Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan Ekonomi Menggunakan Algoritma C4.5
Agustiena Merdekawati 1 , Luci Kanti Rahayu 2
1,2 Universitas Bina Sarana Informatika Gedung Rektorat Jl. Kramat Raya No. 98, Senen. Jakarta Pusat 10450 * Koresponden email : agustiena.atd@bsi.ac.id Diterima: 22 Oktober 2020 Disetujui: 16 November 2020

## Abstract
The  problem  that  often  appears  in  the  distribution  of  economic  assistance  is  miss-targeting  assistance. This miss-targeted distribution is also faced by Baitul Maal Yayasan Al-Anshor Asmawiah, a foundation that  receives  and  distributes  economic  aid.  This  obstacle  is  faced  due  to  the  many  criteria  attributes  of potential  recipients,  confusing  the  foundation  in  selecting  aid  recipients  and  some  parties  are  still cheating. Information provided by potential beneficiaries is often incomplete so there is a lack of data on the prospective beneficiary forms. The method for selecting economic aid is the C4.5 algorithm, which is an algorithm that forms a decision tree as a reference for selecting economic assistance. After obtaining the rules, the foundation implements the system in assisting. This system makes it easier for the public to fill out economic assistance forms and it is easy to immediately find out information whether they reserve the right to economic assistance or not and make it easier for administrators to get information divided to whom reserve the right to attain assistance.
Keywords: C4.5 algorithm, decision support, decision tree, economic assistance, selection system

## Abstrak
Permasalahan yang sering timbul dalam pemberian bantuan ekonomi adalah distribusi bantuan yang tidak tepat  sasaran.  Problem  tidak  tepat  sasaran  ini  dialami  oleh  Baitul  Maal  Yayasan  Al-Anshor  Asmawiah sebuah  yayasan  yang  menerima  dan  menyalurkan  bantuan  ekonomi.  Kendala  yang  mereka  hadapi dikarenakan  banyaknya  atribut  kriteria  calon  penerima  sehingga  membingungkan  pihak  yayasan  dalam melakukan  seleksi    bantuan  dan  beberapa  pihak  masih  berbuat  curang.  Informasi  yang  diberikan  calon penerima  bantuan  sering  tidak  lengkap  sehingga  terjadi  kekurangan  data  pada  form  bantuan  ekonomi. Metode  untuk  menyeleksi  bantuan  ekonomi  ini  yaitu  Algoritma  C4.5  dimana  algoritma  ini  merupakan algoritma yang dapat membentuk decision tree (pohon keputusan) yang digunakan sebagai acuan seleksi bantuan ekonomi. Setelah mendapatkan rules , selanjutnya diimplementasikan dalam sebuah sistem agar memudahkan pengguna memberikan bantuan. Sistem ini mempermudah masyarakat dalam mengisi form bantuan  ekonomi  dan  mudah  langsung  mengetahui  informasi  apakah  berhak  mendapatkan  bantuan ekonomi atau tidak serta memudahkan administrator mendapatkan informasi yang berhak menerima atau tidak menerima bantuan.
Kata Kunci : Algoritma C4.5, bantuan ekonomi, pohon keputusan, pendukung keputusan, sistem seleksi .

## 1. Pendahuluan
Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  setiap  negara  berkembang  yaitu  kemiskinan.  Di  Indonesia, masalah  kemiskinan    menjadi  masalah  yang  terus  berlanjut  tiap  tahunnya.  Menurut  hasil  survei  BPS jumlah penududuk miskin di Indonesia masih sangat banyak, berikut data persentase:[1]
1. Jumlah  penduduk  miskin  sebesar  25,95  juta  orang  (9,82%)  pada  bulan  Maret  2018,  jumlah  tersebut mengalami penurunan 633,2 ribu dari sebelumnya yaitu pada bulan September 2017 sebesar 26,58 juta orang.
2. Persentase  penduduk  miskin  di  perkotaan  pada  September  2017  sebesar  7,26  persen,  turun  menjadi 7,02 persen pada Maret 2018. Sedangkan jumlah penduduk miskin di perdesaan pada September 2017 sebesar 13,47 persen, mengalami penurunan sebesar turun 13,20 persen pada Maret 2018.
3. Di daerah perkotaan jumlah penduduk miskin untuk periode September 2017–Maret 2018,  mengalami penurunan  sebesar 128,2 ribu  orang  (dari  10,27 juta  orang  pada  September  2017  menjadi  10,14 juta orang  pada  Maret  2018),  kemudian  di  daerah  perdesaan  mengalami  penurunan    sebanyak  505  ribu orang (dari 16,31 juta orang pada September 2017 menjadi 15,81 juta orang pada Maret 2018
Kemiskinan jika tidak diperhatikan oleh pemerintah, akan mendatangkan suatu risiko bagi bangsa di  masa  akan  datang.  Tidak  meratanya  pendapatan  keluarga  akan  mengakibatkan  timbulnya ketidakseimbangan  pendapatan  sehingga  munculnya  kemiskinan.  Sebab  itu  diperlukan  cara  mengatasi kemiskinan  dengan  menaikkan  daya  beli,  guna  pemerataan  pendapatan.  Cara  pemerataan  pendapatan lainnya yaitu melakukan penyaluran pendapatandari masyarakat mampu kepada masyarakat miskin.
