## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 336 − 344 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3617

## Klasifikasi Penerima Bantuan Beras Miskin Menggunakan Algoritma K-NN, NBC dan C4.5
Andani Putri Pristiawati * , Inggih Permana, Zarnelly, Fitriani Muttakin
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950324487@students.uin-suska.ac.id , 2 inggihpermana@uin-suska.ac.id, 3 zarnelly@uin- suska.ac.id, 4 fitrianimuttakin@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950324487@students.uin-suska.ac.id Submitted: 12/06/2023 ; Accepted: 29/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Salah  satu  tugas  Dinas  sosial  Kota  Dumai  adalah  memberikan  bantuan  beras  miskin  kepada  masyarakat  yang membutuhkan.  Permasalahan  yang  sering  terjadi  dalam  pemberian    beras  miskin  tersebut  adalah  sering  terjadi  salah  sasaran penerima beras miskin. Dalam mengatasi permasalahan yang ada penelitian ini telah melakukan model- model klasifikasi dengan menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN), Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  dan  Algoritma  C4.5.  Berdasarkan  hasil percobaan didapatkan bahwa  model klasifikasi terbaik dihasilkan oleh Algoritma K-NN dengan nilai K sama dengan 21 dengan nilai akurasi 79,00%, percobaan yang didapatkan pada model klasifikasi algoritma NBC dengan nilai akurasi 84,10% dan model klasifikasi algoritma C4.5 didapatkan akurasi 88,36%.  Disamping itu algoritma C4.5 berhasil membuat sebuah pohon keputusan untuk model klasifikasi dengan kompleksitas terendah karena berhasil mereduksi atribut jumlah dari 33 menjadi 5 atribut.
Kata Kunci: Beras Miskin; C4.5; Klasifikasi; K-Nearest Neighbor; Naïve Bayes Classifer
Abstract− One of the tasks of the Dumai City Social Service is to provide poor rice assistance to people in need. The problem that often occurs in the distribution of rice to the poor is that the target recipients of poor rice often occur. In overcoming th e existing problems,  this  research  has  carried  out  classification  models  using  the  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  algorithm,  Naïve  Bayes Classifier  (NBC),  and  C4.5  Algorithm.  Based  on  the  experimental  results,  it  was  found  that  the  best  classification  model  was produced by the K-NN Algorithm with a value of K equal to 21. Besides that, the C4.5 algorithm succeeded in making a decision tree for the classification model with the lowest complexity because it succeeded in reducing the number of attributes from 33 to 5 attributes.  The  decision  tree  can  be  used  as  material  for  consideration  to  the  Social  Service  in  making  decisions  on  Raskin beneficiaries.
Keywords : Poor Rice; C4.5; Classification; K-Nearest Neighbor; Naïve Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Dinas Sosial Kota Dumai Provinsi Riau adalah salah satu unsur penyelenggara pemerintah Kota Dumai yang tercatat pada Peraturan Daerah Kota Dumai Nomor 12 Tahun 2016 yang berisi  tentang  Pembentukan dan Susunan Perangkat Daerah Kota Dumai. Untuk menjalankan tugasnya Dinas Sosial Kota Dumai melakukan pemberian bantuan kepada rumah  tangga  sasaran  berupa  bantuan  secara  tunai  maupun  non  tunai.  Bantuan  sosial  biasanya  diberikan  oleh pemerintah  atau  organisasi  nirlaba  kepada  kelompok  masyarakat  yang  memiliki  keterbatasan  ekonomi  atau  sosial. Tujuan  utama  dari  bantuan  sosial  adalah  untuk  membantu  masyarakat  yang  membutuhkan  agar  dapat  mencukupi kebutuhan dasar diantaranya makanan, pakaian, tempat tinggal, dan pendidikan [1], [2].
Bantuan beras miskin (raskin) merupakan program bantuan Dinas Sosial yang ditujukan kepada masyarakat kurang mampu guna untuk mencukupi kebutuhan pokok, terutama dalam hal pangan. Bantuan beras miskin biasanya diperuntukan  kepada  keluarga  penerima  manfaat  (KPM)  yang  sudah  ditetapkan  oleh  pemerintah  melalui  sistem klasifikasi  berdasarkan  kriteria sosial ekonomi [3]. Sehingga dengan adanya program  ini Dinas Sosial  menyiapkan anggaran  beras  untuk  masyarakat  miskin  15  kg/keluarga/bulan.  Penerima  bantuan  raskin  harus  membayar  dengan harga Rp. 1.600/kg pada titik distribusi [4], [5], sisanya ditanggung oleh pemerintah. Sehingga selisih antara harga normal beras yang seharusnya dibayar dan harga  yang  sesungguhnya beras dibayar oleh masyarakat miskin menjadi jumlah yang  ditanggung  oleh  pemerintah  per kg [6],[7].
