Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.164 Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 211-217 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## APPLICATION OF C4.5 ALGORITHM FOR DETERMINATION OF THE COMMUNITY OF RECIPIENTS OF PROSPEROUS FAMILY CARDS IN THE VILLAGE OF SUKARAMAI BASED ON WEB
Intan Agustina *1 , Juna Eska 2 , Indra Ramadona Harahap 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Royal Kisaran, Indonesia
Email: 1 intangustin2208@gmail.com , 2 dosen.junaeska@gmail.com , 3 ir.harahapma@gmail.com
(Naskah masuk: 14 Februari 2022, Revisi : 27 Februari 2022, diterbitkan: 25 April 2022)

## Abstract
The  Prosperous  Family  Card  (KKS)  is  a  card  given  by  the  Government  in  lieu  of  a  Social  Protection  Card (KPS). This card is a marker of underprivileged communities, people who have KKS will get Rice Assistance and Non-Cash Food Assistance (BPNT) every month. To receive the Prosperous Family Card (KKS), the government has  set  several  criteria.  As  for  how  to  solve  the  criteria  that  have  been  set,  namely  by  utilizing  data  mining techniques. Data mining can also be interpreted as the process of extracting and extracting knowledge in a set of data using the C4.5 Algorithm. The C4.5 algorithm is a method that can be used for decision making that forms into  a  decision  tree  that  can  later  be  used  as  a  basis  for  consideration  in  determining  the  community  of recipients of the Prosperous Family Card (KKS). The purpose of this study is that the C4.5 algorithm can predict the community of recipients of prosperous family cards so that they can be used in determining the community of recipients of prosperous family cards (KKS) in Sukaramai village.
Keywords : Algorithm, Desicision Tree, Mining.

## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PENENTUAN MASYARAKAT PENERIMA KARTU KELUARGA SEJAHTERA PADA DESA SUKARAMAI BERBASIS WEB

