## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6316

## Perbandingan Algoritma NBC, KNN, dan C4.5 Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan

## Aulia Dina, Inggih Permana, Fitriani Muttakin, Idria Maita
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950320390@students.uin-suska.ac.id, 2 inggihpermana@uin-suska.ac.id, 3 fitrianimuttakin@uin-suska.ac.id,
4 idria@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950320390@students.uin-suska.ac.id
Abstrak− Salah  satu  program  strategis  yang  ada  di  Indonesia  untuk  menanggulangi  kemiskinan  adalah  Program  Keluarga Harapan (PKH) yang dilakukan oleh pemerintah melalui pemberian uang tunai kepada keluarga sangat miskin. Permasalahan yang  terjadi  pada  PKH  adalah  adanya  penyaluran  bantuan  yang  masih  belum  tepat  sasaran.  Maka  dari  itu  penelitian  ini bertujuan untuk membuat model klasifikasi penerima bantuan PKH untuk mengatasi permasalahan tersebut. Algoritma yang digunakan untuk membuat model klasifikasi adalah Naïve Bayes Classifier (NBC), K-Nearest Neighbor (K-NN), dan C4.5. Metode validasi yang digunakan adalah K-Fold Cross Validation (K = 10). Jumlah atribut yang digunakan adalah 33 atribut. Data yang digunakan untuk pembuat model klasifikasi (data setelah praproses) adalah sebanyak 378 data calon penerima PKH. Berdasarkan  hasil  percobaan  algoritma  NBC  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  77,51%,  algoritma  K-NN  (K  =  3) menghasilkan nilai akurasi sebesar 76,72%, algoritma C4.5 menghasilkan nilai akurasi sebesar 80,16%. Selain itu, algoritma C4.5 berhasil mereduksi jumlah atribut, dari 33 atribut menjadi 8 atribut saja, yaitu: jumlah art, fasbab, rumah lain, ada emas, ada lemari es, jumlah kamar, dinding, dan pembuangan tinja. Hal ini mengurangi kompleksitas dari model klasifikasi yang dihasilkan oleh algoritma C4.5.
Kata Kunci: C4.5; K-NN; Klasifikasi; NBC; PKH
Abstract− One of the strategic programs in Indonesia to tackle poverty is the Family Hope Program (PKH) which is carried out by the government by providing cash to very poor families. The problem that occurs in PKH is the distribution of aid that is  still  not  on  target.  Therefore  this  study  aims  to  create  a  classification  model  for  PKH  beneficiaries  to  overcome  these problems. The algorithms used to create a classification model are the Naïve Bayes Classifier (NBC), K-Nearest Neighbor (K- NN), and C4.5. The validation method used is K-Fold Cross Validation (K = 10). The number of attributes used is 33 attributes. The  data  used  to  construct  the  classification  model  (data  after  pre-processing)  is  as  much  as  378  data  on prospective  PKH beneficiaries. Based on the experimental results the NBC algorithm produces an accuracy value of 77.51%, the K-NN algorithm (K = 3) produces an accuracy value of 76.72%, the C4.5 algorithm produces an accuracy value of 80.16%. In addition, the C4.5 algorithm succeeded in reducing the number of attributes, from 33 attributes to just 8 attributes, namely: number of household members, fasbab, other houses, gold, fridge, number of rooms, walls, and excreta disposal. This reduces the complexity of the classification model generated by the C4.5 algorithm.
Keywords: C4.5; Classification; K-NN; NBC; PKH

