Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index
Jurnal
Tekn olo gi I nforma si Komu ni kasi ( e-Jo urn al)
Vol. 10 No. 2 (2023) 239 - 245 ISSN Media Elektronik: 2443-3640
Perbandingan Model Klasifikasi C4.5, Naïve Bayes,

## Support Vector Machine dan K-nearest Neighbour untuk Memprediksi Kelayakan Masyarakat dalam Menerima Bantuan PBI APBD
Comparison of Classification Models C4.5, Naïve Bayes, Support Vector Machine and K- nearest Neighbour to Predict Community Eligibility to Receive PBI APBD Assistance
Tutik Ultsa Rahmatika 1 , Nur Alamsyah 2* , Titan Parama Yoga 3 , Budiman 4
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Dan Informatika, Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia
1 tutikultsa06@gmail.com , 2 nuralamsyah.bdg@gmail.com, 3 titanparama@unibi.ac.id, 4 budiman@unibi.ac.id

## Abstract
This  research  evaluates  the  eligibility  of  the  community  to  receive  APBD  Contribution  Assistance  (PBI)  using  four classification algorithms: C4.5, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, and Support Vector Machine (SVM). There is a problem of inaccurate distribution of assistance, which prompted the selection of these four methods with specific considerations, C4.5 (Decision Tree) is known for its clarity and interpretability, providing an easy-to-understand understanding of the factors that influence classification decisions, Naïve Bayes was selected for its efficiency and speed in training and testing, suitable for large datasets and can be updated quickly with new data, K-Nearest Neighbor (KNN) is used for decision making based on local patterns in the data, useful if the eligibility decision is local or related to the surrounding environment while Support Vector Machine (SVM): Selected for its ability to handle complex and non-linear datasets. The results show that SVM has the highest  Weighted  Mean  Precision,  reaching  91.67%,  confirming  its  superiority  as  the  best  choice.  These  findings  make  a significant  contribution  to  improving  the  accuracy  of  determining  the  eligibility  of  PBI  APBD  beneficiaries,  supporting targeting accuracy, and ensuring the effectiveness of the assistance program for people in need
Keywords: PBI APBD, C4.5, NB, KNN, SVM

## Abstrak
Penelitian  ini  mengevaluasi  kelayakan  masyarakat  menerima  Bantuan  Iuran  (PBI)  APBD  menggunakan  empat  algoritma klasifikasi: C4.5, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, dan Support Vector Machine (SVM). Terdapat masalah ketidaktepatan penyaluran  bantuan,  yang  mendorong  pemilihan  keempat  metode  ini  dengan  pertimbangan  khusus,  C4.5  (Decision  Tree) diketahui untuk kejelasan dan interpretabilitasnya, memberikan pemahaman yang mudah dipahami terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan klasifikasi, Naïve Bayes dipilih karena efisiensi dan kecepatannya dalam pelatihan dan pengujian, cocok  untuk dataset  besar  dan  dapat  diupdate  secara  cepat  dengan  data baru,  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  digunakan untuk pengambilan keputusan berbasis pola lokal dalam data, berguna jika keputusan kelayakan bersifat lokal atau terkait dengan lingkungan  sekitarnya  sedangkan  Support  Vector  Machine  (SVM):  Diseleksi  karena  kemampuannya  menangani  dataset kompleks dan non-linear. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memiliki Weighted Mean Precision tertinggi, mencapai 91.67%,  menegaskan  keunggulannya  sebagai  pilihan  terbaik.  Temuan  ini  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam meningkatkan  akurasi  penentuan  kelayakan  penerima  bantuan  PBI  APBD,  mendukung  ketepatan  sasaran,  dan  memastikan efektivitas program bantuan bagi masyarakat yang membutuhkan.
Kata kunci : PBI APBD, C4.5, NB, KNN, SVM

## 1. Pendahuluan
Kemiskinan  merupakan  tantangan  serius  di  Indonesia yang membutuhkan pendekatan holistik dan solusi yang tepat [1]. Dalam amanat Undang-Undang Dasar 1945, penanggulangan  kemiskinan  diutamakan  sebagai
langkah  krusial  bagi  pembangunan  berkelanjutan  [2]. Data  terbaru  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mencatat tingkat  kemiskinan  Indonesia  pada  September  2022 sebesar  9,57%,  meningkat  0,03%  dari  Maret  2022, meskipun  mengalami  penurunan  sebesar  0,14% dibandingkan  September  2021.  Kabupaten  Bandung

