SISTEM INFORMASI KELAYAKAN BANTUAN SOSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST (STUDI KASUS: KECAMATAN SOSA) - Wahyu Fadillah Hasibuan; Samsudin; Fathiya Hasyifah Sibarani (Smart Education, 2026)
Latar belakang penelitian ini berangkat dari kebutuhan akan sistem yang mampu menentukan kelayakan penerima bantuan secara lebih objektif, cepat, dan akurat dibandingkan metode manual yang rawan subjektif. Dari total 2.304 data masyarakat, penelitian ini menetapkan N Sampel (Data Latih) sebanyak 300 data yang dilabeli secara manual oleh peneliti sebagai Ground Truth (kunci jawaban), yang terdiri dari 78 label