Terakreditasi Peringkat 4 Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, No. 225/E/KPT/2022 Masa berlaku dari Volume 8 Nomor 1 Tahun 2022 sampai dengan Volume 12 Nomor 2 Tahun 2026
Published online : https://ejournal.raharja.ac.id/

## JOURNAL CERITA:
Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics
Vol. 10 No. 1 (2024) 9-13
e-ISSN: 2655 - 2574

## Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Rekomendasi Bantuan Dana Orang Terlantar dalam Perjalanan (OTDP) di Dinas Sosial Kota Cirebon
Lena Magdalena¹, Priti Oktaviani*², Willy Eka Septiani³
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Catur Insan Cendekia (UCIC), Cirebon, Indonesia Email: ¹lena.magdalena@cic.ac.id, *²priti.oktaviani.si.19@cic.ac.id , ³willy.eka.septiani@cic.ac.id

## ABSTRAK
Algoritma  C4.5  adalah  sebuah  metode  pembelajaran  yang  berbasis  pada  pohon  keputusan,  yang memiliki  kemampuan  untuk  memprediksi  kategori  berdasarkan  atribut-atribut  yang  ada  dalam  data. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  permasalahan  dalam  menerapkan  Algoritma  C4.5  dalam membentuk sebuah sistem rekomendasi untuk bantuan dana kepada Orang Terlantar dalam Perjalanan (OTDP)  di  Dinas  Sosial  Kota  Cirebon.  Proses  penelitian  ini  melibatkan  tiga  tahap  utama.  Pertama, dilakukan  pengumpulan  data  tentang  OTDP  yang  telah  menerima  bantuan  dana  sebelumnya,  serta atribut-atribut  terkait  seperti  usia, alamat,  tujuan  perjalanan,  dan  pekerjaan. Tahap  kedua  melibatkan pemrosesan  data  untuk  membersihkan  dan  menyusun  ulang  dataset  agar  sesuai  dengan  format Algoritma  C4.5.  Terakhir,  diterapkannya  untuk  membentuk  sebuah  prediksi  yang  akan  memberikan rekomendasi  bantuan  dana  kepada  OTDP.  OTDP  merupakan  kelompok  rentan  yang  seringkali membutuhkan  bantuan  sosial  dari  pemerintah.  Di  Kota  Cirebon,  Dinas  Sosial  memiliki  tanggung jawab  dalam  memberikan  bantuan  dana  untuk  mendukung  perjalanan  mereka.  Namun,  menentukan penerima  bantuan  yang  tepat  merupakan  sebuah  tantangan  karena  jumlah  OTDP  yang  memerlukan bantuan  dapat  beragam  dari  segi  waktunya.  Oleh  sebab  itu,  harapannya  hasil  penelitian  ini  akan memberikan  sebuah  sistem  rekomendasi  yang  lebih  efisien  dan  akurat  dalam  menentukan  penerima bantuan dana bagi OTDP, dengan fokus pada kategori "Jarak Dekat" dengan nominal bantuan sebesar "Rp120.000" dan "Jarak Jauh" dengan nominal bantuan sebesar "Rp150.000". Dengan adanya sistem rekomendasi  ini,  diharapkan  Dinas  Sosial  Kota  Cirebon  dapat  menjadi  lebih  responsif  dalam memberikan bantuan kepada kelompok OTDP yang membutuhkan..
Kata Kunci: Algoritma C4.5, Orang Terlantar dalam Perjalanan (OTDP), Bantuan Dana, Dinas Sosial
Magdalena,  L.,  Oktaviani,  P.,  &  Septiani,  W.  E.  (2024).  Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk Rekomendasi  Bantuan  Dana  Orang  Terlantar  dalam  Perjalanan  (OTDP)  di  Dinas  Sosial  Kota Cirebon. Journal  Cerita:  Creative  Education  of  Research  in  Information  Technology  and Artificial Informatics , 10(1), 9-13
DOI : https://doi.org/10.33050/cerita.v10i1.2923
Jurnal CERITA (Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics) Vol. 10

