Main Article Content

Abstract

Data penerima bantuan yang tidak konsisten dari pemerintah telah mengakibatkan penargetan yang tidak akurat. Hal ini dikarenakan data penerima bantuan tidak diperbarui secara berkala sesuai dengan kenyataan di masyarakat. Hal ini menyebabkan orang yang seharusnya menjadi penerima bantuan tidak menerima bantuan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji kelayakan penerima bantuan. Menggunakan metode regresi logistik biner dengan tahapan penyusunan data, pemodelan, dan evaluasi model yang diharapkan dapat memberikan rekomendasi pengambilan keputusan dalam menerima pendampingan. Hasil penelitian ini adalah mengklasifikasikan dengan memprediksi kemungkinan orang akan menerima bantuan atau tidak. Penelitian ini menggunakan 2 dataset dengan dataset sampel berisi 52 dan dataset keseluruhan berisi 518 data menggunakan 3 variabel independen, yaitu total pendapatan, kebutuhan dasar, dan status sosial serta variabel dependen. Targetnya terbagi menjadi 2, yaitu mendapatkannya dan tidak mendapatkannya. Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data sekunder dari desa dengan total 518 data yang terbagi menjadi 53 data yang tidak menerima bantuan dan 465 data yang menerima bantuan. Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi untuk data sampel sebesar 52% dan data keseluruhan sebesar 63%. Variabel kebutuhan dasar memiliki pengaruh terbesar terhadap model dengan nilai yang ditunjukkan pada hasil regresi sebesar 1,3406, sedangkan variabel total pendapatan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap probabilitas penerimaan bantuan (variabel dependen) dengan nilai yang ditunjukkan pada hasil regresi sebesar 0,019. Dari data tersebut dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan metode regresi logistik biner menghasilkan data yang lebih valid dan sesuai dengan realitas yang ada di Masyarakat.

Article Details