SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI KEPENDUDUKAN DENGAN ALGORITMA C5.0 UNTUK KLASIFIKASI PENERIMA PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH)
(STUDI KASUS: DESA PERNING, KECAMATAN JATIKALEN, KABUPATEN NGANJUK)
Alfina Damayanti, Made Hanindia Prami Swari, Retno Mumpuni Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Jalan Raya Rungkut Madya Gunung Anyar Surabaya, Indonesia alfinad1921@gmail.com

## ABSTRAK
Desa  Perning  terletak  di  Kecamatan  Jatikalen,  Kabupaten  Nganjuk  mengalami  kendala  dalam  pendataan penduduk karena sistem pembukuan manual yang memakan waktu. Administrasi data penduduk membutuhkan usaha  manual  yang  rentan  terhadap  kesalahan.  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  di  Desa  Perning  juga mengalami  kendala  dalam  seleksi  penerima  bantuan  yang  dilakukan  secara  manual,  menyebabkan ketidaksinkronan  data  dan  pemrosesan  yang  lama.  Penelitian  ini  mengusulkan  sistem  informasi  yang  dapat mengelola data kependudukan berbasis web dan mengklasifikasi penerima PKH dengan menggunakan algoritma C5.0.  Algoritma  C5.0  dipilih  karena  dapat  menangani  data  yang  bersifat  kontinu  dan  diskrit,  serta  dapat mengurangi  kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  berhasil dirancang  menggunakan  Codeigniter  3,  PHP,  dan  MySQL,  meningkatkan  efisiensi  pelayanan  administrasi. Pengujian menggunakan confussion matrix pada sistem dengan algoritma C5.0 mencapai akurasi sebesar 88% pada pengujian dengan 75 data. Sistem berhasil mengenali calon penerima PKH dengan baik.
Kata kunci: Sistem, Data Kependudukan, PKH, Algoritma C5.0, Pohon Keputusan, Klasifikasi Data

