## IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KEMISKINAN DESA LURAH)
Washilaturrizqi, Odi Nurdiawan
Program Studi Manajemen Informatika D3, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Majasem, Kota Cirebon, Indonesia
Chilajri3@gmail.com

## ABSTRAK
Karena kemiskinan tidak dapat dengan mudah diberantas di Indonesia, pemerintah telah membuat beberapa program untuk mengatasi masalah ini, antara lain Program Bantuan Pangan Non Tunai, yaitu program bantuan pangan  nontunai  yang diberikan oleh pemerintah. kepada keluarga penerima  manfaat setiap bulan. Persyaratan WNI antara lain fakir miskin, non ASN, TNI/Polri. Kriteria penerima bantuan sembako adalah tingkat pendidikan, jenis pekerjaan, jenis atap, jenis dinding, jenis lantai, tempat buang air besar dan jumlah anggota keluarga dalam satu  rumah.  Kesejahteraan  keluarga  di  Desa  Lurah  merupakan  permasalahan  yang  dialami  oleh  masyarakat, dimana tingkat kesejahteraan keluarga kurang baik sehingga mereka menyalurkan dana negara yang tidak tepat sasaran. Tujuan dari klasifikasi  masalah  ini adalah  melakukan penelitian untuk mendapatkan hasil  yang akurat tentang apakah penerima  bantuan sembako nontunai dalam keadaan  sejahtera keluarga atau tidak.  model  yang digunakan yaitu model algoritma klasifikasi C .5 menggunakan 11 atribut, pengujian 95 data yang dibagi menjadi dua bagian yaitu data pelatihan 80 data pengujian 20 memberikan nilai akurasi sebesar 58,18% pada pengujian ini
Kata kunci: Klasifiksi, kemiskinan, data mining dan C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Program  pemberdayaan  pemerintah  Indonesia saat  ini  belum  mampu  mendidik  masyarakat  untuk keluar  dari  kemiskinan,  karena  program  bantuan tersebut  tetap  menjadi  prioritas  pemerintah.  Program yang  sedang  berlangsung  harus  memberikan  peluang untuk  menciptakan  manusia  yang  cerdas  untuk memecahkan  masalah  mereka,  terutama  kemiskinan. Masalah  kemiskinan  merupakan  salah  satu  masalah utama yang menjadi fokus perhatian pemerintah setiap negara.  Kemiskinan  juga  merupakan  salah  satu masalah yang dihadapi oleh banyak negara berkembang, termasuk Indonesia. Banyak upaya telah dilakukan  untuk  mengatasi  kemiskinan,  termasuk program  bantuan  miskin  ini.  Pemerintah  juga melakukan  segalanya  untuk  menyelesaikan  masalah yang  muncul.  Pemerintah  mengeluarkan  kebijakan untuk  memberdayakan  keluarga  miskin,  salah  satu kebijakan pemerintah adalah bantuan sembako segera . (Sari & Saro, 2018)
