Rekomendasi kelayakan penerima bantuan program rehabilitasi rumah tidak layak huni menggunakan metode klasifikasi

ABSTRAK

Program bantuan Rehabilitasi Rumah Tidak Layak Huni (RTLH) merupakan bentuk pelayanan sosial yang dilakukan pemerintah kabupaten Probolinggo yang berdampak langsung pada peningkatan kesejahteraan masyarakat, yang dilaksanakan oleh Dinas Perumahan Kawasan Pemukiman dan Pertanahan kabupaten Probolinggo. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model klasifikasi yang digunakan dalam memberikan rekomendasi calon penerima bantuan rumah tidak layak huni dan dapat ditinjau berdasarkan parameter accuracy, precision, recall, f-measure serta menganalisa variabel tambahan yang berpengaruh dalam mendukung kinerja model klasifikasi untuk menentukan calon penerima bantuan rumah tidak layak huni. Data yang digunakan berjumlah 15182 dataset terdiri dari 14 variabel. Variabel yang ada dibagi menjadi variabel dasar dan variabel tambahan. Variabel dasar terdiri dari 5 variabel yaitu kepemilikan rumah, jenis atap, jenis dinding, jenis lantai, fasilitas buang air besar. Sedangkan variabel tambahan terdiri dari 9 variabel yaitu pekerjaan, memiliki simpanan uang/ternak/perhiasan dan lainnya, desil kesejahteraan, pendidikan, penerima bantuan pangan non tunai, penerima bantuan produktif usaha mikro, penerima bantuan sosial tunai, penerima program keluarga harapan, dan penerima sembako. Dengan menggunakan model klasifikasi algortima naïve bayes memperoleh nilai accuracy, precision, recall, dan f-measure yaitu 67,61%, 67,97%, 93,71% dan 78,79%, kemudian dilakukan uji coba menggunakan kombinasi variabel tambahan. Keseluruhan variabel tambahan memberi pengaruh peningkatan akurasi pada hasil uji untuk memberi rekomendasi kelayakan penerima bantuan rehabilitasi rumah tidak layak huni, hal itu ditunjukkan pada rata-rata hasil uji coba keempat pada penambahan 4 variabel dengan akurasi. Penambahan variabel tambahan pada uji coba ketiga dengan akurasi 68,51% dan memperoleh nilai akurasi maksimum, sehingga variabel tambahan pekerjaan, desil kesejahteraan, dan penerima PKH dapat dijadikan rekomendasi kelayakan penerima bantuan rehabilitasi rumah tidak layak huni.

ABSTRACT

The Uninhabitable House Rehabilitation Assistance Program (RTLH) is a form of social service carried out by the Probolinggo district government which has a direct impact on improving community welfare, which is implemented by the Probolinggo District Housing and Land Office. This study aims to produce a classification model that is used in providing recommendations for prospective recipients of uninhabitable housing assistance and can be reviewed based on parameters of accuracy, precision, recall, f-measure and analyzing additional variables that are influential in supporting the performance of the classification model to determine prospective recipients of uninhabitable housing assistance. The data used amounted to 15182 datasets consisting of 14 variables. The existing variables are divided into basic variables and additional variables. The basic variables consist of 5 variables, namely house ownership, roof type, wall type, floor type, and defecation facilities. Meanwhile, the additional variables consist of 9 variables, namely employment, having savings/livestock/jewelry and others, decile welfare, education, recipients of non-cash food assistance, recipients of productive assistance for micro businesses, recipients of cash social assistance, recipients of the Family Hope program, and recipients of basic necessities. Using the classification model of the naïve bayes algorithm, the values of accuracy, precision, recall, and f-measure were obtained which were 67.61%, 67.97%, 93.71% and 78.79%, then tests were carried out using a combination of additional variables. All additional variables have an effect on increasing accuracy in the test results to recommend the eligibility of recipients of uninhabitable house rehabilitation assistance, it is shown in the average results of the fourth trial on the addition of 4 variables with accuracy. The addition of additional variables in the third trial with an accuracy of 68.51% and obtained the maximum accuracy value, so that the additional variables of employment, welfare decile, and PKH recipients can be used as a recommendation for the eligibility of recipients of uninhabitable house rehabilitation assistance.

مستخلص البحث

برنامج إعادة تأهيل المنازل غير الصالحة للسكن هو شكل من أشكال الخدمة الاجتماعية التي تقدمها حكومة مقاطعة بربولينجو والتي تؤثر بشكل مباشر على تحسين رفاهية المجتمع، والتي تنفذها دائرة الإسكان والمناطق السكنية والأراضي بمقاطعة بربولينجو. تهدف هذه الدراسة إلى إنتاج نموذج تصنيف يستخدم لتقديم توصيات للمستفيدين المحتملين من برنامج إعادة تأهيل المنازل غير الصالحة للسكن ويمكن مراجعته بناءً على معايير الدقة والدقة والاسترجاع وقياس الأداء بالإضافة إلى تحليل المتغيرات الإضافية التي تؤثر على أداء نموذج التصنيف لتحديد المستفيدين المحتملين من البرنامج. تم استخدام بيانات بحجم 15182 مجموعة بيانات مكونة من 14 متغيرًا. تم تقسيم المتغيرات إلى متغيرات أساسية ومتغيرات إضافية. تتكون المتغيرات الأساسية من 5 متغيرات وهي: ملكية المنزل، نوع السقف، نوع الجدران، نوع الأرضية، مرافق الحمام. بينما تتكون المتغيرات الإضافية من 9 متغيرات وهي: العمل، امتلاك مدخرات نقدية/ماشية/مجوهرات وغيرها، فئة الرفاهية، التعليم، مستفيد من برنامج الدعم الغذائي غير النقدي، مستفيد من برنامج دعم المشروعات الصغيرة الإنتاجية، مستفيد من الدعم النقدي الاجتماعي، مستفيد من برنامج الأسرة المأمولة، ومستفيد من برنامج الإعاشة. باستخدام نموذج التصنيف بخوارزمية نايف بايز، تم الحصول على قيم الدقة والدقة والاسترجاع وقياس الأداء وهي 67.61%، 67.97%، 93.71% و78.79%، ثم تم إجراء تجارب باستخدام مزيج من المتغيرات الإضافية. أظهرت النتائج أن جميع المتغيرات الإضافية تعطي تأثيرًا على تحسين الدقة في نتائج الاختبار لتقديم توصيات بأهلية المستفيدين من برنامج إعادة تأهيل المنازل غير الصالحة للسكن، حيث أظهرت نتائج التجارب إضافة 4 متغيرات على المتوسط مع دقة 68.51%، وبالتالي يمكن استخدام المتغيرات الإضافية للعمل وفئة الرفاهية ومستفيد برنامج الأسرة المأمولة كتوصية بأهلية المستفيدين من برنامج إعادة تأهيل المنازل غير الصالحة للسكن.