Langkah  meningkatkan  pendapatan  salah  satunya  yaitu  pemberian  dana  bantuan  ekonomi  seperti yang  dilakukan  pemerintah  ataupun  lembaga  penyalur.  Permasalahan  yang  sering  timbul  dalam pemberian  bantuan  ekonomi  ini,  pendistribusian  yang  tidak  tepat  sasaran.  Itu  dikarenakan  sulitnya menentukan  kriteria  utama  dalam  seleksi  penerimaan  dana  bantuan  ekonomi  dan  beberapa  pihak  yang berbuat kecurangan.
Menurut  [2],  Dalam  memenuhi  kebutuhan  yang  semakin  berat,  seperti  makanan,  pakaian, perumahan.  Dampak  dari  kondisi  seperti  ini,  yaitu  menurunnya  kesejahteraan  disektor  kehidupan penduduk Indonesia. Dalam mengatasi kemiskinan, pemerintah memiliki program bantuan beras miskin untuk keluarga yang tidak mampu. Proses seleksi pemberian beras miskin harus tepat sasaran dan sesuai dengan penerima yang benar-benar membutuhkan. Kegiatan pemberian bantuan beras miskin ini, selalu dilaksanakan  setiap  tahun  dan  setiap  tahunnya  selalu  meningkat.  Sehingga  dilakukan  penelitian  agar terhindari  kekeliruan,  ketidak  konsistenan  akurasi  pemilihan,  mengurangi  tingkat    kecurangan    dan mengurangi    terjadinya    penilaian    yang  subjektif. Decision  Tree adalah  suatu    teknik  yang  populer didalam  data  mining,  metode  ini  sebelumnya  tidak  membutuhkan  proses  kelola  pengetahuan  dan masalah dengan ukuran yang besar dapat diselesaikan dengan sederhana. Keakuratannya sangat optimal, jika data yang menjadi ukuran adalah data yang sahih.
Menurut[3], Cara mengatasi kemiskinan yaitu perlunya dukungan masyarakat yang mampu ikut mengeluarkan harta kekayaannya kepada masyarakat miskin, sehingga pendistribusian zakat cukup untuk diluaskan agar menjadi solusi cara membangun ekonomi di Indonesia. Pemakaian algoritma C4.5 dalam data  mining ,  mengelompokkan  data  penyaluran  dana  pada  BAZNAS  Kabupaten  Agam  dalam  bentuk pemakaian  (konsumtif)  dan  pemanfaatan  (produktif).  Penggunaan  software rapid  miner studio  dihasil pengelompokkan  hasil  yang  akurat  dengan  memakai  algoritma  C4.5.  Keakuratan  hasil  didasari  oleh kesesuaian dalam  memilih atribut dan kesesuaian dalam  mentransformasikan data kedalam atribut yang dipilih.  Jadi,  rule  yang  dibentuk  oleh  algoritma  C4.5  dapat  membantu  BAZNAS  Kabupaten  Agam mengelompokkan jenis zakat yang akan didistribusikan dengan waktu relatif lebih singkat.
Menurut  [4],  di  Batam  sudah  banyak  kepala  keluarga  yang  tidak  bekerja,  dikarenakan pengurangan  jumlah  karyawan.  Oleh  karena  itu,  RT  dan  RW  membuat  kebijakan  untuk  membantu finansial  mereka,  yaitu  setiap  bulannya  memberikan  beras  dan  uang.  Namun  pihak  RT  dan  RW  sulit menetapkan keluarga yang benar-benar berhak menerima bantuan, untuk mengatasi hal seperti itu maka dilakukanlah  penelitian  menggunakan  algoritma  C4.5.  Calon  penerima  bantuan  berdasarkan:  status perkawinan, pekerjaan, jumlah penghasilan, jumlah tanggungan, status kepemilikan rumah. Berdasarkan perhitungan  di  dapatkan  keputusan  yang  menerima  bantuan  uang  dan  beras  7  orang  dan  yang  tidak menerima bantuan uang dan besar 9 orang.
Menurut penelitian [5], pemberian bantuan sosial pada Kantor Kecamatan Siantar Selatan dengan cara  melakukan  seleksi  dengan  mengamati  berkas  warga  berdasarkan  kriteria  yang  sudah  ditentukan, sehingga  proses  ini  tidak  sistematis  dan  terkadang  tidak  tepat  sasaran.  Oleh  karena  itu,  digunakanlah algoritma C4.5 untuk mengatasi masalah tersebut.  Metode yang dipakai algoritma C4.5, dengan kriteria pekerjaan, penghasilan, jumlah tanggungan, kondisi rumah.  Hasil dari penelitian ini, atribut yang paling berpengaruh adalah penghasilan, selanjutnya atribut kondisi rumah.
