Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 217-225 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Analisa Kelayakan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Algoritma C4.5
Muhammad Amirsyah Tanjung 1 , Poningsih 2 , Hendry Qurniawan 3 1,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia 2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 amrsyh00@gmail.com, 2 poningsihamiktb@gmail.com

## Abstract
In overcoming the problem of poverty, the Government implements the Family Hope Program (PKH) which is a program assistance that provides assistance (subsidies) in cash to poor households as long as they meet the requirements set out in the program. The purpose of this study is to determine whether the family is still eligible or  not receive the Family Hope  Program (PKH)  assistance, where there  are  many  other  disadvantaged  families  who  have  not  had  the  opportunity  to  receive  this assistance program. Sources of data obtained from the Martoba Village Head Office. The method used in  the  study  is  a  data  mining  technique  with  the  C4.5  algorithm  which  is  implemented  with  the RapidMiner application. The attributes used in determining the family's eligibility are still feasible or not receiving assistance from this assistance program, namely income, number of family dependents, vehicle  ownership  and  residence  status.  The  results  of  the  classification  algorithm  C4.5  and  testing with Rapid Miner software, it is found that the factor that most influences the eligibility of the Family Hope Program (PKH) recipients is the number of stages (C1) with an acquisition value of 0.51827179.
Keywords : C4.5 Algorithm, Data mining, PKH

## Abstrak
Dalam  menanggulangi  masalah  kemiskinan,  Pemerintah  melaksanakan  Program  Keluarga Harapan (PKH) yang merupakan bantuan program yang memberikan bantuan (subsidi) tunai kepada rumah  tangga  miskin  sepanjang  mereka  memenuhi  persyaratan  yang  ditetapkan  dalam  program. Tujuan penelitian ini untuk menentukan apakah keluarga tersebut masih layak atau tidak menerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) ini, dimana masih banyak keluarga tidak mampu lainnya yang belum berkesempatan menerima program bantuan ini. Sumber data yang diperoleh dari Kantor Lurah  Martoba.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  teknik  data  mining  dengan algoritma C4.5 yang diimpelementasikan dengan aplikasi RapidMiner. Atribut yang digunakan dalam menentukan  kelayakan  keluarga  tersebut  masih  layak  atau  tidak  menerima  bantuan  program bantuan  ini  yaitu  penghasilan,  jumlah  tanggungan  keluarga,  kepemilikan  kendaraan  dan  status tempat  tinggal.  Hasil  dari  klasifikasi  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  pengujian  dengan  software RapidMiner  maka  didapatkan  faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap  kelayakan  penerima Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  adalah  jumlah  penghasilan  (C1)  dengan  nilai  gain  sebesar 0,51827179.
Kata kunci : Algoritma C4.5, Data mining, PKH

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  adalah  kondisi  ketidakmampuan  seseorang  dalam  memenuhi kebutuhan  sehari-hari.  “Seseorang  disebut  miskin  dapat  dilihat  dari pendapatannya,  apabila  pendapatannya  rendah  maka  seseorang  tersebut  tidak dapat  memenuhi  kebutuhannya  dan  tidak  dapat  mensejahterakan  dirinya”  [1]. Dalam  menanggulangi  kemiskinan  tersebut  pemerintah  melaksanakan  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  yang  merupakan  program  bantuan  yang  memberikan bantuan  tunai  kepada  rumah  tangga  miskin  sepanjang  mereka  memenuhi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 217-225 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
persyaratan yang ditetapkan dalam program tersebut. Persyaratan tersebut terdiri dari beberapa komponen yaitu ibu hamil, memiliki anak usia dini, SD, SMP, SMA, disabilitas berat, lanjut usia. Pada saat ini Pemerintah melakukan sistem labelisasi rumah pada setiap rumah yang menerima PKH. Sistem labelisasi rumah tersebut merupakan bentuk sosialisasi yang diupayakan Sumber Daya Manusia (SDM) PKH agar  keluarga  yang  telah  mampu  mempunyai  budaya  malu.  Namun  dilapangan, banyak  keluarga  yang  sudah  mampu  yang  belum  mengundurkan  diri  dari penerimaan bantuan program ini, sehingga tidak memberikan kesempatan kepada keluarga  tidak  mampu  lainnya  yang  belum  berkesempatan  untuk  mendapatkan bantuan program ini.
