## KLASIFIKASI PENENTUAN STATUS KEMISKINAN PENDUDUK KELURAHAN KARANGPAWITAN KARAWANG MENGGUNAKAN METODE C4.5
Riliandhita, Iqbal Maulana, Purwanto Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, Karawang - 41363 1910631170227@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Kemiskinan merujuk pada kondisi individu yang tidak mampu memenuhi kebutuhan dasar yang diperlukan untuk  hidup  layak,  termasuk  kebutuhan  pangan  dan  non-pangan.  Pemerintah  telah  melakukan  upaya-upaya untuk mengatasi masalah kemiskinan melalui program-program bantuan sosial, namun sering kali menghadapi kendala-kendala  tertentu.  Salah  satu  permasalahan  yang  muncul  adalah  ketidakmerataan  distribusi  bantuan sosial  dan  kesulitan  dalam  memastikan  bahwa  bantuan  tersebut  tepat  sasaran.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk meningkatkan  efektivitas  dan  relevansi  program-program  pengentasan  kemiskinan  penduduk  kelurahan Karangpawitan.  Data  terkait  status  kemiskinan  di  Kelurahan  Karangpawitan  dikumpulkan  dan  dianalisis  guna menilai  tingkat  kemiskinan  masyarakat.  Metode  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5  dalam  metodologi Knowledge Discovery in Databases (KDD) digunakan dalam penelitian ini. Data kemiskinan disubjekkan pada proses seleksi, preprocessing, transformasi, dan penggalian data, kemudian dianalisis untuk  memahami  faktor- faktor  yang  paling  berpengaruh.  Algoritma  C4.5  digunakan  untuk  menghasilkan  aturan  yang  dapat mengklasifikasikan  status  kemiskinan  penduduk.  Evaluasi  menunjukkan  bahwa  algoritma  C4.5  mampu mengklasifikasikan  status  kemiskinan  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  99,02%.  Koefisien  kappa  sebesar  0,980, mengindikasikan  klasifikasi  yang  kuat  dan  dapat  diandalkan.  Hasil  penelitian  ini  memberikan  wawasan  yang lebih  baik  mengenai  status  kemiskinan  di  Kelurahan  Karangpawitan,  yang  dapat  menjadi  dasar  dalam merumuskan kebijakan yang lebih efektif dalam penanggulangan kemiskinan.

## Kata kunci :  Status kemiskinan, Data Mining, C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia adalah bagian dari negara berkembang  di  Asia,  terutama  Asia  Tenggara  yang menghadapi  tantangan  kemiskinan.  Kemiskinan merupakan  bagian  permasalahan  yang  seringkali didapati  oleh  negara-negara  berkembang.  Menurut pemerintah  Indonesia,  permasalahan  kemiskinan telah  menjadi  isu  yang  lama  dan  sukar  untuk diatasi[1].  Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik (BPS),  angka  penduduk  miskin  di  Indonesia  pada September 2022 sebesar 26,36 juta orang atau sekitar 9,57%  dari  total  populasi,  jumlah  ini  mengalami peningkatan  sebesar  0,20  juta  orang  (0,03%) dibandingkan  dengan  data  pada  Maret  2022  dan berkurang  0,14  juta  orang  (0,14%)  terhadap September 2021.
Menurut  data  BPS  Provinsi  Jawa  Barat,  Kepala Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Barat  Marsudijono, memaparkan  secara  langsung  pada  tanggal  15  juli 2022 bahwa  total penduduk  miskin pada Maret 2022 mencapai  4,0juta  orang.  Angka  ini  mengalami peningkatan  sebanyak  66,1  ribu  orang  dibandingkan dengan  data  September  2021,namun  mengalami penurunan sebesar 124,4 ribu orang jika dibandingkan  dengan  data  Maret  2021.  Kecamatan Karawang  Barat  yang  terdapat  di  Kabupaten Karawang, Jawa Barat terbagi atas delapan kelurahan salah  satunya  yaitu  kelurahan  karangpawitan  yang hingga  saat  ini  terus  berupaya  mengurangi  tingkat kemiskinan. Data BPS menyebutkan bahwa Kabupaten  Karawang  memiliki  jumlah  penduduk
miskin yang setiap tahunnya mengalami peningkatan. Pada  tahun  2019,  jumlah  penduduk  miskin  sekitar 173,66  ribu  orang.  Pada  tahun  2020,  jumlahnya meningkat menjadi 195,41 ribu orang, dan pada tahun 2021,  jumlah  penduduk  miskin  naik  lagi  menjadi 210,78  ribu  orang.  Pemerintah  telah  melakukan berbagai  upaya  dalam  mengatasi  kemiskinan, termasuk  melalui  program  bantuan  sosial,  tetapi seringkali  menghadapi  kesulitan.  Salah  satu  masalah yang timbul adalah ketidakmerataan dalam pembagian  bantuan  sosial  dan  kesulitan  untuk memastikan bantuan tepat sasaran.
