p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Klasifikasi Rumah Tangga Penerima Beras Miskin (Raskin)/Beras Sejahtera (Rastra) di Provinsi Jawa Barat Tahun 2017 dengan
Metode Random Forest dan Support Vector Machine
Qonita Iman a1 , Arie Wahyu Wijayanto a2
a Program Studi Statistika, Politeknik Statistika STIS Jl. Otto Iskandardinata No.64C, Jatinegara, Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 13330
1 211709949@stis.ac.id
3 ariewahyu@pertama.edu

## Abstrak
Program  Beras  Miskin  (Raskin)  atau  Beras  Sejahtera  (Rastra)  merupakan  program  subsidi  pemerintah  dalam bentuk non-tunai yakni beras yang bertujuan menanggulangi kemiskinan dan memberikan perlindungan sosial di bidang  pangan.  Sayangnya,  program  ini  masih  belum  berjalan  efektif  sepenuhnya.  Permasalahan  yang  masih terjadi  salah  satunya  mengenai  rumah  tangga  sasaran.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan klasifikasi/pengelompokkan rumah tangga penerima Raskin/Rastra menggunakan pendekatan data mining serta melakukan  perbandingan  metode  yakni Random  Forest dengan  SVM  ( Support  Vector  Machine ).  Data  yang digunakan  merupakan  data  mikro  Susenas  Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2017.  Variabel  yang  digunakan  adalah penerima bantuan Raskin/Rastra sebagai target/kelas dan variabel penjelas (atribut) yang terdiri dari pekerjaan KRT, luas lantai, jenis dinding, jenis lantai, sumber air, sumber penerangan, pengeluaran per kapita. Program yang digunakan untuk pengolahan data adalah SPSS dan R. Hasil penelitian menunjukkan metode random forest dan SVM memiliki ketelitian yang cukup baik dalam melakukan klasifikasi, yakni sebesar 71 – 72%. Secara keseluruhan, selisih  kinerja  klasifikasi  kedua  metode random  forest dan  SVM  memiliki  kinerja  yang  sama  baiknya  dalam melakukan klasifikasi.
Kata kunci: Beras miskin, klasifikasi, random forest , SVM

## Classification of Poor Rice (Raskin)/Prosperous Rice (Rastra) Recipient Households in West Java Province in 2017 using the Random Forest Method and Support Vector Machine

## Abstract
Beras Miskin (Raskin) or Beras Sejahtera (Rastra) Program is a government subsidized program in the form of non-cash,  that  is  rice,  which  aims  to  alleviate  poverty  and  provide  social  protection  in  the  food  sector. Unfortunately, this program is still not fully effective. One of the problems that still occur is the targeted household. The purpose of this study is to classify/group Raskin/Rastra targeted households using a data mining approach and to compare methods, which are Random Forest and SVM (Support Vector Machine). The data used Susenas micro  data  for  West  Java  Province  in  2017.  The  variables  are  recipients  of  Raskin/Rastra  assistance  as  a target/class and explanatory variables (attributes) consisting of head of household’s work, floor area, wall type, floor type, water source, lighting source, per capita expenditure. The programs used for data processing were SPSS and R. The results showed that the random forest and SVM methods had a fairly good accuracy in classification, which is 71 – 72%. Overall, both the random forest and SVM methods performed equally well in classifying.
Keywords: Poor rice, classification, random forest, SVM

## I. P ENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  salah  satu  permasalahan ekonomi makro yang masih terus terjadi hingga saat ini, tak terkecuali  di  Indonesia.  Kemiskinan  adalah  suatu  kondisi di  masa  seseorang  atau  sekelompok  orang  tidak  mampu secara  ekonomi  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar hidupnya[1]. Penanggulangan masalah kemiskinan
merupakan  poin  utama  yang  menjadi  fokus  dalam mewujudkan kesejahteraan masyarakat[2].
Salah  satu  kebutuhan  dasar  manusia  yang  harus terpenuhi  adalah  pangan.  Kemiskinan  sendiri  memiliki kaitan erat terhadap ketahanan pangan. Hal ini dikarenakan penduduk  miskin  umumnya  lebih  terfokus  pada pemenuhan  kebutuhan  pangan  dibandingkan  kebutuhan non-pangan[3].  Keterbatasan akses  terhadap  pangan  yang
terjadi pada masyarakat mengindikasikan adanya gangguan pada ketahanan pangan.