## Abstrak
Kartu Keluarga Sejahtera (KKS) adalah kartu yang diberikan Pemerintah sebagai pengganti Kartu Perlindungan Sosial (KPS). Kartu ini sebagai penanda masyarakat yang kurang mampu, Masyarakat yang memiliki KKS akan mendapatkan Bantuan Beras dan Bantuan Pangan Non Tunai  (BPNT) setiap bulannya. Untuk menerima  Kartu Keluarga  Sejahtera  (KKS,  pemerintah  sudah  menetapkan  beberapa  kriterianya.  Adapun  cara  penyelesaian terhadap  kriteria  yang  sudah  ditetapkan  yaitu  dengan  memanfaatkan  teknik  data  mining.  Data  mining  bisa diartikan juga sebagai proses mengekstrak maupun menggali knowledge yang ada pada sekumpulan data dengan menggunakan  Algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5  merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan  yang  membentuk  menjadi  sebuah  pohon  keputusan  yang  nantinya  dapat  digunakan  sebagai  dasar pertimbangan  dalam  penentuan  masyarakat  penerima  Kartu  Keluarga  Sejahtera  (KKS).  Tujuan  penelitian  ini adalah  algoritma  C4.5  dapat  memprediksi  masyarakat  penerima  kartu  keluarga  sejahtera  sehingga  dapat digunakan dalam penentuan masyarakat penerima kartu keluarga sejahtera (KKS) pada desa Sukaramai.
Kata kunci : Algoritma, Mining, Pohon Keputusan.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi telah berkembang sangat pesat dan memberikan pengaruh yang  cukup  besar  diberbagai  aspek  kehidupan  [1]. Teknologi  informasi  dapat  dapat  meningkatkan kinerja  dan  memungkinkan  berbagai  kegiatan  dapat dilaksanakan  dengan  cepat,  tepat  dan  akurat, sehingga  akhirnya  akan  meningkatkan  produktivitas
[2]. Salah satu contoh pemanfaatan teknologi adalah pada  bidang  data  mining.  Data  mining  merupakan proses  penggalian  atau  pemahaman  terhadap  suatu database  yang  belum  diketahui  sebelumnya  dan berguna  untuk  membuat  suatu  keputusan  penting. Dengan  data  mining,  kita  dapat  melakukan pengklasifikasian, memprediksi, memperkirakan dan mendapatkan  informasi  lain  yang  bermanfaat  dari kumpulan data dalam jumlah yang besar. Klasifikasi
itu  sendiri  merupakan  sebuah  metode  yang digunakan  untuk  menyusun  data  secara  sistematis atau  berdasarkan  beberapa  aturan  atau  kaidah  yang sudah  ditentukan.Kemiskinan  merupakan  salah  satu masalah  terbesar  yang  sering  terjadi  pada  hampir seluruh  negara  yang  ada  di  dunia  [3].  Klasifikasi dalam  data  mining  dapat  dilakukan  dengan menggunakan algoritma C4.5.
Algoritma C4.5 merupakan salah satu
algoritma terbaik yang paling efektif. Jika menentukan klasifikasi. klasifikasi yang dibuat akan dibentuk  dalam  sebuah  pohon  keputusan  (decision tree)  yang  diartikan  sebagai  suatu  cara  untuk membagi  sekumpulan  data  menjadi  himpunan- himpunan  yang  lebih  kecil  dengan  menerapkan serangkaian  penggunaan  atau  aturan  keputusan sehingga  apabila  semakin  tinggi  akurasi  nilai  yang didapat  maka  semankin  akurat  pula  algoritma tersebut  untuk  digunakan  [4][5].  Struktur  sebuah pohon  keputusan  seperti  pada  flowchart,  dimana setiap  simpul  internal  (simpul  bukan  daun) melakukan  pengujian  pada  atribut,  masing-masing cabang  merupakan  sekumpulan  hasil,  dan  masing- masing  simpul  daun  (atau  simpul  terminal)  menjadi keputusan  kelas.  Simpul  paling  atas  dalam  pohon adalah simpul akar [6].
Beberapa faktor yang mempengaruhi kemiskinan ini karena adanya kebodohan, kepadatan penduduk,  dan  kurang  tanggapnya  pola  pikir masyarakat dalam menghadapi peluang yang ada [7] [8].Beberapa bantuan yang diberikan oleh Pemerintah  Indonesia  pada  saat  pandemi  Covid-19 dalam  mengatasi  kemiskinan  meliputi  Kartu Prakerja,    kuota  Internet  bagi  para  pelajar,  dan tenaga  pendidik,  Bantuan  Sosial  Tunai  (BST),
Bantuan Beras
Bulog,
Subsidi Listrik, pemberdayaan masyarakat, Kartu Keluarga
Sejahtera (KKS) dan lainnya [9][10].
Kartu  Keluarga  Sejahtera  (KKS)  adalah  kartu yang  diberikan  Pemerintah  sebagai  pengganti  Kartu Perlindungan  Sosial  (KPS).  Kartu  ini  sebagai penanda masyarakat yang kurang mampu, Masyarakat  yang  memiliki  KKS  akan  mendapatkan Bantuan  Beras  dan  Bantuan  Pangan  Non  Tunai (BPNT)  setiap  bulannya  [11].  Bantuan  ini  dapat membantu perekonomian masyarakat dan juga dapat menopang  kebutuhan  sehari-hari.  Desa  Sukaramai adalah  sebuah  desa  yang  berada  di  Kecamatan  Sei Balai Kabupaten Batubara Provinsi Sumatera Utara. Desa  Sukaramai  sendiri  memiliki  480  Kepala Keluarga  dengan  kurang  lebih  1600  jiwa.  Para pegawai  terkadang  kewalahan  dalam  melakukan pendataan  dikarenakan  sedikitnya  pegawai  terutama dalam  hal  melakukan  pengolahan  data,  seperti  data keluarga  yang  ada  tidak  sesuai  dengan  kondisi  di lapangan. Keluarga yang seharusnya layak mendapatkan  bantuan  Kartu  Keluarga  Sejahtera (KKS)  tetapi  terjadinya  kesalahan  pada  pegawai maupun  berkas,  sehingga  rentan  terjadi  pemilihan kriteria secara subjektif sehingga menjadi
ketidakadilan  bagi  masyarakat.  Pendataan  keluarga penerima  Kartu  Keluarga  Sejahtera  (KKS)  pada Desa  Sukaramai  masih  dilakukan  secara  manual sehingga  jika  terdapat  kesalahan  dalam  penulisan data,  maka  data  tersebut  harus  di  ulangi  kembali pendataannya.
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Jaman dan  Astuti  (2018)  yang  berjudul  “Penerapan
Algoritma C4.5 untuk Penentuan Penerima Beasiswa  (Studi  Kasus:  SDN  Karawang  Kulon  III), penelitian  tersebut  berkaitan  dengan  memanfaatkan teknik  data  mining  dengan  algoritma  C4.5  sebagai prediksi  penerima  Beasiswa  di  SDN  Karawang Kulon  III  dan  kriteria  yang  digunakan  ialah pekerjaan  orang  tua,  jumlah  penghasilan  orang  tua, jumlah  tanggungan  orang  tua,  jarak  tempuh, penerima  KIP,  penerima  KPS,  dan  nilai  rata  -  rata raport  [12].  Pada  penelitian,  algoritma  C4.5  dapat dimanfaatkan  untuk  mengatasi  kesalahan  dalam penulisan  data  sehingga  penentuan  masyarakat penerima  Kartu  Keluarga  Sejahtera  (KKS)  pada Desa  Sukaramai  akan  menjadi  lebih  akurat.  Tujuan penelitian ini adalah merancang sebuah sistem untuk menganalisis  data  dalam  penentuan  masyarakat penerima Kartu Keluarga Sejahtera (KKS) pada desa Sukaramai menggunakan Algoritma C4.5.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah metode  penelitian  kuantitatif.  Disebut  metode penelitian  kuantitatif karena  data  yang  digunakan dalam  penelitian  adalah  berupa  angka-angka  dan analisis  menggunakan  statistik.Tahapan  penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut:

