## PERANCANGAN DATA WAREHOUSE DAN  PENERAPAN ALGORITMA ID3 PADA ANALISA POTENSI DAN HAMBATAN PERKEMBANGAN DESA BERDASARKAN POLA HIDUP MASYARAKAT

## Sehman 1
Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Maarif Hasyim Latif, Sidoarjo, Indonesia Jl. Raya Ngelom Megare No.30, Ngelom, Taman, Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur 085265238725/  61257 sehman@dosen.umaha.ac.id

## ABSTRACT
The lack of understanding of the importance of data will result in a large impact loss because with the existence of an important sense of the data, an agency either private or public company will easily make decisions. A data warehouse is an option that must  be considered for the village in  processing  and storing  large classified data such as data from a village. In addition to the application of the research data  warehouse, it also uses the ID3 algorithm  which  is  useful  as  a  theory  to  analyze  the  potentials  and  obstacles  that  affect  the  development  of  a village  based  on  the  data  of  the  lifestyle  of  the  local  community.  Data  on  population,  education,  health, conditions  of  infrastructure,  village  finance,  village  assets,  community  organizations,  community  economic activities  and  daily  activities  of  the  village  community  will  be  extracted  and  stored  by  building  a  data warehouse, data is sought from data warehouse which will be used as dataset pattern community life so that it is easily  analyzed  and  can  be  used  as  training  data  to  make  decisions  by  applying  the  ID3  algorithm.  The  ID3 algorithm  that  has  been  applied  to  the  community  lifestyle  dataset  will  produce  a  rule  that  has  an  influential potential class, and the potential to hamper village development. The accuracy of  the system to be made has a hypothesis  of  95%.  because  the  rule  generated  by  id3  will  be  compared  with  the  rule  collected  based  on respondents from the previous data, which is data on urban residents who have advanced..
Keywords: Data, Village, Id3, Pattern, Rule, Warehouse