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu program strategis yang ada di Indonesia untuk menanggulangi kemiskinan adalah program keluarga harapan  (PKH).  Program  ini  dilakukan  oleh  pemerintah  melalui  pemberian  uang  tunai  kepada  keluarga  sangat miskin  (KSM)  yang  sudah  ditetapkan  sebagai  peserta  PKH  [1].  Tujuan  PKH  ialah  untuk  meningkatkan ketersediaan  akses  pendidikan,  kesehatan,  dan  pelayanan  sosial  untuk  membantu  mereka  yang  mendapatkan bantuan  mencapai  kualitas  hidup  yang  lebih  baik.  PKH  menjadi  program  yang  efektif  untuk  mengurangi kemiskinan  di  Indonesia  khususnya  di  Kota  Dumai  Provinsi  Riau  [2][3].  Hal  ini  dikarenakan  dengan  adanya program bantuan PKH diharapkan dapat mengurangi beban pengeluaran dan meningkatkan pendapatan keluarga miskin serta memutus rantai kemiskinan [4] .
Kementerian Sosial Republik Indonesia (KEMENSOS RI) menjelaskan bahwa kriteria Keluarga Penerima Manfaat (KPM) PKH ialah keluarga miskin yang sudah terdaftar di Basis Data Terpadu (BDT) dan memiliki satu atau  lebih  komponen  PKH  sebagai  berikut:  (1)  ibu hamil/ibu  melahirkan;  (2)  anak  usia  dibawah  7  tahun  yang belum masuk sekolah dasar (usia prasekolah); (3) anak usia 7 sampai 21 tahun; (4) penyandang disabilitas usia 0- 21 tahun; dan (5) lansia >70 tahun   [5].  Bantuan PKH dilaksanakan secara bertahap dan bergilir yang dibatasi maksimal untuk 4 orang dalam satu keluarga. Besaran bantuan yang diberikan kepada ibu hamil dan melahirkan sebesar Rp 3.000.000, siswa SD sebesar Rp 900.000, siswa SMP sebesar Rp 1.500.000 siswa SMA sebesar Rp 2.000.000, penyandang disabilitas sebesar Rp 2.400.000 dan lansia sebesar Rp 2.400.000 dalam satu tahun. Jumlah penerima bantuan PKH bersifat berubah dan dicairkan dalam 4 (empat) tahap per tahun [6].
Cara  agar  dapat  terdaftar  di  BDT  atau  Data  Terpadu  Kesejahteraan  Sosial  (DTKS)  adalah  masyarakat miskin wajib mendaftarkan diri ke kepala desa atau kelurahan setempat dengan membawa Kartu Tanda Penduduk (KTP) atau Nomor Induk Kependudukan (NIK). Selanjutnya kepala desa/lurah melaksanakan musyawarah, data hasil musyawarah tersebut diserahkan ke Dinas Sosial untuk diverifikasi/validasi melalui kunjungan rumah tangga. Tahap selanjutnya data hasil verifikasi dan validasi dilapangan yang sudah ditentukan oleh Dinas Sosial diberikan kepada  bupati/walikota  untuk  dapat  menyampaikan  ke  Menteri  Sosial  melalui  Gubernur  untuk  ditetapkan  oleh KEMENSOS sebagai BDT KEMENSOS RI [7].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6316
Proses pemilihan warga yang layak menerima bantuan PKH belum efektif, sehingga masih dijumpai fakta bahwa penyaluran bantuan PKH masih belum tepat sasaran. Contohnya terdapat masyarakat yang memiliki banyak hewan  ternak  tetapi  mendapatkan  bantuan  PKH,  sementara  terdapat  beberapa  peserta  yang  memenuhi  syarat namun tidak terdaftar sebagai penerima bantuan PKH. Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model yang paling tepat dalam mengklasifikasikan data calon penerima bantuan PKH agar dapat meningkatkan hasil proses verifikasi data. Tujuan dari klasifikasi ialah untuk memprediksi kelas dari objek yang belum diketahui kelas nya dan karakteristik tipe datanya  [8]. Klasifikasi dalam penentuan penerimaan bantuan PKH diperlukan untuk  dapat  memastikan  bahwa  bantuan  PKH  diberikan  tepat  kepada  keluarga  miskin  yang  memenuhi  syarat peserta  PKH.  Dengan  adanya  klasifikasi,  maka  penerima  bantuan  PKH  dapat  diprioritaskan  kepada  keluarga miskin  yang  sudah  memenuhi  komponen  PKH.  Hasil  dari  klasifikasi  diharapkan  dapat  membantu  pemerintah daerah khususnya Dinas Sosial Kota Dumai Provinsi Riau dalam menentukan kategori atau kelas pada data PKH berdasarkan kriteria data hasil survey atau sensus yang telah ada.
Untuk  mendapatkan  model  klasifikasi  bisa  dilakukan  dengan  banyak  cara,  salah  satunya  adalah  dengan menggunakan teknik machine learning. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC), K- Nearest Neighbor (K-NN), dan C4.5. Ketiga algoritma tersebut merupakan metode pengklasifikasian data yang bekerja relatif dengan cara yang lebih sederhana dibandingkan dengan metode pengklasifikasian data  lainnya. Dipilihnya  algoritma  ini  karena  memiliki  kinerja  yang  cukup  tinggi  untuk  mengklasifikasikan  data  dengan memiliki keunggulan yaitu kesederhanaan dalam komputasinya dan memiliki tingkat akurasi yang baik [9]. Hasil dari  ketiga  algoritma  klasifikasi  tersebut  dibandingkan  agar  mengetahui  algoritma  mana  yang  mempunyai performa terbaik.
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  menjadi  rujukan  pada  penelitian  ini.  Pertama  adalah  penelitian  E. Fitriani [3] yang melakukan penerapan algoritma klasifikasi untuk menentukan kelayakan penerima bantuan PKH dengan  membandingkan  algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  Classifier.  Data  yang  digunakan  sebesar  1.109  data warga. Penelitian tersebut menunjukkan bahwa algoritma C4.5 merupakan algoritma klasifikasi yang sangat baik dengan nilai akurasi 91,25%. Kedua penelitian yang dilakukan oleh N. Alfiah [10] tentang klasifikasi penerima bantuan sosial PKH menggunakan metode Naive Bayes. Penelitian ini menggunakan 13 atribut dengan total data berjumlah  14.832.  Penelitian  tersebut  menghasilkan  nilai  akurasi  Naive  Bayes  sebesar  84,2411%.  Ketiga penelitian yang dilakukan oleh Sasmita, dkk [2] tentang penerapan algoritma C4.5 untuk menentukan kelayakan penerima PKH dengan 13 atribut dan 2.244 data. Hasil uji menunjukkan akurasi yang didapat sebesar 86,37%.
Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya adalah penelitian ini membandingkan 3 algoritma klasifikasi  sekaligus  yaitu  NBC , K-NN  dan  C4.5.  Penambahan  algoritma  K-NN  dalam  penelitian  dikarenakan algoritma  K-NN  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  sederhana  untuk  memecahkan  masalah  klasifikasi, algoritma K-NN sering menghasilkan hasil yang kompetitif dan signifikan secara efektif dengan hasil yang akurat [11][12]. Selain itu, penelitian ini menggunakan 33 atribut kriteria penentu kelayakan penerima bantuan PKH.
Paper ini terdiri dari empat bab. Bab pertama menjelaskan latar belakang, rumusan masalah, dan tujuan penelitian.  Bab  kedua  memaparkan  mengenai  metodologi  penelitian  mulai  dari  pengumpulan  data  hingga pengujian  dengan  tools  Rapid  Miner 10.1.  Bab  ketiga  memaparkan  hasil  dan  pembahasan  dari  perbandingan performa ketiga algoritma. Bab terakhir berisi kesimpulan dari penelitian ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Secara  umum  penelitian  ini  terdiri  dari  5  tahapan.  Tahapan  pertama  adalah pengumpulan  data.  Tahapan  kedua adalah  praproses  data.  Tahapan  ketiga  adalah  pembagian  data  latih  dan  data  uji.  Tahapan  keempat  adalah pembuatan model. Tahapan terakhir adalah perbandingan performa. Tahapan-tahapan penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Mulai
Pengumpulan Data Praproses Data Pembagian Data Latih dan Data Uji Pembuatan Model K-Nearest Neighbor C4.5 Naïve Bayes Classifier Perbandingan Performa Selesai
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Data  bersumber  dari  Dinas  Sosial  Kota  Dumai  Provinsi  Riau,  yaitu  DTKS  pada  tahun  2022  di  Kelurahan Pangkalan Sesai Kota Dumai.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6316