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  bertujuan untuk  mencari  dan  memperoleh  informasi  guna mencapai  tujuan  dalam  penelitian.  Pengumpulan data  dapat  dilakukan  dengan  cara  observasi  serta wawancara kepada pihak instansi bidang Tata Usaha yang  fokus  mengelola  data  tentang  penerima  Kartu Keluarga Sejahtera (KKS) pada Kantor Kepala Desa Sukaramai.

## 2.2. Analisis Data
Analisis  data  merupakan  suatu  proses  untuk mengolah  data  serta  mengubah  data  menjadi  suatu informasi yang didapatkan dengan cara mempelajari dan  mengidentJikaikasi  data  yang  diperlukan  pada penelitian ini. Dalam tahap ini peneliti menggunakan teknik  data  mining  untuk  mengolah  data  dengan menerapkan metode algoritma C4.5.

## 2.3. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  merupakan  suatu  kegiatan merancang  dan  menentukan  cara  untuk  mengolah
sistem  informasi  dari  hasil  analisa  sistem,  sehingga bisa  memenuhi  kebutuhan  atas  pengguna  termasuk pada perancangan user interface .

## 2.4. Pembangunan Sistem
Pembangunan  sistem  adalah  tahapan  dalam membangun  sistem  informasi  yang  sesuai  dengan rancangan  sistem  yang  telah  dibuat  dan  nantinya akan  digunakan  oleh  pihak  instansi  dimana  sistem yang  dibuat  berisikan  hasil  masyarakat  yang  layak dan  tidak  layak  menerima  bantuan  Kartu  Keluarga Sejahtera  (KKS)  yang  telah  diproses  menggunakan teknik  data  mining  dengan  menggunakan  algoritma C4.5.

## 2.5. Uji Coba Sistem
Uji  coba  sistem  adalah  pengujian  maupun evaluasi  keunggulan  serta  kelemahan  sistem  yang telah  dibangun  dengan  memastikan  sistem  yang dibuat  sudah  berjalan  sesuai  dengan  apa  yang diharapkan.  Uji  coba  sistem  dilakukan  dengan menggunakan  White  Box  ataupun  Black  Box  dan aplikasi pendukung pengujian data untuk perhitungan menggunakan Rapid Miner .

