## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 17-25

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Dana Koperasi Desa Menggunakan Algoritma Interative Dichotomiser 3 (ID3) (Studi Kasus:
Desa Galang Suka Kecamatan Galang)

## Ahmad Nasrul
Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan, Indonesia Email : ahmadnasrul21@gmail.com
Abstrak −Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  yang  dapat  membantu  manajemen  dalam  mengambil  suatu  keputusan yang  tepat,  yang  di  perlukan  dalam  suatu  tingkat  manajemen.  Begitu  pula  pada  Kantor  Desa  Galang  Suka  dalam  melakuk an penentuan bantuan dana koprasi desa. Selama ini Kantor Desa belum pernah menentukan penerimaan bantuan dana koprasi sehingga menemui  kendala  dalam  melakukan  pemilihan  tersebut.  Melihat  hal  tersebut  peneliti  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dengan menerapkan  metode  Algoritma  Interative  Dichotomiser  3(ID3)  untuk  melakukan  penentuan  penerimaan  bantuan  dana  koperasi  di desa ini dalam suatu sistem pendukung keputusan. Diharapkan hasil penelitian dapat membantu pihak Desa Galang Suka.
Kata Kunci : SPK, Penentuan bantuan dana koperasi, ID3.
Abstract −Decision Support System is a system that can help management in making an appropriate decision, which is needed at a management level. This was also the case with the Galang Suka Village Office in determining the assistance of village cooperative funds. So far, the Village Office has not yet determined the acceptance of the Koprasi funding so that it faces obstacles in making the election.  Seeing  this,  researchers  are  interested  in  conducting  research  by  applying the Dichotomiser  Interative  Algorithm  3  (ID3) method to determine the receipt of cooperative funding assistance in this village in a decision support system. It is expected that the results of the research can help the Galang Suka Village.
Keywords : DSS, Determination of Cooperative Funding Assistance, ID3.

## 1. PENDAHULUAN
Salah   satu    indikator   kemajuan   pembangunan  suatu  desa  pada  suatu  pemerintah  adalah  di  mana pemerintah  daerah dan masyarakatnya mampu  mengelola  sumber  daya - sumber  daya yang ada  dan  membentuk  suatu  pola kemitraan antara  pemerintah  daerah  dengan  sektor swasta  untuk  menciptakan  suatu  lapangan  kerja baru  dan  merangsang perkembangan  kegiatan ekonomi  (pertumbuhan ekonomi) dalam  wilayah tersebut.  Pemerintah  adalah  pihak  yang bertanggung  jawab  dalam  pengembangan  sumber  daya    manusia    yang    bertujuan    mensejahterakan  rakyat  dan mengentaskan kemiskinan.
Dengan demikian untuk Memajukan pembangunan suatu desa galang maka di bentuklah suatu badan usaha yang berbadan  hukum  dan  berlandaskan  atas  kekeluargaan  yaitu  koperasi,  koperasi  berperan  sangat  penting  untuk memajukan  perekonimian  suatu  desa  galang,  dengan  adanya  koperasi  ini menunjang  kesejahtraan masyarakat  dengan memberdayakan dana simpan pinjam yang di peroleh dana tersebut dari anggota untuk anggota dan dana yang telah di pinjamakan  dikenakan  bunga  yang  relative  kecil,  hasil  dari  bunga  tersebut  akan  di  bagi  rata  keseluruhan  anggota koperasi  yang  telah  di  sepakatin  semua  anggota  koperasi.  Dengan  adanya  koperasi  di  harapkan  dapat  meningkatkan ekonomi masyarakat desa.
Koperasi  suatu  badan  usaha  yang  berbadan  hukum  dan   berlandaskan  berdasarkan  asas  kekeluargaan  dan  juga asas demokrasi ekonomi  serta  terdiri  dari beberapa  anggota  didalamnya.  Koperasi  merupakan  salah satu  kegiatan organisasi    ekonomi    yang    bekerja    dalam  bidang  gerakan  potensi  sumber  daya  yang  memiliki  tujuan  untuk mensejahterakan  anggotanya.  Sumber  daya  ekonomi  yang  ada    dalam    koperasi    terbatas    sehingga    lebih mengutamakan    kesejahteraan    dan    kemajuan    anggotanya  terlebih    dahulu.    Agar    suatu    koperasi    bisa    berjalan lancar,  koperasi  harus    bisa    bekerja    secara    efisien    dan    mengikuti  adanya  prinsip  dan  kaidah  ekonomi  yang  ada. Koperasi    berdasarkan    jenis    usahanya    dibagi    ke  dalam  empat  jenis,  yaitu  koperasi  simpan  pinjam,  koperasi  serba usaha,    koperasi    produksi    dan   koperasi    konsumen.  Jenis    koperasi    simpan   pinjam    adalah   jenis    koperasi    yang banyak  diikuti  oleh  masyarakat. Konsep dari koperasi ini adalah anggota yang menyimpan uangnya di koperasi akan mendapatkan imbalan menabung dan  anggota yang melalukan peminjaman akan dikenakan jasa. Jasa yang dikenakan oleh  anggota  yang  meminjam  adalah  berupa  bunga  kecil  ketika  melakukan  pembayaran  terhadap  uang  yang dipinjamnya. Oleh sebab itu koperasi itu berasal dari anggota, oleh anggota dan hasilnya pun akan dikembalikan untuk anggota.[1]
Untuk mengatasi masalah tersebut maka dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan penilaian  yang  real  dan  objektif    kepada  para  calon  penerima  bantuan  dana  koperasi.  Karena  pada    penilaian    ini menggunakan  perhitungan  berdasarkan  kriteria-kriteria  calon  penerima  bantuan  dana  koperasi  ini  dengan  sistem perankingan yang tertinggi. Dalam sistem pendukung keputusan ini dihitung dengan menggunakan Algoritma Interative Dichotomiser 3 yaitu disebut dengan (ID3)