## 2.2 Praproses Data
Pada  praproses  data  dilakukan  data  cleaning  dan  transformasi  data.  Data  cleaning  yang  dilakukan  adalah penghapusan  baris  data  yang  mengandung  nilai  Null . Penghapusan  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan operator  Filter  Example  pada  tools  Rapid  Miner 10.1.  Sedangkan  transformasi  data  yang  dilakukan  adalah normalisasi data dengan menggunakan metode  Min-Max Normalization dengan nilai minimal 0,0 dan maximal 1,0. Normalisasi ini dilakukan dengan operator Normalize pada tools Rapid Miner 10.1.

## 2.3 Pembagian Data Latih dan Data Uji
Pembagian data latih dan data uji menggunakan metode K-Fold Cross Validation. Nilai K yang digunakan adalah 10. Operator yang digunakan adalah cross validation pada tools Rapid Miner 10.1. Metode cross validation dapat memperkirakan  kesalahan  dalam  prediksi  kinerja  model.  Metode  ini  membagi  keseluruhan  data  menjadi  data training dan data testing [13].

## 2.4 Pembuatan Model Klasifikasi
Pada penelitian ini digunakan 3 algoritma klasifikasi yaitu NBC, K-NN, dan C4.5.
a. Naïve Bayes Classifier
Pada  algoritma  NBC  digunakan  operator  Naïve  Bayes  (NBC)  pada  kolom  data  training dan  operator  apply model  dan  performance  pada  kolom  data  testing  di  tools  Rapid  Miner  10.1.  Untuk  memaksimalkan penghitungannya,  dioptimalkan  dengan  parameters  laplace  correction  yang  berguna  untuk  menangani  nilai probabilitas 0 (nol) [14].
b. K-Nearest Neighbor
Pada  algoritma  K-NN  dibuat 10  kali  percobaan  dengan  mencoba  berbagai nilai  parameter  K.  Nilai  K  yang dicoba pada K-NN yaitu K = 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, dan 21. Operator yang digunakan adalah operator K-NN pada kolom data training dan operator apply model dan performance pada kolom data testing di tools Rapid Miner 10.1. Parameters pada measure types yang dipilih adalah numerical measures  yang  digunakan untuk  menghitung  jarak  dalam  hal  atribut  numerik.  Pemilihan  tipe  mixed  measure  yang  digunakan  adalah euclidean distance [15].
c. C4.5
Pada  algoritma  C4.5  operator  yang  digunakan  adalah  operator  Decision  Tree  pada  kolom  data  training dan operator apply model dan performance pada kolom data testing di tools Rapid Miner 10.1. Parameters yang digunakan adalah apply prunning dan apply preprunning. Proses dengan menggunakan parameters pruning dan prepruning dapat memberikan hasil akurasi yang lebih baik [16].

