## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 3 July 2024, pp: 1177-1188 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Decision Support System for Determining BLT-DD Recipients Using the C4.5 Algorithm

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima BLT-DD Menggunakan Algoritma C4.5
Gabriel Adven Dwi Santosa 1* , Budi Santoso 2 , Lambang  Probo Sumirat 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Dr. Soetomo, Indonesia
E-Mail: 1* gabriell08.santoso@gmail.com, 2 budi.santoso@unitomo.ac.id, 3 lambang@unitomo.ac.id
Received Jun 28th 2024; Revised Jul 28th 2024; Accepted Jul 30th 2024 Corresponding Author: Gabriel Adven Dwi Santosa

## Abstract
Poverty  is  a  very  serious  problem  in  Indonesia.  The  government  has  issued  a  social  assistance  program  or  what  is called  Village  Fund  Direct  Cash  Assistance  (BLT-DD)  to  alleviate  poverty.  One  of  the  villages  that  received  the benefits of the BLT-DD program. The challenge in  determining BLT-DD recipients is that there are many inaccurate targets because it is still done manually, causing fraud problems, namely subjective assessments by certain individuals. Therefore, a decision support system is needed in determining BLT-DD recipients. One of the known DSS methods is the  C4.5  Algorithm  using  five  parameters,  namely  extreme  poverty,  single  elderly,  having  a  family  member  with disabilities, having a family member with chronic illness, and not receiving any assistance from the village. The results of  the  study  obtained  8  rules  with  5  rules  with  eligible  status  and  3  rules  with  unfit  status.  The  results  of  the  gain calculation using the C4.5 Algorithm which got the criteria with the highest gain value, namely Single Elderly with a gain  of  0.20998.  With  the  implementation  of  the  C4.5  algorithm,  it  is  able  to  provide  a  solution  to  the  Village Government  in  determining  the  community  who  is  entitled  to  receive  BLT-DD,  recipients  of  assistance  can  receive assistance quickly and then it is displayed in a report that can be downloaded.

## Kata Kunci: C4.5 Algorithm, Decision Support System, Decision Tree, Village Fund Cash Assistance

## Abstrak
Kemiskinan  menjadi  masalah  yang  sangat  serius  di  Indonesia  Pemerintah  mengeluarkan  salah  program  Bansos  atau yang  di  sebut  dengan  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLT-DD)  untuk  mengentas  kemiskinan.  Salah  satu  desa yang  menerima  manfaat  program  BLT-DD.  Tantangan  dalam  menentukan  penerima  BLT-DD  yaitu  banyak ketidaktepatan  sasaran  karena  masih  dilakukan  secara  manual  menyebabkan  adanya  masalah  kecurangan  yaitu penilaian secara subjektif oleh oknum tertentu. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan dalam menentukan  penerima  BLT-DD.  Salah  satu  metode  SPK  yang  dikenal  adalah  Algoritma  C4.5  dengan  menggunakan lima parameter yaitu kemiskinan ekstrim, tunggal lansia, memiliki anggota keluarga yang menderita difabel, memiliki anggota  keluarga  yang  sakit  menahun,  dan  belum  menerima  bantuan  apapun  dari  desa.  Hasil  penelitian  diperoleh  8 rules  dengan  5  rules  berstatus  layak  dam  3  rules  berstatus  tidak  layak.  Hasil  dari  perhitungan gain menggunakan Algoritma C4.5 yang mendapat kriteria dengan nilai gain tertinggi yaitu Tunggal Lansia dengan gain 0,20998. Dengan adanya penerapan algoritma C4.5 mampu memberikan solusi kepada Pemerintah Desa dalam menentukan masyarakat yang  berhak  dalam  menerima  BLT-DD,  penerima  bantuan  dapat  menerima  bantuan  dengan  cepat  daan  kemudian ditampilkan dalam laporan yang dapat diunduh.
Kata Kunci: Algoritma C4.5, Bantuan Langsung Tunai Dana Desa, Decision Tree, Sistem Pendukung Keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan adalah salah satu persoalan mendasar yang menjadi pusat perhatian pemerintah di suatu negara [1]. Kategori masyarakat miskin merupakan kondisi dimana masyarakat yang ditandai dengan tidak memiliki  akses  sarana  dan  prasana  dasar  lingkungan  yang  memadai    dengan  kualitas  perumahan  dan pemukiman yang jauh di bawah standar [2]. Corona Virus Disease-2019 (Covid-19) memberikan dampak besar kepada kemiskinan yang mengakibatkan bertambahnya jumlah masyarakat miskin di indonesia [3].
BLT-DD  merupakan  pemberian  sejumlah  uang  kepada  masyarakat  kurang  mampu  [4].  Program  bantuan dari  pemerintah  yang  sumber  anggarannya  berasal  dari  APBN  yang  kemudian  di  luncurkan  melalui  dana desa  seluruh  wilayah  Indonesia  [5].  Program  bantuan  ini  dirancang  buat  membantu  masyarakat  kurang mampu  dalam  menghadapi  pandemi  wabah  virus  corona  (Covid-19)  Ketahanan  pangan  merupakan  salah satu  strategi  dalam  pembangunan  nasiona  yang  sangat  penting,  terutama  bagi  negara  berkembang  seperti Indonesia [6]. Salah satu cara penanganan Covid-19 adalah dengan memberikan bantuan social [7].
