KOMPARASI EFEKTIFITAS ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN PENERIMA MANFAAT PROGRAM KELUARGA HARAPAN

## (STUDI KASUS : KECAMATAN CICALENGKA KABUPATEN BANDUNG)
Adi Nur Abdul Rohim 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Irfan Ali 3
1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Teknik Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B Majasem, Cirebon 4513, Indonesia irma2974@yahoo.com

## ABSTRAK
Program  keluarga  harapan  PKH  adalah  sebuah  program  bantuan  sosial  yang  disalurkan  oleh  pemerintah Indonesia melalui kementrian sosial. Bantuan yang diberikan merupakan bantuan keuangan kepada rumah tangga sangat miskin yang telah memenuhi kriteria tertentu. Namun program pemberdayaan pemerintah ini, seringkali timbul  masalah  dimana  bantuan  PKH  tidak  tepat  sasaran.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis program keluarga harapan agar penerima bantuan benar benar layak menerima bantuan. Digunakan komparasi metode klasifikasi data mining untuk mengetahui algoritma mana yang baik untuk mengkalasifikasi kelayakan bantuan, dengan menggunakan dua algoritma, algoritma C4.5 dan Naïve Bayes . Algoritma C4.5 adalah adalah  salah  satu  algoritma decision  tree yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  atau  segmentasi  yang bersifat  prediktif.  Kelebihan  algoritma  C4.5  yaitu  menghasilkan  model  pohon  keputusan  yang  mudah diinterpretasikan,  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  efisien  dalam  menangani  atribut  bertipe  diskrit  dan numerik. Algoritma Naïve Bayes adalah algoritma yang menggunakan cabang matematika dikenal dengan teori probabilitas  untuk  mencari  peluang  terbesar  dari  kemungkinan  klasifikasi,  dengan  cara  melihat  frekuensi  tiap klasifikasi pada data training. Naive Bayes adalah tehnik yang diterapkan untuk menentuan kelas dari tiap masalah, yang sudah dibagi berdasarkan tiap-tiap masalah. Perhitungan numerik berdasarkan pada pendekatan grup. Proses pengujian dimulai dengan persiapan data awal. Selanjutnya, sampel data dianalisis menggunakan metode CRISP- DM , diuji dengan algoritma seperti C4.5 dan Naïve Bayes untuk memperoleh validasi yang akurat, setelah itu, data sampel data kembali diuji dengan validasi untuk mendapatkan Confusion matriks dan nilai ROC untuk C4.5 dan  Naïve  Bayes dengan  tujuan  mencapai  akurasi  maksimum.  Hasil  evaluasi  perbandingan  dan  validasi menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 99,87% dan AUC sebesar 1,000, yang merupakan  yang  tertinggi  di  antara  metode  lainnya.  Sementara  itu,  Algoritma  C4.5  memiliki  akurasi  sebesar 99,61%  dan  AUC  sebesar  0,743.  Dari  hasil  algoritma  Naive  Bayes  dalam  data  mining  ini,  tingkat  AUC mengindikasikan  klasifikasi  yang  sangat  baik  (Excellent  classification).  Sebaliknya,  Algoritma  C4.5  memiliki tingkat AUC yang diagnostik sebagai Fair (Adil). Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes merupakan metode yang cukup baik dalam memprediksi kelayakan warga untuk menerima bantuan dari Program Keluarga Harapan (PKH).
