Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Klasifikasi Tingkat Kepuasan Masyarakat Program RTP2S Menggunakan Metode SVM Berbasis Backward Elimination
Ruhmi Sulaehani Prodi Informatika Universitas Pohuwato Gorontalo, Indonesia
ruhmi.sulaehani@gmail.com Bahrin Prodi Informatika Universitas Pohuwato Gorontalo, Indonesia bahrindahlan@gmail.com Diterima : November 2022 Disetujui : Januari 2023 Dipublikasi : Januari 2023
Abstrak.  RTP2S  merupakan  program  pencanangan  Rumah Tangga Pelopor Pencegahan Stunting, pendekatanya diimplementasikan  melalui  model  pilot  RTP2S  yang didasarkan desa lokus stunting dan desa bermasalah sanitasi dan  air  bersih.  Permasalahan  yang  terjadi  yaitu  pemerintah tidak  ada  data  langsung  dari  masyarakat  untuk  mengetahui berhasil tidaknya pemerintah atau puas tidaknya masyarakat dengan  adanya  program  RTP2S  yang  telah  dijalankan. Klasifikasi  keberasilan  pemerintah  dinilai  dari  tingkat kepuasan  masyarakat  terhadap  program  RTP2S.  Data  yang digunakan  yaitu  berupa  data  hasil  wawancara  terhadap masyarakat  yang  berupa  kuesioner.  Hasil  kuesioner  diinput menggunakan  Microsoft  Excel,  data  yang  didapatkan sebanyak 50 record. Tahap preprocessing yang dilakukan yaitu pertama  data  selection  dimana  dilakukan  pemilihan  data sebelum  tahap  pemodelan,  yang  kedua  tahap  cleaning diterapkan  untuk  menghapus  dan  memperbaiki  data  yang tidak  lengkap,  dan  ketiga  data  reduction  dalam  dataset mungkin  terjadi  inkonsisten  data  dan  data  yang  sama  akan digabung  dalam  satu  tupel.  Tahap  eksperimen,  peneliti menggunakan  tool  RapidMiner  untuk  pemodelan klasifikasi. Dari hasil penelitian bahwa dengan menggunakan seleksi fitur sangat  berpengaruh  terhadap  peningkatan  akurasi  dari klasifikasi yang dilakukan, karna atribut yang tidak signifikan dari model akan dieliminasi, dari hasil eliminasi menggunakan Backward  Elimination,  atribut  yang  digunakan  hanya  5 atribut.  Akurasi  yang  didapatkan  dengan  menggunakan Metode  Support  Vector  Machine  yaitu  54.00%  sedangkan Support Vector Machine berbasis Backward Elimination yaitu 62.00%. Klasifikasi Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Program RTP2S yang di proporsi jumlah data bernilai benar yang berhasil diklasifikasi secara tepat yaitu 62% yaitu data Puas  diklasifikasi  Puas.  Hasil  yang  didapatkan  merupakan tingkat  keberhasilan  pemerintah  dimana  62%  masyarakat penerima  bantuan  RTP2S  merasa  Puas  terhadap  program RTP2S.
Kata kunci: RTP2S; metode SVM; Backward Elimination
Abstrak—  TP2S  is  an  issuing  program    by  Rumah  Tangga Pelopor  Pencegahan  Stunting,  its  approach  is  implemented through the RTP2S pilot model which is based on stunting locus village and village with sanitation and clean water problems. The problems occured because the government does not have direct data from the community to find out whether the government is successful or whether the community is satisfied with the RTP2S
program that has been implemented. The government's success classification is assessed from the level of community satisfaction with  the  RTP2S  program.  In  this  case  the  data    were  obtained from  the  interviews  with  the  community..  The  results  of  the questionnaire  were  input  using  Microsoft  Excel,  the  data obtained  50  records.  The  preprocessing  stage  is  carried  out, namely data selection where data selection is carried out before the  modeling  stage,  the  second  cleaning  stage  is  applied  to remove empty data and change inconsistent data, and third data reduction  in  the  dataset  may  occur  inconsistent  data  and duplicate data or there is the same data will be a tuple. For the experimental  stage,  researchers  used  the  RapidMiner  tool  for classification  modeling.  From  the  results  of  the  study,  it  found that  using  feature  selection  greatly  affects  the  increase  in  the accuracy  of  the  classification  that  carried  out,  because  the attributes  that  are  not  significant  from  the  model  will  be eliminated, from the results of the elimination using  Backward Elimination,  the  attributes  used  are  only  5  attributes.  The accuracy obtained by using the Support Vector Machine method is 54.00% while the Support Vector Machine based on Backward Elimination  is  62.00%.  Classification  Level  of  Community Satisfaction  with  the  RTP2S  Program  in  the  proportion  of  the number  of  correct  value  data  that  was  successfully  classified correctly,  namely  62%,  namely  Satisfied  data  classified  as Satisfied.  The  results  obtained  are  the  government's  level  of success where 62% of the people receiving RTP2S assistance are satisfied with the RTP2S program.
Keywords: RTP2S; SVM method; Backward Elimination