Desa  Ngandong  salah  satu  desa  yang  berada  di  Kabupaten  Klaten  yang  terletak  di  Kecamatan Gantiwarno,  Klaten,  Jawa  Tengah.  Sejak  tahun  2020  sampai  dengan  2024  telah  melaksanakan  Program BLT-DD yang disalurkan kepada warga desa. Masalah yang terjadi dalam menentukan penerima BLT-DD di  desa  Ngandong  ini  sebelumnya  banyak  penduduk  yang  belum  berhak  layak  menerima  bantuan  tetapi sudah menerimannya, penentuan penerimaan di Desa Ngandong masih menggunakan sistem manual yang dapat  menimbulkan  adanya  masalah  kecurangan  yaitu  terdapat  penilaian  secara  subjektif  oleh  oknum tertentu. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan dalam menentukan penerima BLT- DD.  Metode  SPK  yang  digunakan  adalah  Algoritma  C4.5  dengan  menggunakan  lima  parameter  yaitu kemiskinan  ekstrim,  tunggal  lansia,  memiliki  anggota keluarga  yang  menderita  difabel, memiliki  anggota keluarga yang sakit menahun, dan belum menerima bantuan apapun dari desa.
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  klasifikasi  pohon  keputusan  yang  banyak  digunakan  karena memiliki  kelebihan  utama  yaitu  dapat  menghasilkan  pohon  keputusan    yang  mudah  diinterprestasikan, memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima, efisien dalam menangani atribut bertipe diskret dan numerik [8]. Dalam penelitian ini akan di lakukan analisa data penentu penerima BLT-DD menggunakan Klasifikasi data mining yakni Algoritma C4.5 dengan menggunakan lima parameter kemiskinan ekstrim, tunggal lanjut usia,  memiliki  anggota  keluarga  yang  menderita  difabel,  memiliki  anggota  keluarga  yang  sakit  menahun, dan belum menerima bantuan apapun dari desa. Sistem Pendukung Keputusan dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu pada pengambilan keputusan dalam penelitian [9].
Pada  penelitian  Irmanyansyah  tahun  2018  dengan  hasil  penelitian  menunjukkan  presentase kelayakan  dari  semua  aspek  penilaian  yaitu  74,9%  yang  tergolong  layak  [10].  Pada  penelitian  Muhamad Armisyah  Tanjung  tahun  2021  dengan  hasil  penelitian  dari  klasifikasi  menggunakan  algoritma  c4.5  dan pengujian  dengan  sistem  Rapid  Raminder  maka  didapatkan  faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap kelayakan penerima Program Keluarga Harapan (PKH) adalah jumlah penghasilan (CI) dengan nilai gain sebesar 0,51827179 [11]. Penelitian yang dilakukan oleh Relita Geisang pada tahun 2022, hasil penelitian merupakan terciptanya sebuah aplikasi memprediksi tingkat penerimaan program bantuan dengan tepat dan akurat  nantinya  diharapkan  dapat  membantu  Kantor  Kepala  Desa  dalam  memecahkan  permasalahan mengenai penerima program bantuan pemerintah daerah [12].
Penelitian  Rajes  Wasimson  Sinaga  pada  tahun  2021  menggunakan  Algoritma  C4.5  menghasilkan model aturan BLT tertinggi adalah jika penerima BPJS = iya dan Pekerjaan Wiraswasta maka hasilnya Iya dengan  perolehan  label  sebanyak  7  item  dan  tidak  sebanyak  0  item  [13].  Penelitian  Sistem  Pendukung Keputusan  menggunakan  metode  Algoritma  C4.5  penentuan  penerima  BLT-DD  belum  pernah  dilakukan khususnya  di  Kabupaten  Klaten  Kecamatan  Gantiwarno.  Penelitian  ini  mampu  memberikan  akurasi prediksi  yang  lebih  tinggi  serta  kemampuan  untuk  menghasilkan  model  keputusan  lebih  terstruktur  dan dapat diinterpretasikan secara jelas sehingga memungkinkan para pengambil keputusan untuk lebih efektif dalam memilih penerima BLT-DD secara tepat dan adil.
Dalam  menentukan  penerima  BLT-DD  di  desa  Ngandong  masih  dilakukan  secara  manual  yang dapat menimbulkan masalah kecurangan yaitu terdapat penilaian seara subjektif oleh oknum tertentu maka dalam  penelitian  penulis  mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  yang  menggunakan  Algoritma C4.5  dalam  penentuan  penerima  BLT-DD.  Penelitian  ini  bertujuan  unutuk  meningkatkan  akurasi  dan efisiensi  dalam  proses  seleksi  penerima  bantuan  dengan  memanfaatkan  teknologi  pendukung  keputusan yang dapat memberikan rekomendasi berdasarkan analisa data yang objektif dan sistematis.

## 2. BAHAN DAN METODE
2.1. Klasifikasi
Klasifikasi artinya proses data atau fungsi yang menyebutkan atau membedakan suatu konsep kelas data.  Teknik  ini  dilakukan  pada  data  baru  dengan  memanipulasi  data  yang  ada  serta  data  hasil  yang  di klasifikasikan untuk menyampaikan beberapa aturan. Pada akhir pembelajaran, sebuah algoritma klasifikasi akan membentuk sebuah contoh klasifikasi dengan cara menganalisa data pelatihan [14].