## 2.6. Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan tahap penerapan  sistem  informasi  yang  telah  dibuat berdasarkan analisis data dan rancangan sistem yang ada.  Implementasi  sistem  ini  berbasis  web  yang tentunya  dapat  dihosting  agar  dapat  diakses  semua orang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perhitungan Algoritma C4.5
Hasil perhitungan nilai gain dan entropy dapat dilihat  pada  Tabel  1.  Algoritma  C4.5  merupakan struktur  pohon  dimana  terdapat  simpul  yang mendeskripsikan atribut-atribut, setiap cabang menggambarkan  hasil  dari  atribut  yang  diuji  dan setiap  daun  menggambarkan  kelas  [13].  Langkah untuk menentukan pohon keputusan dengan menggunakan  algoritma  C4.5  dengan menggunakan data  sampel  sebanyak  120  data.  Nilai gain tertinggi pada  penghasilan  menghasilkan  pohon  keputusan penghasilan dengan kategori tinggi yaitu tidak layak, dikarenakan terdapat entropy yang tidak menghasilkan  nilai  0  maka  perhitungan  node  (node 1.1)  dicari  kembali  sampai  menghasilkan  nilai  0. Decision  tree  dengan  Algorima  C.45  merupakan salah  satu  metode  klasifikasi  yang  menggunakan representasi  struktur  pohon  (tree)  dimana  setiap node merepresentasikan atribut, cabangnya merepresentasikan  nilai  dari  atribut,  dan  daun merepresentasikan kelas. Node yang paling atas dari decision  tree disebut  sebagai  root  [15].  Perhitungan node dapat dilihat pada Tabel 2. Selanjutnya, cabang
kedua  didapatkan  dari  variabel  bangunan  rumah dengan  nilai gain tertinggi.  Perhitungan  node  (node 1.2)  diulangi  kembali  dikarenakan  masih  terdapat nilai  perbandingan.  Perhitungan  node  selanjutnya dapat dilihat pada Tabel 3. Hasil akhir gain tertinggi yaitu  tanggungan  dan  berakhirlah  untuk  mencari nilai  node,  kemudian  terbentuklah  pohon  keputusan yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  dengan  hasil keputusan sebagai berikut.
1) Jika (penghasilan='Rendah') dan (bangunan='Sederhana'),  maka  keputusannya adalah layak. 2) Jika (penghasilan='Rendah') dan (bangunan='Besar') dan (tanggungan='Banyak'),  maka  keputusannya adalah layak. 3) Jika (penghasilan='Rendah') dan (bangunan='Besar') dan (tanggungan='Sedikit'), maka keputusannya adalah  tidak layak 4) Jika (penghasilan='Tinggi'),
maka
keputusannya adalah tidak layak.