## ABSTRACT
The  C4.5  algorithm  is  a  machine  learning  method  based  on  decision  trees,  which  has  the  ability  to predict  categories  based  on  attributes  present  in  the  data.  This  research  aims  to  address  issues  by implementing  the  C4.5  algorithm  in  forming  a  recommendation  system  for  providing  financial assistance  to  Homeless  People  during  Travel  (OTDP)  in  the  Social  Service  of  Cirebon  City.  This research process involves three main stages. First, data collection is carried out regarding OTDP who have received financial assistance previously, as well as related attributes such as age, address, travel purpose,  and  occupation.  The  second  stage  involves  data  processing  to  clean  and  reorganize  the dataset  to  fit  the  C4.5  Algorithm  format.  Finally, it  is  applied to form  a  prediction that  will  provide recommendations for financial assistance to OTDP. OTDP is a vulnerable group that often requires social assistance from the government. In Cirebon City, the Social Service is responsible for providing financial assistance to support their travel. However, determining the right recipients for assistance is a  challenge  because  the  number  of  OTDP  in  need  of  assistance  can  vary  over  time.  Therefore,  it  is hoped  that  the  results  of  this  research  will  provide  a  more  efficient  and  accurate  recommendation system in determining financial assistance recipients for OTDP, with a focus on the "Short Distance" category  with  a  grant  amount  of  "Rp120,000"  and  "Long  Distance"  with  a  grant  amount  of "Rp150,000". With this recommendation system, it is expected that the Social Service of Cirebon City can become more responsive in providing assistance to OTDP groups in need.
Keywords : C4.5 Algorithm, Homeless People during Travel (OTDP), Financial Aid, Social Services

## I. PENDAHULUAN
SPK  merupakan  singkatan  dari  Sistem Pendukung  Keputusan  yang  sebagai  elemen sistem  informasi  berbasis  komputer,  berfungsi untuk  memberikan  dukungan  dalam  proses pengambilan keputusan di instansi atau perusahaan.SPK  sangat  penting  bagi  organisasi dan  perusahaan  karena  dapat  memfasilitasi pengambilan keputusan dengan mempertimbangkan  kriteria-kriteria  yang  telah ditetapkan,  mengurangi  faktor  subjektivitas  dari pengambil  keputusan,  dan  mencegah  terjadinya kesalahan dalam proses pengambilan keputusan.[1]
Dinas  Sosial  Kota  Cirebon  merupakan sebuah  instansi  pemerintah  yang  berfokus  pada bidang sosial, dipimpin oleh Kepala Dinas. Tugas utama Dinas Sosial adalah memberikan pelayanan  dan  perlindungan  kepada  masyarakat untuk meningkatkan kesejahteraan sosial, baik di wilayah perkotaan maupun di wilayah kabupaten. Di  Dinas  Sosial  Kota  Cirebon  bantuan  yang diberikan  kepada  masyarakat,  terutama  yang membutuhkan, memiliki beragam jenis. Beberapa di  antaranya  mencakup  Pelayanan  KIP  Sekolah, Pelayanan  Mutasi  BJPS,  Bantuan  Korban Bencana  Alam  dan  Korban  Sosial,  Bantuan Transportasi  bagi  Orang  yang  Terlantar  Dalam Perjalanan  (OTDP),  Bantuan  bagi  penyandang disabilitas, dan masih banyak lainnya. Salah satu bantuan yang disediakan adalah bantuan untuk
Orang Terlantar, dan pada tahun 2022, sudah ada 232  Orang  Terlantar  yang  telah  mendapatkan pelayanan dari Dinas Sosial.[2]
Berdasarkan  hasil  pengamatan  di  Dinas Sosial  Kota  Cirebon,  ditemukan  bahwa  proses pengambilan keputusan untuk merekomendasikan besaran bantuan uang transportasi belum terorganisir  dengan  baik.  Beberapa  masyarakat masih menerima bantuan secara manual berdasarkan  jarak  yang  akan  ditempuh.  Untuk mengatasi permasalahan ini, diperlukan penerapan  Metode  Algoritma  C4.5  yang  akan membantu  dalam  memberikan  rekomendasi pengambilan  keputusan.  Sistem  Pendukung tersebut  akan  diterapkan  untuk  menentukan besaran  bantuan  uang  transportasi  yang  akan diberikan  ketika  masyarakat  mengajukan  surat OTDP (Orang Terlantar Dalam Perjalanan).
A. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Merupakan suatu platform berbasis komputer  yang  berinteraksi  dan  membantu pengambil  keputusan  dalam  menyelesaikan masalah  yang  kompleks,  tidak  terstruktur,  dan semi  terstruktur  dengan  menggunakan  data  dan model. SPK menggabungkan kemampuan berpikir  manusia  dengan  daya  komputasi  untuk meningkatkan kualitas proses pengambilan keputusan. [3]
Jurnal CERITA (Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics) Vol. 10