Indonesia  sebagai  negara  agraris  yang  memiliki  sektor utama  pertanian  juga  perlu  mengedepankan  pertahanan pangan.  Ketahanan  pangan  di  Indonesia  dapat  dikatakan dalam  kondisi  yang  cukup  baik.  Daftar  pustaka  [4] mengungkapkan  terjadi  peningkatan  produksi  sejumlah tanaman  utama  di  Indonesia,  termasuk  padi,  lebih  tinggi dibandingkan pertumbuhan penduduknya. Dalam pelaksanaan  ketahanan  pangan  nasional,  pemerintah memiliki tanggung jawab untuk memastikan terpenuhinya kebutuhan  pangan  masyarakat.  Berdasarkan  hal  tersebut, Pemerintah Indonesia melakukan program subsidi pangan dalam  rangka  mengatasi  (atau  setidaknya  mengurangi) permasalahan  kemiskinan.  Oleh  karena  itu,  pemerintah membuat  suatu  program  yang  disebut  sebagai  Program Beras Miskin (Raskin) atau Beras Sejahtera (Rastra).
Program Beras Miskin (Raskin) atau yang dikenal juga dengan  Beras  Sejahtera  (Rastra)  merupakan  program pemerintah  dalam  bentuk  non-tunai  yakni  beras  yang diperuntukkan  bagi  rumah  tangga  berpendapatan  rendah (rumah  tangga  miskin  dan  rentan).  Program  ini diselenggarakan  oleh  Pemerintah  Pusat  dengan  tujuan menanggulangi kemiskinan dan memberikan perlindungan sosial di bidang pangan[5].
Kementerian Perdagangan Dalam Negeri (Kemendagri) mengungkapkan program Raskin/Rastra sendiri pelaksanaannya  diatur  dalam  UU  No.  18  Tahun  2012 tentang Pangan, PP No. 17 Tahun 2015 tentang Ketahanan Pangan  dan  Gizi,  dan  beberapa  peraturan  lainnya. Banyaknya  penerima  bantuan  ini  dihitung  berdasarkan rumah  tangga  yang  menerima  Kartu  Perlindungan  Sosial (KPS)  atau  Kartu  Keluarga  Sejahtera  (KKS)  atau  Surat Keterangan Rumah Tangga Miskin (SKRTM).
Terdapat  enam  indikator  yang  digunakan  untuk mengukur  keberhasilan  Program  Raskin/Rastra,  yang disebut dengan 6T, yakni: 1) tepat sasaran, 2) tepat waktu, 3) tepat jumlah, 4) tepat harga, 5) tepat kualitas, dan 6) tepat administrasi. Dalam menanggulangi kemiskinan, efektivitas  program  Raskin  sangat  tergantung  pada ketepatan sasaran kelompok rumah tangga miskin ataupun rentan[6].
Sayangnya,  program  ini  masih  belum  berjalan  efektif sepenuhnya.  Di  beberapa  wilayah  di  Indonesia  masih ditemukan  adanya  permasalahan  pada  keberhasilan program  ini.  Permasalahan  yang  masih  terjadi  sebagian besar  adalah  mengenai  kualitas  beras,  jumlah  beras  yang diterima,  terutama  rumah  tangga  sasaran[7]–[11].  Pada tahun 2014, 17,5% rumah tangga di Indonesia memenuhi syarat pada tiga program bantuan sosial. Sayangnya, rumah tangga tersebut tidak menerima satupun program bantuan sosial, termasuk Raskin/Rastra[12].
BPK  mengungkapkan  data  penerima  bantuan  raskin belum mutakhir dan kualitas beras meragukan[13]. Hal ini menyebabkan  BPK  melakukan  pemeriksaan  kinerja  atas pengelolaan raskin yang dilaksanakan di 10 provinsi Jawa Barat,  Jawa  Tengah,  Jawa  Timur,  Banten,  Lampung, Yogyakarta,  Nusa  Tenggara  Timur,  Sulawesi  Selatan, Kalimantan  Timur,  dan  Papua  Barat.  Masih  kurangnya efektivitas  pemberian  Beras  Miskin  (Raskin)  yang  terjadi
di  beberapa  wilayah  di  Indonesia  menunjukkan  perlunya teknis yang lebih baik dan lebih terarah dalam menentukan suatu  rumah  tangga  berhak  menjadi  penerima  program Raskin/Rastra atau tidak.
