## KLASIFIKASI RUMAH TIDAK LAYAK HUNI STUDI PERBANDINGAN 9 MODEL MACHINE LEARNING
Deriska Fadilla Musdalifa, Roni Andarsyah, Roni Habibi Teknik Informatika, Vokasi, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional deriskafadillam18@gmail.com

## ABSTRAK
Rumah  tidak  layak  huni  (RTLH)  merupakan  masalah  serius  yang  dihadapi  oleh  banyak  masyarakat  di berbagai negara. Identifikasi rumah tidak layak huni secara efektif dapat membantu dalam upaya perbaikan dan perencanaan  perumahan  yang  lebih  baik.  Dalam  menentukan  keluarga  yang  berhak  menerima  bantuan  RTLH sering mengalami masalah, seperti kurang tepat sasaran dalam penentuan RTLH.  Dalam era kemajuan teknologi, model  machine  learning  telah  muncul  sebagai  alat  yang  kuat  untuk  mengatasi  berbagai  masalah  kompleks, termasuk identifikasi rumah tidak layak huni. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan komparasi antara beberapa  model machine  learning yang  paling  umum  digunakan  dalam  identifikasi  rumah  tidak  layak  huni. Model-model tersebut meliputi K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes, Support Vector Machine, pohon keputusan (Decision Tree), Logistic Regression, Random Forest, Neural Network, Gradient Boost, dan XGBoost . Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berisi  atribut-atribut  rumah  yang  relevan seperti  penghasilan, jumlah  penghuni rumah, luas rumah, kondisi struktur bangunan, sanitasi, serta listrik. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan performa model-model tersebut berdasarkan metrik evaluasi yang relevan, seperti akurasi, presisi, recall, dan F1- score. Hasil menunjukkan bahwa model Neural Network menjadi model yang optimal untuk di implementasikan dengan nilai akurasi 99,24%, presisi 98,66%, recall 100% serta F1-score 99,32%.
Kata kunci : RTLH, Machine Learning, Neural Network.

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  tidak  layak  huni  merupakan  masalah yang meresahkan banyak masyarakat di seluruh dunia [1]. Dalam konteks ini, rumah tidak layak huni dapat diartikan sebagai kondisi hunian yang tidak memenuhi standar kesehatan, keamanan, dan kelayakan minimum  yang  diperlukan  untuk  kehidupan  manusia yang layak [2]. Fenomena ini memiliki dampak negatif yang  signifikan  terhadap  kesejahteraan  dan  kualitas hidup penduduk di berbagai negara [3]
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  perkembangan teknologi  dan  penggunaan  machine  learning  telah memberikan  potensi  baru  dalam  upaya  mengatasi rumah tidak layak huni. Machine learning merupakan pendekatan  yang  memungkinkan  analisis  data  secara otomatis dan pengambilan keputusan berdasarkan pola dan informasi yang terdapat dalam data [4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  penelitian  terdahulu  telah  melakukan penelitian tentang klasifikasi bantuan sosial menggunakan machine  learning dengan  berbagai metode [5]. Penelitian [6] menggunakan metode data mining  C4.5  dan  software RapidMiner untuk melakukan  klasifikasi  bantuan  sosial.  Mereka mencapai  akurasi  sebesar  83,33%  menggunakan metode validasi split . Penelitian yang dilakukan oleh [7]  menggunakan  metode  KNN  mendapatkan  hasil akurasi  sebesar  96,25%.  Penelitian  lain  oleh  [8] penggunaan metode klasifikasi Naïve Bayes dengan 50 data  latih  dan  10  data  uji,  penelitian  ini  mencapai akurasi sebesar 80%. Pada penelitian [9] menggunakan  160  data  yang  terbagi  menjadi  dua
kategori  yaitu  layak  dan  tidak  layak  menggunakan metode SVM. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata akurasi sebesar 98,75% dengan menggunakan metode K-fold  Cross  Validation dengan  nilai  k  =  10. Komparasi  model  SVM  ( Support  Vector  Machine ), NB ( Naïve Bayes ), dan RF ( Random Forest ) oleh [10] yang dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall dan f-measure mendapatkan hasil 97,26% pada RF dengan perbedaan sebesar 5,11% dengan algoritma SVM  dan  8,87%  pada  klasifikasi  NB.  Perbandingan algoritma  C4.5  dan  NB  pada  penelitian  [11]  pada program penerima keluarga harapan C4.5 menghasilkan tingkat akurasi sebesar 91,25% dan NB menghasilkan 87,11%.