## 2.2. Pohon Keputusan
Decision  tree  menggunakan  kinerja  dalam  bentuk  pohon  ( tree) [15].  Pohon  keputusan  merupakan sebuah  pohon  dengan  struktur  pohon  dimana  node  internal  menggunakan  atribut,  masing-masing  cabang menggambarkan hasil dari atrribut yang di uji [16].
Gambar 1. Pohon Keputusan
Pohon keputusan memiliki 3 jenis node, yaitu sebagai berikut:
1. Root adalah node yang berada paling atas dari pohon keputusan
2. Internal Node, merupakan node yang bercabang
3. Leaf Node atau terminal node, merupakan node yang terakhir

## 2.3. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari Algoritma ID3 yang diciptakan ikeh J. Rose Quinan [17].  Algoritma  C4.5  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  menggunakan  representasi  struktur  pohon  ( tree) dimana  setiap  node  merepresentasikan  atribut,  cabang  merepresentasikan  nilai  dari  atribut  dan  daun merepresentasikan  kelas  [18] . Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  klasifikasi  pohon  keputusan  banyak digunakan  karena  memiliki  keunggulan  yang  luar  biasa  di  bandingkan  algoritma  lainnya  [19].  Algoritma C4.5  yaitu  salah  satu  metode  untuk  membentuk  pohon  keputusan  berdasarkan  data  pelatihan  yang  sudah disediakan. Algoritma C4.5 menggambarkan pengembangan pada ID3 model yang tidak dapat dipisahkan karena  membentuk  sebuah  mode  keputusan  [20].  Diagram  alir  (  flowchart)  untuk  algoritma  C4.5  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Algoritma C4.5
Root Leaf 1 Internal Node Leaf  2 Leaf 3 Mulai Input data Set Atribut kontinyu? Menentukan Posisi V Membagi kasus dalam cabang dari atribut terpilih Menentukan cabang atribut yang memiliki gain tertinggi Menghitung gain setiap atribut Pohon Keputusan Setiap cabang punya kelas yang sama? Selesai Menentukan gain setiap posisi v
1. Entropy
Menurut istilah entropy merupakan perbedaan atau variasi. Pada data mining entropy dideskripsikan menjadi  perbandingan  untuk  mengukur  hetergenitas  (keaneragaman)  pada  suatu  kumpulan  data semakin tinggi nilai entropynya. Secara matematis, entropy dirumuskan pada persamaan 1.
Entropy (S) = ∑ − 𝑐 𝑖 p* log2 Pi i =1 (1)
Dimana c merupakan jumlah nilai yang ada di atribut jumlah kelas. Sedangkan P i menunjukan porsi atau rasio  anatara jumlah sampel dikelas i serta jumlah seluruh sampel dalam kumpulan data.
2. Information Gain Berdasarkan  istilah information  gain merupakan  peroleh  informasi  dalam  data  mining information gain dideskripsikan  sebagai  ukuran  efisiensi  suatu  atribut  dalam  mengklasifikasikan  data.  Secara matematis information gain dari suatu atribut A, ditulis pada persamaan 2.
Gain (S,A) = Entropy (S) - ∑ 𝑣ϵValues(A) |𝑆𝑣| |𝑆| Entropy (S V ) (2) Dimana: A : atribut V : menyatakan suatu nilai yang mungkin untuk atribut A Values (A) : himpunan nilai nilai yang mungkin untuk atribut
A
|S v | : jumlah sampel untuk nilai v |S|
: jumlah seluruh sampel data Entropy(S v ) : entropy untuk sampel-sampel yang memiliki nilai v

## 2.4 Metodologi Penelitian
Adapun metode penelitian yang diterapkan pada penelitian ini ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Metodologi Penelitian
Berdasarkan  gambar  3  dapat  dijelaskan  bahwa  alur  kerja  penelitian  ini  dimulai  dengan  tahap identifikasi  sebuah  masalah  yang  akan  diteliti,  kemudian  tahapan  memfokuska  tujuan  penelitian  agar penelitian  yang  diteliti  tidak  menyebar  keluar  lingkup    yang  lain  dan  dilanjutkan  dengan  tahapan mengumpulkan data atau sampel yang akan diteliti khususnya Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT- DD),  selanjutnya  setelah  sampel  data  terkumpulkan  maka  dilanjutkan  tahapan  merancang  dan mengimplementasikan  sistem  dimana  sistem  dirancang  dan  diimplementasikan  sesuai  dengan  tujuan penelitian yang telah difokuskan , kemudian pada tahapan selanjutnya yaitu menguji sobakan sistem yang telah  diimplementasikan  dan  pada  tahapan  terakhir  setelah  menguji  coba  sistem  yaitu  tahapan  mengukur kinerja sistem sehingga dapat diambil kesimpulan terhadap penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan pengumpulan data dengan metode sekunder yaitu proses pengumpulan data penelitian yang diperoleh melalui catatan arsip berupa laporan data warga yang mengusulkan bantuan BLT-DD,  dengan  cara  peneliti  meminta  izin  kepada  staf  kasi  pemerintah  desa  perihal  permintaan  data untuk  tujuan  penelitian  dengan  mengambil  data  beberapa  variabel  dalam  menentukan  penerima  bantuan. Atribut  data  yang  digunakan terdiri  dari  Kemiskinan  ekstrim,  Memiliki  anggota  keluarga  yang  menderita
Mengidentifikasi masalah Memfokuskan tujuan penelitian Mengumpulkan data (sampel) Merancang dan mengimplementasi
metode C4.5
Mengukur kinerja Metode Menguji coba metode Kesimpulan penelitian
difabel,  memiliki  anggota  keluarga  sakit  menahun,  Tunggal  lansia,  dan  Belum  menerima  bantuan  apapun dari desa.  Sampel data yang digunakan adalah 10 data calon penerimia bantuan langsung tunai dana desa tahun 2023 yang di ambil dari  kantor desa Ngandong di kabupaten Klaten.