## 1. PENDAHULUAN
Peraturan Undang-Undang 6 Tahun 2014 tentang Desa mengamanatkan pemerintah daerah wajib mengembangkan sistem  informasi  desa  dan  pembangunan  kawasan perdesaan. Ditambah lagi dengan makin besarnya dana yang masuk ke desa,  sekitar Rp100 triliun untuk > 74.000  desa tiap  tahun.  Dengan  demikian  setiap  desa  harus  sudah memiliki  tata  kelola  data  dan  informasi  yang  lebih  baik dengan memanfaatkan keuntungan dari teknologi informasi, dalam  rangka  melakukan  perencanaan,  akuntabilitas, transparansi,  dan  pelayanan  publik  oleh  pemerintah  desa. Sistem  pengolaan  data  yang  yang  dapat  dimanfaatkan adalah data warehouse.
Data  warehouse  adalah  suatu  paradigma  baru dilingkungan  pengambilan  keputusan  strategi.  data warehouse  bukan  suatu  produk  tetapi  suatu  lingkungan dimana user dapat menemukan informasi strategi .
Selama  ini  data  yang  berada  di  desa  hanyalah sebatas data administrasi seperti keuangan dan kepengurusan  surat  –surat,  sedangkan  data  pendidikan, kesehatan,  kondisi,  sarana,  prasarana  dasar,  kemiskinan pembangunan, perencanaan, aset desa, organisasi kemasyarakatan dan  Kegiatan  ekonomi  masyarakat seperti petani, peternak, pedagang tidak begitu diperhatikan hal ini terlihat  dengan  tidak  adanya  data  yang  akurat  yang tersimpan pada kantor kepala desa. Disamping permasalahan pengambilan keputusan yang diterapkan oleh
pemerintahan desa dilakukan hanya dengan rapat perangkat desa dengan tidak adanya sistem pendukung keputusan berdasarkan data yang akurat sehingga akan mempengaruhi kurang tepatnya keputusan tersebut.
Dengan  penerapan  Data  Warehouse  pada  data penduduk  Desa  yang  memiliki  beraneka  ragam  dimensi tersebut akan terjaga dan tersimpan disuatu sistem aplikasi. Berdasakan data warehouse akan ditemukan pula pola hidup masyarakat  yang  terlihat  dari  kegiatan  sehari-hari  dan dimana  pola  hidup  masyarakat  tersebut  memiliki  potensi yang mempengaruhi perkembangan desa. Perancangan data warehouse  dan  penerapan  algoritma  ID3  akan  menggali data  kemudian  mencari  pola  yang  akan  dijadikan  dataset agar  dapat  diolah  sehingga  mengahasilkan  berupa  data potensi  dan  hambatan  yang  dapat  mempengaruhi perkembangan  desa  berdasarkan  cara  atau  pola  hidup masyarakat setempat.
Hasil  Penelitian  Arief  Dwi  Hartadi;  Oktalia  Juwita, 2012.  perancangan  data  warehouse  dan  penerapan  teknik clustering spatial pada wesel: studi kasus pt xxx. Penelitian ini  bertujuan untuk  mengembangkan Data warehouse  bagi PT XXX. Data warehouse ini bisa menampilkan informasi yang  berguna  bagi  perusahaan,  tanpa  mengganggu  sistem operasional.  Data  warehouse  dikembangkan  dengan menggunakan  Oracle  11g.  Selain  itu,  penelitian  juga bertujuan  untuk  menggali  informasi  dan  pengetahuan dengan  basis  data  spasial.  Penggalian  data  ini  dilakukan menggunakan  aplikasi  WEKA  dengan  membandingkan
algoritma  clustering  DBSCAN,  K-Means,  dan  EM. Penggalian  informasi  dari  data  spasial  ini  mampu menghasilkan  peta  wilayah  yang  menunjukkan  tingkat penjualan  produk-produk  PT  XXX,  sehingga  perusahaan dapat  lebih  fokus  dalam  memasarkan  produk  yang dipercaya  lebih  unggul  di  suatu  wilayah  tertentu.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  Data  warehouse  yang dikembangkan sudah berhasil menampilkan yang diperlukan  oleh  manajemen  yaitu  pada  jumlah  stok  ritel, nilai penjualan ritel, dan nilai penerimaan wesel.
