Judul: Decision Tree Model for Deciding Feasible Non-Cash Government Assistance Recipients
Abstrak: Pemerintah telah mengadakan berbagai program kerja untuk mengatasi masalah kemiskinan seperti program di bidang pangan yaitu program Beras Sejahtera (RASTRA) dan Bantuan Pangan Non-tunai (BPNT). Selain itu terdapat beberapa program yang diselenggarakan pemerintah di bidang pendidikan yaitu Program Indonesia Pintar (PIP), program Beasiswa Pendidikan bagi Masyarakat Miskin (BIDIKMISI) dan beberapa program pada sektor lainnya, yang bertujuan untuk mensejahterakan masyarakat Salah satu program khusus yang dikeluarkan oleh pemerintah dalam rangka percepatan penanggulangan kemiskinan adalah Program Keluarga Harapan (PKH) yang dikelola oleh Kementerian Sosial. PKH merupakan program pemerintah yang bertujuan untuk menanggulangi kemiskinan dengan melakukan pemberian bantuan sosial bersyarat kepada keluarga yang tidak mampu dalam segi ekonomi. Masyarakat yang menerima bantuan PKH disebut sebagai Keluarga Penerima Manfaat (KPM) dan ditetapkan sebagai peserta PKH. Permasalahan yang terjadi hingga saat ini adalah PKH yang berada di Kabupaten Lebak belum berjalan secara maksimal, karena belum tersalurkannya bantuan kepada masyarakat secara tepat sasaran. Salah satu faktor penghambat dari program PKH di Kabupaten Lebak adalah faktor keluarga yang mampu dalam perekonomian namun ingin menjadi peserta PKH dan mendapatkan bantuan pemerintah. Berdasarkan permasalahan di atas, maka penelitian ini bertujuan untuk membuat model klasifikasi menggunakan teknik pohon keputusan algoritme C5.0 untuk menentukan penerima bantuan pemerintah non-tunai yang layak. Dalam hal ini, model klasifikasi pohon keputusan yang dibuat dapat menghasilkan akurasi sebesar 88,63% dengan algoritme C5.0 (Model berbasis aturan) dan akurasi 88,86% dengan algoritme C5.0 (Model Berbasis Pohon). Selain algoritme C5.0, klasifikasi penerima bantuan pemerintah non-tunai dilakukan dengan menggunakan algoritme Naive Bayes yang menghasilkan akurasi sebesar 79,62%. Berdasarkan model pohon keputusan, penelitian ini menunjukkan bahwa kriteria yang paling menentukan apakah masyarakat akan menerima bantuan pemerintah non-tunai adalah keluarga yang memiliki lemari es dan mobil serta jumlah anggota rumah tangga dengan kisaran 1 sampai 3., The government has held various work programs to overcome poverty problems such as programs in the food sector, namely the RASTRA program (Beras Sejahtera) and BPNT (Bantuan Pangan Non-tunai). Examples of government assistance programs in the field of education include the Smart Indonesia Program (PIP), the Education Scholarship Program for the Poor (BIDIKMISI) and several programs in other sectors which aim to prosper the community. One of the special programs issued by the government in the context of accelerating poverty reduction is Program Keluarga Harapan (PKH) which is managed by the Ministry of Social Affairs. PKH is a government program that aims to reduce poverty by providing conditional social assistance to economically disadvantaged families. Communities who receive PKH assistance are referred to as KPM (Keluarga Penerima Manfaat) and are designated as PKH participants. The problem that has occurred so far is that PKH in Lebak Regency has not run optimally, because not all targeted community received the assitance. One of the inhibiting factors of the PKH program in Lebak Regency is the factor of families who are actually economically capable but still want to become PKH participants and receive government assistance. Based on the problems mentioned above, this study aims to create a classification model using the C5.0 algorithm decision tree technique to decide feasible non-cash government assistance recipients. In this case, the decision tree classification model that
Keyword: C5.0 algorithm, decision tree, non-cash government assistance, social welfare, Naive Bayes

Judul: Identification of Household Characteristics of Social Assistance Recipients Using the Feature Importance Model Based on Classification Tree
