## Analisis Algoritma C4.5 Sebagai Sistem Penunjang Keputusan Penerima Bantuan Kesejahteraan Sosial
Arial 11
Basiroh 1) ; Henry Irjananto 2)
1)2) Informatika, Universitas Islam Batik
1) shira@uibs.ac.id; 2) Henryirjananto@uib.ac.id ……. 11

## ABSTRACT
Permasalahan penyandang masalah kesejahteraan social atau yang sering disebut dengan PMKS, adalah peseorangan, kelompok masyarakat atau keluarga yang tidak mampu karena suatu hambatan, kesulitan, atau gangguan, tidak dapat melaksanakan fungsi sosialnya, sehingga tidak dapat  terpenuhi  kebutuhan  hidupnya  baik  jasmani,  rohani,  maupun  sosial  secara  memadai. Teknolagi saat ini di kembangkan untuk membantu membuat keputusan dengan tepat dan cepat pada penelitian ini menggunakan pohon keputusan (decision tree) C4.5. Dalam algoritma C4.5 ini membaca seluruh sampel data training dan storage dan memuatnya ke memori inilah kelebihan dari  algoritma  C4.5.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  rekomendasi  yang  tepat  dan akurat  dalam menentukan penerimaan bantuan, dan mengurangi kesalahan agar bantuan bisa tepat  sasaran.  Tujuan  yang  ingin  dicapai  dengan  dibuatnya  sistem  Penunjang  Keputusan Pemberian Modal Usaha bagi PMKS yaitu, Untuk mengurangi terjadinya pemberian modal usaha yang  tidak  tepat  sasaran  dengan  menerapkan  Algoritma  C4.5.  Metode  yang  digunakan menggunakan  Cross-  Industri  Standar  Proses. Hasil  analisis  berdasarkan  algoritma  C  4.5 yaitu Jika Usia sama dengan Produktif maka layak mendapatkan bantuan, Jika Usia sama dengan Tidak Produktif maka tidak layak mendapatkan sebagai penerima bantuan, untuk penelitian selanjutnya dapat  dibuat  sebuah  sistem  yang  benar-  benar  mampu  untuk  mebuat  sebuah  keputusan  yang berbasis Mobile.
Kata Kunci: Sistem Penunjang Keputusan, Algoritma C4.5, PKMS

## I. PENDAHULUAN
Penyandang  Masalah  Kesejahteraan Sosial yang selanjutnya disebut PMKS adalah perseorangan,  keluarga,  kelompok,  dan  atau masyarakat  yang  karena  suatu  hambatan, kesulitan, atau gangguan, tidak dapat melaksanakan  fungsi  sosialnya[1],  sehingga tidak dapat terpenuhi kebutuhan hidupnya baik jasmani,  rohani,  maupun  sosial  secara memadai.
Jumlah  PMKS  (  Penyandang  Masalah Kesejahteraan  Sosial)  di  suatu  wilayah  lazim digunakan untuk mengukur tingkat kesejahteraan    di  wilayah  tersebut.  Dengan demikian,  PMKS  menjadi  salah  satu  tema utama  pembangunan.  Menurut  kajian  peniliti peroleh dari tim pelaksana di lapangan bahwa terdapat  fenomena  ketidak  tepat  sasaran penerima bantuan Rehabilitas Sosial Penerimaan Bantuan bagi PMKS di lapangan, hal  ini  terjadi  karena  kesalahan  dalam pegelolahan  data    calon  penerima  bantuan yang  cukup  besar  secara  manual  oleh  panita pelaksana  sehingga  terjadi  kesalahan  dalam pengambilan keputusan[1]. Penggalian informasi  dari  kumpulan  data  [2]  [3]yang
berskala  besar  dapat  dilakukan  dengan menggunakan teknologi. Pendapat ini
diungkapkan oleh[2], Data Mining[4]
merupakan proses penggalian atau pertambangan  pengetahuan  dari  data  yang besar dari basis data atau Repositori Database lainnya. Pada penelitian ini menggunakan C4.5 untuk mengetahui decision tree[5], [6] penerima  bantuan  modal  usaha  yang  layak maupun  tidak  layak  menerima  bantuan tersebut.  Sehingga,  decision  tree  yang didapatkan akan digunakan untuk memperbaiki  kebijakan  penerima  bantuan modal usaha pada masa yang akan mendatang.
Kelebihan algoritma C4.5 dapat menghasilkan pohon keputusan yang mudah di interprestasikan  [7],  dapat    menangani  data numerik  ( continue )  dan  diskrit[8].  Dalam algoritma  C4.5  ini  membaca  seluruh  sampel data training dan storage dan  memuatnya  ke memori. Hal inilah[6] yang menjadi salah satu kelemahan algoritma C4.5 .
penelitian  sejenis  yang  telah  dilakukan dapat  dinyatakan  dapat  digunakan  jika data[9][10]  training  dapat  disimpan  secara