Kontribusi  dari  penelitian-penelitian  tersebut adalah  menyediakan  metode-metode  yang  berbeda untuk melakukan klasifikasi bantuan sosial menggunakan machine  learning .  Dengan  mencapai tingkat  akurasi  yang  signifikan,  penelitian-penelitian ini dapat menjadi landasan untuk pengembangan dan implementasi  sistem  klasifikasi  yang  lebih  efektif dalam  konteks  bantuan  sosial.  Berdasarkan  beberapa penelitian  diatas,  maka  penulis  membuat  komparasi model  menggunakan machine  learning untuk memprediksi keluarga yang berhak menerima bantuan Rumah  Tidak  Layak  Huni  (RTLH).  Penulis mengevaluasi sembilan model, termasuk KNN, Naive Bayes,  SVM,  Decision  Tree,  Linear  Regression, Random  Forest,  Neural  Network,  Gradient  Booster, dan  XGBoost, menggunakan  metode  data  mining untuk membandingkan kinerja terbaik dalam memprediksi keluarga yang berhak menerima bantuan RTLH pada data yang telah diperoleh.

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Metode Penelitian
Melalui  alur  metode  penelitian  ini,  dapat dikembangkan  model machine  learning yang  efektif dalam  mengidentifikasi  rumah  tidak  layak  huni berdasarkan  atribut-atribut  yang  relevan.  Pendekatan ini  memungkinkan  pemanfaatan  berbagai  algoritma dan  teknik  yang  sesuai  untuk  mencapai  tujuan identifikasi yang akurat dan efisien.

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan dataset diambil dari hasil survey di dinas  PUPR  kota  Blitar.  Dalam  dataset  ini  terdapat 1703  data  yang  terdapat  25  kolom  yaitu,  No  BNBA, Pekerjaan, Status Kepemilikan Tanah, Status
Kepemilikan  Rumah,  Pernah  Menerima  Bantuan, Penghasilan,  Jumlah  KK  dalam  1  Rumah,  Jumlah Penghuni  Rumah,  Luas  Rumah,  Pondasi  Rumah, Kondisi  Sloof,  Kondisi  Kolom,  Kondisi  Balok, Kondisi  Struktur  Atap,  Kondisi  Atap,  Kondisi Dinding,  Kondisi  Lantai,  Material  Lantai,  Material Dinding,
Material Atap, Kondisi Jendela /Pencahayaan, Kondisi Fentilasi, Kondisi Sumber Air Minum,  Kondisi  Jamban,  serta  Kepemilikan  Listrik. Parameter  yang  dipakai  hanya  20  kolom  dan  setelah itu diklasifikasikan menjadi dua kategori, yaitu layak huni dan tidak layak huni. Dapat dilihat pada tabel 1 dibawah untuk beberapa data yang diperoleh
Tabel 1. Dataset No. BNBA 11006001 11006002 11006003 11006004 11006005 Pekerjaan Buruh Harian/Tukang WIRAUSAHA TIDAK BEKERJA Ojek/Supir WIRAUSAHA Status Kepemilikan Tanah WARISAN WARISAN Milik Sendiri Milik Sendiri WARISAN Status Kepemilikan Rumah Milik Sendiri Milik Sendiri Milik Sendiri Milik Sendiri Milik Sendiri Pernah Menerima Bantuan? Belum Pernah Belum Pernah Belum Pernah Pernah Belum Pernah Penghasilan < 1,2 Juta 1,2 - 1,8 Juta TIDAK BEKERJA < 1,2 Juta < 1,2 Juta Jumlah KK dalam 1 Rumah 1 2 2 1 1 Jumlah Penghuni Rumah 2 2 3 5 2 Luas Rumah 24 48 48 32 32 Pondasi Rumah 1 1 4 1 4 Kondisi Sloof 1 3 5 2 6 Kondisi Kolom 2 3 5 2 6