Table 1. Sampel data Calon Penerima BLT-DD

## 3.2. Perhitungan Metode C4.5
Pembahasan berisi tentang perhitungan dalam menentukan rule atau melakukan klasifikasi terhadap data  penerima  bantuan  langsung  tunai  dana  desa  di  desa  Ngandong.  Perhitungan  C4.5  dimulai  dengan memilih  atribut  akar  terlebih  dahulu  dengan  mencari  jumlah  kasus  keseluruhan,  jumlah  keputusan  layak dan  jumlah  kasus  keputusan  tidak  layak.  Menghitung entropy dari  semua  kasus  yang  dibagi  berdasarkan kemiskinan  ekstrim,  keluarga  tunggal  lanjut  usia,  mempunyai  anggota  keluarga  yang  menderita  difabel, mempunyai anggota keluarga yang sakit menahun, dan belum menerima bantuan apapun dari desa. Setelah itu dilakukan perhitungan gain untuk masing-masing atribut. Hasil perhitungan ditunjukkan oleh tabel 2.
Table 2. Data Atribut Keterangan Attribut Jml Layak Tdk Layak Entropy Gain Total 10 6 4 0,9709 Kemiskinan Ekstrim Buruh harian lepas 4 0 4 0 0,9709 Tidak bekerja 6 6 0 0 Tunggal Lanjut usia Lansia tinggal dengan keluarga 5 3 2 0,9709 0,2099 Lansia tunggal 3 1 2 0,9182 Janda 2 2 0 0 Memiliki anggota keluarga mendertita difabel Memiliki 2 2 0 0 0,1709 Tidak memiliki 8 4 4 1 Memiliki anggota keluarga yang sakit menahun Memiliki 4 2 2 1 0,0199 Tidak memiliki 6 4 2 0,9182 Belum menerima bantuan apapun dari desa Menerima 3 1 2 0,9182 0,0912 Tidak menerima 7 5 2 0,8631
Berikut adalah hasil perhitungan untuk tiap entropy atribut untuk dijadikan pohon keputusan node 1.1 : 1. total: Entropy (S) = ∑ − 𝑐 𝑖 p* log2 Pi i =1 =((-6/10)*log2(6/10)+(-4/10)*log2(4/10)) = 0,97095
2. Entropy Kemiskinan Ekstrim
- Buruh harian lepas =((-0/4)*log2(0/4)+(-4/4)*log2(4/4))=0
- Tidak bekerja =((-6/6)*log2(6/6)+(-0/6)*log(0/6))=0
3. Tunggal lanjut Usia
- Lansia tinggal dengan keluarga =((-3/5)*log2(3/5)+(-2/5)*log2(2/5) )=0,97095
- Lansia tunggal =((-1/3)*log2(1/3)+(-2/3)*log2(2/3)) =0,91829
- Janda =((-2/2)*log2(2/2)+(-0/2)*log2(0/2)) = 0
4. Memiliki anggota keluarga yang menderita difabel
- Memiliki =((-2/2)*log2(2/2)+(-0/2)*log2(0/2)=0
- Tidak memiliki =((-4/8)*log2(4/8)+(-4/8)*log2(4/8)) = 1
Id Kemiskinan Ekstrim Tunggal Lansia Difabel Menahun Menerima Bantuan 1 Buruh harian Lansia tunggal Tidak Tidaki Menerima 2 Tidak bekerja Lansia tunggal Tidak Memiliki Menerima 3 Tidak bekerja Janda Memiliki Tidak Tidak 4 Tidak bekerja Lansia dgn keluarga Tidak Tidak Tidak 5 Tiak bekerja Janda Tidak Tidak Tidak 6 Buruh harian Lansia dgn keluarga Tidak Memiliki Tidak 7 Buruh harian Lansia dgn keluarga Tidak Memiliki Tidak 8 Tiak bekerja Lansia dgn keluarga Memiliki Tidak Tidak 9 Tidak bekerja Lansia dgn keluarga Tidak Memiliki Tidak 10 Buruh harian Lansia tunggal Tidak Tidak Menerima
5. Memiliki anggota keluarga yang sakit menahun
- Memiliki =((-2/4)*log2(2/4)+(-2/4)*log2(2/4))= 1
- Tidak memiliki =((-4/6)*log2(4/6)+(-2/6)*log2(2/6))= 0,91829
6. Belum menerima bantuan apapun dari desa
- Menerima =((-1/3)*log2(1/3)+(-2/3)*log2(2/3))= 0,91829
- Tiak menerima =((-5/7)*log2(5/7)+(-2/7)*log2(2/7))= 0,86312
Menghitung nilai gain dari semua atribut. Berikut adalah nilai gain dari setip atribut: Gain (S,A) = Entropy (S) - ∑ 𝑣ϵValues(A) |𝑆𝑣| |𝑆| Entropy (S V )
1. Nilai gain ( Kemiskinan Ekstrim)
=(0,97095)-((4/10)*0,97095)-((6/10)*0,97095) = 0,97095
2. Nilai gain (Tunggal lanjut usia)
=(0,97095)-((5/10)*0,97095)-((3/10)*0,97095)-(2/10)*0,97095 = 0,20998
3. Nilai gain (Memiliki anggota keluarga yang menderita difabel)
=(0,97095)-((2/10)*0,97095)-((8/10)*0,97095) = 0,17095
4. Nilai gain (Memiliki anggota keluarga yang sakit menahun)
=(0,97095)-((4/10)*0,97095)-((6/10)*0,97095) = 0,01997
5. Nilai gain (Belum menerima bantuan apapun dari desa)
=(0,97095)-((3/10)*0,97095)-((7/10)*0,97095) = 0,09127
Dari hasil tersebut dapat digambarkan pohon keputusan sementara seperti pada gambar 4.
