Temuan ini menjadi sangat relevan mengingat kompleksitas masalah sosial di Indonesia yang sering kali sulit dipecahkan dengan metode statistik konvensional. Dengan menggunakan pendekatan ensemble learning, peneliti mampu memetakan hubungan rumit antara pendapatan keluarga, tingkat pendidikan, dan akses kesehatan terhadap kualitas hidup masyarakat.
Menjembatani Data Rumit dengan Kebijakan Nyata
Di tengah era keterbukaan informasi, pemerintah memiliki akses ke data yang sangat besar (big data). Namun, tantangan terbesarnya adalah bagaimana mengubah tumpukan data tersebut menjadi langkah nyata yang efektif. Selama ini, banyak program bantuan sosial atau intervensi kesehatan tidak tepat sasaran karena gagal memahami pola-pola tersembunyi dalam data demografi.
Muhammad Maulana Antariksa dan timnya menyadari bahwa faktor-faktor penyebab masalah sosial seperti stunting tidak berdiri sendiri. Rendahnya asupan gizi bisa jadi dipengaruhi oleh daya beli yang rendah, kurangnya edukasi ibu, atau sanitasi lingkungan yang buruk. Penelitian ini hadir untuk menyederhanakan kompleksitas tersebut sehingga pemerintah dapat menentukan wilayah atau kelompok masyarakat mana yang paling membutuhkan bantuan secara cepat dan akurat.
Metode Canggih yang Disederhanakan
Penelitian ini menggunakan pendekatan yang disebut "Applied Ensemble Machine Learning Framework". Secara sederhana, peneliti tidak hanya mengandalkan satu model komputer, melainkan menggabungkan beberapa model sekaligus untuk mendapatkan hasil yang lebih stabil dan akurat.
Tim peneliti dari Universitas Amikom Yogyakarta menggunakan dua algoritma utama, yaitu Random Forest dan Gradient Boosting. Kedua model ini bekerja layaknya sebuah diskusi panel ahli: masing-masing model memberikan penilaian berdasarkan data, lalu hasilnya digabungkan untuk mencapai kesimpulan akhir yang paling mendekati kenyataan. Data yang diolah mencakup variabel ekonomi seperti pendapatan rumah tangga, variabel sosial seperti tingkat pendidikan orang tua, dan variabel kesehatan seperti akses ke fasilitas medis.
Temuan Utama: Akurasi Tinggi dan Prediksi Stabil
Melalui serangkaian uji coba laboratorium komputer, kerangka kerja yang dikembangkan oleh Antariksa dan Karimah menunjukkan hasil yang impresif dalam memproses data heterogen (beraneka ragam). Berikut adalah poin-poin utama temuan penelitian ini:
- Akurasi Prediksi yang Unggul: Model ensemble terbukti jauh lebih akurat dibandingkan model tunggal dalam memprediksi indikator kesejahteraan masyarakat.
- Identifikasi Faktor Kunci: Analisis menunjukkan bahwa pendapatan keluarga dan tingkat pendidikan ibu merupakan faktor paling dominan yang memengaruhi status gizi anak.
- Ketahanan Model: Kerangka kerja ini tetap memberikan hasil yang stabil meskipun data yang digunakan memiliki banyak variasi atau perbedaan karakteristik antarwilayah.
- Interpretasi Data: Model ini tidak hanya memberikan angka prediksi, tetapi juga menjelaskan mengapa suatu keputusan harus diambil, sehingga mudah dipahami oleh pengambil kebijakan.
Dampak bagi Masyarakat dan Kebijakan Publik
Implementasi riset ini memiliki dampak luas bagi pengelolaan negara. Dengan teknologi ini, pemerintah tidak lagi perlu meraba-raba dalam menyalurkan bantuan. Misalnya, dalam menangani stunting, sistem dapat memberikan rekomendasi otomatis mengenai desa mana yang membutuhkan intervensi gizi darurat berdasarkan data ekonomi terbaru.
Bagi dunia usaha, kerangka kerja ini dapat diadaptasi untuk analisis risiko pasar atau pemetaan potensi ekonomi di daerah tertentu. Sementara di bidang pendidikan, metodologi ini menunjukkan pentingnya literasi data bagi mahasiswa agar mampu menyelesaikan masalah sosial dengan bantuan teknologi.
Muhammad Maulana Antariksa menekankan bahwa teknologi ini dirancang untuk memperkuat, bukan menggantikan, peran manusia. “Kerangka kerja ini menekankan pada ketahanan, interpretabilitas, dan penerapan praktis daripada sekadar kecanggihan algoritma semata,” tulis Antariksa dalam laporan ilmiahnya. Hal ini memastikan bahwa setiap rekomendasi yang dihasilkan oleh AI tetap dapat dipertanggungjawabkan secara logis oleh para pejabat publik.
Penelitian ini menjadi bukti bahwa kolaborasi antara ilmu komputer dan data sosial dapat melahirkan solusi cerdas bagi masalah-masalah kemanusiaan yang mendesak di Indonesia.
Profil Penulis
- Muhammad Maulana Antariksa: Peneliti dan akademisi di Departemen Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta. Ia memiliki fokus keahlian pada pengembangan sistem pendukung keputusan (decision support systems) dan aplikasi pemelajaran mesin untuk data sosial.
- Shofiyati Nur Karimah: Peneliti di Departemen Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta, dengan fokus riset pada analisis data tingkat lanjut dan algoritma ensemble learning.
Sumber Penelitian
Judul Artikel: Applied Ensemble Machine Learning Framework for Data-Driven Decision Support Using Socioeconomic Data
Nama Jurnal: Formosa Journal of Multidisciplinary Research (FJMR)
Tahun Publikasi: 2026
Volume & Halaman: Vol. 5 No. 1, hlm. 275–284
URL Resmi:
0 Komentar