## 2. METODOLOGO PENELITIAN
2.1 Pengambilan Keputusan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 17-25

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Tahun  2007  menurut  Kusrini  dalam  bukunya  menjelaskan  Masalah  merupakan  suatu  kondisi  yang  berpotensi menimbulkan  kerugian  luar  biasa  atau  menghasilkan  keuntungan  luar  biasa.  Tindakan  memberi  renspons  terhadap masalah  untuk  menekan  akibat  buruknya  atau  memanfatkan  peluang  keuntungannya  disebut  pemecahan  masalah. Pentingnya  pemecahan  maslah  bukan  didasarkan  pada  jumlah  waktu  yang  dihabiskan,  tetapi  pada  konsekuensinya, yaitu  apakah  pemecahan  masalah  tersebut  bisa  menekan  sebanyak  mungkin  kemungkinan  kerugian  atau  memperoleh sebesar mungkin kemungkinan keuntungan.[2].

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) Decision Support System(DDS) adalah bagian sistem informasi berbasis komputer termasuk  sistem  berbasis  pengetahuan  atau  manajemen  pengetahuan  yang  dpakai  untuk  mendukung  pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi terstruktur yang spesifik.
Pada  tahun  2013  Priranda  Widara  Ananta  dan  Sri  Winiarti  melakukan  penelitian  untuk  pendukung  keputusan dalam  penilaian  Kinerja  pegawai  untuk  kenaikan  jabatan  pegawai  Menggunakan  metode  gap  kompetensi  dalam penelitianya sistem pendukung keputusan itu ialah merupakan pasangan  intelektual dari sumber daya manusia dengan kemampuan  komputer  untuk  memperbaiki  keputusan,  yaitu  sitem  pendukung    keputusan    berbasis    komputer    bagi pembuat  keputusan  manajemen  yang  menghadapi    masalah    semi    terstruktur.    Gory    dan    Scoot-Marton, mendefinisikan  sistem pendukung  keputusan  sebagai  kumpulan  prosedur  basis  model  untuk  memproses  data dan keputusan  guna    membantu  manajer  dalam  membuat  keputusan.  Dikatakan  bahwa supaya  sukses  sistem  harus sederhana,    sehat,    mudah    dikendalikan,    adaptif,    lengkap  dalam    persoalan    penting    dan    mudah    untuk didokumentasikan.  Secara  implicit definisi ini mengasumsikan bahwa sistem berbasis pada komputer dan memberikan kemampuan memecahkan masalah pemakai.[3]
Beberapa penelitian yang di lakukan Dwi  Citra Hartini, et all, pada tahun 2013 dengan menentukan Keputusan Pemilihan Hotel Di Kota Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting, berdasarkan penelitian tersebut maka Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu    pengambilan    keputusan    dalam    situasi    yang semiterstruktur    dan    situasi    yang  tidak    terstruktur,    dimana    tidak    seorang    pun    tahu    secara    pasti    bagaimana keputusan seharusnya dibuat. [4]
Dengan pengertian diatas dapat  dijelaskan bahwa SPK bukan merupakan alat pengambil keputusan,  melainkan merupakan sistem yang membantu pengambil keputusan dengan melengkapi informasi dari data yang telah diolah atau diambil dengan relavan dan diperlukan untuk membuat keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat. Sehingga  sistem  ini  tidak  dimaksudkan  untuk  menggantikan  pengambilan  keputusan  dalam  proses  pembuatan keputusan.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  (termasuk  sistem pengetahuan)  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan.  SPK merupakan  penggabungan  sumber-    sumber  kecerdasan  individu  dengan  kemampuan  komponen  untuk  memperbaiki kualitas  keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  informasi  berbasis  komputer  untuk  manajemen pengambilan keputusan yang menangani masalah-  masalah semi struktur [1]