## I. P ENDAHULUAN
Program pencanangan Rumah Tangga Pelopor Pencegahan Stunting (RTP2S) di desa merupakan salah satu yang sudah tertuang di Visi Misi Bupati dan Wakil Bupati Kabupaten  Pohuwato  yaitu  Mewujudkan  Pohuwato  Sehat, Maju  dan  Sejahterah.  Dari  data  yang  didapatkan  di Baperlitbang  Kabupaten  Pohuwato  angka  kemiskinan  di tahun  2021  mengalami  peningkatan  0,46%  yaitu  di  tahun 2020  persentase  17,62%  dan  di  tahun  2021  persentase 18,08%  seperti  pada  Gambar  1.  Sedangkan  prevalansi stunting  di  Kabupaten  Pohuwato  menurut  hasil  riset kesehatan  dasar  tahun  2020  sebesar  15.52%,  sesuai  hasil analisis situasi untuk pemetaan lokus stunting untuk tahun
2021  dimana  yang  tertinggi  adalah  Kecamatan  Popayato yaitu diangka 15,75%  seperti pada Gambar 2 [2].
Gambar 1 . Persentase Kemiskinan Kab. Pohuwato (Sumber BPS
Pohuwato)
Gambar 2 . Stunting di Kabupaten Pohuwato (Sumber BPS
Pohuwato)
Tujuan utama dibuatnya program RTP2S adalah untuk mencegah  stunting  dan  mengurangi  angka  kemiskinan melalui  ketersediaan,  ketahanan  pangan  dan  pemberian bantuan  usaha  untuk  kepala  rumah  tangga  [2].  Sebagai bahan evaluasi pemerintah daerah tidak ada data langsung dari  masyarakat  sebagai  acuan  tingkat  keberhasilan  dalam mencegah angka stunting dan penurunan angka kemiskinan dari  program  pemerintah  daerah  yang  telah  berjalan.  Data dibutuhkan  sebagai  dataset  untuk  mengklasifikasi  tingkat keberhasilan  pemerintah  dengan  melihat  tingkat  kepuasan masyarakat  dengan  adanya  program  RTP2S,  ini  sangat penting  sebagai  bahan  evaluasi  yang  dilakukan  untuk mengkaji sejauh mana efisiensi dan efektifitas pelaksanaan kegiatan-kegiatan  RTP2S  terhadap  aspek  kesejahteraan masyarakat.
Tujuan  penelitian  yaitu  untuk  membantu  pemerintah dalam  klasifikasi  tingkat  keberhasilan  pemerintah  dengan adanya program RTP2S sebagai bahan evaluasi pemerintah daerah  dalam  mencegah  angka  stunting  dan  penurunan angka kemiskinan. Tingkat keberhasilan pemerintah dilihat dari tingkat kepuasan masyarakat. Metode yang digunakan pada  penelitian  ini  yaitu Support  Vector  Machine (SVM) berbasis Backward  Elimination ,  Metode  SVM  digunakan untuk  pemetaan  suatu  data  ke  dalam  kategori  atau  class dengan  tujuan  menemukan  hyperplane  terbaik  yang memisahkan  dua  buah  class  pada  input  space[3].  Metode SVM  banyak  digunakan  oleh  peneliti  untuk  klasifikasi [4][5][6].  Penggunaan  metode Support  Vector  Machine memiliki  kelemahan  pada  sulitnya  pemilihan  fitur  yang sesuai  dan  optimal  pada  bobot  atribut  yang  digunakan sehingga menyebabkan tingkat akurasi menjadi rendah[3].
Untuk  mendapatkan  akurasi  yang  tinggi  dan  pemilihan atribut/fitur  yang  sesuai  dan  optimal  maka  peneliti menggunakan Backward  Elimination .  Dengan  kolaborasi metode  dengan  seleksi  fitur  diharapakan  hasil  pemodelan klasifikasi  dengan  akurasi  tinggi.  Data  berupa  data kuesioner  yang  dikumpulkan  peneliti  langsung  dari masyarakat sebagai dataset eksperimen yang akan di uji.

