SISTEM REKOMENDASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL DESA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING BERBASIS WEBSITE

Abstract

Penyaluran bantuan sosial merupakan salah satu upaya pemerintah dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Namun, proses penentuan penerima bantuan sosial yang masih dilakukan secara manual sering menimbulkan ketidaktepatan sasaran dan kurangnya objektivitas dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi penerima bantuan sosial berbasis website yang dapat membantu proses klasifikasi kelayakan warga secara otomatis. Metode yang digunakan adalah algoritma Decision Tree dengan memanfaatkan variabel pendapatan, jumlah tanggungan, dan kondisi rumah. Sistem dikembangkan menggunakan Laravel dan diintegrasikan dengan Python Flask untuk proses klasifikasi. Dataset yang digunakan berjumlah 82 data warga yang dibagi menjadi data training dan data testing dengan perbandingan 80:20. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model memperoleh nilai accuracy sebesar 88,23%, precision sebesar 86,67%, recall sebesar 100%, dan f1-score sebesar 92,86%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan kelayakan penerima bantuan sosial secara otomatis sehingga dapat mendukung proses penyaluran bantuan yang lebih cepat, tepat sasaran, dan transparan