No. BNBA 11006001 11006002 11006003 11006004 11006005 Kondisi Balok 2 3 5 2 6 Kondisi Struktur Atap 1 3 5 2 6 Kondisi Atap 1 3 5 1 4 Kondisi Dinding 1 1 4 2 4 Kondisi Lantai 3 1 4 2 4 Material Lantai Plesteran Plesteran Plesteran Plesteran Plesteran Material Dinding Plesteran Plesteran Plesteran Plesteran Plesteran Material Atap Seng Genteng Genteng Genteng Genteng Kondisi Jendela / Pencahayaan Mencukupi Mencukupi Mencukupi Mencukupi Mencukupi Kondisi Ventilasi Mencukupi Mencukupi Mencukupi Mencukupi Mencukupi Kondisi Sumber Air Minum Sumur Sumur Sumur Sumur Sumur Kondisi Jamban BELUM Sama Sekali / MENUMPANG Ada, Layak Ada, Tidak Layak Ada, Layak Ada, Layak Kepemilikan Listrik Milik Sendiri Milik Sendiri Milik Sendiri Milik Sendiri MENUMPANG
3.2. Pengolahan Data Preprocessing atau  pengolahan  data  dalam metodologi penelitian sangat penting untuk mempersiapkan  data  sebelum  analisis  lebih  lanjut. Salah  satu  aspek  penting  dalam  tahap  ini  adalah cleaning  data ,  yang  bertujuan  untuk  memastikan keakuratan,  konsistensi,  dan  kegunaan  data  dalam dataset  [12].  Pada  tahap  c leaning  data ,  dilakukan langkah-langkah untuk mengidentifikasi dan memperbaiki  masalah  dalam  data,  seperti missing values,  outliers ,  atau  data  yang  tidak  sesuai  format. Tujuan  utamanya  adalah  memastikan  data  yang digunakan dalam analisis berkualitas, terpercaya, dan relevan, sehingga mengurangi bias dan meningkatkan efisiensi serta akurasi proses analisis selanjutnya [13]. Pada  bagian  pembobotan,  dilakukan  penggantian nilai-nilai  kategori  dalam  kolom-kolom  tertentu dengan  angka-angka  yang  merepresentasikan  tingkat atau kualitas tertentu. Misalnya, pada kolom 'Material Lantai',  nilai  kategori  seperti  'keramik',  'plesteran', 'ubin', 'rabat', dan 'tanah' digantikan dengan angka 4, 3, 2,  1,  dan  0  secara  berturut-turut.  Hal  yang  sama dilakukan pada kolom-kolom lainnya seperti 'Material Dinding',  'Material  Atap',  'Kondisi  Jendela  / Pencahayaan',  'Kondisi  Ventilasi',  'Kondisi  Sumber Air  Minum',  'Kondisi Jamban',  'Kepemilikan Listrik', dan 'Penghasilan'.

## 3.3. Pembagian Data
Pembagian data adalah langkah dalam pemrosesan  data  yang  melibatkan  pemisahan  dataset menjadi subset yang berbeda. Tujuan dari pembagian data  adalah  untuk  memisahkan  data  menjadi  bagian yang dapat digunakan untuk melatih model (data latih) dan  bagian  yang  digunakan  untuk  menguji  performa model (data uji) [14].
Parameter  test_size=0.2  menentukan  proporsi data yang akan dijadikan data uji, dalam hal ini 20% dari  dataset  akan  digunakan  sebagai  data  uji, sementara  80%  sisanya  akan  digunakan  sebagai  data latih. Proporsi ini dapat diubah sesuai kebutuhan.