## II. METODE
Penelitian  eksperimen  yang  dilakukan  menggunakan metode Support  Vector  Machine (SVM),  SVM  memiliki kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan  metode  klasifikasi lainya  dalam  berbagai  kasus.  Untuk  seleksi  fitur  peneliti menggunakan
Backward Elimination. Backward
Eliminatation  berfungsi  untuk  menghilangkan  atribut  dari model yang tidak signifikan.
Data  kuesioner  yang  digunakan  didapatkan  langsung dari  masyarakat  di  desa-desa  di  Kabupaten  Pohuwato. Pertanyaan kuesioner seperti pada Tabel I.
TABEL I CONFUSION MATRIX Kode Pertanyaan Keterangan (Nilai) P1 Apakah  di  desa  anda  memiliki anak yang kurang gizi ? a. Ya (1) b. Tidak ada (2) P2 Berapa jumlah anak yang kurang gizi di desa anda ? P3 Apakah  di  desa  anda  memiliki ibu  hamil  yang  berat  badannya kurang dari berat ideal ? a. Ya (1) b. Tidak ada (2) P4 Berapa  jumlah  ibu  hamil  yang berat badannya kurang dari ideal ? P5 Bantuan usaha apa yang diberikan pemerintah dalam pencegahan Stunting ? a. MCK b. Pengobatan Gratis
c. Rehap Rumah
d. Tanaman  Rempah- rempah
e. Tanaman sayur
f. Bibit ikan nila
g. Usaha ayam P6 Apakah pemberian bantuan pemerintah  tereliasasi  dengan baik ? a. SangatBaik(4) b. Baik(3)
c. Cukup Baik (2)
d. Tidak Baik (1) P7 Bagaimana pelayanan pemerintah pada Program RTP2S ? a. Sangat Baik (4) b. Baik (3)
c. Kurang Baik (2)
d. Tidak Baik (1) P8 Berapa pendapatan anda perbulan sebelum Program RTP2S berjalan a. <= Rp. 325.000 b. >Rp. 325.000 P9 Dengan adanya Program RTP2S, bagaimana  dengan  pendapatan rumah  tangga  setiap  bulannya,
apakah ada peningkatan ?
a. Ya, meningkat (2) b. Tidak meningkat (1) P10 Selama Program RTP2S berjalan, Apakah Program RTP2S bermanfaat untuk masyarakat ? a. Sangat  bermanfaat (4) b. Bermanfaat (3)
c. Cukup  bermanfaat
(2) d. Tidak bermanfaat (1) P11 Selama Program RTP2S berjalan,  bagaimana  kebutuhan gizi pada anak yang kurang gizi,
apakah suudah terpenuhi ?
a. SangatTerpenuhi b. Terpenuhii
c. Kurang
d. Tidak
P12 Selama
program RTP2S berjalan, masih adakah ibu hamil yang  berat  badanya  kurang  dari berat ideal ? a. Masih ada (1)
b. Tidak ada (2)
21,17 21,27 19,4 18,16 17,62 18,08 0 5 10 15 20 25 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Persentase Kemiskinan (%)
Kab. Pohuwato
Kode Pertanyaan Keterangan (Nilai) RTP2S, pemerintah akan mencapai tujuan untuk menekan angka stunting ? (2) b. Tidak tercapai (1) P14 Apakah Program RTP2S, bisa di
implementasikan di desa lain ?
a. Bisa (2) b. Tidak bisa (1)
P15 Bagaimana  tingkat  kepuasan anda  terhadap  pendampingan pemerintah dalam program RTP2S ?
a. Sangat Puas b. Puas
c. Kurang Puas
d. Tidak Puas
P16 Bagaimana  Tingkat  Kepuasan anda terhadap Program RTP2S ? a. Sangat Puas
b. Puas
c. Kurang Puas
d. Tidak Puas