Hail  Pnelitian  Halim  Agung,  2017.  Implementasi  Star scheme  dalam  perangan  aplikasi  data  warehouse administrasi  desa  wisata  Kuningan.  Pada  penelitian  ini didapatkan 46 tabel pada database dan 6  skema star untuk tabel fakta yaitu skema penduduk, skema pekerjaan, skema pendidikan, skema pengusaha, skema peternakan dan skema prekonomian  yang  dibangun  dari  beberapa  tabel  dimensi. Tujuan dari  aplikasi  ini adalah  menganalisis dan  membuat data  warehouse  aplikasi  database  untuk  memudahkan pembuatan aplikasi administrasi didesa wisata cibuntu lebih teratur.  Hasil  aplikasi  ini  berguna  untuk  operasi  dalam admininistrasi  desa  ,dewa  desa  untuk  mengolah  data  yang ada dan mencetak laporan.
Jauhari Maulani,  2016 tentang “klasifikasi  kesejahtraan rumah  tangga  dengan  pepenerapan  algoritma  decision tree seleksi atribut genetik algoritma”. Penelitian ini menerapkan algoritma Decision Tree C4.5 dengan Selekssi Atribut GA (Genetik  Algoritma)  untuk  klasifikasi  status  kesejahtraan rumah  tangga.  pada  data  kemiskinan  dalam  menentukan status kesejahteraan rumah tangga miskin kedalam 2 (dua) kategori  RTS  (Rumah  Tangga  Sasaran)  yaitu    RTSM (Rumah  Tangga  Sangat  Miskin/Fakir  Miskin)  dan  RTM (Rumah Tangga Miskin). Setelah dilakukan pengujian yaitu algoritma C4.5 sendiri sudah memiliki akurasi yang cukup baik  yaitu  sebesar  82.08  %  dengan  proses  seleksi  attribut oleh  algoritma  genetika,  model  yang  terbentuk  dapat ditingkatkan lagi menjadi 82.98% dalam mengklasifikasikan  status  kesejahteraan  rumah  tangga miskin  kedalam  2  (dua)  kategori  RTS  (Rumah  Tangga Sasaran) yaitu  RTSM (Rumah Tangga Sangat Miskin/Fakir Miskin) dan RTM (Rumah Tangga Miskin).
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  maka  dapat dirumuskan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  :  1) Bagaimana  membuat  data  warehouse  dengan  data pendudukan,  pendidikan,  kesehatan,  Kondisi  sarana  dan prasarana dasar, Kemiskinan dan kerentanan, Pembangunan Perencanaan,  Keuangan  desa,  Aset  desa,  Organisasi kemasyarakatan  dan  Kegiatan  ekonomi  masyarakat?  2) Bagaimana  dalam  menentukan  variabel  pola  hidup masyarakat dengan menyeleksi dari data warehouse dataset? 3) Bagaimana membangun sistem  untuk   mengidentifikasi pola prilaku masyarakat yang sangat berpengaruh terhadap perkembangan  desa?  4)  Bagaimana  membangun  sistem dengan  merancang  data  warehouse  dan  menerapkan algoritma  ID3  pada  pola  hidup  masyrakat  untuk menemukan  rule  yang  paling  berpengaruh  terhadap perkembangan desa  ? 5) Bagaimana mengolah dan menguji sistem  yang  telah  dibuat  sehingga  menghasilkan  akurasi yang baik?
Adapun    tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  :  1)  Sistem mampu  menganalisa potensi dan  hambatan perkembangan desa  maka  diharapkan    desa  gunung  kembar  dapat  lebih berkembang..  2).  Menerapkan  teknologi  informasi  pada desa  gunung  kembar  yang  hingga  saat  ini  belum  pernah disentuh oleh penelitian pada bidang terkait.
Sedangkan  manfaat  dalam  penelitian  ini  adalah  :  1)  Hasil penelitian  ini  dapat  mempermudah  pemerintah  desa  untuk lebih mengalokasikan dana kepada masyarakat dikarenakan adanya  sistem  yang  dapat  memberikan  gambaran  pola masyarakat  yang  memiliki  potensi  dalam  perkembangan desa.  2)  Hasil  penelitian  ini  dapat  mempermudah pemerintah  desa  untuk  lebih  waspada  dan  meminimalisir pola  hidup  masyarakat  dikarenakan  adanya  sistem  yang dapat  memberikan  gambaran  pola  masyarakat  yang memiliki hambatan dalam perkembangan desa. 3) Manfaat dari    penelitian    juga  dapat  membantu  masyarakat  desa gunung kembar untuk  lebih  memonitoring kebijakan  yang diambil  oleh  pemerintah  desa.  4)  Mudahnya  pemrintah dalam  mengakses  dan  menganalisa  data  dengan  adanya datawarehouse dan sistem yang terkomputerisai.