## B. Komponen Pendukung Keputusan
SPK  dalam  suatu  sistem  mempunyai beberapa komponen sebagai berikut :
1. Manajemen  Data  :  Menyimpan  informasi relevan  untuk  berbagai  kondisi  dalam  sebuah database, dikelola oleh perangkat lunak sistem manajemen.
2. Manajemen  Model  :  Menggunakan  berbagai model  seperti  model  keuangan,  statistik,  ilmu manajemen,  atau  model  kuantitatif  lainnya. Tujuannya  adalah  untuk  membekali  sistem dengan  kemampuan  analitis  dan  memerlukan perangkat lunak manajemen yang khusus.
3. Komunikasi (subsistem dialog) : Membolehkan pengguna berkomunikasi dengan  SPK  dan  mengeluarkan  instruksi melalui antarmuka yang telah disiapkan.
4. Manajemen  Pengetahuan  :  Pilihan  komponen ini  bisa  memberikan  dukungan  kepada subsistem  lain  atau  beroperasi  secara  terpisah dalam SPK.
C. Model Waterfall
Proses pengembangan sistem dalam penelitian  ini  akan  mengikuti  metode waterfall dengan langkah-langkah berikut:
1. Definisi  persyaratan  :  Menentukan  kebutuhan dan  persyaratan  sistem  berdasarkan  data primer dan sekunder.
2. Desain  sistem  dan  perangkat  lunak  : Merancang  sistem  menggunakan  UML  dan layout , serta menulis kode program PHP untuk setiap unit sistem.
3. Implementasi dan pengujian unit : Melakukan implementasi  dan  pengujian  pada  setiap  unit program, dengan analisis menggunakan
Algoritma C4.5. 4. Integrasi dan pengujian sistem :
Menggabungkan semua unit program, menguji kinerja dan keselarasan sistem, serta memastikan tampilan sesuai data masukan.
Pengoperasian dan pemeliharaan: Mengoperasikan  sistem  secara  penuh,  menilai kinerjanya,  dan  melakukan  perbaikan  berkala untuk  menjaga  kualitas  layanan  dan  mengikuti perkembangan teknologi.

## II. METODE PENELITIAN
A. Bagian Alir Penelitian
Gambar  1 Diagram Alir Metode Penelitian (Model
Waterfall)
Pada
Gambar diatas ini proses pengembangan  sistem  di  dalam  penelitian  ini akan  dilakukan  terurut  sesuai  dengan  kerangka pada  metode  pengembangan waterfall mulai  dari requirements definition , system and software design , imlementation and unit testing , integration and system testing , dan operation and maintenance .