Pelaksanaan penyaluran raskin terdapat permasalahan yang terjadi dari pihak pemerintah maupun dari pihak KPM.  Permasalahan  dari  pihak  pemerintah  adalah  keterlambatan  penyaluran  raskin,  kurang  tepatnya  KPM, kelangkaan  stok  beras,  kualitas  beras  yang  buruk  dan  penyalahgunaan  pemberian  raskin  [8],[9].  Sedangkan, permasalahan  dari  pihak  KPM  adalah  kesadaran  yang  dimiliki  masyarakat    masih  rendah  akan  apa  yang  menjadi haknya  atau  bukan,  masyarakat  yang  menerima  raskin  banyak  yang  tidak  berhak  tetapi  malah  menjadi  menerima raskin. Selain itu banyak juga masyarakat yang mendapatkan raskin menjual kembali beras tersebut kepada orang lain, untuk digantikan ke bahan pokok lainnya, atau menjualnya kembali karena rendahnya kualitas raskin. Salah sasaran pemberian raskin menjadi permasalahan utama bagi pemerintah dalam melaksanakan penyaluran raskin [10], [11].
Untuk mengatasi permasalahan yang telah dijabarkan sebelumnya, maka dari itu penelitian ini membuat model klasifikasi  untuk  menentukan  apakah  sebuah  keluarga  layak  atau  tidak  menerima  bantuan  raskin.  Algoritma  yang digunakan untuk membuat model klasifikasi dalam penelitian ini adalah K-Nearest Neighbor (K-NN), Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Algoritma C4.5 [12], [13]. Algoritma – algoritma tersebut dipilih karena algoritma tersebut telah banyak digunakan untuk kasus klasifikasi penerima bantuan sosial. Perfoma dari model – model klasifikasi tersebut dibandingkan dan diambil model klasifikasi dengan perfoma terbaik. Model klasifikasi yang didapatkan diharapkan meningkatkan efektivitas dalam pengambilan keputusan berdasarkan data yang telah terkumpul [14][15].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 336 − 344 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3617
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  membuat  model  klasifikasi  untuk  calon  penerima  raskin,  seperti Hidayatullah  (2021)  [16],  dalam  penelitian  tersebut  dilakukan  uji  kelayakan  penerima  raskin  menggunakan  NBC, penelitian tersebut menggunakan 205 baris data dengan 6 atribut. Akurasi yang didapat dari penelitian tersebut adalah 96,59%.. Selanjutnya terdapat penelitian yang dilakukan oleh Nurahman dan Aminah (2022) [17], dalam penelitian tersebut menggunakan algoritma C4.5 menggunakan data sebanyak 100 baris data dan menunjukkan akurasi sebesar 93,00%.
Adapun  terdapat  perbedaan  pada  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya,  pada  penelitian  yang  sudah dilakukan sebelumnya hanya menggunakan satu buah algoritma saja, sedangkan penelitian ini akan membandingkan tiga buah algoritama yaitu K-NN, NBC dan C4.5. Penelitian sebelumnya [13] hanya menggunakan 6 atribut sedangkan penelitian  ini  menggunakan  33  atribut.  Perbedaan  selanjutnya  penelitian  ini  menggunakan  jumlah  baris  data  yang lebih banyak dari penelitian sebelumnya [14],[16].
Paper  ini  disusun  dalam  empat  buah  bab.  Bab  kedua  berisi  metodologi  penelitian  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  penelitian  ini.  Bab  tiga  berisi  hasil  dan  pembahasan  dari  percobaan  yang  telah  dilakukan  dan  bab terakhir berisi kesimpulan dari penelitian ini. Sehingga dengan adanya penelitian ini pihak pemerintah dapat memilih dengan tepat masyarakat yang memenuhi kreteria untuk menerima bantuan raskin.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini terdiri dari 5 tahapan diantaranya adalah tahap pertama adalah pengumpulan data, tahap kedua adalah tahap praproses data, tahapan ketiga adalah tahap pembagian data, tahapan keempat adalah tahapan pembuatan model klasifikasi  dan  tahapan  terakhir  adalah  tahap  hasil  perbandingan  perfoma.  Alur  tahapan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data bantuan sosial yaitu Beras Miskin (raskin), sumber data pada penelitian ini adalah Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) tahun 2022 pada Dinas Sosial Kota Dumai Provinsi Riau di Kelurahan Pangkalan Sesai Kota Dumai.

