Available online at https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJUBI

## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 4 | Issue 1 | June (2021)
IJUBI
Indonesian Journal
---- of ---- Business Intelligence

## INFORMATION GAIN PADA ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI PENERIMAAN BANTUAN PANGAN NON TUNAI (BPNT)
Rizal Amegia Saputra 1 ,  Sri Wasiyanti 2 , Denny Pribadi 3 1,2 Sistem Informasi Akuntansi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
3 Ilmu Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
rizal.rga@bsi.ac.id , sri.siw@bsi.ac.id , denny.dpi@bsi.ac.id Jl. Cemerlang No. 8 Sukakarya Sukabumi

## Keywords:
Classification, Non-
Cash Assistance, C4.5 Algorithm, Information Gain

## Abstract
The problem of poverty in various parts of the world, especially in Indonesia, has become a serious problem that has become the center of attention of the current  government.  The  government  has  implemented  various  ways  to increase  the  poverty  rate,  one  of  which  is  providing  assistance  to  the  poor through  the  Non-Cash  Food  Assistance  Program  (BPNT).  However, stakeholders  have  problems  that  occur  in  the  field  where  it  is  difficult  to classify  the  data  receiving  assistance  so  that  it  results  in  less  targeted assistance  in  providing  assistance.  In  this  study,  using  the  C4.5  data classification  algorithm  with  split  information  gain  criteria,  the  C4.5 algorithm is one of the best algorithms in the classification algorithm, and 130 datasets  obtained  in  2018  in  Nagrak  Utara  Village,  Sukabumi.  The  decision tree model obtained from the C4.5 algorithm with an accuracy of 91.54% and an AUC value of 0.986, thus the C4.5 algorithm to determine the acceptance of  BPNT  includes  a  very  good  range  of  classification  algorithms,  this application used can help users.
Kata Kunci:
Klasifikasi, Bantuan
Non Tunai, Algoritma C4.5, Information Gain