## Tahap Penelitian :
Berikut tahapan penelitian seperti pada Gambar 3.
Gambar 3 . Tahapan Penelitian

## Pengumpulan Data
Data  kuesioner  yang  digunakan  sebanyak  50  record yang  diperoleh  dari  hasil  wawancara  peneliti  dengan masyarakat  yang  menerima  bantuan  RTP2S,  masyarakat penerima  bantuan  dari  beberapa  desa  di  Kabupaten Pohuwato, data yang didapatkan di input ke Ms. Excel dan diubah  ke  numeric.  Pertanyaan  kuesioner  terdiri  dari  16 Pertanyaan  (P1-P16).  P16  merupakan  Label,  SP(Sangat Puas), P(Puas), KP(Kurang Puas), TP(Tidak Puas). Contoh data kuesioner Tabel III dalam bentuk numeric:

## TABEL II . CONTOH DATA

## Tahap Pengolahan Data Awal (Preprocessing)
Proses preprocessing data  perlu  dilakukan  untuk mendapatkan  atribut  dn  data  yang  sesuai  dengan pemodelan.  Tahap  proses preprocessing yang  dilakukan sebagai berikut:
1. Data Selection Proses  yang  dilakukan  sebelum  data preprocessing adalah  melakukan  pemilihan  data  (data selection ) sebelum ke tahap pemodelan menggunakan data mining.
Variabel yang digunakan dalam pengambilan keputusan yaitu  atribut  P16  dan  atribut  penentu  yaitu  P1  sampai P15

## 2. Data Cleaning
Data Cleaning diterapkan untuk menghapus data kosong atau merubah data yang tidak konsisten, beberapa data ditemui atributnya kosong

## Tahap Eksperimen
Untuk  tahap  eksperimen,  peneliti  menggunakan  tools RapidMiner.

## Tahap Pengujian Model
Untuk  tahap  pengujian  model,  peneliti  menggunakan metode SVM berbasis Backward Elimination

## Tahap Evaluasi
Peneliti melakukan pengujian model dengan menggunakan Cross  K  Falidation, data  dibagi  untuk  yaitu  data training dan data testing .

## Hasil Klasifikasi
Setelah  dilakukan  eksperimen  dengan  menggunakan  data dan  pengujian  model  menggunakan  metode SVM berbasis Backward  Elimination maka  didapatkan  hasil  klasifikasi dari model yang dilakukan.

## Support Vector Machine (SVM)
Parameter  nilai  diskrit  standar  yang  dikenal  sebagai himpunan  kandidat  dibandingkan  menggunakan  teknik Support  Vector  Machine .  Data  yang  terhubung  ke scatter plot dapat dengan mudah dipecahkan menggunakan metode Support  Vector  Machine untuk  mendapatkan  hasil  deteksi titik. [11]. Metode SVM menawarkan kinerja lebih baik dibandingkan  metode  klasifikasi  lainnya  dalam  berbagai kasus. Support  Vector  Machine mendukung  denga  linier kernel dan polynomial kernel dalam proses kalsifikasi[12].