Kata kunci : Kelayakan PKH, Data Mining , C4.5, Naïve Bayes,

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  modern  ini,  pesatnya  perkembangan bidang Informatika telah mengubah lanskap teknologi dan membawa dampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan.  Kemajuan  teknologi  informasi  telah memengaruhi  cara  kita  berinteraksi,  bekerja,  belajar, dan bahkan membuat keputusan dalam berbagai aspek kehidupan.  Salah  satu  dampak  yang  sangat  relevan adalah penggunaan teknologi informasi dalam bidang kebijakan  sosial,  terutama  dalam  program-program pemerintah seperti Program Keluarga Harapan (PKH). Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  adalah  program pemberian  bantuan  sosial  bersyarat  kepada  Rumah Tangga  Sangat  Miskin  (RTSM)  sejak  tahun  2007. Program  ini  diberikan  melalui  bantuan  tunai  kepada keluarga  sangat  miskin  berdasarkan  persyaratan  dan ketentuan yang telah ditetapkan. Program Perlindungan  Sosial  ini  diberikan  melalui  konsep
Conditional  Cash  Transfers  (CCT)  dan  dianggap cukup  berhasil  dalam  menanggulangi  kemiskinan yang  dihadapi  berbagai  negara,  terutama  masalah kemiskinan kronis [1]
Perbandingan  efektivitas  algoritma  C4.5  dan Naive  Bayes dalam  menentukan  kelayakan  penerima manfaat Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan isu yang sangat relevan dan bernilai untuk dipecahkan  dalam  konteks  informatika.  Program Keluarga Harapan (PKH) yang dibuat oleh pemerintah tersebut  bertujuan  untuk  menanggulangi  kemiskinan [2].  Permasalahan  sering  terjadi  pada  program pemberdayaan  pemerintah  ini,  bahwa  bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) tidak tepat sasaran. Munculnya  masalah  tersebut,  diakibatkan  verifikasi data  yang  belum  efektif  terhadap  pemilihan  warga yang  layak  menerima  bantuan  PKH  (Fitriani,  2020) Terbatasnya sumber daya bantuan Program  Keluarga
Harapan  (PKH)  juga  menurut  penelitian  yang  telah dilakukan oleh [3]. Penting untuk memastikan bahwa manfaat  program  tersebut  tepat  sasaran.  Oleh  karena itu, dari kasus ini mendorong peneliti untuk melakukan penelitian  dan  memverifikasi  kembali  penerimaan bantuan program keluarga harapan (PKH) di wilayah kecamatan  cicalengka  dengan  teknik  data  mining. Penggunaan algoritma Naive Bayes dalam menentukan  kelayakan  Program  Keluarga  Harapan (PKH)  yang  dilakukan  oleh  [4]  hanya  menggunakan satu algoritma, Naive Bayes merupakan metode yang tidak  memiliki  aturan. Naive  Bayes menggunakan cabang  matematika  yang  dikenal  dengan  teori probabilitas  untuk  mencari  peluang  terbesar  dari kemungkinan  klasifikasi,  dengan  cara  melihat frekuensi  tiap  klasifikasi  pada  data  training. Naive Bayes adalah tehnik yang diterapkan untuk menentuan kelas dari tiap masalah, yang sudah dibagi berdasarkan tiap-tiap  masalah.  Perhitungan  numerik  berdasarkan pada  pendekatan  grup  [5].  Peneliti  menggunakan algoritma  C4.5  sebagai  komparasi  atau  pembanding yang mana Algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma decision  tree  yang  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  atau  segmentasi  yang  bersifat  prediktif. Kelebihan  algoritma  C4.5  yaitu  menghasilkan  model pohon  keputusan  yang  mudah  diinterpretasikan, memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  efisien  dalam menangani  atribut  bertipe  diskrit  dan  numerik  [6]. Penggunaan  dua  algoritma  pada  penelitian  ini merupakan pengembangan dari penelitian sebelumnya,  dengan  menggunakan  dua  algoritma  ini dapat  diketahui  nilai  akurasi  mana  yang  paling  baik dari  kedua  metode  tersebut  sehingga  dari  salah  satu metode  dengan  nilai  akurasi  yang  baik  ini  dapat diterapkannya  data  maining  dalam  megkalsifikasi bantuan  program  keluarga  harapan  (PKH)  dan membantu  pemerintah  dalam  memperbaiki  verifikasi data  yang  menimbulkan  bantuan  pkh  tidak  tepat sasaran  serta  mendukung  upaya  meningkatkan efektivitas  penerimaan  bantuan  Program  Keluarga Harapan  (PKH)  dan  program-program  serupa  yang dapat  meningkatkan kesejahteraan masyarakat  secara menyeluruh.