Baitul  Maal  Yayasan  Al-Anshor  Asmawiah  merupakan  yayasan  yang  menerima  dan menyalurkan bantuan ekonomi. Namun dalam  menyalurkan bantuan ekonomi, masih terdapat beberapa kendala,  yaitu  tidak  tepat  sasaran,  dikarenakan  banyaknya  atribut  kriteria  yang  dimiliki  sehingga membingungkan  pihak  seleksi    bantuan  ekonomi  dan  beberapa  pihak  masih  ada  yang  berbuat  curang, kurangnya informasi data apa yang diberikan bagi pihak calon penerima bantuan, sehingga sering terjadi kekurangan  data  pada  pengisian  form  bantuan  ekonomi.  Tujuan  penelitian  ini  memberikan  pohon keputusan ( decision tree), sehingga dapat menentukan kriteria utama penentu penerimaan dana bantuan ekonomi.  Penelitian  ini  juga  akan  menghasilkan  sistem  yang  mempermudah  masyarakat  dalam melakukan pendaftaran bantuan ekonomi dan langsung  memberikan informasi hasil diterima atau tidak dan mempermudah administrator untuk menentukan penerima bantuan.

## 2. Metode Penelitian
Berikut ini metode penelitian yang dilakukan oleh peneliti adalah:

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Uraian kerangka kerja penelitian : 1. Mendeskripsikan Masalah
Menggambarkan  permasalahan  yang  terjadi,  ruang  lingkup  masalah,  merumuskan  masalah  sampai batasan  masalah.  Permasalahan  yang  terjadi  pada  Yayasan  Al-Anshor  Asmawiah  dalam  menentukan seleksi bantuan ekonomi ini adalah ketidak tepat sasaran, dikarenakan banyaknya atribut kriteria yang dimiliki  sehingga  membingungkan  pihak  seleksi    bantuan  ekonomi  dan  beberapa  pihak  masih  ada yang  berbuat  curang,  kurangnya  informasi  data  apa  yang  diberikan  bagi  pihak  calon  penerima bantuan,  sehingga  sering  terjadi  kekurangan  data  pada  pengisian  form  bantuan  ekonomi.  Ruang lingkup  dalam  penelitian  ini  hanya  menentukan  kriteria  apa  yang  dijadikan  penentuan  bantuan ekonomi, serta layak atau tidaknya mendapatkan bantuan.
2. Menganalisa Masalah
Memahami masalah yang sesuai dengan ruang lingkup atau batasan masalah. Metode yang digunakan untuk menganalisis masalah sebagaiberikut : a. Tahap identify : menelusuri dan menentukan masalahan yang pada Yayasan Al-Anshor Asmawiah,
b.  Tahap understand :  mencari  lebih  dalam  masalah,  dengan  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan dalam menetukan pemberian dana bantuan ekonomi,
c. Tahap analyze yaitu  :  mencari  kelemahan,  kekurangan  sistem  dengan  pengumpulan  informasi  apa saya  yang  dibutuhkan  sebagai  harapan  masyarakat  dalam  penentuan  pemberian  dana  bantuan ekonomi.
3. Mempelajari Literatur
Selanjutnya  diperlukan  mempelajari  literatur  yang  berkaitan  dengan  permasalahan  dalam  penentuan pemberian  dana  bantuan  ekonomi  dengan  algoritma  C4.5.  Sumber  literatur  ini  dapat  diambil  dari buku,  jurnal  internasional,  artikel,  yang  membahas  mengenai  metode  algoritma  C4.5,  sistem pemberian bantuan dana, serta bahan bacaan lain yang dapat mendukung penelitian.
4. Mengumpulkan Data
Pada penelitian ini, teknik pengumpulan yang digunakan, yaitu:
a. Observasi
Mengumpulkan  data  dengan  melakukan  pengamatan  langsung  pada  Baitul  Maal  Yayasan  Al- Anshor Asmawiah, dengan menganalisa masalah bantuan ekonomi.
b. Wawancara
Melakukan  wawancara  kepada  ketua  dan  pembina  Baitul  Maal  Yayasan  Al-Anshor  Asmawiah, mengenai bagaimana cara mengumpulkan para calon penerima bantuan ekonomi sampai kepada proses seleksi penentuan layak diterima atau tidak menerima bantuan ekonomi.
c. Kuesioner (angket)
Membuat  pertanyaan-pertanyaan  secara  tertulis,  setelah  itu  diberikan  kepada  respoden  untuk menjawab  pertanyaan  tersebut.  Pemberian  kuesioner  ini  sudah  dilakukan  sebelum  penelitian, karena merupakan cara untuk mendapatkan data calon penerima bantuan ekonomi.
d. Studi Pustaka Studi  pustaka  yaitu  pengumpulan  data  dengan  cara  membaca  dan  mencatat  sumber  referensi seperti buku, jurnal, majalah, artikel, internet dan lainnya yang sesuai dengan penelitian.
5. Menganalisa Teknik Pengolah Data Menggunakan Algoritma C4.5
Melakukan  proses  pengolahan  data  mining  dengan  menggunakan  metode  KDD  dan  melakukan penghitungan manual.