## 2.3 Decision Tree Learning
Tahun 2009 dalam penelitian Wahyudin untuk penyeleksian penerimaan mahasiswa baru menjelaskan bahwa Decision tree    learning    adalah    salah    satu  metode  belajar  yang  sangat  popular  dan  banyak  digunakan  secara  praktis.  Metode inimerupakan  metode  yang  berusaha  menemukan  fungsi-fungsi  pendekatan  yang  bernilai  diskrit  dan  tahan  terhadap data-data yang terdapat  kesalahan (noisy data)   serta mampu mempelajari ekspresi-ekspresi  disjunctive (ekspresi  OR). Iterative Dychotomizer version 3 (ID3) adalah salah satu jenis Decision tree yang sangat populer.

## DATA ➔ DECESION TREE ➔ RULE
Decision tree adalah struktur flowcart yang mempunyai tree (pohon), dimana  setiap simpul internal menandakan suatu atribut,setiap cabang merepresentasikan hasil tes, dan simpul daun merepresentasikan kelas atau distribusi  kelas. alur  pada decision tree ditelusuri dari simpul ke akar ke simpul daun yang  memegang prediksi  kelas  untuk  contoh tersebut. decision  tree mudah untuk dikonversi  ke  aturan klasifikasi  (classification rule). Konsep data dalam decision tree   dinyatakan dalam bentuk tabel dengan atribut dan record.

## 2.4 Algoritma Iterative Dichotomicer 3 (ID3)
Iterative  Dichotomicer  3   (ID3)  adalah algoritma  decision  tree  learning (algoritma pembelajaran  pohon  keputusan) yang    paling  dasar.    Algoritma    ini    melakukan    pencarian  secara    rakus    /menyeluruh    (greedy)    pada  semua kemungkinan pohon keputusan. Salah  satu  algoritma  induksi  pohon keputusan yaitu ID3 ( Iterative Dichotomiser 3). ID3  dikembangkan  oleh  J.  Ross  Quinlan. Algoritma  ID3  dapat  diimplementasikan menggunakan  fungsi rekursif (fungsi  yang memanggil  dirinya  sendiri).  Algoritma  ID3 berusaha  membangun  decision  tree  (pohon keputusan) secara  top-down  (dari  atas  ke bawah),  mulai  dengan  pertanyaan  :  “atribut mana  yang  pertama  kali  harus  dicek dan  diletakkan    pada  root  ?”    pertanyaan    ini    dijawab  dengan  mengevaluasi  semua  atribut  yang  ada  dengan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 17-25