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  [4] terkait  Penerapan  Algoritma Naive  Bayes dalam Prediksi  Penerimaan  Bantuan  Program  Keluarga Harapan  (PKH).  Berdasarkan  eksperimen  yang  telah dilakukan,  algoritma Naive  Bayes menghasilkan akurasi  sebesar  96%,  sensitivitas  sebesar  1,000,  dan spesifisitas sebesar 0,9259 dengan menggunakan satu algoritma.  Sementara  penelitian  yang  dilakukan  oleh [7]  membahas  tentang  prediksi  penerimaan  bantuan sosial, Prediksi ini dibuat menggunakan aplikasi Rapid Miner dengan menerapkan lima model operator yang melibatkan tahapan retrieve, cross-validation , penggunaan  model,  dan  evaluasi  kinerja.  Hasil  dari penggunaan  algoritma Naive  Bayes dalam  model, menunjukkan tingkat  akurasi sebesar 90,10%, presisi kelas sebesar 91,85%, dan recall kelas sebesar 91,85% dengan  menggunakan  satu  algoritma.  Penelitian
terdahulu  yang  dilakukan  oleh  [8]  menghasilkan  6 (Enam) rules dan tingkat akurasi yang dihasilkan oleh metode  tersebut  adalah  96,67%.  Menggunakan  1 algoritma,  Kesimpulannya  adalah  penulis  ingin mengembangkan  sistem  yang  lebih  baik.  Yaitu memanfaatkan lebih dari satu algoritma dengan tujuan untuk  meningkatkan  kualitas  klasifikasi  dan  analisis, dengan membandingkan dua metode algoritma.
Penelitian ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan  pengetahuan  dalam  bidang  Informatika dengan  melakukan  eksperimen  terhadap  penerapan masing  masing  algoritma,  yaitu  algoritma  C4.5  dan algoritma Naïve Bayes . Penelitian ini juga mencakup perbandingan antara algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk mengklasifikasikan kelayakan penerima bantuan  PKH,  dengan  tujuan  mengidentifikasi algoritma  yang  memberikan  nilai  akurasi  tertinggi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang  lebih  komprehensif  terkait  kelebihan  dan kelemahan  masing-masing  algoritma  dalam  konteks aplikatif  yang  spesifik.  Hasil  penelitian  diharapkan dapat memberikan kontribusi positif pada pengembangan  sistem  verifikasi  kelayakan  penerima bantuan  PKH,  membuka  ruang  untuk  pemahaman lebih  mendalam  tentang  efektivitas  dan  keunggulan relatif  dari  algoritma  C4.5  dan Naive  Bayes dalam domain ini. Dengan demikian, penelitian ini diarahkan untuk memberikan kontribusi penting pada perkembangan  dan  pemahaman  dalam  bidang Informatika.
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  penerapan  dari masing  masing  algoritma  C4.5  dan  algoritma  Naïve Bayes. Penerapan menggunakan algoritma C4.5 dalam mengklasifikasi  bantuan  program  keluarga  harapan (PKH), dilakukan dengan menghitung masing masing entrophy  dan  information  gain  dari  tiap-tiap  atribut dataset  yang  sudah  di  olah.  Sehingga  diperoleh  node atau simpul akar, setelah simpul akar didapatkan maka akan  terbentuk  pohon  keputusan  selanjutnya  adalah menentukan  rule  atau  aturan,  rule  atau  aturan  inilah yang  digunakan  dalam  mengklasifikasi  bantuan program  keluarga  harapan  (PKH).  Setelah  diketahui rule  atau  aturan  dalam  mengklasifikasi  maka dibuatkan  model  k-fold  cross  validation,  dan confusion matrix yang mana akan diketahui dari data awal klasifikasi yang diperoleh dari kecamatan, hingga telah diproses menggunakan algoritma C4.5. Penerapan  pada  algoritma Naive  Bayes dengan menentukan  probablitas  hipotesis  untuk  masing- masing kelas, P(H). Terdapat dua hipotesis yang ada, yakni warga layak untuk menerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) dan warga yang tidak layak untuk menerima bantuan (PKH). Data trainning yang digunakan  serupa  dengan  pengujian  algoritma  C4.5, yang terdiri dari total 774 data, dengan 477 data warga yang layak untuk menerima bantuan program keluarga harapan  (PKH)  dan  297  data  yang  tidak  layak  untuk menrima  bantuan  program  keluarga  harapan  (PKH), Setelah menentukan probablitas untuk setiap hipotesis, langkah  berikutnya  adalah  menghitung  probablitas
