Anak,  Kategori,  Usia,  Kepemilikan Rumah,  Motor,  Mobil,  Pekerjaan,  Penghasilan,  dan Status  Kelayakan.  Rincian  lebih  lanjut  dapat ditemukan dalam gambar berikut:

## Gambar 3 Dataset Penerima BPNT

## 4.2. Pengumpulan Data
Pada  gambar  diatas  terdapat  21  variabel diantaranya  Nama,  NIK,  Alamat,  RT,  RW,  Desa, Kecamatan, Jumlah Keluarga, Anak, Jumlah, Periode, Kategori,  Usia,  Kepemilikan  Rumah,  Motor,  Mobil, Pekerjaan,  Penghasilan  dan  Status  kelayakan.  Pada fase  ini,  pengumpulan  data  dilakukan  dari  sumber yang  efisien,  diantaranya  data  dari  Dinas  Sosial, Tenaga  Kesejahteraan  Sosial  Kecamatan  (TKSK), Pemerintah  Desa,  dan  Pusat  Kesejahteraan  Sosial (Puskesos) Desa Slangit.

## 4.3. Preprocessing
Data  yang  telah  melewati  validasi  oleh  seorang Ahli  Bahasa  Indonesia  kemudian  mengalami  proses text  preprocessing .  Tujuan  dari  tahap  ini  adalah menghapus  atribut  yang  memiliki  dampak  yang kurang  signifikan  terhadap  hasil  klasifikasi.  Berikut adalah langkah-langkah text preprocessing . Hasil dari proses  ini  terdapat  dalam  tabel  yang  dapat  dilihat  di bawah ini :
Tabel 1 Preprocessing Data Variabel Sebelum Sesudah Alamat Dusun I, II, III dan IV 1, 2, 3 dan 4 Kepemilkan Rumah Milik Sendiri dan Rumah Orang Tua 0 dan 1 Status Tidak Layak dan Layak 0 dan 1

## 4.4. Transformation
Dalam tahap ini, terjadi proses transformasi data menjadi  format  yang  cocok  untuk  keperluan  data mining.  Tujuannya  adalah  untuk  mempermudah koordinasi  data  yang  diolah  menggunakan  Google Colaboratory  dalam  konteks  klasifikasi  dengan algoritma decision tree dan random forest.

## Gambar 4 Transformasi Data

## 4.5. Fitur Seleksi
Keberhasilan Fitur Seleksi terbukti dalam upaya meningkatkan hasil evaluasi pada  tahap data mining. Dalam  penelitian  ini,  algoritma  Decision  Tree  dan Random Forest digunakan untuk menjalankan seleksi fitur. Proses seleksi fitur dilakukan setelah mengidentifikasi  skenario  dengan  tingkat  akurasi tertinggi  pada  tahap  data  mining.  Akurasi  tersebut selanjutnya  dimanfaatkan  sebagai  nilai  fungsi kecocokan (fitness function) dalam algoritma Decision Tree dan Random Forest.

## 4.6. Data Mining
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  penerapan  tahap Data  Mining  yang  berfokus  pada  klasifikasi menggunakan  algoritma  Decision  Tree  dan  Random Forest.  Perhitungan  klasifikasi  dilakukan  dengan melibatkan  8  variabel  diantaranya  jumlah  keluarga, jumlah  anak,  usia,  kepemilikan  rumah,  kepemilikan kendaraan  motor,  mobil,  penghasilan  dan  status kelayakan.  Dengan  harapan  dapat  mencapai  tingkat akurasi yang optimal. Proses pengujian menggunakan data uji sebesar 0.3 (30%) dari seluruh dataset.
Gambar 5 Kode Presentase Data Testing

## 4.7. Decision Tree
Gambar 6 Hasil Akurasi Decision Tree
Ilustrasi  di  atas  menunjukkan  bahwa  pada dataset  latihan,  model  berhasil  mencapai  tingkat akurasi  yang  optimal  sebesar  100%,  dan  seluruh metrik  lainnya  juga  mencapai  nilai  maksimum  (1.0). Kemungkinan terdapat overfitting dapat diindikasikan,  di  mana  model  dapat  terlalu  terampil dalam  menyesuaikan  diri  dengan  data  latihan  tetapi kurang  dapat  melakukan  generalisasi  terhadap  data baru.  Pada  dataset  pengujian,  kinerja  model  tetap sangat  baik  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  97.86%. Meskipun  terdapat  sedikit  perbedaan  antara  nilai precision  dan  recall  untuk  kelas  1,  secara keseluruhan,  model  ini  memberikan  hasil  yang memuaskan  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.