## Gambar 1. Pohon Keputusan
Tampilan  pohon  keputusan  dapat  dilihat  pada Gambar  2.  Pohon  keputusan  menunjukkan  hasil perhitungan  data  sampel  dengan  menggunakan algoritma  C4.5.  Tampilan  pohon  keputusan  dapat dilihat  pada  Gambar  5.  Decision  tree  dengan Algoritma  C.45  merupakan  salah  satu  metode klasifikasi  yang  menggunakan  representasi  struktur pohon  (tree)  dimana  setiap  node  merepresentasikan atribut,  cabangnya  merepresentasikan  nilai  dari atribut,  dan  daun  merepresentasikan  kelas.  Node yang  paling  atas  dari  decision  tree  disebut  sebagai root  [15]. Decision  tree mempunyai  3  jenis  node yaitu:
1) Root  node merupakan  node  paling  atas  pada node  ini  tidak  ada  input  dan  bisa  tidak mempunyai  output  atau  mempunyai  output lebih dari satu.
214 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 211-217
2) Internal  node merupakan  node  percabangan pada  node  ini  hanya  terdapat  satu  input  dan mempunyai output minimal dua.
3) Leaf  node atau  terminal  node  merupakan  node akhir  pada  node  ini  hanya  terdapat  satu  input dan tidak mempunyai output.
Decision  tree tergantung  pada  aturan  Jika- maka,  tetapi  tidak  membutuhkan  parameter  dan metrik.  Struktur  sederhana  dan  dapat  ditafsirkan memungkinkan  decision  tree  untuk  memecahkan masalah atribut multi-type. Decision  tree juga dapat mengelola  nilai-nilai  yang  hilang  atau  data  noise. Proses  klasifikasi  pohon  keputusan  algoritma  C4.5 dilakukan dalam beberapa tahapan yaitu :
1) Penginputan data
2) Penentuan atribut sebagai akar.
3) Penentuan perhitungan entropy
4) Perhitungan nilai gain
5) Pemeriksaan apakah nilai  entropy dari anggota node  ada  yang  bernilai  nol.  Jika  ada,  tentukan daun yang terbentuk. Jika seluruh nilai entropy anggota node adalah  nol,  maka  proses  pun berhenti.
6) Jika  ada  anggota node yang  memiliki  nilai entropy lebih besar dari nol, ulangi lagi proses dari  awal  dengan node sebagai  syarat  sampai semua anggota dari node bernilai nol. Pehitungan entropy dapat dilihat pada
persamaan (1).
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖. 𝑙𝑜𝑔 2 . 𝑝𝑖 (1)
S  merupakan  himpunan  kasus,  n    merupakan, Jumlah  partisi  S,  dan pi merupakan  Proporsi  Si terhadap  S.  Perhitungan  nilai Gain dapat  dilakukan menggunakan persamaan (2).
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴 = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) (2)
S  merupakan  himpunan  kasus,  A  merupakan Atribut,  n  merupakan  jumlah  partisi  atribut  A,  |Si| merupakan  proporsi  Si  terhadap  S,  dan  |S| merupakan jumlah kasus dalam S.
Gambar 2. Tampilan Pohon Keputusan
Tabel 1. Perhitungan nilai gain dan entropy node 1.1 Total Jumlah Layak Tidak Layak Entrophy Gain 120 60 60 1 Penghasilan 0.609986547 Rendah 72 60 12 0.650022422 Tinggi 48 0 48 0 S.K.Rumah 0 Milik Sendiri 120 60 60 1 Sewa 0 0 0 0 Bangunan Rumah 0.096979511 Semi Permanen 102 60 44 0.973566751 Permanen 18 2 16 0.503258335 S.A.Minum 0 Air Hujan 120 60 60 1 Air PDAM 0 0 0 0 Tanggungan 0.22067069 Sedikit 83 46 37 0.991501787 Banyak 37 35 2 0.303374836 Tabel 2 Perhitungan node 1.1 NODE 1.1 Jumlah Layak Tidak Layak Entrophy Gain Penghasilan Rendah 72 60 12 0.650022422 S.K.Rumah 0 Milik Sendiri 72 60 12 0.650022422 Sewa 0 0 0 0 Bangunan Rumah 0.534974937 Semi Permanen 46 46 0 0 Permanen 14 2 12 0.591672779 S.A.Minum 0 Air Hujan 72 60 12 0.650022422
Air PDAM 0 0 0 0 Tanggungan 0.199141441 Sedikit 35 23 12 0.927526588 Banyak 37 37 0 0 Tabel 3 Perhitungan node 1.2 NODE 1.2 Jumlah Layak Tidak Layak Entrophy Gain Bangunan Rumah Permanen 14 2 12 0.591672779 S.K.Rumah 0 Milik Sendiri 14 2 12 0.591672779 Sewa 0 0 0 0 S.A.Minum 0 Air Hujan 14 2 12 0.591672779 Air PDAM 0 0 0 0 Tanggungan 0.591672779 Sedikit 12 0 12 0 Banyak 14 2 0 0

## 3.2. Implementasi Antar Muka
Implementasi antar muka suatu sistem ditentukan  pada  tahap  perancangan  sistem.  Oleh karena  itu  mengetahui  terlebih  dahulu  bagian antarmuka untuk memperlihatkan rancangan antarmuka  sistem  yang  lebih  baik.  Pada  penerapan algoritma C4.5 untuk penentuan masyarakat penerima  kartu  keluarga  sejahtera  pada  desa sukaramai  berbasis  web  dibuatlah  implementasi antar  muka  pada  admin.  Tampilan  halaman  awal web dapat dilihat pada Gambar 2.