Pada  penelitian  sebelumnya  terkait  dengan  data mining  pada  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia diantaranya.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Carissa Elma Purnomo & Rikendry yang berjudul  Penerapan Metode  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Warga  Miskin  Pada Desa  Mengandung  Sari  Berdasarkan  penelitian tersebut  didapatkan  bahwa  dengan  algoritma  C4.5, data  warga  desa  mengandung  sari  dapat  di kategorikan berdasarkan “miskin” dan “tidak miskin” dan hasil ketepatan pengkategorian data warga miskin menggunakan  metode  C4.5  dikategorikan  “unggul” dengan  hasil  rata-rata  ketepatan  sebesar  91,6%[1]. Kemudian, penelitian yang dilakukan oleh Ni Wayan Oktha  Pratiwi,  dkk,  penelitian  dengan  judul Klasifikasi Penentuan Penerima Bantuan Sosial Tunai (Bst)  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Di  Desa Keramas, Gianyar Bali. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan  efektivitas  dan  relevansi  program pengentasan kemiskinan. Peneliti melakukan
pengujian  menggunakan  lima  atribut,  yaitu  riwayat menerima bantuan lain, pekerjaan, tingkat pendidikan,  kepemilikan  kartu  miskin,  dan  jumlah tanggungan.  pengujian  ini  menggunakan  data sebanyak  2.074  sampel  yang  dipecah  menjadi  dua jenis, seperti data pelatihan (training) berjumlah 80% serta  data  pengujian  (testing)  berjumlah  20%.  Hasil pengujian menyatakan tingkat ketepatan C4.5 sebesar 97,83%,  dibandingkan  dengan  algoritma  K-Nearest Neighbor yang mencapai akurasi sebesar 92,29%, dan Naïve  Bayes  yang  mencapai  akurasi  sebesar 91,81%[2].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan efektivitas dan relevansi program-program pengentasan  kemiskinan.  Dari  pemaparan  yang dibuktikan  melalui  hasil  penelitian  sebelumnya, algoritma  C4.5  terbukti  memiliki  kinerja  yang  baik dalam  klasifikasi  data,  yang  menghasilkan  tingkat ketepatan  yang  akurat.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian  saat  ini,  algoritma  C4.5  akan  digunakan untuk mengklasifikasikan status kemiskinan penduduk  di  Kelurahan  Karangpawitan,  Karawang. Tahapan-tahapan  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Database )  akan  diterapkan  pada  penelitian  ini. Metode  evaluasi  yang  digunakan  ialah  metode Confusion Matrix dan nilai Kappa dengan menggunakan Software RapidMiner.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Pattern  recognition dikenal  sebagai  istilah  dari data  mining yang  berupa  algoritma  yang  diterapkan untuk mengolah data agar menjumpai pola tersembunyi  dari  suatu  data  yang  akan  dikerjakan. Pada  metode data  mining ,  data  yang  diolah  akan mengeluarkan  suatu  pengetahuan  baru  yang  berasal dari  data  sebelumnya,  hasil  dari  pengerjaan  data tersebut  dapat  dipergunakan  dalam  pengambilan keputusan  di  masa  mendatang[3].  Tiga  jenis  data yang  digunakan  pada data  mining ,  yaitu  jenis  data numerik, jenis data klasifikasi, dan jenis data rentang waktu.  Pada  tipe  data  numerik  terbagi  mejadi  dua yaitu  rasio  dan  interval.  Tipe  data  klasifikasi  juga terbagi menjadi dua yaitu ordinal dan nominal[4]

## 2.2. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  pengelompokan  data berdasarkan  aturan  tertentu  yang  diperoleh  dari pembelajaran  data  latih.  Klasifikasi  data  yang  akan diuji dapat dimanfaatkan untuk mengkategorikan data uji. Proses klasifikasi ini termasuk dalam pembelajaran terawasi, di mana komputer menggunakan  atribut  sebagai  penanda  karakteristik data, yang sering disebut sebagai label atau kelas.