Gambar 4. Pohon Keputusan Node 1.1
Selanjutnya  menghitung  nilai  dari  atribut  Tunggal  Lanjut  Usia  untuk  dijadikan  node  percabangan dari  nilai  atribut  Lansia  tinggal  dengan  keluarga.  Perhitungan  dilakukan  dengan  cara  sama  seperti  pada tabel 2 dan perhitungan dapat dilihat pada tabel 3.
Table 3. Node 1.1 Keterangan Attribut Jml Layak Tdk Layak Entropy Gain Total 5 3 2 0,9709 Memiliki anggota keluarga mendertita difabel Memiliki 1 1 0 0 0,1709 Tidak memiliki 4 2 2 1 Memiliki anggota keluarga yang sakit menahun Memiliki 4 2 2 0,91829 0,23631 Tidak memiliki 2 2 0 0 Belum menerima bantuan apapun dari desa Menerima 1 0 1 0 0,41997 Tidak menerima 3 1 2 0,91829
Berikut adalah hasil perhitungan nilai entropy tiap atribut untuk di jadikan pohon keputusan node 1.2: Total entropy =((-3/5)*log2(3/5)+(-2/5)*log2(2/5)) = 0,97095
1. Nilai entropy (Memiliki anggota keluarga yang menderita difabel)
Memiliki =((-1/0)*log2(1/0)+(-0/1)*log2(0/1)) = 0
1.1?
Lansia tunggal = layak
Janda = tidak
Kemiskinan ekstrim Tunggal lansia
Tidak memiliki =((-2/4)*log2(2/4)+(-2/4)*log2(2/4)) = 1
2. Nilai entropy (Memiliki anggota keluarga yang sakit menahun)
Memiliki =((-2/2)*log2(2/2)+(-2/4)*log2(2/4)) = 0,91829
Tidak memiliki =((-2/2)*log2(2/2)+(-0/2)*log2(0/2)) = 0
3. Nilai entropy (Belum menerima bantuan apapun dari desa) Menerima =((-0/1)*log2(0/1)+(-1/1)*log2(1/1)) = 0
Tidak menerima =((-1/3)*log2(1/3)+(-2/3)*log2(2/3))  = 0,91829
Menghitung nilai gain dari semua atribut. Berikut adalah nilai gain dari setip atribut : Gain (S,A) = Entropy (S) - ∑ 𝑣ϵValues(A) |𝑆𝑣| |𝑆| Entropy (S V )
1. Nilai gain (Memiliki anggota keluarga yang menderita difabel) =(0,970950595)-((1/5)*0)-((4/5)*1)=0,17095
2. Nilai gain (Memilikii anggota keluarga yang sakit menahun)
=(0,970950595)-((4/5)*0,918295834)-((2/5)*0) = 0,23631
3. Nilai gain (Belum menerima bantuan apapun dari desa)
=(0,97095)-((1/5)*0)-((3/5)*0,91829) = 0,41997
Dari hasil tersebut dapat digambarkan pohon keputusan seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Pohon Keputusan Node 1.2
Selanjutnya  menghitung  nilai  dari  atribut  Lansia  tinggal  dengan  keluarga  untuk  dijadikan  node percabangan  dari  nilai  atribut  Belom  menerima  bantuan  apapun  dari  desa.  Perhitungan  dilakukan  dengan cara sama seperti pada tabel 3 dan perhitungan dapat dilihat pada tabel 4.