Kemajuan  teknologi  hingga  saat  ini  mengantarkan manusia  untuk  lebih  efisien  dan  lebih  teliti  dalam melakukan  suatu  pekerjaan.  Belum  tepatnya  sasaran penerima  bantuan  Raskin/Rastra  memerlukan  metode analisis  yang  lebih  kompleks.  Keberadaan data  mining sebagai  kemajuan  statistik  berbasis  teknologi  membuat pengambilan keputusan berdasarkan analisis statistik yang lebih kompleks menjadi lebih efisien dalam pelaksanaannya.  Dengan  adanya  metode data  mining , pengelompokkan keluarga yang berhak menerima bantuan Raskin/Rastra  diharapkan  lebih  tepat  sasaran  dan pemanfaatannya  dapat  semakin  dirasakan  masyarakat. Selain  itu  juga  pengelompokkan  dengan data  mining meningkatkan efisiensi secara statistik dalam pengambilan kebijakan  mengenai  RTS-PM  (Rumah  Tangga  Sasaran Penerima Manfaat).
Berdasarkan  penjelasan  latar  belakang  di  atas,  peneliti tertatik meneliti lebih jauh mengenai klasifikasi penerima program bantuan Raskin/Rastra menggunakan pendekatan data mining . Penelitian ini bertujuan untuk: • Mengetahui klasifikasi/pengelompokkan rumah tangga  penerima  Raskin/Rastra  menggunakan pendekatan data mining
• Melakukan  perbandingan  metode  antara Random Forest dengan SVM ( Support Vector Machine )

## II. M ETODOLOGI

## A. Cara Sumber Data dan Program Pengolahan
Data yang digunakan bersumber dari data mikro Susenas Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2017.  Data  berjumlah  23.756 yang  merupakan  seluruh  rumah  tangga  di  Jawa  Barat. Tabel  1  menunjukkan  variabel-variabel  yang  digunakan pada  penelitian  ini.  Program  yang  digunakan  untuk pengolahan  data  adalah  SPSS  dan  R.  Metode  yang digunakan  adalah random  forest dan support  vector machine (SVM).
TABEL I D AFTAR VARIABEL DAN KODE PERTANYAAN
Deskripsi Kode Variabel Penerima bantuan Raskin/Rastra R2001 Dependen Kedudukan pekerjaan KRT R805 Independen Luas lantai R1604 Independen Jenis dinding terluas R1608 Independen Jenis lantai terluas R1609 Independen Sumber air R1611A Independen Sumber penerangan R1618 Independen Pengeluaran per kapita EXP_CAP Independen

## B. Random Forest
Random  Forest merupakan  salah  satu  metode  CART (Classification  and  Regression  Tree)  dalam data  mining dan  tidak  memerlukan  asumsi  apapun.  Metode  ini menggunakan  konsep  pohon  keputusan  ( decision  tree ). Model  ini  dibentuk  dari  banyak  pohon  sehingga membentuk sebuah kumpulan pohon seperti hutan ( forest ) dengan  menerapkan  metode bootstrap  aggregating
( bagging ) dan random feature selection [14], [15]. Ilustrasi dari pohon keputusan dan pengambilan keputusan dengan random forest terdapat pada gambar 1.
Gambar 1. Ilustrasi metode random forest sumber: medium.com
Kelebihan random forest : • Akurasi sangat baik dibandingkan metode klasifikasi lainnya
• Mampu menangani data imbalanced
• Dapat menangani data dengan sampel besar
• Dapat mengatasi data dengan noise dan missing data
• Error yang dihasilkan relatif rendah
Kekurangan random forest :
• Akurasi yang dihasilkan cenderung tidak stabil
• Waktu pemrosesan yang lama
• Membutuhkan tuning model yang tepat untuk data
C. Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  salah  satu metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  digunakan  untuk mengatasi  permasalahan  yang  ada  pada  metode  statistika klasik. SVM dalam praktiknya menggunakan hyperplane , di  mana  pemisah  dari  kelompok  kelas  dibentuk  melalui suatu  dimensi  vektor  berukuran n . Hyperplane yang digunakan  seoptimal  mungkin  dengan  meliat  jarak maksimum  dari  pemisah  kelas  atau  yang  disebut  dengan margin [16].  Ilustrasi  dari  klasifikasi  dengan  SVM menggunakan  beberapa  jenis hyperplane terdapat  pada gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi metode SVM berdasarkan jenis hyperplane sumber: towardsdatascience.com

## Kelebihan SVM:
• Efektif pada data dengan dimensi tinggi
• Implementasi metode relatif mudah
• Bekerja dengan baik jika pemisah antarkelas jelas
• Mampu mengatasi generalized error
Kekurangan SVM:
• Sulit digunakan pada data dengan sampel besar
• Kurang  cocok  digunakan  jika  jumlah  atribut  lebih banyak dari record
• Hanya  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  2 kelas
D. Preprocessing
Dalam  melakukan  pengolahan  dan  pemodelan,  data harus  terlebih  dahulu  “dibersihkan”  melalui  serangkaian proses  yang  disebut  dengan preprocessing .  Hal  ini bertujuan  agar  data  yang  digunakan  pada  pemodelan selanjutnya  telah  bebas  dari noise sehingga  model  yang dihasilkan kualitasnya semakin baik.