## 2.5 Perbandingan Performa
Pada setiap model klasifikasi dibuat hasil pengukuran performa menggunakan confusion matrix. Setelah itu juga dihitung  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Langkah  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  operator  performance  untuk menampilkan hasil  pengukuran  kinerja  dari  algoritma  pada  tools  Rapid  Miner  10.1 [17].  Setelah  itu  dilakukan perbandingan akurasi, presisi, dan recall dari 3 model algoritma tersebut (NBC, K-NN, dan C4.5). Khusus untuk algoritma K-NN dilakukan perbandingan nilai parameter K untuk mencari yang terbaik. Rumus untuk menghitung nilai  akurasi  dapat  dilihat  pada  persamaan  1  [18].  Rumus  untuk  menghitung  nilai  presisi  dapat  dilihat  pada persamaan 2 [19]. Rumus untuk menghitung nilai recall dapat dilihat pada persamaan 3 [20].
Akurasi   = TP+TN TP+TN+FP+FN x 100% (1) Presisi    = TP TP+FP x 100% (2) Recall     = TP TP+FN x 100%
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  wawancara  dengan  pegawai  Dinas  Sosial  Kota  Dumai  Provinsi  Riau  pada  bidang Pemberdayaan Sosial dan Penanganan Fakir mengenai PKH. Data yang digunakan pada penelitian ini ialah data yang bersumber dari DTKS pada salah satu Kelurahan yang ada di Kota Dumai yaitu Kelurahan Pangkalan Sesai. Data yang diperoleh  adalah data tahun 2022  dalam bentuk format  Ms. excel (.xlsx) dengan total data 544 data calon penerima bantuan PKH di Kelurahan Pangkalan Sesai yang terdiri dari 33 atribut kriteria penentu kelayakan penerima  bantuan  sosial.  Dari  data  tersebut  terdapat  100  warga  yang  berhak  menerima  bantuan  PKH  dan  444 warga yang tidak berhak menerima bantuan PKH, yang dilabelkan ke dalam 2 kelas yaitu kelas “Yes” untuk yang berhak menerima dan kelas “No” untuk yang tidak berhak menerima bantuan PKH. Tabel 1 adalah penjelasan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6316
mengenai atribut data yang diambil dari Verifikasi dan Validasi DTKS. Sampel data calon penerima bantuan PKH dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Penjelasan Atribut Data Atribut Kode Keterangan Deskripsi Jumlah ART A1 Jumlah anggota rumah tangga Menyesuaikan masing-masing anggota keluarga pada setiap rumah. Sta Bangunan A2 Status  penguasaan  bangunan tempat tinggal yang ditempati 1. Milik sendiri   2. Kontrak/sewa 3. Bebas sewa     4. Dinas 5. Lainnya Sta Lahan A3 Status  lahan  tempat  tinggal yang ditempati 1. Milik sendiri   2. Milik orang lain 3. Tanah negara  4. Lainnya Lantai A4 Jenis lantai terluas 1. Marmergranit                         2. Keramik 3. Parket/vinil/permadani          4. Ubin/tegel/teraso 5. Kayu/papan kualitas tinggi    6.Semestara/bata 7. Bambu                                    8.Kayu/papan 9. Tanah                                      10. Lainnya Dinding A5 Jenis dinding terluas 1. Tembok           2. Plasteran anyaman bambu 3. Kayu                4. Anyaman bambu 5. Batang Kayu    6. Bambu 7. Lainnya Kondisi Dinding A6 Kondisi dinding terluas 1. Bagus/kualitas tinggi 2. Jelek/kualitas rendah Atap A7 Jenis atap terluas 1. Beton/genteng beton     2. Genteng keramik 3. Genteng metal               4. Genteng tanah liat 5. Asbes                             6. Seng 7. Sirap                              8. Bambu 9. Jerami/ijuk/daun            10. Lainnya Kondisi Atap A8 Kondisi atap terluas 1. Bagus/kualitas tinggi 2. Jelek/kualitas rendah Jumlah Kamar A9 Jumlah kamar tidur Menyesuaikan jumlah kamar pada masing-masing rumah. Sumber Air Minum A10 Sumber air minum 1. Air kemasan bermerk     2. Air isi ulang 3. Leding meteran              4. Leding eceran 5. Sumur bor/pompa           6. Sumur terlindung 7. Sumur tak terlindung      8. Mata air terlindung 9. Mata air tak terlindung 10.Airsungai/danau/waduk 11. Air hujan 12. Lainnya Sumber Penerangan A11 Sumber penerangan utama 1. Listrik PLN 2. Listrik non PLN 3. Bukan listrik Daya A12 Daya terpasang 1. 450 watt        2. 900 watt         3. 1.300 watt 4. 2.200 watt     5. > 2.200 watt   6. Tanpa meteran BB Masak A13 Bahan bakar/energi utama untuk memasak 1. Listrik                  2. Gas > 3 kg        3. Gas 3 kg 4. Gas kota/biogas   5. Minyak tanah    6. Briket 7. Arang                   8. Kayu bakar 9. Tidak memasak dirumah Fasbab A14 Penggunaan  fasilitas  tempat BAB 1. Sendiri 2. Bersama 3. Tidak ada Kloset A15 Jenis kloset 1. Leher angsa 2. Plengsengan 3. Cemplung/cubluk 4. Tidak pakai Buang Tinja A16 Tempat  pembuangan  akhir tinja 1. Tangki 2. Plengsengan 3. Lubang tanah 4.Kolam/sawah/sungai/danau/laut 5.Pantai/tanah lapang/kebun 6. Lainnya Tabung Gas A17 Memiliki  tabung  gas  5,5  kg atau lebih 1. Ya           2. Tidak Lemari Es A18 Memiliki lemari es/kulkas 1. Ya           2. Tidak AC A19 Memiliki AC 1. Ya           2. Tidak