## Backward Elimination
Backward Elimination adalah teknik untuk menghilangkan karakteristik  model  yang  tidak  signifikan  [13].  Prosedur Backward Elimination menghapus  atribut  dengan  statistik parsial terkecil dari model sebelum memulai dengan semua atributnya.  Eliminasi  mundur  akan  digunakan  untuk mengimplementasikan atribut [3];
Evaluasi dan Validasi Metode; K-Fold  cross  validation adalah  metode  validasi  yang membagi data menjadi k bagian kemudian mengklasifikasikan  setiap  bagian.  Eksperimen  K  akan dilakukan menggunakan validasi k- fold cross . Satu set data pengujian  akan  digunakan  untuk  setiap  percobaan,  dan bagian k-1 akan digunakan sebagai data pelatihan. Setelah itu, data pengujian yang diperoleh akan ditukar dengan satu set  data  pelatihan,  sehingga  akan  ada  data  pengujian  yang berbeda  untuk  setiap  percobaan.  Data  testing  adalah  data yang  belum  pernah  digunakan  untuk  pembelajaran  tetapi akan  dijadikan  sebagai  data  pengujian  kebenaran  akurasi hasil  pembelajaran  [14].  Data  pelatihan  adalah  data  yang akan  digunakan  untuk  pembelajaran.  Data  testing  adalah data yang belum pernah digunakan untuk pembelajaran.
Observasi Pengum pulan Data Pengolah an Data
Awal
Eksperi men Pengujian Model Evaluasi dan Validasi Hasil Klasifik asi
Karena  matriks  fusi  memberikan  informasi  dalam bentuk angka sehingga dapat menghitung rasio keberhasilan, peneliti menggunakan matriks batas untuk alat ukur  dengan  maksud  untuk  memudahkan  analisis  kinerja algoritma [10]. Evaluasi Model didasarkan pada pengujian untuk  memperkirakan  objek  yang  benar  dan  salah. Confusion  Matrix adalah  salah  satu  alat  ukur  berbentuk matrix  2  x  2  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  jumlah ketepatan  klasifikasi  data  yang  digunakan  terhadap Class aktif dan tidak aktif pada kedua algoritma yang dipakai[10]. Tabel Confusion Matrix seperti pada Tabel II.
TABEL III CONFUSION MATRIX Classification Prediction Class Class = Yes Class = No Obetved Class Class = Yes A (True Positive-TP) B (False Negative-FN) Class = No C (False Positive-FP) D (True Negative-TN)
Keterangan :
1. True Positive (TP) = Proporsi sampel bernilai True yang di klasifikasi secara benar
2. True  Positive  (TP)  = Proporsi  sampel  bernilai  False yang di klasifikasi secara benar
3. False  Positive  (FP) =  Proporsi  sampel  bernilai  false yang salah diklasifikasi sebagai sampel bernilai true
4. False  Negative  (FN) =  Proporsi  sampel  bernilai  true yang slaah diklasifikasi sebagai sampel bernilai true
Untuk  menghitung  nilai ccuracy,  precision  dan  recall dengan rumus :
Accuracy = 𝑎+𝑑 𝑎+𝑏+𝑐+𝑑 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
Precission
= 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 Recal = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Tahap Eksperimen
Tahap  pertama  eksperimen  pada  tool  Rapidminer  yaitu import  data,  terdapat  beberapa    dengan  menggunakan operator Read Excel selanjutnya pilih import configuration  wizard untuk  impor  dataset  yang  ada  di perangkat seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Tahap pilih operator Read Excel
Selanjutnya step 1 yaitu pilih file dataset dengan format Ms. Excel selajutnya Next, step 1 untuk import dataset dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Step 1 Import Dataset
Selanjutnya  blok  atribut  beserta  datanya  yang  akan diimport dan akan digunakan untuk experiment, seperti pada Gambar 6. Dilanjutkan dengan step 3, seperti pada Gambar 7.
Gambar 6. Step 1 Import Datase
Gambar 7. Step 3 Import Dataset
Selanjutnya  ubah  tipe  dari  atribut  P16  menjadi  Label selanjutnya finish, seperti pada Gambar 8
Gambar 8. Step 4 Import Data
Import  data  berhasil  dan  siap  untuk  digunakan  untuk eksperimen  dengan  menggunakan  model  SVM  dan  SVM berbasis Backward Elimination, dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Operator Read Excel Aktif