Mengingat  jumlah  penduduk  miskin  yang banyak,  pemerintah  selalu  berusaha  mengatasi masalah  kemiskinan  melalui  berbagai  program bantuan  seperti  beras  miskin  (Raski),  Program Keluarga  Harapan  (PKH),  Bantuan  Langsung  Tunai (BLT)  dan  pencairan.  bantuan  pangan  (BPNT). Bantuan sembako non tunai adalah bantuan sembako pemerintah  menyalurkan  gratifikasi  kepada  Keluarga Penerima  Manfaat  (KPM)  setiap  bulan.  Program Pengolahan Bantuan Pendapatan memiliki syarat dan kriteria  tersendiri  untuk  pembelian  makanan  dari  e- warung  melalui  mekanisme  e-money.  Syaratnya, peserta  yang  menerima  bantuan  sembako  nontunai adalah warga negara Indonesia termasuk fakir miskin,
dan  bukan  anggota  ASN,  TNI  atau  Polri,  serta  ada kriteria penerima bantuan sembako nontunai yaitu tipe atap, tipe tembok, jenis lantai, tempat buang air besar, pekerjaan, jumlah anggota keluarga dalam satu rumah dan  pendidikan.  Sebelum  menerima  bantuan  KPM, KPM terlebih dahulu harus melakukan seleksi berupa verifikasi  dan  validasi  data  yang  dilakukan  oleh pendamping.  Dengan  demikian,  diperlukan  suatu sistem  simulasi  yang  dapat  mengklasifikasikan keluarga penerima secara cepat dan akurat. Penambangan  data  memudahkan  lembaga  untuk menentukan  keluarga  mana  yang  memenuhi  syarat untuk mendapatkan bantuan pangan tanpa uang tunai dan mana yang tidak.(Nopi, 2021)
Banyak  warga  yang  mengeluhkan  mengapa mereka  tidak  mendapatkan  bantuan  dari  pemerintah, padahal mereka sudah lama tinggal di Lurahkylä, dan kebanyakan dari mereka adalah orang asing yang tidak mau  mengeluarkan  surat  pindah  karena  takut  ketika pindah.  bantuan  yang  mereka  terima  akan  dianggap hilang  karena  mereka  tidak  lagi  memiliki  tempat tinggal  sendiri. daerah  di  mana  mereka  awalnya menerima bantuan.
Tujuan  dari  tugas  akhir  ini  adalah  untuk memudahkan  warga  negara  yang  layak  menerima dukungan  pendapatan  negara  dan  menghilangkan ketimpangan sosial antar warga.
Karena  volume  data  yang  besar,  diperlukan teknologi  untuk  mengidentifikasi  pola  dan  informasi dalam  data  secara  cepat,  akurat  dan  jelas.  Dengan menggunakan  algoritma  C4.5  dapat  membangun model  pohon  keputusan  yang  memprediksi  keluarga yang  memenuhi  syarat  dan  dapat  membantu  pejabat pemerintah menentukan pohon keputusan.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  jurnal  sistemasi  penelitian  terdahulu  yang dilakukan  oleh  (Ermawati,  2019)  dalam  penelitian yang  berjudul  “algoritma  klasifikasi  C4.5  berbasis particle  swarm  optimization  untuk  memprediksi penerima  bantuan  pangan  non  tunai”  salah  satu kesulitan yang kadang dihadapi oleh pemerintah dalam menentukan  kelayakan  pada  saat  mengajukan pendataan,  dari  masalah  yang  ada  digunakan  metode klasifikasi  untuk  memprediksi  kelayakan  penerima manfaat  bantuan  pangan  non  tunai  yaitu  dengan menggunakan  model  algoritma  klasifikasi  C4.5, setelah  dilakukan  pengujian  tersebut  maka  algoritma C4.5 menghaslkan nilai akurasi sebesar 98.56%