## Tutik Ultsa Rahmatika, Nur Alamsyah, Titan Parama Yoga, Budiman
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1558 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
juga  menunjukkan  perubahan,  dari  7,15%  pada  2021 menjadi 6,80% pada 2022.
Pemerintah  merespons  permasalahan  ini  dengan sejumlah program bantuan, termasuk Program Bantuan Iuran  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah  (PBI APBD),  yang  bertujuan  memberikan  dukungan kesehatan kepada peserta Jaminan Kesehatan Nasional (JKN). Namun, kendala utama terletak pada ketidakpastian  penyaluran  bantuan  dan  menentukan kelayakan penerima [3]. Oleh karena itu, penelitian ini merinci  penggunaan  metode  klasifikasi  data  mining, yaitu  Algoritma  C4.5,  Naïve  Bayes,  K-Nearest Neighbour, dan Support Vector Machine (SVM).
Melalui telaah literatur, keempat metode tersebut telah terbukti efektif dalam berbagai konteks [4]. Contohnya, C4.5 dikenal untuk memberikan aturan keputusan yang jelas  dan  interpretabil,  Naïve  Bayes  unggul  dalam efisiensi pengolahan data, K-Nearest Neighbour efektif dalam  pengenalan  pola  lokal,  dan  SVM  mampu menangani  kompleksitas  data  yang  bersifat  non-linear [5].  Keunggulan  masing-masing  metode  ini  akan menjadi  landasan  utama  untuk  mengidentifikasi  pola dan  informasi  penting  dalam  data  terkait  kelayakan penerima bantuan PBI APBD.
Seiring dengan berkembangnya literatur yang mendukung  efektivitas  keempat  model  tersebut, penelitian  ini  memberikan  kontribusi  dengan  fokus pada  konteks  kemiskinan  di  Indonesia  [6].  Urgensi penelitian ini terletak pada kebutuhan mendalam untuk meningkatkan  akurasi  penentuan  kelayakan  penerima bantuan,  yang  pada  gilirannya  akan  mengoptimalkan efektivitas program PBI APBD dan mendukung tujuan penanggulangan  kemiskinan  secara  nasional.  Dengan merinci  dan  membandingkan  metode  klasifikasi  yang berbeda,  diharapkan  penelitian  ini  dapat  menjadi landasan  penting  bagi  perbaikan  sistem  penyaluran bantuan  dan  kontribusi  nyata  terhadap  kesejahteraan masyarakat yang membutuhkan.

## 2. Metode Penelitian
Gambar  1  adalah  alur  penelitian  yang  terdiri  dari  dua metode  yaitu  metode  pengumpulan  data  dan  metode simulasi.
Pada metode pengumpulan data terdiri dari tiga tahapan yaitu  studi  pustaka,  wawancara  dan  observasi. Sedangkan  untuk  metode  simulasi  terdiri  dari  enam tahapan yaitu formulasi masalah, model pengkonsepan, data  masukan/keluaran,  simulasi,  eksperimentasi  dan analisis keluaran [7].
2.1. Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  penulis  membutuhkan  data  serta informasi  untuk  menjadi  bahan  pembahasan.  Dengan demikian  penulis  melakukan  penelitian  terbanyak dahulu  untuk  mencari  data  serta  informasi  tersebut.
Adapun metode penelitian yang penulis lakukan adalah sebagai berikut :
Pada tahap pengumpulan data dengan studi pustaka ini penulis  mencari  referensi-referensi  yang  telah  ada sebelumnya yang mempunyai hubungan dengan objek yang  akan  diteliti.  Pencarian  bersumber  dari  buku, ebook, jurnal dan studi literatur sejenis [8].

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  tahap  wawancara  ini  penulis  mewawancarai  Ibu Karnita selaku pegawai PUSKESOS (Pusat Kesejahteraan Sosial). Wawanacara ini bertujuan untuk menggali  informasi  banyak  dalam  yang  berkenaan mengenai  kelayakan  penerima  bantuan  PBI  APBD seperti  kriteria  calon  penerima  serta  data-data  yang pernah ada [9].
Pada tahap observasi ini penulis langsung mengunjungi lokasi kantor Kecamatan Pameungpeuk yang beralamat Jl.  Raya  Banjaran  Barat,  Sukasari,  Kecamatan Pameungpeuk, Kabupaten Bandung [10].
2.2.  Metode Simulasi.
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode simulasi  sebagai  perbandingan  tingkat  Accuracy, Weighted Mean Recall, Weighted Mean Precision dan Execution  Time  pada  algoritma  C4.5,  Naïve  Bayes, Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  K-Nearest Neighbour  (KNN)  [11].  Adapun  metode  simulasi  ini dibagi menjadi enam tahap yaitu [12]:
Tahapan  Formulasi  Masalah  (Problem  Formulation) merupakan tahap awal dalam metode simulasi. Setelah penulis melakukan pengumpulan data baik itu melalui studi  pustaka,  wawancara,  dan  observasi,  penulis mendapatkan formulasi inti masalah yaitu perbandingan  algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  untuk klasifikasi  bantuan.  Pada  perbandingan  algoritma  ini parameter  yang  dijadikan  acuan  adalah  tingkat Accuracy,  Weighted  Mean  Recall,  Weighted  Mean Precision dan Execution Time yang dihasilkan dari tool RapidMiner Studio.

## Tutik Ultsa Rahmatika, Nur Alamsyah, Titan Parama Yoga, Budiman
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1558 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Konsep  Model  (Conceptual  Mode):  Setelah  penulis mendapatkan  masalah,  penulis  merancang  konsep simulasi  yang  akan  dibuat.  Pada  penelitian  kali  ini penulis  menggunakan  RapidMiner  Studio  untuk mensimulasikan studi kasus yang akan penulis teliti.
Data  Masukan/Keluaran  (Input/Output  Data):  Pada tahapan ini penulis menentukan input untuk proses dan output untuk mendapatkan hasilnya. Adapun input yang dibutuhkan adalah data dummy dari klasifikasi bantuan yang  berisi  atributnya  berisi  pekerjaan  dan  kondisi rumah,  sedangkan  output  yang  dihasilkan  adalah  nilai Accuracy,  Weighted  Mean  Recall,  Weighted  Mean Precision dan Execution Time.
Simulasi  (Simulation):  Pada  tahapan  ini  penulis menerapkan model yang telah ditentukan sebelumnya. Selanjutnya model tersebut akan disimulasikan dengan atribut-atribut yang telah ditentukan. Proses simulasi ini menggunakan RapidMinerStudio serta algoritma C4.5, Naïve  Bayes,  KNN  dan  SVM.  Lalu  hasil  simulasi tersebut  akan  dicatat  dan  akan  dilakukan  tahap verifikasi.
Eksperimen  (Experiment):  Selanjutnya  penulis  akan melakukan  eksperimentasi  terhadap  permodelan  yang telah dibuat sebelumnya.
Analisis Keluaran  (Output  Analysis):  Ini  merupakan tahap  akhir  dari  metode  simulasi,  penulis  akan menganalisis  hasil  dari  simulasi  yang  dilakukan  pada tahapan eksperimentasi. Untuk memudahkan menganalisisnya  maka  hasil  eksperimentasi  tersebut akan  disajikan  dalam  bentuk  tabel  dan  grafik  yang menyatakan  nilai  Accuracy,  Weighted  Mean  Recall, Weighted  Mean  Precision  dan  Execution  Time  dari masing-masing algoritma. Pada hasil akhirnya penulis akan  membandingkan  algoritma  C4.5,Naïve  Bayes, KNN  dan  SVM  untuk  melihat  keefektifan  algoritma tersebut pada simulasi ini berdasarkan nilai Accuracy, Weighted Mean Recall, Weighted Mean Precision dan Execution Time.

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Formulasi Permasalahan.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  tool  RapidMiner Studio. RapidMiner Studio merupakan salah satu tools yang  sangat  bermanfaat  sekali  khususnya  untuk menganalisa data mining, text mining, maupun Analisa prediksi.  Selain  itu  RapidMiner  Studio  juga  bersifat open source [13]. Didalam RapidMiner Studio memiliki banyak sekali algoritma yang telah disediakan termasuk pada penelitian ini yaitu algoritma C4.5, Naïve Bayes, Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  K-Nearest Neighbour (KNN) [14]. Setelah penulis mengumpulkan data  studi  literatur  sejenis,  maka  penulis  mengambil objek yaitu perbandingan algoritma C4.5, Naïve Bayes, Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  K-Nearest Neighbour  (KNN)  pada  klasifikasi  menentukan
kelayakan  penerima  bantuan.  Untuk  mengetahui seberapa  efektifnya  empat  algoritma  tersebut  maka terdapat empat parameter penentu yaitu nilai Accuracy Weighted Mean Recall, Weighted Mean Precision dan Execution Time.
Nilai  accuracy  merupakan  tingkat  kedekatan  antara nilai  prediksi  dengan  nilai  aktual,  Weighted  Mean Recall  yaitu  rata-rata  dari  nilai  Recall  disetiap  kelas yang  dihitung  dengan  mempertimbangkan  distribusi kelas,  Weighted  Mean  Precision  yaitu  rata-rata  dari nilai  Precision  di  setiap  kelas  yang  dihitung  dengan mempertimbangkan distribusi kelas, sedangkan Execution  Time  yaitu  banyaknya  waktu  yang dibutuhkan  untuk  memproses  data.  Nilai  accuracy  ini dihasilkan  berdasarkan  data  testing  dan  data  testing didapat  dari  split  data.  Data  Testing  tersebut  dapat diatur  banyaknya  dengan  split  ratio  [15].  Split  ratio merupakan  pembagian  data  yang  menjadi  banyaknya data training dan data testing. Pada penelitian kali ini sudah  ditentukan  besarnya  split  ratio  adalah  0,5.  Ini berarti 50% yang digunakan sebagai data training dan 50%  digunakan  sebagai  data  testing.  Persamaan  1 adalah rumus untuk menghitung nilai accuracy.
= ∑ ∑ 100% (1)
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data yang didapatkan dari kecamatan langsung dapat dilihat padaTabel 1.
Tabel 1. Kriteria Calon Penerima Bantuan No Kriteria Deskripsi 1 Status Pekerjaan Status pekerjaan calon bantuan iuran sesuai yang tertera pada KTP 2 Kondisi Rumah Kondisi tempat tinggal calon bantuan iuran yang dibagi menjadi 3 poin.
Biasa, Tidak Layak, dan Sangat Tidak Layak
Setelah  mendapatkan  kriteria-kriteria  tersebut,  maka peneliti  sebelumnya  membuat  tabel  aspek  penelitian kriteria tersebut seperti pada Tabel 2.
Tabel  2. Aspek Penilaian Kriteria Kriteria Range Nilai Label Status Pekerjaan Buruh Harian Lepas Buruh Harian Lepas Pegawai Swasta Pegawai Swasta Kondisi Rumah 40% - 50% Biasa 50% - 60% Tidak Layak 60% - 100% Sangat Tidak Layak
3.2. Tahapan Olah Data.
Berikut ini adalah tahapan metode C4.5, Naïve Bayes, KNN  dan  SVM  dari  awal  pengolahan  data  sampai  ke RapidMiner Studio [16].
Setelah  mencari  referensi-referensi  yang  bersumber dari  internet,  dilakukanlah  wawancara  dengan  salah satu  pegawai  PUSKESOS  yaitu  Ibu  Karnita  yang

## Tutik Ultsa Rahmatika, Nur Alamsyah, Titan Parama Yoga, Budiman
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1558 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
kemudian  mendapatkan  data  dari  PBI  APBD  tahun 2022-2023. Data tersebut diolah yang sebelumnya data mentah  seperti  terlihat  pada  Gambar  2.  Berdasarkan wawancara  dengan  Ibu  Karnita  bahwa  faktor  yang paling  mempengaruhi  terima  atau  tidaknya  bantuan
dilihat  dari  dua  faktor,  yaitu  status  pekerjaan  dan kondisi  rumah  calon  penerima  bantuan.  Dengan bantuan Bu Karnita data mentah sebelumnya kemudian diolah seperti Gambar 3.
Gambar 2. Data Mentah PBI APBD
Tabel 3. Data setelah diolah manual No Status Pekerjaan Kondisi Rumah Status 1 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima 2 Buruh Harian Lepas Tidak Layak Diterima 3 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima 4 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima 5 Buruh Harian Lepas Biasa Diterima 6 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima 7 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima 8 Buruh Harian Lepas Tidak Layak Diterima 9 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima 10 Pegawai Swasta Tidak Layak Ditolak 11 Pegawai Swasta Biasa Ditolak 12 Buruh Harian Lepas Tidak Layak Diterima 13 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima 14 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima
Sesudah  data  diolah,  yang  sebelumnya  kondisi  rumah dalam  bentuk  persen,  pada  Tabel  4  diubah  menjadi  3 poin yaitu Baik, Tidak Layak dan Tidak Layak.
Kemudian  data  tersebut  dibagi  menjadi  2  bagian  data training  dan  data  testing  dengan  perbandingan  50:50 menggunakan  operators  read  excel,  split  data,  model algoritma (C4.5, Naïve Bayes, KNN), apply model dan performance dapat dilihat pada Gambar 3.
Tabel 4. Data Setelah Diolah Manual No Status Pekerjaan Kondisi Rumah Status 1 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima 2 Buruh Harian Lepas Tidak Layak Diterima 3 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima 4 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima 5 Buruh Harian Lepas Biasa Diterima 6 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima 7 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima 8 Buruh Harian Lepas Tidak Layak Diterima 9 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima 10 Pegawai Swasta Tidak Layak Ditolak 11 Pegawai Swasta Biasa Ditolak 12 Buruh Harian Lepas Tidak Layak Diterima 13 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima 14 Buruh Harian Lepas Sangat Tidak Layak Diterima
Setelah  pembagian  data  menggunakan  split  ratio  0.5, kemudian  data  tersebut  dibagi  menjadi  data  training dan data testing. Lalu masukkan data training dan data testing ke dalam RapidMiner, set role, model algoritma (C4.5,  Naïve  Bayes  dan  KNN),  apply  model  dan performance seperti terlihat pada Gambar 4.
1 2023 5 PAMEUNGPEUK LANGONSARI LAYANAN PBI APBD DRAFT USULAN Ganti  Ganti  Ganti 3.20414E+15 3.20414E+15 AZKA AL'SYABAN TRIAN PRATAMA KP.LANGONSARI INDAH RT 4 / RW 4 ANAK PBI 2 2023 5 PAMEUNGPEUK LANGONSARI LAYANAN PBI APBD DRAFT USULAN Ganti  Ganti  Ganti 3.20414E+15 3.20415E+15 NADIA RIZKI AMALIA KP.BOJONG PEUTEUY RT 3 / RW 5 ISTRI PBI 3 2023 5 PAMEUNGPEUK LANGONSARI LAYANAN PBI APBD DRAFT USULAN Ganti  Ganti  Ganti , 3.20414E+15 3.20414E+15 RAHMAT MAULANA KP.BOJONG PEUTEUY RT 3 / RW 5 KEPALA KELUARGA PBI 4 2023 5 PAMEUNGPEUK LANGONSARI LAYANAN PBI APBD DRAFT USULAN Ganti  Ganti  Ganti 3.20414E+15 3.20414E+15 MUHAMMAD ALBAR NASIR KP.CIBIUK RT 3 / RW 13 ANAK PBI 5 2023 5 PAMEUNGPEUK LANGONSARI LAYANAN PBI APBD DRAFT USULAN Ganti  Ganti  Ganti 3.20414E+15 3.20416E+15 RIKA SITI RAMDINI KP.CIBIUK RT 3 / RW 13 ISTRI PBI 6 2023 5 PAMEUNGPEUK LANGONSARI LAYANAN PBI APBD DRAFT USULAN Ganti  Ganti  Ganti , 3.20414E+15 3.20415E+15 IYOM MINTARSIH KP.CINAGREG RT 3 / RW 15 KEPALA KELUARGA PBI 7 2023 4 PAMEUNGPEUK RANCAMULYA LAYANAN PBI APBD DRAFT USULAN Ganti  Ganti  Ganti , 3.20414E+15 3.20415E+15 WARSITA KP MENGGER RT 01 / RW 07 KEPALA KELUARGA PBI 8 2023 4 PAMEUNGPEUK LANGONSARI LAYANAN PBI APBD DRAFT USULAN Ganti  Ganti  Ganti 3.20414E+15 3.20415E+15 SELVI ANANDA PUTRI KP.LEGOK LOA RT 3 / RW 12 ANAK PBI 9 2023 4 PAMEUNGPEUK LANGONSARI LAYANAN PBI APBD DRAFT USULAN Ganti  Ganti  Ganti 3.20414E+15 3.20414E+15 IRMA EVIANA KP.LEGOK LOA RT 3 / RW 12 ISTRI PBI 10 2023 3 PAMEUNGPEUK BOJONGKUNCI LAYANAN PBI APBD DRAFT USULAN Ganti  Ganti  Ganti 3.20414E+15 3.20414E+15 ALFAN NADHIF JH KP SUKAMANAH RT 02 / RW 03 ANAK PBI 11 2023 3 PAMEUNGPEUK BOJONGKUNCI LAYANAN PBI APBD DRAFT USULAN Ganti  Ganti  Ganti 3.20414E+15 3.20414E+15 FANNYA AULIAU NAZWA KP SUKAMANAH RT 02 / RW 03 ISTRI PBI 12 2023 3 PAMEUNGPEUK BOJONGKUNCI LAYANAN PBI APBD DRAFT USULAN Ganti  Ganti  Ganti , 3.20414E+15 3.20446E+15 ALDI MUHAMMAD RIFALDI KP SUKAMANAH RT 02 / RW 03 KEPALA KELUARGA PBI 13 2023 3 PAMEUNGPEUK BOJONGKUNCI LAYANAN PBI APBD DRAFT USULAN Ganti  Ganti  Ganti 3.20414E+15 3.20415E+15 SUNINGRAT KP LAMPEGAN RT 02 / RW 04 ISTRI PBI 14 2023 3 PAMEUNGPEUK BOJONGKUNCI LAYANAN PBI APBD DRAFT USULAN Ganti  Ganti  Ganti , 3.20414E+15 3.20414E+15 MULYA BIN SUKATMA KP LAMPEGAN RT 002 / RW 04 KEPALA KELUARGA PBI Aksi No Tahun Bulan Kecamatan Desa Alamat Lengkap Status Hubungan Keluarga Program Bansos Sumber Data Status Data KTP KK Foto Rumah Geotaging No KK NIK
Nama Lengkap

## Tutik Ultsa Rahmatika, Nur Alamsyah, Titan Parama Yoga, Budiman
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)

## Gambar 1. Split data

## Gambar 4. Operators untuk C4.5, Naive Bayes dan KNN
Untuk model algoritma SVM beberapa operator sedikit berbeda  dari  ketiga  algoritma  sebelumnya.  Pada Gambar 5 dapat dilihat operator dari SVM terdiri dari Retrieve,  Nominal  to  Numerical,  Split  Data,  SVM, Apply Model dan Performance

## Gambar  2. Operators untuk SVM
Pada bagian result pada Gambar 6 dapat dilihat terdiri dari Example Set(Apply Model) dan PerformanceVecto.
Gambar  3. Proses Akhir Implementasi Menggunakan RapidMinerStudio

## 3.3. Analisis Keluaran.
Pada  analisis  keluaran  ini  menghasilkan  4  metode algoritma yang menampilkan accuracy, weighted mean recall, weighted mean precision dan execution time.

## Gambar .4 Nilai Accuracy Algoritma C4.5
Dari  Gambar  7  dihasilkan  nilai  Accuracy  sebesar 98.46% dengan menggunakan split ratio 0.5.

## Gambar  5. Nilai Weighted Mean Recall Algoritma C4.5
Dari Gambar 8 dihasilkan nilai Weighted Mean Recall sebesar 99.15% dengan menggunakan split ratio 0.5.
Gambar  6. Nilai Weighted Mean Precision Algoritma C4.5
Dari  Gambar  9  dihasilkan  nilai  Weighted  Mean Precision  sebesar  92.86%  dengan  menggunakan  split ratio 0.5.

## Gambar 7. Nilai Accuracy Naive Bayes
Dari  Gambar  10  dihasilkan  nilai  Accuracy  sebesar 98.46% dengan menggunakan split ratio 0.5.

## Gambar  8. Nilai Weighted Mean Recall Naive Bayes
Dari Gambar 11 dihasilkan nilai Weighted Mean Recall sebesar 99.15% dengan menggunakan split ratio 0.5.

## Tutik Ultsa Rahmatika, Nur Alamsyah, Titan Parama Yoga, Budiman
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1558 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

## Gambar 9. Nilai Weighted Mean Precision Naive Bayes
Dari  Gambar  12  dihasilkan  nilai  Weighted  Mean Precision  sebesar  92.86%  dengan  menggunakan  split ratio 0.5.
Gambar 10. Nilai Accuracy K-Nearest Neighbor
Dari  Gambar  13  dihasilkan  nilai  Accuracy  sebesar 96.92% dengan menggunakan split ratio 0.5.
Gambar 11. Nilai Weighted Mean Recall  K-Nearest Neighbor
Dari Gambar 14 dihasilkan nilai Weighted Mean Recall sebesar 83.33% dengan menggunakan split ratio 0.5.
Gambar 12. Nilai Weighted Mean Precision  K-Nearest Neighbor
Dari  Gambar  15  dihasilkan  nilai  Weighted  Mean Precision  sebesar 98.36% dengan  menggunakan split ratio 0.5.

## Gambar 13. Nilai Accuracy SVM
Dari  Gambar  16  dihasilkan  nilai  Accuracy  sebesar 98.46% dengan menggunakan split ratio 0.5.
Dari Gambar 17 dihasilkan nilai Weighted Mean Recall sebesar 99.17% dengan menggunakan split ratio 0.5.
Dari  gambar  18  dihasilkan  nilai  Weighted  Mean Precision  sebesar 91.67% dengan  menggunakan split ratio 0.5.

## Gambar 14. Nilai Weighted Mean Recall  SVM

## Gambar 15. Nilai Weighted Mean Precision  SVM

## Gambar 19.  Kernel Model SVM
Dari Gambar 19 dihasilkan kernel model SVM dimana Total  number  of  support  Vectors  yaitu  66  dan  Bias (offset) : -0.980
3.4 Hasil Perbandingan.
Setelah  melakukan  semua  tahapan  pada  metode simulasi, maka penulis akan membandingkan hasil dari output analysis dalam bentuk tabel dan grafik. Adapun yang  akan  dibandingkan  adalah  nilai  accuracy, Weighted Mean Recall, Weighted Mean Precision dan execution  time  dengan  split  ratio  0.5.  Perbandingan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Penelitian Akhir Methode Accuracy Weighted Mean Recall Weighted Mean Precision Execution Time Algoritma C4.5 98.46% 99.15% 92.86% 0 s Algoritma Naïve Bayes 98.46% 99.15% 92.86% 0 s K-Nearest Neighbor 96.92% 83.33% 98.36% 0 s Support Vector Machine 98.46% 99.17% 91.67% 0 s
Berdasarkan  Tabel  5  dihasilkan  nilai  Accuracy, Weighted Mean Recall, Weighted Mean Precision dan Execution Time pada data yang telah diteliti. Accuracy merupakan  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi dengan nilai aktual, Weighted Mean Recall merupakan rata-rata  dari  recall  di  setiap  atribut,  Weighted  Mean Precision merupakan rata-rata nilai precision di setiap kelas  sedangkan  Execution  Time  yaitu  banyaknya waktu  yang  dibutuhkan  untuk  memproses  data.  Pada Algoritma  C4.5  dihasilkan  nilai  accuracy  sebesar

## Tutik Ultsa Rahmatika, Nur Alamsyah, Titan Parama Yoga, Budiman
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1558 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
98,46%,  pada  Algoritma  Naïve  Bayes  dihasilkan  nilai accuracy  sebesar  98,46%,  KNN  menghasilkan  nilai accuracy sebesar 95,38%, sedangkan SVM menghasilkan nilai accuracy sebesar 98,46% kemudian pada  Algoritma  C4.5  dihasilkan  nilai  Weighted  Mean Recall  sebesar  99.15%,  Naïve  Bayes  dihasilkan  nilai Weighted  Mean  Recall  sebesar  99.15%,  KNN dihasilkan nilai Weighted Mean Recall sebesar 83.33%, SVM  dihasilkan  nilai  Weighted  Mean  Recall  sebesar 99.17%,  kemudian  pada  Algoritma  C4.5  dihasilkan nilai Weighted Mean Precision sebesar 92.86%, Naïve Bayes    dihasilkan  nilai  Weighted  Mean  Precision sebesar 92.86%, KNN dihasilkan nilai Weighted Mean Precision  sebesar  98.36%,  SVM  dihasilkan  nilai Weighted  Mean  Precision  sebesar  91.67%,  dan  untuk execution  time  keempat  algoritma  tersebut  sama-sama mempunyai nilai 0 s.

## 4.   Kesimpulan
Hasil  perbandingan  Algoritma  C4.5,  Naive  Bayes, KNN  dan  SVM  pada  prediksi  bantuan  dengan menggunakan  metode  simulasi  yang  terdiri  dari  enam tahapan yaitu problem formulation, conceptual model, input and output data, simulation, experimentation, dan output  analysis  menunjukkan  bahwa  Algoritma  C4.5, Naïve Bayes dan SVM mempunyai nilai accuracy yang tinggi  dibandingkan  dengan  KNN.  Hal  ini  dibuktikan dengan  ketiga  algoritma  ini  memiliki  nilai  accuracy sebesar 98,46% sedangkan algoritma KNN mempunyai nilai  accuracy  95,38%.  Sedangkan  untuk  nilai Weighted  Mean  Recall  SVM  memiliki  nilai  paling tinggi.  Hal  ini  dibuktikan  bahwa  SVM  memiliki  nilai Weighted  Mean  Recall  sebesar  99.17%,  Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes  memiliki  nilai Weighted Mean Recall  sebesar  99.15%,  dan  KNN  memiliki  nilai Weighted  Mean  Recall  paling  rendah  yaitu  sebesar 83.33%.  Dan  untuk  Weighted  Mean  Precision  KNN memiliki nilai paling tinggi diantara keempat algoritma tersebut. Hal ini dibuktikan bahwa KNN memiliki nilai Weighted Mean Precision sebesar 98.36%%, Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes  memiliki  nilai Weighted Mean Precision  sebesar  92.86%,  dan  SVM  memiliki  nilai Weighted  Mean  Precision  sebesar  91.67%.  Jika memprioritaskan akurasi, maka C4.5, Naïve Bayes dan SVM  yang  terbaik.  Jika  untuk  memastikan  bahwa sebanyak  mungkin  orang  yang  berhak  mendapatkan bantuan  benar-benar  menerima  bantuan,  maka  KNN yang lebih baik karena memiliki nilai Weighted Mean Recall  tertinggi.  Dan  untuk  memprediksi  seseorang layak atau tidaknya mendapatkan bantuan, maka SVM pilihan  yang  terbaik  karena  memiliki  nilai  Weighted Mean  Precision  tertinggi.  Kedepannya,  penelitian  ini dapat  disempurnakan  dengan  menggunakan  model stacing  ensemble,  Dimana  menggabungkan  beberapa model machine learning untuk satu luaran.

## Daftar Rujukan
[1] R.  Ramadani  and  E.  Revida,  “Pemberdayaan  Masyarakat Melalui  Program  Kelompok  Usaha  Bersama  (KUBE)  Untuk Menanggulangi Kemiskinan Di Kelurahan Bandar Utama Kota Tebing Tinggi”.
[2] A.  Yuditia,  Y.  Hidayat,  and  S.  Achmad,  “PELAKSANAAN JAMINAN KESEHATAN NASIONAL OLEH BPJS BERDASARKAN  UNDANG-UNDANG  NO.40  TAHUN 2004 TENTANG SISTEM JAMINAN SOSIAL NASIONAL,” J.  Magister  Ilmu  Huk.,  vol.  6,  no.  1,  p.  43,  Aug.  2021,  doi: 10.36722/jmih.v6i1.796.
[3] M.  R.  Iswardhana  and  A.  M.  S.  Attamimi,  “EFEKTIVITAS PENERAPAN KEBIJAKAN OTONOMI DAERAH DALAM PENURUNAN  TINGKAT  KEMISKINAN  DI  BANDUNG BARAT TAHUN 2019,” no. 2, 2023.
[4] U.  E.  Muhamad  Khandava  Mulyadien,  “Algoritma  K-Means Untuk  Pengelompokan Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT),”  Jul. 2022, doi: 10.5281/ZENODO.6944517.
[5] A.  Yonathan,  H.  Sujaini,  and  E.  E.  Pratama,  “Perbandingan Algoritma  Klasifikasi  dalam  Pendeteksian  Hoax  pada  Media Sosial,” vol. 01, no. 1, 2022.
[6] L.  S.  Hasibuan,  “ANALISIS  PENGARUH  IPM,  INFLASI,
PERTUMBUHAN EKONOMI TERHADAP
PENGANGGURAN DAN KEMISKINAN DI INDONESIA,” vol. 8, 2023.
[7] N.  Alamsyah,  Budiman,  and  Titan  Parama,  “Analysis  of  E- learning  user  Acceptance  using  the  Technology  Acceptance Model (TAM) and end-User Computing Satisfaction (EUCS),” Formosa J. Appl. Sci., vol. 2, no. 8, pp. 1873–1892, Aug. 2023, doi: 10.55927/fjas.v2i8.5405.
[8] N.  Alamsyah  and  R.  A.  Krisdiawan,  “PEMBANGUNAN APLIKASI SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN BANGUN RUANG  TINGKAT  SD/SMP  DENGAN  MENGGUNAKAN METODE  MARKER  AUGMENTED  REALITY,”  NUANSA Inform.,  vol.  15,  no.  1,  p.  23,  Jan.  2021,  doi: 10.25134/nuansa.v15i1.3847.
[9] R. W. Abdullah, D. Hartanti, H. Permatasari, A. W. Septyanto, and  Y.  A.  Bagaskara,  “Penerapan  Data  Mining  untuk Memprediksi Jumlah Produk Terlaris Menggunakan Algoritma Naive Bayes Studi Kasus (Toko Prapti),” J. Ilm. Inform. Glob., vol. 13, no. 1, Mar. 2022, doi: 10.36982/jiig.v13i1.2060.
[10]  N.  Alamsyah  and  N.  Safitri,  “Sistem  Pendeteksi  Kebocoran Tabung  Gas  Elpiji  (Lpg)  Berbasis  Nodemcu  Dan  Telegram,” vol. 17, 2023.
[11]  A.  C.  Khotimah  and  E.  Utami,  “COMPARISON  NAÏVE BAYES  CLASSIFIER,  K-NEAREST  NEIGHBOR  AND SUPPORT VECTOR MACHINE IN THE CLASSIFICATION OF INDIVIDUAL ON TWITTER ACCOUNT”.
[12]  A.  Simangunsong,  “Penerapan  Metode  Monte  Carlo  Dalam Simulasi  Pengelolaan  Persediaan  Alat  Tulis  Kantor,”  J. SAINTIKOM J. Sains Manaj. Inform. Dan Komput., vol. 22, no. 2, p. 280, Aug. 2023, doi: 10.53513/jis.v22i2.8718.
[13]  E. Junaedi, A. M. Siregar, and E. Nurlaelasari, “Implementasi C4.5  Dan  Algoritma  K  Nearest  Neighbor  Untuk  Prediksi Kelayakan  Pemberian  Kredit  Menggunakan  RapidMiner Studio,” no. 1, 2022.
[14]  A.  G.  Putrada,  N.  Alamsyah,  S.  F.  Pane,  and  M.  Nurkamal Fauzan,  “Feature  Importance  on  Text  Analysis  for  a  Novel Indonesian  Movie  Recommender  System,”  in  2023  11th International  Conference on  Information and  Communication
Technology (ICoICT), 2023, pp. 34–39. doi:
10.1109/ICoICT58202.2023.10262504.
[15]  N. Alamsyah, Saparudin, and A. P. Kurniati, “A Novel Airfare Dataset  To  Predict  Travel  Agent  Profits  Based  On  Dynamic Pricing,” in 2023 11th International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT), 2023, pp. 575–581. doi: 10.1109/ICoICT58202.2023.10262694.
[16]  I. K. Sutarga, “Analisis Pola Spasial Sebaran COVID-19 Kota Bogor Berdasarkan Indek Moran,” Media Komun. Geogr., vol. 23, no. 2, pp. 265–276, Dec. 2022, doi: 10.23887/mkg.v23i2.55183.