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
menggunakan    suatu    ukuran    statistik  (yang    banyak    digunakan    adalah    information  gain  )    untuk    mengukur efektivitas    suatu    atribut  dalam    mengklasifikasikan    kumpulan    sampel  data.  Langkah-langkah  pada  algoritma  ID3 diuraikan sebagai berikut:
1. Entropy
Entropy adalah  ukuran  dari  teori  informasi  yang  dapat mengetahui karakteristik  dari impuryt,dan homogenity  dari kumpulan  data.  Dari  nilai entropy  tersebut  kemudian  dihitung  nilai information gain (IG) masing-masing atribut.
(1)
Dimana : a. S  adalah  ruang  (data)  sample  yang digunakan untuk training. b. P+  adalah  jumlah  yang  bersolusi positif (mendukung) pada data sample untuk kriteria tertentu c. P+  adalah  jumlah  yang  bersolusi negatif  (tidak  mendukung)  pada  data sample  untuk  kriteria  tertentu.
Dari rumus  entropy  diatas  dapat disimpulkan bahwa definisi entropy (S) adalah  jumlah  bit  yang  diperkirakan dibutuhkan  untuk  dapat  mengekstrak suatu  kelas  (+  atau  -)  dari  sejumlah data acak pada suatu ruang sampel S. Entropy    bisa   dikatakan   sebagai  kebutuhan  bit untuk  menyatakan  suatu  kelas.   Semakin    kecil  nilai    entropy maka semakin  baik  digunakan  dalam mengekstraksi suatu kelas.
Panjang kode untuk menyatakan informasi secara optimal adalah –log2 p bits untuk messages yang mempunyai probabilitas  p.  Sehingga  jumlah  bit  yang  diperkirakan  untuk  mengekstraksi  S  ke  dalam  kelas  adalah  :-p+log2  p+-  p- log2p-

## 2. Informasi Gain
Setelah  mendapat  nilai  entropy  untuk  suatu kumpulan  data,  maka  kita  dapat  mengukur efektivitas  suatu  atribut dalam mengklasifikasikan  data.  Ukuran  efektifitas  ini disebut  information  gain.  Secara  matematis, infomation  gain dari  suatu  atribut  A,dituliskan sebagai berikut :
dimana : A : atribut V : suatu nilai yang mungkin untuk atribut A Values  (A)  :  himpunan  yang  mungkin  untuk atribut A |Sv| : Jumlah sampel Untuk nilai v |S| : Jumlah seluruh sempel data Entropy(Sv):  entropy  untuk  sampel-sampel yang memilki nilai v [5]
Tahun  2015  dalam  penelitian  Avia  Enggar  Tyasti,  Dwi  Ispriyanti,  Abdul  Hoyyi  tentang  algoritma  iterative dichotomiser  3  (ID3)  untuk  Mengidentifikasi  data  rekam  medis  menjelaskan  bahwa  Iterative   Dichotomiser   3   (ID3) adalah  algoritma  decision  tree  learning  (algoritma pembelajaran pohon keputusan)  yang paling dasar. Algoritma  ini melakukan pencarian  secara  menyeluruh  (greedy)  pada  semua  kemungkinan  pohon  keputusan.Salah satu algoritma induksi pohon keputusan yaitu ID3 (Iterative Dichotomiser 3).[6]
Dari penjelasan di atas bahwa Iterative Dichotomicer 3 (ID3) adalah algoritma decision tree learning (algoritma pembelajaran  pohon  keputusan)  yang  paling  dasar.  Algoritma  ini    melakukan  pencarian  rakus/menyeluruh  (greedy) pada kemungkinan pohon keputusan. Pembentukan pohon klasifikasi dengan algoritma tersebut melalui  dua  langkah, yaitu  menghitung  nilai  entropy  dan  menghitung  nilai information  gain dari setiap  variabel.

## 2.5 Rapid Miner
Pada tahun 2015 Siska Haryati, et all, melakukan penelitian menggunakan aplikasi Rapid maner, dan menurutnya Rapid Miner    merupakan    perangkat    lunak    yang  dibuat    oleh    Dr.    Markus    Hofmann    dari    Institute    of  Technologi Blanchardstown  dan  Ralf  Klinkenberg dari  rapid-i.com  dengan  tampilan  GUI  (Graphical User  Interface)  sehingga memudahkan  pengguna dalam  menggunakan  perangkat  lunak  ini.  Perangkat lunak  ini  bersifat  open  source  dan dibuat  dengan menggunakan  program  Java  di  bawah  lisensi GNU Public Licence dan Rapid Miner dapat dijalankan di  sistem  operasi   manapun.  Dengan  menggunakan Rapid   Miner,  tidak  dibutuhkan  kemampuan  koding  khusus, karena  semua  fasilits  sudah  disediakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Petugas  koperasi  pada  umumnya  selalu  yang  memiliki  pertimbangan  atau  faktor-faktor  pertimbangan  sebelum mengambil suatu keputusan. Sebagai contoh kehadiran, surat izin maupun faktor-faktor lainnya. Untuk dapat memenuhi hal tersebut, perlu suatu sistem pendukung keputusan berbasis komputer.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  memberikan  informasi  dan  membantu  menyediakan  berbagai alternatif  yang  dapat  ditempuh  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Keputusan  yang  akan  diambil  didasarkan  pada