## 1. PENDAHULUAN
Desa  Perning,  terletak  di  Kecamatan  Jatikalen Kabupaten  Nganjuk,  memiliki  22  RT  dan  3  RW dengan  populasi  sekitar  2.640  jiwa  berdasarkan  data statistik  2022  dari  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Nganjuk.  Sistem  pendataan  penduduk  di  desa  ini masih  menggunakan  cara  manual,  yaitu  dengan mencatat  data  penduduk  pada  buku  atau  dokumen. Cara ini tidak efisien untuk mendata penduduk dalam jumlah  besar,  karena  dapat  menyebabkan  kesalahan, kehilangan  data,  dan  membutuhkan  banyak  ruang penyimpanan.
Desa  Perning  mengurus  administrasi  data penduduk,  termasuk  surat  permohonan  pemasangan listrik dan surat keterangan umum seperti keterangan tidak  mampu,  domisili,  belum  menikah,  menikah, cerai mati, usaha, penghasilan, dan dokumen lainnya. Masalah  dalam  proses  ini  adalah  bahwa  pembuatan surat  warga  harus  dilakukan  dengan  cara  datang langsung dan menyerahkan KTP atau KK secara fisik yang  memakan  banyak  waktu  karena  staf  harus menulis data warga secara manual. Pendekatan manual ini  tidak  efektif  untuk  memberikan  informasi  yang akurat dan cepat, serta dapat menyebabkan kesalahan dalam  proses  administrasi.  Hal  ini  dapat  mengurangi kepuasan  warga  terhadap  layanan  administrasi  yang diberikan.
Desa  Perning  menerapkan  Program  Keluarga Harapan (PKH), di mana peserta harus melewati tahap validasi  dan  verifikasi  data  sebelum  mendapatkan bantuan.  Namun,  proses  verifikasi  dilakukan  secara manual  oleh  petugas  PKH  yang  datang  langsung  ke
setiap  keluarga  peserta,  mencatat  kriteria  secara manual. Ini mengakibatkan penundaan dan ketidakselarasan  dalam  penentuan  penerima  bantuan PKH,  di  mana  orang  yang  seharusnya  menerima bantuan  mungkin  tidak  mendapatkannya,  sementara mereka yang tidak memenuhi syarat justru menerima bantuan  [1].  Pencatatan  yang  akurat  dan  terperinci tentang  penerima  bantuan  PKH  dapat  mengurangi ketidakselarasan dan mempermudah proses distribusi bantuan oleh petugas.
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  dapat digunakan  sistem  yang  memiliki  kecerdasan  buatan. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah algoritma C5.0. Algoritma C5.0 merupakan algoritma berbasis pohon keputusan yang dapat menangani data kontinyu  dan  diskrit.  Algoritma  ini  menggunakan metode information  gain untuk  meminimalkan kesalahan dalam pengambilan keputusan[2].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  oleh  Dedi  (2019)  yang  berjudul “Sistem  Informasi  Administrasi  Kependudukan Berbasis Web di Kelurahan Sangiang Jaya”. Penelitian ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  mutu  pelayanan pada  Kelurahan  Sangiang  Jaya,  yaitu  dalam mempercepat  proses  administrasi,  serta  mampu menyimpan  dokumen  arsip  sehingga  memudahkan pencarian  dokumen.  Penelitian  ini  menggunakan metode  prototype,  perancangan  menggunakan  UML (Unified  Modelling  Language),  dan  aplikasi  yang dibuat berbasis web.
Penelitian  oleh  Saputra  (2017)  yang  berjudul “Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi Administrasi Kependudukan pada Desa Kota Karang”. Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  dan  merancang sistem  administrasi  kependudukan  pada  bagian pengelolaan  data  penduduk,  surat  keterangan  serta pelaporan  yang  databasenya  terpusat.  Hasil  dari penelitian  ini  menghasilkan  perancangan  sistem informasi administrasi yang mengelola data penduduk yang  terintegrasi  langsung  untuk  pembuatan  surat- surat keterangan serta pelaporan yang tersistem.
Penelitian  oleh  Dede  (2019)  yang  berjudul “Klasifikasi  Penentuan  Penerima  Manfaat  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  Menggunakan  Algoritma C5.0 (Studi Kasus: Desa Sukamaju, Kec. Kadudampit).  Hasil  penelitian  dengan  menggunakan Algoritma  C5.0  dari  penelitian  ini,  dapat  diketahui bahwa akar utama dalam menentukan penerima PKH adalah kepemilikan anak sekolah.
Penelitian  oleh  Ilham  (2017)  yang  berjudul “Penerapan  Algoritma  C5.0  pada  Sistem  Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Beras Miskin”. Pada penelitian ini sistem pendukung keputusan digunakan untuk penerimaan beras masyarakat miskin. Algoritma yang  digunakan  pada  sistem  pendukung  keputusan yaitu  algoritma  C5.0  dengan  model  klasifikasi  tree. Model  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  dari penerapan  algoritma  C5.0  dengan  pengolahan  data menggunakan SPSS itu dapat digunakan pada aplikasi penentuan  penerimaan  beras  raskin  yang  akan digunakan oleh pihak tertentu.

## 2.2. Sistem Infromasi
Sistem  informasi  merupakan  gabungan  dari empat komponen, yaitu software, hardware , infrastruktucture ,  dan human  resources .  Keempat komponen  tersebut  saling  bekerja  sama  untuk membentuk  sistem  yang  dapat  digunakan  untuk perencanaan,  pengendalian,  koordinasi,  dan decision making [3]. Whitten L. Jeffery dan tim mendefinisikan sistem  informasi  sebagai  kumpulan  orang,  data, proses,  dan  teknologi  informasi  yang  saling  bekerja sama untuk mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan  menyajikan  informasi  yang  mendukung  fungsi organisasi [4].

