Klasifikasi Status Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan di Provinsi NTB Menggunakan Metode Regresi Probit
DOI:
10.29303/jm.v7i3.9776Published:
2025-09-24Downloads
Abstract
The Indonesian government's effort to accelerate the achievement of comprehensive social welfare involves adopting strategic policies in the form of distributing social assistance to economically vulnerable communities. One concrete example of this policy is the Family Hope Program (Program Keluarga Harapan/PKH). However, its implementation in the field still faces challenges, particularly in the form of unequal distribution, which has the potential to hinder the program’s effectiveness. To address this issue, a rigorous verification system is required to ensure that prospective beneficiaries truly meet the official criteria set by the government. Therefore, classifying households eligible for PKH is a crucial step. The probit regression approach is employed as a method to analyze and determine the household eligibility status. This method yields an accuracy rate of 76.25%, which is considered valid and reliable based on the Press’s Q statistic
Keywords:
Classification PKH Probit Regression Apparent Error Rate (APER)References
Ariessela. S, G. R. dan P. I. (2021). Analisis Regresi Probit Biner Bivariat (Studi Kasus: Indeks Pendidikan dan Indeks Pengeluaran di Pulau Kalimantan Tahun 2017). Jurnal EKSPONENSIAL, 12(1), 73–82. https://doi.org/https://doi.org/10.30872/eksponensial.v12i1.764.
Arimbi, Y, D. (2022). Kecemburuan Sosial Masyarakat Non Penerima Manfaat PKH di Dusun Pringroto EDsa Punjung Kecamatan Kebonagung Kabupaten Pacitan. Jurnal Pengabdian Untuk Mu NegeRI, 6(1), 163–167. https://doi.org/https://doi.org/10.37859/jpumri.v6i1.3280.
Dewanti. C, R. V. dan R. A. T. (2019). Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Status Balita Stunting di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Probit Biner. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 8(2), 129–136. https://doi.org/10.12962/j23373520.v8i2.48519.
Epriliyanti. Y. A dan Ratnasari. V. (2020). Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Keefektifan Sistem Pembelajaran Daring (SPADA) Menggunakan Regresi Probit Biner (Studi Kasus: Mahasiswa ITS Masa PAndemi Covid-19). INFERENSI, 3(2), 115–122. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.12962/j27213862.v3i2.7714.
Fathurahman, M. (2019). Pemodelan Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat Kabupaten/Kota di Pulau Kalimantan Menggunakan Pendekatan Regresi Probit. Jurnal Varian, 2(2), 47–54. https://doi.org/https://doi.org/10.30812/varian.v2i2.382.
Fatmallah. I, Baskara. Z. W, S. dan F. N. (2021). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Mahasiswa MAtematika FMIPA Universitas Mataram Menggunakan Regresi Probit Biner. Journal of Statistics. https://doi.org/http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/43873.
Febyanti. F. (2022). Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Harga Rumah di Jabodetabek Menggunakan Metode Regresi Probit. Jurnal Riset Statistika, 2(1), 51–58. https://doi.org/https://doi.org/10.29313/jrs.vi.905.
Gentara, R, R. R. dan S. (2023). Efektivitas Program Keluarga Harapan (PKH) dalam Meningkatkan Sosial Ekonomi Masyarakat Desa. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis, 11(3), 373–385. https://doi.org/https://doi.org/10.58406/jeb.v11i3.1370.
Harsyiah. L, Hadijati. M, dan F. N. (2024). Perbandingan Analisis Diskriminan dan Naive Bayes dalam Pengklasifikasian Status Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan di NTB. Jurnal Matematika UNAND, 13(4), 296–308. https://doi.org/https://doi.org/10.25077/jmua.13.4.296-308.2024
Johnson, R, A. dan Wichern, D, W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis. New Jersey: Prentice Hall, Inc.
Manik. A. (2020). Penerapan MOORA dalam Pendukung Keputusan Kelayakan Penerimaan Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH). Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika, 2(1), 42–47. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.30865/json.v2i1.2469
NTB, S. (2024). Selama 2023 Capai Rp. 945,6 Miliar, Bansos PKH Jadi Salah Satu Penurunan Angka Kemiskinan di NTB. Suarantb.Com. https://www.suarantb.com/2024/01/30/selama-2023-capai-rp9456-miliar-bansos-pkh-jadi-salah-satu-penurun-angka-kemiskinan-di-ntb/.
Nur’eni dan Handayani. L. (2020). Regresi Probit untuk Analisis Variabel-variabel yang Mempengaruhi Perceraian di Sulawesi Tengah. Jurnal Aplikasi Statistika Dan Komputasi, 12(1), 13–21. https://doi.org/https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v12i1.211
Romli, I dan Zy, T, A. (2020). Penentuan Jadwal Overtime dengan Klasifikasi Data Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Sains Komputer Dan Informatika, 4(2), 694–702. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v4i2.260
Sianipar. P. N, dan Cipta, H. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan (PKH) Kelurahan Titi Kuning dengan Metode VIKOR. Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika, 8(1), 18–27. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.30645/jurasik.v8i1.537.g515
License
Copyright (c) 2025 Lisa Harsyiah, Zulhan Widya Baskara, Dina Eka Putri, Jurniati Jurniati
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