Table 4. Node 1.2 Keterangan Attribut Jml Layak Tdk Layak Entropy Gain Total 3 1 2 0,91829 Memiliki anggota keluarga menderita difabel Memiliki 0 0 0 0 0 Tidak memiliki 3 1 2 0,91829 Memiliki anggota keluarga yang sakit menahun Memiliki 1 1 0 0,91829 0,918295 Tidak memiliki 2 0 2 0
Berikut adalah hasil perhitungan untuk tiap entropy atribut untuk dijadikan pohon keputusan node 1.3 : Total entropy =((-1/3)*log2(1/3)+(-2/3)*log2(2/3)) = 0,91829
1. Nilai entropy (Memiliki anggota keluarga yang menderita difabel)
Memiliki =((-0/0)*log2(0/0)+(-0/0)*log2(0/0)) = 0 Tidak memiliki =((-1/3)*log2(1/3)+(-2/3)*log2(2/3)) = 0,91829
Kemiskinan Ekstrim Tunggal Lanjut usia
1.1? lansia tunggal=Layak Janda =Tidak 1.2? Menerima bntuan=tidak
2. Nilai entropy (Memiliki anggota keluarga yang sakit menahun)
Memiliki =((-1/1)*log2(1/1)+(-0/1)*log2(0/1)) = 0,91829 Tidak memiliki =((-0/2)*log2(0/2)+(-2/2)*log2(2/2)) = 0
Menghitung nilai gain dari semua atribut. Berikut adalah nilai gain dari setip atribut : Gain (S,A) = Entropy (S) - ∑ 𝑣ϵValues(A) |𝑆𝑣| |𝑆| Entropy (S V )
1. Nilai gain (Memiliki anggota keluarga yang menderita difabel)
=(0,91829)-((0/3)* 0)-((3/3)* 0,91829)=0
2. Nilai gain (Memilikii anggota keluarga yang sakit menahun)
=(0,91829)-((1/3)*0,91829)-((2/3)*0) =0,918295
Dari hasil tersebut dapat digambarkan pohon keputusan sementara seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Pohon Keputusan Node 1.3
Selanjutnya menghitung nilai dari atribut belom menerima bantuan apapun dari desa untuk dijadikan node percabangan dari nilai atribut memiliki anggota keluarga yang sakit menahun. Perhitungan dilakukan dengan cara sama seperti pada tabel 4 dan perhitungan dapat dilihat pada tabel 5.
Table 5. Node 1.3 Keterangan Attribut Jml Layak Tdk Layak Entropy Gain Total 3 1 2 0,91829 Memiliki anggota keluarga mendertita difabel Memiliki 1 1 0 0,91829 0 Tidak memiliki 2 0 2 0
Berikut adalah hasil perhitungan untuk tiap entropy atribut untuk dijadikan pohon keputusan node 1.4: Total entropy =((-1/3)*log2(1/3)+(-2/3)*log2(2/3)) = 0,91829
Nilai entropy (Memiliki anggota keluarga yang menderita Difabel) Memiliki =((-1/1)*log2(1/1)+(-0/1)*log2(0/1)) = 0,91829 Tidak memiliki =((-0/2)*log2(0/2)+(-2/2)*log2(2/2)) = 0
Menghitung nilai gain dari semua atribut. Berikut adalah nilai gain dari setip atribut: Gain (S,A) = Entropy (S) - ∑ 𝑣ϵValues(A) |𝑆𝑣| |𝑆| Entropy (S V )
Kemiskinan Ekstrim Tunggal lanjut usia
1.1? Lansia tunggal=layak Janda = tidak 1.2? Menerima bantuan=Tidak Tidak memiliki keluarga difabel = tidak 1.3?
Nilai gain (Memilikii anggota keluarga yang menderita difabel) =(0,91829)-((1/3)*0,91829)-((2/3)*0) = 0
Dari hasil tersebut dapat digambarkan pohon keputusan sementara seperti pada gambar 7.
Gambar 7. Pohon Keputusan Perhitungan Terakhir
Dengan memperhatikan pohon keputusan pada gambar 7 diketahui bahwa semua kasus sudah masuk dalam kelas. Dengan demikian, pohon keputusan pada gambar 7 merupakan pohon keputusan terakhir yang terbentuk. Sehingga diperoleh General Rules sebagai berikut:
1. Jika Kemiskinan Ekstrim dan Tunggal lanjut usia = iya, Lansia tunggal = iya maka hasilnya = layak
2. Jika Kemiskinan Ekstrim dan Tunggal lanjut usia tidak, janda = iya, makan hasilnya tidak layak
3. Jika Kemiskinan Ekstrim dan Tunggal Lanjut Usia = iya lansia tinggal dengan keluarga = iya belum menerima bantuan = tidak menerima, maka hasilnya = layak
4. Jika Kemiskinan Ekstrim dan Tunggal lanjut usia = iya lansia tinggal dengan keluarga = iya, belum menerima bantuan  = menerima, maka hasilnya = tidak layak
5. JikaKemiskinan  Ekstrim  dan  Tunggal  Lansia  =  iya,  lansia  tinggal  dengan  keluarga  =  iya,  belum menerima bantuan = tidak menerima, memiliki anggota keluarga sakit menahun = memiliki, maka hasilnya = layak
6. Jika  Kemiskinan  Ekstrim  dan  Tunggal  lansia  =  iya,  lansia  tinggal  dengan  keluarga  =  iya,  belum menerima bantuan = menerima, memiliki anggota keluarga sakit mmenahun = tidak memiliki, maka hasilnya = tidak layak.
7. Jika Kemiskinan Ekstrim dan tunggal lanjut usia = iya, lansia tinggal dengan keluarga = iya, belum menerima  bantuan  =  tidak  menerima,  memiliki  anggota  keluarga  sakit  menahun  =  memiliki  dan memiliki anggota keluarga yang menderita difabel, maka hasilnya = layak
8. Jika  Kemiskinan  Ekstrim  dan  Tunggal  lansia  =  iya,  lansia  tinggal  dengan  keluarga  =    iya  belum menerima  bantuan  =  menerima,  memiliki  anggota  keluarga  sakit  menahun  =  tidak  memiliki, memiliki anggota keluarga menderita difabel = tidak, maka hasilnya = tidak
Kemiskinan ekstrim Tunggal lanjut usia
1.1? Lansia tunggal=Layak Janda=Tidak 1.2? Belum menerima=Tidak Tidak memiliki keluarga difabel=tidak
1.3?
