Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 1 - 9

## Analisis Data Mining Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai pada Desa Pamatang Purba dengan Algoritma C 4.5
Rajes Wasimson Sinaga 1 , Riki Winanjaya 2 , Susianti 3
1,2 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
1 rajessinaga3@gmail.com, 2 winanjaya85@gmail.com, 3 susianiatbl@gmail.com

## Abstract
In  tackling  the  problem  of  poverty,  the  Government  implements  a  cash  direct assistance program (BLT) which is a program that provides cash assistance (subsidies) to poor households if they meet the requirements set out in the program. The purpose of this study  is  to  determine  whether  the  family  is  still  eligible  or  does  not  receive  direct  cash assistance  (BLT),  where  there  are  still  many  other  poor  families  who  have  not  had  the opportunity to receive this assistance program. Data source obtained from The Office of Lurah  Pamatang  Purba.  The  method  used  in  the  study  was  data  mining  technique  with C4.5algorithm  that  was  impelemented  with  RapidMiner  application.  The  attributes  used in determining the eligibility of the family are still eligible or do not receive assistance in this  assistance  program,  namely  income,  age,  marital  status,  employment,  recipients  of Bansos,  bpjs  recipients.  The  results  of  the  classification  using  the  C4.5  algorithm  and testing  with  softwareRapidMiner  is  the  most  influential  factor  in  the  eligibility  of recipients of the direct cash assistance program (BLT).
Keywords: C4.5 algorithm, Data mining, direct cash assistance (BLT)

## Abstrak
Pemerintah  melaksanakan  Program  bantuan  langsung  tunai  (BLT)  yang  merupakan bantuan program yang memberikan bantuan (subsidi) tunai kepada rumah tangga miskin jika mereka memenuhi persyaratan yang ditetapkan dalam program. Tujuan penelitian ini untuk  menentukan  apakah  keluarga  tersebut  masih  layak  atau  tidak  menerima  bantuan lansung tunai (BLT) ini, dimana masih banyak keluarga tidak mampu lainnya yang belum berkesempatan menerima program bantuan ini. Sumber data yang diperoleh dari Kantor Lurah  Pamatang  Purba.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  teknik  data mining  dengan  algoritma  C4.5  yang  diimpelementasikan  dengan  aplikasi  RapidMiner. Atribut yang digunakan dalam menentukan kelayakan keluarga tersebut masih layak atau tidak  menerima  bantuan  program  bantuan  ini  yaitu  penghasilan,  umur  ,  status pernikahan,  pekerjaan,  penerima  Bansos,  penerima  BPJS.  Hasil  dari  klasifikasi menggunakan  algoritma  C4.5  dan  pengujian  dengan  software  RapidMiner  maka didapatkan  faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap  kelayakan  penerima  Program bantuan langsung tunai (BLT).
Kata Kunci: Algoritma C4.5, Data mining, bantuan lansung tunai (BLT)

## 1. Pendahuluan
Data  mining  merupakan  disiplin  ilmu  yang  mempelajari  metode  untuk mengekstrak  pengetahuan  atau  menemukan  pola  dari  suatu  data [1].  Klasifikasi merupakan  salah  satu  tugas  dari  datamning.  Klasifikasi  adalah  menemukan  sebuah data  record  data  baru  ke  salah  satu  dari  beberapa  katagori  (kelas)  yang  telah didefinisikan sebelumnya [2]. Metode algoritma C4.5 merupakan metode klasifikasi yang  cukup  baik  karena  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik.  Algoritma  C4.5 merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan.  Pohon Keputusan  (Decision  Tree)  merupakan  algoritma  pengklasifikasian  yang  sering
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 1 - 9
digunakan  dan  mempunyai  struktur  yang  sederhana  dan  mudah  untuk diinterpretasikan.  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  dapat  diartikan  pemberian sejumlah  uang  (dana  tunai)  oleh  pemerintah  kepada  masyarakat  miskin  setelah pemerintah  menaikkan  harga  BBM  atau  terjadinya  suatu  musibah  besar  yang menimpa warga negara tersebut contohnya sekarang COVID 19.