Tujuan  klasifikasi  pada  data  mining  yaitu mengidentifikasi karakteristik kelompok untuk sampel  data  pada  setiap  kasus  yang  berbeda.  Proses tersebut  digunakan  agar  memahami  data  yang  ada untuk  memprediksi  kasus  baru  Class  atau  kelompok pada  setiap  sempel  data  ditentukan  oleh  klasifikasi,
klasifikasi  memprediksi  nilai  yang  berupa  label. Atribut  dari  sampel  data  disebut  input  dari  model klasifikasi  sedangkan  class  pada  sampel  data  itu sendiri disebut outputnya[5].

## 2.3. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan versi perbaikan dari ID3,  yang  dikenal  sebagai  algoritma  pembangunan pohon  keputusan.  Berbeda  dengan  ID3  yang  hanya mendukung  fitur  tipe  kategoris,  C4.5  mampu menangani  fitur  numerik  dengan  mengubahnya menjadi  fitur  biner melalui  pembagian  data berdasarkan ambang batas. Sehingga, algoritma C4.5 memungkinkan  penggunaan  fitur  numerik  dalam pembangunan pohon keputusan[6].
Langkah-langkah  proses  dasar  algoritma  C4.5 dalam  pembangunan  pohon  keputusan  secara  umum adalah sebagai berikut:
a) Memilih atribut sebagai akar.
b) Membuat cabang setiap nilai.
c) Membagi kasus dalam cabang.
d) Mengulangi  proses  setiap  cabang  hingga semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,  diperlukan nilai  gain  terbesar  dari  atribut-atribut  yang  ada. Digunakan  untuk  menghitung  gain,  sebagai  dalam persamaan berikut[7].
Gain = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) (1)
Keterangan:
S : Himpunan pada kasus A : Atribut n
: Jumlah kasus pada atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S| : Jumlah kasus dalam S
Setelah Selepas  memperoleh nilai gain, langkah berikutnya ialah menghitung Entropy untuk menemukan tingkat informasi dari atribut input dalam menghasilkan atribut output. Untuk memperoleh nilai Entropy dapat menggunakan persamaan : 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ −𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ∗ log 2 𝑝𝑖 (2) Keterangan:
S  : Himpunan pada kasus n  : Jumlah pada partisi S pi : Proporsi dari Si pada S

## 2.4. Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Databases  adalah proses  mencari  pengetahuan  yang  tersembunyi  dan bermanfaat dari data yang ada dalam basis data KDD merupakan bidang multidisiplin yang menggabungkan  teknik-teknik  dari  berbagai  domain, seperti  statistik,  machine  learning,  manajemen  basis data,  dan  visualisasi  data.  Tujuan  dari  KDD  adalah untuk  menghasilkan  wawasan  yang  bermakna  dan dapat  diaplikasikan  dari  dataset  yang  besar  dan kompleks.  Proses  KDD  dimulai  dengan  pemahaman terhadap  domain  dan  tujuan  analisis,  kemudian dilanjutkan dengan pemilihan dan preprocessing data,
penerapan  algoritma  data  mining,  dan  interpretasi serta  evaluasi  pola yang  ditemukan.  Secara keseluruhan,  KDD  merupakan  pendekatan  yang  kuat untuk  menggali  pengetahuan  dari  dataset  yang  besar dan  telah  menjadi  alat  yang  penting  untuk pengambilan  keputusan  dan  pemecahan  masalah dalam berbagai industri[8].