Untuk  mengatasi  permasalahan  diatas  dapat  menggunakan  klasifikasi dengan  Algoritma  C4.5.  “Klasifikasi  merupakan  proses  pencarian  model  yang membedakan kelas data agar model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi kelas  dari  suatu  objek  yang  belum  diketahui  kelasnya.  Salah  satu  algoritma klasifikasi  yang  bisa  digunakan  adalah  C4.5”  [2].  Dengan  menggunakan  metode Algoritma C4.5 akan diklasifikasi data penerima PKH untuk memberikan masukan kepada pemerintah dalam menentukan apakah keluarga tersebut masih layak atau tidak  menerima  bantuan.  Kajian  penelitian  terdahulu  yaitu  (Irmayansah  2018) yang berjudul “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Penentuan Penerimaan Bantuan  Langsung  di  Desa  Ciomas”.  Penelitian  ini  mengklasifikasikan  penduduk yang  tidak  mampu  berdasarkan  sensus  ekonomi  penduduk  dengan  10 variabel yang  digunakan  yaitu  atap  rumah,  jenis  pekerjaan,  jenis  dinding  rumah  terluas, jenis lantai rumah terluas, sumber penerangan umum, sumber air minum, bahan bakar utama untuk memasak, fasilitas tempat buang air besar, status rumah, luas rumah.  Pada  penelitian  tersebut  perlu  ditambahkannya  variabel  penghasilan terhadap penduduk tersebut dimana variabel ini cukup mempengaruhi penduduk tersebut untuk mendapatkan penerimaan bantuan.
Dengan  Tujuan  untuk  menentukan  apakah  keluarga  tersebut  masih  layak atau  tidak  menerima  bantuan  program  ini,  dimana  masih  banyak  keluarga  tidak mampu lainnya yang belum berkesempatan untuk mendapatkan program bantuan ini.  Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi dan masukan kepada  Pemerintah  dalam  menentukan  apakah  keluarga  yang  sudah  menerima bantuan  masih  layak  atau  tidak  menerima  bantuan  Program  Keluarga  Harapan (PKH) ini, sehingga memberikan kesempatan kepada keluarga yang tidak mampu lainnya untuk mendapatkan bantuan program ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kelurahan  Martoba  yang  terletak  di  Kecamatan Siantar  Utara,  Kota  Pematangsiantar.  Pengumpulan  data  yang  penulis  lakukan diperoleh melalui Kantor Lurah Martoba akan di olah sebanyak 163 keluarga yang menerima  PKH.  Penulis  melakukan  observasi  kepada  keluarga  yang  menerima PKH dengan jumlah 100 sampel data.
Atribut data yang digunakan terdiri dari :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 217-225 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
a) Jumlah Penghasilan
b) Jumlah Tanggungan Keluarga
c) Kepemilikan Kendaraan
d) Status Tempat Tinggal
Penjelasan atribut dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 1. Penjelasan Atribut No. Atribut Penjelasan 1. Jumlah Penghasilan Rendah (Penghasilan <1jt perbulan), Cukup (Penghasilan ≥1jt - ≤1,5jt perbulan), Tinggi (Penghasilan >1,5jt perbulan) 2. Jumlah Tanggungan Keluarga 0 (Tidak mempunyai anak), 1 (Jumlah anak 1) 2 (Jumlah anak 2), >2 (Jumlah anak >2) 3. Kepemilikan Kendaraan Tidak Punya (Tidak mempunyai kendaraan), Rendah (Sepeda), Cukup (1-2 Sepeda Motor), Tinggi (>2 Sepeda Motor, (Mobil)) 4. Status Tempat Tinggal Numpang, Kontrak, Milik Sendiri

## 2.2. Metode Penelitian a) Data Mining
Data Mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih menggunakan teknik atau metode tertentu[3]. Data mining dapat diartikan juga  sebagai  pengesktrakan  informasi  baru  dari  data  besar.  Istilah  data  mining kadang disebut juga Knowledge Discovery in Database (KDD) [4] .