Adapun  dalam  penyelesaian  penelitian  ini  berlandaskan  pada  penelitian  ini berlandaskan  pada  penelitian  terdahulu.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh Panji  Bimo  Nugroho  Setio,  Dewi  Retno  Sari  Saputro,  Bowo  Winarno  (2020)  yang berjudul  tenyang  “Klasifikasi  dengan  Pohon  Keputusan  Berbasis  Algoritme  C4.5”. Pohon  keputusan  berguna  untuk  mengeksplorasi  d ata,  menemukan  hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target.  [3] dengan  judul  “Analisa  Kelayakan  Penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) Menggunakan Algoritma C4.5”. Hasil dari klasifikasi menggunakan algoritma C4.5 dan  pengujian  dengan  software  RapidMiner  maka  didapatkan  faktor  yang  paling berpengaruh terhadap kelayakan penerima Program Keluarga Harapan (PKH) adalah jumlah  penghasilan  (C1)  dengan  nilai  gain  sebesar  0,51827179.      [4],  dengan  judul “Implementasi Data Mining Dengan Algoritma C4.5 Untuk Penjurusan Siswa (Studi Kasus:  SMA  Negeri  1  Pontianak)”.  Pada  penelitian  ini,  penjurusan  siswa diklasifikasi  berdasarkan  nilai  tes  akademik  MTK,  IPA,  dan  IPS,  nilai  rata -rata rapor  SMP  untuk  mata  pelajaran  MTK,  IPA,  dan  IPS,  nilai  Ujian  Nasional  SMP untuk mata pelajaran  MTK dan  IPA, dan minat  siswa. Berdasarkan  hasil penelitian, didapatkan hasil klasifikasi penjurusan siswa yang sudah diuji sesuai dengan tingkat akurasi  sebesar  89.74%.  Namun  setelah  melakukan  penelitian  penulis  melihat beberapa  kekurangan    pada  pelaksanaan  pemberian  bantuan  langusng  tunai  (BLT) karena  proses  penentuannya  masih  dilakukan  secara  manual.  Sehingga  adanya penerima  bantuan  yang  masih  tergolong  mampu  yang  menerima  bantuan  tersebut. Maka  dengan  itu  Metode  Algoritma  C4.5  diharapkan  dapat  membantu  perangkat Desa  untuk  menentukan  penerima  bantuan  langsung  tunai  (BLT).  Penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  Kantor  Lurah  Nagori  Pamatang  Purba  untuk menentukan penerima bantuan langsung tunai  (BLT) yang efektif dan tepat. Supaya untuk  kedepannya  keputusan  yang  diambil  oleh  kantor  lurah  tepat  sasaran  ,karena sudah melalui proses perhitungan yang akurat.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  Mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan, machine  learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database besar  [5].  Terdapat  beberapa  istilah  lain  yang  memiliki  makna  sama  dengan  data mining,  yaitu Knowledge  discovery  in  databases (KDD),  ekstraksi pengetahuan (knowledge  extraction) ,  Analisa data/pola (data/ pattern analysis ),  kecerdasan bisnis ( business  intelligence )  dan data archaeology dan data  dredging [6].  Metode algoritma  C4.5  merupakan  metode  klasifikasi  yang  cukup  baik  karena  memiliki tingkat akurasi yang lebih baik.