## ISSN Online : 2620-7532
keseluruhan dan pada waktu yang bersamaan dimemori

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Data  Mining merupakan  suatu  sistem proses  dalam  penggalian  atau  pertambangan pengetahuan  dari  data  yang  besar  dari  basis data  atau Repositori  Database lainnya  yang merupakan  analisis  otomatis  dari  data  yang berjumlah  besar  atau  dengan  tujuan  untuk menemukan  pola  atau  kecenderungan  yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya.  Karena  Data  Mining[11] merupakan  rangkaian  proses,  maka  Data Mining  dapat  dibagi  menjadi  beberapa  tahap. Tahap-tahap tersebut bersifat interaktif [8]dimana  pemakai  terlibat  langsung  atau dengan perantaraan knowledge base.
2.2 Pohon Keputusan Metode pohon keputusan mengubah fakta[12]  yang  sangat  besar  menjadi  pohon keputusan  yang  mempresentasikan  aturan. Aturan dapat dengan mudah di pahami dengan bahasa  alami  dan  mereka  juga  dapat diekspresikan.  Data  dalam  pohon  keputusan biasanya  dinyatakan  dalam  bentuk  tabel dengan atribut dan record. Atribut menyatakan suatu parameter yang disebut sebagai kriteria dalam  pembentukan  pohon,  Manfaat  utama dari  penggunaan  pohon  keputusan  adalah kemampuannya untuk mem-break down proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi  lebih  simpel  sehingga  pengambil keputusan  akan  lebih  menginterpretasikan solusi dari permasalahan 2.3 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan.  Kelebihan  algoritma  C4.5  dapat menghasilkan pohon keputusan yang mudah di interprestasikan,  dapat    menangani  data numerik (kontinyu) dan diskrit . Dalam algoritma C4.5 ini membaca seluruh sampel data training dan  storage  dan  memuatnya  ke  memori.  Hal inilah  yang  menjadi  salah  satu  kelemahan algoritma  C4.5  yaitu  hanya  dapat  digunakan jika  data  training  dapat  disimpan  secara keseluruhan dan pada waktu yang bersamaan dimemori.

## III.  METODE PENELITIAN
3.1  Cross-Industry  Standard  Process  for Data mining (CRISP-DM)
Tata  Alur  pada  penelitian  ini,  disesuaikan dengan  tahapan  pada  metode  CRISP-DM ( Cross-Industry  Standard  Process  for  Data mining) .  Terdapat  tiga  tahapan  penelitian, pertama  merupakan  tahapan  pengumpulan data, tahapan kedua adalah tahapan pemahaman  bisnis  dan  pemahaman  data, tahapan ketiga merupakan tahapan pemodelan dan evaluasi terdapat pada gambar berikut  .
Gambar 1 Proses CRISP-DM [7]
3.2 Pengembangan Sistem Metode pengembangan sistem yang digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  laporan hasil  kerja  ini  dengan  menerapkan  model  air terjun (Waterfall) yang  terdiri  dari  beberapa tahap knowledge  base  d an  menggunakan tahapan pohon keputusan dengan menggunakan  algoritma  C4.5  diantaranya yaitu :
1.  Menyiapkan data training, Data training biasanya  diambil  dari  data  lama  yang  pernah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokkan ke dalam kelas-kelas tertentu.
2.  Menentukan  akar  dari  pohon,  Akar akan diambil dari atribut yang terpilih, dengan cara menghitung nilai gain dari masingmasing atribut, nilai gain yang paling tinggi yang akan menjadi  akar  pertama.  Sebelum  menghitung nilai  gain  dari  atribut,  hitung  dahulu  nilai entropy.