## b) Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  algoritma  ID3  yang dicipt9akan  oleh  J.  Rose  Quinlan  [3].  Algoritma  C4.5  merup9akan  salah  satu metode klasifikasi yang menggunakan represe9ntasi struktur pohon ( tree ) dimana setiap node merepre9sentasikan  atribut,  cabangnya  merepresentasikan  nilai  dari atrib9ut dan daun merepresentasikan kelas [7]. Menurut (Muhamad, Windarto & Suhada 2019) secara umum untuk membangun pohon keputusan Algoritma C4.5 adalah sebagai berikut :
1) Pilih atribut sebagai akar
2) Buat cabang untuk masing-masing nilai
3) Bagi kasus dalam cabang
4) Ulangi  proses  untuk  masing-masing  cabang  sampai  semua  kasus  pada cabang memiliki kelas yang sama.
Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada  nilai gain tertinggi dari  atribut-atribut  yang  ada.  Untuk  menghitung gain menggunakan rumus seperti berikut :
(    )           ( ) ∑
| | | | (  ) (1)
Keterangan: S : Himpunan kasus
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 217-225 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S| : Jumlah kasus dalam S Sebelum mendapatkan nilai gain maka dicari terlebih dahulu nilai entropy . Untuk mencari nilai entropy menggunakan rumus sebagai berikut :
( )   ∑ (2)
S : Himpunan Kasus n : Jumlah partisi S pi: Proporsi dari Si terhadap S

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perhitungan Menggunakan Metode K-means
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  Penghasilan  (C1),  Jumlah  Tanggungan  (C2), Kepemilikan  Kendaraan  (C3)  dan  Status  Tempat  Tinggal  (C4).  Setelah  itu dilakukan  perhitungan gain untuk  masing  –  masing  atribut.  Hasil  perhitungan ditunjukkan oleh tabel berikut ini.
Tabel 2. Perhitungan Node Jumlah (s)  Layak  Tidak Layak Entrophy Gain Total 100 69 31 0,8931735 Jumlah Penghasilan 0,51827179 Rendah 40 40 0 0,0000000 Cukup 42 29 13 0,8926230 Tinggi 18 0 18 0,0000000 Jumlah Tanggungan 0,40370163 1 27 13 14 0,9990103 2 42 31 11 0,8296071 >2 31 25 6 0,7088357 Kepmilikan Kendaraan 0,12702864 Rendah 0 0 0 0,0000000 Cukup 93 69 24 0,8238116 Tinggi 7 0 7 0,0000000 Status Tempat Tinggal 0,18777421 Kontrak 90 69 21 0,7837769 Milik Sendiri 10 0 10 0,0000000
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  3.1  diperoleh  atribut  yang  menjadi node (akar) adalah C1 memiliki gain tertinggi yaitu 0,5568321, dimana terdiri dari 3 sub atribut  yaitu  Rendah  (Berpenghasilan  Rendah),  Cukup  (Berpenghasilan  Cukup) dan  Tinggi  (  Berpenghasilan  Tinggi).  Berdasarkan  nilai entrophy dari  ketiga  sub atribut  diatas,  sub  atribut  rendah  sudah  memiliki  keputusan  dan  atribut  tinggi sudah  memperoleh  keputusan,  sedangkan  sub  atribut  cukup  belum  memperoleh
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 217-225 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
keputusan.  Maka perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut untuk menetukan node akar  selanjutnya,  dapat  digambarkan  pohon  keputusan  dari  tabel  diatas  sebagai berikut:

## Gambar 1. Pohon Keputusan 1
Untuk hasil perhitungan selanjutnya algoritma C4.5 dapat ditunjukkan pada tabel berikut ini.