Parameter  random_state=42  digunakan  untuk mengatur  seed  atau  bilangan  acak  yang  digunakan dalam  pembagian  data.  Dengan  menggunakan  nilai random_state  yang  sama,  pembagian  data  akan konsisten setiap kali kode dieksekusi.

## 3.4. Pelabelan Data
Pelabelan  data  adalah  proses  memberikan  label atau  klasifikasi  pada  data  berdasarkan  suatu  aturan atau  kondisi  tertentu.  Tujuan  dari  pelabelan  data adalah  untuk  mengidentifikasi  dan  membedakan kelompok atau kategori data yang berbeda [15].
Pelabelan  data  dilakukan  pada  kolom  'Target' berdasarkan  nilai  pada  kolom  'Sum'.  Nilai  rata-rata ('avg_value')  digunakan  sebagai  titik  pemisah  untuk memberikan  label  'Layak  Huni'  atau  'Tidak  Layak Huni'.  Jika  nilai  pada  kolom  'Sum'  lebih  besar  atau sama  dengan  nilai  rata-rata,  maka  data  diberi  label 'Layak Huni'. Jika nilai lebih kecil dari nilai rata-rata, data diberi label 'Tidak Layak Huni'.

## Gambar 2. Hasil Pelabelan
Pelabelan  data  ini  dapat  membantu  dalam analisis  dan  pemahaman  lebih  lanjut  terhadap  data. Dengan  memberikan  label  pada  data,  kita  dapat mengidentifikasi kelompok atau kategori tertentu, dan
melakukan pemodelan atau analisis statistik yang lebih spesifik terhadap masing-masing kelompok. Selain itu, pelabelan  data  juga  mempermudah  interpretasi  dan visualisasi  data  dalam  bentuk  yang  lebih  mudah dipahami [16].

## 3.5. Pemodelan Data
Pemodelan data adalah proses menganalisis data secara sistematis. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi  pola,  hubungan,  dan  tren  yang terdapat  dalam  data,  serta  membuat  prediksi  atau mengambil keputusan  berdasarkan  pemahaman tersebut [17]. Dengan memanfaatkan berbagai teknik seperti K-Nearest  Neighbors  (KNN),  Naive  Bayes, SVM (Support Vector Machine), Decision Tree, Linear Regression,  Random  Forest,  Neural  Network, Gradient  Booster,  dan  XGBoost ,  pemodelan  data memungkinkan kita untuk menggabungkan pendekatan yang berbeda dan memperoleh pemahaman  yang  lebih  lengkap  tentang  data  yang dianalisis.  Metode-metode  ini  memainkan  peran penting  dalam  berbagai  bidang,  seperti  ilmu  sosial, bisnis,  ilmu  pengetahuan  alam,  kesehatan,  dan keuangan,  dan  membantu  kita  membuat  keputusan yang  lebih  informasional  dan  prediksi  yang  lebih akurat berdasarkan data yang ada.

## 3.6. Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  dengan  membandingkan hasil  prediksi  model  dengan  data  pengujian  yang sudah  diketahui  kebenarannya  [18].  Metrik  evaluasi yang umum digunakan meliputi akurasi, presisi, recall, dan  f1-score.  Dengan  evaluasi  ini,  kita  dapat mengevaluasi sejauh mana model dapat memprediksi dengan  akurat,  menemukan  kasus  positif,  dan memberikan  keseluruhan  performa  yang  baik. Evaluasi  membantu  kita  memahami  sejauh  mana model yang telah dibangun efektif dan dapat dipercaya dalam  mengambil  keputusan  atau  membuat  prediksi berdasarkan data yang ada [19].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  dataset,  terdapat  beberapa  kolom  yang memiliki  nilai-nilai  kategorikal  yang  digantikan dengan  nilai  numerikal.  Misalnya,  dalam  kolom 'Pernah  Menerima  Bantuan?',  nilai  'belum  pernah' digantikan dengan nilai 1 dan nilai 'pernah' digantikan dengan  nilai  0.  Tujuannya  adalah  untuk  mengubah representasi  nilai  agar  lebih  sesuai  untuk  analisis selanjutnya.