## Untuk menghitung nilai entropy digunakan rumus sebagai berikut :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ −𝑃𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ………..(1)
Keterangan: 𝑆 = Himpunan kasus = Jumlah partisi S 𝑝𝑖 = Proporsi dari 𝑆𝑖 terhadap 𝑆
3.Kemudian hitung nilai gain dengan rumus sebagai berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛 (S, A) = 𝑛𝑡𝑟 ( 𝑆 ) – ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛
𝑖=0 …. (2)
Keterangan : 𝑆 = Himpunan kasus 𝐴 = Atribut 𝑛 = Jumlah partisi atribut 𝐴 | 𝑆𝑖 | = Jumlah kasus pada partisi ke- | 𝑆 | = Jumlah kasus dalam 𝑆
4. Ulangi langkah kedua hingga semua record terpartisi.
5. Proses partisi keputusan akan berhenti saat a.Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama.
b.Tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi.
c.Tidak ada record di dalam cabang yang kosong.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  gambar  tabel  berikut  merupakan hasil dari data sample yang telah di buat pohon keputusan    untuk  menentukan  seseorang berhak mendapatkan bantuan dilihat dari usia, pmks, keahlian dan pendapatan.
4.1 Hasil Pembahasan terhadap hasil penelitian dan pengujian  yang  diperoleh  disajikan  dalam bentuk  uraian  teoritik,  baik  secara  kualitatif maupun  kuantitatif.  Hasil  percobaan  sampel ditampilkan  dalam  berupa  gambar  tabel merupakan gambaran yang berhak mendapat bantuan.
Gambar 1. Tabel Sampel
Keterangan : √  = Diterima
X = Ditolak
4.2. Pembahasan Sebelum  proses  data  mining  dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada  data  yang  menjadi  fokus  KDD.  Proses cleaning  mencakup  antara  lain  membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data. Tahap berikutnya dari proses data mining adalah bagaimana memformulasikan keputusan  atau  aksi  dari  hasil  analisa  yang didapat.
4.2.1 klasifikasi Data Proses klasifikasi tiap-tiap field tabel Data Semple

## Tabel 1 Klasifikasi Usia
Klasifikasi Usia Diterima Ditolak Produktif 114 13 Tidak Produktif 24 63

## Tabel 2 Klasifikasi PKMS
Klasifikasi PMKS Diterima Ditolak Valid 131 36 Tidak Valid 7 40

## ISSN Online : 2620-7532

## Tabel 3. Klasifikasi Keahlian
Klasifikasi Keahlian Diterima Ditolak Memiliki 105 29 Tidak Memiliki 33 47

## Tabel 4. Klasifikasi Penghasilan
Klasifikasi Penghasilan Diterima Ditolak Kurang dari 1 Juta 40 49 Lebih dari 1 Juta 98 27
Decision  tree memiliki  dua jenis atribut dari data yang terdiri dari beberapa atribut input dari atribut target dan tentunya mendukung masalah yang ada, fungsinya sebagai pembanding dalam perhitungan Gain dan Ratio .  Tahap  penelitian berikutnya dalam data training set atibut sample dan  minimal  harus  memiliki  satu  atribut  target yang  nilainya  merupakan  kesimpulan  yang sifatnya  hanya  sementara  permasalahan  dari setiap instance ( record ),  dalam  penelitian  ini nilai  dari  atribut  target    adalah:  Diterima  atau Ditolak. Atribut  input yang  memiliki  gain ratio yang terbesar adalah atribut yang menjadi akar. Dalam  perhitungannya  data  yang  sudah  di sample kemudian diambil untuk dihitung seperti contoh dalam gambar di bawah ini :
Gambar 3. Konsep data