Preprocessing yang akan dilakukan terdiri dari imputasi missing data , pengecekan redundansi, dan standardisasi.
1) Missing  Data :  Data  yang  dikumpulkan  masih memiliki missing  data ,  hal  ini  diakibatkan  pada  kode pertanyaan  R805,  R806,  R1611A,  dan  R1618  ada  yang memang tidak diisi karena alur pertanyaan. Hal ini diatasi dengan  memberi  kategori  baru  pada  masing-masing variabel dikarenakan tidak memiliki syarat untuk mengisi jawaban  tersebut  sehingga  kurang  baik  apabila  diatasi dengan  ukuran  pemusatan  data  seperti  median  ataupun modus. Proses pemberian kategori baru ini dilakukan pada program SPSS pada menu “ Record into Same Variable ”.
2) Redundansi: Pada  gambar  3,  terlihat  bahwa  plot korelasi tidak terdapat warna yang pekat atau nilai korelasi (r)  lebih  dari  0,7.  Hal  ini  menunjukkan  masing-masing variabel penjelas  tidak  memiliki  korelasi  yang  tinggi (r  < 0,7)  sehingga  tidak  terdapat  redundansi  pada  data  dan semua atribut dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi.
Gambar 3. Plot korelasi variabel penjelas
3) Standardisasi :  Setelah  missing  value  dan redundansi  data  dicek,  data  perlu  distandardisasi dikarenakan  terdapat  variabel  numerik  yang  memiliki satuan  dan  rentang  yang  berbeda.  Variabel-variabel tersebut  adalah  R1604  (luas  lantai)  dan  EXP_CAP (pengeluaran  per  kapita).  Hal  ini  agar  variabel-variabel
numerik  yang  ada  memiliki  rentang  yang  sama.  Metode standardisasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah normalisasi dengan z-score .

## E. Pengujian Model
Pada  tahap  ini  data  yang  digunakan  untuk  melakukan pemodelan adalah training set . Pemodelan data dilakukan untuk melihat hasil kinerja dari metode/model yang dipilih, yakni  seberapa  cocok  model yang  terbentuk dari training set yang sudah ditentukan. Proporsi yang ditentukan pada training set dan test set ini adalah 70% dan 30%.

## F. Evaluasi dan Validasi Hasil
Setelah  dilakukan  pengujian  model,  evaluasi  hasil diperlukan  guna  melihat  dan  menilai  kinerja  dari  model yang berdasarkan data yang digunakan (di mana pada tahap ini  data  yang  digunakan  adalah validation  set dan/atau testing  set ).  Selanjutnya  adalah  validasi  hasil  yang bertujuan menilai  hasil  prediksi  dari  model.  Evaluasi  dan validasi  hasil  yang  digunakan  adalah  dengan confusion matrix , cross validation , dan ROC curve .
1) Confusion Matrix : Metode ini menampilkan tabel yang  berisi  kelas  yang  diprediksi  dan  kelas  yang sebenarnya,  di  dalamnya  terdapat  jumlah  yang  tepat  dan tidak  tepat  dikelompokkan[17].  Baris  pada  tabel menunjukkan true  class ,  sedangkan  kolom  pada  tabel menunjukkan predicted class . Banyaknya amatan ( record ) yang diprediksi dengan tepat dapat dilihat melalui jumlah pada diagonal table 2.