## 3.3. Tampilan Login Admin
Form login admin hanya dapat diisi oleh admin yang  akan  mengelola  data  mengenai  klasifikasi pemilihan  kartu  keluarga  sejahtera  dan  data  admin lainnya.  Pada  form  login  admin,  admin  diminta untuk  mengisi  username  dan  password.  Lalu menekan  tombol  login  untuk  masuk  ke  halaman admin.  Tampilan  login  admin  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Login Admin
Gambar 2. Halaman Awal

## 3.4. Tampilan Data Sampel
Tampilan data sampel berisi layanan menginputkan  data  dan  mengupload  file  dengan format excel dapat  dilakukan  dengan  menekan tombol upload file dan juga dapat menghapus semua data  yang  telah  diinputkan  dengan  menekan  tombol delete  all  data  lath .  Tampilan  data  sampel  dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan Data Sampel

## 3.5. Tampilan Proses Mining
Data  mining  mempunyai  hakikat  sebagai disiplin  ilmu  dengan  tujuan  utamanya  yaitu menemukan, menggali, maupun menambang
pengetahuan dari  data atau  informasi  yang dimiliki [14].  Tampilan  proses  mining  dapat  dilihat  pada Gambar  5.  Pada  tampilan  proses  mining,  admin dapat  melihat  data  sampel  yang  telah  diproses dengan menggunakan Algoritma C4.5. Tampilan ini menjelaskan  seluruh  proses  perhitungan  dengan Algoritma  C4.5.  Tampilan  proses  mining  dapat dilihat pada Gambar 5.
Data  mining  adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam data  berukuran  besar.  Keluaran  data  mining  dapat digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan di masa depan [12]. Data mining bisa diartikan juga sebagai  proses  mengekstrak  maupun  menggali knowledge  yang  ada  pada  sekumpulan  data.  Proses di  dalam  data  mining  menerapkan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  juga  machine learning  guna mengekstrak serta mengidentJikaikasi informasi  yang  bermanfaat  terkait  pengetahuan  dari database yang besar [13].
Data  mining  mempunyai  hakikat  sebagai disiplin  ilmu  dengan  tujuan  utamanya  yaitu menemukan, menggali, maupun menambang pengetahuan  dari  data  atau  informasi  yang  dimiliki [14].  Proses data  mining  knowledge  discovery  in database (KDD)  dan  data  mining  sering  digunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian informasi tersembunyi dalam suatu basis data  besar.  Sebenarnya  kedua  istilah  tersebut memiliki konsep yang berbeda, tetapi berkaitan satu dengan  yang  lainnya,  dan  salah  satu  tahapan  dalam keseluruhan  proses  KDD  adalah  data  mining  [15]. Proses  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini. Proses KDD secara  garis  besar  terdiri  dari data  selection,  pre- processing  (cleaning),  transformationnn  coding, data  mining, dan interpretasi  (evaluasi).  Pemilihan (seleksi)  data  dari  sekumpulan  data  operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) dimulai.  Data  hasil  seleksi  yang  akan  digunakan untuk  proses  data  mining,  disimpan  dalam  suatu berkas terpisah dari basis data operasional.
Sebelum proses data mining dapat
dilaksanakan,  perlu  dilakukan  proses cleaning pada data  yang  menjadi  fokus Knowledge  Discovery  in Database (KDD). Proses cleaning mencakup  antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang tidak  akurat,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada  data, seperti  kesalahan  cetak  juga  dilakukan  proses enrichment,  yaitu  proses  "memperkaya"  data  yang sudah  ada  dengan  data  atau  informasi  lain  yang relevan  dan  diperlukan  untuk Knowledge  Discovery in  Database (KDD). Transformation  coding adalah proses  transformasi  pada  data  yang  telah  dipilih, sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk  proses  data mining.
Data  mining  merupakan  proses  mencari  pola atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan
menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu.  Pola informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  data  minig perlu  ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah dimengerti
Gambar 5. Tampilan Proses Mining