## 4.2.2 Pengolahan Data
Menghitung  jumlah  kasus  untuk  keputusan terima, jumlah kasus untuk keputusan ditolak, Entropy  dari  semua  kasus  dan  kasus  yang dibagi  berdasarkan  atribut  jumlah  pengajuan bantuan,  bantuan  diterima,  dan  bantuan ditolak. Setelah itu, lakukan  penghitungan gain
untuk setiap atribut
Gambar 4 . Hasil Perhitungan Node 1
Entropy Total = (− 138 214 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 138 214 )) + (− 76 214 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 76 214 ))
=  (- 0,6448 x – 0,6330) + (- 0,3551 x –   1,4937) =  0,4081 + 0,5304 =  0,9385
Entropy Usia Produktif = (− 114 127 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 114 127 )) + (− 13 127 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 13 127 )) =  (- 0,8992 x – 0,1532) + (- 0,1007 x – 3,3118)
=  0,1377 + 0,3334
=  0,4764
Entropy Usia Tidak Produktif = (− 24 87 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 24 87 )) + (− 63 87 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 63 87 ))
=  (- 0,2588 x – 1,95) + ( 0,7411 x – 0,4322) =  0,5046 + 0,3203 =  0,8498 Gain Usia = 0,9385 −   (( 129 214 𝑥 0,4711) + ( 85 214 𝑥 0,8249))
= 0,9385 −   (0,2839 + 0,3275)
= 0,9385 − 0,6114
=  0,3271
Entropy PMKS Valid = (− 131 167 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 131 167 )) + (− 36 167 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 36 167 ))
=  (- 0,7844 x – 0,3503) + ( - 0,2155 x – 2,2142)
=  0,2747 + 0,4771
=  0,7518
Entropy PMKS Tidak Valid = (− 7 47 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 7 47 )) +
(− 40 47 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 40 47 ))
=  (- 0,1489 x – 2,7475) + ( - 0,8510 x – 0,2327)
=  0,4091 + 0,1980
=  0,6071
Gain PMKS = 0,9385 −   (( 167 214 𝑥 0,7518) + ( 47 214 𝑥 0,6071))
= 0,9385 −   (0,7269 + 0,1333)
= 0,9385 − 0,7199 =  0,2186
Entropy Keahlian Memiliki = (− 105 134 𝑥 𝑙𝑜𝑔
2 ( 105 134 )) +
(− 29 134 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 29 134 ))
=  (- 0,9115 x – 0,1336) + ( - 0,0884 x – 3,4998)
=  0,1217 + 0,3093
=  0,7536
Entropy Keahlian Tidak Memiliki = (− 33 80 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 33 80 )) +
(− 47 80 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 47 80 ))
=  (- 0,3465 x – 1,5290) + ( 0,6534 x 0,6139)
=  0,5297 + 0,4011
=  0,9778
Gain Keahlian
= 0,9385 −   (( 134 214 𝑥 0,7536) +
( 80 214 𝑥 0,9778))
= 0,9385 −   (0,2275 + 0,4392) = 0,9385 − 0,666 7 = 0,1012
Entropy Penghasilan Kurang dari 1 Juta = (− 40 89 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 40 89 )) +
(− 49 89 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 49 89 ))
=  (- 0,4494 x – 1,1539) + (- 0,5505 x - 0,8611)
=  0,5185 + 0,4740 =  0,9925
Entropy Penghasilan Lebih dari 1Juta = (− 98 125 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 98 125 )) + (− 27 125 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 27 125 ))
=  (- 0,784 x – 0,351) + (- 0,216 x - 2,2108 =  0,2751 + 0,4775
=  0,7526
Gain Penghasilan = 0,9385 −   (( 89 214 𝑥 0,9925) +
( 125 214 𝑥 0,7526))
= 0,9385 −   (0,4126 + 0,4395)
= 0,9385 − 0,8521
= 0,0864
Dapat diketahui bahwa atribut dengan Gain tertinggi  adalah  usia,  yaitu 0.3271 .  Karena belum  ada  yang  terklasifikasi  maka  perlu dilakukan perhitungan lagi untuk mencari node cabang  dari  nilai  atribut  Usia  dan  keahlian segingga  didapatkan  hasil  yang  lebih  akurat  . Pohon keputusan yang terbentuk sampai tahap ini ditunjukkan pada gambar. 5
Gambar 5. Pohon keputusan Node 1
Menghitung jumlah kasus, jumlah kasus untuk keputusan terima, jumlah kasus untuk keputusan  ditolak,  dan entropy dari  semua kasus  dan  kasus  yang  dibagi  berdasarkan atribut    PMKS,  Keahlian,  dan  Penghasilan yang dapat menjadi node akar dari nilai atribut adalah  Usia  Tidak  Produktif. Setelah  itu, lakukan penghitungan Gain untuk tiap-tiap atribut. Hasil perhitungan ditunjukkan oleh gambar  table  berikut  yaitu  perhitungan node 1.1