## Abstrak
Masalah kemiskinan diberbagai belahan dunia khususnya indonesia menjadi persoalan  serius  yang  menjadi  pusat  perhatian  pemerintah  saat  ini. Pemerintah  sudah  melaksanakan  dengan  berbagai  cara  dalam  menekan peingkatan  angka  kemiskinan,  salah  satunya  memberikan  bantuan  kepada masyarakat  miskin  melalui  perogram  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT). Namun  pemangku  kepentingan  memiliki  permasalahan  yang  terjadi dilapangan  yaitu  sulitnya  mengklasifikasikan  data  yang  menerima  bantuan sehingganya  mengakibatkan  kurang  tepatnya  sasaran  dalam  memberikan bantuan. Pada penelitian ini menggunakan algoritma klasifikasi datamining C4.5 dengan split kriteria information gain, algoritma C4.5 adalah salahsatu algoritma terbaik pada algoritma klasifikasi, dan dataset yang didapat pada tahun  2018  pada  Desa  Nagrak  Utara  Sukabumi  sebanyak  130  data.  Model pohon keputusan yang didapat dari pengujian algoritma C4.5 yaitu memiliki akurasi 91.54% dan nilai AUC 0.986, dengan demikian algoritma C4.5 untuk klasifikasi  menentukan  penerimaan  BPNT  itu  termasuk  range  algoritma klasifikasi  sangat  baik,  hal  ini  aplikasi  yang  digunakan  dapat  membantu pengguna. Pendahuluan Kemiskinan digambarkan sebagai
ketidakmampuan  untuk  memenuhi  kondisi pendapatan  rendah  atau  kebutuhan  dasar manusia  (misalnya  pangan,  papan  dan sandang) [1].
Terkadang  kemiskinan    harus    terjadi dilingkungan  masyarakat    karena    keadaan yang    harus  dijalani  dalam  kehidupan dilingkungan  miskin  seperti  karena  krisis ekonomi, gaya hidup dan budaya
IJUBI - V OL . 4 N O . 1 (2021): 25 - 30
dilingkurangan sekitar yang justru menyebabkan  warga Indonesia  menjadi warga yang termasuk masyarakat miskin[2].
Masalah kemiskinan  diindoensia menjadi salah satu persoalan yang mendasar bagi pemerintah pusat  untuk  segera  mengatasinya  walau terbilang  cukup  sulit  untuk  mengatasinya  [3]. Oleh    karena  itu,    pemerintah    membuat kebijakan    dalam  membantu  masyarakat dengan  program  bantuan  sosial  seperti Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT).  Program bantuan  ini  diberikan  kepada  keluarga  fakir miskin  agar    keluarga  kategori  fakir  miskin dapat bertahan dan mengatasi krisis ekonomi[4],  program  BPNT  diberikan  kepada seluruh  masyarakat  miskin  di  Indonesia dengan  kriteria    yang  telah  di  tuntukan  oleh pemerintah pusat [5].
Desa Nagrak Utara Sukabumi merupakan desa yang  cukup  banyak  menerima  BPNT  dari pemerintah,  namun  banyak  data  yang  keliru sehingga  sedikit  kesulitan  dalam  menentukan layak  dan  belum  layak  penerimaan  BPNT, sehingga  ada  beberapa  yang  belum  tepat sasaran,  oleh  karena  itu  perlu  sebuah  aplikasi dalam penentuan pemilihan penerimaan BPNT agar tepat sasaran.
Beberapa  penelitian  mengenai  bantuan  BPNT yang  sudah  banyak  dilakukan,  seperti penelitian  [5]  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  pengujian  dengan  pengisian  nilai  bobot yang  berubah,  akan  mempengaruhi  hasil ranking  dari  alternatif  yang  akan  didapatkan, dan  terbukti  metode  fuzzy  dapat  menentukan siapa yang berhak menerima BPNT, Penelitian dari  [6]  menerapkan  algoritma  C5.0  dalam klasifikasi penerima BPNT, algoritma ini dapat membantu  memberikan  keputusan  dalam menentukan  pemberian  bantuan  kepada masyarakat  miskin.  Penelitian  yang  dilakukan oleh  [7]  menerapkan  metode  SAW  untuk membantu dalam menentukan calon penerimaan BPNT dan terbukti bahwa metode SAW  dapat  di  terapkan  pada  sistem pendukung keputusan untuk
merekomendasikan warga yang berhak menerima BPNT.
Metode    C4.5  termasuk  kedalam  algoritma klasifikasi  dataminin,  algoritma  ini  telah banyak   digunakan dalam penetuan klasifikasi, dan  algoritma ini memiliki kelebihan dibandingkan  algoritma  pohon  keputusan lainnya.  Salah  satu  kelebihan  dari  algoritma C4.5    yaitu  dapat        membuat        rule  yang mudah  gambarkan  dalam  sebuah  pohon keputusan[8]. Diharapkan dengan menggunakan  algoritma  C4.5  pada  aplikasi penentuan  penerimaan  BPNT  yang  akan dibuat,  itu  dapat  membantu  pengguna  dalam menentukan  siapa  yang  berhak  menerima BPNT.

## Landasan Teori Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 termasuk algoritma yang dapat digunakan  dalam  proses  klasifikasi  data. Algoritma  ini  memiliki  banyak  keunggulan, sehingga banyak digunakan [9].
Dalam  perhitungan  algoritma  C4.5  memiliki dua  tahap  yaitu  pertema  menghitung  nilai Entropy dan yang kedua Gain.
Nilai  e ntropy berfungsi  untuk  mengukur jumlah  dari  informasi  yang  ada  pada  atribut dengan persamaan berikut[10]:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   − ∑ 𝑃𝑖 ∗ 𝐿𝑂𝐺 2 𝑃𝑖               (1)
𝑛 𝑖=1
Keterangan:
S   : himpunan kasus
A  : atribut n  : jumlah partisi S pi  : proporsi dari Si terhadap S sedangkan  nilai Gain dapat  digunakan  dalam mengukur  efektivitas  atribut  dalam  proses klasifikasi[11],  dengan  persamaan  sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆. 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆)
− ∑  | 𝑆𝑖 𝑆 | ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (2) Keterangan:
S   : himpunan kasus A  : atribut n  : jumlah partisi atribut A |Si|  : jumlah kasus pada partisi ke-i |S|  : jumlah kasus dalam S Confusion Matrix
Model  penilaian  dari  metode  klasifikasi  yang didasarkan  dalam  banyaknya  data  pengujain yang  dapat  diprediksi  secara True dan False [12], Confusion  matrix memiliki  informasi  yang dapat membandingkan hasil klasifikasi, berikut persamaan Confusion Matrix:
Tabel 1. Persamaan Confusion matrix [13] Kelas Prediksi Kelas Prediksi Benar Salah Benar TP FN Salah FP TN
Dari  tabel  1  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa keakuratan  model  algoritma  dapat  dihitung menggunakan persamaan berikut [14]:
Akurasi= 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3)
Keterangan:
TP:  Jumlah  Data  positif  yang  diklasifikasikan dengan benar oleh komputer
TN:  Jumlah  Data  negatif  yang  diklasifikasikan dengan benar oleh komputer
FP:  Jumlah  Data  negatif  yang  diklasifikasikan dengan salah oleh komputer
FN:  Jumlah  Data  positif  yang  diklasifikasikan dengan salah oleh komputer