kondisi tertentu (probablitas X) berdasarkan probablitas setiap hipotesis (probablitas H), yang juga dikenal  sebagai  probablitas  prior.  Setelah  diketahui probablitas perior maka dibuatkan model k-fold cross validation, dan confusion  matrix yang  mana  akan diketahui dari data awal klasifikasi yang diperoleh dari kecamatan,  hingga  telah  diproses  menggunakan algoritma naïve  bayes .  dilakukan  pengujian  model dengan  membandingkan  dua  metode  data  mining, yaitu algoritma C4.5 dan Naïve Bayes , menggunakan data  warga  dari  salah  satu  kecamatan  di  kabupaten bandung  yaitu  kecamatan  cicalengka.  Data  tersebut terdiri dari warga yang layak untuk menerima bantuan PKH  dan  warga  yang  tidak  layak  menerima  bantuan Program  Keluarga  Harapan,  dengan  total  data sebanyak  774  data  warga.  Pengujian  data  akan dilakukan menggunakan perangkat Rapid  Miner , dan setiap algoritma akan menghasilkan nilai-nilai seperti akurasi,  presisi,  recall,  dan  AUC.  Hasil  evaluasi  dan validasi  akan  menunjukkan  bahwa  algoritma  C4.5 memiliki  tingkat  akurasi  yang  akan  dilakukan  dan akan diketahui nilai AUC, nilai AUC ini adalah nilai yang  tertinggi  dibandingkan  dengan  metode  lainnya. Sementara  itu,  metode Naive  Bayes akan  diketahui nilai  akurasinya  tentunya  nilai  AUC  juga  akan diketahui.  Dari  kedua  metode  data  mining  tersebut, diperkirakan  nilai  AUC  akan  mengindikasikan klasifikasi  yang  sangat  baik.  Oleh  karena  itu,  dapat diperkirakan  bahwa  algoritma  C4.5  merupakan metode  yang  efektif  dalam  memprediksi  kelayakan warga  untuk  menerima  bantuan  Program  Keluarga Harapan (PKH).
Perbandingan antara algoritma Naive Bayes dan C4.5  dalam  prediksi  penerimaan  bantuan  PKH memberikan  wawasan  penting  bagi  peneliti  dan praktisi  informatika,  membantu  dalam  pemilihan algoritma  yang  tepat.  Peningkatan  akurasi  dalam penyaluran bantuan dapat mengurangi penyimpangan dan  frustrasi  di  kalangan  penerima  manfaat. Kontribusi pada bidang informatika juga merangsang pembahasan tentang peran teknologi informasi dalam administrasi  program  sosial,  dengan  potensi  dampak positif  pada  perkembangan  teknologi  dan  efisiensi sektor-sektor lainnya, memberikan manfaat yang lebih luas bagi masyarakat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Program Keluarga Harapan (PKH)
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  Merupakan suatu  inisiatif  bantuan  sosial  yang  diterapkan  sejak tahun 2007, Program Perlindungan Sosial ini ditujukan khusus  kepada  Rumah  Tangga  Sangat  Miskin (RTSM).  Bantuan  ini  disalurkan  dalam  bentuk  tunai kepada  keluarga  yang  memenuhi  persyaratan  dan ketentuan yang telah ditetapkan. Program Perlindungan Sosial ini mengadopsi konsep Conditional Cash Transfers (CCT) dan telah terbukti relatif berhasil dalam mengatasi masalah kemiskinan, terutama dalam mengatasi masalah kemiskinan kronis di  berbagai  negara  (https://pkh.kemsos.go.id,  2019).
Temuan ini didukung oleh hasil penelitian yang telah dilakukan oleh[9]

## 2.2. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  menurut  penelitian  yang  telah dilakukan  oleh  [10]  Algoritma  C4.5  adalah  suatu metode  dalam  bidang  data  mining  yang  dirancang untuk konstruksi model pohon keputusan. Dikembangkan sebagai penyempurnaan dari Algoritma  ID3  yang  dipelopori  oleh  J.  Ross  Quinlan pada tahun 1996, algoritma C4.5 mendasarkan prinsip kerjanya  pada  algoritma  ID3.  Meskipun  demikian, C4.5  memiliki  keunggulan  dan  perbaikan  tertentu dibandingkan  dengan  pendahulunya.  Algoritma  C4.5 termasuk  dalam  kelompok  algoritma  decision  tree, yang  berfokus  pada  penggunaan  data  latihan  yang telah  disediakan  untuk  membangun  model  pohon keputusan.[11] Algoritma C4.5, yang termasuk dalam kategori  decision  tree,  telah  dikenal  luas  dan  diakui karena  berbagai  keunggulan  yang  dimilikinya.  Salah satu  keunggulan  utama  dari  algoritma  C4.5  adalah kemampuannya menghasilkan model pohon keputusan  yang  dapat  diinterpretasikan  dengan mudah. Selain itu, algoritma ini juga dikenal memiliki tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  efisiensi  yang  baik dalam  menangani  atribut  baik  yang  bersifat  diskrit maupun numerik.

