Data Mining Algoritma C4.5 menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Covid 19

## Data Mining Algoritma C4.5 menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Covid 19
Angga Riadi 1 , Sundari Retno Andani 2 , Retno Rafiqa Dewi 3
1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Jl. Jend. Sudirman Blok A No.1-3, Pematangsiantar, Indonesia anggariadi07@gmail.com
Abstrak . Dampak dari Pandemi COVID 19 dapat dilihat dari terpuruknya ekonomi masyarakat, khususnya pada masyarakat nagori Sitalasai tempat dilakukannya penelitian ini. Data dari Dinas Kelurahan menjelaskan bahwa hampir seluruh masyarakat merasakan sulitnya menjalankan roda perekonomian. Dalam mengatasi permasalahan ini  pemerintah membuat program  pemberian bantuan  khusus  bagi  masyarakat  yang  layak.  Untuk  menentukan kelayakan penerimaan bantuan Covid 19 ini dibutuhkan model atau aturan agar tepat pada sasaran. Saat ini pihak kelurahan hanya memiliki data yang bersumber dari Dinas Sosial dan tidak semua masyarakat masuk kedalam daftar tersebut sehingga banyak masyarakat yang seharusnya layak menerima bantuan tidak masuk kedalam daftar penerima  bantuan.  Data  mining  dengan  algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  metode  didalam  ilmu  komputer untuk  memecahkan  permasalahan  klasifikasi.  Dengan  algoritma  C4.5  variabel  untuk  mengukur  faktor-faktor kelayakan penerima bantuan ini dikorelasikan untuk menghasilkan aturan. Hasil yang akan dicapai pada penelitian ini  adalah  aturan  pohon  keputusan  kelayakan  penerima  bantuan  Covid  19.  Dengan  metode  pemecahan permasalahan  ini  menggunakan  data  mining  algoritma  C4.5  dapat  mengklasifikasikan  kelayakan  penerima bantuan Covid19 sehingga data yang diolah valid dan tepat sasaran.
Kata Kunci : Bantuan Covid19, Datamining, AlgoritmaC4.5, Klasifikasi, Pohon Keputusan.
Abstract. The impact of the COVID-19 Pandemic can be seen from the decline in the community's economy, especially in the Sitalasai nagori community where  this research  was conducted. Data from the Kelurahan Office  explains  that  almost  all  people  find  it  difficult  to  run  the  economy.  In  overcoming  this  problem,  the government has created a program to provide special assistance to the people who deserve it. To determine the feasibility of receiving Covid 19 assistance, a model or rule is needed so that it is right on target. Currently, the kelurahan only has data sourced from the Social Service and not all communities are included in the list, so many people who should be eligible to receive assistance are not included in the list of beneficiaries. Data mining with the C4.5 algorithm is one of the methods in computer science to solve classification problems. With the C4.5 algorithm, the variables to measure the eligibility factors of these beneficiaries are correlated to  produce  rules.  The  results  to  be  achieved  in  this  study  are  the  decision  tree  rules  for  the  eligibility  of recipients of Covid 19 assistance. With this problem solving method using data mining algorithm C4.5 can classify the eligibility of recipients of Covid 19 assistance so that the processed data is valid and on target.
Keyword : Covid19 Assistance, Datamining, AlgorithmC4.5, Classification, Decision Tree

## PENDAHULUAN
Kelayakan penerima bantuan covid 19  merupakan salah satu aspek penting dalam membantu sistem pendukung keputusan bagi pangulu sitalasari dalam penetapan kesejahteraan bagi masyarakat. Penentuan kelayakan penerima bantuan perlu dilakukan dengan objektif agar bantuan yang diberikan tepat sasaran dan memenuhi azas keadilan bagi semua masyarakat[1]. Penetapan  kelayakan penerima bantuan covid 19 dilakukan melalui proses meliputi jumlah penghasilan, status tempat tinggal, umur, dan jumlah tanggungan. Selain untuk menangani penyebaran covid 19 di lingkungan nagori Sitalsari, pemerintah  setempat  juga  melaksanakan  program  pemerintah  yaitu  pemberian  bantuan  covid  19 kepada warga yang terdampak secara ekonomi di lingkungan nagori Sitalasari.  Dalam menentukan penerima  bantuan  tersebut  pihak  kelurahan  menggunakan  data  yang  bersumber  dari  dinas  sosial. Permasalahan dalam penentuan penerima bantuan tersebut adalah bahwa masih banyak warga dengan kondisi yang seharusnya layak tidak masuk kedalam daftar penerima bantuan. Hal ini tentu saja akan menjadi dilema bagi Pihak Kelurahan sebagai penyelenggara penyalur bantuan pemerintah. Dengan
Data Mining Algoritma C4.5 menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Covid 19
permasalahan  tersebut  dibuatlah  penelitian  ini  dengan  menganalisa  data  penduduk  dan  syarat penerima  bantuan.  Data  mining  merupakan  salah  satu  keilmuan  bidang  komputer  yang  dapat membantu  proses  pembuat  keputusan.  Dengan  algoritma  C4.5  dapat  mengatasi  permasalahan klasifikasi[2],[3][4].  Algoritma  C4.5  atau  disebut  juga  sebagai  algoritma  decision  tree  merupakan metode  klasifikasi  dan  prediksi.  Algoritma  ini  termasuk  metode  untuk  menemukan  pola  dengan memilah-milah  sejumlah  data  yang  besar  menggunakan  teknologi  pengenalan  pola.  Algoritma  ini mempunyai input berupa training samples dan samples. Training samples berupa data contoh yang akan digunakan untuk membangun sebuah tree yang telah diuji kebenarannya[5],[6].