## 2.2. Pohon Keputusan
Pohon  Keputusan  (Decision  Tree)  merupakan  algoritma  pengklasifikasian  yang sering  digunakan  dan  mempunyai  struktur  yang  sederhana  dan  mudah  untuk diinterpretasikan  .  Pohon  yang  terbentuk  menyerupai  pohon  terbalik,  dimana  akar (root)  berada  di  bagian  paling  atas  dan  daun  (leaf)  berada  di  bagian  paling  bawah. Pohon  keputusan  merupakan  model  klasifikasi  yang  berbentuk  seperti  pohon, dimana  pohon  keputusan  mudah  untuk  dimengerti  meskipun  oleh  pengguna  yang belum  ahli  sekalipun  dan  lebih  efisien  dalam  menginduksi  data   [7][8].  Pohon
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 1 - 9
keputusan  baik  digunakan  untuk  klasifikasi  atau  prediksi.  Tampilan  graph  pohon keputusan dapat dilihat pada Gambar 1. dibawah ini:
Gambar 1. Konsep Dasar Graph Pohon Keputusan

## 2.3. Metode Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon keputusan.  Sedangkan  pohon  keputusan  dapat  diartikan  sebagai  suatu  cara  untuk memprediksi  atau  menngelompokkan  yang  sangat  kuat.  Rumus  algoritma  C4.5 terbagi  menjadi  2  rumus  yaitu  untuk  mencari  nilai  gain  dan  untuk  mencari  nilai entropy.  Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari algoritma ID3, Proses pada pohon  keputusan  adalah  mengubah  bentuk  data  (tabel)  menjadi  model  pohon, mengubah  model  pohon  menjadi  rule,  dan  menyederhanakan  rul e.  Cabang-cabang dari  pohon  keputusan  merupakan  pertanyaan  klasifikasi  sedangkan  untuk  daun - daunnya  merupakan  kelas-kelas  atau  kelompoknya.  Karena  tujuan  dari  algortima C4.5  untuk  melakukan  klasifikasi,  sehingga  hasil  dari  pengolahan  dataset  berupa pengelompokan  data  ke  dalam  kelas-kelas  tertentu  [9][10][11].  Secara  umum algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut :
1) Pilih atribut sebagai akar
2) Buat cabang untuk tiap tiap cabang
3) Bagi kasus dalam cabang
4) Ulangi proses  untuk  setiap  cabang sampai semua  kasus pada  cabang memiliki kelas yang sama
a) Konsep Entropy
Entropy  (S)  merupakan  jumlah  bit  yang  diperkirakan  dibutuhkan  untuk dapat  mengekstrak  suatu  kelas  (+  atau  -)  dari  sejumlah  data  acak  pada ruang  sampel  S.  Entropy  dapat  dikatakan  sebagai  kebutuhan  bit  untuk menyatakan  suatu  kelas.Entropy  digunakan  untuk  mengukur  ketidakaslian S. Untuk perhitungan nilai Enthopy sebagai berikut:
( )   ∑ (1) Keterangan : S
: Himpunan kasus.
A : Fitur.
n : Jumlah Partisi S.
pi : proporsi dari terhadap S
b) Konsep Gain
Gain  (S,A) merupakan perolehan informasi dari  atribut  A  relative terhadap output  data  S.  Perolehan  informasi  didapat  dari  output  data  atau  variable dependent  S  yang  dikelompokkan  berdasarkan  atribut  A,  dinotasikan dengan  gain  (S,A).  Untuk    memilih  atribut  sebagai  akan  didasarkan  pada nilai gain tertinggi  dari  atribut-atribut  yang  ada.  Dengan  rumus  sebagai berikut :
Internal
node
Root 1 Leaf 1 Leaf 3 Leaf 2
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 1 - 9
(    )          ( )     ∑
| | | | ( ) (2)
Keterangan :
S : himpunan kasus. A : atribut.
n : jumlah partisi atribut A. | | : jumlah kasus pada pertikel ke-i
| | : jumlah kasus dalam S