## 4.8. Random Forest

## Gambar 7 Algoritma Random Forest
Gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa  model menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik  pada  data pelatihan  dengan  mencapai  tingkat  akurasi  100%. Perlu diperhatikan bahwa terdapat potensi overfitting, karena  performa  optimal  pada  data  pelatihan  tidak selalu  mencerminkan  kemampuan  model  untuk menghasilkan  hasil  yang  baik  pada  data  baru.  Pada tahap  pengujian,  model  mencapai  tingkat  akurasi yang tinggi, yakni 97.86%. Walaupun begitu, terdapat beberapa  kesalahan  dalam  mengidentifikasi  instance
positif untuk kelas 1. Ini merupakan fokus area yang dapat  diperbaiki  untuk  meningkatkan  recall  kelas  1 tanpa mengorbankan precision secara signifikan.

## 4.9. Evaluation
Evaluasi  hasil  tes  dari  metode  Decision  Tree mencapai 97.86%,  dengan  nilai  presisi  untuk kelas 0 dan kelas 1 sebesar 92.30%. Recall kelas 0 mencapai 99.20%,  sementara  kelas  1  mencapai  85.71%.  F1- score  kelas  0  sebesar  98.81%,  dan  kelas  1  sebesar 88.88%.  Deteksi  beberapa  prediksi  yang  tidak  tepat terlihat  dari  angka  di  luar  diagonal  utama  pada matriks kebingungan, termasuk 2 false positive dan 4 false  negative.  Pada  metode  Random  Forest,  hasil evaluasi  menunjukkan  akurasi  sebesar  100%  untuk data  pelatihan  dan  97.86%  untuk  data  uji.  Presisi kelas  0  mencapai  98.43%,  sedangkan  kelas  1 mencapai  92.30%.  Recall  kelas  0  mencapai  99.20%, dan untuk kelas 1 mencapai 85.71%. F1-score kelas 0 mencapai 98.81%, sementara kelas 1 sebesar 88.88%. Analisis  matriks  kebingungan  pada  data  pengujian mengungkapkan  adanya  2  false  positive  dan  4  false negative, menunjukkan adanya kesalahan klasifikasi.

