Algoritma Machine Learning: Harapan Baru dalam Seleksi Penerima Kartu Indonesia Sehat

***

Penerapan algoritma machine learning seperti yang diusulkan dalam penelitian Putri Nabillah dan timnya memiliki potensi besar untuk meningkatkan efektivitas distribusi bantuan sosial di Indonesia. Dengan akurasi dan recall yang tinggi, algoritma Random Forest dapat meminimalkan kesalahan dalam seleksi penerima Kartu Indonesia Sehat (KIS), memastikan bahwa bantuan sampai kepada mereka yang benar-benar membutuhkan. Namun, seperti yang telah dijelaskan, kesiapan pemerintah dalam hal infrastruktur teknologi dan keahlian menjadi kunci keberhasilan implementasi ini.

Untuk itu, langkah awal yang dapat diambil oleh pemerintah adalah memperbaiki kualitas data yang dimiliki serta memberikan pelatihan kepada staf terkait penggunaan teknologi berbasis algoritma. Dengan strategi yang matang dan kemauan politik yang kuat, adopsi teknologi ini bukan hanya akan meningkatkan akurasi distribusi bantuan, tetapi juga dapat menjadi contoh bagi reformasi kebijakan sosial lainnya. Penggunaan algoritma seperti Random Forest bisa menjadi salah satu tonggak penting dalam modernisasi sistem administrasi pemerintahan, khususnya dalam hal transparansi dan efisiensi.

Sebagai kesimpulan, penelitian ini membuka jalan bagi diskusi lebih lanjut mengenai peran teknologi dalam kebijakan sosial di Indonesia. Dengan data yang lebih baik dan keahlian yang mumpuni, kita dapat berharap bahwa masalah ketidaktepatan distribusi bantuan sosial, yang selama ini menjadi momok, dapat diatasi dengan lebih efektif dan efisien.

Referensi: 

Nabillah, P., Permana, I., Afdal, M., Muttakin, F., & Marsal, A. (2024). A comparative study of the performance of KNN, NBC, C4.5, and Random Forest algorithms in classifying beneficiaries of the Kartu Indonesia Sehat program. Jurnal Sistem Informasi, 10(1), 17-26. https://doi.org/10.19109/jusifo.v10i1.21536