## 2.2 Praproses Data

## 2.2.1 Pembersihan Data
Pada  proses  pembersiha  ini  hal  yang  dilakukan  adalah    menghilangkan  baris  data  yang  mengandung  nilai  NULL. pembersihan data dilakukan dengan menggunakan operator Filter Example pada aplikasi RapidMiner Studio 10.1.

## 2.2.2 Normalisasi Data
Penelitian  ini  melakukan  normalisasi  data  menggunakan Min-Max  Normalization .  Nilai  minimun  yang  digunakan adalah 0 dan maksimal yang digunakan adalah 1. Normalisasi data dilakukan dengan operator Normalize pada aplikasi RapidMiner Studio 10.1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 336 − 344 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3617

## 2.3 Pembagian Data
Data uji dan data latih melakukan pembagian data dengan   menggunakan K-  Fold  Cross Validation. Penelitian ini dilakukan  dengan  percobaan  K=  10.  Pengujian K-Fold pada  penelitian  ini  menggunakan  operator  model Cross Validation pada aplikasi RapidMiner Studio 10.1 [18].

## 2.4 Pembuatan Model Klasifikasi

## 2.4.1  K-Nearst Neighbor (K-NN)
Parameter k-NN pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1. Tools yang digunakan adalah RapidMiner Studio 10.1. Operator RapidMiner  yang digunakan adalah operator k-NN. Pada model k-NN mengaplikasikan parameter measure types yaitu mixed measure dan mixed measure yang digunakan adalah mixed euclidean distance .
Tabel 1. Parameter k-NN No Parameter Nilai 1 Perhitungan jarak terdekat Euclidean distance 2 Nilai k K=3, K=5, K=7, K=9, K=11, K=13, K=15, K=17, K=19, K=21

## 2.4.2  Naïve Bayes Classifer
Penelitian  ini  melakukan  model  klasifikasi  pada  aplikasi  RapidMiner  Studio  10.1  dengan  menggunakan  operator model  Naïve  bayes  [19],  pada  proses  ini  menggunakan  parameter laplace  correction untuk  menangani  nilai  pada probabilitas 0.

## 2.4.3 Algoritma C4.5
Pengujian  pada  model  klasifikasi  C4.5  dilakukan  menggunakan  operator  model Decision  Tree pada  aplikasi RapidMiner Studio 10.1 dengan menggunakan parameter seperti pada Tabel 2.  Selanjutnya dilakukan proses apply model dan performance untuk mendapatkan hasil perfoma dan pohon keputusan.
Tabel 2. Parameter C4.5 No Parameter Nilai 1 Criterion Information Gain 2 Maximal Depth 5 3 Apply Pruning Confidence= 0,5