Menurut  [6] Data  Mining adalah  teknik  yang  mendayagunakan  satu  atau  lebih  metode pembelajaran  komputer  ( Machine  Learning) bagi  meneliti  dan  mengekstraksi  pengetahuan (Knowledge) secara  tepat.  Pengertian  lainnya  yaitu  penalaran  berbasis  induksi (Induction-based Learning) merupakan  proses  menyusun  konsep  umum  yang  terdefinisikan,  konsep  umum  itu dilakukan dengan observasi contoh-contoh spesifik dari konsep-konsep yang akan dipelajari.
Data mining merupakan proses menganalisa informasi dan pola yang bermanfaat dari data yang sangat besar. Data mining mencakup pengambilan data, mengekstraksikan data, mengamati data, dan mengolah  data. Data  mining juga  dikenal  dengan Knowledge  discovery,  Knowledge  extraction, data/pattern analysis, information harvesting, dan lain-lain.[7] Menurut [8], data mining adalah tahap dari analisis terhadap pengolahan penemuan pengetahuan pada  basis  data  atau  Knowledge  discovery  in  databases  (KDD) .  Secara  garis  besar  proses  KDD menurut [9],  sebagai berikut : a. Data understanding
Data yang didapatkan dari hasil observasi. Pada penelitian ini didapat data yang  berjumlah 850. Tabel 1 adalah data asli dari kuesioner.
Tabel 1. Data asli kuesioner No Asnaf Nama KK/Umur Pekerjaan Kondisi Tempat Tinggal Pendapatan Pengeluaran Tanggungan Keluarga 1 Miskin Jhony Sugiyono, 38 Th Pedagang Rumah Sewa, kompor gas, pompa air 1.400.000 1.995.000 2 2 Miskin Ester Tambunan, 36 Th Pedagang Rumah Sewa, kompor gas, pompa air 1.800.000 1.450.000 4 3 Miskin Ridwan Tanjung, 41 Th Pedagang Rumah Sewa, kompor gas, pompa air 1.900.000 1.650.000 3 4 Miskin Agus Efendi, 41 Th Pedagang Rumah Sewa, kompor gas, pompa air 2.500.000 2.340.000 2 5 Miskin Tuty Nasution, 38 Th Penjahit Rumah Sendiri, kompor gas, pompa air 3.000.000 2.450.000 4 6 Miskin Nur Asiah, 42 Th IRT Rumah Sewa, Sumur 1.000.000 3 7 Miskin Maryanto, 44 Th Petani Rumah Sendiri, Kayu Bakar, pompa air 1.650.000 1.400.000 1 8 Miskin Nayla Sari, 51 Th Buruh Cuci Rumah Sendiri, Kompor Gas, pompa air 1.500.000 1.750.000 3 9 Miskin Abdul Kadir Zailani, 60 Th Pedagang Empek- empek Menumpang, Kompor Gas, pompa air 1.500.000 1.750.000 3 10 Miskin Sarli Eli Susanto, 49 Th Tukang Becak Rumah Sendiri, Kompor Gas, pompa air 1.850.000 1.830.000 4 11 Miskin Nurhelmi Makruf, 47 Th Buruh Serabutan Rumah Sendiri, Kompor Minyak, pompa air 2.226.000 2.476.000 4 12 Miskin Bambang Dariyanto, 42 Th Guru Honorer Rumah Sendiri, Tungku Kayu 1.750.000 2
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 13 Miskin Dadang Rosid ,55 Th Buruh Rumah Sendiri, Kompor Gas, pompa air 900.000 1.400.000 4 14 Miskin Dede Durachman,46 Th Buruh Menumpang, Kompor Gas, pompa air 900.000 1.490.000 4 15 Miskin Odang Junaidi, 45 Th Pedagang Rumah Sendiri, kompor gas, pompa air 1.000.000 880.000 3 16 Miskin Imanudin, 45 Th Pedagang Rumah Sewa, kompor gas, pompa air 1.000.000 2.050.000 3 17 Miskin Dede Tarno, 41 Th Tukang Rumah Sendiri, kompor gas, Sumur 1.100.000 855.000 3
b. Pemilihan data ( Data Selection ) Menurut  Sembiring  dan  Sapta  dalam  [3], data  selection dipakai  pada  saat  memproses  data mining, penyimpanan basis data operasiona terpisah dengan penyimpanan data mining. Pada data selection, mengambil data yang tidak memiliki hubungan dengan penelitian, dan atribut ini tidak dipakai  dalam  penelitian.  Contoh  atribut  nama  dan  umur  tidak  memiliki  keterhubungan  dengan penelitian, sehingga tidak digunakan.
c. Pra-pemrosesan/Pembersihan ( Pre-Processing/Cleaning)
Yaitu  proses  membersihkan  data  dengan  menghapus  data  yang  berganda,  mengecek  data  yang tidak  konsisten,  dan  memperbaiki  data  yang  salah.  Pada  tahap pre-processing ini,  melakukan pemilihan  data  yang  tidak  terisi  lengkap,  data  yang  digunakan  hanya  data  yang  terisi  lengkap. Contoh  pada Tabel1,  yang  berwarna  kuning  merupakan  proses cleaning ,  karena  terdapat atribut yang tidak mempunyai nilai data.