## ISSN Online : 2620-7532
Gambar 6. Hasil Perhitungan  Node 1

## Berikut perhitungan dari table Node 1.1
Entropy Total = (− 22 85 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 22 85 )) + (− 63 85 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 63 85 ))
=  (- 0,2588 x – 1,9500) + (- 0,7411 x – 0,4322)
=  0,5046 + 0,3203
=  0,8249 Entropy PMKS Valid  = (− 22 53 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 22 53 )) + (− 31 53 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 31 53 ))
=  (- 0,4150 x – 1,2688) + ( - 0,5849 x – 0,7737)
=  0,5265 + 0,4525
=  0,979
Entropy PMKS Tidak Valid = (− 0 32 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 32 )) +
(− 32 32 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 32 32 )) =  (0 x 0) + ( - 1  x 0)  =  0 + 0 =  0 Gain PMKS
= 0,8249 −   (( 53 85 𝑥 0,979) + ( 32 85 𝑥 0))
= 0,8249 −   (0,6104 + 0)
= 0,8249 − 0,6104
= 0,2145
Entropy Keahlian Memiliki
= (− 22 51 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 22 51 )) + (− 29 51 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 29 51 ))
=  (- 0,4313 x – 1,2132) + ( - 0,5686 x – 0,8145)
=  0,5232 + 0,4631
=  0,9863
Entropy Keahlian Tidak Memiliki    = (− 0 34 𝑥 𝑙𝑜𝑔
2 ( 0 34 )) + (− 34 34 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 34 34 ))
=  (- 0  x – 0) + ( - 1 x 0)
=  0 + 0 =  0
Gain Keahlian = 0,8249 −   (( 51 85 𝑥 0,9863) + ( 34 85 𝑥 0))
= 0,8249 −   (0,5917 + 0)
= 0,8249 − 0,5917
= 0, 2332
Entropy Penghasilan Kurang dari 1 Juta    = (− 8 46 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 8 46 )) + (− 38 46 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 38 46 ))
=  (- 0,1739 x – 2,5236) + (- 0,8260 x - 0,2757)
=  0,4388 + 0,2277 =  0,6665
Entropy Penghasilan Lebih dari 1 Juta   = (− 14 39 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 14 39 )) + (− 25 39 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 25 39 ))
=  (- 0,3589 x – 1,4783) + (- 0,6410 x - 0,6416) =  0,5305+ 0,4112 =  0,9417
Gain Penghasilan       = 0,8249 −   (( 46 85 𝑥 0,6665) +
( 39 85 𝑥 0,9417))
= 0,8249 −   (0,3606 + 0,4320)
= 0,8249 − 0,7926
= 0,032