## 2.3. K-Fold Cross Validation
K-fold cross  validation adalah metode statistika yang digunakan untuk mengevaluasi dan membandingkan  algoritma  pembelajaran  dengan membagi data menjadi dua segmen, dimana yang satu digunakan menjadi learning atau training model  dan lainnya  digunakan  untuk  memvalidasi  model.  Cara kerja metode ini adalah set pelatihan dan validasi data harus  disilangkan  secara  berturut-turut  sehingga masing-masing  titik  memiliki  kesempatan  untuk divalidasi  Pada  proses k-fold  cross  validation ,  data dibagi  sejumlah  k  dan  data  ke-k  digunakan  sebagai data  testing,  sedangkan  data  selain  ke-k  sebagai  data pembentukan pola atau data training. Pada proses fold ke-k,  parameter  nilai  k  dugunakan  untuk  menguji validasi  data  terhadap  data testing menggunakan algoritma C4.5. Berdasarkan peneltian yang dilakukan oleh [10]
Gambar 1. K-fold Cross Validation
Gambar  1  Mengindikasikan  bahwa  pada  tahap iterasi pertama,  gambar  yang teridentifikasi di  dalam
kolom  pertama  dijadikan  sebagai  data  uji (testing), sementara  sembilan  kolom  lainnya  dijadikan  sebagai data  latih (training) ,  dan  pola  ini  berulang  hingga mencapai iterasi kesepuluh.
2.4. Evaluasi  dan  validasi  model  Menggunakan Confusion Matrix
Kemiskinan merupakan fenomena dan permasalahan sosial[12], Setiap algoritma akan dinilai berdasarkan  akurasi,  presisi,  recall,  dan  nilai  f- measure.  Evaluasi  klasifikasi  dilakukan  dengan menguji  objek  yang  benar  dan  objek  yang  salah. Validasi  digunakan  untuk  menentukan  jenis  model terbaik  melalui  confusion  matriks  sebagai  informasi tentang  hasil  klasifikasi  aktual  yang  dapat  diprediksi oleh  suatu  sistem,  yang  diukur  melalui  nilai  akurasi, presisi,  dan  recall  dengan  menggunakan  persamaan sebagai berikut.
.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (TP+TN)
(TP+FP+TN+FN )
( 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 / 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = TP (TP+FP)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 / 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
f  −  measure  =    (2x(Presisi x recall))
(presisi + recall )

## 2.5. Evaluasi  dan  validasi  menggunakan  Kurva ROC
Kurva ROC merupakan suatu alat pengukur yang digunakan untuk mengevaluasi kemampuan klasifikasi yang memanfaatkan dua kelas keputusan, di mana setiap subjek dikategorikan ke dalam salah satu kelompok pendukung, positif atau negatif. Pada kurva ROC,  tingkat True  Positive (TP)  direpresentasikan pada sumbu Y, sedangkan tingkat False Positive (FP) direpresentasikan  pada  sumbu  X.  Dalam  konteks pengklasifikasian  data mining ,  nilai Area  Under  the Curve (AUC) dapat dibagi menjadi beberapa kategori, seperti Excellent  Classification,  Good  Classification, Fair Classification, Poor Classification, dan Failure.
[12]

## Gambar 2. Performance ketepatan AUC

## 2.6. RapidMiner
Menurut  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh [13] RapidMiner merupakan  sebuah  perangkat  lunak dengan  karakteristik  open  source  yang  menyediakan solusi untuk melakukan analisis pada data mining, text mining,  dan  analisis  prediksi.  Dengan  menggunakan beragam  teknik  deskriptif  dan  prediksi, RapidMiner
bertujuan  memberikan  wawasan  kepada  pengguna sehingga  mereka  dapat  membuat  keputusan  yang optimal.