Abstrak: Salah satu cara yang dilakukan pemerintah dalam menekan kemiskinan adalah pemberian program perlindungan sosial yang ditujukan kepada rumah tangga yang membutuhkan. Menurut Permensos No.3 Tahun 2021, penerima program perlindungan sosial diatur dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) yang berisi data pemerlu pelayanan kesejahteraan sosial, penerima bantuan dan pemberdayaan sosial, serta potensi dan sumber kesejahteraan sosial. Target penerima bantuan erat kaitannya dengan kemiskinan. Badan Pusat Statistik mengukur kemiskinan dengan menggunakan konsep pemenuhan kebutuhan dasar baik makanan maupun non makanan dari sisi pengeluaran. Penelitian ini dilakukan untuk (i) menyusun model klasifikasi optimal status rumah tangga penerimaan bantuan sosial, (ii) memperoleh peubah-peubah penting status rumah tangga penerimaan bantuan sosial, (iii) mengidentifikasi karakteristik rumah tangga penerima bantuan sosial dari pemerintah. Model klasifikasi dengan teknik random forest dibentuk tanpa penanganan ketidakseimbangan kelas data dan dengan penanganan ketidakseimbangan data, kemudian dibandingkan kinerja modelnya. Penanganan ketidakseimbangan data dilakukan dengan menggunakan teknik Synthetic Minority Oversampling Techinique (SMOTE) pada data latih. Hasil klasifikasi status rumah tangga penerimaan bantuan sosial dengan menggunakan random forest dengan SMOTE memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan model random forest tanpa SMOTE. Hasil dari Permutation Feature Importance adalah peubah pengeluaran per kapita, pendidikan kepala rumah tangga, usia kepala rumah tangga, sumber air minum, luas lantai, pengeluaran total, jumlah anggota rumah tangga dan status daerah merupakan peubah penting. Peubah penting hasil dari SHAP (Shapley Additive Explanations) adalah pendidikan kepala rumah tangga, pengeluaran per kapita, jenis dinding, kepemilikan AC, sumber air minum, usia kepala rumah tangga, luas lantai dan jumlah anggota rumah tangga. Peubah penting hasil dari Permutation Feature Importance dan SHAP yang konsisten berada pada peringkat teratas, dan memiliki perbedaan skor/peringkat terkecil dari kedua metode dijadikan sebagai peubah penting yang terpenting. Peubah tersebut adalah pengeluaran per kapita, pendidikan kepala rumah tangga, usia kepala rumah tangga, sumber air minum, luas lantai dan jumlah anggota rumah tangga. Pohon klasifikasi menunjukkan karakteristik rumah tangga penerima bantuan sosial yaitu pendidikan kepala rumah tangga adalah maksimal SD/sederajat, sumber air minumnya sumur terlindung/tak terlindung, mata air terlindung/tak terlindung, air permukaan (sungai/danau/waduk/kolam/irigasi, air hujan) dan leding, pengeluaran per kapita di bawah rata-rata pengeluaran per kapita Provinsi Banten tahun 2021, jumlah tanggungan besar yaitu anggota rumah tangga lebih dari empat orang, usia kepala rumah tangga antara 45 – 59 tahun, dan luas lantai rumah termasuk tidak layak huni., One way the government reduces poverty is to provide social protection programs for needy households. According to the Minister of Social Affairs Regulation No. 3 of 2021, recipients of social protection programs are regulated in the Integrated Social Welfare Data (ISWD). ISWD contains data on the need for social welfare services, recipients of social assistance and empowerment, and potential sources of social welfare. Target recipients of the program are closely related to poverty. Statistics Indonesia measures poverty by basic needs approach, both food and non-food from the expenditure side. This study was conducted to (i) develop an optimal classification model for the status of households receiving social assistance, (ii) to obtain important variables for the status of households receiving assistance, and (iii) to identify the characteristics of households receiving social assistance from the government based on their homes.
Keyword: bantuan sosial, PFI, random forest, SHAP, SMOTE

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: