## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 106 - 114 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.280 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Penerapan Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) Dalam Penentuan Penerima Program Bantuan Dana UMKM Kabupaten Labuhanbatu
Hariani
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Sumatera Utara, Indonesia Email: aniez.dawani@gmail.com Email Penulis Korespondensi: *aniez.dawani@gmail.com
Abstrak − Usaha  mikro  kecil  dan  menengah  (UMKM)  memegang  peran  penting  dalam  pembangunan  ekonomi  karena  tingkat penyerapan tenaga kerja relatif tinggi dan kebutuhan modal untuk berinvestasi kecil. Rendahnya tingkat investasi serta rendahnya pertumbuhan  usaha  baru  di  Indonesia  perlu  memperoleh  perhatian  yang  serius  pada  masa  yang  akan  datang  dalam  rangka mengembangkan  Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  menuju  usaha  yang  berdaya  saing  tinggi.  Melihat  hal  tersebut peneliti  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dengan  menerapkan  metode  Algoritma  Interative  Dichotomiser  3(ID3)  untuk melakukan penentuan penerimaan bantuan dana UMKM dalam suatu Penerapan algoritma ini diharapkan hasil penelitian dapat membantu pihak petugas UMKM Labuhanbatu.
Kata Kunci : Bantuan Dana; UMKM; Algoritma Iterative Dichotomizer Three.
Abstract  – Micro,  small  and  medium  enterprises  (MSMEs)  play  an  important  role  in  economic  development  because  of  the relatively high level of labor absorption and small capital requirements for investment. The low level of investment and the  low growth of new businesses in Indonesia need serious attention in the future in order to develop Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) towards highly competitive businesses. Seeing this, researchers are interested in conducting research by applying the Interative Dichotomiser 3 (ID3) Algorithm method to determine the receipt of MSME funding assistance in an application of this algorithm.
Keywords: Funding Assistance; UMKM; Iterative Dichotomizer Three Algorithm.

## 1. PENDAHULUAN
Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) memegang peran penting dalam pembangunan ekonomi karena tingkat penyerapan tenaga kerja relatif tinggi dan kebutuhan modal untuk berinvestasi kecil. Rendahnya tingkat investasi serta rendahnya pertumbuhan usaha baru di Indonesia perlu memperoleh perhatian yang serius pada masa yang akan datang dalam rangka mengembangkan Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) menuju usaha yang berdaya saing tinggi. Usaha mikro adalah suatu usaha yang dimiliki oleh seseorang ataupun usaha perorangan yang memiliki kriteria usaha sebagaimana badan usaha yang diatur oleh undang-undang. Sedangkan usaha kecil merupakan usaha produktif yang berdiri  sendiri  yang dilakukan oleh perorangan namun bukan dianggap sebagai anak perusahaan. Usaha  menengah merupakan usaha ekonomi  yang  berdiri sendiri  yang  bukan anak perusahaan atau cabang seperti ditetapkan dalam undang - undang No. 20 Tahun 2008.
Program saat ini yang digalakkan pemerintah adalah mejaga kestabilan pelaku usaha yang berhubungan dengan UMKM,  Yaitu  program  bantuan  UMKM  yang  populer  di  tengah  masyarakan  yaitu  usaha  mikro  kecil  menengah merupakan  bisnis  yang  dijalankan  individu  dalam  ukuran  skala  kecil  sampai  menengah.  Dimana  penggolongan UMKM dilakukan dengan batasan omzet per tahun, jumlah kekayaan atau aset, serta karyawan. Pemerintah sangat memperhatikan  dalam  hal  ini  karena  membantu  kelangsungan  perekonomian  negara.  Dilihat  dari  sektor  UMKM merupakan  penyumbang  PDB  (Produk  Domestik  Bruto)  dimana  banyak  menyerap  tenaga  kerja  dan  mampu menghadapi  krisis  keuangan.  Dilihat  dari  segi  perekonomian  UMKM  ini  dapat  membantu  menyelamatkan perekonomian global biarpun keadaan perekonomian negara tidak stabil. Oleh sebab itu pemerintah sangat menjaga kesetabilan pergerakan UMKM ini agar tetap dapat berjalan dengan normal.
Jenis-jenis usaha yang ada dibawah naungan UMKM yang dapat dikerjakan oleh masyarakat seperti usaha kuliner, usaha fashion, usaha Agribisnis, dimana dalam melakukan usaha tersebut tidak semua masyarakat mempunyai modal yang cukup untuk melakukan usahanya.[1]
Dimana  dalam  penyaluran  dana  tersebut  penerima  program  bantuan    UMKM  mengajukan  proposal  bantuan dana. Proses seleksi berkas proposal bantuan dana tersebut membutuhkan waktu yang cukup lama sehingga banyak kendala yang terjadi, seperti batas waktu pengumpulan berkas selalu tidak tepat pada waktu yang sudah ditentukan, banyak persyaratan yang tidak terpenuhi sehingga membuat proses perekapan menjadi lebih lama yang menyebabkan keterlambatan penyetoran data.
Interative  Dichotomiser  Three  atau  sering  di  sebut  ID3  merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk membangkitkan  pohon  keputusan.  Input  dari  algoritma  ini  adalah  sebuah  database  dengan  beberapa  variabel  yang juga dikenal dengan  atribut.  Setiap  masukan  dalam  database  menyajikan  sebuah  objek  dari  domain yang  disebut dengan  variabel  bebas (independent variable). Sebuah atribut didesain untuk mengklasifikasikan objek yang disebut dengan variabel tidak bebas (dependent variable). Proses  klasifikasi dilakukan dari node paling atas yaitu akar pohon (root). Dilanjutkan ke  bawah melalui cabang-cabang sampai dihasilkan node daun (leaves) dimana  node  daun ini menunjukan  hasil  akhir  klasifikasi.  Sebuah  objek  yang  diklasifikasikan  dalam  pohon  harus  dites  nilai  entropinya. Entropi  adalah  ukuran  dari  teori  informasi  yang  dapat  mengetahui  karakteristik  impurity  dan  homogeneity  dari

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 106 - 114 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.280 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
kumpulan  data.  Dari  nilai  entropi  tersebut  kemudian  dihitung  nilai  information  gain  (IG)  masing-masing  atribut independent terhadap atribut dependent-nya. IG merupakan nilai rata-rata entropi pada semua atribut.[2] Dari uraian diatas sangatlah relevan penulis  mengambil alat bantu menggunakan  Algoritma Iterative Dichotomiser Three (ID3) untuk  dapat menyelesaikan masalah. Karena metode ini membahas tentang algoritma matematika yang berguna untuk menghasilkan suatu pohon keputusan yang mampu mengklasifikasikan suatu obyek perhitungan yang digunakan oleh algoritma ID3.
Berdasarkan penelitian sebelumnya terkait dengan menngunakan metode Iterative Dichotomiser 3 (ID3), dalam mengatasi masalah tersebut maka dibutuhkan suatu algoritma yang mempunyai struktur flowchart atau mempunyai tree  (pohon),  yang  dapat  memberikan  penilaian  yang  real  dan  objektif  kepada  para  penerima  program  bantuan UMKM.  Karena  pada  penilaian  ini  menggunakan  perhitungan  berdasarkan  kriteria  calon  penerima  bantuan  dana UMKM  dengan  sistem  perankingan  yang  tertinggi.  Dalam  sistem  pendukung  keputusan  ini  dihitung  dengan menggunakan Algoritma Interative Dichotomiser 3 yaitu disebut dengan (ID3).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengertian UMKM
Di Indonesia, definisi UMKM diatur dalam Undang-Undang Republik Indonesia No.20 Tahun 2008 tentang UMKM.1 Pasal  1  dari  UU  terebut,  dinyatakan  bahwa  Usaha  mikro  adalah  usaha  produktif  milik  orang  perorangan  dan/atau badan usaha perorangan  yang  memiliki kriteria usaha  mikro sebagaimana diatur dalam UU tersebut.2 Usaha kecil adalah usaha ekonomi produktif yang berdiri sendiri, yang dilakukan oleh orang perorangan atau badan usaha yang buka merupakan anak perusahan atau bukan anak cabang yang dimiliki, dikuasai atau menjadi bagian, baik langsung maupun  tidak  langsung,  dari  usaha  menengah  atau  usaha  besar  yang  memenuhi  kriteria  usaha  kecil  sebagaimana dimaksud dalam UU tersebut.
Sedangkan usaha  mikro adalah usaha ekonomi produktif  yang berdiri  sendiri  yang dilakukan oleh perorangan atau badan  usaha  yang  bukan  merupakan  anak  perusahaan  atau  bukan  cabang  perusahaan  yang  dimiliki,  dikuasai,  atau menjadi bagian baik langsung maupun tidak langsung, dari usaha mikro, usah kecil atau usaha besar yangmemenuhi kriteria usaha mikro sebagaimana dimaksud dalam UU tersebut.

## 2.2 Decision Tree Learning
Decision  tree  merupakan  diagram  yang  dapat  membantu  dalam  memilih  satu  dari  banyak  pilihan  untuk  esbuah tindakan,  decision  tree  umumnya  dimulai  dengan  satu  node  maupun  simpul,  kemudian  node  itu  bercabang  dalam pemilihan yang ada. Setiap cabang akan memiliki cabang baru karena decision tree. Metode ini disebut tree karena bentuknya sama seperti pohon yang memiliki banyak cabang.
ID3 ialah merupakan salah satu dari jenis-jenis Decision tree yang populer, yang dapat merubah data menjadi pohon keputusan (decision tree) dan rule-rule keputusan. Terbagi tida elemen penting dalam satu decision tree yaitu: Root Node (akar) = Tujuan Branches (rating)= Berbagi tindakan Pilihan Leaf Node (daun) = hasil kemungkinan setiap tindakan Decision tree juga merupakan flochart yang memiliki pohon (tree), karena setiap simpul internal sebagai tanda satu atribut. Setiap cabang menghasilkan tes, dan setiap simpul daun menghasilkan kelas atau distribusi kelas. Alur dari decision tree yang di telusuri dari simpul ke akar dan ke simpul daun yang memprediksi kelas untuk pohon tersebut. Decision  tree  lebih  mudah  di  konversi  dengan  aturan  klasifikasi.  Konsep  data  pada  decision  tree  dinyatakan  pada bentuk tabel dengan atribut dan record.

## 2.3. Agoritma Iterative Dichotomiser Three
Iterative Dichotomizer Three (ID3) adalah algoritma pembelajaran pohon keputusan yang paling dasar yang mampu mengklasifikasi  suatu  objek,  Ross  Quinlan  yang  mengembangkan  Algoritma  Iterative  Dichotomizer  Three  (ID3) menyampaikan  bahwa  ID3  dapat  di  implementasikan  dengan  fungsi  memanggil  dirinya  sendiri.  ID3  dapat membangun sebuah pohon keputusan dari atas ke bawah (Top Down) yang mengasilkan hubungan yang hierarki. ID3  adalah  salah  satu  bagian  algoritma  pohon  keputusan  yang  dikembangkan  oleh  J.  Ross  Quinlan  yang  dapat  di implementasikan  menggunakan  fungsi rekursif  yaitu  fungsi  memanggil dirinya sendiri. Setiap algortima ID3 dapat membangun pohon keputusan sendiri dari atas kebawah (Top-Down), sebagaimana atribut yang pertama kali harus di cek dan dibuat pada root. Dengan demikian semua atribut di evaluasi dengan satu ukuran statistik yang memmiliki banyak gain untuk mengukur efektifitas atribut dan mengkalsifikasikan semua kumpulan sampel data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Penguraian langkah-langkah yang dilakukan untuk menganalisa sistem  digunakan untuk menguraikan sebuah sistem yang nantinya mencari sebuah solusi dan mengevaluasi permasalahan-permasalahan pada sistem yang akan dirancang.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 106 - 114 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.280 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Serta  kebutuhan-kebutuhan  apa  saja  yang  diinginkan  untuk  mengatasi/  menangani  permasalahan  yang  ada  pada pengguna sistem nantinya.
Penentuan penerima UMKM pada pelaku usaha di Kabupaten Labuhanbatu merupakan suatu program/kegiatan yang membutuhkan ketelitian dalam menilai dan harus selektif berdasarkan aturan penilaian yang ada. Diharapkan dapat memperoleh hasil yang maksimal tanpa ada masyarakat yang dirugikan sesuai dengan ketentuan yang berlaku. Penelitian  ini dilakukan pembahasan untuk penerimaan UMKM  Kabupaten Labuhanbatu  menggunakan  Algoritma IMD3.  Perhitungan  dengan  menggunakan  Algoritma  IMD3  dalam  hal  penerimaan  UMKM  dari  pemerintahan Kabupaten Labuhanbatu sesuai dengan kriteria yang sudah ditetapkan oleh Dinas yang terkait.

## 3.2 Data Alternatif
Dalam  penelitian  ini  digunakan  beberapa  data  alternatif  untuk  menjadi  sampel  dalam  penerimaan  UMKM  di Kabupaten  Labuhanbatu  menggunakan  algoritma  IMD3.  Data  alternatif  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 1 Deskripsi data yang telah di seleksi Penerima Izin Usaha  Kelompok Usaha  Kesulitan Penjualan  Wilayah Toko KUR Khairul Ada Grosir Pemasaran Ya Online   Tidak Junaidi Ada Eceran Dana Tidak Offline  Tidak Juminten Ada Grosir Pemasaran Ya Online   Ada Sumiatik Tidak Grosir Dana Ya Offline  Ada Sumarni Tidak Kafe Pemasaran Ya Offline  Ada Wina Tidak Kafe Dana Ya Online Tidak Hariati Ada Eceran Dana Ya Online Ada Dodi Ada Eceran Dana Ya Offline  Ada Mesni Ada Grosir Pemasaran Tidak Offline  Tidak Sholihin Tidak Eceran Pemasaran Tidak Offline  Ada Aman Tidak Grosir Dana Ya Offline  Tidak Miyati Tidak Grosir Pemasaran Tidak Online Tidak Nurhalima  Ada Kafe Dana Ya Online Ada Magi Ada Kafe Pemasaran Ya Offline  Ada Faradilla Ada Eceran Dana Ya Offline  Ada Majidur Tidak Eceran Dana Ya Offline  Ada Eka Sari Tidak Grosir Dana Ya Offline  Ada Turiani Tidak Eceran Pemasaran Ya Offline  Ada Suryawati   Ada Grosir Pemasaran Tidak Online Tidak Elfie Ada Grosir Dana Tidak Offline  Ada Sukamto Ada Kafe Pemasaran Ya Offline  Tidak Johan Tidak Kafe Dana Tidak Offline  Ada Painem Tidak Eceran Pemasaran Ya Offline  Tidak Rita Tidak Eceran Dana Ya Offline  Ada Basyaria Ada Grosir Dana Ya Online   Ada Ummi Ada Eceran Dana Ya Offline  Tidak Risnawati   Ada Grosir Pemasaran Ya Offline  Ada Andi Sir Tidak Grosir Pemasaran Ya Offline  Ada Aldi Tidak Kafe Pemasaran Tidak Offline  Ada Yasini Tidak Kafe Pemasaran Tidak Offline  Tidak
Dari  tabel  diatas  akan  dibuat  sebuah  pohon  keputusan  untuk  menentukan  penerima  UMKM  dari  pemerintah Kabupaten Labuhanbatu diberi atau tidak.
Langkah 1. Menghitung nilai Entropy dan nilai Gain Menghitung  nilai  keseluruhan  atribut  yang  ada,  jumlah  kasus  yang  memiliki  Ada  dan  Tidak.  Kemudian  lakukan perhitungan untuk mencari nilai Entropy dan setiap nilai atribut dan nilai Gain untuk setiap atribut. Jumlah Penerima = 30 Jumlah yang ada KUR = 19 Jumlah yang Tidak ada KUR = 11 Menghitung Nilai Entropy dari total Kasus : 1. Entropy (S) :
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = (− 19 30 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 19 30 ) + (− 11 30 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 11 30 ) = 0.4174 + 0.5307 =  0.9481
Menghitung Nilai Entropy pada setiap atribut
a. Izin Usaha
𝐴𝑑𝑎 = (− 15 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 15 2 ) + (− 15 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 15 2 ) = 0.5 + 0.5 = 1

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 106 - 114 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.280 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 = (− 15 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 15 2 ) + (− 15 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 15 2 ) = 0.5 + 0.5 =  1
b. Kelompok Usaha
𝐸𝑐𝑒𝑟𝑎𝑛 = (− 7 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 7 3 ) + (− 3 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 3 3 ) = 0.3113 + 0.5 =  0.8113
𝐺𝑟𝑜𝑠𝑖𝑟 = (− 3 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 3 3 ) + (− 7 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 7 3 ) = 0.5 + 0.5 =  1
𝐾𝑎𝑓𝑒 = (− 8 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 8 3 ) + (− 8 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 8 3 ) = 0.2575 + 0.4644 =  0.7219
c. Kesulitan Penjualan
𝐷𝑎𝑛𝑎 = (− 16 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 16 2 ) + (− 14 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 14 2 ) = 0.5 + 0.5 = 1
𝑃𝑒𝑚𝑎𝑠𝑎𝑟𝑎𝑛 = (− 14 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 14 2 ) + (− 16 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 16 30 ) = 0.5 + 0.5 = 1 d. Wilayah
𝑌𝑎 = (− 21 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 21 2 ) + (− 9 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 9 2 ) = 0.5283 + 0.39 = 0.9183
𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 = (− 9 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 9 2 ) + (− 21 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 21 2 ) = 0.5283 + 0.39 = 0.9183 e. Toko
𝑂𝑛𝑙𝑖𝑛𝑒 = (− 7 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 7 2 ) + (− 23 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 23 2 ) = 0.5283 + 0.39 = 0.9183
𝑂𝑓𝑓𝑙𝑖𝑛𝑒 = (− 27 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 27 2 ) + (− 3 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 3 2 ) = 0.5283 + 0.39 = 0.9183
f. KUR = ADA) :
𝐴𝐷𝐴 = (− 20 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 20 2 ) + (− 10 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 10 2 ) = 0.5283 + 0.39 = 0.9183
𝑇𝐼𝐷𝐴𝐾 = (− 10 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 10 2 ) + (− 20 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 20 2 ) = 0.5283 + 0.39 = 0.9183
Setelah Mengitung nilai entropy maka dicari nilai gain dari setiap atribut:
1. Gain (Izin Usaha) :
0,9481 − (( 14 30 ∗ 1) + ( 5 30 ∗ 0.7219) + ( 4 30 ∗ 0.8113) + ( 2 30 ∗ 1) + ( 5 30 ∗ 0.7219)) = 0,0659
2. Gain (Kelompok Usaha) :
0,9481 − (( 2 30 ∗ 1) + ( 2 30 ∗ 2) + ( 3 30 ∗ 0.8113) + ( 16 30 ∗ 0.9544) + ( 7 30 ∗ 0.5917)) = 0,0758
3. Gain (Kesulitan Penjualan) :
0,9481 − (( 11 30 ∗ 0.9940) + ( 10 30 ∗ 0.9710) + ( 6 30 ∗ 0.9183) + ( 3 30 ∗ 0)) = 0,0763
4. Gain (wilayah) : 0,9481 − (( 4 30 ∗ 0) + ( 10 30 ∗ 0.9710) + ( 12 30 ∗ 0.4138) + ( 4 30 ∗ 0)) = 0,4589
5. Gain (TOKO) : 0,9481 − (( 14 30 ∗ 0.5917) + ( 10 30 ∗ 0.9710) + ( 6 30 ∗ 0.6500)) = 0,2183
6.
Gain (KUR) :
0,9481 − (( 19 30 ∗ 0.815) + ( 11 30 ∗ 1) + ( 6 30 ∗ 0.6500)) = 0,0570
Tabel 2 Menghitung Nilai Entropy Attribut Izin usaha Jumlah Pemohon Diterima Tidak Diterima Entropy Gain Total Pemohon 30 20 10 0,9481 Izin Usaha 0,0659 Ada 20 15 5 0,7219 Tidak 10 5 5 0,8811

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 106 - 114 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.280 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Kelompok Usaha 0,0758 Grosir 17 15 2 0,9183 Eceran 8 3 5 0,9544 Kafe 5 3 2 0,5917 Kesulitan Penjualan 0,0763 Dana 16 10 4 0,9940 Pemasaran 14 7 7 0,9710 Wilayah 0,4589 ADA 21 10 11 0,9710 Tidak 9 0 9 0,4138 Toko 0,2183 Online 7 5 2 0,5917 Offline 23 20 3 0,99710 KUR 0,0570 ADA 20 15 5 0,9710 Tidak 10 7 3 0,9183 Max 0,99710 0,4580
Langkah 2 : Menentukan node akar
1. Dari hasil perhitungan pada tabel diatas, diketahui bahwa nilai Gain terbesar yaitu pada atribut Wilayah yaitu sebesar 0,4589. Sehingga atribut Wilayah menjadi node akar.
2. Pada  atribut  Wilayah  terdapat  2  nilai  atribut,  Ya atau Tidak sudah  mengklasifikasikan  kasus  menjadi  1  yaitu dengan hasil Ya sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut.
Gambar 1. Atribut Wilayah Langkah 3 : Pencarian Node Cabang
Dalam mencari perhitungan node bercabang dari nilai atribut YA dilakukan dengan nilai perhitungan dari nilai atribut yang lain yang bukan Node Akar (Wilayah),yaitu mencari jumlah kasus – kasus dari hasil atribut YA dan Tidak. Pada nilai entropy semua kasus saat akar = YA kemudian dilakukan perhitungan mencari nilai Gain dan atribut nilai Gain terbesar = 0.9710 maka manjadi Node Cabang dari 11 Atribut.
Node 1.2 : Jumlah kasus Diterima = 10 Jumlah kasus tidak Diterima = 11 Menghitung nilai Entropy dari semua kasus :
1. Entropy (S) :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 = (− 10 21 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 10 21 ) + (− 11 21 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 10 21 ) =  0.9481
Menghitung nilai entropy pada setiap atribut, kecuali atribut Wilayah :
1. Izin Usaha
𝐴𝑑𝑎 = (− 15 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 15 2 ) + (− 15 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 15 2 ) = 0.5 + 0.5 =  1
𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘  = (− 15 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 15 2 ) + (− 15 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 15 2 ) = 0.5 + 0.5 = 1
2. Kelompok Usaha
𝐸𝑐𝑒𝑟𝑎𝑛  = (− 7 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 7 3 ) + (− 3 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 3 3 ) = 0.3113 + 0.5 =  0.8113
𝐺𝑟𝑜𝑠𝑖𝑟 = (− 3 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 3 3 ) + (− 7 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 7 3 ) = 0.5 + 0.5 =  1
𝐾𝑎𝑓𝑒 = (− 8 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 8 3 ) + (− 8 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 8 3 ) = 0.2575 + 0.4644 =  0.7219
3. Kesulitan Penjualan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 106 - 114 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.280 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝐷𝑎𝑛𝑎 = (− 16 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 16 2 ) + (− 14 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 14 2 ) = 0.5 + 0.5 = 1
𝑃𝑒𝑚𝑎𝑠𝑎𝑟𝑎𝑛 = (− 14 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 14 2 ) + (− 16 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 16 30 ) = 0.5 + 0.5 = 1 4. Toko
𝑂𝑛𝑙𝑖𝑛𝑒 = (− 7 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 7 2 ) + (− 23 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 23 2 ) = 0.5283 + 0.39 = 0.9183
𝑂𝑓𝑓𝑙𝑖𝑛𝑒 = (− 27 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 27 2 ) + (− 3 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 3 2 ) = 0.5283 + 0.39 = 0.9183 5. KUR
𝐴𝑑𝑎 = (− 20 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 20 2 ) + (− 10 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 10 2 ) = 0.5283 + 0.39 = 0.9183
𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 = (− 10 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 10 2 ) + (− 20 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 20 2 ) = 0.5283 + 0.39 = 0.9183 Node 1.3 :
Setelah Menghitung nilai entropy pada setiap nilai dari atribut yang ada, kemudian lakukan Perhitungan untuk mencari nilai Gain dari setiap atribut . 1. Gain (Izin Usaha) :
0,9481 − (( 14 30 ∗ 1) + ( 5 30 ∗ 0.7219) + ( 4 30 ∗ 0.8113) + ( 2 30 ∗ 1) + ( 5 30 ∗ 0.7219)) = 0,0659
2. Gain(Kelompok Usaha) :
0,9481 − (( 2 30 ∗ 1) + ( 2 30 ∗ 2) + ( 3 30 ∗ 0.8113) + ( 16 30 ∗ 0.9544) + ( 7 30 ∗ 0.5917)) = 0,0758
3. Gain (Kesulitan Penjualan) :
0,9481 − (( 11 30 ∗ 0.9940) + ( 10 30 ∗ 0.9710) + ( 6 30 ∗ 0.9183) + ( 3 30 ∗ 0)) = 0,0763
4. Gain (TOKO) :
0,9481 − (( 14 30 ∗ 0.5917) + ( 10 30 ∗ 0.9710) + ( 6 30 ∗ 0.6500)) = 0,2183
5. Gain (KUR): 0,9481 − (( 19 30 ∗ 0.815) + ( 11 30 ∗ 1) + ( 6 30 ∗ 0.6500)) = 0,0570
Dari hasil perhitungan pada tabel diatas, diketahui bahwa nilai Gain terbesar yaitu pada atribut Kesulitan Penjualan yaitu sebesar 0,9700
Pada  atribut  Kesulitan  Penjualan  terdapat  2  Nilai  Atribut  yaitu  atribut  dana  dan  atribut  pemasaran.    Atribut  yang pertama  bernilai antara  0,9700  dan  0.9610 sudah  mengklasifikasikan  kasus  menjadi  1  yaitu  dengan  hasil Dana sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut, dari proses tersebut maka dapat dihasilkan pohon sementara sebagai berikut
Gambar 2. Atribut Kesulitan Penjualan
Lakukan perhitungan untuk mencari node cabang dari nilai atribut Wilayah. Perhitungan dilakukan dengan mencari nilai dari atribut selain yang menjadi node akar (Wilayah) dan node cabang yaitu dengan mencari jumlah kasus untuk hasil Diterima dan Tidak Diterima, dan nilai Entropy, dan kemudian lakukan perhitungan untuk mencari nilai Gain, dan atribut dengan nilai Gain terbesar, maka akan menjadi node cabang dari nilai atribut Node 1.4: Total  dengan kasus Wilayah = 30 Total Kasus Ya = 21 Total Kasus Tidak = 9 Menghitung nilai total Entropy seluruh atribut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 = (− 21 9 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 21 9 ) + (− 9 21 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 9 21 ) = 0.9183
Menghitung nilai entropy pada setiap atribut

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 106 - 114 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.280 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
1. Izin Usaha =   (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 1 1 ) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 1 ) = 0000
2. Kelompok Usaha
= (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 0 ) + (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 0 ) = 0000
3. Kesulitan Penjualan
= (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 1 ) + (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 1 1 ) = 0000
4. Wilayah
= (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 0 ) + (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 0 ) = 0000
5. Toko
=   (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 1 1 ) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 1 ) = 0000
6. KUR
=   (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 1 1 ) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 1 ) = 0000
Setelah menghitung nilai entropy pada setiap nilai dari atribut yang ada, selanjudnya lakukan perhitungan nilai Gain dari setiap atribut 1. Gain (Ijin Usaha) :
0.9183 − (( 1 3 ∗ 0) + ( 0 3 ∗ 0) + ( 1 3 ∗ 0) + ( 0 3 ∗ 0) + ( 1 3 ∗ 0)) = 0.9
2. Gain (Kelompok Usaha) :
0,9183 − (( 0 3 ∗ 0) + ( 0 3 ∗ 0) + ( 1 3 ∗ 0) + ( 2 3 ∗ 0) + ( 1 3 ∗ 0)) = 0.9183
3. Gain (Kesulitan Penjualan) :
0,9183 − (( 1 3 ∗ 0) + ( 0 3 ∗ 0) + ( 1 3 ∗ 0) + ( 2 3 ∗ 0) + ( 1 3 ∗ 0)) = 0.9183
4. Gain (Wilayah) :
0,9183 − (( 1 3 ∗ 0) + ( 2 3 ∗ 1) + ( 0 3 ∗ 0)) = 0.2516
5. Gain (Toko) :
0,9183 − (( 2 3 ∗ 0) + ( 1 3 ∗ 0)) = 0.9183
6. Gain (KUR) :
0,9183 − (( 1 3 ∗ 0) + ( 1 3 ∗ 0) + ( 1 3 ∗ 0)) = 0.9183
Tabel 3 Menghitung nilai Setiap Atribut Attribut Izin usaha Banyak Permintaan  Diterima  Ditolak  Entropy Gain KUR 30 20 10 0,8113 0,9183 IzinUsaha 0,9 Ada 15 5 10 Tidak 15 0 0 Kelompok Usaha 0,9183 Grosir 3 2 1 Eceran 8 5 3 Kafe 19 0 0 Kesulitan Penjualan 0,9183 Dana 16 13 3 Pemasaran  14 4 10 Wilayah 0,2516 Ya 10 8 2 Tidak 20 0 0 Toko 0,9183 Online 27 20 7 Offline 3 2 1 KUR 0,9183

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 106 - 114 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.280 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Ya 20 15 5 Tidak 10 0 0
Dari tabel diatas maka didapat hasil perhitungan nilai Gain terbesar 0,9183 , karena ada beberapa atribut yang memiliki nilai gain terbesar, maka dipilih salah satu atribut yaitu atribut Wilayah. Sehingga atribut wilayah menjadi node cabang dari nilai atribut.
Pada atribut wilayah sudah diklasifikasikan kasus menjadi 1 yaitu dengan hasil Diterima dan tidak diterima  sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan  lebih  lanjut. Dari  perhitungan  proses tersebut dapat dihasilkan pohon sementara seperti berikut ini
Gambar 3. Pohon Sementara
Dari  metode ID3 maka dapat dapat di  lihat  bahwa  yang diterima UMKM  sebanyak = 20 pemohon dan  yang tidak diterima sebanyak 10 Pemohon

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis hingga implementasi sistem yang telah dilakukan, maka diambil kesimpulan sebagai berikut
1. Dengan  adanya  kriteria  penentuan  penerima  dana  UMKM,  diharapkan  pada  penerapan  algoritma  Interative Dichotomiser Three sehingga mendapatkan hasil dari setiap keputusan
2. Penerapan  Algoritma  Iterative  Dchotomiser  Three  dalam  penentuan  penerimaan  bantuan  dana  melalui  analisa permasalahan dan menentukan kritria
3. Dalam  penentuan  dana  UMKM,  sistem  pendukung  keputusan  dirancang  menggunakan  aplikasi  berbasis Rapidminer, Microsoft Excel yang disajikan dalam bentuk pohon berdasarkan kriteria yang ada.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih  disampaikan kepada pihak-pihak  yang telah  mendukung terlaksananya proses pengumpulan data dan sampai mendapatkan hasil akhir penelitian ini.

## REFERENCES
[1]  Mekari, “Pengertian,  Jenis  dan  Perkembangan  UMKM  di  Indonesia,”  jurnal  id,  2021. https://www.jurnal.id/id/blog/apa-itu-arti-yang-dimaksud-pengertian-umkm-artinya-adalah/.
[2]  A. Nasrul, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Dana Koperasi Desa Menggunakan Algoritma Interative  Dichotomiser  3  (  ID3  )  (  Studi  Kasus :  Desa  Galang  Suka  Kecamatan  Galang  ),”  Terap.  Inform. Nusant., vol. 1, no. 1, pp. 17–25, 2020.
[3]  Sukorejo, “jenis jenis umkm,” 2021. https://sukorejo.semarangkota.go.id/umkm.
[4]  S. Kasus, U. Dehasen, S. Haryati, A. Sudarsono, and E. Suryana, “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4 . 5,” vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[5]  P. Studi, T. Informatika, F. Komunikasi, D. A. N. Informatika, and U. M. Surakarta, “MAHASISWA FKI UMS,” 2014.
[6]  Tomi, M. Nasir, and E. P. Agustini, “Implementasi Algoritma Iterative Dichotomiser 3 ( ID3 ) Untuk Penentuan Jumlah Dana Bantuan,” vol. 1, no. 1, pp. 58–67, 2020.
[7]  D.  K.  Widiyati,  M.  Wati,  and  H.  S.  Pakpahan,  “Penerapan  Algoritma  ID3  Decision  Tree  Pada  Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah di Kabupaten Kutai Kartanegara,” J. Rekayasa Teknol. Inf., vol. 2, no. 2, p. 125, 2018, doi: 10.30872/jurti.v2i2.1864.
Wilayah
Tidak Diterima Tidak Ya
Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 106 - 114 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.280 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[8]  C.  Dimas  and  H.  Dwi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  menggunakan  ID3,”  J.  Teknol.
Informasi-Aiti, vol. 14, no. 1, pp. 13–30, 2017.
[9]  Obbie  Kristanto,  “Penerapan  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  ID3  Untuk  Menentukan  Penjurusan  Siswa SMAN 6 Semarang,” Am. J. Public Health Nations. Health, vol. 44, no. 6, pp. 760–765, 2016.