## 3. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah yang diterapkan dalam penelitian  ini  untuk  menentukan  pengumpulan  data hingga  pengujian  data  warga  dalam  klasifikasi penerima  program  bantuan  Program  Keluarga Harapan (PKH) melibatkan proses sebagai berikut:

## 3.1.  Pengumpulan Data dan pengujian data
a. Jenis Penelitian
Dalam konteks penelitian ini, dilakukan implementasi  perbandingan  antara  dua  algoritma klasifikasi data mining, yakni  algoritma C4.5 dan Naïve  Bayes.  Dalam  tahap  pengujian  kedua metode,  akan  dipilih  metode  yang  menunjukkan tingkat akurasi terbaik.
b. Metode Pemilihan populasi dan sampel Populasi  dalam  konteks  penelitian  ini  mengacu kepada  data  masyarakat  di  wilayah  kecamatan cicalengka  yang  telah  di  identifikasi  sebagai kandidat yang layak untuk menerima manfaat dari program  keluarga  harapan  (PKH),  serta  individu yang tidak layak untuk menerima manfaat tersebut selama  periode  tahun  2022.  Data  populasi  ini diperoleh dari sumber data internal yang tersedia di salah  satu  kecamatan  yang  terletak  di  wilayah kecamatan cicalengka kabupaten bandung. Sampel dalam  kerangka  penelitian  ini  mencakup  sub kelompok tertentu yang terdiri dari individu  yang telah  memenuhi  syarat  untuk  menerima  manfaat dari  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  dan individu  yang  tidak  memenuhi  syarat  tersebut. Data sampel ini memiliki sifat internal dan belum pernah  diungkapkan  secara  publik  oleh  pihak kecamatan. Informasi lebih rinci mengenai jumlah sampel  yang  akan  digunakan  dapat  ditemukan dalam contoh Tabel
Tabel 1. Populasi Sampel Layak Tidak Layak Total Sampel 477 297 774

## 3.2.  Teknik Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini melibatkan  pelaksanaan  wawancara  dengan  kepala seksi kesejahteraan sosial di kecamatan cicalengka dan kepala sub kepegawaian kecamatan cicalengka untuk mendapatkan surat rujukan dari kecamatan, ke badan kesatuan  bangsa  dan  politik  kabupaten  bandung. dilanjutkan  dengan  permintaan  izin  dari  dinas  sosial sebagai  persetujuan  untuk  mengambil  data  dari kecamatan  di  ikuti  dengan  penghimpunan  data berdasarkan  informasi  yang  tersedia  di  kantor kecamatan.  Data  yang  dianalisis  terdiri  dari  data masyarakat yang layak dan data masyarakat yang tidak layak mendapatkan bantuan program keluarga harapan (PKH) Kecamatan Cicalengka Kabupaten Bandung.

## 3.3.  Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam Penelitian ini mengadopsi metodologi yang digunakan dalam  data  mining,  yaitu  Model  Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) yang terdiri  dari  enam  tahap  proses,  yakni:  pemahaman bisnis  (Business  Understanding),  pemahaman  data (Data Understanding), persiapan data (Data Preparation), pemodelan (Modeling), evaluasi (Evaluation), dan penyebaran (Deployment).[10] a. Tahap Pengolahan Data (Business Understanding) Penelitian  ini  dimotivasi  oleh  adanya  indikasi ketidakakuratan  dalam  penetapan  penerima  PKH. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan komparasi  antara  algoritma  klasifikasi  C4.5  dan Naïve  Bayes  dengan  tujuan  untuk  menilai kelayakan  penerima  PKH  dan  meningkatkan akurasi dari algoritma klasifikasi tersebut
b. Tahap Pemahaman Data (Data Understanding) Pada tahap ini, data dikumpulkan, dianalisis secara eksploratif untuk memahami lebih lanjut karakteristik data, dan dilakukan evaluasi terhadap kualitas data. Sumber data utama yang digunakan adalah  data  populasi  di  salah  satu  kecamatan  di kabupaten  bandung  dengan  17  atribut.  Analisis meliputi pemilihan data yang akan digunakan dan identifikasi kriteria kelayakan.