TABEL II C ONFUSION MATRIX PADA KLASIFIKASI 2 KELAS Kelas Prediksi Ya Tidak Kelas Sebenarnya Ya TP FN Tidak FP TN
Confusion  matrix yang  terbentuk  dapat  menunjukkan banyak  ukuran  evaluasi  model.  Di  antaranya  adalah[18], [19]:
• Akurasi (Accuracy)
Nilai  akurasi  menunjukkan  ketepatan  prediksi  dari model yang dibentuk, baik kelas positif (ya) ataupun kelas negatif (tidak). Rumus akurasi sebagai berikut:
Akurasi = TP+TN TP+FP+FN+TN ( 1 )
• Sensitivitas (Sensitivity)
Sensivisitas  mengukur  proporsi  dari  nilai  positif  (ya) yang  tepat  diprediksi  terhadap  seluruh  nilai  positif  (ya) yang  sebenarnya.  Ukuran  ini  juga  disebut  dengan recall atau true  positive  rate (TPR).  Rumus  sensitivitas  sebagai berikut:
Sensitivitas = TP TP+FN
( 2 )
• Spesifisitas (Specificity)
Sensivisitas mengukur proporsi dari nilai negatif (tidak) yang tepat diprediksi terhadap seluruh nilai negatif (tidak) yang  sebenarnya.  Ukuran  ini  juga  disebut  dengan true positive rate (TPR). Rumus sensitivitas sebagai berikut:
𝐒𝐩𝐞𝐬𝐢𝐟𝐢𝐬𝐢𝐭𝐚𝐬 = 𝐓𝐍 𝐓𝐍+𝐅𝐏
( 3 )
• Positive Predicited Value (PPV)
Nilai PPV menunjukkan proporsi kasus yang diprediksi masuk  ke  dalam  kelas  positif  (ya)  dan  diprediksi  secara benar. Rumus PPV sebagai berikut:
𝐏𝐏𝐕 = 𝐓𝐏 𝐓𝐏+𝐅𝐏 ( 4 )
• Negative Predicited Value (NPV)
Nilai NPV menunjukkan proporsi kasus yang diprediksi masuk ke dalam kelas negatif (tidak) dan diprediksi secara benar. Rumus NPV sebagai berikut:
𝐍𝐏𝐕 = 𝐓𝐍 𝐓𝐍+𝐅𝐍 ( 5 )
2) Cross  Validation :  Metode  yang  juga  disebut sebagai estimasi rotasi ( rotation estimation ) ini digunakan untuk  melihat  performa  dari  klasifikasi  model  ataupun membandingkan  dua  atau  beberapa  metode  klasifikasi. Metode ini sering digunakan dalam evaluasi model karena mudah  dipahami  dan  diimplementasikan,  bias  yang dihasilkan  juga  lebih  rendah  disbanding  metode  lainnya. Cross validation dilakukan dengan membagi data menjadi k bagian  data  yang  sama  besar.  Pembagian  data  bersifat acak  (random)  di  mana  data  terdiri  dari training  set sebanyak  ( k -1)  bagian  dan  1  bagian  sisa  yang  menjadi testing  set yang  saling  independen  ( mutually  exclusive ). Pengujian prediksi masing-masing data amatan dilakukan hanya satu kali[20], [21].
Proses validasi dan testing dilakukan sebanyak k kali dan akurasi  keseluruhan  dari  metode  ini  dilihat  dari  rata-rata akurasi  setiap  prosesnya.  Banyaknya folds yang  umum digunakan  adalah  10  dengan  beberapa  variasi.  Daftar pustaka  [22]  menyatakan  bahwa  semakin  kecil  iterasi, hasilnya akan semakin reliabel. Oleh karena itu, banyaknya bagian data ( k ) yang digunakan pada penelitian ini adalah 10- folds dengan 1 kali iterasi.
3) Kurva AUC-ROC (AUC-ROC Curve) : Metode ini menggunakan  kurva  dalam  visualisasinya,  kurva  ini menggambarkan  seberapa  mampu  model  klasifikasi memisahkan  kelas  pada  data.  ROC  menunjukkan  kurvaa probabilitas  dan  AUC  ( Area  Under  Curve )  menunjukkan derajat  keterpisahan.  Kurva  ROC  diplot  dengan Sensitivity /FPR  ( False  Positive  Rate )  pada  sumbu horizontal  dan Specificity /TPR  ( True  Positive  Rate )  pada sumbu vertikal. Kurva AUC-ROC hanya dapat digunakan pada klasifikasi 2 kelas, tidak dapat dilakukan pada kelas berganda ( multiclass )[23]. Kurva ROC pada data kontinu berbentuk  garis  kontinu  sehingga  membentuk  kurva kontinu,  pada  data  diskrit  kurva  akan  berbentuk  garis patahan. Gambar 4 dan gambar 5 menunjukkan kurva ROC dan AUC pada data kontinu.
Gambar 4. Kurva ROC pada data kontinu

## Gambar 5. AUC pada data kontinu sumber: wemp.app
Penilaian  model  dilihat  dari  besarnya  nilai  AUC  yang terbentuk dari area di bawah kurva ROC, nilai AUC berada pada  rentang  0  hingga  1.  Semakin  jauh  kurva  ROC  dari garis  diagonal  ( 𝑥 = 𝑦 ),  maka  nilai  AUC  akan  semakin besar (mendekati 1) yang menunjukkan akurasi data yang diuji  semakin  baik.  Sebaliknya,  semakin  mendekati  garis diagonal  ( 𝑥 = 𝑦 ),  maka  nilai  AUC  akan  semakin  rendah dan  menunjukkan  akurasi  data  yang  diuji  semakin rendah/buruk[24].