## 2.5 Perbandingan Perfoma
Penelitian  ini  dalam  melakukan  pengukuran  perfoma  menggunakan Confusion  matrix.Confusion  Matrix dapat menghasilkan nilai Accuracy , Precion dan Recall . Langkah yang dilakukan untuk mendapatkan nilai tersebut dengan menggunakan  operator  model Performance pada  RapidMiner  Studio  10.1.  Setelah  mendapatkan  hasil  pengukuran perfoma maka dilakukan perbandingan dari tiga model akurasi algoritma k-NN, NBC dan C4.5. Adapun akurasi pada persamaan 1, recall pada persamaan 2 dan presisi pada persamaan 3 [20], [21].
Accuracy = ( TP+TN TP+TN+FP+FN ) 𝑥 (1)
Recall = ( TP TP+FN ) (2)
Precision = ( TP
TP+FP ) (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Hasil  perolehan  data  yang  didapatkan  dari  pengumpulan  data  di  Dinas  Sosial  Kota  Dumai  adalah  dalam  format Microsoft  Excel. Pada  data  tersebut  terdapat  585  baris  data  calon  penerima  bantuan  beras  miskin  pada  Kelurahan Pangkalan Sesai. Data tersebut terdiri dari 33 atribut sebagai kreteria penentu kelayaakan penerima bantuan raskin. Pada data tersebut terdiri dari  388 keluarga yang berhak menerima bantuan raskin dan 196 keluarga yang tidak berhak menerima bantuan raskin. Untuk lebih detailnya atribut-atribut data dapat dilihat Tabel 3 dan sampel data raskin dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 3. Atribut- Atribut Data Raskin Kode Atribut Keterangan Nilai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 336 − 344 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3617
A1 Jumlah ART Jumlah anggota rumah tangga Menyesuaikan masing-masing anggota keluarga pada setiap rumah. A2 Sta Bangunan Status  penguasaan  bangunan tempat tinggal yang ditempati 1. Milik sendiri; 2. Kontrak/sewa; 3. Bebas sewa ; 4. Dinas ; 5. Lainnya A3 Sta Lahan Status  lahan  tempat  tinggal yang ditempati 1. Milik sendiri; 2. Milik orang lain; 3. Tanah negara;  4. Lainnya A4 Lantai Jenis lantai terluas 1.Marmergranit; 2. Keramik; 3. Parket/vinil/permadani; 4. Ubin/tegel/teraso; 5. Kayu/papan kualitas tinggi; 6.Semestara/bata merah; 7. Bambu; 8.Kayu/papan berkualitas rendah; 9. Tanah; 10. Lainnya A5 Dinding Jenis dinding terluas 1. Tembok; 2. Plasteran anyaman bambu/kawat; 3. Kayu; 4. Anyaman bambu; 5. Batang Kayu; 6. Bambu; 7. Lainnya; A6 Kondisi Dinding Kondisi dinding terluas 1. Bagus/kualitas tinggi; 2. Jelek/kualitas rendah A7 Atap 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/daundaunan/rumbia; 10. Lainnya A8 Kondisi Atap Kondisi atap terluas 1. Bagus/kualitas tinggi; 2. Jelek/kualitas rendah A9 Jumlah Kamar Jumlah kamar tidur Menyesuaikan jumlah kamar pada masing- masing rumah. A10 Sumber Air Minum 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 A11 Sumber Penerangan Sumber penerangan utama 1. Listrik PLN;   2. Listrik non PLN ;3. Bukan listrik A12 Daya Daya terpasang 1. 450 watt; 2. 900 watt; 3. 1.300 watt; 4. 2.200 watt; 5. > 2.200 watt; 6. Tanpa meteran A13 BB Masak 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 A14 Fasbab Penggunaan  fasilitas  tempat BAB 1. Sendiri; 2. Bersama; 3. Tidak ada A15 Kloset Jenis kloset 1. Leher angsa; 2. Plengsengan; 3. Cemplung/cubluk; 4. Tidak pakai A16 Buang Tinja Tempat  pembungan  akhir tinja 1. Tangki; 2. Plengsengan; 3. Lubang tanah; 4.Kolam/sawah/sungai/danau/laut; 5.Pantai/tanah lapang/kebun; 6. Lainnya A17 Tabung Gas Memiliki  tabung  gas  5,5  kg atau lebih 1. Ya           2. Tidak A18 Lemari Es Memiliki lemari es/kulkas 1. Ya           2. Tidak A19 AC Memiliki AC 1. Ya           2. Tidak A20 Pemanas air Memiliki pemanas air (water heater) 1. Ya           2. Tidak A21 Telepon Memiliki telepon rumah (PSTN) 1. Ya           2. Tidak A22 TV Memiliki televisi 1. Ya           2. Tidak