## Tahapan Pemodelan Algoritma Support Vector Machine
(SVM) Tahap pemodelan merupakan tahap data mining menggunakan  metode  SVM,  tool  yang  digunakan  yaitu Rapidminer. Hasil pengujian model yang dilakukan adalah klasifikasi  tingkat  kepuasan  masyarakat  terhadap  program RTP2S  dimana  tingkat  kepuasan  terbagi  atas  empat  class yaitu  Sangat  Puas,  Puas,  Kurang  Puas/  Cukup  Puas  dan Tidak  Puas  menggunakan  algoritma  SVM  untuk mendapatkan  nilai  akurasi.  Berikut  adalah  desain  model Rapidminer menggunakan algoritma SVM:

## Gambar 10. Desain Model Algoritma SVM
Gambar  10  merupakan  eksperimen  model  pengujian algoritma  SVM  menggunakan  tools  Rapidminer,  dimulai dari  memasukkan  data  kemudian  mengatur  set  role  yang nantinya menentukan label dan nominal text selanjutnya ke model perhitungan SVM seperti gambar:
Gambar 11. Desain Proses 10 Fold Cross Validation untuk SVM
Pada  gambar  11  merupakan  proses  di  dalam cross validation SVM,  pada  pengujian  ini  data  yang  digunakan merupakan  data  yang  telah  di preprocessing .  Data  yang digunakan  berupa  data  format  excel  (.xlsx)  diambil  dari operator  Read  Excel.  Proses  validasi  terdiri  dari  data training  dan  data  testing  selanjutnya  masuk  kemodel algoritma  SVM  kemudian  modelnya  di  Apply  setelah  itu masuk  kepenilaian performance barulah  muncul  nilai accuracy
Tahapan Pemodelan Algoritma Support Vector Machine berbasis Backward Elimination
\
Gambar 12. Model Algoritma SVM Berbasis Backward Elimination

## Model Evaluasi;
Tujuan dari tahap evaluasi model adalah untuk memastikan nilai  kegunaan  model  yang  berhasil  dibuat  pada  langkah sebelumnya. Dari hasil pengujian model, digunakan validasi silang 10 kali lipat untuk evaluasi guna menghasilkan nilai akurasi.

## Nilai akurasi algoritma SVM;
Nilai akurasi yang diperoleh dari pengujian model dengan algoritma SVM dapat dilihat pada Tabel IV.:
TABEL IV CONFUSION MATRIX SVM accuracy: 54,00% +/- 12,81% (mikro: 54,00%)
Eksperimen  yang  dilakukan  menggunakan  data sebanyak 50 record . Berdasarkan confusion matrix terlihat bahwa 1 record diprediksi Sangat Puas, 26 record diprediksi Puas, 0 record diprediksi Kurang Puas dan Tidak Puas.
Contoh  salah  satu  perhitungan  dengan  melihat  label Sangat Puas.
Precision  : Proporsi  jumlah  sampel  bernilai  true  yang berhasil diprediksi secara tepat.
Precision = TP 𝑇𝑃+𝐹𝑃 == 1 0+5+1 = x 100% = 16,67%
Recall : Proporsi sampel bernilai true yang diprediksi secara benar
Recall = = TP TP+FN = 1 0+9+1+1 𝑥 100% = 9,09% Dan hasil ini dapat dihitung nilai akurasinya Accuracy = 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 x 100% = 0+26+1+0 0+0+0+0+7+26+9+1+0+5+1+0+0+0+1+0 𝑥 100% =
27
50 𝑥 100% = 54%

## Nilai  Accuracy dari algoritma SVM berbasis  Backward Elimination
Pada  eksperimen  ini  menggunakan  seleski  fitur,  tahap pertama  fitur  seleski  akan  mengeliminasi  atribut  yang dianggap  tidak  terlalu  penting  dalam  klasifikasi  tingkat kepuasan  masyarakat  program  RTP2S.  Pada  eksperimen, peneliti  menggunakan  fitur  seleksi Backward  Elimination , ada 5 atribut yang menjadi sangat berpengaruh, yaitu atribut P8, P10, P12, P14 dan P15. Gambar 13 merupakan atribut hasil  eliminasi  menggunakan  seleksi  fitur backward elimination dan gambar 14 merupakan hasil Plot View.