## 4.10. Pembahasan
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  klasifikasi terhadap  penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai (BPNT) dengan menggunakan algoritma decision tree dan  random  forest.  Metode  analisis  yang  diterapkan adalah  KDD (Knowledge  Discovery  In  Database), dengan Google  Colaboratory sebagai  alat  bantu. Proses  analisis  melibatkan  beberapa  tahap,  termasuk Pengumpulan Data Teks, Preprocessing, Transformasi,  Seleksi  Fitur,  Data  Mining,  dan Evaluasi.  Data  kemudian  dipilih  untuk  digunakan dalam  tahap  klasifikasi,  dengan  beberapa  variabel yang  tidak  dimasukkan  dalam  seleksi,  seperti  Nama, Desa,  Kecamatan,  Jumlah,  Periode,  dan  Kategori. Pada  tahap Data  Mining, algoritma decision  tree dan random forest diterapkan untuk memodelkan penerima  bantuan  sosial  BPNT  secara  spesifik  dari setiap  variabel.  Tingkat  akurasi  menggunakan algoritma  decision  tree  mencapai  97.86%,  sementara algoritma  random  forest  menghasilkan  nilai  sebesar 97.86%.
Gambar 8 Visualisasi Algoritma Decision Tree
Pada  gambar  8  yang  menjadi  root  adalah variabel  penghasilan  dengan  nilai  kurang  atau  sama 0.395  berikut  ada  delapan  peraturan  yang  berlaku pada decision tree dalam menentukan kelas data uji.
1. Apabila nilai PENGHASILAN berada di bawah atau sama dengan 0.237, data akan dikelompokkan  sebagai  penerima  bantuan  yang memenuhi syarat.
2. Apabila nilai PENGHASILAN kurang dari atau sama  dengan  0.395,  data  akan  diidentifikasi sebagai  penerima  bantuan  yang  memenuhi syarat.
3. Apabila nilai PENGHASILAN kurang dari atau sama dengan 0.395 dan nilai ANAK kurang dari atau sama dengan 0.071, data akan diklasifikasikan  sebagai  penerima  bantuan yang memenuhi syarat.
4. Apabila nilai PENGHASILAN kurang dari atau sama  dengan  0.395,  nilai  ANAK  kurang  dari atau sama dengan 0.071, dan nilai KELUARGA kurang  dari  atau  sama  dengan  1.5,  data  akan dikelompokkan  sebagai  penerima  bantuan  yang memenuhi syarat.
5. Apabila nilai PENGHASILAN kurang dari atau sama  dengan  0.395,  nilai  ANAK  kurang  dari atau sama dengan 0.071, dan nilai USIA kurang dari atau sama dengan 2.35, data akan dianggap sebagai penerima bantuan yang tidak memenuhi syarat.
6. Apabila nilai PENGHASILAN kurang dari atau sama  dengan  0.395  dan  nilai  MOTOR  kurang dari  atau  sama  dengan  1.5,  data  akan diklasifikasikan  sebagai  penerima  bantuan yang tidak memenuhi syarat.
7. Apabila nilai PENGHASILAN kurang dari atau sama  dengan  0.395,  nilai  MOTOR  kurang  dari atau sama dengan 1.5, dan nilai PENGHASILAN kurang dari atau sama dengan 0.789,  data  akan  dikelompokkan  sebagai penerima bantuan yang tidak memenuhi syarat.
8. Apabila nilai PENGHASILAN kurang dari atau sama  dengan  0.395,  nilai  MOTOR  kurang  dari atau  sama  dengan  1.5,  nilai  PENGHASILAN kurang  dari  atau  sama  dengan  0.789,  dan  nilai USIA  kurang  dari  atau  sama  dengan  33.5,  data akan  diidentifikasi  sebagai  penerima  bantuan yang tidak memenuhi syarat.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini memanfaatkan algoritma Decision Tree  dan  Random  Forest  untuk  mengenali  penerima Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  di  Desa  Slangit selama  bulan  Juli  dan  Agustus  2023.  Proses  ini melibatkan  langkah-langkah  seperti  pengumpulan data,  identifikasi  sumber  data,  tinjauan  literatur, perumusan masalah, pra-pemrosesan data, implementasi model klasifikasi, Knowledge Discovery  in  Database  (KDD),  evaluasi  model,  dan pembuatan kesimpulan. Data yang digunakan berasal dari  Pemerintah  Desa,  Dinas  Sosial  Kabupaten Cirebon,  dan  Data  Terpadu  Kesejahteraan  Sosial (DTKS).  Hasil  penelitian  menunjukkan  keberhasilan algoritma  Decision  Tree  dan  Random  Forest  dengan tingkat  akurasi  mencapai  97.86%.  Evaluasi  model