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 336 − 344 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3617
A23 Emas Memiliki  emas/perhiasan  & tabungan (senilai 10 gram 10 gram emas) 1. Ya           2. Tidak A24 Komputer/Laptop Memiliki komputer/laptop 1. Ya           2. Tidak A25 Sepeda Memiliki sepeda 1. Ya           2. Tidak A26 Motor Memiliki sepeda motor 1. Ya           2. Tidak A27 Mobil Memiliki mobil 1. Ya           2. Tidak A28 Perahu Memiliki perahu 1. Ya           2. Tidak A29 Motor Tempel Memiliki motor tempel 1. Ya           2. Tidak A30 Kapal Memiliki kapal 1. Ya           2. Tidak A31 Aset Tidak Bergerak Rumah  tangga  memiliki  aset tidak bergerak a.Lahan 1. Ya           2. Tidak b. Rumah ditempat lain 3. Ya          4. Tidak A32 Rumah Lain Rumah  tangga  memiliki  aset rumah di tempat lain 1. Ya           2. Tidak A33 Sta Art Usaha Apakah  ada  ART  yang memiliki  usaha  sendiri/milik bersama 1. Ya           2. Tidak Label/Class  Status Atribut  label  yang  bernilai kelas  untuk  calon  penerima Raskin. Apabila bernilai Yes maka  kreteria  penerima  dan apabila  bernilai  No  maka kreteria tidak menerima Yes                No Tabel 4. Sampel Data Raskin
Jumlah ART sta bangunan sta lahan … rumah lain sta art usaha Status 5 2 2 … 4 1 NO 4 NULL NULL … NULL NULL NO 1 NULL NULL … NULL NULL YES 1 NULL NULL … NULL NULL YES 1 NULL NULL … NULL NULL YES 1 NULL NULL … NULL NULL YES 4 2 2 … 4 2 YES … … … … ... … … 2 1 1 … 4 2 YES 4 1 1 … 4 2 NO 4 2 2 … 4 2 YES

## 3.2 Hasil Praproses Data
Pada data awal terdapat 180 baris data yang mengandung nilai NULL, baris data tersebut kemudian dihapus sehingga tersisa 405 data. Dari sisa data tersebut terdapat 283 baris data dengan label Yes (berhak menerima raskin) dan 122 baris data dengan labek  No (tidak berhak menerima raskin). Sampel data pembersihan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Sampel Hasil Pembersihan Data
No A1 A2 A3 A4 A5 A6 …  A28  A29  A30  A31  A32  A33  Status
1 5 2 2 6 3 2 … 4 2 4 2 4 1 NO
2 4 2 2 6 3 2 … 4 2 4 2 4 2 YES
3 2 1
1 2 1 2 … 4 2 4 1 4 2 YES
4 4 1 1 8 3 2 … 4 2 4 1 4 2 NO 5 4 2 2 6 1 2 … 4 2 4 2 4 2 YES … … … … … … … …  … …
… … … … NO 401 7 2 2 6 1 2 … 4 2 4 2 4 1 NO 402 7 1 1 2 1 1 … 4 1 4 1 4 2 NO 403 5 1 1 6 1 1 … 4 2 4 1 4 1 YES 404 1 5 4 2 1 2 … 4 2 4 2 4 2 YES 405 3 1 1 6 1 2 … 4 2 4 1 4 2 YES
Setelah melakukan pembersihan data dilakukan normalisasi min-max. Sampel data  normalisasi dapat  dilihat pada Tabel 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 336 − 344 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3617
Tabel 6. Sampel Hasil Normalisasi Data Raskin No A1  A2  A3  A4  A5  A6  …  A28  A29  A30  A31  A32  A33 Status 1 0,4  0,3  0,3  0,7  1,0  1,0  … 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,5 NO 2 0,3  0,3  0,3  0,7  1,0  1,0  … 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 YES 3 0,1  0,0  0,0  0,1  0,0  1,0  … 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 YES 4 0,3  0,0  0,0  1,0  1,0  1,0  … 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 NO 5 0,3  0,3  0,3  0,7  0,0  1,0  … 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 YES … …  …  …  …  …  …  … … …
… … … … … 401  0,7  0,3  0,3  0,7  0,0  1,0  … 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,5 NO 402  0,7  0,0  0,0  0,1  0,0  0,0  … 1,0 0,0 1,0 0,0 1,0 1,0 NO 403  0,4  0,0  0,0  0,7  0,0  0,0  … 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 0,5 YES 404  0,0  1,0  1,0  0,1  0,0  1,0  … 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 YES 405  0,2  0,0  0,0  0,7  0,0  1,0  … 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 YES 3.3 Hasil Pembuatan Model Klasifikasi
3.3.1 K-Nearest Neighbor
Hasil dari percobaan menggunakan 10 buah K dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perfoma K-NN
Perfoma k-NN No K Accuracy Precision Recall 1 3 75,33% 79,37% 87,69% 2 5 78,27% 80,53% 91,23% 3 7 77,06% 79,75% 90,53% 4 9 78,28% 78,93% 94,41% 5 11 78,28% 78,42% 95,45% 6 13 77,53% 77,43% 95,17% 7 15 77,55% 77,85% 95,15% 8 17 77,52% 77,61% 95,82% 9 19 79,00% 78,48% 96,86% 10 21 76,29% 75,92% 97,20%
Berdasarkan Tabel 7 dapat dilihat bahwa akurasi tertinggi terjadi ketika nilai K pada K-NN sama dengan 19, yaitu dengan akurasi 79,00%. Presisi tertinggi terjadi Ketika K pada K-NN sama dengan 5, yaitu dengan nilai presisi 80,53%,  sedangkan  recall  tertinggi  ketika  nilai  K  pada  K-NN  sama  dengan  21,  yaitu  dengan  nilai  recall  97,20%. Karena akurasi, presisi dan recall tertinggi berada pada nilai K yang berbeda, maka penelitian ini cenderung memilih K-NN dengan nilai K pada recall terbaik yaitu 21. Hal ini karena pada model klasifikasi K=21 bisa meminimalkan kesalahan calon yang berhak menerima menjadi tidak berhak menerima. Hal tersebut dapat  terlihat dari nilai recall yang tinggi. Hasil confusion matrix dari K=21 dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Confusion Matrix k-NN
Confusion Matrix true No true Yes pred. No 34 8 Pres. Yes 88 275