Tabel 3. Perhitungan Node 1.1
penghasilan = cukup Jumlah (s)  Layak  Tidak Layak Entrophy Gain 42 29 13 0,8926230 Jumlah Tanggungan 0,89262301 1 11 0 11 0,0000000 2 13 11 2 0,6193822 >2 18 18 0 0,0000000 Kepmilikan Kendaraan 0,04122698 Rendah 0 0 0 0,0000000 Cukup 41 29 12 0,8721618 Tinggi 1 0 1 0,0000000 Status Tempat Tinggal 0,17808797 Kontrak 38 29 9 0,7897493 Milik Sendiri 4 0 4 0,0000000
Dari  hasil  perhitungan  diatas  pada  tabel  3.2,  atribut  yang  menjadi Node cabang  dari  atribut  C1  –  Cukup  adalah  Jumlah  Tanggungan  (C2).  Dimana  atribut dari  Jumlah  Tanggungan  (C2)  yang  terdiri  dari  1,  2  dan  >2.  Dimana  Jumlah Tanggungan (C2) 1 dan >2 sudah memperoleh keputusan Tidak Layak. Sedangkan untuk sub atribut Jumlah Tanggungan (C2) 2 belum memperoleh keputusan maka akan dilakukan perhitungan kembali. Maka dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 217-225 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 2. Pohon Keputusan 2
Dalam mencari hasil perhitungan selanjutnya pada node akar  C1-Cukup dan C2-2 dapat ditunjukkan pada tabel berikut ini.
Tabel 4. Perhitungan node 1.1.1
penghasilan = cukup dan tanggungan 2 Jumlah (s) Layak  Tidak Layak Entrophy Gain 13 11 2 0,6193822 Kepmilikan Kendaraan 0 Rendah 0 0 0 0,0000000 Cukup 13 11 2 0,6193822 Tinggi 0 0 0 0,0000000 Status Tempat Tinggal 0,23739741 Kontrak 12 11 1 0,4138169 Milik Sendiri 1 0 1 0,0000000
Dari hasil perhitungan pada tabel 3.3, atribut yang menjadi node cabang dari C1- Cukup  dan  C2-2  adalah  C4.  Dimana  Status  Tempa  Tinggal  (C4)  Milik  Sendiri keputusan Tidak Layak. Sedangkan untuk sub atribut Status Tempat Tinggal (C4) Kontrak belum memperoleh keputusan maka akan dilakukan perhitungan kembali. Maka dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 217-225 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 3. Pohon Keputusan 3
Tabel 5. Perhitungan node 1.1.2 Penghasilan = cukup dan tanggungan 2 dan Kontrak Jumlah (s) Layak Tidak Layak Entrophy Gain 12 11 1 0,413816 9 Kepmilikan Kendaraan 0 Rendah 0 0 0 0,000000 0 Cukup 12 11 1 0,413816 9 Tinggi 0 0 0 0,000000 0
Dari hasil perhitungan pada tabel 4.4, atribut yang menjadi node cabang dari C1- Cukup,  C2-2  dan  C4-Kontrak  adalah  C3.  Dimana  semua  atribut  sudah  memiliki keputusan  dan  perhitungan  sudah  selesai.  Maka  dapat  digambarkan  pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :
Gambar 4. Pohon Keputusan 4
Berikut ini rules yang dihasilkan dari pohon keputusan tersebut :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 217-225 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 6. Rule yang dihasilkan No Rules Keputusan 1. Jika C1 = Cukup dan C2 = 1 Tidak Layak 2. Jika C1 = Cukup,  C2 = 2, C4 = Kontrak dan C3 = Cukup Layak 3. Jika C1 = Cukup, C2 = 2 dan C4 = Milik Sendiri Tidak Layak 4. Jika C1 = Cukup dan C2 = >2 Layak 5. Jika C1 = Rendah Layak 6. Jika C1 = Tinggi Tidak Layak 3.2. Pengujian Data Menggunakan Rapidminer
a) Setelah  melakukan  proses  pengolahan  data  secara  manual  menggunakan metode  algoritma  c4.5    maka  selanjutnya  dilakukan  proses  pengujian  data menggunakan tools  rapidminer .  Berikut  adalah  hasil  pengujian  data menggunakan tools  rapidminer. Tampilan decision tree
Gambar 5. Hasil decision tree
Setelah  dilakukan  perhitungan  dan  pengujian  data  pada  masing-masing  atribut dengan algoritma C4.5, maka akan didapatkan pola pohon keputusan akhir.
