SISTEM KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA CATBOOST CLASSIFIER (STUDI KASUS KABUPATEN LUWU) - Besse Taleha; Ida Mulyadi; Fahrim Irhamna Rachman (Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri, 2026)
Penelitian ini membahas pengembangan sistem kelayakan penerima bantuan sosial berbasis situs web dengan menerapkan algoritma CatBoost Classifier pada studi kasus Kabupaten Luwu. Dataset awal yang digunakan berjumlah 1.670 data calon penerima bantuan sosial. Permasalahan utama penelitian adalah proses seleksi penerima bantuan yang masih berpotensi mengalami ketidaktepatan sasaran karena melibatkan banyak variabel sosial ekonomi. Penelitian ini bertujuan membangun sistem yang mampu mengelola data masyarakat dan memberikan klasifikasi status Layak atau Tidak Layak. Variabel yang digunakan meliputi usia, pekerjaan, penghasilan per bulan, jumlah tanggungan, kondisi rumah, aset, dan status kelayakan sebagai label. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, prapengolahan, pembagian data, pelatihan model CatBoost, implementasi sistem, serta pengujian Black Box. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi 93,71% pada data uji dengan precision kelas Layak sebesar 0,94, recall kelas Layak sebesar 0,92, precision kelas Tidak Layak sebesar 0,94, dan recall kelas Tidak Layak sebesar 0,95. Sistem yang dibangun mampu membantu proses pendataan dan rekomendasi kelayakan bantuan sosial secara lebih terstruktur.