Tidak memiliki keluarga menahun=tidak
Memiliki keluarga sakit menahun=layak
Berdasarkan rule /aturan yang terbentuk diatas, maka dapat direkap data penduduk yang  layak dan tidak layak menerima bantuan ditunjukkan pada tabel 6.

## Table 6. Hasil kelayakan

## 3.4 Tampilan Antarmuka
Hasil  tampilan  antarmuka  adalah  tahapan  aplikasi  untuk  dioperasikan  dengan  keadaan  yang sebenarnya  sesuai  dari  perancangan  yang  dilakukan  dan  hasil  analisis,  sehingga  dapat  diketahui  apakah aplikasi  atau  sistem  tersebut  dapat  menghasilkan  suatu  tujuan  yang  dicapai.  Aplikasi  ini  mempunyai tampilan  yang  mempermudah  penggunannya  dalam  menggunakan  aplikasi  tersebut.  Pada  aplikasi  ini memiliki tampilan yang terdiri dari Menu Login , Menu Data Calon Penerima dan Menu Proses C4.5.
1. Menu Data Calon Penerima
Menu data calon penerima digunakan untuk  menginput data calon penerima bantuan. Dimana data dimasukkan  satu  persatu  atau  dapat  dengan  cara  upload  dari  excel  secara  keseluruhan.  Gambar  8 merupakan data yang dimasukan melalui halaman data.
Gambar 8. Menu Data Calon Penerima
2. Menu Proses C4.5
Pada tahap ini melakukan pengujian terhadap data yang baru untuk menguji keakuratan sistem yang dirancang dengan tools yang sudah digabungkan dengan aplikasi atau program. Adapun hasil proses program ditunjukkan pada gambar 9.
Id Kemiskinan Ekstrim Tunggal lansia Difabel Menahun Mnrima bantuan Ket 1 Buruh harian Lansia tunggal Tidak Tidak Menerima Tidak 2 Tidak bekerja Lansia tunggal Tidak Memiliki Menerima Layak 3 Tidak bekerja Janda Memiliki Tidak Tidak Layak 4 Tidak bekerja Lansia keluarga Tidak Tidak Tidak Layak 5 Tiak bekerja Janda Tidak Tidak Tidak Layak 6 Buruh harian Lansia keluarga Tidak Memiliki Tidak Tidak 7 Buruh harian Lansia keluarga Tidak Memiliki Tidak Tidak 8 Tiak bekerja Lansia keluarga Memiliki Tidak Tidak Layak 9 Tidak bekerja Lansia keluarga Tidak Memiliki Tidak Layak 10 Buruh harian Lansia tunggal Tidak Tidak Menerima Tidak
Gambar 9. Hasil Kelayakan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan pada bab sebelumnya, dapat diambil kesimpulan dari pembuatan aplikasi penerapan  algoritma  C4.5  untuk  penentuan  penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLT-DD) berbasis  web.  Dalam  upaya  membantu  Kepala  Seksi  Kesejahteraan  Rakyat  (KASIKESRA)  dan  Kepala Desa (KADES) serta para perangkat desa  lainnya yang bertugas dalam menentukan calon penerima BLT- DD program SPK ini dapat menjadi alternatif  pemecahan masalah, diantaranya.  Implemenrtasi Algoritma C4.5  dalam  menentukan  calon  penerima  bantuan  langsung  tunai  dana  desa  dapat  dilakukan  dengan membuat klasifikasi / aturan kelayakan melalui data penerima bantuan langsung tunai yang lama, kemudian di klasifikasikan berdasarkan variabel kemiskinan ekstrim, tunggal lanjut usia, memiliki anggota keluarga yang  menderita  difabel,  memiliki  anggota  keluarga  yang  sakit  menahun,  dan  belum  menerima  bantuan apapun dari desa. Implementasi Sistem Pendukung Keputusan yang sudah dibuat dengan metode Algoritma C4.5  berhasil  dengan  baik.  Hasil  perhitungan didapatkan gain dengan  nilai  gain  tertinggi  yaitu  Tunggal Lansia  dengan  gain  0,20998    dan  diperoleh  8  rules  dengan  5  rules  berstatus  layak  dam  3  rules  berstatus tidak  layak.  Saran  bagi  peneliti  lain  yang  ingin  menggunakan  kasus  yang  sama  dapat  membandingkan keakurasian  algoritma  C4.5  dengan  algoritma  yang  lain  sebagai  metode  pembanding  dalam  kasus  ini.  . Penelitian ini mampu memberikan akurasi prediksi yang lebih tinggi serta kemampuan untuk menghasilkan model  keputusan  lebih  terstruktur  dan  dapat  diinterpretasikan  secara  jelas  sehingga  memungkinkan  para pengambil keputusan untuk lebih efektif dalam memilih penerima BLT-DD secara tepat dan adil.