## Metode

## Tahapan Penelitian
Pada  tahap  ini,  dapat  dijelaskan  langkah- langkah  penelitian  yang    akan    dilakukan, dimulai  pengumpulkan  data,  mengolah  data dan menguji data dengan algoritma yang akan diterapkan.    Berikut  tahapan    penelitian  dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan
penelitian di diatas hasil
pengembangan penelitian dan dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Tahap  awal  dilakukan  pengumpulan  data penerima  BPNT  dan  informasi  terkait dengan judul penelitian ini berasal dari Desa Nagrak  Utara  yang  bertujuan  untuk menyediakan  data    mentah  yang  di  olah terlebih  dahulu, kemudian  di bagi menjadi data latih dan data uji.
2. Data  latih  tersebut  kemudian  diuji  coba dengan  algoritma  C4.5  pada  Rapid  Miner untuk    mendapatkan    model  dan  melihat hasil akurasi yang didapat.
3. Data  latih  di  uji,  dimana  hasilnya  dapat  di validasi dari data tersebut.
4. Tahap  ini  data  yang  telah  diolah menggunakan  Rapid  Miner  dan  Algoritma C4.5  akan  menghasilkan  keakuratan  data prediksi yang berhak menerima BPNT kurva ROC  yang  menunjukkan  hasil  true  positive rate & false positive rate.
5. Hasil  dari  algoritma  tersebut  diterapkan kedalam aplikasi yang akan dibangun.
Pada  penelitian  menggunakan    metode eksperimen  dalam uji coba data, dengan model eksperimen  yang  ada  pada  datamining  yaitu CRISP-DM,  dimana  model  ini  memiliki  6 tahapan, yaitu [15]:
1.  Business/ Research Understanding Phase
Pada  tahap  ini  dikumpulkan  data  penerima BPNT dalam 1 tahun terakhir dari Desa Nagrak Sukabumi yaitu sebanyak 130 data.
2.  Fase  Pemahaman Data Pada tahap ini data yang berhasil dikumpulkan di pahami sampai dengan kriteria-kriteria yang akan  digunakan,  ada  9  kriteria  sebagai  atribut predictor    dan  1  atribut  hasil  yang  digunakan dengan  mengacu  kepada  kriteria  yang dikeluarkan  KEMENSOS,  didalam   data   yang sudah  terkumpul  terdapat  data    yang    layak dan  tidak  layak  menerima  BPNT.  9  atribut yang    menjadi  parameter  dapat  dilihat  pada tabel 2.
Table 2. Atribut Penerimaan BPNT Atribut Kategori Luas rumah >30 m <30 m Penghasilan >600000 <600000 Jenis lantai Keramik Tembok Jenis dinding Bambu
IJUBI - V OL . 4 N O . 1 (2021): 25 - 30
Tembok Sumber penerangan Listik numpang Listik Jenis air Mata air Sumur Membayar biaya pengobatan Sanggup Tidak sanggup Bahan bakar Gas lpg Kayu bakar Tabungan < 200.000 > 200.000 3.  Fase data persiapan
Berdasarkan    data    tranning    yang    diperoleh, maka  langkah  selanjutnya  dilakukan  teknik pre-processing,  dimana  teknik  ini  berguna untuk  menghapus  data  yang  selalu  berubah, data tidak lengkap, mengkategorikan data, dan penghapusan data yang ganda. 4.  Tahapan pemodelan Pada  tahap    ini    pembuatan  model,  dimana model yang akan digunakan yaitu model hasil dari  algoritma  C4.5  dengan  kriteria  yang digunakan yaitu information gain.
5.  Tahap evaluasi Tahap  evaluasi  merupakan  tahap    pengujian penilaian  dengan  menggunakan Confusion Matrix dan Kurva ROC, algoritma akan dapat dikategorikan berdasarkan range klasifikasi. 6.  Tahap Deployment
Setelah  rule  dan  model  diketahui  pada  tahap terakhir  ini  diterapkan    model  algoritma  C4.5 kedalam aplikasi yang akan di bangaun.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil Eksperimen dan Pengujian Model Saat membuat pohon keputusan, pertama-tama menghitung  jumlah  kategori  yaitu  yang  layak menerima  dan  yang  belum  layak  menerima dan  menghitung  nilai  entropi  setiap  kategori berdasarkan  atribut  yang  ditentukan  dari  data latih.  Terlihat  dari  jumlah  data  latih  sebanyak 130  record  dengan  jumlah  data  yang  layak menerima  BPNT  sebanyak  58  record  dan  72 record yang belum layak menerima pada tahun 2018, mengolah data melalui Framework Rapid Miner  dengan  model  algoritma  C4.5,  yaitu sebagai berikut:
Gambar 2. Algoritma C4.5 pada Framework Rapid Miner Sehingga didapat hasil model pohon keputusan seperti gambar sebagai berikut:
Gambar 3. Pohon Keputusan Penentuan Penerima BPNT
Pada    hasil  gambar  3    diatas,    maka  dapat diperoleh    rule  pohon  keputusan  seperti dibawah ini:
Penghasilan  <600  rb/bln  =  <600.000:  LAYAK {LAYAK=51, BELUM=4} Penghasilan <600 rb/bln = >600.000 |   Luas Rumah < 30 M = <30 M |      |      Bahan  Bakar  =  Gas  LPG:  BELUM {LAYAK=1, BELUM=8}
|      |      Bahan  Bakar  =  Kayu  bakar:  LAYAK {LAYAK=3, BELUM=0} |      Luas  Rumah  <  30  M  =  >30  M:  BELUM {LAYAK=3, BELUM=60}