## 2.5. Evaluasi Model
Evaluasi
model berfungsi membantu mengevaluasi  kinerja  model  yang  digunakan  dalam penelitian.  Dalam  evaluasi  kinerja  model  klasifikasi menggambarkan  seberapa  efektif  sistem  dalam mengklasifikasikan  data  dengan  baik.  Seberapa efektif sistem dalam mengklasifikasikan data menggambarkan  Kinerja  sistem  klasifikasi.  Evaluasi ini  bertujuan  untuk  menguji  model  klasifikasi  dalam data  mining  guna  memahami  seberapa  baik  kinerja sistem  tersebut[9]. Metode  untuk  memeriksa  kinerja kategori data mining yaitu :
2.5.1. Confusion Matrix
Confusion Matrix adalah teknik yang umumnya  dipakai  untuk  menghitung  akurasi  pada konsep data  mining .  Confusion  Matrix  merupakan instrumen  yang  sangat  berguna  untuk  menelaah sejauh  mana  pengkategorian  dapat  mengenali  tuple dari  kelas  yang  berlawanan  dengan  baik.  Confusion Matrix  ialah  sebuah  tabel  yang  terdiri  dari  dua tingkat,  yaitu  tingkat  yang  dianggap  sebagai  positif dan  tingkat  yang  dianggap  sebagai  negatif[10]. Berikut  ini  ialah confusion  matrix yang  dipaparkan pada Tabel 1:
Table 1. Confusion Matrix
Confusion Matrix Nilai Prediksi Positif Negatif Nilai Sebenarnya Positif A (TP) b ( FP ) Negatif C (FN) d ( TN )
Berdasarkan tabel Confusion Matrix diatas:
a. (TP)  berarti  hasil  klasifikasi  positif  diprediksi dengan benar oleh pengklasifikasi.
b. (FP)  berarti  data  sebenarnya  negatif  namun diprediksi positif oleh pengklasifikasi.
c. (FN)  berarti  data  sebenarnya  positif  namun diprediksi negatif oleh pengklasifikasi.
d. (TN)  berarti  hasil  klasifikasi  negatif  diprediksi dengan benar oleh pengklasifikasi.

## 2.5.2. Kappa
Kappa  adalah  sebuah  metode  analisis  statistik yang  berfokus  pada  kelompok-kelompok  yang berbeda.  Semakin  tinggi  nilai  kappa,  semakin  baik kinerja yang dihasilkan. Perhitungan koefisien Kappa ditunjukkan dalam persamaan berikut ini[11]:
Κ = Po−Pe
1− Pe (3)
Keterangan:
K : Koefisien Kappa P o : Presentase kesepakatan yang diamati
P e : Jumlah baris dalam error matrix
Berikut  ini  Klasifikasi  nilai  kappa  dapat  dilihat pada Tabel 2 :
Table 2. Klasifikasi Nilai Kappa Nilai K Keeratan Kesepakatan < 0,20 Rendah 0,21 - 0,40 Lumayan 0,41 - 0,60 Cukup 0,61 - 0,80 Kuat 0,81 - 1.00 Sangat Kuat

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  ini  yaitu  menggunakan metode  Knowledge  Discovery  in  Database.  KDD merupakan kumpulan tahapan dalam proses identifikasi  data  menjadi  kumpulan  informasi  yang mengandung pola. Informasi ini terdapat dalam basis data  berukuran  besar  yang  sebelumnya  belum diketahui manfaat potensial dari data tersebut. Proses yang  dilakukan  yaitu  melalui  tahapan  data  selection, data  preprocessing,  transformation,  data  mining, daninterpretation/evaluation.

## Gambar 1. Rancangan Penelitian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
Pada  tahap  pertama  yaitu  pengumpulan  data, data  yang  diperoleh  melalui  survei  lapangan  dan wawancara  penduduk  Kelurahan  Karangpawitan Karawang.  Pada  penelitian  ini,  jumlah  dataset  yang digunakan  sebanyak  383,  yang  terbagi  menjadi  dua bagian, pertama data training dimana data yang sudah diketahui  label  –  labelnya  untuk  membangun  model atau  fungsi  sebesar  80%  sebanyak  307  data,  dan sisanya data testing yang digunakan untuk mengetahui  akurasi  model  atau  fungsi  yang  akan dibangun  pada  proses  training  sebesar  20%  yaitu sebanyak  76  data.  Berikut  adalah  sebagian  dari dataset yang ditampilkan.
Table 3. Dataset
Pada  tahap  kedua  yaitu  pemilihan  data.  Pada tahap  data  selection  dilakukan  proses  penentuan variabel  data  yang  digunakan  dalam  pembentukan decision tree. Data dipilih menjadi variabel keputusan atau  variabel  target  dari  pembentukan  decision  tree. Dan  variabel  target  dari  penelitian  ini  adalah  atribut “Label”  yang  berisikan  label  “Miskin”  dan  “tidak Miskin”.