## 2. METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dengan  mengumpulkan  informasi  aktual  secara  rinci  yang melukiskan gejala yang ada, mengindetifikasi masalah atau memeriksa  kondisi  dan  praktek-praktek  yang  berlaku, membuat  perbandingan  atau  evaluasi  dan  menetukan  apa yang dilakukan orang lain dalam menghadapi masalah yang sama  dan  belajar  dari  pengalaman  mereka  untuk menetapkan rencana dan keputusan pada waktu yang akan datang. Peneliti juga melukiskan secara sistematis fakta atau karakteristik  populasi  tertentu  atau  bidang  tertentu  yang menyangkut pada obyek dan subyek penelitian, dalam  hal ini  bidang  secara  aktual  dan  cermat.  Metode  ini  menitik beratkan pada observasi dan suasana alamiah.

## 1) Pembuatan Data Warehouse dan Penerapan ID3
Adapun  tahapan  dalam  pembuatan  data  Warehouse Desa Gunung Kembar ditunjukkan pada Gambar  1.

## Gambar 1.Tahapan pembuatan data warehouse
Design data warehouse di bagi menjadi 2 bagian yaitu perancangan logika dan perancangan fisik. a. Perancangan Logika
1. Mengumpulkan data pendudukan, pendidikan, kesehatan,  Kondisi  sarana  dan  prasarana  dasar,
Kemiskinan dan kerentanan, Pembangunan
Perencanaan,  Keuangan  desa,  Aset  desa,  Organisasi
kemasyarakatan dan Kegiatan ekonomi masyarakat, dan pola hidup masyarakat.  Sumber  data  bersal  dari banyak  sumber  seperti  dari  hasil  observasi,  angket, dokemen, dan file yang tersimpan pada komputer kantor desa.
2. Mendefinisikan masing-masing atribute
3. Membuat relasi
b.  Perancangan Fisik
1. Merubah  dari  logical  design  menjadi  objek-objek database
2. Tablespace, Table,  integrity constraint dan aturan  yang diaggap perlu.
2) Extraction, Transformation and Loading (ETL)
Adalah  proses  pengekstrakan  data  dari  sumber  data yang kemudian dimasukkan ke dalam data warehouse dan dilakukan  secara  periodik  untuk  kebutuhan  bisnis  dengan analisa data yang akurat. Tahapan ETL pengekstrakan data dari sumber data yang kemudian dimasukkan ke dalam data warehouse.  Menggunakan  Data Transformation  Service (DTS) dari MS SQL Server.

## 3) Creat Dimensi
Dimension adalah sebuah struktur yang terbentuk dari satu atau lebih hirarki yang mengkategorisasi data. Dimensi terbentuk  dari  satu  atau  lebih  tabel.  Setiap  kolomnya merepresentasikan  level  pada  hierarchy.  Adapun  alur pembuatan  dimensi  adalah  menentukan  nama  dimensi, memilih  skema,  memilih  tipe  dimensi,  memilih  tabel, memilih level, menentukan hirarki dan menentikan relasi.

## 4) Membuat Cube.
Adalah  representasi  kumpulan  data  dalam  multi- dimensi dalam penelitian ini menggunakan skema star. View and Analize DATA
Data sudah siap berada pada data warehouse dan siap untuk dijadikan data dalam pengambilan keputusan.
Berdasarkan  dari  pemaparan  diatas  maka  dibuat diagram  pembangunan  data  warehouse  dan  penerapan algoritma id3 seperti yagn ditunjukan pada gambar 2.

## Gambar 2. Pembangunan data warehouse dan id3
Gambar  2  terlihat  bahwa  setelah  data  warehouse selesai  dibangun  maka  akan  diterapkan  algoritma  ID3 sebagai  analisa  data  untuk  pengambilan  keputusan  dengan cara merubah ekstensi data menjadi .arff. Data arrf ini berisi data pola kehidupan masyarakat yang telah dipilh pada data warehouse  kemudian  data  tersebut  akan  dijadikan  sebagai
data  training  untuk    kemudian  dihitung  dengan  algoritma ID3  sehingga  menemukan  rule  baru  yaitu  potensi  dan hambatan yang mempengaruhi perkembangan desa.
Setelah  data  fakta  ditetapkan  maka  akan  dicari  data dimensi dan akan diimplementasikan dengan menggunakan Star Schema (skema bintang) seperti yang ditunjukkan pada beberapa gambar dibawah ini.

## Gambar 3.  Penduduk
Model yang digambarkan pada pemodelan data warehouse seperti  yang  ditunjukkan  pada    Gambar  3  merupakan gambaran  dari  kejadian  nyata  tentang  penduduk  desa gunung  kembar  seperti  kepemilikan  nik,  nama,wilayah, jenis  kelamin,  tempat  tanggal  lahir,  agama,  pekerjaan  dan usia.