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6316
Atribut Kode Keterangan Deskripsi Pemanas air A20 Memiliki  pemanas  air  (water heater) 1. Ya           2. Tidak Telepon A21 Memiliki telepon rumah (PSTN) 1. Ya           2. Tidak TV A22 Memiliki televisi 1. Ya           2. Tidak Emas A23 Memiliki  emas/perhiasan  & tabungan  (senilai  10  gram  10 gram emas) 1. Ya           2. Tidak Komputer/Lapt op A24 Memiliki komputer/laptop 1. Ya           2. Tidak Sepeda A25 Memiliki sepeda 1. Ya           2. Tidak Motor A26 Memiliki sepeda motor 1. Ya           2. Tidak Mobil A27 Memiliki mobil 1. Ya           2. Tidak Perahu A28 Memiliki perahu 1. Ya           2. Tidak Motor Tempel A29 Memiliki motor tempel 1. Ya           2. Tidak Kapal A30 Memiliki kapal 1. Ya           2. Tidak Aset Tidak Bergerak A31 Rumah  tangga  memiliki  aset tidak bergerak a.Lahan 1. Ya…….                     2. Tidak b. Rumah ditempat lain 3. Ya                              4. Tidak Rumah Lain A32 Rumah  tangga  memiliki  aset rumah di tempat lain 1. Ya           2. Tidak Sta Art Usaha A33 Apakah ada ART yang memiliki  usaha  sendiri/milik bersama 1. Ya           2. Tidak Status Label atau Kelas Jika YES menerima PKH Jika NO tidak menerima PKH YES NO Tabel 2. Sampel Data PKH
No A1 A2 A3 A4 A5 … A29 A30 A31 A32 A33 Status D1 4 2 2 6 3 … 2 4 2 4 2 NO D2 1 Null Null Null Null … Null Null Null Null Null NO D3 2 1 1 2 1 … 2 4 1 4 2 NO D4 4 1 1 8 3 … 2 4 1 4 2 YES D5 4 2 2 6 1 … 2 4 2 4 2 NO D6 4 2 2 6 1 … 2 4 2 4 2 NO D7 7 2 2 6 1 … 2 4 2 4 1 NO D8 7 1 1 2 1 … 1 4 1 4 2 YES D9 5 1 1 6 1 … 2 4 1 4 1 NO D10 1 5 4 2 1 … 2 4 2 4 2 NO D11 3 1 1 6 1 … 2 4 1 4 2 NO D12 4 1 1 2 1 … 2 4 1 4 2 NO D13 4 1 1 6 1 … 2 4 1 4 2 NO D14 4 1 1 6 3 … 2 4 2 4 0 YES D15 3 1 1 8 3 … 2 4 1 4 2 NO … … … … … … … … … … … … … D543 2 1 1 6 1 … 2 4 2 4 Null NO D544 4 1 1 8 3 … 2 4 2 4 Null YES