Tahap  ketiga  adalah  tahap  Preprocessing  data pada tahap ini data dilakukan pembersihan data untuk menghapus data yang tidak valid, duplikat, atau tidak relevan. Berikut pengecekan
Pada  tahap  ke  empat  yaitu  data  tranformation. Pada  tahap  transformasi  untuk  merubah  bentuk  data agar  sesuai  dengan  proses  data  mining  supaya  dapat memahami  bentuk  pola  dan  hubungan  data  dalam interpretabilitas  model.  Berikut  atribut  yang  akan  di transformasi Frekuensi mengonsumsi daging/minggu. Dapat terlihat pada Tabel 3
Gambar 2. Pemeriksaan missing value Table 4. Hasil Transformasi Data Atribut Nilai Keterangan Frekuensi mengonsumsi daging/minggu 0-1x 1 >1x 2
Pada tahap selanjutnya yaitu penambangan data, tahap  penambangan  data  dilakukan  dengan  memilih metode  algoritma  untuk  menemukan  pola  atau informasi  saat  mengklasifikasikan  tingkat  kepuasan. Pada  penelitian  ini,  data  yang  telah  dikumpulkan dibagi  sebesar  80%  untuk  keperluan  data  latih  dan 20% untuk data uji. Berikut hasil perhitungan entropy dan gain untuk data training adalah sebagai berikut:
Table 5. Hasil Perhitungan Entrophy dan Gain ATRIBUT JUMLAH KASUS MISKIN TIDAK MISKIN ENTROPY INFORMATION GAIN TOTAL 307 137 170 0,991649 Luas Bangunan (m2) 0.281 Ya 187 139 48 0.822 Tidak 120 18 109 0.537 Jenis Lantai 0.540 Keramik 173 16 157 0.113 Plester 134 121 13 0.460 Jenis Dinding 0.372 Tembok 92 88 4 0.258 Bambu 215 49 166 0.774 Frekuensi mengonsumsi daging/minggu 0.297 1 199 100 99 0.108 2 108 2 106 0.999 Jenis Pekerjaan 0.2889 Karyawan Swasta 65 0 65 0.0000 Buruh Tani 150 106 44 0.873 Pedagang 17 6 11 0.937 Serabutan 75 25 50 0.9183 Besar Penghasilan (per bulan) 0.286 300.000-499.999 138 14 124 0.474 500.000-5.300.000 169 116 53 0.897
Dari  Tabel  4  diatas,  didapatkan  bahwa  jenis lantai  mendapatkan  gain  information  tertinggi,  maka pada  atribut  inilah  yang  dijadikan  node  pertama. Hasil  pengujian  menghasilkan  pohon  keputusan sesuai  dengan  pengujian  yang  sudah  dilakukan  dan dari  data  yang  telah  diproses  dari  rapidminer didapatkan rule decision tree sebagai berikut :
Gambar 3. Pohon keputusan
Langkah  selanjutnya  setelah  didapat  rule decision  tree kemudian  dilakukan  validasi  serta pengukuran keakuratan hasil yang dicapai oleh model menggunakan RapidMiner dengan melihat confussion matrix , dapat dilihat pada gambar 4 berikut :
Dari confussion matrix diatas didapat nilai : true positive sebanyak 137 record, false positive sebanyak 0  record,  true  negative  sebanyak  167  record,  false negative  sebanyak  3  record.  Accuracy  didefinisikan sebagai tingkat kedekatan antara nilai prediksi dengan
nilai  aktual.  Berdasarkan  analisis  menggunakan aplikasi  RapidMiner  dengan  pengukuran Decission Tree didapatkan hasil dengan tingkat :
Table 6. Hasil Accuracy, Precission dan Recall Accuracy Precission Recall 99,02% 100,00% 98,24%
Telah  diperoleh  nilai  kappa  pada  model klasifikasi  pada  penelitian  ini  status  kemiskinan penduduk  kelurahan  karangpawitan  mendapatkan 0,980.  Nilai  kappa  yang  telah  diperoleh  masuk kedalam  rentang  nilai  0,91  –  1,00  maka  berdasarkan tabel 2 penelitian ini masuk kedalam kategori sangat kuat.  Berikut  adalah  hasil  kappa  menggunakan aplikasi RapidMiner:

## 4.2. Pembahasan
Penelitian  ini  untuk  klasifikasi  ini  status kemiskinan  penduduk  kelurahan  karangpawitan dengan  status  kemiskinan  miskin  dan  tidak  miskin dengan  memakai  metodologi  KDD  dengan  tahapan seleksi  data,  preprocessing,transformasi,  data  mining dan evaluasi. Algoritma C4.5 untuk mengetahui nilai status kemiskinan penduduk kelurahan karangpawitan dengan  status  kemiskinan  miskin  dan  tidak  miskin. Penelitian  menggunakan  model  evaluasi  kappa dengan  diperoleh  nilai  kappa  pada  model  klasifikasi pada  penelitian  ini  mendapatkan  0,980  maka penelitian  ini  masuk  kedalam  katagori  sangat  kuat. Berdasarkan  pohon  keputusan  yang  telah  dirancang dengan memakai algoritma C4.5 berikut aturan:
Table 7. Rule Pohon Keputusan ( IF-THEN ) NO ATURAN IF HASIL (THEN) 1 Jenis Lantai = Keramik AND Ketersediaan WC = Punya AND Jenis Pekerjaan = Buruh Tani AND Besar Penghasilan (per bulan) > 625000 AND Luas Bangunan (8 m2) = Tidak (> 8 m2) Tidak Miskin 2 Jenis Lantai = Keramik AND Ketersediaan WC = Punya AND Jenis Pekerjaan = Buruh Tani AND Besar Penghasilan (per bulan) > 625000 AND Luas Bangunan (8 m2) = Ya AND Pendidikan = SD Miskin 3 Jenis Lantai = Keramik AND Ketersediaan WC = Punya AND Jenis Pekerjaan = Buruh Tani AND Besar Penghasilan (per bulan) > 625000 AND Luas Bangunan (8 m2) = Ya AND Pendidikan = SMP Tidak Miskin 4 Jenis Lantai = Keramik AND Ketersediaan WC = Punya AND Jenis Pekerjaan = Buruh Tani AND Besar Penghasilan (per bulan) <= 625000 Tidak Miskin 5 Jenis Lantai = Keramik AND Ketersediaan WC = Punya AND Jenis Pekerjaan = Karyawan Swasta Tidak Miskin 6 Jenis Lantai = Keramik AND Ketersediaan WC = Punya AND Jenis Pekerjaan = Pedagang AND Luas Bangunan (8 m2) = Tidak (> 8 m2) Tidak Miskin 7 Jenis Lantai = Keramik AND Ketersediaan WC = Punya AND Jenis Pekerjaan = Pedagang AND Luas Bangunan (8 m2) = Ya (< 8 m2) Miskin 8 Jenis Lantai = Keramik AND Ketersediaan WC = Punya AND Jenis Pekerjaan = Serabutan Tidak Miskin 9 Jenis Lantai = Keramik AND Ketersediaan WC = Tidak Punya AND Besar Penghasilan (per bulan) > Tidak
NO ATURAN IF HASIL (THEN) 575000 Miskin 10 Jenis Lantai = Keramik AND Ketersediaan WC = Tidak Punya AND Besar Penghasilan (per bulan) <= 575000 AND Pendidikan = SD Miskin 11 Jenis Lantai = Keramik AND Ketersediaan WC = Tidak Punya AND Besar Penghasilan (per bulan) <= 575000 AND Pendidikan = SMP Tidak Miskin

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  diperoleh kesimpulan  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa algoritma  C4.5  berhasil  mengklasifikasikan  status kemiskinan dengan melihat accuracy, recall, precision  dan  kappa.  Yaitu  dengan  tingkat  akurasi sebesar  99,02%.  Kemudian  nilai recall yang  didapat dengan  hasil  prediksi  dari  data  yang  ada,  tingkat relevan  benar  miskin  yang  sesuai  sebesar  100%.  dan benar  tidak  miskin  sebesar  98,24%.  Lalu  nilai precission  yang  didapat  dengan  hasil  prediksi menggunakan  rapidminer  yaitu  prediksi  miskin sebesar  97.86%  dan  prediksi  tidak  miskin  sebesar 100%  dan  Koefisien  kappa  yang  dihasilkan  sebesar 0,980.  Dengan  demikian  hasil  yang  diperoleh mengindikasikan  bahwa  algoritma  C4.5  berhasil dalam  mengklasifikasi  status  kemiskinan  masyarakat di  desa  Karangpawitan  Karawang  dengan  sangat baik.