Dari  hasil  pada  perhitungan  diatas  dapat diketahui  bahwa  atribut  dengan  Gain  tertinggi adalah  Keahlian,  yaitu  sebesar  0.2332.  Ada dua nilai atribut dari Keahlian yaitu Memiliki dan Tidak Memiliki. Dari kedua nilai atribut tersebut, nilai atribut Tidak Memiliki sudah mengklasifikasikan  kasus  yaitu  keputusannya ditolak, sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan  lebih  lanjut,  tetapi  untuk  nilai atribut Memiliki masih perlu dilakukan perhitungan  lagi.  dengan  demikian  keahlian dapat  menjadi  node  cabang  dari  nilai  atribut usia. Pohon keputusan yang terbentuk terlihat pada gambar berikut
Gambar 7 . Pohon Keputusan hasil perhitungan Node 1.1
Menghitung jumlah kasus, jumlah kasus untuk keputusan terima, jumlah kasus untuk keputusan  ditolak,  dan entropy dari  semua kasus  dan  kasus  yang  dibagi  berdasarkan atribut    PMKS,  Keahlian,  dan  Penghasilan yang dapat menjadi node akar dari nilai atribut adalah Usia Produktif.
4.2.3 Analisis Sistem
Berikut flowmap Sistem Penunjang
Keputusan  yang diusulkan di Dinas Sosial. 1. User melakukan pendataan ke desa-desa.
2. Mengiputkan data kedalam sistem yang ada.
3. Dinas mengecek dan memvalidasi data yang
ada,  sehingga  tidak  terjadi  duplikasi  setiap kecamatan 4.  Dinas  mencetak  laporan  jumlah  PMKS semua kecamatan.
5. Kepala Dinas menerima laporan data PMKS semua Kecamatan.
6.  Admin  menambahkan  klasifikasi  dan  jenis permasalahan PMKS.
7.  Admin  melakukan  input  data  survey,  dan melakukan proses mining data.
8.  User  dapat  mencetak  klasifikasi  dan  jenis permasalahan PMKS.
9.  User  melakukan  seleksi  data  untuk pengajuan penerima modal usaha.
10.  Dinas  melakukan  seleksi  data  penerima modal usaha yang diajukan user.
4.2.4 Use case Tahapan berikutnya merancang use case yang  merupakan  sebuah  kegiatan  atau  juga interaksi yang saling berkesinambungan antara aktor dan juga system[16] atau dengan kata lain teknik secara umum digunakan, guna
mengembangkan  sistem,  guna  memperoleh kebutuhan  fungsional  dari  sistem  yang  ada. Komponen  tersebut  kemudian  menjelaskan komunikasi antara actor,  dengan sistem yang ada.  Dengan  demikian,  use  case  [17]  dapat dipresentasikan  dengan  urutan  [18],  yang sederhana,  dan  akan  mudah  dipahami  oleh para konsumen.  Use case ini adalah layanan atau  juga  fungi  yang  ada  pada  sistem  untuk para  penggunanya.  Sedangkan  Use  case Diagram  adalah gambaran efek fungsionalitas yang diharapkan oleh system.
Gambar 8 . Use Case Diagram
Gambar 9. Squence Diagram