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 17-25

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
alternatif-alternatif  yang  menjadi  pertimbangan.  Berdasarkan  alternatif-alternatif  pertimbangan  yang  ada,  akan  dibuat perangkingan sehingga keputusan dapat diambil sesuai kebutuhan yang diharapkan

## 3.1 Analisa Bantuan Dana Koperasi
Pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  penentuan  masalah,  dalam  hal  ini  adalah  penentuan  bantuan  dana koperasi.  Hal  ini  sangat  penting  dilakukan  karena  akan  menentukan  pengetahuan  yang  selanjutnya  akan  diperlukan dalam  sistem.  Dari  struktur  sistem  tersebut  dapat  dilihat  masalah  yang  ditemukan,  kemudian menemukan  kesimpulan permasalahan yang dihadapi.
Terdapat sampel 11 orang calon penerimaan bantuan dana koperasi yang mengajukan bantuan dana koperasi. dengan memperhatikan 3 parameter / atribut penilaian. Tiga parameter / atribut ialah sebagai berikut
1. Kehadiran dikelompokkan  dalam 3 kategori (baik, sedang, buruk)
2. Melaksanakan Anggaran Dasar dan Anggaran Rumah Tangga dikelompokkan  dalam  3  kategori (bagus, cukup, kurang )
3. Pembukuan  dikelompokkan  dalam  2 kategori (baik dan buruk)
Tabel 1. Data Calon Penerimaan Bantuan Dana Koperasi Calon Penerima bantuan Keterangan A1 Hendro A2 Fahtur A3 Lero A4 Wulan A5 Syanti A6 Siti A7 Ardin A8 Sandi A9 Desi A10 Ade A11 Fury Tabel 2. Data Kriteria Penerimaan Bantuan Dana Koperasi Kriteria Keterangan C1 Kehadiran C2 Anggaran Dasar dan Anggaran Rumah Tangga C3 Pembukuan

## 3.2 Menerapan Algoritma Interative Dichotomiser 3 (ID3)
Algoritme  ID3  atau Iterative  Dichotomiser  3  (ID3) merupakan  sebuah  metode  yang digunakan  untuk membuat pohon    keputusan   yang   telah    dikembangkan    oleh    J.    Ross  Quinlan.  Adapun  langkah-langkah  pada  algoritme  ID3 diuraikan sebagai berikut :
1. Input data training, label training, dan atribut.
ID3  harus  memiliki  data  training,  label  traning  dan  atribut,  yaitu  berubah  data  keriteria-kriteria  yang  sudah  di tentutan
2. Hitung nilai entropy dan nilai information gain -nya Menurut yasinta agustyani et all, pada penelitinnya perhitungan algoritma ID3 terdiri dua jenis yaitu :
a. Entropy adalah    ukuran    dari    teori    informasi    yang    dapat    mengetahui  karakteristik  dari impuryt dan homogenity dari  kumpulan  data.  Nilai entropy diperlukan    untuk    menghitung    nilai information  gain .  Nilai entropy dapat dihitung dengan rumus berikut.
Entropy (S)= -p.Log2p +-P.Log2p Dengan S adalah himpunan kasus, n  adalah banyaknya kelas, dan adalah proporsi terhadap S
b. Information  Gain atau gain adalah  salah  satu  langkah  pemilihan  atribut  yang  digunakan  unutk  memilih  tes atribut tiap simpul ( node ) pada pohon
Gain(S,A)=Entropy(S)-∑vE Value(A) |Sv| Entropy(Sv) |S|
3. Pilih atribut dimana nilai information gain-nya  terbesar
Setelah  selesai  perhitungan  menurut  algoritma  ID3  maka  menentukan  nilai  atribut  dan informasi  gain -nya  yang tertinggi, sehingga atribut yang tertinggilah yang dinyatakan hasil dari permasalahan yang ada
Tabel 3. Data Proses Calon Penerimaan Bantuan Dana Koperasi
Calon Penerima bantuan Kehadiran Melaksanakan ADART Pembukuan Diterima