Adapun saran  untuk pengembangan   penelitian yaitu  disarankan  untuk  mengikutsertakan  responden dalam penelitian lanjutan dengan menyelidiki apakah mereka menerima bantuan dari pemerintah. Perolehan informasi  mengenai  sumber  air  minum,  apakah berupa  air  galon  isi  ulang  atau  air  mineral  asli,  dan bahan  bakar  untuk  memasak,  apakah  menggunakan gas  3kg  atau  yang  berukuran  besar,  juga  disarankan untuk diperoleh. Keseluruhan informasi ini diharapkan  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih komprehensif  dan  mendalam  terkait  dengan  kondisi serta kebutuhan responden dalam kerangka penelitian ini.  Kemudian  diharapkan  dapat  dibuat  versi  website atau  aplikasi  agar  lebih  mudah  dalam  penggunaan dan aksesnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Purnomo,  C.  E.,  &  Rikendry,  R.  (2021). Penerapan  Metode  C4.  5  Untuk  Klasifikasi Warga Miskin Pada Desa Mengandung Sari. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi , 2 (3), 14-25.
[2] Pratiwi, N. W. O., Utami, N. W., & Putra, I. G. J.  E.  (2022).  Klasifikasi  Penentuan  Penerima Bantuan  Sosial  Tunai  (BST)  Menggunakan Algoritma  C4.  5  Di  Desa  Keramas,  Gianyar, Bali. Jurnal  Informatika  Teknologi  dan  Sains (Jinteks) , 4 (3), 101-107.
[3] Permatasari,  I.  A.  (2021).  Klasifikasi  Penduduk Penerima  Bantuan  Covid-19  Di  Kecamatan Kasomalang  Menggunakan  Metode K-Nearest Neighbor . (Skripsi Sarjana, Universitas Singaperbangsa).
[4] Sadewo,  M.  G.,  Windarto,  A.  P.,  &  Wanto,  A. (2018).  Penerapan  Algoritma Clustering Dalam Mengelompokkan  Banyaknya  Desa/Kelurahan Menurut  Upaya  Antisipasi/Mitigasi  Bencana
Alam Menurut Provinsi Dengan K-
Means . KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , 2 (1).
[5] Fitriani, E. (2020). Perbandingan Algoritma C4. 5  Dan Naïve  Bayes Untuk  Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan. Sistemasi, 9 (1), 103.
[6] Gunawan,  G.,  Hanes,  H.,  &  Catherine,  C. (2021).  C4.  5, K-Nearest  Neighbor , Naïve Bayes , and Random Forest Algorithms Comparison  to  Predict  Students'  on  TIME Graduation. Indonesian  Journal  of  Artificial Intelligence and Data Mining , 4 (2), 62-71.
[7] Saragih,  H.,  Buulolo,  E.,  &  Waruwu,  F.  T. (2017). Implementasi Data Mining Penyesuaian Jenis Lensa Terhadap Kebutuhan Pasien Dengan Menggunakan Algoritma C4. 5. KOMIK (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer) , 1 (1)
[8] W.  Cholil,  A.  R.  Dalimunthi,  and  L.  Atika, “Model  Data  Mining  Dalam  Mengidentifikasi Pola  Laju  Pertumbuhan  Antar  Sektor  Ekonomi di  Provinsi  Sumatera  Selatan  dan  Bangka Belitung,” Teknika ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  103–109, 2019, doi: 10.34148/teknika.v8i2.181.
[9] Anam,  C.,  &  Santoso,  H.  B.  (2018). Perbandingan  Kinerja  Algoritma  C4.  5  dan Naive  Bayes untuk  Klasifikasi  Penerima Beasiswa. Energy-Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik , 8 (1), 13-19.
[10] Kuntoro,  A.  Y.,  Hermanto,  H.,  Asra,  T., Syukmana,  F., &  Wahono,  H.  (2020). Classification of Student Majors with C4. 5 and Naive  Bayes  Algorithms ( Case  Study: SMAN  2 Bekasi City). Semesta Teknika , 23 (1), 1-13.
[11] Aprianti.  B.  (2022).  klasifikasi  Penerima Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (Blt  Dd) Pada Desa Warungbambu Menggunakan
Algoritma Naive  Bayes .  (Skripsi  Sarjana, Universitas Singaperbangsa).