## 2.3. Program Keluarga Harapan (PKH)
Program  Keluarga  Harapan  merupakan  upaya perlindungan  sosial  di  Indonesia  yang  memberikan dukungan kepada keluarga yang menghadapi kemiskinan  dan  kerentanan  ekonomi.  Syarat  untuk mendapatkan  bantuan  ini  termasuk  terdaftar  dalam Data  Terpadu  Kesejahteraan  Sosial  (DTKS).  Lebih rinci,  sesuai  dengan  panduan  pelaksanaan  PKH  [5], tujuan program ini melibatkan:
1. Membuat  keluarga  penerima  manfaat  (KPM) hidup  lebih  baik  dengan  memastikan  mereka memiliki akses ke layanan pendidikan, kesehatan, dan kesejahteraan sosial.
2. Meringankan  beban  pengeluaran  keluarga  yang kurang mampu.
3. Membantu  KPM  untuk  mengubah  pola  pikir  dan perilaku mereka.
4. Membantu  mengurangi  jumlah  keluarga  yang hidup dalam kemiskinan.
5. Membantu KPM untuk memanfaatkan produk dan layanan  keuangan  formal  untuk  meningkatkan kesejahteraan mereka.
2.4. Decision Tree
Decision  tree adalah  metode  klasifikasi  yang menggunakan  struktur  pohon  untuk  membuat keputusan. Pohon tersebut terdiri dari cabang-cabang yang mewakili atribut, dan daun-daun yang mewakili kelas. Pohon keputusan dimulai dari root node , yang mewakili  atribut  atau  variabel  yang  paling  penting untuk  memprediksi  kelas  [6].  Node-node  berikutnya mewakili atribut-atribut yang lebih spesifik, dan daun- daun mewakili kelas. Gambar 1 menunjukkan contoh dari pohon keputusan.
Gambar 1. Pohon Keptusan
Ada tiga jenis node pada metode decision tree , yaitu: 1. Root node adalah node awal atau node paling atas. Node ini tidak memiliki input , tetapi menghasilkan output.
2. Internal node adalah node percabangan. Node ini menerima satu input dan menghasilkan beberapa output.
3. Leaf node adalah node akhir atau node daun. Node ini menerima satu input dan tidak menghasilkan output [7].

## 2.5. Algoritma C5.0
Algoritma  C5.0  membangun  pohon  keputusan dengan langkah-langkah yang mirip dengan algoritma C4.5. Pada kedua algoritma tersebut, langkah-langkah awal yang dilakukan adalah menghitung kemunculan keadilan, entropy, dan information  gain .  Namun, algoritma  C5.0  tidak  berhenti  pada  perhitungan information  gain ,  melainkan  melanjutkan  dengan menghitung gain ratio menggunakan information gain dan entropy . Gain  ratio digunakan  untuk  memilih atribut  pada  setiap node dan  pohon.  Atribut  dengan gain  ratio terbesar  akan  menjadi parent untuk node berikutnya.  Rumus  perhitungan entropy dapat ditemukan di bawah ini [8]:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 × 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝𝑖) 𝑚 𝑖=1 (1)
Keterangan:
S
= himpunan kasus atau atribut
m = jumlah partisi dari himpunan S pi = proporsi total atribut (Si) terhadap total keseluruhan (S)
Untuk  menghitung  nilai information  gain selanjutnya,  rumus  yang  diterapkan  adalah  sebagai berikut [8]:
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| × 𝐸(𝑆𝑖) 𝑚 𝑖=1 (2)
Keterangan:
E(S) = entropy semesta atau entropy total E(Si) = entropy atribut
m = jumlah data yang digunakan Si
= jumlah data pada atribut Si
S
= jumlah total data keseluruhan |Si| = jumlah kasus pada partisi ke-i |S| = jumlah kasus dalam S Kemudian  dilakukan  perhitungan  gain  ratio menggunakan rumus berikut [8]:
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆,𝐴) ∑ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑚 𝑖=1 (3)

## 2.5.  Validasi Hasil
Untuk  mengetahui  seberapa  akurat  konsep  data mining  yang  telah  dilakukan,  digunakan  metode Confusion  Matrix.  Metode  ini  menggunakan  tabel matriks untuk menampilkan hasil klasifikasi data uji, yang terdiri dari data yang benar dan data yang salah [9].
Tabel 1. Tabel Matrix Klasifikasi yang benar Diklasifikasi sebagai + - + True positive False negative - False positive True negative Untuk menghitung menggunakan rumus berikut [10]. Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% (4)
Keterangan: TP = jumlah hasil true yang bernilai positive FP = jumlah hasil false yang bernilai positive FN = jumlah hasil false yang bernilai negative TN = jumlah hasil true yang bernilai negative
3. METODE PENELITIAN
3.1. Data Penelitian
Dalam  menguji  coba  penelitian  ini,  diperlukan data  penduduk  yang  akan  diklasifikasikan  kelayakan penerima Program Keluarga Harapan (PKH) menggunakan  algoritma  C5.0.  Proses  implementasi algoritma  tersebut  memerlukan  pengelompokan  dan generate  data  penduduk  ke  dalam  beberapa  kelas. Selanjutnya,  dari  data  tersebut  akan  dibentuk  sebuah
pohon  keputusan  berdasarkan  kelas-kelas  yang  telah ditentukan.
1. Pekerjaan,  meliputi  petani/pekebun,  Tentara Nasional  Indonesia  (TNI),  buruh  harian  lepas, karyawan swasta, wiraswasta,
buruh tani/perkebunan,  mengurus  rumah  tangga,  dan belum/tidak bekerja.
2. Kepemilikan anak sekolah, meliputi memiliki dan tidak memiliki.
3. Kepemilikan  lansia  meliputi  memiliki  dan  tidak memiliki.
4. Kepemilikan  balita  meliputi  memiliki  dan  tidak memiliki.
Variabel  yang  digunakan  dibagi  menjadi  dua kategori, yaitu layak dan tidak layak.

## 3.2. Penerapan Algoritma C5.0
Memilih  atribut  sebagai  akar  melibatkan perhitungan nilai information gain, dengan fokus pada atribut  yang  memberikan  gain  tertinggi.  Langkah pertama  yang  dilakukan  adalah  menghitung entropy total sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙(𝑆) = (− 62 75 𝑙𝑜𝑔 2 62 75 ) + (− 13 75 𝑙𝑜𝑔 2 13 75 ) = 0,665273523
Entropy  total  melibatkan  perhitungan  nilai  total antara  keputusan  layak  sebanyak  62  dan  tidak  layak sebanyak 13, dengan total keseluruhan kasus sebanyak 75.
Tabel 2. Pengelompokan Jumlah Kasus Data
Training Terhadap Kelas Atribut Kategori Jumlah Kelas L TL Total Data 75 62 13 Pekerjaan Petani/Pekebun 8 7 1 Tentara Nasional Indonesia (TNI) 2 0 2 Buruh Harian Lepas 19 17 2 Karyawan Swasta 1 0 1 Wiraswasta 11 6 5 Buruh Tani/Perkebunan 20 18 2 Mengurus Rumah Tangga 10 10 0 Belum/Tidak Bekerja 4 4 0 Anak Sekolah Memiliki 34 31 3 Tidak Memiliki 41 31 10 Lansia Memiliki 43 39 4 Tidak Memiliki 32 23 9 Balita Memiliki 2 2 0 Tidak Memiliki 73 60 13
Setelah  menghitung  nilai  entropy,  information gain,  dan  gain  ratio,  hasil  perhitungan  tersebut kemudian  dimasukkan  ke  dalam  tabel  seperti  pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Entropy, Information Gain dan Gain Ratio Atribut Kategori Entropy Informati on Gain Gain Ratio Total Data 0,6652 73523 Peker- jaan Petani/ Pekebun 0,5435 64443 0,21345 3333 0,0856 53678 Tentara Nasional Indonesia (TNI) 0 Buruh Harian Lepas 0,4854 60761 Karyawan Swasta 0 Wiraswasta 0,9940 30211 Buruh Tani/ Perkebunan 0,4689 95594 Mengurus Rumah Tangga 0 Belum/ Tidak Bekerja 0 Anak Sekolah Memiliki 0,4305 51867 0,03195 3135 0,0259 35528 Tidak Memiliki 0,8014 69893 Lansia Memiliki 0,4464 81347 0,04357 4217 0,033 4253 Tidak Memiliki 0,8571 48437 Balita Memiliki 0 0,00743 298 0,0109 97752 Tidak Memiliki 0,6758 63572
Dari tabel di atas, nilai gain ratio tertinggi pada atribut  pekerjaan  sebesar  0,085653678.  Oleh  karena itu, atribut pekerjaan dijadikan sebagai akar dari pohon keputusan yang akan dibuat. Untuk menentukan node 1.2,  langkahnya  sama  seperti  sebelumnya,  yakni menemukan nilai gain ratio tertinggi dari atribut. Nilai tersebut harus di bawah 0,085653678 atau lebih rendah dari  atribut  pekerjaan.  Dari  delapan  kategori pekerjaan, empat di antaranya (TNI, karyawan swasta, mengurus  rumah  tangga,  belum/tidak  bekerja)  telah memiliki nilai 0, yang berarti tidak perlu dihitung lagi. Selanjutnya,  perhitungan  hanya  dilakukan  untuk kategori  pekerjaan  yang  belum  bernilai  0,  seperti petani/pekebun,  buruh  harian  lepas,  wiraswasta,  dan buruh  tani/perkebunan,  untuk  menghasilkan  akar berikutnya.

## 3.3. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  membutuhkan  pembuatan berbagai  dokumen,  seperti  diagram use  case , spesifikasi use case , diagram aktivitas, diagram kelas, diagram  urutan,  model  data  konseptual,  dan  model data fisik.
Gambar 2. Diagram Use Case
Berdasarkan  Gambar  2,  terdapat  tiga  belas use case yang  dilakukan  dalam  sistem  administrasi kependudukan. Terdapat dua pengguna yaitu sekretaris  desa  dan  staf/operator  TU.  Dimana pengguna  dapat  melakukan  login,  pengelolaan terhadap  data  penduduk,  data  penduduk  pindah, klasifikasi  PKH,  data  pemerintahan  desa,  dan  surat keterangan  seperti  SKTM,  domisili,  belum  menikah, menikah,  cerai  mati,  usaha,  penghasilan,  surat pemasangan listrik, dan logout.
Gambar 3. Sequence Diagram Klasifikasi Penerima PKH
Gambar  3  menampilkan  diagram  urutan  dalam proses  klasifikasi  data  penduduk  sebagai  calon penerima atau tidak penerima PKH.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini mengembangkan sistem informasi yang  dapat  mengelola  data  kependudukan  dan mengklasifikasi  penerima  PKH  di  Desa  Perning.
Sistem  ini  diuji  untuk  memastikan  bahwa  sistem tersebut  dapat  memenuhi  kebutuhan  penggunanya. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode blackbox.  Akurasi  sistem  juga  diuji  menggunakan confusion matrix.

## 4.1. Implementasi Sistem
Berikut  adalah  tampilan  sistem  informasi  data kependudukan yang telah dikembangkan menggunakan framework Codeigniter 3 dan database MySQL.  Tampilan  sistem  dimulai  dari  proses login , dashboard, halaman data penduduk, klasifikasi PKH, dan cetak surat.
Gambar 4. Halaman Login
Gambar  4  merupakan  halaman  masuk  sistem informasi  data  kependudukan.  Pengguna  harus memasukkan username dan password yang  benar untuk masuk ke sistem. Username dan password tidak boleh dikosongkan  atau  tidak  terdaftar dalam sistem. Jika input pengguna  salah,  maka  akan  muncul  pesan kesalahan yang sesuai dengan input pengguna.
Gambar 5. Halaman Dashboard
Halaman dashboard sistem  ditampilkan  pada Gambar  5.  Halaman  ini  menampilkan  data  jumlah penduduk, jumlah penduduk pindah, jumlah penerima program  keluarga  harapan  (PKH),  jumlah  kepala keluarga,  jumlah  penduduk  laki-laki,  serta  jumlah penduduk perempuan di Desa Perning.
Gambar 6. Halaman Data Penduduk
Gambar  6  merupakan  tampilan  halaman penduduk  yang  menampilkan  data  penduduk  yang telah  ditambahkan.  Pada  halaman  ini  terdapat  menu tambah  data  penduduk, import data, download data, hapus semua data, edit, hapus, dan detail.
Gambar 7. Halaman Klasifikasi PKH
Gambar  7  merupakan  tampilan  halaman klasifikasi  PKH  yang  menampilkan  data  penduduk yang telah diseleksi.
Gambar 8. Pilih file untuk diklasifikasi
Gambar  8  menampilkan  halaman  memilih  data penduduk  untuk  diklasifikasi  dan  ditambahkan  ke dalam  sistem.  Setelah  memilih  data,  pengguna selanjutnya klik klasifikasi data, maka data akan secara otomatis  diklasifikasi  dan  ditambahkan  tanpa  harus mengetik satu persatu.
Gambar 9. Halaman Cetak Surat
Gambar  9  merupakan  tampilan  cetak  surat, pengguna dapat mencetak ( print ) dengan klik tombol cetak pada surat yang telah ditambahkan pada halaman surat.