## REFRENSI
[1] A.  Damuri,  U.  Riyanto,  H.  Rusdianto,  and  M.  Aminudin,  “Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 8, no. 6, p. 219, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[2] R. Rusdiansyah, H. Supendar, and T. Tuslaela, “Data Mining using K-means method for feasibility selection of Non-cash food Assistance recipients in the Era of Covid-19,” SinkrOn , vol. 6, no. 1, pp. 25–33, 2021, doi: 10.33395/sinkron.v6i1.11101.
[3] D. Sekolah and O. Terhadap, “Lentera nusantara,” vol. 2, no. 1, pp. 130–142, 2022.
[4] Selviana, “Bantuan Langsung Tunai Selviana,” Equilib. Pendidik. Sosiol. , vol. IV, no. 1, pp. 1–10, 2016.
[5] B.  La  Suhu,  R.  Suaib,  I.  Abdul,  and  M.  Wance,  “Benang  Kusut  BLT  Dana  Desa  Tahun  2020  di Pulau Gamumu Kecamatan Obi Selatan (Studi tentang Implementasi Pembagian BLT-DD di Desa Mano),” J. Gov. Archipel. , vol. II, no. 1, pp. 1–10, 2021.
[6] S. Mariyani, F. E. Prasmatiwi, and R. Adawiyah, “Food Availability and Factors Affecting the Food
Availability  of  Rice  Farmer  Household  Members  of  Food  Lumbung  in  Ambarawa  Subdistrict Pringsewu,” JIIA  (Jurnal  Ilmu  Ilmu  Agribisnis) ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  304–311,  2017,  [Online]. Available: https://jurnal.fp.unila.ac.id/index.php/JIA/article/view/1643
[7] M. S. Anam, “Social Assistance Decision Support System Using the Naive Bayes Method,” JTECS J. Sist. Telekomun. Elektron. Sist. Kontrol Power Sist. dan Komput. , vol. 1, no. 1, p. 85, 2021, doi: 10.32503/jtecs.v1i1.1433.
[8] S.  H.  David  Hartanto  Kamagi,  “Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  C4.5  untuk Memprediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa,” Proc.  -  2016  IEEE  Int.  Power  Electron.  Motion Control Conf. PEMC 2016 , vol. VI, no. 1, pp. 254–260, 2016, doi: 10.1109/EPEPEMC.2016.7752007.
[9] A.  Mubarok,  H.  D.  Suherman,  Y.  Ramdhani,  and  S.  Topiq,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Dengan Metode TOPSIS,” vol. 6, no. 1, pp. 37–46, 2019.
[10] Irmayansyah  and  A.  A.  Firdaus,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Penentuan Penerimaan Bantuan Langsung Di DesaCiomas,” J. Ilm. Teknol. - Inf. dan Sains , vol. 8, no. 1, pp. 17–28, 2021.
[11] M. A. Tanjung, P. P, and H. Qurniawan, “Analisa Kelayakan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, p. 217, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.286.
[12] R. Girsang, E. F. Ginting, and M. Hutasuhut, “Penerapan Algoritma C4.5 Pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 4, p. 449, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5727.
[13] R. W. Sinaga, R. Winanjaya, and S. Susianti, “Analisis Data Mining Menentukan Penerima Bantuan Langsung  Tunai  pada  Desa  Pamatang  Purba  dengan  Algoritma  C  4.5,” Brahmana    J.  Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2021, doi: 10.30645/brahmana.v3i1.86.
[14] D. Ardiansyah and W. Walim, “Algoritma c4.5 untuk klasifikasi calon peserta lomba cerdas cermat siswa  smp  dengan  menggunakan  aplikasi  rapid  miner,” J.  Inkofar ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  5–12,  2018, [Online]. Available: https://politeknikmeta.ac.id/meta/ojs/index.php/inkofar/article/view/29/45
[15] S.  W.  Siahaan,  K.  D.  R.  Sianipar,  P.  P.  P.  A.  N.  .  F.  I.  R.H  Zer,  and  D.  Hartama,  “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Meningkatkan Kemampuan Bahasa Inggris Pada Mahasiswa,” Petir , vol. 13, no. 2, pp. 229–239, 2020, doi: 10.33322/petir.v13i2.1029.
[16] A. H. Nasrullah, “Penerapan Metode C4.5 untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 244–250, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.300.244-250.
[17] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017, doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[18] M.  A.  Sembiring,  “Penerapan  Metode  Decision  Tree  Algoritma  C45  Untuk  Memprediksi  Hasil Belajar Mahasiswa Berdasarkan Riwayat Akademik,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 60– 65, 2016.
[19] P. Beras, R. Oleh, J. P. Gultom, and A. Rikki, “Implementasi Data Mining menggunakan Algoritma C-45  pada  Data  Masyarakat  Kecamatan  Garoga  untuk  Menentukan  11  Pola  Implementasi  Data Mining menggunakan Algoritma C-45 pada Data Masyarakat Kecamatan Garoga untuk Menentukan Pola Penerima Beras Raskin ARTICLE INFORMATION A B S T R A K,” vol. 02, no. 01, pp. 11– 19, 2020.
[20] Muhammad  Arif  Rahman,  “Algoritma  C45  Untuk  Menentukan  Mahasiswa  Penerima  Beasiswa (Studi Kasus : Pps Iain Raden Intan Bandar Lampung),” J. Teknol. Inf. Magister Darmajaya , vol. 1, no. 02, pp. 118–128, 2015.