Hal  yang  sama  juga  dilakukan  pada  kolom 'Material  Lantai',  'Material  Dinding',  dan  'Material Atap',  di  mana  nilai  kategorikal  digantikan  dengan nilai  numerikal  yang  menggambarkan  jenis  material. Nilai  numerikal  yang  lebih  tinggi  menunjukkan material yang lebih baik atau lebih mahal.
Setelah penggantian nilai selesai, dapat dilakukan perhitungan akurasi, presisi, recall, dan f1- score  menggunakan  model  yang  relevan  dengan dataset  tersebut.  Hasil  metrik-metrik  tersebut  dapat
digunakan  untuk  membandingkan  performa  model- model tersebut. Untuk memvisualisasikan perbandingan  model,  dapat  menggunakan library visualisasi data  seperti Matplotlib atau  Seaborn dengan  menggunakan  diagram  batang.  Dengan menggunakan  visualisasi  data,  perbandingan  antara akurasi, presisi, recall, dan f1-score dari model-model tersebut  dapat  dilihat  dengan  lebih  jelas  dan  mudah dipahami.

## 4.1. Hasil Evaluasi
Tabel 2. Hasil Evaluasi Model Akurasi Presisi Recall F1-Score KNN 75.95% 78.00% 79.59% 78.79% Naïve Bayes 74.81% 73.14% 87.07% 79.50% SVM 95.42% 95.92% 95.92% 95.92% Decission Tree 91.60% 92.52% 92.52% 92.52% Logistic Regression 82.06% 82.47% 86.39% 84.39% Random Forest 93.51% 92.76% 95.92% 94.31% Neural Network 99.24% 98.66% 100% 99.32% Gradient Boost 94.27% 93.42% 96.60% 94.98% XGBoost 94.27% 93.42% 96.60% 94.98%
Hasil  evaluasi  dari  berbagai  model  machine learning untuk mengklasifikasikan rumah tidak layak huni  (RTLH)  yaitu  KNN  ( K-Nearest  Neighbors ) memiliki akurasi 76%, dengan presisi dan recall yang seimbang  untuk  kedua  kelas. Naïve  Bayes memiliki akurasi  75%,  dengan  presisi  yang  baik  untuk  kedua kelas,  tetapi  recall  untuk  kelas  0  lebih  rendah.  SVM ( Support  Vector  Machine )  memiliki  performa  yang sangat  baik  dengan  akurasi  95%,  presisi,  dan  recall yang tinggi untuk kedua kelas. Decision Tree memiliki akurasi  92%,  dengan  tingkat  presisi  dan  recall  yang tinggi  untuk  kedua  kelas. Logistic  Regression memiliki akurasi 82% dengan presisi dan recall yang baik  untuk  kedua  kelas. Random  Forest memiliki performa  yang  sangat  baik  dengan  akurasi  94%,  dan presisi  serta  recall  yang  tinggi  untuk  kedua  kelas. Neural  Network menunjukkan  performa  yang  sangat baik dengan akurasi 99%, dan presisi serta recall yang tinggi  untuk  kedua  kelas. Gradient  Boost memiliki performa  yang  baik  dengan  akurasi  94%,  dan  presisi serta recall yang baik untuk kedua kelas. XGBoost juga menunjukkan  performa  yang  baik  dengan  akurasi 94%,  dengan  presisi  dan  recall  yang  tinggi  untuk kedua kelas.
Secara  keseluruhan,  hampir  semua  model machine learning menunjukkan hasil yang baik dalam mengklasifikasikan  rumah  tidak  layak  huni.  Namun, model Neural  Network mencapai  akurasi  tertinggi dengan  nilai 99% dan presisi serta recall yang tinggi untuk kedua kelas. Model SVM, Random Forest , dan XGBoost juga  memiliki  performa  yang  sangat  baik
dengan  akurasi  di  atas  90%.  Pemilihan  model  yang optimal  dapat  didasarkan  pada  preferensi  dan kebutuhan  penelitian  serta  perbandingan  lebih  lanjut terhadap metrik evaluasi yang relevan.