## 4.2. Pengujian Sistem
Hasil  pengujian blackbox menunjukkan  bahwa sistem  tersebut  bekerja  dengan  baik.  Hasil  pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Skenario Pengujian Sistem Skenario Uji Kasus Uji Hasil Uji Melakukan Login Pengguna memasukkan username dan password untuk masuk ke sistem Sesuai Mengelola data penduduk Input data penduduk Sesuai Mengelola klasifikasi PKH Input data penduduk untuk diklasifikasi Sesuai Cetak surat Mencetak surat warga Sesuai

## 4.3. Tingkat Akurasi Sistem
Pengujian ini membandingkan hasil perhitungan manual  staf  desa  dengan  perhitungan  sistem menggunakan Algoritma C5.0. Data dikatakan sesuai jika hasil rekomendasi kedua metode sama. Pengujian ini  menggunakan  data  calon  penerima  sebanyak  75 data.
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100%
Akurasi = 59+7 59+7+3+6 × 100%
Akurasi = 66 75 × 100%
Akurasi = 88%
Dari hasil perhitungan diatas dapat disimpulkan bahwa  akurasi  perbandingan  perhitungan  sistem menggunakan  Algoritma  C5.0  dengan  hasil  manual sebesar 88%, menunjukkan keberhasilan sistem dalam mengenali calon penerima Program Keluarga Harapan (PKH) dengan sangat baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  ini,  Sistem  Informasi Administrasi  Kependudukan  telah  berhasil  dibangun dengan  menggunakan  framework  Codeigniter  3,
bahasa  pemrograman  PHP,  dan database MySQL. Implementasi  teknologi  web  pada  sistem  ini  telah membawa  peningkatan  efisiensi  dan  aksesibilitas dalam layanan administrasi kependudukan, mengurangi  kesalahan  penulisan  data  secara  manual. Selanjutnya,  proses  pembentukan  pohon  keputusan dengan  algoritma  C5.0  untuk  klasifikasi  penerima Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  menghasilkan akurasi  sebesar  88%,  menunjukkan  keberhasilan sistem  dalam  mengenali  calon  penerima.  Untuk penelitian berikutnya, disarankan untuk menambahkan fitur interaktif pada pengembangan sistem, memungkinkan  proses  klasifikasi  langsung  dari  data penduduk  yang  telah  diinputkan  sebelumnya.  Selain itu,  dalam  pengembangan  metode,  disarankan  untuk menggabungkan  algoritma  C5.0  dengan  metode kecerdasan  buatan  guna  meningkatkan  kinerja  dan akurasi sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  A.  Sugianto  and  F.  R.  Maulana,  "Algoritma Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Penerima Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (Studi  Kasus Kelurahan Utama)," Techno. COM, vol. 18, no. 4, pp. 321-331, November 2019.
[2] S.  Tampubolon  and  Y.  Manik,  "Inclusive Business  Model  in  Tapioca  Starch  Industry  in Lake Toba Area: A Case Study," IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 337, no. 1, pp. 1-7, April 2018.
[3] I.  P.  A.  E.  Pratama,  Sistem  Informasi  dan Implementasinya, Bandung: Informatika, 2014.
[4] R. Taufiq, Sistem Informasi Manajemen Konsep Dasar,  Analisis  dan  Metode  Pengembangan, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013.
[5] K.  S.  R.  Pedoman  Pelaksanaan  PKH  2021, Jakarta: Kementerian Sosial RI, 2023.
[6] A.  Sijabat,  "Penerapan  Data  Mining  Untuk Pengolahan  Data  Siswa  Dengan  Menggunakan Metode Decision Tree," Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi Asia, vol. 8, no. 2, 2015.
[7] K.  and  E.  T.  Luthfi,  Algoritma  Data  Mining, Yogyakarta: Andi, 2009.
[8] Y.  R.  Putri,  I.  Mukhlash  and  N.  Hidayat, "Prediksi Pola Kecelakaan Kerja Pada Perusahaan Non Ekstraktif Menggunakan Algoritma  Decision  Tree:  C4.5  dan  C5.0," JURNAL SAINS DAN SENI POMITS, vol. 2, no. 1, pp. 1-6, 2013.
[9] H.  Leidiyana,  "Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbor  Untuk  Penentuan  Resiko  Kredit Kepemilikan  Kendaraan  Bermotor," Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, System Embedded & Logic, vol. 1, no. 1, pp. 65-76, 2013.
[10] J.  Han  and  Kamber,  M.,  Data  Mining  Concept and Tehniques, San Francisco: Morgan Kauffman, 2006.
[11]