III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Gambar 6. Proporsi penerima bantuan Raskin/Rastra
Pada gambar 6 terlihat bahwa proporsi penerima bantuan Raskin/Rastra adalah sebanyak 10.082 rumah tangga atau sebesar 42 persen. Berdasarkan proporsi penerima bantuan ini, rumah tangga yang termasuk dalam kategori keluarga miskin dan berhak mendapatkan bantuan Raskin/Rastra ini masih sangat banyak, yakni hampir dari setengah dari total rumah tangga di Provinsi Jawa Barat tahun 2017.
Daftar  pustaka  [25] mengungkapkan  dalam  melakukan analisis klasifikasi, asumsi yang digunakan ialah data yang
digunakan  seimbang.  Ketidakseimbangan  kelas  atau imbalanced  class merupakan  kondisi  di  mana  satu  kelas memiliki  jumlah  sampel  yang  besar  dan  kelas  lainnya hanya memiliki jumlah sampel yang sedikit. Berdasarkan hal tersebut, proporsi kelas yang ditunjukkan pada gambar 6  mengindikasikan  tidak  adanya imbalanced  class pada variabel dependen (kelas).
Model random  forest yang  terbentuk  menggunakan pohon  sebanyak  500  pohon  keputusan,  dan  model  SVM yang  terbentuk  menggunakan hyperplane model  linier ( linear ) dengan nilai cost sebesar 0,1.
Gambar 7. Plot variable important
Berdasarkan gambar 7, variabel yang paling berpengaruh dalam pembentukan pohon keputusan adalah pengeluaran  per  kapita  (EXP_CAP),  kemudian  disusul dengan luas lantai (R1604), sumber air (R1611A), sumber penerangan  (R1618),  pekerjaan  kepala  rumah  tangga (R805), lantai terluas (R1609), dan terakhir adalah dinding terluas (R1608).

## TABEL III
P ERBANDINGAN EVALUASI MODEL DENGAN SPLIT VALIDATION
Random Forest SVM Akurasi 0,7208 0,7239 Sensivicity 0,7030 0,7094 Specificity 0,7336 0,7343 Positive Pred. Value 0,6556 0,6583 Negative Pred. Value 0,7740 0,7779
Dari  tabel  3,  terlihat  rata-rata  akurasi  yang  dihasilkan metode  SVM  lebih  baik  yakni  sebesar  72,39%.  Nilai sensitivity , specificity , positive  predicted  value ,  dan negative predicted value juga lebih baik pada metode SVM. Namun secara keseluruhan, perbedaan nilai kedua metode tersebut  sangat  kecil.  Seperti  pada  nilai  akurasi  yang dihasilkan,  perbedaan  dari  kedua  metode  hanya  sebesar 0,31%.  Hal  ini  menunjukkan,  dengan  evaluasi  model menggunakan split  validation ,  ketelitian  kedua  metode dapat  dikatakan  sama  dan  sudah  baik  dalam  melakukan pengelompokan/klasifikasi.
10082
(42%) 13674 (58%)
Penerima Raskin Bukan Penerima Raskin
TABEL IV
C ONFUSION MATRIX MODEL R ANDOM F OREST DENGAN CROSS VALIDATION Penerima Bukan Penerima Penerima 1780 853 Bukan Penerima 1207 3287
TABEL V
C ONFUSION MATRIX MODEL SVM DENGAN CROSS VALIDATION Penerima Bukan Penerima Penerima 2122 1107 Bukan Penerima 865 3033
TABEL VI P ERBANDINGAN EVALUASI MODEL DENGAN CROSS VALIDATION Random Forest SVM Akurasi 0,7110 0,7233 Sensitivity 0,5959 0,7104 Specificity 0,7940 0,7326 Positive Pred. Value 0,6760 0,6572 Negative Pred. Value 0,7314 0,7781
Pada  tabel  6,  dapat  dilihat  rata-rata  akurasi  yang dihasilkan metode SVM lebih baik yakni sebesar 72,33%. Nilai sensitivity , specificity ,  dan negative  predicted  value juga  lebih  baik,  hanya  saja  pada positive  predicted  value nilainya  sedikit  lebih  kecil  dari  metode random  forest . Perbedaan nilai pada kedua metode dengan evaluasi model cross validation sedikit terlihat jika dibandingkan dengan evaluasi model split validation . Kedua metode juga sudah baik dalam melakukan pengelompokan/klasifikasi. Metode SVM  dapat  dikatakan  sedikit  lebih  baik  dibandingkan dengan random forest dari segi evaluasi modelnya.

