{"title":"Pendekatan Machine Learning dalam Memprediksi Keluarga Penerima Program PKH","authors":"I. A. Sobari, Robi Aziz Zuama","doi":"10.31294/jtk.v9i1.14165","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Masalah kemiskinan di Indonesia masih menjadi fokus utama pemerintah dalam menetaskannya, program keluarga harapan (PKH) menjadi program prioritas pemerintah dalam upaya memberantas kemiskinan di Indonesia, fokus utama PKH adalah memberikan bantuan kepada Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM) untuk bisa mengakses pendidikan, kesehatan dan kesejahteraan sosial. Dalam menentukan keluarga yang berhak menerima bantuan PKH sering mengalami masalah, seperti kurang tepat sasaran dalam menentukan RTSM, ini di dasarkan kepada kelalaian petugas sehingga kurang akurat dalam validasi data yang banyak. Sistem otomatis yang dapat memprediksi RTSM dapat menjadi solusi atas permasalahan ini, sistem yang didasarkan pada model machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis model machine learning Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes (NB) dan Logistic Regression (LR) dalam memprediksi RTSM yang akurat. Hasil menunjukkan bahwa Logistic Regression menjadi model yang optimal untuk di implementasikan dengan nilai AUC sebesar 0,999","PeriodicalId":31717,"journal":{"name":"Simetris Jurnal Teknik Mesin Elektro dan Ilmu Komputer","volume":"28 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-01-23","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Simetris Jurnal Teknik Mesin Elektro dan Ilmu Komputer","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31294/jtk.v9i1.14165","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Pendekatan Machine Learning dalam Memprediksi Keluarga Penerima Program PKH
Masalah kemiskinan di Indonesia masih menjadi fokus utama pemerintah dalam menetaskannya, program keluarga harapan (PKH) menjadi program prioritas pemerintah dalam upaya memberantas kemiskinan di Indonesia, fokus utama PKH adalah memberikan bantuan kepada Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM) untuk bisa mengakses pendidikan, kesehatan dan kesejahteraan sosial. Dalam menentukan keluarga yang berhak menerima bantuan PKH sering mengalami masalah, seperti kurang tepat sasaran dalam menentukan RTSM, ini di dasarkan kepada kelalaian petugas sehingga kurang akurat dalam validasi data yang banyak. Sistem otomatis yang dapat memprediksi RTSM dapat menjadi solusi atas permasalahan ini, sistem yang didasarkan pada model machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis model machine learning Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes (NB) dan Logistic Regression (LR) dalam memprediksi RTSM yang akurat. Hasil menunjukkan bahwa Logistic Regression menjadi model yang optimal untuk di implementasikan dengan nilai AUC sebesar 0,999