## A. Metode Algoritma C4.5
Salah  satu  algoritma  yang  berguna  untuk memprediksi  atau  mengklasifikasikan  peristiwa dengan  menggunakan  pohon  keputusan  adalah algoritma  C4.5  yang  dikembangkan  oleh  J.  Ross Quinlan.  Algoritma  ini  termasuk  dalam  kategori algoritma decision tree dan memerlukan dua jenis input: training samples (data  contoh  untuk membangun  pohon)  dan samples (data  yang digunakan  untuk  klasifikasi).  Secara  umum, langkah-langkah  dalam  proses  algoritma  C4.5 untuk  membangun  pohon  keputusan  dalam  data mining adalah sebagai berikut :[4]
Information gain merupakan  metode  seleksi atribut yang digunakan untuk menentukan atribut mana  yang  akan  digunakan  sebagai  pengujian pada  setiap  simpul  dalam  pohon  keputusan. Atribut  yang  memiliki  nilai  gain  tertinggi  akan dipilih  sebagai  simpul,  baik  itu  sebagai  simpul akar  ( root )  atau  simpul  internal  dalam  pohon. Perhitungan  nilai gain menggunakan  rumus berikut:
𝑛
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆)−
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖)
Jurnal CERITA (Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics) Vol. 10
Untuk menghitung Entropy menggunakan rumus: 𝑛
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖=1

## B. Perancangan Sistem
Pada    penelitian  ini,menggunakan  beberapa metode yang dijadikan sebagai cara pengumpulan data yang dibutuhkan, yaitu :
1. Metode Observasi
Merupakan  suatu  cara  untuk  secara langsung  mengamati  pelaksanaan  kegiatan  di kantor Dinas Sosial Kota Cirebon.
2. Metode Wawancara Adalah  proses  melakukan  tanya  jawab
langsung  dengan  petugas  pelayanan  OTDP (Orang  Terlantar  Dalam  Perjalanan)  dan Subagian
Linjamsos terkait informasi
pelayanan  OTDP  (Orang  Terlantar  Dalam
Perjalanan) di Dinas Sosial Kota Cirebon.
3. Kajian Pustaka
Penelitian ini dilaksanakan dengan mencari
referensi-referensi  yang  relevan  mengenai Sistem Pendukung Keputusan Metode Algoritma C4.5 dan teori-teori yang mendukungnya..

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem
Pada  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan tahapan implementasi ini membuat website sistem pendukung  keputusan  dengan  Metode  Algoritma C4.5.  Hasil  desain website ditampilkan  pada gambar dibawah ini

## Gambar  2 Tampilan Halaman Login
Halaman login adalah halaman pertama yang digunakan  ketika  program  dimulai.  Di  sana, pengguna  harus  memasukkan  username  dan password mereka untuk masuk ke sistem.

## Gambar  3 Tampilan Halaman Dashboard
Ketika  pengguna  log  in  ke  sistem,  halaman Dashboard  akan  muncul.  Ini  menampilkan  menu menu yang telah disediakan.

## Gambar  4 Tampilan Halaman Rekomendasi Bantuan
Setelah  pengguna  memasukkan  kriteria bansos, rekomendasi bantuan bansos dapat dibuat berdasarkan  nilai  kriteria  dan  tahun  alokasi  yang ditetapkan.  Proses  ini  menggunakan  metode perankingan SAW.

## Gambar  5 Tampialn Print Review dari Aksi Algortima C4.5
Menampilkan  hasil  dari  data  yang  sudah  di masukkan kedalam sistem berdasarkan rekomendasi  bantuan  menggunakan  algoritma C4.5
Jurnal CERITA (Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics) Vol. 10

## Gambar  6 Tampilan Halaman Laporan.
Halaman  laporan  berisi  hasil  rekomendasi bantuan  yang  telah  disimpan  di  database. Menampilkan  hasil  laporan  yang  dapat  dicetak sesuai  dengan  tahun  yang  dipilih  dalam  format word dan PDF.