## 5. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, telah dibandingkan 9 model machine  learning ,  yaitu KNN,  NaiveBaiyes,  SVM, Decission  Tree,  Linear  Regression,  Random  Forest, Neural  Network,  Gradient  Booster,  XGBoost ,  untuk memprediksi  keluarga  penerima  bantuan  Program Rumah  Tidak  Layak  Huni  (RTLH).  Semua  model dianalisis  menggunakan Data  Mining pada Google Collab dan  dievaluasi  menggunakan  parameter Accuracy,  Precision,  Recall ,  dan F1  Score .  Jika diurutkan  hasil  menunjukkan  KNN  memiliki  akurasi sebesar 75,95%, NB memiliki akurasi sebesar 74,81%, LR  memiliki  akurasi  sebesar  82,06%,  DT  memiliki akurasi sebesar 91,60%, RF memiliki akurasi sebesar 93,51%,  GB  memiliki  akurasi  sebesar  94,27%,  XGB memiliki  akurasi  sebesar  94,27%,  SVM  memiliki akurasi  sebesar  95,42%,  serta  Neural  Network memiliki akurasi tertinggi yaitu sebesar 99,24% yang menunjukkan kinerja optimal sehingga model Neural Network menjadi  model  optimal  dalam  klasifikasi Rumah Tidak Layak Huni.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  A.  Sobari  and  R.  A.  Zuama,  “This  work  is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike  4.0  International  License  Jurnal Teknik  Komputer  AMIK  BSI  Pendekatan Machine Learning dalam Memprediksi Keluarga
Penerima Program PKH”, doi:
10.31294/jtk.v4i2.
[2] A.  Naas,  S.  Na’iema,  H.  Mulyo,  and  A. Widiastuti,  “Klasifikasi  penerima  bantuan program  rehabilitasi  rumah  tidak  layak  huni menggunakan  algoritme  K-Nearest  Neighbor Classification of beneficiaries for the rehabilitation  of  uninhabitable  houses  using  the K-Nearest Neighbor algorithm,” Jurnal Teknologi dan  Sistem  Komputer ,  vol.  10, no.  1, pp. 32–37, 2022, doi: 10.14710/jtsiskom.2022.14110.
[3] Irmayansyah and Aulia Arief Firdaus, “PENERAPAN  ALGORITMA  C4.5  UNTUK KLASIFIKASI  PENENTUAN  PENERIMAAN BANTUAN LANGSUNG DI DESA CIOMAS,”
Jurnal  Ilmiah  Teknologi  -  Informasi  dan  Sains (TeknoIS) , vol. 8, pp. 17–28, May 2018.
[4] Ilham  Akhyar  Firdaus,  “Deteksi  Infeksi Mycoplasma Pneumoniae Pneumonia Menggunakan Komparasi Algoritma Klasifikasi Machine Learning,” 2018.
[5] F. Handayani et al. , “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian  Informatika)  Komparasi  Support Vector  Machine,  Logistic  Regression  Dan Artificial  Neural  Network  dalam  Prediksi Penyakit Jantung”.
[6] A.  Sugarda,  A.  Perdana  Windarto,  and  W. Robiansyah,  “Penerapan  Metode  Data  Mining C4.5  dalam  Penentuan  Kelayakan  Rehabilitas Rumah Warga,” 2022.
[7] P.  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk Klasifikasi  Rumah  Layak  Atau  Tidak  Layak Huni  et  al.,  “PENERAPAN  ALGORITMA  K-
NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI  RUMAH  LAYAK  ATAU TIDAK LAYAK HUNI (STUDI KASUS: DESA BULU KECAMATAN KRAKSAAN KABUPATEN PROBOLINGGO),”
Jurnal.ilmiah.informatika,  vol.  7,  no.  2,  pp.  75– 84, 2022, doi: 10.35316/jimi.v7i2.75-84.