## 3.2 Hasil Praproses Data
Data awal berjumlah 544 data, setelah dilakukannya cleaning terdapat 166 baris data yang mengandung nilai Null yang  kemudian  baris  data  tersebut  dihapus,  sehingga  data  yang  tersisa  menjadi  378  baris  data.  Dari  data  yang sudah  di-cleaning  terdapat  71  warga  yang  berhak  menerima  bantuan  PKH  dan  307  warga  yang  tidak  berhak menerima bantuan PKH. Sampel data dari hasil cleaning dapat dilihat pada Tabel 3. Setelah dilakukannya data cleaning langkah selanjutnya ialah tahapan min-max normalization. Sampel data hasil normalisasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 3. Sampel Data Cleaning No A1 A2 A3 A4 A5 … A29 A30 A31 A32 A33 Status D1 7 2 2 6 1 … 2 4 2 4 1 NO D2 7 1 1 2 1 … 1 4 1 4 2 YES

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6316
No A1 A2 A3 A4 A5 … A29 A30 A31 A32 A33 Status D3 5 1 1 6 1 … 2 4 1 4 1 NO D4 1 5 4 2 1 … 2 4 2 4 2 NO D5 3 1 1 6 1 … 2 4 1 4 2 NO D6 4 1 1 2 1 … 2 4 1 4 2 NO D7 4 1 1 6 1 … 2 4 1 4 2 NO D8 3 1 1 8 3 … 2 4 1 4 2 NO D9 6 1 1 8 3 … 2 4 1 4 2 YES D10 3 1 1 6 1 … 2 4 1 4 2 NO D11 1 1 1 6 1 … 2 4 1 4 2 NO D12 5 1 1 2 1 … 2 4 1 4 2 YES D13 3 1 4 2 1 … 2 4 2 4 2 NO D14 4 1 1 2 1 … 2 4 1 4 2 NO D15 2 2 2 2 1 … 2 4 2 4 2 NO … … … … … … … … … … … … … D377 6 1 1 6 1 … 2 4 2 4 0 NO D378 5 1 1 2 1 … 2 4 1 4 1 NO Tabel 4. Sampel Data Normalisasi No A1 A2 A3 A4 A5 … A29 A30 A31 A32 A33 Status D1 0,7 0,3 0,3 0,7 0,0 … 1,0 1,0 1,0 1,0 0,5 NO D2 0,7 0,0 0,0 0,1 0,0 … 0,0 1,0 0,0 1,0 1,0 YES D3 0,4 0,0 0,0 0,7 0,0 … 1,0 1,0 0,0 1,0 0,5 NO D4 0,0 1,0 1,0 0,1 0,0 … 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 NO D5 0,2 0,0 0,0 0,7 0,0 … 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 NO D6 0,3 0,0 0,0 0,1 0,0 … 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 NO D7 0,3 0,0 0,0 0,7 0,0 … 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 NO D8 0,2 0,0 0,0 1,0 1,0 … 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 NO D9 0,6 0,0 0,0 1,0 1,0 … 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 YES D10 0,2 0,0 0,0 0,7 0,0 … 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 NO D11 0,0 0,0 0,0 0,7 0,0 … 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 NO D12 0,4 0,0 0,0 0,1 0,0 … 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 YES D13 0,2 0,0 1,0 0,1 0,0 … 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 NO D14 0,3 0,0 0,0 0,1 0,0 … 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 NO D15 0,1 0,3 0,3 0,1 0,0 … 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 NO … … … … … … … … … … … … … D377 0,6 0,0 0,0 0,7 0,0 … 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 NO D378 0,4 0,0 0,0 0,1 0,0 … 1,0 1,0 0,0 1,0 0,5 NO

## 3.3 Hasil Pembuatan Model Klasifikasi
Berdasarkan  hasil  percobaan  algoritma  NBC  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  77,51%,  nilai  presisi  sebesar 39,71%, dan nilai recall sebesar 38,03%. Algoritma K-NN (K=3) menghasilkan nilai akurasi sebesar 76,72%, nilai presisi  sebesar  33,33%,  dan  nilai  recall  sebesar  23,94%.  Algoritma  C4.5  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 80,16%, nilai presisi sebesar 44,74%, dan nilai recall sebesar 23,94%. Dari hasil-hasil percobaan tersebut terlihat bahwa akurasi cukup baik sedangkan nilai presisi dan nilai recall rendah. Hal ini dikarenakan data yang digunakan imbalance,  yaitu  data  yang  berhak  menerima  bantuan  PKH  hanya  sebesar  71  baris  data  sedangkan  yang  tidak berhak sebesar 307 baris data. Confusion matrix untuk NBC dapat dilihat pada Tabel 5. Confusion matrix untuk K-NN dapat dilihat pada Tabel 6. Confusion matrix untuk C4.5 dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 5. Confusion Matrix NBC
Kelas asal True Yes  True No Pred  Yes 27 41 Pred No 44 266
Tabel 6. Confusion Matrix K-NN
Kelas asal True Yes True No Pred Yes 0 1 Pred No 71 306