Penerapan datamining dengan algoritma C4.5 pada permasalahan ini dapat membuat sistem aturan  pohon  keputusan  sehingga  dalam  permasalahan  kelayakan  penerima  bantuan  Covid19  ini sesuai dengan aturan yang berlaku dan tepat sasaran[7].

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  observasi  pada  kantor  pengulu  sitalasai  dengan  objek  data penduduk. Berdasarkan data tersebut maka dilakukan analisa masalah yang terkait dengan kelayakan penerima  bantuan  Covid19.  Selanjutnya  dilakukan  studi  literatur  dengan  merujuk  pada  beberapa penelitian  atau  jurnal  yang  berhubungan  dengan  pemecahan  masalah  menggunakan  teknik datamining  algoritma  C4.5.  Pada  tahap  analisa  data  selain  data  penduduk  juga  dibuat  kuesioner kepada penduduk yang sesuai kriteria tetapi tidak masuk kedalam daftar penerima bantuan dengan atribut jumlah penghasilan, status tempat tinggal, usia dan jumlah tanggungan. Adapun aktifitas kerja pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1 .  Aktifitas Penelitian
Agar  didalam  penelitian  ini  menghasilkan  rule  atau  pohon  keputusan  yang  sesuai  dengan kelayakan  penerimaan  bantuan  Covid19  ini  maka  dibuatlah  pemodelan  dengan  implementasi
Pengguna Sistem Mulai IdentifikasiMasalah dan Tujuan Penelitian Mengumpulkan Data Validasi Data Menggunakan Rapidminer Valid Y Membuat Rule dan Analisis
Pengolahan Data Di Rapidminer C4.5 Membuat Keputusan dan Kesimpulan Selesai T
Data Mining Algoritma C4.5 menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Covid 19
algoritma C4.5 berikut:
Gambar 2 . Pemodelan Algoritma C4.5
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma C4.5[8] [9]. Dalam pemodelan algoritma C4.5 dilakukan pada sampel dataset, kemudian menghitung entrophy (S) dari keseluruhan atribut,  setelah entrophy (S)  ditemukan  kemudian  menghitung Gain tertinggi  dari  seluruh  atribut, atribut  yang  memiliki Gain tertinggi  yang  akan  digunakan  sebagai  akar/node.  Selanjutnya  buat cabang untuk tiap nilai, bagi kasus dalam cabang, ulangi perhitungan Gain sampai semua data masuk kedalam kelas yang sama[10],[5]. Atribut yang telah dipilih tidak lagi dibutuhkan dalam perhitungan, proses  pembentukan  pohon  keputusan  terhenti  jika  sudah  tidak  ada  lagi  atribut  yang  dipartisi  dan semua tuple dalam node N telah memiliki kelas yang sama[11]. Dalam kasus dataset pada penelitian ini  terdiri  dari  2  kelas  keterangan  yaitu  Layak  dan  Tidak  Layak.  Berikut  adalah  digram  alur  kerja pemodelan Algoritma C4.5.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan  algoritma  C4.5  dimulai  dengan  memilih  atribut  akar  terlebih  dahulu  dengan mencari jumlah kasus keseluruhan, jumlah kasus keputusan layak dan jumlah kasus keputusan tidak layak.  Menghitung entrophy dari  semua  kasus  yang  dibagi  berdasarkan  jumlah  penghasialn  (C1), status  tempat  tinggal  (C2),  umur  (C3),  dan  jumlah  tanggungan  (C4).  Setelah  itu  dilakukan perhitungan gain untuk masing – masing atribut. Untuk perhitungan Algoritma C4.5 dapat diuraikan sebagai berikut :
Pohon keputusan Tidak Layak Layak Input data kuisioner Menghitung Entropy
Entropy(A) = − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 Menghitung Gain
Gain(S,A) = Entrropy(S) – |Si| |S| n i=1 * Entropy(Si) Selesai Mulai
Data Mining Algoritma C4.5 menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Covid 19