## IV. KESIMPULAN
1. Sistem  Rekomendasi  Bantuan  Dana
OTDP, membantu
Dinas Sosial menentukan  penerima  bantuan  dengan lebih akurat. 2. Implementasi algoritma C4.5 meningkatkan penanganan OTDP melalui teknologi, mempercepat proses pengambilan keputusan, dan meningkatkan kualitas layanan sosial.
3. Algoritma  C4.5  membantu  menentukan kelayakan  penerima  bantuan  dana  OTDP dengan  akurat,  menghindari  kesalahan dan  memastikan  dana  tersalurkan  pada yang membutuhkan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hermawan, “Sistem Berpendukung Keputusan,”  Тер.  Арх.,  vol.  60,  no.  8,  pp. 27–30, 2019.
[2] Themeansar.,  “Pelayanan  Orang  Terlantar Dalam  Perjalanan  (OTDP)  di  Dinas  Sosial Kota  Cirebon,”  dinsos.cirebonkota.go.id, 2023. https://dinsos.cirebonkota.go.id/orang- terlantardalam-perjalanan-otdp/
[3] 2017:19-21)  Burch  dan  Grudnitski  dalam (Fauzi,  “Bab  II  Landasan  Teori,”  J.  Chem. Inf.  Model.,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689–1699, 2019.
[4] R. Novita, “Teknik Data Mining : Algoritma C4.5,” Ilmu Komputer.com, pp. 1–12, 2018, [Online].
Available: https://ilmukomputer.org/wp-
content/uploads/2019/06/Rina-
AlgoritmaC45.pdf . [5] Revyhna, Raysya., Thantawi, Ahmad Muhammad.,  dan  Setiawati,  Sri.,  2023, Rancang  Bangun  Aplikasi  Umpan  Balik Mahasiswa Terhadap Pelayanan Menggunakan Framework YII2 (Studi Kasus:  Fakultas  Teknik  UPI  Y.A.I),  Jurnal IKRAITH-INFORMATIKA,            No.1,
Vol.7, Hal 92-99.
[6] Rizaludi,  M.,  Hidayat,  H.,  Fikriah,  F.  K., 2022, Perancangan Sistem Informasi Perpustakaan  Berbasis  Web  Pada  Itsnu Pekalongan, Bulletin of Information Technology  (BIT),  No.4,  Vol.3,  Hal  350- 354,  ISSN  2722-0524  (media  online),  DOI 10.47065/ bit.v3i1. 416, : https://journal.fkpt.org/index.php/BIT .
[7] Saputro,  D.  D.,  Faizah,  NM.,  Ginting,  W., 2023,  Aplikasi  Perpustakaan  di  SMA YAPEMRI  Depok  Timur  Berbasis  Web,
Design  Journal,  No.1,  Vol.1,  Hal  79-88,  E- ISSN: 2964-6227, DOI: https://doi.org/10.58477/dj.v1i1.60 .
[8] Bahri,  A.  S.,  Rancang  Bangun  Aplikasi Inventory  Buku  Pada  PT  Penerbit  Erlangga Bandar Lampung Berbasis Web Menggunakan Teknologipintar.org
Framework  YII,  Teknologipintar.org,  No.5, Vol.2, Hal 1-10.
[9] Wahid,  A.  A.,  2020,  Analisis  Metode Waterfall  Untuk  Pengembangan  Sistem Informasi, Jurnal Ilmu-ilmu  Informatika dan Manajemen  STMIK,  No.  Oktober,  Hal  1-5, ISSN : 1978-3310.
[10] Mintarsih.,  2023,  Pengujian  Black  Box Dengan  Teknik  Transition  Pada  Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis Web Dengan  Metode  Waterfall  Pada  SMC Foundation,  JTeksis  :  Jurnal  Teknologi  Dan Sistem  Informasi  Bisnis,  No.1,  Vol.5,  Hal 33-34.