SISTEM REKOMENDASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL DESA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING BERBASIS WEBSITE

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 kesalahan sasaran dan kurangnya objektivitas dalam proses seleksi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem rekomendasi penerima bantuan sosial berbasis website menggunakan metode machine learning. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah Decision Tree dengan memanfaatkan data sosial ekonomi masyarakat seperti pendapatan, jumlah tanggungan, dan kondisi rumah sebagai variabel input. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dan diintegrasikan dengan Python Flask untuk proses klasifikasi otomatis. Metode penelitian yang digunakan meliputi pengumpulan data, preprocessing dataset, pembagian data training dan testing, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan f1-score. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan 82 data warga, 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 warga ke dalam kategori layak dan tidak layak menerima bantuan sosial secara otomatis sehingga dapat membantu proses penyaluran bantuan menjadi lebih cepat, tepat sasaran, dan transparan.