## Gambar 13. Atribut Hasil Eliminasi
Gambar 14. Plot View
Tabel  V  merupakan  hasil confusion  matrix  menggunakan Algoritma SVM + Backward Elimination, dapat dilihat pada Tabel V.
TABEL V . C ONFUSION M ATRIX A LGORITMA SVM BERBASIS B ACKWARD E LIMINATION
accuracy: 62,00% +/- 6,00% (mikro: 62,00%)
Contoh salah satu perhitungan dengan melihat label Puas. Precision: Proporsi  jumlah  sampel  bernilai  true  yang berhasil diprediksi secara tepat
Precision = TP 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ==
31 7+31+11+1 = x 100% = 62,00%
Recall : Proporsi sampel bernilai true yang diprediksi secara benar
Recall = = TP TP+FN = 31
0+31+5+0 𝑥 100% = 100,00%

## Dan hasil ini dapat dihitung nilai akurasinya
Accuracy = 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 x 100% =
0+31+0+0 0+0+0+0+7+31+11+1+0+0+0+0+0+0+0+0 𝑥 100%
=
31 50 𝑥 100% = 𝟔𝟐, 𝟎𝟎%

## Tingkat Kepuasan
Tingkat  kepuasan  masyarakat  merupakan  tingkat keberhasilan  dari  pemerintah.  Program  RTP2S  salah  satu program bantuan pemerintah bagi keluarga yang terdampak kurang gizi atau ibu hamil yang berat badanya tidak ideal.
Data  yang  digunakan  peneliti  merupakan  data  4 Kecamatan  di  Kabupaten  Pohuwato.  Persentase  tingkat kepuasan  masyarakat  terhadap  program  RTP2S  dapat dilihat pada grafik Gambar 16. Dari total data yang didapat yaitu  50  record  dimana  terdpat  empat class yaitu  Sangat Puas,  Puas,  Kurang  Puas  dan  Tidak  Puas.  hasil  klasifikasi didapatkan  bahwa  masyarakat  diklasifikasi  Puas  dari Proporsi  jumlah  data  bernilai  benar  yang  berhasil diklasifikasi secara tepat yaitu 62%.
Hasil yang didapatkan merupakan tingkat keberhasilan pemerintah  dimana  62%  masyarakat  penerima  bantuan RTP2S merasa Puas terhadap program RTP2S dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Grafik Tingkat Kepuasan Mayarakat Terhadap Program RTP2S

## IV. KESIMPULAN
Klasifikasi  Tingkat  Kepuasan  Masyarakat  Terhadap Program RTP2S yang di proporsi jumlah data bernilai benar yang berhasil diklasifikasi secara tepat yaitu 62% yaitu data Puas diklasifikasi Puas. Hasil yang didapatkan merupakan tingkat  keberhasilan  pemerintah  dimana  62%  masyarakat penerima  bantuan  RTP2S  merasa  Puas  terhadap  program RTP2S.

## V. UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti mengucapkan banyak terima kasih kepada Dikti yang  mendanai  penelitian  ini.  Terima  kasih  juga  kepada Kepala  Dinas  Baperlitbang,  aparat  desa  di  Kabupaten Pohuwato.