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 17-25

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
A1 Baik Bagus Baik Ya A2 Baik Cukup Baik Ya A3 Baik Cukup Buruk Ya A4 Baik Kurang Buruk Tidak A5 Sedang Bagus Baik Ya A6 Sedang Cukup Baik Ya A7 Sedang Cukup Buruk Ya A8 Sedang Kurang Buruk Tidak A9 Rendah Bagus Baik Ya A10 Rendah Cukup Buruk Tidak A11 Rendah Kurang Baik Ya

## 3.3 Perhitungan Entropy
Pada data penerimaan, jumlah kelas adalah 2, yaitu : ‘ya’ dan ‘tidak’. Jumlah sampel kelas 1 (‘ya’) adalah 8 dan jumlah sampel untuk kelas 2 (‘tidak’) adalah 3. jadi  p1= 8 dan p2= 3. Dengan demikian entropy untuk kumpulan sampel data S adalah :
Entropy (S) = - ( 8/11) log2 ( 8/11) –  (3/11) log2  (3/11)
= 0.3341 – (-0.5112)
= 0,8454

## 3.4 Perhitungan Information Gain
Dari tabel diatas missal atribut Diterima=’ya’ merupakan sampel (+), dan  atribut Diterima=’Tidak’ merupakan sampel (-), dari sampel data pada tabel didapat :
1. Values (Kehadiran) = Baik, Sedang, Rendah
S = [8+, 3-], | S | = 11
S Baik = [3+, 1-], | S Baik | = 4 S Sedang = [3+, 1-], | S Sedang | = 4
S Rendah = [2+, 1-], | S Rendah | = 3
Hitung Entropy S Baik , S Sedang , S Rendah dan Information Gain Untuk nilai Kehadiran adalah :
Entropy (S) = 0,8454 Entropy (S Baik ) = (-3/4) log2 (3/4) - (1/4) log2 (1/4) = 0,8113 Entropy (s sedang )    = (-3/4) log2 (3/4) - (1/4) log2 (1/4) = 0,8113
Entropy (S Rendah )   = (-2/3) log2 (2/3) - (1/3) log2 (1/3) = 0,9183
Gain (S,Kehadiran) =Entropy(S)-∑vE Value (A) |Sv|/|S| Entropy (Sv)
= 0,8454 – (4/11) 0,8113 – (4/11) 0,8113 - (3/11) 0,9183 = 0,8454 – 0,2950 – 0,2950 – 0,25044
= 0,0049
2. Values (ADART) = Bagus, Cukup, Kurang S Bagus
= [ 3+, 0- ] , | S Bagus | = 3
S Cukup
= [ 4+, 1- ] , | S Cukup | = 5
S Kurang = [ 1+, 2- ] , | S Kurang | = 3
Hitung Entropy S Bagus , S Cukup , S Kurang dan Information Gain Untuk nilai Melaksanakan ADART adalah : Entropy (S Bagus )    = (-3/3) log2 (3/3)  -  (0/3) log2 (0/3) = 0
Menunjukkan entropy minimum karena jumlah sampel pada salah satu kelas  adalah =  0 (keberagaman data minimum).
Entropy (S Cukup )   = (-4/5) log2 (4/5)  -  (1/5) log2 (1/5)
= 0,72192
Entropy (S Kurang )  =  (-1/3)  log2 (1/3)  -  (2/3) log2 (2/3) = 0,91829
Gain (S,ADART) = 0,8454 – 0 – (5/11) 0,7219 – (3/11) 0,9183 = 0,8454 – 0,32814 – 0,25044

