Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Zakat Menggunakan Random Forest dan Fuzzy Analytical Hierarchy Process
Authors
-
Azka Naufal Nurrahman
Universitas Pendidikan Indonesia
-
Eddy Prasetyo Nugroho
Universitas Pendidikan Indonesia
-
Yudi Ahmad Hambali
Universitas Pendidikan Indonesia
DOI:
https://doi.org/10.62712/juktisi.v4i2.510Keywords:
BAZNAS, Analytical Hierarchy Process, Random Forest, Sistem Pendukung Keputusan, ZakatAbstract
Salah satu tantangan utama dalam penyaluran zakat adalah keterbatasan dana yang tersedia dibandingkan dengan jumlah pengajuan bantuan yang terus meningkat. Kondisi ini menyebabkan lembaga seperti BAZNAS harus melakukan seleksi secara ketat dan menentukan prioritas penerima bantuan secara adil. Dalam upaya menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan kombinasi metode Random Forest dan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP). Metode Random Forest digunakan untuk melakukan klasifikasi kelayakan calon penerima zakat berdasarkan lima kriteria utama, yaitu pendapatan, jumlah tanggungan, status tempat tinggal, Riwayat penerimaan bantuan, dan nominal ajuan. Sementara itu, Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP).digunakan untuk menentukan tingkat prioritas dari calon yang telah dinyatakan layak. Penelitian ini menggunakan data dari BAZNAS Kota Bandung, yang dikumpulkan melalui observasi, wawancara. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Random Forest yang dibangun memiliki tingkat akurasi sebesar 88,98%, dengan precision dan recall masing-masing di atas 93%, menunjukkan performa klasifikasi yang tinggi. Selanjutnya Proses pembobotan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP) menghasilkan bobot dominan pada kriteria pendapatan sebesar 0,408, diikuti oleh status tempat tinggal dan jumlah tanggungan. Sistem ini berhasil membantu proses seleksi dan pemeringkatan calon penerima zakat secara objektif, efisien, dan transparan. Dengan pendekatan ini, diharapkan pengelola zakat dapat mengoptimalkan distribusi zakat sesuai dengan prioritas kepada mereka yang membutuhkan.
Downloads
References
F. E. Manurung and M. I. Harahap, “Jurnal Ilmu Komputer, Ekonomi dan Manajemen (JIKEM),” J. Ilmu Komputer, Ekon. dan Manaj., vol. 2, no. 1, pp. 1365–1371, 2022.
D. Suryani and L. Fitriani, “Fungsi Zakat dalam Mengatasi Kemiskinan,” Al-Iqtishad J. Islam. Econ., vol. 10, no. 1, p. 62, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.stai-alazharmenganti.ac.id/index.php/AlIqtishod/article/view/307/176
M. Mahmuda and Sarwan, “Pemberdayaan melalui ZakatPerspektif Al-Qur’an,” At-Taghyir, vol. 3, no. 1. pp. 23–42, 2020.
N. Hadisa and R. Muin, “Nur Hadisa, Rahmawati Muin: Potret Manajemen Zakat di Lembaga Zakat 170 POTRET MANAJEMEN ZAKAT DI LEMBAGA ZAKAT.”
S. Kamilah and Jalaludin, “Analisis Efisiensi serta Efektivitas Zakat Aparatur Sipil Negara dan Zakat Digital terhadap Penerimaan Zakat di Baznas Provinsi Jawa Barat,” Agustus, vol. 2, no. 3, pp. 297–303, 2023, doi: 10.32627.
J. Tambunan, “Memaksimalkan Potensi Zakat Melalui Peningkatan Akuntabilitas Lembaga Pengelola Zakat,” Islam. Circ., vol. 2, no. 1, pp. 118–131, 2021, doi: 10.56874/islamiccircle.v2i1.498.
H. Pratiwi, “Penjelasan sistem pendukung keputusan,” Spk, no. May, p. 3, 2020, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/341767301%0APENJELASAN
A. T. Cahyono and S. Wibisono, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Penilaian Kinerja Pegawai menggunakan Metode AHP dan COPRAS,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi), vol. 8, no. 1, pp. 58–66, 2024, doi: 10.35870/jtik.v8i1.1292.
H. A. Septilia, P. Parjito, and S. Styawati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Dana Bantuan Menggunakan Metode Ahp,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 34–41, 2020, doi: 10.33365/jtsi.v1i2.369.
S. Saadah and H. Salsabila, “Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan Metode Random Forest,” Jurnal Komputer Terapan, vol. 7, no. 1. pp. 24–32, 2021. doi: 10.35143/jkt.v7i1.4618.
R. Novrian, T. Agustiani, M. Fikri, M. F. Hikmatulloh, M. E. Gunawan, and U. Firdaus, “Penerapan Algoritma Random Forest dalam Prediksi Status Penerima PIP pada Siswa: Studi Kasus pada SMK Amaliah 1,” Karimah Tauhid, vol. 3, no. 2. pp. 1791–1799, 2024. doi: 10.30997/karimahtauhid.v3i2.11937.
A. Nata and S. Suparmadi, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Dengan Model Klasifikasi Berbasis Machine Learning Dalam Penentuan Penerima Program Indonesia Pintar,” Journal of Science and Social Research, vol. 5, no. 3. p. 697, 2022. doi: 10.54314/jssr.v5i3.1041.
A. A. A. D. Aflahin, M. I. A. Fathoni, and F. Cindarbumi, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan (Spk) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Ahp (Analytical Hierarcy Process) Sebagai Penentuan Penerima Beasiswa Pip,” J. Lebesgue J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat., vol. 4, no. 3, pp. 1452–1467, 2023, doi: 10.46306/lb.v4i3.411.
R. Rosadi, Akamal, R. Sudrajat, B. Kharismawan, and Y. A. Hambali, “Student academic performance analysis using fuzzy C-means clustering,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 755, no. 1, 2016, doi: 10.1088/1742-6596/755/1/011001.
L. Casimiro, A. P. Sasmito, and Y. A. Pranoto, “Bahan Makanan Untuk Diet Menggunakan Metode Fahp ( Fuzzy Analytical Hierarchy Process ) Berbasis Web,” vol. 9, no. 2, pp. 3560–3567, 2025.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Azka Naufal Nurrahman, Eddy Prasetyo Nugroho, Yudi Ahmad Hambali
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