b) Tingkat Akurasi
Gambar 6. Nilai Performance Vector Algoritma C4.5
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan software RapidMiner didapat nilai  akurasi  sistem  sebesar  96,67%,  artinya  bahwa rule yang  dihasilkan  tingkat kebenaran  mendekati  100%.  Dimana  model  yang  telah  dibentuk  diuji  tingkat akurasinya  dengan  memasukan  atau  uji  yang  berasal  dari  data training dengan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 217-225 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
menggunakan split validation pada aplikasi RapidMiner 5.3 untuk menguji tingkat akurasi.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  seluruh  hasil  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada Penerapan  Algoritma  C4.5  dalam  mengklasifikasi  masyarakat  yang  masih berhak atau  tidak  berhak  menerima  bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  yang merupakan  program  bantuan  yang  dilaksanakan  oleh  Pemerintah  dalam menanggulangi masalah kemiskinan dapat disimpulkan sebagai berikut :
a) Permasalahan  menentukan  masyarakat  yang  layak  dan  tidak  layak  dapat diselesaikan  menggunakan  teknik data  mining ,  yaitu  dengan  Algoritma C4.5. menghasilkan 6 (Enam) rules dan tingkat akurasi yang dihasilkan oleh metode tersebut adalah 96,67%.
b) Dengan adanya penerapan data mining algoritma C4.5 diharapkan mampu memberikan  solusi  kepada  Pemerintah  Kelurahan  Martoba  Kecamatan Siantar  Utara  Kota  Pematangsiantar  dalam  menentukan  masyarakat  yang berhak dalam menerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH).
c) Dengan adanya penerapan data mining algoritma C4.5 diharapkan mampu mempermudah  Pemerintah  Kelurahan  Martoba  Kecamatan  Siantar  Utara Kota  Pematangsiantar  dalam  memberikan  bantuan  Program  Keluarga Harapan  (PKH)  ini  kepada  masyarakat  yang  benar-benar  layak  dan  tidak salah sasaran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] V.  C.  Pamungkas,  L.  Muflikhah,  And  R.  C.  Wihandika,  “Klasifikasi  Penerimaan Program  Keluarga  Harapan  (  Pkh  )  Menggunakan  Metode  Learning  Vector Quantization ( Studi Kasus Desa Kedungjati ),” Vol. 3, No. 3, Pp. 2659–2666, 2019.
[2] A.  H.  Nasrullah, “Penerapan  Metode  C4.5 Untuk  Klasifikasi Mahasiswa  Berpotensi Drop Out,” Vol. 10, Pp. 244–250, 2018.
[3] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Edik  Inform. , Vol. 2, No. 2, Pp. 213–219, 2019.
[4] S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  And  E.  Suryana,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus: Universitas  Dehasen  Bengkulu),” J.  Media  Infotama ,  Vol.  11,  No.  2,  Pp.  130–138, 2015.
[5] E.  P.  Cynthia  And  E.  Ismanto,  “Metode  Decision  Tree  Algoritma  C.45  Dalam Mengklasifikasi Data Penjualan Bisnis Gerai Makanan Cepat Saji,” Jurasik (Jurnal Ris.
Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , Vol. 3, No. July, P. 1, 2018, Doi: 10.30645/Jurasik.V3i0.60.
[6] B.  Hermanto  And  A.  Sn,  “Klasifikasi  Nilai  Kelayakan  Calon  Debitur  Baru Menggunakan Decision Tree C4.5,” Ijccs (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , Vol. 11, No. 1, P. 43, 2017, Doi: 10.22146/Ijccs.15946.
[7] M.  A.  Sembiring,  “Penerapan  Metode  Decision  Tree  Algoritma  C45  Untuk Memprediksi  Hasil  Belajar  Mahasiswa  Berdasarkan  Riwayat  Akademik,” J.  Teknol. Dan Sist. Inf. , Vol. 3, No. 1, Pp. 60–65, 2016.
[8] S.  Muhamad,  Agus  Perdana  Windarto,  “Penerapan  Algoritme  C4  .  5  Pada Klasifikasi,” Komik (Konferensi Nas. Teknol. Inf. Dan Komputer) , Vol. 3, Pp. 477–482, 2017, Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1688.