A. Menghitung  jumlah  kasus,  jumlah  kasus  untuk  keputusan  layak,  dan  jumlah  kasus  untuk keputusan tidak layak.
Menghitung Entropy total :
Entrophy (total) = - (73/100)*LOG2(73/100) - (27/100)*LOG2(27/100) Entrophy (total) = 0,841464636 B. Menghitung Entrophy dan gain untuk  masing-masing  atribut  data.  Berikut  ini  adalah perhitungan  nilai Entrophy dan Gain .  Menghitung Entrophy dan Gain jumlah  penghasilan (C1) :
Entrophy [C1-rendah] = -(0/43)*LOG2 (0/43) - (43/43)*LOG2(43/43) = 0 Entrophy [C1-cukup] = -(0/26)*LOG2 (0/26) - (26/26)*LOG2(26/26) = 0 Entrophy [C1-tinggi] = -(27/31)*LOG2 (27/31) - (4/31)*LOG2(4/31) = 0,554778163 Gain [total-C1] = 0,841464636 – ((43/100)*0 + (26/100)*0 + (31/100)*0,554778163) = 0,669483406 Menghitung Entrophy dan Gain status tempat tinggal (C2): Entrophy [C2-kontrak] = -(18/62)*LOG2 (18/62) - (44/62)*LOG2(44/62) = 0,869137581 Entrophy [C2-rumah sendiri] = -(9/38)*LOG2 (9/38) - (29/38)*LOG2(29/38) = 0,789749254
Gain [total-C2] = 0,841464636 – ((62/100)* 0,869137581 + (38/100)* 0,789749254) = 0,00249462 Menghitung Entrophy dan Gain umur (C3): Entrophy [C3-rendah] = -(4/21)*LOG2 (4/21) - (17/21)*LOG2(17/21) = 0,702466551
Entrophy [C3-cukup] = -(23/71)*LOG2 (23/71) - (48/71)*LOG2(48/71) = 0,908618598 Entrophy [C3-tinggi] = -(0/8)*LOG2 (0/8) - (8/8)*LOG2(8/8) = 0
Gain [total-C3] = 0,841464636 – ((21/100)*0,702466551 + (71/100)*0,908618598 + (8/100)*0) = 0, 048827456 Menghitung Entrophy dan Gain jumlah tanggungan (C4): Entrophy [C4-rendah] = -(17/17)*LOG2 (17/17) - (0/17)*LOG2(0/17) = 0
Entrophy [C4-cukup]
= -(10/63)*LOG2 (10/63) - (53/63)*LOG2(53/63) = 0,631263018 Entrophy [C4-tinggi] = -(0/20)*LOG2 (0/20) - (20/20)*LOG2(20/20) = 0
Gain [total-C3] = 0,841464636 – ((17/100)*0 + (63/100)*0,631263018 + (20/100)*0) = 0, 0443768935
Berikut ini hasil perhitungan nilai Entropy dan Gain yang dapat dilihat pada tabel 4.1.
Tabel 1 . Perhitungan Node 1
Total Jumlah Layak Tidak Layak Entrophy Gain
Data Mining Algoritma C4.5 menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Covid 19
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  1  diperoleh  atribut  yang  menjadi node (akar)  adalah  C1 memiliki gain tertinggi yaitu 0,669483406, dimana terdiri dari 3 sub atribut yaitu rendah, cukup, dan tinggi. Berdasarkan nilai entrophy dari ketiga sub atribut diatas, sub atribu rendah dan cukup yang memperoleh keputusan layak. Maka perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut untuk menentukan node akar selanjutnya,dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :
Gambar 2 . Pohon Keputusan 1
Untuk hasil perhitungan selanjutnya dapat ditunjukkan pada tabel berikut ini:
Table 2 . Perhitungan Node 1.1
total C1=tinggi Jumlah Layak Tidak Layak Entrophy Gain 31 4 27 0.554778163 C2 0.009477045 Kontrak 20 2 18 0.468995594 Rumah sendiri 11 2 9 0.684038436 C3 0.12204848 Rendah 4 0 4 0 Cukup 26 3 23 0.51594693 Tinggi 1 1 0 0 C4 0.303156581
100 73 27 0.841464636 C1 0.669483406 Rendah 43 43 0 0 Cukup 26 26 0 0 Tinggi 31 4 27 0.554778163 C2 0.00249462 Kontrak 62 44 18 0.869137581 Rumah sendiri 38 29 9 0.789749254 C3 0.048827456 Rendah 21 17 4 0.702466551 Cukup 71 48 23 0.908618598 Tinggi 8 8 0 0 C4 0.443768935 Rendah 17 0 17 0 Cukup 63 53 10 0.631263018 Tinggi 20 20 0 0
Data Mining Algoritma C4.5 menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Covid 19
total C1=tinggi Jumlah Layak Tidak Layak Entrophy Gain 31 4 27 0.554778163 Rendah 17 0 17 0 Cukup 12 2 10 0.650022422 Tinggi 2 2 0 0
Dari hasil perhitungan diatas pada tabel 2 atribut yang menjadi Node cabang dari atribut C1 = tinggi adalah C4. Dimana atribut dari C4 yang terdiri dari Rendah, cukup, dan tinggi. Dimana rendah sudah  memperoleh  keputusan  tidak  layak.  Sedangkan  untuk  sub  atribut  cukup  dan  tinggi  belum memperoleh keputusan maka akan dilakukan perhitungan kembali. Maka dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :
Gambar 3. Pohon Keputusan 2
Hasil  akhir  dari  perhitungan  variabel-variabel  terkait  adalah  perhitungan  pada node cabang  dari atribut C1=Cukup,  C4=tinggi, dan C3=cukup yang ditunjukan pada table 3.