d. Transformasi ( Transformation ) Pada  tahap  data transformation ,  merupakan  tahap  mengubah  data  menjadi  beberapa  atribut. Berikut data bantuan ekonomi setelah dilakukan transformation :
Tabel 2. Data setelah transformasi No Pekerjaan Kepemilikan tempat tinggal Pemakaian bahan bakar/energi untuk memasak Cara memperoleh air Penghasilan Pengeluaran Jumlah Tanggungan Label 1 Golongan 5 rumah sewa kompor gas pompa air 750000-1250000 1750001-2250000 2-3 y 2 Golongan 5 rumah sewa kompor gas pompa air 1250001-1750000 1250001-1750000 4-5 y 3 Golongan 5 rumah sewa kompor gas pompa air 1250001-1750000 1250001-1750000 2-3 y 4 Golongan 5 rumah sewa kompor gas pompa air 1750001-2250000 2250001-2750000 2-3 y 5 Golongan 7 rumah sendiri kompor gas pompa air 2250001-2750000 2250001-2750000 4-5 y 6 Golongan 6 rumah sendiri kayu bakar pompa air 1250001-1750000 1250001-1750000 1 n 7 Golongan 9 rumah sendiri kompor gas pompa air 1250001-1750000 1250001-1750000 2-3 y 8 Golongan 5 menumpang kompor gas pompa air 1250001-1750000 1250001-1750000 2-3 y 9 Golongan 9 rumah sendiri kompor gas pompa air 1750001-2250000 1750001-2250000 4-5 y 10 Golongan 9 rumah sendiri kompor minyak pompa air 2250001-2750000 2250001-2750000 4-5 y 11 Golongan 9 rumah sendiri kompor gas pompa air 750000-1250000 1250001-1750000 4-5 y 12 Golongan 9 menumpang kompor gas pompa air 750000-1250000 1250001-1750000 4-5 y 13 Golongan 5 rumah sendiri kompor gas pompa air 750000-1250000 kurang dari 750000 2-3 y 14 Golongan 5 rumah sewa kompor gas pompa air 750000-1250000 1750001-2250000 2-3 y 15 Golongan 7 rumah sendiri kompor gas sumur 1250001-1750000 kurang dari 750000 2-3 n 16 Golongan 7 rumah sendiri kompor gas pompa air 1250001-1750000 1250001-1750000 2-3 y 17 Golongan 7 rumah sewa kompor gas pompa air 1250001-1750000 2250001-2750000 2-3 y
Setelah itu melakukan perhitungan data mining dengan metode algoritma C4.5 Decision  tree atau  pohon  keputusan  merupakan  salah  satu  model  yang  memetakan  observasi- observasi  suatu  item  sehingga  diperoleh  suatu  kesimpulan  tentang  nilai  target  dari  suatu  item  yang digambarkan dalam bentuk pohon model [7].
Metode decision  tree yang  sangat  populer  adalah Iterative  Dychotomizer  Version  3 (ID3)  [8]. Dua metode lainnya yang terkenal adalah algoritma C4.5 dimana algoritma C4.5 adalah peningkatan ID3. Pengembangan dari C4.5 adalah bisa mengatasi missing value , menyelesaikan continue data, dan pruning , menurut [10].
Menurut  Agustina  dan  Wijanarko  dalam  [3],  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  dapat membentuk decision  tree (pohon  keputusan)  yang  umumnya  digunakan  untuk  melakukan pengelompokan.  Menurut  Kusrini  dan  luthfi  dalam  [11],  berikut  langkah  dari  pembuatan  pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5:
1. Mempersiapkan data training,
Data  training  yaitu  data  yang  diambil  dari  data  histori  yang  terjadi  sebelumnya  dan  telah dikumpulkan kedalam beberapa kelas tertentu. Data training ini terjadi setelah proses transformasi.
2. Menentukan akar dari pohon
Akar  akan  didapat  dengan  cara  masing-masing  atribut  dihitung  nilai  gainnya,  selanjutnya mengambil nilai gain yang paling tinggi untuk menjadi akar pertama. Perhitungan entropy diawali dengan  menghitung  nilai  gain  terlebih  dahulu.  Entropy  adalah  mengukur  nilai  sebuah  informasi agar  didapat  karakteristik  dari  ketidakmurnian  dan  homogen  dari  sekelompok  data  [12]. Perhitungan nilai entropy seperti rumus (1).
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ −𝑝𝑖  𝑙𝑜𝑔2  𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan : S = Himpunan Kasus n = jumlah partisi S Pi = Proporsi Si terhadap S Contoh: entropy =(((-27/32)*LOG2(27/32))+((-5/32)*LOG2(5/32))) = 0,625
3. Kemudian  hitung  nilai  gain.  Gain  [13],  algoritma  yang  menyeleksi  fitur  yang  banyak  digunakan, karena  handal  dan  mampu  menyelesaikan  dimensi  data  yang  besar.  Untuk  menghitung  nilai  gain menggunakan rumus (2).