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  inin dilakukan di  wilayah Desa Pamatang Purba.  Data penelitian  yang digunakan  adalah  data  yang  sudah  ada  pada  Kantor  Lurah  Pamatang  Purba  dan Wawancara langsung kepada warga dalam proses pengumpulan data. Berikut adlaah data penelitian yang digunakan.
Tabel 1. Tabel Data Penerima Bantuan Tahun 2020/2021
No Nama Penghasilan /Bulan(Rp) Umur Status Pernikahan Pekerjaan Penerima Bansos Penerima Bpjs Penerima Blt 1 Jamaner Sinaga 1.000.000 68 Duda Bertani Tidak Iya Iya 2 Firman Muller Purba 1.000.000 65 Menikah Buruh Iya Tidak Iya 3 Jason Sinaga 500.000 75 Duda Bertani Tidak Tidak Tidak 4 Marudin Damanik 700.000 69 Duda Bertani Iya Iya Iya 5 Sintaini m Purba 400.000 85 Janda Buruh Iya Tidak Iya 6 Salamat Purba Tondang 500.000 72 Menikah Bertani Tidak Tidak Tidak 7 Jonalma n Sinaga 1.500.000 35 Menikah Wiraswasta Tidak Iya Iya 8 Febriant o Sinaga 2.000.000 40 Menikah Bertani Tidak Tidak Tidak 9 Lencon Sinaga 1.000.000 52 Duda Wiraswasta Iya Tidak Tidak 10 Jonelma n Saragih 2.500.000 30 Menikah Wiraswasta Tidak Iya Iya …  … … … … … … … … …  … … … … … … … … 47 Erni Trianita Saragih 1.000.000 65 Janda Buruh Tidak Iya Iya 48 Lamria Purba 1.000.000 58 Janda Buruh Tidak Tidak Tidak 49 Jimat Silalahi 2.000.000 60 Menikah Buruh Iya Tidak Tidak 50 Homaria Sinaga 1.000.000 50 Janda Bertani Iya Tidak Tidak
Dalam  menentukan  hasil  model  aturan  pertama  yang  menggunakan  Data  Mining dengan  Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 dilakukan untuk memberikan model aturan dari  data  yang  digunakan.  Berikut  ini  langkah-langkah  dalam  membentuk  pohon keputusan dengan menggunakan Algoritma C4.5 :
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 1 - 9
Dari  data  penelitian  diketahui  jumlah  kasus  ada  50 record ,  diketahui  label  Iya sebanyak 22 record dan label Tidak sebanyak 28 record sehingga Entropy nilai akar total yang didapat:
Entropy(S) = ∑ = (-22/50 . log2 (22/50)) + (-28/50 . log2 (28/50)) = 0,9896 Menghitung  nilai Entropy pada  atribut  Penghasilan  Perbulan  dengan  kategori Dibawah  1  Juta,  jumlah  kasus  terdapat  16 record ,  terdapat  label  Iya  sebanyak  6 record dan label Tidak sebanyak 10 record . Entropy(S) = ∑ = (-6/16 . log2 (6/16)) + (-10/16 . log2 (10/16)) = 0,9544 Seterusnya  perhitungan Entropy pada  atribut  Penghasilan  Perbulan  sampai dengan  kategori  Diatas  2  Juta.  Selanjutnya  menghitung  nilai Gain pada  Atribut Penghasilan Perbulan  dengan  kategori Dibawah 1 Juta  terdapat 16 record ,  kategori Lebih  1  Juta  sampai  Dibawah  2  Juta  terdapat  28 record ,  dan  kategori  Diatas  2  Juta terdapat 6 record :
Gain(S,A) = Entropy(S) – ∑ |  | | | (  )
= 0,9896 – (((16/50)*0,9544)+((28/50)*0,9852)+ ((6/50) *0,9183))
= 0,0222 Selanjutnya Menghitung SplitInfo pada atribut Penghasilan Perbulan berdasarkan jumlah kasus pada Penghasilan Perbulan.
SplitInfo = ∑ ( | ) ( | ) = -((16/50.log2 (16/50)) + (28/50.log2 (28/50) + (6/50.log2
(6/50)) ) = 1,3615 Kemudian  menghitung  Nilai GainRatio Penghasilan  Perbulan  sebagai  nilai  yang digunakan sebagai pemecahan Node pada pohon keputusan.
RasioGain(s,j) = (   ) (   ) = 0,0222 / 1,3615 = 0,0163 Hasil  dari  perhitungan  nilai Entropy ,  nilai Gain , SplitInfo dan GainRatio untuk tiap atribut dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut :
Tabel 2. Perhitungan Gain Node 1
No Atribut Jumlah Kasus Iya Tidak Entropy Gain Split Info Gain Ratio Total 50 22 28 0,9896 1 Penghasilan Perbulan 0,0222 1,3615 0,0163 <= 1 Juta 16 6 10
0,9544
> 1 juta sampai < 2 juta 28 12 16 0,9852 > 2 juta 6 4 2 0,9183 2 Umur 0,0002 0,7602 0,0002 Tua 39 17 22 0,9881 Dewasa 11 5 6 0,9940 3 Pernikahan 0,0191 1,3593 0,0141 Menikah 30 12 18 0,9710 Duda 8 5 3 0,9544 Janda 12 5 7 0,9799 4 Pekerjaan 0,1478 1,4913 0,0991 Bertani 23 5 18 0,7554 Buruh 18 10 8 0,9911 Wiraswasta 9 7 2 0,7642 5 Penerima Bansos 0,0059 0,9954 0,0060 Iya 23 9 14 0,9656
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 1 - 9
No Atribut Jumlah Kasus Iya Tidak Entropy Gain Split Info Gain Ratio Tidak 27 13 14 0,9990 6 Penerima BPJS 0,2336 0,9248 0,2526 Iya 17 14 3 0,6723 Tidak 33 8 25 0,7990
Dari  Tabel  2  diketahui  nilai GainRatio terbesar  adalah  atribut  Penerima  BPJS dengan  nilai  0,2526  dengan  kategori  Iya  dengan  nilai  0,6723  dan  kategori  Tidak dengan  nilai  0,7990  dan  dijadikan  simpul  akar  untuk  mengulangi  perhitungan  nilai Entropy dan  nilai Gain selanjutnya.  Hasil  perhitungan  nilai Entropy dan  nilai Gain untuk atribut Penerima BPJS untuk kategori Iya, dapat dilihat pada Tabel 3. berikut: Tabel  3. Dari  Tabel  2  diketahui  nilai GainRatio terbesar  adalah  atribut  Penerima BPJS  dengan  nilai  0,2526  dengan  kategori  Iya  dengan  nilai  0,6723  dan  kategori Tidak dengan nilai 0,7990 dan dijadikan simpul akar untuk mengulangi perhitungan nilai Entropy dan  nilai Gain selanjutnya.  Hasil  perhitungan  nilai Entropy dan  nilai Gain untuk  atribut  Penerima  BPJS  untuk  kategori  Iya,  dapat  dilihat  pada  Tabel  3. berikut:
Tabel 3. Perhitungan Gain Node 1.1 No Atribut Jumlah Kasus Iya Tidak Entropy Gain Split Info Gain Ratio Total 17 14 3 0,6723 1 Penghasilan Perbulan 0,0768 1,4681 0,0523 <= 1 Juta 4 3 1 0,8113
> 1 juta sampai < 2 juta 9 7 2 0,7642 > 2 juta 4 4 0 0,0000 2 Umur 0,0078 0,7871 0,0099 Tua 13 11 2 0,6194 Dewasa 4 3 1 0,8113 3 Pernikahan 0,1253 1,2896 0,0972 Menikah 11 8 3 0,8454 Duda 3 3 0 0,0000 Janda 3 3 0 0,0000 4 Pekerjaan 0,2666 1,4958 0,1782 Bertani 7 4 3 0,9852 Buruh 3 3 0 0,0000 Wiraswasta 7 7 0 0,0000 5 Penerima Bansos 0,0946 0,8740 0,1083 Iya 5 3 2 0,9710 Tidak 12 11 1 0,4138
Dari  Tabel  3  diketahui  nilai GainRatio terbesar  adalah  atribut  Pekerjaan  dengan nilai  0,1782  dengan  kategori  Bertani  dengan  nilai  0,9852,  kategori  Buruh  dengan nilai 0,0000 dan kategori Wiraswasta dengan nilai 0,0000 dan dijadikan simpul akar untuk  mengulangi  perhitungan  nilai Entropy dan  nilai Gain selanjutnya  pada kategori  Bertani.  Perhitungan  dilakukan  hingga  diperoleh  hasil  gain  node  1.2.1.1.2 sebagai berikut:
Tabel 4. Perhitungan Gain Node 1.2.1.1.2 No Atribut Jumlah Kasus Iya Tidak Entropy Gain Split Info Gain Ratio Total 4 1 3 0,8113 1 Penghasila Perbulan 0,0000 0,0000 0,0000 <= 1 Juta 4 1 3
0,8113
> 1 juta sampai < 2 juta 0 0 0 0,0000 > 2 juta 0 0 0 0,0000 2 Penerima Bansos 0,3113 1,0000 0,3113 Iya 2 1 1 1,0000 Tidak 2 0 2 0,0000
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 1 - 9