menunjukkan  bahwa  keduanya  memberikan  nilai precision,  recall,  dan  F1-score  yang  memuaskan, menunjukkan efektivitas mereka dalam mengidentifikasi  penerima  BPNT.  Temuan  ini berpotensi  mendukung  proses  penentuan  penerima bantuan sosial dengan lebih efisien dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Syahputra  and  W.  Riansah,  “PREDIKSI
PENERIMA  BANTUAN  PANGAN  NON- TUNAI  DENGAN  METODE  LEARNING VECTOR  QUANTIZATION  PADA  DESA TANJUNG  SELAMAT,” J.  Educ.  … ,  2021, [Online]. Available: https://journal.ipts.ac.id/index.php/ED/article/vi ew/3042
[2]  Y.  G.  Winarti  and  A.  Yaskur,  “PENGARUH
BANTUAN PANGAN NON TUNAI
TERHADAP  TINGKAT  KEMISKINAN  DI KOTA  MAGELANG  MELALUI  ANALISIS SIMULASI,” J.  Jendela  Inov.  Drh. ,  2022, [Online]. Available: http://jurnal.magelangkota.go.id/index.php/cend elainovasi/article/view/118
[3]  F.  Bagi,  I.  Igirisa,  and  R.  Tantu,  “Implementasi Program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) di Kelurahan  Heledulaa  Utara,  Kecamatan  Kota Timur,” ULIL  ALBAB  J.  Ilm.  … ,  vol.  2,  no.  8, 2023, [Online]. Available: https://journal- nusantara.com/index.php/JIM/article/view/1967
[4]  R. A. Islahudin, S. Rahmatullah, A. Afandi, and ..., “ALGORITMA C4. 5 UNTUK
MEMPREDIKSI  KELAYAKAN  PENERIMA
BANTUAN  PANGAN  NON  TUNAI,” J.  … , 2022, [Online].
Available:
https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/JurnalIn formatika/article/view/3367
[5]  A.  Damuri,  U.  Riyanto,  and  ...,  “Implementasi Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,” JURIKOM  (Jurnal  … ,  2021, [Online].  Available:  http://www.ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/view/ 3655
[6]  N.  Purnomo,  S.  Defit,  and  Y.  Yuhandri, “Klasifikasi  Penerima  Bantuan  Pangan  Non Tunai Menggunakan Metode Decision Tree,” J.
Inf.  dan  Teknol. ,  2021,  [Online].  Available: https://www.jidt.org/jidt/article/view/148
[7]  Q.  Iman  and  A.  W.  Wijayanto,  “Klasifikasi Rumah Tangga Penerima Beras Miskin (Raskin)/Beras  Sejahtera  (Rastra)  Di  Provinsi Jawa  Barat  Tahun  2017  Dengan  Metode Random  Forest  Dan  …,” JUSTIN  (Jurnal  Sist. dan  Teknol.  … ,  2021,  [Online].  Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article /view/44137
[8]  M.  Yasir  and  R.  Suraji,  “PERBANDINGAN METODE  KLASIFIKASI  NAÏVE  BAYES, DECISION TREE, RANDOM FOREST TERHADAP
ANALISIS
SENTIMEN
KENAIKAN  BIAYA  HAJI  2023  …,” J. Cahaya  Mandalika ,  2023,  [Online].  Available: https://ojs.cahayamandalika.com/index.php/JC M/article/view/1520
[9]  A. Prabowo, S. Wardani, R. W. Dewantoro, and ..., “Komparasi Tingkat Akurasi Random Forest dan  Decision  Tree  C4.  5  Pada  Klasifikasi  Data Penyakit Infertilitas,” KLIK Kaji. Ilm. … , 2023, [Online]. Available: http://djournals.com/klik/article/view/1115
[10]  D.  Pajri,  Y.  Umaidah,  and  T.  N.  Padilah,  “K- nearest  neighbor  berbasis  particle  swarm optimization  untuk  analisis  sentimen  terhadap Tokopedia,” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  … ,  2020, [Online]. Available: http://114.7.153.31/index.php/jutisi/article/view/ 2658
[11]  D.  H.  Depari,  Y.  Widiastiwi,  and  ..., “Perbandingan  Model  Decision  Tree,  Naive Bayes  dan  Random  Forest  untuk  Prediksi Klasifikasi  Penyakit  Jantung,” Inform.  J.  Ilmu
… , 2022, [Online]. Available:
https://ejournal.upnvj.ac.id/informatik/article/vie w/4694
[12]  A.  M.  A.  Rahim,  I.  Y.  R.  Pratiwi,  and  M.  A. Fikri, “Klasifikasi
Penyakit Jantung
Menggunakan Metode Synthetic Minority Over- Sampling  Technique  Dan  Random  Forest Clasifier,” Indones.  J.  Comput.  … ,  2023, [Online].
Available:
http://3.8.6.95/ijcs/index.php/ijcs/article/view/34
13