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6316
Tabel 7. Confusion Matrix C4.5
Kelas asal True Yes True No Pred Yes 17 21 Pred No 54 286
Untuk K-NN dilakukan 10 kali percobaan dengan berbagai nilai K yaitu 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, dan 21. Hasil percobaan tersebut dapat dilihat pada Tabel 8. Akurasi terbaik adalah ketika K=17 akan tetapi nilai recall pada K tersebut terlalu rendah (2,28%). Oleh sebab itu penelitian ini cenderung memilih K terbaik adalah K=3. Hal ini dikarenakan nilai akurasi, presisi, dan recall nya relatif baik dibandingkan dengan nilai K lainnya.
Tabel 8. Akurasi Algoritma K-NN NILAI K NILAI AKURASI (%) NILAI PRESISI (%) NILAI RECALL (%) 3 76,72% 33,33% 23.94% 5 77,78% 30,30% 14,08% 7 79,63% 33,33% 8,45% 9 79,37% 26,67% 5,63% 11 80,42% 33,33% 4,23% 13 80,16% 16,67% 1,41% 15 80,95% 40,00% 2,82% 17 81,22% 50,00% 2,82% 19 80,95% 0,00% 0,00% 21 80,95% 0,00% 0,00%
Pohon  keputusan  yang  dihasilkan  algoritma  C4.5  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Pada  pohon  keputusan tersebut terlihat dari 33 atribut yang ada hanya digunakan 8 atribut saja, yaitu: jumlah art, fasbab, rumah lain, ada emas,  ada  lemari  es,  jumlah  kamar,  dinding,  dan  buang  tinja.  Hal  ini  secara  tidak  langsung  mengurangi kompleksitas dari proses klasifikasi.
Gambar 2. Pohon Keputusan C4.5s

## 3. 4 Perbandingan Performa
Berdasarkan hasil percobaan-percobaan yang ada maka penelitian ini cenderung memilih model yang dihasilkan NBC sebagai algoritma terbaik meskipun NBC tidak menghasilkan akurasi tertinggi. Hal ini dikarenakan NBC menghasilkan  nilai  recall  yang  terbaik.  Hal  ini  berarti  model  yang  dihasilkan  algoritma  NBC  lebih  bisa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6316
meminimalisir kesalahan tentang keluarga yang layak menerima bantuan menjadi tidak layak menerima bantuan. Meskipun begitu model yang dihasilkan C4.5 memiliki kelebihan dimana memiliki nilai akurasi yang tinggi serta kompleksitas  yang  rendah  karena  pengurangan  jumlah  atribut  yang  digunakan.  Grafik  perbandingan  performa model klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Perbandingan Performa Model Klasifikasi

## 4. KESIMPULAN
Hasil percobaan-percobaan menunjukkan bahwa model klasifikasi dari algoritma NBC menghasilkan nilai akurasi sebesar 77,51%, nilai presisi sebesar 39,71%, dan nilai recall sebesar 38,03%; model klasifikasi dari algoritma K- NN  (K  =  3)  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  76,72%,  nilai  presisi  sebesar  33,33%,  dan  nilai  recall  sebesar 23,94%; algoritma C4.5 menghasilkan nilai akurasi sebesar 80,16%, nilai presisi sebesar 44,74%, dan nilai recall sebesar 23,94%. Meskipun ketiga algoritma yang digunakan menghasilkan model klasifikasi dengan nilai akurasi yang  tinggi,  akan  tetapi  memiliki  nilai  presisi  dan  nilai  recall  yang  rendah.  Hal  ini  sebabkan  oleh  data  yang imbalance. Oleh sebab itu pada penelitian selanjutnya disarankan melakukan balancing data sebelum membuat model klasifikasi. Sehingga dengan proses ini diharapkan model klasifikasi yang dihasilkan memiliki performa lebih baik. Algoritma yang menghasilkan kinerja terbaik adalah algoritma NBC dibandingkan dengan algoritma K-NN dan algoritma C4.5. Hal ini dikarenakan meskipun NBC tidak menghasilkan akurasi terbaik, akan tetapi NBC  memiliki  nilai  recall  tertinggi,  sehingga  lebih  bisa  untuk  meminimalisir  kesalahan  pemilihan  calon  yang berhak menerima menjadi tidak berhak menerima. Untuk algoritma K-NN, nilai K yang menghasilkan performa terbaik adalah K = 3. Sedangkan algoritma C4.5 berhasil mereduksi jumlah atribut, dari 33 atribut menjadi 8 atribut saja. Hal ini tentu saja mengurangan kompleksitas perhitungan model klasifikasi yang dihasilkan oleh algoritm C4.5.