Dari  Tabel  4  diketahui  nilai GainRatio terbesar  adalah  atribut  Penerima  Bansos dengan  nilai  0,3113  dengan  kategori  Iya  dengan  nilai  1,0000  dan  kategori  Tidak dengan  nilai  0,0000.  Setelah  tidak  ada  proses  dilakukan  lagi,  diperoleh  pohon keputusan yang dapat dilihat pada Gambar 2 berikut :
Penerima BPJS Pekerjaan Pekerjaan Status Pernikahan Umur Penerima Bansos Status Pernikahan Umur Penerima Bansos Pernghasilan Perbulan Iya Tidak Iya Iya Buruh Wiraswasta Bertani Tidak Bertani Buruh Tidak Wiraswasta Iya Menikah Duda Iya Tua Dewasa Iya Iya Tidak Tidak Iya Tua Dewasa Iya Duda Janda Tua Tidak Iya Tidak Iya Iya Tidak Dibawah 1 Juta Lebih 1 Juta sampai Dibawah 2 Juta
Gambar 2. Pohon Keputusan
Berdasarkan  bentuk  pohon  keputusan  pada  gambar  2,  aturan  atau Rule model yang didapatkan adalah sebagai berikut :
1) Jika  Penerima  BPJS  =  Iya,  Pekerjan  =  Bertani,  dan  Status  Pernikahan    = Duda, maka hasilnya = Iya (Iya = 2 dan Tidak = 0)
2) Jika  Penerima  BPJS  =  Iya,  Pekerjan  =  Bertani,  dan  Status  Pernikahan    = Menikah,  dan  Penerima  Bansos  =  Iya,  maka  hasilnya  =  Tidak  (Iya  =  0  dan Tidak = 2)
3) Jika  Penerima  BPJS  =  Iya,  Pekerjan  =  Bertani,  dan  Status  Pernikahan    = Menikah,  Penerima  Bansos  =  Tidak  dan  Umur  =  Dewasa,  maka  hasilnya  = Tidak (Iya = 1 dan Tidak = 1)
4) Jika  Penerima  BPJS  =  Iya,  Pekerjan  =  Bertani,  dan  Status  Pernikahan    = Menikah,  Penerima  Bansos  =  Tidak  dan  Umur  =  tua,  maka  hasilnya  =  Iya (Iya = 1 dan Tidak = 0)
5) Jika Penerima BPJS =  Iya dan Pekerjaan  =  Buruh, maka  hasilnya =  Iya  (Iya = 3 dan Tidak = 0)
6) Jika Penerima BPJS = Iya dan Pekerjaan = Wiraswasta, maka hasilnya = Iya (Iya = 7 dan Tidak = 0)
7) Jika Penerima BPJS = Tidak dan Pekerjaan = Petani, maka hasilnya  = Tidak (Iya = 1 dan Tidak = 15)
8) Jika Penerima BPJS = Tidak, Pekerjaan = Petani dan Umur = Dewasa, maka hasilnya = Iya (Iya = 2 dan Tidak = 0)
9) Jika  Penerima  BPJS  =  Tidak,  Pekerjaan  =  Buruh,  Umur  =  Tua  dan  Status Pernikahan = Duda, maka hasilnya = Iya (Iya = 2 dan Tidak = 1)
10) Jika  Penerima  BPJS  =  Tidak,  Pekerjaan  =  Buruh,  Umur  =  Tua,  Status Pernikahan = Janda dan Penerima Bansos =  Iya, maka  hasilnya  =  Iya  (Iya = 1 dan Tidak = 1)
11) Jika  Penerima  BPJS  =  Tidak,  Pekerjaan  =  Buruh,  Umur  =  Tua,  Status Pernikahan  =  Janda  dan  Penerima  Bansos  =  Tidak,  maka  hasilnya  =  Tidak (Iya = 0 dan Tidak = 2)
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 1 - 9
12) Jika  Penerima  BPJS  =  Tidak,  Pekerjaan  =  Buruh,  Umur  =  Tua,  Status Pernikahan  =  Menikah,  dan  Penghasilan  Perbulan  =  Dibawah  1  Juta,  maka hasilnya = Iya (Iya = 1 dan Tidak = 0)
13) Jika  Penerima  BPJS  =  Tidak,  Pekerjaan  =  Buruh,  Umur  =  Tua,  Status Pernikahan  =  Menikah,  dan  Penghasilan  Perbulan  =  Lebih  1  Juta  sampai Dibawah 2 Juta, maka hasilnya = Tidak (Iya = 1 dan Tidak = 4)
14) Jika  Penerima  BPJS  =  Tidak  dan  Pekerjaan  =  Wiraswasta  =  Tida k,  maka hasilnya = Tidak (Iya = 0 dan Tidak = 2)
Hasil  yang  dilakukan  penulis  dalam  perhitungan  Algoritma  C4.5  menghasilkan model  aturan dengan penerima BLT tertinggi  adalah Jika Penerima  BPJS  =  Iya  dan Pekerjaan  =  Wiraswasta,  maka  hasilnya  Iya  dengan  pero lehan  label  Iya  sebanyak  7 item dan Tidak sebanyak 0 item.