## 3.3.2 Naïve Bayes Classifer
Hasil perfoma dari pengujian model NBC  dapat dilihat pada tabel 9 dan confusion matrix dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 9. Hasil Perfoma NBC
Perfoma NBC Accuracy Precision Recall NBC 84,10% 88,12% 89,42% Tabel 10. Confusion Matrix NBC Confusion Matrix true No true Yes pred. No 80 28 Pres. Yes 32 238

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 336 − 344 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3617
Berdasarkan  pada  Tabel  9  didapatkan  hasil  dari  perfoma  algoritma naïve  bayes mendapatkan  hasil  akurasi sama dengan 84,10%, presisi sama dengan 88,12% dan recall sama dengan 89,42%.

## 3.3.3 Algoritma C4.5
Hasil perfoma dari model C4.5 dapat dilihat pada Tabel 11 dan confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 12 berikut. Pohon keputusan algoritma C4.5 dapat dilihat pada gambar 2.
Tabel 11. Hasil Perfoma C4.5 Perfoma C4.5 Accuracy Precision Recall C4.5 88,36% 93,10% 90,08% Tabel 12. Confusion Matrix C4.5 Confusion Matrix true No true Yes pred. No 103 28 Pres. Yes 19 255
Berdasarkan  Tabel  11  didapatkan  hasil  dari  perfoma  algoritma  C4.5 nilai  akursi  yang  didapatkan  adalah 88,36%, nilai presisi yang didapatkan adalah  93,10% dan nilai recall yang didapatkan adalah 90,08%.
Gambar 2. Pohon Keputusan
Berdasarkan Gambar 2 dapat dilihat bahwa meskipun pada awal terdapat 33 atribut  tetapi setelah dilakukan algoritma C4.5 terdapat 5 atribut yang signifikan, yaitu “Jumlah Art”, “ada lemari es”, “ada mobil”, “lantai” dan “ada motor”.  Jumlah  atribut  yang  lebih  sedikit  ini  tentu  saja  membuat  kompleksitas  algoritma  C4.5  menjadi  lebih sederhana.