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑠) −  ∑ |𝑆𝑖| 𝑆 ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑠𝑖) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan : S = Himpunan Kasus A = Fitur
n = Jumlah partisi atribut A
|Si| = Proporsi Si terhadap S |S|  = Jumlah kasus dalam S
Hitung nilai gain untuk setiap atribut, lalu pilih gain tertinggi. Nilai gain tertinggi akan jadi akar dari pohon. Misalkan atribut kepemilikan tempat tinggal, maka gain nya: =((0,729)-(((104/495)*0,744)+((356/495)*0,715)+((35/495)*0,822)))
Dari hasil perhitungan gain, terdapat gain tertinggi 0,098 pada atribut jumlah tanggungan. Berikut hasil perhitungan entropy dan gain : 4. Ulangi langkah ke-2 hingga semua record sudah terpisah.
5. Proses pemisahan pohon keputusan akan berhenti saat : a. Didalam simpul N, semua record mendapat kelas yang sama.
b. Tidak ada atribut di dalam record yang dipisahkan lagi.
c. Tidak terdapat record cabang yang kosong.
d. Data mining
Pencarian rule atau informasi dalam sekelompok data dengan menggunakan prosedur tertentu. e. Interpretasi/Evaluasi ( Interpretation/Evaluation )
Mengevaluasi  pola  atau  informasi  yang  dibutuhkan  yang  sesuai  dengan  hipotesis  yang  ada sehingga dihasilkan informasi yang dapat dimengerti dengan mudah.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 3. Hasil Entropy dan Gain untuk menentukan akar Atribut Nilai Jum.Kasus Y N Entropy Gain Total 495 495 394 101 0,729935671
0,02882306
Pekerjaan
golongan 2 32 32 27 5 0,625262405 golongan 3 3 3 1 2 0,918295834 golongan 5 122 122 95 27 0,762554999 golongan 6 107 107 91 16 0,608669676 golongan 7 93 93 61 32 0,928675181 golongan 8 20 20 17 3 0,609840305 golongan 9 118 118 102 16 0,572580466 Kepemilikan tempat tinggal Menumpang 104 104 82 22 0,74441318 0,001064547 Rumah sendiri 356 356 286 70 0,715135078 Rumah sewa 35 35 26 9 0,822404226 pemakaian bahan bakar/energi untuk memasak kayu bakar 125 125 112 13 0,481548544 0,024596151 kompor gas 343 343 257 86 0,812431302 kompor minyak 27 27 25 2 0,380946586 0,010416934 Cara memperoleh air PDAM 6 6 2 4 0,918295834 pompa air 301 301 237 64 0,746469677 sumur 175 175 144 31 0,673786621 sungai 13 13 11 2 0,619382195 0,088498498 Penghasilan kurang dari 750000 22 22 20 2 0,439496987 750000-1250000 165 165 138 27 0,64293835 1250001-1750000 226 226 195 31 0,576774109 1750001-2250000 54 54 28 26 0,999010271 2250001-2750000 14 14 11 3 0,749595257 2750001-3250000 2 2 1 1 1 tidak tentu 12 12 1 11 0,41381685 0,069180483 Pengeluaran kurang dari 750000
14 14 7 7 1 750000-1250000 96 96 59 37 0,961777975 1250001-1750000 238 238 208 30 0,546506086 1750001-2250000 93 93 73 20 0,751032417 2250001-2750000 33 33 29 4 0,532835063 2750001-3225000 11 11 11 0 0 3225001-3750000 4 4 4 0 0 3750001-4225000 1 1 1 0 0 lebih dari 4750000 1 1 1 0 0 tidak tentu 4 4 1 3 0,811278124 0,098990033 Jumlah tanggungan 0 1 1 0 1 0 1 50 50 21 29 0,981453895
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
2-3 313 313 248 65 0,737000978 4-5 98 98 92 6 0,33228663 6-7 31 31 31 0 0 lebih dari 7 2 2 2 0 0
6. Melakukan Instalasi Software
Proses  menginstal  software Rapidminer untuk  pengolahan  data  dengan  menggunakan  algoritma C4.5 agar dapat dibentuk pola.
Rapidminer adalah  [14]  suatu  aplikasi  untuk  mengolah data  mining .  Langkah  awal  proses menggunakan Rapidminer yaitu membuat desainnya terlebih dahulu, seperti Gambar 2.
