Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Blt-Dd Menggunakan Algoritma Random Forest Dan Smote (Studi Kasus Di Desa Ngerong)

Putra, Ryan Pratama (2026) Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Blt-Dd Menggunakan Algoritma Random Forest Dan Smote (Studi Kasus Di Desa Ngerong). Diploma thesis, Politeknik Negeri Jember.

	Text (Ringkasan) Ringkasan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (194kB)
	Text (Bab 1 Pendahuluan) BAB 1.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (184kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (174kB)
	Text (Laporan Lengkap) Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima BLT-DD Menggunakan Algoritma Random Forest dan SMOTE (Studi Kasus di Desa Ngerong).pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD) merupakan salah satu program bantuan sosial yang ditunjukan bagi masyarakat yang kurang mampu pada tingkat desa. Namun, proses seleksi penerima BLT-DD ini di Desa Ngerong selama ini masih berjalan melalui komunikasi lisan antar perangkat desa dan tanpa sistem yang terstandarisasi, sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dan kurangnya transparansi dalam pengambilan keputusan. Untuk mengatasi hal tersebut, dikembangkan sebuah sistem pendukung keputusan berbasis website yang diberi nama SibantuDes. Sistem ini menggunakan integrasi Algoritma Random Forest sebagai komponen klasifikasi kelayakan dan penggunaan Teknik SMOTE untuk membantu menangani ketidakseimbangan data antara kelas layak dan tidak layak. Model ini dibangun menggunakan 12 parameter kelayakan yang telah divalidasi melalui Musyawarah Desa, meliputi penghasilan, pekerjaan, jumlah tanggungan, rekening listrik, sumber air, aset kepemilikan, status perkawinan, kondisi lantai, kondisi dinding, kondisi atap rumah, luas rumah, dan status rumah. Untuk dataset yang digunakan 297 data yang terdiri dari 130 data rill dan 167 data sintesis hasil SMOTE. Hasil pengujian model menunjukkan akurasi 90,00%, dengan presisi 88,46%, recall 88,46%, F1-score 88,46%, dan AUC 0,9808 dengan nilai rata-rata cross-validation 5-fold sebesar 92,59%. Blackbox testing menunjukkan tingkat keberhasilan 100%, sedangkan untuk UAT yang melibatkan 10 responden untuk pengujian menghasilkan nilai rata-rata 91,65%. Dengan demikian sistem dinyatakan layak untuk mendukung proses seleksi penerima BLT-DD di Desa Ngerong secara objektif, efisien, dan transparan.

Actions (login required)

View Item