## VI. REFERENSI
[1]. Data, “RTP2S-Baperlitbang Pohuwato,” 2021
[2]. Baperlitbang,”
Arah Kebijakan
Kabupaten
Pohuwato.” 2021 [3]. B.  Agus;  Anisa,  FN.  2018.“ Backward  Elimination Untuk  Meningkatkan  Akurasi  Kejadian  Stunting
0,00% 62,00% 0,00% 0,00%
Klasifikasi Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Program RTP2S
true KP pred. KP true P pred. P
true SP pred. SP true TP pred. TP
dengan Analisis Alogoritma Support Vector Machine ,” Dinas Kesehatan.,Vol.9 no. 2,pp. 217-225, 2018.
[4]. Ariani,  F;  Taufik,  A.  2020.”Perbandingan  Metode Klasifikasi  Data  Mining  untuk  Prediksi  Tingkat Kepuasan  Pelanggan  Telkomsel  Prabayar.  SATIN- Sains dan Teknologi Informasi. Vol.6. No.2
[5]. A.  Hermanto;  Mustofa,  Ali.  2020.  ”Algoritma Klasifikasi Naïve Bayes dan Support Vector Machine dalam  Layanan  Komplain  Mahasiswa,”  Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer, Vol. 5, No. 2, pp. 211-220
[6]. Ikhwana, N; Nusrang, M; Sudarmin. 2021. ”Perbandingan  Metode  PCA-SVM  untuk  klasifikasi Indeks  Kepuasan  Masyarakat  Terhadap  Layanan Pendidikan di Kabupaten Jeneponto”. Variasi ( Journal Of  Statistic  and  Its  Application  on  Teaching  and Research ,” Vol.3, No.3, pp. 148-155
[7]. R.Mukarramah; D.Atmajaya, and L. Budi, “Performance  Comparasion  Of Support  Vector Machine (SVM)  with  linier  kernel  and  polynomial kernel for multiclass sentiment analysis on twitter,”ILKOM Jurnal Ilmiah, Vol 13, No. 2, pp. 168- 174, 2021
[8]. N.G.  Ramadhan;  A.Khoirunnisa,  “Klasifikasi  Data Malaria  Menggunakan  Metode Support  Vector Machine ”. Jurnal Media Informatika Budidarma, Vol.
5, No. 4. Pp-1580-1584
[9]. Resmiati,  R;  Arifin,  T.  2021.  “Klasifikasi  Pasien Kanker  Payudara  Menggunakan  Metode Support Vector  Machine dengan Backward  Elimination ,” SISTEMASI Jurnal Sistem Informasi, Volume.10, No.
2, e-ISSN. 2550-9719. pp-381-393.
[10]. Lonang.  S;  Normawati.  D.  2022.  “Klasifikasi  Status Stunting  pada  Balita  Menggunakan  K-Nearest Neighbor  dengan  Feature  Selection Backward
Elimination” .  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma.
Volume. 6, Nomor.1. ISSN. 2614-5278. Page 49-56
[11]. Riadi,  I;  Umar.  R;  Aini,  FD.  2019.”Analisis Perbandingan Detection  Traffic  Anomaly Dengan Metode  Naïve  Bayes  dan Support  Vector  Machine (SVM)”. ILKOM jurnal Ilmiah. p-ISSN 2087-1716, e- ISSN 2548-7779. Vol.11, No.1. [12]. S. Sharma; S. Srivastava A. Kumar; A. Dangi,” Multi-
Class Sentiment Analysis Comparasion Using Support Vector  Machine  SVM ) And  Bagging  Technicque-An Ensemble Methode ,” 2018 Int. Conf. Smart Computer Electronic Enterp, pp-1-6, 2018
[13]. Yunitasari;  Hopipah;  Hopi.S;  Mayasari,  R.  2021. Optimasi Backward  Elimination Untuk  Klasifikasi Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan  algoritma K- Nearest  Meighbor (k-NN)  and Naïve  Bayes . Technomedia Journal. Vol. 6 No. 1 Agustus 2021. E- ISSN: 2528-6544 [14]. A.  D.  Ghani;  N.  Salman;  Mustikasari,”Algoritma k- Nearest  Neighbor Berbasis Backward  Elimination Pada Client  Telemarketing ,”  Pros.  Semin.  Sistem Informasi dan Teknologi Informasi, Vol 8, No. 2, pp. 141-150, 2019 [15]. Imam,  K.  Wijayanto  A.W.  2021.  Klasifikasi  Rumah Tangga  Penerima  Beras  Miskin  (Raskin)/  Beras Sejahtera  (Rastra)  di  Provinsi  Jawa  Barat  dengan
Metode Random Forest dan Support Vector Machine. JUSTIN Jurnal Sistem dan Teknoloi Informasi. Vol. 9, No. 2. e-ISSN: 2620-8989, pp 178-184
[16]. Anggraini;  R.  Rangga;  K.K.  Tubagus  K.  2019. “Partisipasi  Petani  dan  Keberhasilan  Program Pengembangan Usaha Pangan Masyarakat (PUPM) di Kecamatan  Palas  Kabupaten  Lampung  Selatan”. Journal Of Agribusiness Science. Vol.7, No.1. P-ISSN 2337-7070, pp 113-119