## Pengujian Model
Hasil  pengujian  model  bahwa  nilai  akurasi yang  didapat  yaitu  sebesar  91.54%,  dan  dapat dilihat  pada  gambar  4  dari  hasil  pengolahan data menggunakan rapidminer:
Gambar 4. Model Confusion Matrix
Dan  model  Kurva  ROC  yang  dihasilkan  pada penelitian  ini  yaitu  menghasilkan  nilai  0.986, yang  berarti  bawah  algoritm  C4.5  dengan kriteria  Information  Gain  termasuk  kedalam kategori  klasifikasi  Sangat  Baik,  dikarenakan memiliki  nilai  0.90-1.00.  Berikut  gambar  5 Kurva ROC

## Gambar 5. Kurva ROC

## Deyploment
Setelah  model  didapat,  maka  rule  model diterapkan  pada  aplikasi  berbasis  desktop, aplikasi  yang  dibangun  ini  diharapkan  dapat membantu  dalam  memprediksi  penentuan penerimaan  BPNT,  berikut  tampilan  aplikasi yang dibuat:
Gambar 6. Hasil Tes Uji

## Kesimpulan dan Saran
Dari  hasil  eksperimen  menggunakan  model algoritma  C4.5  dengan  kriteria  Information Gain  untuk menentukan penerimaan BPNT ini didapat  nilai  akurasi  yaitu  91,54  %  dan  nilai AUC  yaitu  0.986,  hal  ini  terbukti  bahwa penerapan  Algoritma  C4.5  dalam  menentukan penerimaan  BPNT  sangat  tepat  digunakan untuk membantu pihak-pihak yang
berkepentingan dalam pengambilan keputusan karena memiliki akurasi yang tinggi.
Adapun  saran  dalam  penelitian  selanjutnya yaitu:
1. Mengumpulkan data yang lebih banyak lagi dari  beberapa  tahun  dan  beberapa  desa, sehingga  data  akan  lebih  besar  dan  hasil pengukuran  yang  akan  didapat  bisa  lebih baik lagi dari penelitian sekarang.
2. Penggunakan  algoritma  optimasi  untuk mengoptimalkan akurasi yang didapat
3. Aplikasi  yang  sudah  dibuat  dikembangkan ke  aplikasi  mobile,  agar  dapat  digunakan oleh masyarakat luas

## Referensi
[1] A.  Bastian  and  N.  P.  A.  Bakhtiar, “Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Masyarakat  Miskin  Menurut  Kriteria Kemensos,” in Industrial Research Workshop  and  National  Seminar  (IRWNS) ,
2018, no. 1, pp. 280 – 287.
[2] D.  N.  Wijaya,  Z.  Arifin,  and  S.  Hadi, “Pengaruh  Dana  Desa,  Alokasi  Dana Desa dan Dana Alokasi Umum Terhadap Kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Timur Tahun  2015- 2016,” J.  Ilmu  Ekon. ,  vol.  2, no. 1, pp. 156 – 166, 2018.
[3] S.  Kawulur,  R.  A.  Koleangan,  and  P.  C.