Gambar 2. Design Modelling pada Rapidminer
Setelah  itu,  import  data  excel  ke Rapidminer ,  selanjutnya running -kan.  Setelah  itu  muncul rule atau pohon keputusannya
7. Mengimplementasikan Algoritma C4.5
Pembuatan  aplikasi  bantuan  ekonomi  dengan  menggunakan  rule  atau  pola  yang  sudah  terbentuk dalam Algoritma C4.5. Dalam pembuatan aplikasi bantuan ekonomi, peneliti menggunakan teknik pengembangan  sistem  yaitu  SDLC  ( Software  Development  Life  Cycle ).  SDLC  atau Software Development Life Cycle atau System Development Life Cycle adalah prosedur pengembangan atau mengubah suatu sistem software dengan menggunakan pola dan metodologi yang digunakan untuk pengembangan sistem-sistem aplikasi sebelumnya [15].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah melakukan pengolahan entropy dan gain selanjutnya didapatkan pohon keputusan dengan atribut yang paling tinggi adalah jumlah tanggungan, setelah itu atribut tertinggi kedua yaitu penghasilan. hasil pohon keputusan node 1.1 seperti Gambar 3.
Gambar 3. Hirarki dari hasil entropy dan gain Node 1.1
Hasil pohon keputusan node 1.2 seperti Gambar 4.
Gambar 4. Hirarki dari hasil entropy dan gain Node 1.2
Hasil pohon keputusan node 1.3 seperti Gambar 5.
Gambar 5. Hirarki dari hasil entropy dan gain Node 1.3
Hasil pohon keputusan node 1.4 seperti Gambar 6.
Gambar 6. Hirarki dari hasil entropy dan gain Node 1.4, 1.5, 1.6
Berikut beberapa rule yang terbentuk pada node 1.1: 1. Jika Tanggungan=1 dan Penghasilan < 750.000 dan Pekerjaan=GOL-6 maka Dapat 2. Jika Tanggungan=1 dan Penghasilan < 750.000 dan Pekerjaan=GOL-9 maka Dapat
3. Jika Tanggungan=1 dan Penghasilan < 750.000 dan Pekerjaan=GOL-7 maka Tidak Dapat 4. Jika Tanggungan=1 dan Penghasilan < 750.000 dan Tempat Tinggal=Sendiri maka Dapat 5. Jika  Tanggungan=1  dan  Penghasilan  <  750.000  dan  Tempat  Tinggal=Menumpang  maka  Tidak Dapat
6. Jika Tanggungan=1 dan Penghasilan < 750.000 dan Pengeluaran =3 maka Dapat
7. Jika Tanggungan=1 dan Penghasilan < 750.000 dan Pengeluaran =1 maka Tidak Dapat 8. Jika Tanggungan=1 dan Penghasilan < 750.000 dan Pengeluaran =2 maka Dapat
9. Jika Tanggungan=1 dan Penghasilan=1.750.001 - 2.250.000 dan Pekerjaan=GOL-2 maka Dapat 10. Jika Tanggungan=1 dan Penghasilan=1.750.001 - 2.250.000 dan Pekerjaan=GOL-5 maka Tidak Dapat
Pada  perhitungan  olah  data  menggunakan Rapidminer , juga  didapat  atribut  tertinggi  yaitu jumlah tanggungan  dan  atribut  tertinggi  kedua  penghasilan.  Berikut  beberapa  rule  hasil  perhitungan menggunakan Rapidminer , yaitu:
1. Jika jumlah tanggungan=0 then tidak dapat
2. Jika jumlah tanggungan=1 dan penghasilan=1250001-1750000 dan pengeluaran=1250001-750000 maka tidak dapat
3. Jika jumlah tanggungan=1 dan penghasilan=1250001-1750000 dan pengeluaran=2250001-750000 maka dapat
4. Jika  jumlah  tanggungan=1  dan  penghasilan=1250001-1750000  dan  pengeluaran=750000–250000 maka tidak dapat
5. Jika  jumlah  tanggungan=1  dan  penghasilan=1250001-1750000  dan  pengeluaran<750000  maka tidak dapat
6. Jika  jumlah  tanggungan=1  dan  penghasilan=1750001-2250000  dan  pekerjaan=golongan  2  maka dapat
7. Jika  jumlah  tanggungan=1  dan  penghasilan=1750001-2250000  dan  pekerjaan=golongan  5  maka tidak dapat
8. Jika  jumlah  tanggungan=1  dan  penghasilan=1750001-2250000  dan  pekerjaan=golongan  7  maka tidak dapat
9. Jika  jumlah  tanggungan=1  dan  penghasilan=750000-1250000  dan  kepemilikan  tempat  tinggal= menumpang dan pekerjaan=golongan 7 maka tidak dapat
10. Jika  jumlah  tanggungan=1  dan  penghasilan=750000-1250000  dan  kepemilikan  tempat  tinggal= menumpang dan pekerjaan= golongan 9 maka dapat
Dari rule yang sudah terbentuk diimplementasikan ke dalam website dimana website ini terdapat 2 pengguna  yaitu  administrator  dan  calon  penerima  bantuan  ekonomi. Gambar  7 adalah  tampilan  form bantuan ekonomi.