[8] A.  A.  Saputro,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Bantuan  Sosial  Program  Keluarga Harapan  (PKH)  dengan  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  (Studi  Kasus  di  Balai Desa  Bendungan  Kraton  Pasuruan),”  Jurnal Ilmiah Edutic : Pendidikan dan Informatika, vol. 9,  no.  1,  pp.  40–48,  Nov.  2022,  doi: 10.21107/edutic.v9i1.12232.
[9] W.  Agustina,  M.  T.  Furqon,  and  B.  Rahayudi, “Implementasi Metode Support Vector Machine (SVM)  Untuk  Klasifikasi  Rumah  Layak  Huni (Studi  Kasus:  Desa  Kidal  Kecamatan  Tumpang Kabupaten Malang),” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[10] I. Kurniawan, D. Cahya Putri Buani, W. Apriliah, R.  Amegia  Saputra,  and  P.  Korespondensi, “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  RANDOM FOREST UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN RASKIN,” JTIIK, vol.
10, no. 2, pp. 421–428, 2023, doi: 10.25126/jtiik.202396225. [11] Eka Fitriani, “PERBANDINGAN ALGORITMA  C4.5DAN  NAÏVE  BAYES UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN
PENERIMA BANTUAN
PROGRAM KELUARGA HARAPAN,” SISTEMASI, vol. 9, pp. 103–115, 2020.
[12] M.  Ravly  Andryan  et  al.,  “KOMPARASI KINERJA  ALGORITMA  XGBOOST  DAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR
MACHINE  (SVM)  UNTUK  DIAGNOSA
PENYAKIT  KANKER  PAYUDARA,”  Jurnal Informatika dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 1– 5, 2022.
[13] L.  Efrizoni,  S.  Defit,  M.  Tajuddin,  and  A. Anggrawan,  “Komparasi  Ekstraksi  Fitur  dalam Klasifikasi  Teks  Multilabel  Menggunakan Algoritma Machine Learning,” MATRIK : Jurnal Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa Komputer, vol. 21, no. 3, pp. 653–666, Jul. 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1851.
[14] Nuli Giarsyani, Ahmad Fathan Hidayatullah, and Ridho Rahmadi, “KOMPARASI ALGORITMA MACHINE LEARNING DAN DEEP LEARNING UNTUK NAMED ENTITY

## RECOGNITION :  STUDI  KASUS  DATA
KEBENCANAAN,” JIRE, vol. 3, 2020.
[15] C. Haryanto, N. Rahaningsih, and F. Muhammad Basysyar, “KOMPARASI ALGORITMA MACHINE LEARNING DALAM
MEMPREDIKSI HARGA RUMAH,” 2023.
[16] T.  Herdiawan  Apandi,  C.  Agus  Sugianto,  M. Informatika, and P. Negeri Subang, “ANALISIS KOMPARASI  MACHINE  LEARNING  PADA DATA SPAM SMS,” 2018.
[17] R.  Nisa  Sofia  Amriza,  D.  Supriyadi,  P.  DI  Jl Panjaitan  No,  K.  Purwokerto  Selatan,  K. Banyumas,  and  J.  Tengah,  “Komparasi  Metode Machine  Learning  dan  Deep  Learning  untuk Deteksi Emosi pada Text di Sosial Media.”
[18] Paul  V.M.,  IndraGunawan,  Bahrudi  Efendi Damanik,  Iin  Parlina,  and  Widodo  Saputra,
“PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DALAM MENENTUKAN KELAYAKAN
PENERIMAAN BANTUAN BEDAH RUMAH PADA DESA TIGA DOLOK,” SOSTECH, vol. 1, 2021.
[19] F.  Juniaty  Simatupang,  T.  Wuryandari,  M. Jurusan Statistika FSM Universitas Diponegoro, and S. Pengajar Jurusan Statistika,
“KLASIFIKASI  RUMAH  LAYAK  HUNI  DI
KABUPATEN BREBES
DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  LEARNING VECTOR  QUANTIZATION  DAN  NAIVE
BAYES,” JURNAL GAUSSIAN, vol. 5, no. 1, pp. 99–111, 2016, [Online]. Available: http://ejournal-
s1.undip.ac.id/index.php/gaussian