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 17-25

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
= 0,26682
3. Values (Pembukuan) = Baik, Buruk S Baik = [ 6+, 0- ] , | S Baik | = 6 S Buruk = [ 2+, 3- ] , | S Buruk | = 5 Hitung Entropy S Baik , S Buruk dan Information Gain Untuk nilai Pembukuan adalah:
Entropy (S Baik ) = (-6/6)  log2 (6/6)  –  (0/6) log2(0/0) = 0 Entropy (S Buruk )
= (-2/5) log2 (2/5)  –  (3/5) log2 (3/5)
= 0,97094 Gain (S,Pembukuan) = 0,8454 – 0 – (5/11) 0,97094 = 0,8454 – 0,44134
= 0,40406
4. Hasil Algoritma ID3
Dari  perhitugan  diatas  didapat  nilai Information  Gain dari  ketiga  atribut  (    Nil.Kehadiran,    ADART,    dan Pembukuan)
IG ( S, Nil.Kehadiran)
= 0,0049 IG ( S, ADART)      = 0,26682
IG ( S, Pembukuan) = 0,40406
Dari  ketiga  nilai  Information  Gain  diatas  Gain  (S,  Pembukuan)    adalah   yang   terbesar   sehingga atribut Pembukuan merupakan  the  best classifier  dan harus diletakkan sebagai root.
Dan  dari  akhir  proses  ID3  didapat  pohon keputusan  akhir  di  dapat  7  sampel  data  lain yang  belum diketahui  sebelumnya,  ketujuh sampel itu adalah sebagai berikut :
Sebelumnya kita melakukan penelusuran mulai dari simpul root menuju ketiga leaf node tersebut.Lakukan operasi conjunction (^) pada setiap simpul  yang dikunjungi sampai ditemukan leaf node ‘Ya’. Kemudian, lakukan operasi  disjunction  (v)  pada  penelusuran  tersebut.  Dengan  demikian  7  sampel  yang    belum  diketahui  adalah sebagai berikut : (Pembukuan= ‘Buruk’) ^ (ADART=’Bagus’) ^ (Kehadiran=’Baik’)
➔ Diterima=’Tidak’
(Pembukuan= ‘Baik’) ^ (ADART=’Kurang’) ^ (Kehadiran=’Baik’)
➔ Diterima=’ Ya’
(Pembukuan = ‘Buruk’) ^ (ADART=’Bagus’) ^ (Kehadiran=’Sedang’)
➔ Diterima=’Tidak’
(Pembukuan= ‘Baik’) ^ (ADART=’Kurang’) ^ (Kehadiran=’Sedang’)
➔ Diterima=’ Ya’
(Pembukuan = ‘Buruk’) ^ (ADART=’Bagus’) ^ (Kehadiran=’ Rendah’)
➔ Diterima=’Tidak’.
(Pembukuan = ‘Baik’) ^ (ADART=’Cukup’) ^ (Kehadiran=’ Rendah’)
➔ Diterima=’ Ya’.
(Pembukuan = ‘Buruk’)  ^ (ADART=’ Kurang’) ^ (Kehadiran=’ Rendah’)
➔ Diterima=’Tidak’
5. Pohon Keputusan
Berdasarkan hasil dari  perhitungan algoritma ID3 dan rule di  atas maka dapat  di gambarkan berdasaran diagram pohon keputusan berikut ini ialah diagram pohon keputusan algoritma ID3

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 17-25

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Ket : Pohon keputusan Pembukuan = Baik: Ya {Ya=6, Tidak=0} Pembukuan = Buruk Melaksanakan ADART = Cukup Calon Penerima bantuan = A10: Tidak {Ya=0, Tidak=1} Calon Penerima bantuan = A3: Ya {Ya=1, Tidak=0} Calon Penerima bantuan = A7: Ya {Ya=1, Tidak=0} Melaksanakan ADART = Kurang: Tidak {Ya=0, Tidak=2} Berdasarkan  hasil  pohon  keputusan  di  atas  maka  calon  penerimaan  bantuan  dana  koperasi  desa  ialah  calon penerimaan Baik : Ya yaitu =A3 dan Sedang: Ya yaitu =A 7
3.5 Pengujian
Implementasi  merupakan  langkah  yang  digunakan  untuk  mengoperasikan  Sistem  yang  akan  dibangun.  Dalam  bab  ini akan  dijelaskan  bagaimana  menjalankan  sistem  tersebut.  Dibawah  ini  merupakan  tampilan  dari  implementasi  sistem dalam Sistem Pendukung Keputusan Penentukan Penerimaan Bantuan Dana Koperasi Desa adalah sebagai berikut : 1. Menu Utama
Halaman menu utama merupakan tampilan halaman awal sistem untuk melakukan pengolahan data didalam Sistem Pendukung  Keputusan  Penentukan  Penerimaan  Bantuan  Dana  Koperasi  Desa.  Dibawah  ini  merupakan  tampilan halaman menu utama adalah sebagai berikut :
Gambar 2 . Menu utama
2. Tampilan Form Import Data
Form ini Merupakan menu Untuk Memilih Data Yang yang akan digunakan dalam perhitungan Sistem ID3 berikut adalah tampilan form Import Data:
Gambar 3 . Form Import Data
3. Tampilan Data Impor
Tampilan  ini  berisi  data  yang  telah  di  impor  dari  database  Microsof    Excel    yang  meliputi  nama  calon  penerima bantuan, kehadiran, melaksanakn ADART, Pembukuan:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 17-25