## 2.2. Kemiskinan
Kemiskinan  merupakan  masalah  sosial  yang masih  belum  terpecahkan  di  negara  berkembang, terutama di Indonesia, karena kemiskinan tidak dapat dengan mudah dihilangkan. Karena masalah kemiskinan di negara berkembang tersebut, pemerintah  menerapkan  beberapa  program  untuk mengatasi  masalah  ini,  antara  lain  Program  Bantuan Pangan  Non  Tunai  (BPNT),  yaitu  program  bantuan pangan  yang  diberikan  tanpa  uang  tunai.  dari pemerintah  kepada  Keluarga  Penerima  Manfaat (KPM) setiap bulan melalui rekening elektronik yang hanya  digunakan  untuk  membeli  sembako  di  toko sembako dan untuk membeli sembako  yang  memang perlu  dibeli  yaitu.  nasi,  telur,  tahu,  tempe  dan daging..(Fitriani, 2020)

## 2.3. Kriteria kemiskinan
1) Tingkat Pendidikan
2) Jenis lapangan usaha atau pekerjaan
3) Jenis atap
4) Jenis dinding
5) Jenis lantai
6) Fasilitas buang air besar
7) Jumlah anggota keluarga dalam satu rumah

## 2.4. Model klasifikasi
Klasifikasi adalah metode untuk mendefinisikan sekumpulan pola atau properti  yang  menggambarkan dan membedakan satu kelas data dari yang lain untuk menentukan  apakah  suatu  objek  perilaku  dan  atribut kelompok yang ditentukan Klasifikasi juga menunjukkan  hubungan antar atribut  (Agus Sugianto & Rizky Maulana, 2019)
Gambar 1.  Klasifikasi sebagai pemetaan himpunan atribut x ke dalam label kategori kelasnya
Sebuah  klasifikasi  juga  disebut  sekumpulan record dan bisa juga disebut kasus atau sampel. Tubuh
(x,y) adalah pemetaan rekaman di mana x adalah array atribut  dan  y  adalah  label  kelas.  Sebuah  tuple  (x,y) adalah pemetaan record, dimana  x sebagai  himpunan atribut  dan  y  sebagai  label  kelas,  Klasifikasi  yang digunakan  adalah  decision  tree,  rule-based  classifer, neural  network,  support  vector  machine  dan  naïve bayes classifier (Junaedi et al., 2019).
2.5. Klasifikasi biasanya dibagi menjadi dua face:
1) Tahap  pelatihan  Bagian  dari  data  yang  kategori datanya  diketahui  dan  dimasukkan  untuk membentuk model estimasi
2) Tahap pengujian Bagian dari data yang terbentuk diuji  dengan  bagian  data  lainnya  untuk mengetahui akurasi model

## 2.6. Algoritma C4.5
Pohon  keputusan  adalah  metode  yang  umum digunakan  dalam  klasifikasi  data  mining.  Metode algoritma C4.5 populer karena dapat mengklasifikasikan dan menunjukkan hubungan antar atribut.  Algoritma  juga  dapat  digunakan  untuk membangun  pohon  keputusan,  salah  satunya  adalah algoritma C4.5(Ginting et al., 2020)
2.7. Variasi algoritma C4.5
a) Banyak  algoritma  seperti  ID3,  CART  dan  C4.5 dapat  digunakan  untuk menghasilkan  pohon keputusan
b) Algoritma C4.5 merupakan pengembangan lebih lanjut dari algoritma ID3
c) Proses  pohon  keputusan  terdiri  dari  mengubah bentuk  tabel  menjadi  model  pohon,  mengubah model pohon menjadi aturan dan menyederhanakan aturan
Algoritma  C4.5  dapat  menangani  data  numerik dan disk. Algoritma ini juga menggunakan gain ratio, sebelum menghitung gain ratio perlu menghitung nilai informasi  dalam  satuan  bit  dari  himpunan  objek dengan menggunakan konsep entropy.

## 2.8. Konsep entopi
Entropi(S)  adalah  perkiraan  jumlah  bit  yang diperlukan untuk membedakan suatu kelas (atau -) dari data  acak  dalam  ruang  sampel  S.  Entropi  juga dianggap  sebagai  bit  yang  diperlukan  untuk menunjukkan suatu kelas. semakin kecil nilai entropi, semakin banyak digunakan untuk pemisahan kelas.
Entropi  digunakan  untuk  mengukur  non- orisinalitas S.
Entropy  pada  ruang  contoh  S  didefinisikan dengan:
Dimana:
a) S  :  status  (data)  sampel  yang  digunakan  untuk trainer
b) P : jumlah solusi positif untuk kriteria tertentu
c) P : jumlah solusi negatif untuk kriteria tertentu.
d) Entropy(S):  0  jika  semua  contoh  S  termasuk dalam kelas yang sama
e) Entropy(S)  =  1  jika  jumlah  contoh  positif  dan negatif S sama
f) 0  >  Entropy(S) )  >  1  jika  jumlah  contoh  positif dan negatif pada S tidak sama