## 3.4 Hasil Perbandingan Perfoma  Model Klasifikasi
Hasil perbandingan algoritma klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 3.
79,00% 80,53% 97,20%
84,10% 88,12% 89,42% 88,36% 93,10% 90,08% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% Akurasi Presisi Recall
K-NN NBC C4.5

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 336 − 344 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3617
Pada  gambar  tersebut  diketahui  akurasi    dan  presisi  tertinggi  pada  model  klasifikasi  yang  dihasilkan  oleh algoritma C4.5. Akan tetapi pada kasus dipenelitian ini lebih cenderung pada model klasifikasi dengan recall tertinggi yaitu model klasifikasi yang dihasilkan oleh K-NN. Hal ini dikarenakan recall yang tinggi dapat meminimalkan orang yang berhak menerima raskin menjadi tidak berhak menerima raskin. Meskipun disisi lain model klasifikasi K-NN memiliki presisi  yang terendah yang bearti  dibandingkan dengan model klasifikasi  yang dihasilkan oleh algoritma yang  lain,  ada  lebih  banyak  yang  seharusnya  tidak  berhak  menerima  menjadi  berhak  menerima.  Meskipun  begitu algoritma C4.5 memiliki keunggulan dari segi kesederhanaan kompleksitas perhitungan. Hal ini dikarenakan model klasifikasi yang dihasilkan oleh algoritma C4.5 berhasil mereduksi jumlah atribut dari 33 menjadi 5 atribut.

## 4. KESIMPULAN
Hasil pengujian ini didapatkan bahwa pada model klasifikasi tiga algoritma nilai recall tertinggi diperoleh algoritma k-NN, yaitu dengan nilai 97,20% pada percobaan k= 21. Akurasi dan presisi tertinggi diperoleh pada algoritma C4.5, yaitu  dengan  nilai  akurasi  88,36%  dan  presisi  dengan  nilai  93,10%.  Penelitian  ini  cenderung  memilih  nilai  recall karena dapat meminimalkan orang yang berhak menerima raskin menjadi tidak berhak menerima raskin. Selain itu, algoritma  C4.5  menghasilkan  sebuah  pohon  keputusan  yang  berhasil  mereduksi  33  atribut  menjadi  5  atribut. Algoritma  C4.5  bekerja  secara  sederhana  dalam  hal  kompleksitas  perhitungan,  pohon  keputusan  tersebut  dapat dijadikan sebagai pertimbangan untuk mengambil keputusan dari prediksi penerima bantuan raskin. Sehingga dengan adanya penelitian ini diharapkan model klasifikasi tersebut bisa menjadi pertimbangan dalam memprediksi penerima raskin dalam mengambil keputusan sasaran penerima raskin khususnya pada Dinas Sosial Kota Dumai.