## Gambar 8. Kurva ROC
Dapat  dilihat  kurva  ROC  pada  gambar  8,  garis  ROC pada  metode  random  forest  dan  SVM  berimpit.  Metode random  forest  memiliki  nilai  AUC  sebesar  71,8%  dan metode  SVM  memiliki  nilai  AUC  sebesar  72,2%.  Dapat dikatakan berdasarkan kedua garis di atas, ketelitian kedua metode hampir sama baiknya.
Berdasarkan  seluruh  evaluasi  model  yang  dilakukan pada  kedua  metode, random  forest dan  SVM,  ketelitian
yang  dihasilkan  hampir  sama.  Selisih  kinerja  klasifikasi yang  dihasilkan  kedua  metode random  forest dan  SVM tidak  signifikan.  Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan  bahwa kedua metode klasifikasi memiliki kinerja yang setara dan sama baiknya dalam melakukan klasifikasi

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dilakukan sebelumnya, dapat diambil kesimpulan bahwa:
• Rata-rata  akurasi  yang  dihasilkan  dengan  metode random  forest adalah  sebesar  71–72%  dan  metode SVM  adalah  sebesar  72%.  Hal  ini  menunjukkan model  yang  dibentuk  dari  kedua  metode  sudah  baik dalam melakukan pengelompokan (klasifikasi) rumah tangga penerima program bantuan Raskin/Rastra.
• Secara  keseluruhan,  selisih  kinerja  klasifikasi  kedua metode random  forest dan  SVM  tidak  signifikan.
Maka,  kedua  metode  klasifikasi  memiliki  kinerja yang  setara  dan  sama  baiknya  dalam  melakukan klasifikasi.
Saran  yang  dapat  diberikan  untuk  pemerintah  sebagai pembuat kebijakan  adalah  melakukan koordinasi  lanjutan dengan  pakar data  mining dalam  mengambil  keputusan rumah tangga sasaran penerima bantuan Raskin/Rastra ke depannya.  Berikutnya,  saran  yang  dapat  diberikan  guna menunjang  penelitian  selanjutnya  adalah  menggunakan data  mikro  yang  lebih  mutakhir  dan  melakukan perbandingan keberhasilan program di beberapa wilayah.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistik,  “Konsep  Kemiskinan  dan  Ketimpangan.” https://www.bps.go.id/subject/23/kemiskinan-dan- ketimpangan.html.
[2] A.  V.  K.  Fetiningrum,  “Inovasi  Program  Bantuan  Pangan  Non Tunai  (BPNT)  Sebagai  Upaya  Pengentasan  Kemiskinan,” Universitas Brawijaya, 2017.
[3] N.  Ainistikmalia,  “Analisis  Kemiskinan  Multidimensi  dan Ketahanan  Pangan  Provinsi  Kalimantan  Utara,”  Universitas Padjajaran, 2020.
[4] Badan Pusat Statistik, Potensi Pertanian Indonesia-Analisis Hasil
Pencacahan Lengkap ST2013 . Jakarta, 2014.
[5] Kementerian  Dalam  Negeri,  “Tanya  Jawab  Program  Raskin.” https://raskin.bangda.kemendagri.go.id/tj-raskin.html.
[6] Rubiah,  “Analisis  Efektivitas  dan  Efisiensi  Distribusi  Raskin  di Kelurahan Tempuling Kecamatan Tempuling Kabupaten Indragiri Hilir,” J. Agribisnis , vol. 6, no. 2, hal. 49–62, 2017.
[7] A. Solikhin, “Analisis Pelaksanaan Penyaluran Beras untuk Rumah Tangga  Miskin  (Raskin)  di  Desa  Tanjung  Bakau  Kecamatan Rangsang Kabupaten Kepulauan Meranti,” Univeritas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2016.
[8] S.  Khomsatun,  “Analisis  Penerima  Raskin  (Beras  untuk  Rumah Tangga Miskin) di Provinsi Jawa Tengah,” Econ. Dev. Anal. J. , vol.
6, no. 3, hal. 283–305, 2017, doi: 10.15294/edaj.v6i3.22272.
[9] M. Y. A. Pulungan, “Efektivitas Program Beras Miskin (Raskin) di Kelurahan  Limau  Sundai  Kecamatan  Binjai  Barat  Kota  Binjai Tahun 2015,” Universitas Sumatera Utara, 2017.