## Gambar 4. perekonomian
Model yang digambarkan pada pemodelan data warehouse seperti  yang  ditunjukkan  pada    Gambar  4  merupakan gambaran  dari  kejadian  nyata  tentang  penduduk  desa gunung  kembar  seperti  kepemilikan  asset  ekonomi,  tahun dan wilayah.

## Gambar 5. Kegiatan
Model  yang  digambarkan  pada  pemodelan  data warehouse  seperti  yang  ditunjukkan  pada    Gambar  5 merupakan gambaran dari kejadian nyata tentang pekerjaan desa gunung kembar seperti pekerajaan, tahun dan wilayah.

## Gambar 6. Pekerjaan
Model yang digambarkan pada pemodelan data warehouse seperti  yang  ditunjukkan  pada    Gambar  6  merupakan gambaran  dari  kejadian  nyata  tentang  pekerjaan  desa gunung kembar seperti pekerajaan, tahun dan wilayah.

## Gambar 7. Tabel Fakta Pendidikan
Model  yang  digambarkan  pada  pemodelan  data warehouse  seperti  yang  ditunjukkan  pada    Gambar  7 merupakan  gambaran  dari  kejadian  nyata  tentang pendidikan  didesa  gunung  kembar  seperti  jenjang pendidikan, tahun, dan wilayah.

## Gambar 8.  Jenis Usaha
Model yang digambarkan pada pemodelan data warehouse seperti  yang  ditunjukkan  pada    Gambar  8  merupakan gambaran  dari  kejadian  nyata  tentang  jenis  usaha  desa gunung  kembar  seperti  kepemilikan  usaha,  tahun  dan wilayah.

## 5) Desain Sistem
Pada  sistem  yang  diusulkan  bahwa  seorang  admin bertugas  untuk  memasukkan  atau  membuat  data  ke  data warehouse  sedangkan  manajemen  desa  bertugas  sebagai penganalisa  dalam  pengambilan  keputusan.  Adapuna  fitur yang akan disediakan dalam sistem  yang diusulkan adalah fitur  ambil  dataset,  jumlah  instances,  training  set,  training dan  testing,  panel  tes  dan  fitur  untuk  data  warehouse  itu sendiri hanya memuat data fakta, data dimensi dan laporan yang disimpan menjadi satu yaitu data warehouse.

## Gambar 9.  Usecase Diagram System
Pada  activity  diagram  tersebut  digambarkan  alur  sistem/ prose dari sistem yang akan berjalankan berdasarkan fungsi dari fitu masing-masing yaitu sebagai contoh fitur penerapan Algoritma  Id3.  Sistem  menampilkan  user  interface  design dengan  tampilan  pilihan  menu  kemudian  user  memilih menu menambahkan dataset kemudia sistem mengeksekusi perintah tersebut dengan  menampilkan  lokasi dataset  yang berextensi.arff  dan  user  memilih  dataset  pola  hidup masyarakat,  selanjutnya  sistem  akan  menampilkan  jumlah instace dari dataset tersebut. Namun user juga bias merubah jumlah  instaces  dari  dataset  yang  ingin  dijadikan  data training dengan cara klik fitur training set maka sistem akan menampilkan  pilihan  berapa  berapa  porsen(%)  jumlah dataset yang ingin dijadikan data training. Setelah pemilihan instaces  selesai  langkah  selanjutnya  adalah  menerapkan
algoritma  ID3  dengan  klik  button  Algoritma  ID3  maka sistem akan menampilkan hasil berupa Rule.
Gambar 10. Diagram activity  analis algoritma id3

## 3. PEMBAHASAN
Proses  penyimpanan  data  yang  bessar  akan dmenggunakan  pentaho  yaitu  perangkat  lunak  bisnis inteligent  yang  berjalan  di  platform  Java  dan  mampu membangun  Data  Warehouse.  Seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 10.