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Gambar 4 . Tampilan Data Import

## 4. Tampilan Penghubung Data Impor dengan ID3
Tampilan ini adalah tampilan yang menghubungkan data yang telah  di impor dari database excel dengan algoritma ID3 berikut adalah tampilan yang menghubungkan database dengan algoritma ID3:
Gambar 5 . Tampilan Rule Algoritma ID3
5. Tampilan Rule Algoritma ID3
Tampilan ini berisi aturan-aturan dari pohon keputusan yang di hasilkan dari algoritma ID3 berdasarkan data yang telah di impor sebelumnya berikut adalah tampilan rule ID3 :

## Gambar 6. Tampilan Rule Algoritma ID3
6. Pengujian
Adapun  hasil  pengujian  di  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Penentukan  Penerimaan  Bantuan  Dana Koperasi Desa adalah sebagai berikut:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 17-25

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Gambar 7 . Tampilan Pengujian
Dari  Tampilan  di  atas  berisi  hasil  pengujian  dari  algoritma  ID3  berdasarkan  database  penerima  bantuan menggunakan  algoritma  ID3  yang  telah  di  hitung  dan  di  konpersi  kedalam  bentuk  diagram  pohon  keputusan  dengan hasil analisa yang menentukan siapa anggota yang menerima bantuan dana koperasi, dari gambar di atas anggota yang menerima bantuan dana koperasi desa ialah calon penerima nomor urut 3 dan 7

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil analisis hingga pengujian sistem yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan diantaranya sebagai berikut :
1. Dalam menganalisa permasalahan yang terjadi yaitu dengan menentukan kriteria-kriteria tersebut  dan menerapkan algoritma Interative Dichotomiser 3 dalam penentuan penerimaan bantuan dana.
2. Penerapan  algoritma  Interative  Dichotomiser  3  yaitu  dengan  menentukan  kriteria  dalam  penentuan  penerimaan bantuan  dana,  sehingga  mendapatkan  hasil  penerimaan  bantuan  dana  dari  penerapan  algoritma  Interative Dichotomiser 3.
3. Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  penentuan  penerimaan  bantuan  dana  ini  di  rancang  menggunakan aplikasi  berbasis  desktop  Rapid  Mener,  Microft  Excel  untuk  pendataan  calon  penerimaan  dan  disajikan  dalam bentuk pohon keputusan berdasarkan kriteria-kriteria tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Triayudi and F. S. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Pinjaman Modal Dana Bergulir Koperasi Simpan Pinjam Pada Diskoperindag Kabupaten Serang Menggunakan Metode Topsis,” vol. 3, no. 1, pp. 49–54, 2016.
[2] M. K. KUSRINI, KONSEP DAN APLIKASI SISITEM PENDUKUNG KEPUTUSAN . 2007.
[3] P. Soepomo, “MENGGUNAKAN METODE GAP KOMPETENSI,” vol. 1, pp. 574–583, 2013.
[4] D. C. Hartini, E. L. Ruskan, A. Ibrahim, J. Sistem, I.  Fakultas, and I. Komputer, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel Di Kota Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” vol. 5, no. 1, pp. 546–565, 2013.
[5] P. Pendidikan, I. Komputer, and U. P. Indonesia, “Penyeleksian Penerimaan Mahasiswa Baru Pendahuluan Algoritma ID3,” vol. 2, no. 2, pp. 5–15, 2009.
[6] J. Gaussian, “1 , 2 , 3 1,” vol. 4, no. Dm, pp. 237–246, 2015.
[7] 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.
[8] B. J. Hutapea, M. A. Hasmi, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Kulit Terbaik Untuk Pembuatan Sepatu Dengan Menggunakan Metode Vikor,” JURIKOM(Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 6–12, 2018.