Wabah Covid-19 telah memberikan dampak pada semua bidang baik itu sosial, politik maupun ekonomi. Pasca Wabah Covid-19, pemerintah menerapkan kebijakan pemulihan ekonomi. Berbagai kegiatan yang bertujuan untuk memitigasi dampak ekonomi dari COVID-19, termasuk penyediaan bantuan sosial (Puspitasari Gobel, 2020). Bantuan Sosial (Bansos) merupakan program pemerintah yang pemasukan dan pengeluarannya dibebankan pada APBN. Bantuan sosial dapat diberikan pada perseorangan, keluarga maupun kelompok masyarakat namun tidak bersifat berkelanjutan dan bersifat selektif (Lidysari, Tambunan dan Qurniawan, 2022).
Bantuan sosial hanya diberikan kepada warga dengan kondisi ekonomi prasejahtera / miskin artinya, bagi keluarga yang setidaknya tidak mampu memenuhi kebutuhan dasar seperti kebutuhan rohani, pangan, sandang, papan, dan kesehatan. (Ninditama et al., 2020).
Namun, sering kali masih ditemukan penerima bansos yang salah sasaran, tidak merata dalam penyaluran bansos, dan masih ditemukan data ganda (Indahsari, Susanti dan Supriyanto, 2024).
Menurut Abdulsyani (dalam Ratnasari, 2013:21), KONDISI EKONOMI merupakan kedudukan seseorang dalam kelompok manusia yang ditentukan oleh jenis aktifitas ekonomi, pendapatan, dan kemampuan memenuhi kebutuhan. Kondisi ekonomi menentukan seseorang LAYAK atau TIDAK LAYAK menerima Bansos (bantuan sosial). Gejolak terjadi karena bansos salah sasaran, tidak merata, dan data ganda (Indahsari, Susanti dan Supriyanto, 2024).
Data MCD (Monitoring Center for Development) Boyolali merupakan data yang berisi data kependudukan dengan informasi yang memuat penghasilan, rasio pengeluaran pangan, kepemilikan aset maupun jenis pekerjaan. Data MCD Boyolali menghasilkan empat kriteria status warga yaitu “MAMPU”, “RAWAN KEMISKINAN”, “MISKIN” dan “MISKIN ABSOLUT” (Inspektur Daerah Kabupaten Boyolali, 2022).
Data Mining merupakan proses yang digunakan oleh ilmuwan data dan penggemar machine learning untuk mengubah kumpulan data menjadi sesuatu yang lebih bermanfaat. Machine learning adalah cabang dari artificial intelligence, merupakan disiplin ilmu yang mencakup perancangan dan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk mengembangkan perilaku yang didasarkan kepada data empiris (Chasandra Puspitasari, S.Kom., M.Cs.; Bina Nusantara University, 2022).
Metode Data Mining dalam penelitian ini dilakukan menggunakan algoritma C4.5 yaitu pengembangan dari algoritma ID3 (Purnomo, Pamungkas dan Juliane, 2023).
Algoritma C4.5 mengatasi kekurangan Algoritma ID3 yaitu dengan teknik pruning (pemangkasan) untuk menghindari overfitting (ketepatan berlebihan saat menguji data baru) sehingga menghasilkan pohon keputusan yang lebih umum (Rizqullah, Raihana dan Jambak, 2024). Algoritma C4.5 juga merupakan salah satu algoritma yang banyak digunakan oleh para peneliti akademik, lembaga maupun perusahaan untuk mengolah suatu data.
Menurut hasil penelitian yang dipublikasikan di Scopus, RapidMiner merupakan salah satu aplikasi Data Mining bersumber terbuka terbaik. RapidMiner telah diteliti dan dibandingkan dengan beberapa aplikasi Data Mining bersumber terbuka populer lain yaitu: KNIME, R, Scikit-Learn dan Spark melalui pengujian menggunakan data besar yang kompleks dalam bidang kesehatan dan menghasilkan poin paling tinggi serta direkomendasikan untuk digunakan (Santos-Pereira, Gruenwald dan Bernardino, 2022). Karena RapidMiner telah diteliti dan ternyata mampu mengelola data kesehatan lebih baik dari aplikasi Data Mining yang lain, maka peneliti memilih aplikasi ini untuk digunakan sebagai alat bantu. RapidMiner adalah software yang berfungsi untuk mengolah data. RapidMiner ditulis menggunakan Bahasa Pemrograman Java sehingga dapat bekerja pada semua sistem operasi (Wahyuni, Hariyanto dan Batubara, 2022).
CRISP-DM adalah singkatan dari Cross-Industry Standard Process for Data Mining, yaitu metodologi standar industri yang banyak digunakan untuk memecahkan masalah kompleks menggunakan analisis data dan ilmu data. Metodologi ini menyediakan kerangka kerja terstruktur yang terdiri dari enam fase utama: pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan penerapan (deployment).
Evaluasi model klasifikasi didasarkan pada pengukuran terhadap kinerja dari model klasifikasi untuk menggambarkan seberapa baik sistem dalam mengklasifikasikan data. Confusion Matrix adalah metode yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja algoritma klasifikasi (Salam et al., 2023).
Setelah data dibersihkan, dilakukan implementasi menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma C4.5 melalui Aplikasi RapidMiner, yaitu sebuah aplikasi Data Mining. Data yang sudah bersih diimport kemudian dikonfigurasi sehingga dapat diolah dengan algoritma C4.5. hasil pengolahan dengan algoritma C4.5 menghasilkan akurasi sebesar 94,47% dengan predikat “sangat baik sekali”. Melalui penelitian ini, ditemukan 8 indikator yang paling berpengaruh terhadap kondisi ekonomi warga Boyolali
Melalui penelitian ini, Pemerintah Desa Sumbung dapat melakukan klasifikasi kondisi ekonomi warga yang layak maupun tidak layak diberikan bantuan sosial berdasarkan indikator-indikator yang dihasilkan sehingga dapat mengantisipasi pemberian bantuan sosial agar tidak salah sasaran. Hasil dari rekomendasi kelayakan bantuan ini juga dapat digunakan di wilayah lain karena data sumber memiliki indikator yang hampir identik dengan indikator yang dimiliki oleh Kemensos, BPS maupun BKKBN. Hasil rekomendasi kelayakan bantuan ini juga dapat berfungsi sebagai Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems / DSS).
Prototype: Contoh Quick-Scanning Kelayakan Bansos
Jurnal Ilmiah (Terakeditasi Sinta 4): Universitas Nusantara PGRI Kediri (Teknik Informatika)
====================
#desasumbung
#pemdessumbung
꧁ꦄꦝ꧀ꦩꦶꦤ꧀ꦝꦺꦱ꧀ꦱꦸꦩ꧀ꦧꦸꦁ꧂
====================