c. Tahap Pengolahan Data (Data Preparation) Pada tahap ini, dari total 774 data yang mencakup 477  warga  yang  layak  dan  297  tidak  layak menerima  PKH  dengan  17  atribut,  dilakukan pemilihan  data  yang  relevan  untuk  penelitian. Dataset lengkap dapat dilihat pada: https://drive.google.com/drive/folders/1mPGXCu
RXymPDKMkJc6SCkvDGHnAI4ax7?usp=drive_
link
Tabel  2. Datset Validasi I
Tabel  3. Dataset Validasi II
d. Selecting Data Tahap seleksi data digunakan untuk memilih data dan atribut yang relevan dan sesuai dengan tujuan data  mining.  Setelah  mengumpulkan  semua  data yang  diperlukan,  langkah  berikutnya  adalah melakukan  proses  penyaringan  untuk  mencari kesesuaian  data  penyesuaian  dilakukan  tehadap data  validasi  I  penerima  PKH  dan  validasi  II
penerima  PKH.  Proses  pencarian  kesesuaian  data dilakukan dengan meminta data tambahan kepada kepala pendamping koordinator cabang
Kecamatan Cicalengka data tambahan berupa data data  rekapan  pendataan  kemiskinan  wilayah Kecamatan  Cicalengka,  data  yang  berhasil ditemukan kemudian disimpan dalam sebuah tabel baru yang diberi nama "Proses_Akhir" sebagaimana terlihat pada tabel 4 berikut.
Tabel  4. Proses_Akhir
Atribut yang dihasilkan pada tahap ini sejumlah 17 atribut  yang  dipilih  berdasarkan  rujukan  dari beberapa  hasil  penelitian  seperti  yang  termuat dalam literature riview. Atribut yang dipilih yaitu nama,  pekerjaan,  status  bangunan,  lantai,  luas lantai,  dinding,  anak  usia  dini,  ibu  hamil,  lansia, disabilitas,  anak  SD,  SMP,  SMA,  sumber  air minum, pendidikan orang tua, jumlah tanggungan, status bangunan, luas lantai, jenis lantai, jenis atap, jenis dinding, sumber air minum, jenis bahan bakar masak, sumber penerangan, aset, dan kelayakan.
e. Cleaning data
Pada tahap ini akan dilakukan cleaning data pada tabel data yang terdapat noise. Proses pembersihan data  pada  tabel  menggunakan  menu  filter  untuk menyaring  record  yang  kosong.  Pada  tahap  ini terdapat  record  kosong  pada  atribut  yang  tidak dipakai,  total  record  pada  tabel  proses  yang digunakan  sebanyak  774  dan  24  atribut  tahap, proses cleaning data menghasilkan 774 record dan 17 atribute. Berikut daftar atribut yang digunakan:
Tabel 5. atribut yang digunakan
f. Contructing new data
Pada  langkah  ini  informasi  yang  terdapat  dalam tabel  proses  akhir  di  simpan  untuk  kemudian
dimanfaatkan dalam tahap pemodelan data. Jumlah total  data  yang  dihasilkan  mencapai  774  record, yang  terdiri  dari  477  layak  dan  229  tidak  layak. Jumlah keseluruhan atribut yang digunakan adalah sebanyak  17  atribut.  Seperti  yang  terlihat  pada tabel 6.
Tabel 6. Dataset telah melalui preprocessing
g. Tahap Pemodelan (Modeling) Dilakukan proses pelatihan data untuk menghasilkan aturan-aturan yang digunakan dalam pembentukan  pohon  keputusan.  Penelitian  ini membandingkan  dua  algoritma  klasifikasi,  yaitu C4.5 dan Naïve Bayes h. Tahap Evaluasi (Evaluation) Tahap  Evaluasi  (Evaluation)  pada  penelitiaan  ini mencakup  hasil  evaluasi  dari  percobaan  operator Cross-Validation  pengujian  K-fold,  klasifikasi algoritma  C4.5  dan Naive  Bayes menggunakan (confusion  matrix)  dan  kurva  Receiver  Operating Characteristic (ROC).
i. Tahap penyebaran (Deployment)
Tahap  Penyebaran  (Deployment)  Hasil  penelitian ini  akan  digunakan  sebagai dasar  untuk menentukan kelayakan penerima bantuan Program Keluarga  Harapan  (PKH).  Sehingga  dapat menghasilkan hasil yang sesuai dengan tujuan awal proses CRISP-DM, dengan output akhir dari tahap evaluasi adalah penyusunan laporan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengujian  data  warga,  yang  dijalankan melalui tool s  RapidMiner  menggunakan  algoritma C4.5  dan Naïve Bayes , masing masing menghasilkan metrik  evaluasi  seperti K-Fold  Cross  Validation, akurasi  (accuracy),  matriks  kebingungan  ( confusion matrix ),  dan  kurva  ROC (Receiver  Operating Characteristic).
4.1.  Hasil Experimen algoritma C4.5
Dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  klasifikasi penerima  bantuan  PKH,  atribut  anak  SD  berperan sebagai root atau akar dari pohon keputusan.