## Gambar 10. Pentaho
Dalam  proses  pengambilan  data  dari  penduduk  desa setempat  mengggunakan  proses  angket  dan  observasi kemudian data tersebut disimpan  menggunakan  file csv di microsft excel kemudian diupload ke library weka sehingga extensi  berubah  menjadi  Arrf  setelah  itu  lalu  diupload  ke program  yang  telah  dibuat  menggunakan  netbean.  Setelah proses menggunakn netbean seleasai maka akan ditemukan potensi  dari  penduduk  yang  dapat  menghambat  atau menunjang  kemajuan  dari  desa  tersebut.  Adapun  proses yang  dihasilkan  id3  dijelaskan  sebagai  beriku.  Adapun  uji coba yang dilakukan ialah 1.  Pembagian Data set Dataset  akan  dibagi  menjadi  2  subset  yaitu data training, dan  data  testing  Dataset  original  dengan    jumlah    23.814 dengan  record  2.646 dan 9 field 2.  Training Set
Dari dataset original tersebut akan diambil 80% untuk  data training  dengan  jumlah instances 2.116, data testing 20% dengan jumlah 529 instances. fungsi  dilakukannya training data  ialah  untuk  membentuk  model  dan  melakukan pelatihan terhadap data tersebut kemudian dari data training
akan diuji model dengan  mengunakan data testing. Seperti yang ditunjukan pada gambar 11.

## Gambar 11. Hasil Testing dan Training
Dari  Gambar  11  tersebut  ditunjukan  bahwa  dari 80%  memiliki  jumlah  2116  instance  namun  setelah dilakukan  proses  training  dengan  menggunkan  algoritma id3  maka  ditemukan  1.823  klasifikasi  kebenaran  instances dengan  akurasi  86,  1531  %  dan  kesalahan      klasifikasai instancse   berjumlah 293 instances dengan akurasi 13.8469 %.  Dari  hasil      proses      yang      telah      dilakukan      dapat disimpulkan  hasil  dari  training  tes  cukup  baik  dan kemudian   dilakukan   percobaan   pada tahap data testing. Tree  yang  dihasilkan  pada  dataset  proses  pembelajaaran dengan    training    data    80    %  Pada  prediksi  nilai  cukup diketahui bahwa pendidikan merupakan node awal dengan demikian  dapat  dipastikan  bahwa  nilai  entropy  tertinggi pada prediksi nilai baik ialah pendidikan dan gain tertinggi ialah  pekerjaan.  dari  hasil  tree  yang  ditampilkan  akan menghasilkan  rule  klasifikasi.  Adapun  akurasi  yang dihasilkan  dari  tree  berdasarkan  nilai  prediksi  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1.Akurasi
Dari  tabel  1  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil akurasi rata rata ialah 78% dan  membuktikan  cukup baik.

## K-FOLD/CROSS–VALIDATION
K-Fold/Cross–Validation  berguna  untuk  menghindari overlapping  pada  data  testing  dalam  tahapan  ini memiliki  2  proses  yaitu:  membagi  data  menjadi  K- subset  yang  berukuran  sama  dan  menggunakan  setiap k  -  subset  untuk  data testing  dan  sisanya  sebagai  data training.  Cross  Validation  Method    fold  =  5    dengan
Data training Data testing Akurasi Baik 80% 20% 79.46 % Cukup 80% 20% 76.24 % Sangat baik 80% 20% 76.64 % Sangat Baik Baik, cukup, 80% 20% 79.06 %
penjelasan berikut: data terdiri dari 2.646 instances/record dibagi ke dalam 6 blok dengan jumlah instance yang sama yaitu: blok : a, b, c, d dan e, masing-masing terdiri dari 20 instances kualitas  kombinasi  parameter  tertentu  diuji  dengan cara tahapan:
step 1: training memakai a,b,c,d,f   testing memakai e akurasi a.
step 2: training memakai a,b,c,e ,f testing  memakai d akurasi b step 3: training memakai a,b, d,e,f  testing memakai c akurasi  c step 4: training memakai  a, c,d,e ,f testing memakai b akurasi d step 5: training memakai b,c,d,e,f   testing memakai a akurasi e step 6: training memakai  b, c, d, e, f esting  memakai f.  akurasi  f  rata-rata  akurasi:  (a+b+c+d+e+f)/6 mencerminkan  kualitas  parameter  yang  dipilih mengubah parameter model, dan mengulangi dari no.2 sampai  dicapai akurasi yang diinginkan.