Hasil yang diberikan oleh tools RapidMiner Algoritma C4.5 menghasilkan model aturan  dengan  penerima  BLT  tertinggi  adalah  Jika  Penerima  BPJS  =  Iya  dan Pekerjaan  =  Wiraswasta,  maka  hasilnya  Iya  dengan  perolehan  label  Iya  sebanyak  7 item  dan  Tidak  sebanyak  0  item.  Artinya  Hasil  dari  proses  yang  dilakukan  penulis dan tools RapidMiner untuk Algoritma C4.5 adalah sama dan valid.
Gambar 3. Tampilan Pohon Keputusan

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  penulis  menarik  beberapa  kesimpulan diantaranya:
1. Data mining dengan menggunakan algoritma C4.5 dapat diterapkan.
2. Hasil yang didapatkan oleh penulis dan tools RapidMiner adalah Algoritma C4.5 menghasilkan  model aturan  penerima BLT tertinggi adalah Jika Penerima BPJS = Iya dan Pekerjaan = Wiraswasta, maka hasilnya Iya dengan perolehan label Iya sebanyak  7  item  dan  Tidak  sebanyak  0  item.  Sehingga  dari  hasil  algoritma tersebut  dapat  memberikan  rekomendasi  untuk  pengambil  keputusan  kepada Kepala Desa Pamatang Purba untuk memberikan BLT Secara merata berdasarkan model yang diberikan.

## Daftar Pustaka
[1] K. Fatmawati And A. P. Windarto, “Data Mining : Penerapan Rapidminer Dengan K-Means  Cluster  Pada  Daerah  Terjangkit  Demam  Berdarah  Dengue  (  Dbd  ) Berdasarkan Provinsi,” Vol. 3, No. 2, Pp. 173–178, 2018.
[2] D.  N.  Batubara  And  A.  P.  Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  Data  Mining  Pada Tingkat  Kepuasan  Pengunjung  Taman  Hewan  Pematang  Siantar  Dengan Algoritma,” Komik  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  Dan  Komputer) ,  Vol.  3,  No.  1,
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 1 - 9
Pp. 588–592, 2019, Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1664.
[3] M. A. Tanjung, P. P, And H. Qurniawan, “Analisa Kelayakan Penerima Program Keluarga Harapan (Pkh) Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , Vol. 6, No. 1, P. 217, 2021, Doi: 10.30645/Jurasik.V6i1.286.
[4] B.  Novianti,  T.  Rismawan,  And  S.  Bahri,  “Implementasi  Data  Mining  Dengan Algoritma C4.5 Untuk Penjurusan Siswa (Studi Kasus: Sma Negeri 1 Pontianak),” J. Coding, Sist. Komput. Untan , Vol. 04, No. 3, Pp. 75–84, 2016.
[5] A.  Annurullah  Fajrin  And  A.  Maulana,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Analisis Pola  Pembelian  Konsumen  Dengan  Algoritma  Fp-  Growth  Pada  Data  Transaksi Penjualan,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , Vol. 05, No. 01, Pp. 27–36, 2018.
[6] T.  Wibowo,  “Penerapan  Data  Mining  Pemilihan  Siswa  Kelas  Unggulan  Dengan Metode K-Means Clustering Di Smp N 02 Tasikmadu,” 2018.
[7] Ari Budiono, “Pohon Keputusan Dengan Algoritma C4.5 1.,” Pp. 3–4, 2017.
[8] A.  Chandra,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Pohon  Keputusan,”  Vol.  6, No. 3, Pp. 1–6, 2017.
[9] N. Azwanti, “Analisa Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Motor Pada Pt. Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning,” Inform.  Mulawarman    J. Ilm. Ilmu Komput. , Vol. 13, No. 1, P. 33, 2018, Doi: 10.30872/Jim.V13i1.629.
[10] R.  Wajhillah  And  I.  Yulianti,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi Penggunaan  Jenis  Kontrasepsi  Berbasis  Web,” Klik  -  Kumpul.  J.  Ilmu  Komput. , Vol. 4, No. 2, P. 160, 2017, Doi: 10.20527/Klik.V4i2.98.
[11] D.  R.  Sitorus,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  And  I.  S.  Damanik,  “Penerapan Klasifikasi  C4.5  Dalam  Meningkatkan  Sistem  Pembelajaran  Mahasiswa,” Komik (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf. Dan  Komputer) ,  Vol. 3,  No. 1, Pp.  593–597,  2019,
Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1665.