## V.  PENUTUP
Hasil  analisis  perhitungan  berdasarkan algoritma C 4.5 yaitu : Jika Usia sama dengan Produktif maka layak mendapatkan, Jika Usia sama dengan Tidak Produktif maka tidak layak mendapatkan  bantuan  modal  usaha.  Mampu untuk  menentukan  kelayakan  pemberian bantuan bagi PMKS berdasarkan atribut yang telah  ditentukan,  dapat  membantu  dinas ataupun  pihak  terkait  dalam  pengambilan keputusan  pemberian  bantuan  modal  kepada PKMS.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “DINAS SOSIAL PEMBERDAYAAN MASYARAKAT dan DESA Kab. Wonosobo.”
[2] “Kharya 2012, ‘ Pemanfaatan Informasi Bebasis Technologi, Media com , Salemba Jakarta,” p. 2012, 2012. [3] A. Fauzi, E. Harli, and F. Teknik, “Rancang Bangun Sistem Informasi Akademik Smk Negeri 1 Depok Berbasis Android Dengan Pendekatan Rapid Application Development,” J. Tek. Inform. , vol. 12, no. 2, pp. 129 –136, 2019.
[4] “Kusrini and Emha Taufiq Luthfi, Algoritma Data Mining. Yogyakarta ANDI, 2009.pdf,” 2009, p. 2009.
[5] A. S. Pundir and B. Raman, “Dual Deep Learning Model for Image Based Smoke
Detection,” Fire Technol. , 2019. [6] S. Lestari and A. S. Karim, “Model Klasifikasi Kinerja Dan Seleksidosen Berprestasi Dengan Algoritma C.45,” Pros. Sembistek 2014 , vol. 1, no. 02, pp. 340 – 350, 2015. [7] “Siska Haryati, Aji Sudarsono,Eko Suryana.
Implementasi Data Mining Untuk
Memprediksi Masa Studi Mahasiswa
Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus:
Universitas Dehasen Bengkulu). September 2015, Jurnal Media Infotama, Vol. Vol.11 No.2,” vol. V, no. 2, p. 2015, 2015.
[8] Prasetyo, E. (2014). Data Mining - Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunak an Matlab . Yogyakarta: CV. ANDI OFFSET, pp.1-261. 2014. [9]
Risnawati, “Analisis Kelulusan Mahasiswa
Menggunakan Algoritma C.45,” J. Mantik
Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 71 –76, 2018.
[10] S. Masripah, “Evaluasi Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Koperasi
Syariah Menggunakan Algoritma Klasifikasi
C4.5,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. XI, no. 1, pp. 1 –10, 2015.
[11] A. Kadir, “Pengenalan sistem informasi edisi revisi. Yogyakarta: Andi, 2.No Title,” p.
2014, 2014.
[12] R. Yu and L. Shi, “A user-based taxonomy for deep learning visualization,” Vis. Informatics , vol. 2, no. 3, pp. 147 –154,
2018.
[13] Z. Chuanlei, Z. Shanwen, Y. Jucheng, S. Yancui, and C. Jia, “Apple leaf disease identification using genetic algorithm and correlation based feature selection
method,” Int. J. Agric. Biol. Eng. , vol. 10, no.
2, pp. 74 –83, 2017.
[14] A. R. Febie Elfaladonna, “Analisa Metode Classification-Decission Tree Dan
Algoritma,” vol. 2, no. 1, pp. 10–17, 2019.
[15] F. Indriyani and E. Irfiani, “Clustering Data Penjualan pada Toko Perlengkapan
Outdoor Menggunakan Metode K- Means,”
JUITA  J. Inform. , vol. 7, no. 2, p. 109,
2019.
[16] “Agung, Gregorius. HTML 5 Manual Book. Jakarta : PT.Elex Media Komputindo,
2014,” 2014, p. 2014.
[17] S. U. Masruroh, A. A. Swaraja, I. M. Shofi, T. Informatika, and F. Sains, “INFORMASI
UNTUK PENYANDANG DISABILITAS
TUNA RUNGU HARD OF HEARING
MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL
HIERARCHY PROCESS ( AHP ).”
[18] Arbelia and Paryanta, “Penerapan Metode Ahp Dan Topsis Sebagai Sistem,” J. Ilm.
Go Infotech , vol. 20, no. 1, p. 9, 2014.