## Gambar 12. Proses algoritma id3 di weka
Adapun  dari  proses  yang  dihasilkan  oleh  weka ialah  correctly classified    instances  2118  dengan akurasi  80.0454  %,  incorrectly  Classified  instances 508 dan akurasi 19.1988 %,  kappa  statistic  0.7872, mean  absolute error 0.0383, root mean squared error 0.1513,  relative  absolute  error    23.3653  %,  root relative  squared  error  52.8366  %,  unclassified instances    20    0.7559    %,   total  Number  of  instances 2646.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasilpenelitian    maka  Jumlah data training dan testing yang digunakan mempengaruhi   nilai   akurasi pada setiap percobaan. Metode decision tree dapat melakukan klasifikasi  jika
dataset  bebas  dari  angguan/noise  dan  tahapan  yang membutuhkan  waktu  lama  ialah  fase  preprocessing. Berdasarkan  uji  coba  80%  untuk  training  set    dan 20%    untuk    testing    set  dengan  perhitungan  ID3 menghasilkan  akurasi  80%.    Pendidikan  merupakan atribut  yang  memiliki  nilai  entropy  tertinggi  dengan demikian  Variable  yang  paling  berpengaruh  terhadap potensi  kemajuan  desa  adalah  pendidikan  sedangkan yang  paling  menghambat  ialah  status  pekerjaan  dari warga desa setempat.

## PUSTAKA
Arief  dwi  hartadi;  oktalia  juwita.(2012).  perancangan data warehouse dan penerapan teknik clustering spatial pada wesel. ComTech 199- 212.
Anuja  priyama,  abhijeeta,  rahul  guptaa,  anju  ratheeb, and  saurabh  srivastavab.  (2013).comparative analysis    of  decision  tree  classification algorithms.  International  prees  corporation. 334-337.
Halim  Agung.  (2017).  Implementasi  Star  Schema Dala  Perancangan  Aplikasi  Data  Warehouse
Administrasi Desa Wisata Cibuntu. Jakarta. Julce  Adiana  Sidettea,  Eko  Sediyonob  ,  Oky  Dwi Nurhayatic. (2014). Pendekatan Metode Pohon Keputusan  dengan  Algoritma  ID3  Untuk Sistem Informasi Pengukuran Kinerja PNS. Permen  desa  pdt  trans  nomor  2  tahun  2016  tentang indeks desa membangun. Https://jogloabang.com/pustaka/permendesap dttrans-nomor-2-tahun-2016-tentang-indeks- desa-membangun. R.Fiati.    dan  N.Latifah.  2013.  Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Kelayakan Desa   Mandiri Menggunakan FMADM Prosiding Seminar  Nasional  Ilmu  Komputer FMIPA  Unnes. 137-141 Safroni,  L.M.,  (2012).  Manajemen  dan  Reformasi
Pelayanan  Publik  dalam  Konteks  Birokrasi Indonesia, AM Publising, Yogyakarta
Satria.  2017.  Kerangka  Kerja  untuk  Mengupayakan Satu Sistem Informasi Desa  yang Terintegrasi.
KOMPAK Working Paper Series No.1
Wahyudin;.  (2009).  Metode  Iterative  Dichotomizer  3
(ID3)  8  Untuk  Penyeleksian  Pemerimaan Mahasiswa Baru. Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi, 5-15