Gambar 7. Form bantuan ekonomi
Calon penerima melakukan pengisian form bantuan ekonomi, dengan memberikan informasi yang sesuai dengan keadaan yang sebenarnya. Setelah pengisian lengkap dan sesuai dengan keadaan, klik kirim pengajuan.  Selanjutnya  akan  tampil  output  yang  memberikan  hasil  dapat  bantuan  atau  tidak,  hasil  ini didapat  menggunakan rule yang  sudah terbentuk  dari  pengolahan data  menggunakan Rapidminer .  Hasil ini  dapat  bertujuan  memberikan  hasil  informasi  diterima  atau  tidak  diterima  mendapatkan  bantuan ekonomi dengan cepat. Hasil pengajuan bantuan ekonomi seperti Gambar 8.
Gambar 8. Output bantuan ekonomi halaman calon penerima
Pada halaman administrator, halaman form bantuan yang sudah dikirim oleh calon penerima akan tersimpan didalam administrator. Pada halaman ini juga dapat membuat laporan berdasarkan tanggal dan hasil. Serta menampilkan detail dari pendaftar seperti Gambar 9.

## Gambar 9. Halaman form pengajuan bantuan ekonomi bagian administrator
Pada  halaman  ini,  administrator  dapat  mengetahui  siapa  saja  yang  sudah  mendaftar,  yang  diterima bantuan ekonomi dan yang tidak mendapatkan ekonomi. Sehingga dapat memudahkan administrator atau pihak yayasan dalam menyeleksi penerima bantuan ekonomi seperti Gambar 10.
Gambar 10. Halaman detail form bantuan ekonomi bagian administrator

## 4. Kesimpulan dan Saran
Penelitian  ini  dibuat  untuk  menentukan  seleksi  penerimaan  bantuan  ekonomi,  sehingga  tepat sasaran.  Penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi  website  sehingga  memudahkan  masyarakat  dalam melakukan  pendaftaran  dan  memudahkan  pihak  yayasan  dalam  menyeleksi  dan  membuat  laporan. Penelitian  sudah  diujicobakan  ke  50  calon  penerima  dan  mendapatkan  respon  yang  baik.  Untuk pengembangan  lebih  lanjut  agar  mengembangkan  atribut  yang  dipakai  dalam  penentuan  bantuan ekonomi, serta membandingkan atau menggunakan metode data mining lainnya.

## 6. Referensi
[1] BPS, “Persentase penduduk miskin Maret 2018 turun menjadi 9,82 persen,” 2018. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/pressrelease/2018/07/16/1483/persentase-penduduk-miskin- maret-2018-turun-menjadi-9-82-persen.html.
[2] A. R. Susilo, S. Sudaryanto, J. T. Informatika, F. I. Komputer, and U. D. Nuswantoro, “Klasifikasi penentuan penerimaan beras miskin menggunakan,” no. 5, pp. 1–6, 2013.
[3] R. S. Asa, S. Defit, and J. Na’am, “Identifikasi Penyaluran Zakat Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus Di Baznas Kabupaten Agam),” J. Sains dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 44–53, 2019.
[4] R. Harman, “Penerapan Algoritma C.45 Untuk Kelayakan Penerima Uang Dan Beras,” Comput. Based Inf. Syst. J. , vol. 06 No. 01, 2018.
[5] R. E. Silalahi, H. S. Tambunan, and D. Suhendro, “Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Penerima Bantuan Sosial Dengan Algoritma C4.5 Pada Kantor Kecamatan Siantar Selatan,” Semin. Nas. Mat. dan Terap. , vol. 1 ISSN: 27, 2019.
[6] F. A. Hermawati, Data Mining , I. Yogyakarta: CV Andi Offset, 2013.
[7] M. Arhami and M. Nasir, Data Mining-Algoritma dan Implementasi , I. Yogyakarta: Andi Publishing, 2020.
p-ISSN : 2528-3561
e-ISSN : 2541-1934
[8] Suyanto, Data Mining Untuk Klasifikasi Dan Klasterisasi Data , Edisi Revi. Bandung: Informatika Bandung.
[9] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. V2.i2 ISSN, pp. 213–219, 2017.
[10]  H. Widayu, S. D. Nasution, N. Silalahi, and Mesran, “Data Mining Untuk Memprediksi Jenis Transaksi Nasabah Pada Koperasi Simpan Pinjam Dengan Algoritma C4.5,” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1 No.2 ISS, 2017.
[11]  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.
[12]  D. T. Bi, S. W. Sihwi, and AnggrainingsihRini, “Implementasi Iterative Dichotomiser 3 Pada Data Kelulusan Mahasiswa S1 Di Universitas Sebelas Maret,” J. ITSMART , vol. 4 No.2 ISS, pp. 84–91, 2015.
[13]  M. F. Kurniawan, J. N. Irawan, and Ivandri, “Peningkatan Performa Algoritma Naive Bayes Dengan Gain Ratio Untuk Klasifikasi Kanker Payudara,” Semin. Nas. Edusainstek , vol. ISBN: 978- , 2018.
[14]  Nendrabertus, “Eksplorasi Data Mining Menggunakan RapidMiner,” softovator.com , 2015. [Online]. Available: https://www.softovator.com/eksplorasi-data-mining-menggunakan- rapidminer/. [Accessed: 09-Oct-2010].
[15]  R. A.S and M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak . Bandung: Informatika Bandung, 2016.