## Wauran, “Analisa Pengaruh Pendapatan
Asli  Daerah  Dan  Dana  Desa  Dalam Menurunkan  Tingkat  Kemiskinan  Di  11 Kabupaten  Provinsi  Sulawesi  Utara,” J. Berk.  Ilm.  Efisiensi ,  vol.  19,  no.  03,  pp. 107 – 117, 2019.
[4] L.  Van  Gobel,  “Efektivitas  Pemberian Bantuan Sosial Kepada Kelompok Usaha Bersama Di Kecamatan Bolaang Mongondow  Selatan,” J.  Manaj.  Sumber Daya Manusia, Adm. dan Pelayanan Publik , vol. II, p. 98, 2015.
[5] R.  L.  Fuady  and  A.  M.  Abadi, “Penentuan Penerimaan Bantuan Pangan Non  Tunai  (  BPNT  )  Dengan Menggunakan  Fuzzy  Multiple  Atribute Descission  Making,” Semin.  Mat.  Dan Pendidik. Mat. , pp. 203 – 210, 2017.
[6] I.  Kurniawan  and  R.  A.  Saputra, “Penerapan Algor itma C5.0 Pada Sistem Pendukung Keputusan KelayakanPenerimaan  BerasMasyarakat Miskin,” J. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 236 – 240, 2017.
[7] A.  Andreas,  A.  Wiryadinata,  and  H. Agung,  “Penerapan  Algoritma  Simple
Additive  Weighting  untuk  Membantu Dalam  Menentukan  Calon  Penerima Bantuan Pangan Non Tunai,” Kalbiscentia , vol. 6, no. 1, pp. 37 – 43, 2019.
IJUBI - V OL . 4 N O . 1 (2021): 25 - 30

## [8]
D.  H.  Kamagi  and  S.  Hansun, “Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” ULTIMATICS ,  vol.  VI,  no.  1,  pp.  15 – 16, 2014, doi: 10.1109/EPEPEMC.2016.7752007. [9] F.  F.  Harryanto  and  S.  Hansun,
“Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk
Memprediksi Penerimaan Calon
Pegawai  Baru  di  PT  WISE,” Tek.  Inform.
Dan  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  95 – 103,
2017.
[10]  A.  R.  Febie  Elfaladonna, “Analisa Metode  Classification-Decission  Tree
Dan Algoritma,” Sci. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 10 – 17, 2019.
[11] M. Ridwan, “Sistem Rekomendasi Proses
Kelulusan Mahasiswaberbasis Algoritma
Klasifikasi  C4.5,” J.  Ilm.  Inform. ,  vol.  2, no.  1,  pp.  105 – 111,  2017,  doi: 10.35316/jimi.v2i1.460.
[12]  W. F. Pattipeilohy, A. Wibowo, and D. R. Utari, “Pemodelan Dan Prototipe Sistem Informasi  Untuk  Prediksi  Pembaharuan Polis  Asuransi  Mobil  Menggunakan Algoritma  C.45,” Pros.  SNATIF  ke-6 Tahun 2019 , no. 2007, pp. 96 – 101, 2019.
[13]  F.  Gorunescu, Data  Mining  “Concepts, Models  and  Techniques,” vol.  12.  Berlin, Heidelberg:  Springer  Berlin  Heidelberg, 2011.
[14] S.  Phadikar,  “Classification  of  Rice  Leaf Diseases Based onMorphological Changes,” Int. J. Inf. Electron. Eng. , vol. 2, no.  3,  pp.  460 – 463,  2012,  doi: 10.7763/ijiee.2012.v2.137.
[15]  R.  A.  Saputra,  L.  S.  Ramdhani,  and  S.
Supriatman, “Penerapan Metode
Iterative  Dichotomizer  3  (Id  3)  Untuk Menentukan  Beasiswa  Berprestasi  Pada Smp  Pgri  Caringin  Sukabumi,” J.  Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, p. 36, 2019.