Table 3. Perhitungan Node 1.3.1.1.
total C1=Cukup C4=tinggi C3=Cukup Jumlah Layak Tidak Layak Entrophy Gain 7 7 0 0 C2 0 Kontrak 1 1 0 0 Rumah sendiri 6 6 0 0
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  3,  Dimana  C2  kontrak  dan  rumah  sendiri  memperoleh keputusan layak. Maka dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :
Data Mining Algoritma C4.5 menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Covid 19
Gambar 4. Pohon Keputusan 11

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  maka  kesimpulan  yang  dapat  diambil  berdasarkan pembahasan Untuk Menetukan Penerima Bantuan Covid 19 Menggunakan  Algoritma C4.5 bahwa atribut yang memiliki pengaruh paling tinggi untuk menentukan kelayakan penerima bantuan Covid 19  adalah  jumlah  penghasilan.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  atribut  jumlah  penghasilan  yang menempati  sebagai  simpul  akar  ( rootnode )  dalam  diagram  pohon  keputusan,  dan  atribut  Jumlah tanggungan sebagai factor kedua dalam menentukan kelayakan penerima bantuan Covid 19. Hal ini dapat  dilihat  dalam  diagram  pohon  keputusan  bahwa  atribut  Jumlah  tanggungan  terletak  dalam simpul cabang di bawah jumlah penghasilan dan berdasarkan hasil pengujian diperoleh model aturan pohon  keputusan  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  kelayakan  penerima  bantuan  sosial khususnya bantuan Covid19.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] TNP2K, “PROGRAM BANTUAN PEMERINTAH Menuju Bantuan Sosial Terintegrasi,” p. 210, 2018, [Online]. Available: website TNP2K (www.tnp2k.go.id).
[2] 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.
[3] E. Elisa, “Analisa dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Penyebab  Kecelakaan Kerja Kontruksi  PT.Arupadhatu  Adisesanti,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 1, p. 36, 2017, doi: 10.15575/join.v2i1.71.
[4] M. F. Arifin and D. Fitrianah, “Rekomendasi Penerimaan Mitra Penjualan Studi Kasus : PT Atria  Artha  Persada,” IncomTech ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  87–102,  2018,  doi: 10.22441/incomtech.v8i1.2198.
[5] D. Kurniawan, A. Anggrawan, and H. Hairani, “Graduation Prediction System  On Students Using C4.5 Algorithm,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol.
Data Mining Algoritma C4.5 menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Covid 19
19, no. 2, pp. 358–365, 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.685.
[6] S. Wahyuni, “Implementation of Data Mining to Analyze Drug Cases Using C4.5 Decision Tree,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 970, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1742-6596/970/1/012030.
[7] P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and Bowo Winarno, “Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 3, pp. 64–71, 2020.
[8] E.  Buulolo,  K.  Medan,  and  S.  Utara,  “C4  .  5  A  lgorithm  to  Predict  the  Impact  of  the Earthquake,” vol. 6, no. 02, pp. 10–15, 2017.
[9] A. A. Aprilia Lestari, “Increasing Accuracy of C4 . 5 Algorithm Using Information Gain Ratio and Adaboost for Classification of Chronic Kidney Disease,” J. Soft Comput. Explor. , vol. 1, no. 1, pp. 32–38, 2020.
[10]  H. Amalia, ; Yunita, ; Ari Puspitasari, ; Ade, and F. Lestari, “Student Performance Analysis Using C4.5 Algorithm To Optimize Selection,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 16,  no. 2, pp. 149–154, 2020.
[11]  A.  Andriani,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Pada  Program  Klasifikasi  Mahasiswa  Dropout,” Semin. Nas. Mat. 2012 , pp. 139–147, 2012.