## REFERENCES
[1] N. Nurahman and S.- Aminah, “KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL DI DESA BATUAH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4.5,” Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom), vol. 5, no. 2, p. 271, Dec. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.516.
[2] R. K. Amru Alba, “Kebijakan-pemberian-bantuan-sosial-bagi-keluarga-miskin,” UNIMAL PRESS, 2019.
[3] C.  Fadlan,  S.  Ningsih,  and  A.  Perdana  Windarto,  “PENERAPAN  METODE  NAÏVE  BAYES  DALAM  KLASIFIKASI KELAYAKAN KELUARGA PENERIMA BERAS RASTRA,” 2018. doi: doi.org/10.59637/jsti.v17i2.152.
[4] R. Meivera, M. Hutabarat, J. Waruwu, R. Meivera Siburian, and D. J. Waruwu, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BERAS MISKIN (RASKIN) DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT (STUDI KASUS DESA HILIWETO KECAMATAN ONOHAZUMBA),” 2022. doi: doi.org/10.59637/jsti.v17i2.152.
[5] TNP2K,  “PROGRAM  BANTUAN  PEMERINTAH  UNTUK  INDIVIDU,  KELUARGA,  DAN  KELOMPOK  TIDAK MAMPU Menuju Bantuan Sosial Terintegrasi,” Cetakan Pertama, 2018.
[6] Pratama,  Dimas  Eqy,  Selnia  M.  Lamata,  and  Dewi  Halimatuz  Zahro.  "PROGRAM  RASKIN  SEBAGAI  DAKWAH PEMBERDAYAAN  MASYARAKAT  PROLETAR  DI  INDONESIA."  Dakwatun:  Jurnal  Manajemen  Dakwah  1,  no.  2 (2022): 106-117, doi.org/10.58194/jdmd.v1i2.121.
[7] F. Yumono, D. Efytra Yuliana, and R. N. Sarbini, “HISTOGRAM CITRA JENIS BERAS DENGAN MENYERTAKAN KERTAS PUTIH UNTUK IDENTIFIKASI AWAL JENIS BERAS DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN,”  Jurnal  Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak  (JATIKA),  vol.  3,  no.  2,  pp.  129–137,  2022, doi.org/10.33365/jatika.v3i1.189.
[8] Mustofa,  Kharomatun  Nuruhul,  Eka  Suswaini,  and  Nurfalinda  Nurfalinda.  "KLASIFIKASI  PENERIMA  BANTUAN RASTRA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES." Student Online Journal (SOJ) UMRAH-Teknik 2, no. 1 (2021): 175-185.
[9] P. Pendidikan, P. dan Jumlah Tanggungan Terhadap Kemiskinan di Desa Aek Bolon Julu, D. Siahaan, and R. Linda Sari, “Employment and Number of Dependents on Poverty in Aek Bolon Julu Village,” 2023, doi: 10.32734/lwsa.v6i1.1683.
[10]  Sandi, S. A., & Novianto, Y. (2023). Klasifikasi Kelayakan Keluarga Penerima Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Gain Ratio Dan Naïve Bayes. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer (Jakakom), 3(1), 433-442, doi.org/10.33998/jakakom.2023.3.1.794.
[11]  Q. Iman and A. W. Wijayanto, “Klasifikasi Rumah Tangga Penerima Beras Miskin (Raskin)/Beras Sejahtera (Rastra) Di Provinsi Jawa Barat Tahun 2017 Dengan Metode Random Forest Dan Support Vector Machine,” JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 178–184, 2021.
[12]  Supriyadi, Andy Supriyadi Andy. "Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan Decision Tree (C4. 5) dalam Klasifikasi Dosen Berprestasi." Generation Journal 7, no. 1 (2023), doi.org/10.29407/gj.v7i1.19797.
[13]  A. Tangkelayuk and E. Mailoa, “Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan Metode KNN, Naïve Bayes Dan Decision Tree,” vol. 9, no. 2, pp. 1109–1119, 2022, doi.org/10.35957/jatisi.v9i2.2048.
[14]  M. Sadikin, R. Rosnelly, R. Roslina, and ..., “Penerapan Data Mining Pada Penerimaan Dosen Tetap Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan C4. 5,” Jurnal Media …, vol. 4, pp. 1100–1109, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2434.
[15]  Ridho, Rashid, and Hendra Hendra. "Klasifikasi Diagnosis Penyakit Covid-19 Menggunakan Metode Decision Tree." JUST IT: Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer 11, no. 3 (2022),doi.org/10.24853/justit.11.3.%25p.
[16]  Hidayatulloh, Taufik, Ardi Winardi, Lestari Yusuf, Satia Suhada, and Saeful Bahri. "Feasibility Test Of Poor Rice Recipients In  Bencoy  Sukabumi  Village  Using  Naive  Bayes."  Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri  17,  no.  1  (2021):  93-98, doi.org/10.33480/pilar.v17i1.2227.
[17]  N. Nurahman and S.- Aminah, “KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL DI DESA BATUAH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4.5,” Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom), vol. 5, no. 2, p. 271, Dec. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.516.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 336 − 344 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3617
[18]  R. Tuntun, K. Kusrini, and K. Kusnawi, “Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Klasifikasi dengan Menggunakan Metode K-Fold  Cross  Validation,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  6,  no.  4,  p.  2111,  Oct.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i4.4681.
[19]  Q. A’yuniyah et al., “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronik,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 4, no. 1, p. 72, Sep. 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4781.
[20]  D.  Normawati  and  S.  A.  Prayogi,  “Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix  Pada  Analisis  Sentimen Berbasis  Teks  Pada  Twitter,”  Jurnal  Sains  Komputer  &  Informatika  (J-Sakti),  vol.  5,  no.  2,  pp.  697–711,  2021, doi.org/10.30645/j-sakti.v5i2.369.
[21]  K.  P.  Siwilopo  and  H.  Marcos,  “MEMBANDINGKAN  KLASIFIKASI  PADA  BUAH  JERUK  MENGGUNAKAN METODE  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  DAN  K-NEAREST  NEIGHBOR,”  KOMPUTA :  Jurnal  Ilmiah Komputer dan Informatika, vol. 12, no. 1, 2023, doi. 10.34010/KOMPUTA.V12I1.9068.