[10]  F. Mutia, “Analisis Efektivitas dan Dampak Pelaksanaan Program Beras  untuk  Keluarga  Miskin  di  Kenagarian  Biaro  Gadang Kecamatan  Ampek  Angkek  Tahun  2017,”  Universitas  Andalas, 2018.
[11]  Neli, L. O. Turi, dan Rizal, “Pendistribusian Beras Subsidi (Raskin) pada  Masyarakat  Wakatobi,” J.  Online  Progr.  Stud.  Pendidik. Ekon. , vol. 4, no. 4, hal. 99–106, 2019.
[12]  A.  Tohari,  C.  Parsons,  dan  A.  Rammohan,  “Targeting  poverty under  complementarities:  Evidence  from  Indonesia’s  unified targeting system,” J. Dev. Econ. , vol. 140, no. April 2018, hal. 127– 144, 2019, doi: 10.1016/j.jdeveco.2019.06.002.
[13]  CNN Indonesia, “BPK: Ada Risiko Penyimpangan Subsidi Raskin
di Bulog,” Apr 29, 2015.
https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20150429111318-78- 49982/bpk-ada-risiko-penyimpangan-subsidi-raskin-di-bulog.
[14]  T.  Purwa,  “Perbandingan  Metode  Regresi  Logistik  dan  Random Forest  untuk  Klasifikasi  Data  Imbalanced,” J.  Mat.  Stat.  dan Komputasi , vol.  16,  no.  1,  hal.  58–73,  2019,  doi: 10.20956/jmsk.v16i1.6494.
[15]  I. L. Mulyahati, “Implementasi Machine Learning Prediksi Harga Sewa Apartemen Menggunakan Algoritma Random Forest Melalui Framework  Website  Flask  Python,” Universitas  Islam  Indonesia, 2020.
[16]  D.  A.  Otcherea,  T.  O.  A.  Ganat,  R.  Gholami,  dan  S.  Ridhaa, “Application  of  Supervised Machine  Learning  Paradigms in  The Prediction  of  Petroleum  Reservoir  Properties:  Comparative Analysis of ANN and SVM Models,” Epilepsy Res. , hal. 108182, 2020, doi: 10.1016/j.petrol.2020.108182.
[17]  A. Tharwat, “Classification Assessment Methods,” Appl. Comput. Informatics , 2018, doi: 10.1016/j.aci.2018.08.003.
[18]  M. Sultana, A. Haider, dan M. S. Uddin, “Analysis of Data Mining Techniques  for  Heart  Disease  Prediction,” 2016  3rd  Int.  Conf. Electr.  Eng.  Inf.  Commun.  Technol.  iCEEiCT  2016 ,  2016,  doi: 10.1109/CEEICT.2016.7873142.
[19]  I.  D.  Dinov,  “Model  Performance  Assessment,”  in Data  Science and  Predictive  Analytics:  Biomedical  and  Health  Applications using R , 2018, hal. 475–496. [20]  L. Xu et al. , “Representative Splitting Cross Validation,” Chemom. Intell.  Lab.  Syst. ,  vol.  183,  hal.  29–35,  2018,  doi: 10.1016/j.chemolab.2018.10.008.
[21]  T.  H.  Kerbaa,  A.  Mezache,  dan  H.  Oudira,  “ScienceDirect ScienceDirect  Model  Selection  of  Sea  Clutter  Using  Cross Validation Model Selection of Sea Clutter Using Cross Validation Method a , b Method,” Procedia Comput. Sci. , vol. 158, hal. 394– 400, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.09.067.
[22]  J.  G.  Moreno-Torres,  J.  A.  Saez,  dan  F.  Herrera,  “Study  on  The
Impact  of  Partition-Induced  Dataset  Shift  on  k-Fold  Cross- Validation,” IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. , vol. 23, no. 8, hal. 1304–1312, 2012, doi: 10.1109/TNNLS.2012.2199516.
[23]  Sarang  Narkhede,  “Understanding  AUC  -  ROC  Curve,” Towards Data Science , 2018.
https://towardsdatascience.com/understanding-auc-roc-curve- 68b2303cc9c5.
[24]  A.  King  dan  R.  Eckersley,  “Descriptive  Statistics  III:  ROC Analysis,”  in Statistics  for  Biomedical  Engineers  and  Scientists , Academic Press, 2019, hal. 57–69.
[25]  Y.  Sun,  M.  S.  Kamel,  A.  K.  C.  Wong,  dan  Y.  Wang,  “Cost- Sensitive Boosting for Classification of Imbalanced Data,” Pattern Recognit. ,  vol.  40,  no.  12,  hal.  3358–3378,  2007,  doi: 10.1016/j.patcog.2007.04.009.