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dalam  penelitian ini  yaitu  bahwa  algoritma  C4.5  dapat  memprediksi masyarakat  penerima  kartu  keluarga  sejahtera sehingga dapat digunakan dalam penentuan masyarakat penerima kartu keluarga sejahtera (KKS) pada desa Sukaramai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pujian, N. H. dan Sulindiwaty, “Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Transaksi Penjualan Menggunakan  Algoritma  Apriori,”  vol.  11, no. 2, pp. 46–50, 2019.
[2] B.  Bondy,  U.  Klages,  F.  Müller-Spahn,  and C.  Hock,  “Cytosolic  free  [Ca2+]  in mononuclear  blood  cells  from  demented patients  and  healthy  controls,” Eur.  Arch. Psychiatry  Clin.  Neurosci. ,  vol.  243,  no.  5, pp. 224–228, 1994, doi: 10.1007/BF02191578. [3] A.  Anggleni,  “Implementasi  Kebijakan Program  Kartu  Keluarga  Sejahtera  (KKS  ) dalam Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat Miskin di Kelurahan Sekip Jaya Kecamatan  Kemuning  Kota  Palembang,”  J. PPS UNISTI, vol. 1, no. 1, pp. 24–39, 2018, doi: 10.48093/jiask.v1i1.3.
[4] G.  Lukhayu  Pritalia,  “Penerapan  Algoritma C4.5  untuk  Penentuan  Ketersediaan  Barang E-commerce,” Indones.  J.  Inf.  Syst. ,  vol.  1,
no. 1, pp. 47–56, 2018, doi: 10.24002/ijis.v1i1.1727.. [5]
D.  Yani  dan  H.  Tanjung,  “Optimalisasi Algoritma  C4.5  untuk  Prediksi  Kerusakan Mesin  ATM  Optimization  of  the  C4.5
Algorithm  for  Predicting  ATM  Machine Damage,” 12.  InfoSys  J. ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 12–21, 2021.
[6] R.  Winanjaya,  F.  Amir,  dan  R.  Doni,
“Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi  Penerimaan  Peserta  Didik Baru  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Pros.
Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no. September,
p. 1, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.1.
[7] H.  Harlik,  Amir,  “Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Kemiskinan dan Pengangguran  di  Kota  Jambi  Harlik,  Amri Amir,  Hardiani  Program  Magister  Ilmu
Ekonomi Fak. Ekonomi Universitas Jambi,”
J.  Perspekt.  Pembiayaan  dan  Pembang. Drh. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  109–120,  2013, [Online]. Available: https://online- journal.unja.ac.id/JES/article/view/1500.
[8] Zuhdiyaty,  N.  dan  Kaluge,  D.  Analisis Faktor  -  Faktor  Yang  Mempengaruhi Kemiskinan  Di  Indonesia  Selama  Lima Tahun  Terakhir. J.  Ilm.  Bisnis  dan  Ekon.
Asia . 2018; Vol. 11, No. 2: 27–31.
[9] A. Aneta, “Implementasi Kebijakan Program Penanggulangan Kemiskinan Perkotaan
(P2KP)  Di  Kota  Gorontalo,”  J.  Ilm.  Ilmu
Adm. Publik. 2012; vol. 1, No. 1: 54-65.
[10] H.  M.  Armoyu,  “Pemberdayaan  Pendidikan
Islam Sebagai Upaya Pengentasan Kemiskinan,” Cendekia J. Kependidikan dan Kemasyarakatan ,  vol.  11,  no.  2,  p.  233, 2013, doi: 10.21154/cendekia.v11i2.278.
[11] M.  A.  Suhendra,  D.  Ispriyanti,  and  S. Sudarno,  “Ketepatan  Klasifikasi  Pemberian Kartu Keluarga Sejahtera Di Kota Semarang
Menggunakan  Metode  Regresi  Logistik
Biner Dan Metode Chaid,” J. Gaussian , vol.
9, no. 1, pp. 64–74, 2020, doi:
10.14710/j.gauss.v9i1.27524.
[12] Jaman, J. H.  dan Astuti, N. I. P.  Melakukan observasi  ke  tempat  yang  akan  di  teliti  ( SDN  Karawang  Kulon. Techno  Xplore .
2018; Vol. 3, No. 1: 25–29..
[13] R.  Nofitri  and  J.  Eska,  “Implementasi  Data Mining Klasifikasi C4.5 Dalam Menentukan Kelayakan  Pengambilan  Kredit,”  Semin. Nas. R., vol. 9986, no. September, pp. 307– 310, 2018.
[14] A. Nur Khormarudin, “Teknik Data Mining: Algoritma  K-Means  Clustering,” J.  Ilmu Komput. , pp. 1–12, 2016, [Online]. Available:
https://ilmukomputer.org/category/dataminin
g/..
[15] 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.