## 2.9. Konsep Gain
Gain  (S,A)  adalah  perolehan  informasi  dari atribut  A  sehubungan  dengan  data  keluaran  S. perolehan  data  diperoleh  data  output  atau  variabel dependen  S  yang  dikelompokkan  dengan  atribut  A yang ditunjukkan penguatan (S ,A).
Dimana:
a) A : Atribut
b) S : Sample
c) n : Banyaknya bagian dari himpunan atribut A
d) |Si| : jumlah sampel di -i
e) |S| : jumlah spesimen di S
2.10. Cara membangun pohon keputusan menggunakan algoritma:
a) Pilih  atribut  sebagai  akar.  Sebuah  akar  didapat dari nilai gain tertinggi dari atribut yang ada
b) Membuat cabang untuk masing-masing nilai
c) Bagi kasus dalam sebuah cabang
d) Ulangi  proses  untuk  masing-masing  cabang sampai  semua kaus pada cabang  memiliki kelas yang sama.
Kelebiahan pohon keputusan:
a) Daerah keputusan yang sederhana dan spesifik
b) Tidak perlu  menghilangkan perhitungan, karena dengan  menggunakan  metode pohon keputusan, pengujian  sederhana  hanya  didasarkan  pada kriteria atau kelas tertentu
c) Mudah  diadaptasi  untuk  memilih  properti  dari node internal yang berbeda
d) Penguji tidak perlu  mengevaluasi aspek tertentu dari  distribusi  tinggi  atau  distribusi  kelas  pada parameter.
Kekurangan pohon kepusan:
a) Sulitnya  merancang  pohon  keputusan  yang optimal
b) Hasil  kualitas  keputusan yang  diperoleh tergantung bagaimana pohon itu dirancang
c) Ketika jumlah kelas dan kriteria yang digunakan sangat banyak, apa yang menyebabkan keputusan tersebut. waktu dan kapasitas memori yang dibutuhkan d) Akumulasi kesalahan pembacaan yang diperlukan  dalam  pohon  keputusan  besar  di setiap level.(Kusrini, 2009)
3. METODE PENELITIAN
3.1. Tahap Observasi langsung
pemantauan  langsung  status  masyarakat  sesuai dengan keluhan dan permasalahan yang muncul.

## 3.2. Tahap Wawancara
mengirimkan tanya jawab kepada RT dan orang- orang  yang  berhubungan  langsung  dengan  perangkat desa untuk mendapatkan kriteria keluarga miskin

## 3.3. Studi perpustakaan
Peneliti  mencari  dukungan  di  internet,  seperti buku, jurnal dan literatur lainnya.

## 3.4. Tahap Perancangan

## Gambar 3. Tahapan Knowledge Discovery In Database

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Pada  proyek  tahap  akhir  ini,  data  diambil  dari desa  lurah,  kemudian  data  tersebut  dimasukkan  ke dalam proses pemilahan atau seleksi untuk menghilangkan  data  yang  bertentangan  atau  duplikat dan  memperbaiki  kesalahan  pada  data  yang  ada. Kemudian setelah memilih data 275 data digunakan.

## 4.2. Proses Data
Memilih sendiri atau mengolah data yang  layak dianalisis, dilanjutkan dengan memilih data yang tidak memenuhi  kriteria.  Kriterianya  sendiri  adalah  jenis atap, jenis dinding, jenis lantai, tempat buang air besar, pekerjaan, jumlah anggota keluarga dalam satu rumah dan pendidikan.

## 4.3. Transformasi Data
Proses  transformasi  data  terpilih  dalam  bentuk mining  procedure,  Lalu  memisahkan  menghilangkan kolom yang tidak digunakan (exclude kolom). proses ini menyesuaikan type data atau change type seperti:
a) Polynominal  yaitu  untuk  atribut  yang  memiliki lebih dari 2 kategori
b) Binominal  yaitu  untuk  atribut  yang  memiliki kategori 2
c) Real  yaitu  untuk  tipe  data  yang  memiliki  nilai koma
d) Integer yaitu untuk bilangan tanpa koma

## 4.4. Data Mining
Data  mining  bisa  untuk  melakukan  klasifikasi, klasterisasi,  dan  menemukan  pola  asosiasi  sehungga bisa melakukan peralaman (predicting).
4.5. Model Algoritma C4.5 v
Gambar 4. Model Algoritma C4.5
Gambar 4 merupakan pengujian model algoritma C4.5 menggunakan software Rapidminer. Read Excel pada gambar  merupakan tools untuk mengambil  data training yang akan dibuat kemudian dihubungan ke set role dan sampai ke performace.

## 4.6. Decision Tree

## Gambar 5. Pohon Keputusan
Berdasarkan  Gambar  5  maka  rule  tersebut dimanfaatkan  untuk  mengambil  keputusan  pada  data baru.