## REFERENCES
[1] R. Adiwilaga, W. Y. Widiyaningrum, and D. I. Hasanah, “Implementasi Kebijakan Peraturan Menteri Sosial Nomor 1 Tahun  2018  Tentang  Program  Keluarga  Harapan  (Pkh)  Oleh  Dinas  Sosial  Di  Kecamatan  Pangalengan  Kabupaten Bandung,” J. Ilmu Pemerintah. Widya Praja , vol. 46, no. 2, pp. 396–407, 2020, doi: 10.33701/jipwp.v46i2.1368.
[2] I. A. Sasmita, R. Indriati, and M. N. Muzaki, “Rekomendasi Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 84–88, 2021, doi: 10.37905/jjeee.v3i2.10943.
[3] E. Fitriani, “Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan,” Sistemasi , vol. 9, no. 1, p. 103, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i1.596.
[4] Fabiana Meijon Fadul, “Perbandingan Algoritma K-NN dan Naïve Bayes untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Covid-19 di Sukabumi Selatan,” pp. 85–86, 2019.
[5] I. D. M. N. Nurhadji and Mustikarini, “Analisis dampak pemberian bantuan program keluarga harapan (pkh) terhadap kesejahteraan masyarakat,” Citizsh. J. Pancasila dan Kewarganegaraan , vol. 7, no. 2, pp. 108–116, 2019.
[6] C. Sasmito and E. R. Nawangsari, “Implementasi Program Keluarga Harapan Dalam Upaya Mengentaskan Kemiskinan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6316
Di Kota Batu,” JPSI (Journal Public Sect. Innov. , vol. 3, no. 2, p. 68, 2019, doi: 10.26740/jpsi.v3n2.p68-74.
[7] I. P. Utami, K. K. Rangga, H. Yanfika, and A. Mutolib, “Kinerja Pendamping Program Keluarga Harapan (PKH) Di Kota Bandar Lampung,” JSHP  J. Sos. Hum. dan Pendidik. , vol. 5, no. 1, pp. 19–25, 2020, doi: 10.32487/jshp.v5i1.901.
[8] H. Mustofa and A. A. Mahfudh, “Klasifikasi Berita Hoax Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes,” Walisongo J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.21580/wjit.2019.1.1.3915.
[9] Y.  T.  U.  Heni  Sulistiani,  “Penerapan  Algoritma  Klasifikasi  Sebagai  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Beasiswa Mahasiswa,” Snti , pp. 300–305, 2018.
[10]  N.  Alfiah,  “Klasifikasi  Penerima  Bantuan  Sosial  Program  Keluarga  Harapan  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Respati , vol. 16, no. 1, p. 32, 2021, doi: 10.35842/jtir.v16i1.386.
[11]  I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[12]  A. P. Permana, K. Ainiyah, and K. F. H. Holle, “Analisis Perbandingan Algoritma Decision Tree, kNN, dan Naive Bayes untuk  Prediksi  Kesuksesan  Start-up,” JISKA  (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga) ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  178–188,  2021,  doi: 10.14421/jiska.2021.6.3.178-188.
[13]  L.  Mardiana,  D.  Kusnandar,  and  N.  Satyahadewi,  “Analisis  Diskriminan  Dengan  K  Fold  Cross  Validation  Untuk Klasifikasi Kualitas Air Di Kota Pontianak,” Bimaster  Bul. Ilm. Mat. Stat. dan Ter. , vol. 11, no. 1, pp. 97–102, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jbmstr/article/view/51608.
[14]  F.  Akbar,  A.  N.  Rais,  I.  A.  Sobari,  R.  A.  Zuama,  and  B.  Rudiarto,  “Analisis  Performa  Algoritma  Naive  Bayes  Pada Deteksi Otomatis Citra Mri,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 37–42, 2019, doi: 10.33480/jitk.v5i1.586.
[15]  M.  Deni  Akbar  and  Y.  Arie  Wijaya,  “Klasifikasi  Motif  Batik  Jawa  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors (Knn),” J. Sist. Inf. dan Manaj. , vol. 10, no. 2, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.stmikgici.ac.id/.
[16]  M. M. Mijwil and R. A. Abttan, “Utilizing the Genetic Algorithm to Pruning the C4.5 Decision Tree Algorithm,” Asian J. Appl. Sci. , vol. 9, no. 1, 2021, doi: 10.24203/ajas.v9i1.6503.
[17]  A.  Syafii,  G.  Dwilestari,  and  A.  Ajiz,  “Komparasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  Algoritma  C4.5  Dalam  Klasifikasi Pelanggan Produk Indihome,” JURSIMA J. Sist. Inf. dan Manaj. , vol. 10, no. 2, pp. 60–70, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.stmikgici.ac.id/index.php/jursima/article/view/414.
[18]  D. Duei Putri, G. F. Nama, and W. E. Sulistiono, “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 10, no. 1, pp. 34–40, 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[19]  R. Forest and N. Bayes, “Perbandingan Akurasi , Recall , dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma,” vol. 5, no. April, pp. 640–651, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[20]  E. N. Fitri et al. , “DECISION TREE SIMPLIFICATION THROUGH FEATURE SELECTION,” vol. 4, no. 2, 2023.