## 4.7. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Gambar 6. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Gambar  6  diketahui  dari  275  data,  157 diklasifikasikan  layak  sesuai  dengan  prediksi  yang telah  dilakukan  dengam  metode  algoritma  C4.5,  113 data diprediksi layak tapi ternyata hasilnya tidak layak, 3  data  class  tidak  diprediksi  sesuai,  dan  2  data diprediksi tidak ternyata layak.
Gambar  6  menunjukkan  bahwa,  tingkat  akurasi dengan menggunakan algoritma C4.5 sebesar 58.18% dan bisa dihitung untuk mencari nilai accuracy adalah tingkat  kedekatan  antara  nilai  yang  didapat  terhadap nilai  sebenarnya,  sensitivity  adalah  tingkatan  positif yang sebenernya, specificity, ppv dan npv.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  ditarik beberapa kesimpulan mengenai penerapan algoritma C .5  dalam  klasifikasi  penerima  bantuan  sembako nontunai  sebagai  berikut:  Penerapan  algoritma  C4.5 dalam klasifikasi penerima bantuan sembako nontunai penerima  bantuan  sembako  tunai.  -penerima  bantuan sembako  tunai.  Pengujian  algoritma  C4.5  dengan akurasi  perolehan  58.18.  pohon  keputusan  dibuat dengan algoritma C4.5.
Saran  untuk  pengembangan  penelitian  ini  lebih lanjut terkait dengan penelitian adalah sebagai berikut: menggunakan  lebih  banyak  atribut  yang  termasuk dalam  kriteria  kelayakan  bantuan  sembako  non  tunai untuk mencapai akurasi yang lebih besar. menambahkan  informasi  sedemikian  rupa  sehingga dapat  mempengaruhi  nilai.  akurasi.  penelitian  ini dilakukan  untuk  menentukan  kelayakan  penerima bansos  sembako  nontunai.  menggunakan  metode klasifikasi  data  mining  untuk  menentukan  kelayakan penerima bansos sembako nontunai

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Agus Sugianto, C., & Rizky Maulana, F. (2019).
Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (  Studi Kasus Kelurahan Utama ). Techno.COM , 18 (4), 321–331.
[2]  Ermawati, E. (2019). Algoritma Klasifikasi C4.5 Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  Untuk Prediksi  Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai.
Sistemasi , 8 (3), 513. https://doi.org/10.32520/stmsi.v8i3.576
[3]  Fitriani, E. (2020). Perbandingan Algoritma C4.5
Dan Naïve Bayes Untuk Menentukan Kelayakan Penerima  Bantuan  Program  Keluarga  Harapan.
Sistemasi , 9 (1), 103. https://doi.org/10.32520/stmsi.v9i1.596
[4]  Ginting, V. S., Kusrini, K., & Taufiq, E. (2020).
Implementasi Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Keterlambatan Pembayaran
Sumbangan  Pembangunan  Pendidikan  Sekolah Menggunakan  Python. Inspiration:  Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 10 (1), 36– 44. https://doi.org/10.35585/inspir.v10i1.2535
[5]  Junaedi, I., Nuswantari, N., & Yasin, V. (2019). Perancangan Dan Implementasi Algoritma C4 . 5 Untuk  Data  Mining. Journal  of  Information System, Informatics and Computing , 3 (1), 29–44.
[6]  Kusrini,  K.  &  emha  taufiq  luthfi.  (2009). ALGORITMA DATA MINING .
[7]  Nopi, N. P. (2021). Klasifikasi Penerima Bantuan Pangan  Non  Tunai  Menggunakan  Metode Decision Tree. Jurnal Informasi Dan Teknologi , 3 ,
167–173.
https://doi.org/10.37034/jidt.v3i4.148
[8]  Sari,  F.,  &  Saro,  D.  (2018).  Implementasi
Algoritma  C4.5  Dalam  Menentukan  Lokasi Prioritas Penyuluhan Program Keluarga berencana  di  kecamatan  dumai  timur. Jurnal Penelitian  Pos  Dan  Informatika , 8 (1),  63. https://doi.org/10.17933/jppi.2018.080105