Gambar 4. Proses Cross Validation
Gambar 5. Susunan Proses Cross Validation
Hasil  optimal  dalam  pengklasifikasian  data warga  penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) dengan menggunakan Algoritma C4.5 dapat ditemukan pada gambar 6 berikut ini:
Gambar 6.  Hasil Pengujian Nilai Terbesar
Hasil pengujian terbesar di ambil dari nilai K-fold terbesar.  Didapatkan  nilai  akurasi  diketahui  dari  774 data,  477  diklasifikasikan  Layak  sesuai  dengan prediksi  yang  dilakukan  dengan  metode  Algoritma C4.5,  lalu  5  data  diprediksi  Layak  tetapi  ternyata hasilnya Tidak, 292 data class Tidak diprediksi sesuai, dan  1  data  diprediksi  Tidak  ternyata  Layak. Berdasarkan Tabel  4.12 tersebut menunjukan bahwa, tingkat  akurasi  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5 adalah sebesar 99,61%
Gambar 7. Grafik ROC Algoritma C4.5
Terdapat  grafik  ROC  dengan  nilai  AUC  ( Area Under  Curve) sebesar  1.000  dimana  hasilnya  dapat dinyatakan  sebagai Excellent  Classification karena Performance keakurasian  AUC  0.930  ada  pada rentang 0.900 – 1.000 termasuk performace Excellent Clasification.
4.2.  Hasil Experimen Algoritma Naïve Bayes
Gambar 8. Proses Cross Validation
Gambar 9. Proses Susunan Cross Validation
Gambar 10. Hasil Pengujian Nilai Terbesar
Diketahui  dari  774  data,  di  mana  477 diidentifikasi  sebagai  kelas  Layak  sesuai  dengan prediksi  yang  dilakukan  menggunakan  metode Algoritma Naïve Bayes . Selanjutnya, terdapat satu data
yang awalnya diprediksi sebagai kelas Layak, namun hasilnya menunjukkan kelas Tidak. Sebanyak 296 data diprediksi  dengan  benar  sesuai  dengan  kelasnya, sedangkan tidak ada data yang diprediksi sebagai kelas Tidak yang pada akhirnya menunjukkan kelas Layak.
Gambar 11. Grafik ROC Algoritma Naïve Bayes
Dari  Gambar  11  terdapat  grafik  ROC  dengan nilai AUC (Area Under Curve) sebesar 1.000 dimana hasilnya dapat dinyatakan sebagai Excellent Classification karena Performance keakurasian AUC 0.930  ada  pada  rentang  0.900  –  1.000  termasuk performace Excellent Clasification.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Diketahui  dari  774  data,  477  diklasifikasikan Layak sesuai dengan prediksi yang dilakukan dengan metode Algoritma C4.5, lalu 5 data diprediksi Layak tetapi  ternyata  hasilnya  Tidak,  292  data  class  Tidak diprediksi sesuai, dan 1 data diprediksi Tidak ternyata Layak. tingkat akurasi dengan menggunakan algoritma C4.5 adalah sebesar 99,61%. Pada pengujian cross  validation  dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian dengan  menggunakan  9  kali  pengujian  (fold  10), diperoleh nilai rata-rata akurasi sebesar 99,26%. Rata- rata  presisi  mencapai  99,09%,  dan  rata-rata  recall mencapai  99,13%.  tingkat  akurasi  tertinggi  dengan menggunakan  Algoritma  C4.5  mencapai  99,61%. Dari  pengujian  K-Fold  Teringgi  yaitu  Fold  Ke  8 Dihasilkan nilai Accuracy sebesar 99,61%, Sensitivity 99,58%,  Specitivity  99,66  %,  PPV  99,79  %,  NPV 99,33 %. terdapat grafik ROC dengan nilai AUC (Area Under  Curve)  sebesar  0,743  dimana  hasilnya  dapat dinyatakan sebagai  kategori fair (adil).  Terdapat  satu data  yang  awalnya  diprediksi  sebagai  kelas  Layak, namun hasilnya menunjukkan kelas Tidak. Sebanyak 296  data  diprediksi  dengan  benar  sesuai  dengan kelasnya,  sedangkan  tidak  ada  data  yang  diprediksi sebagai kelas Tidak, yang pada akhirnya menunjukkan kelas  Layak.  Pada  hasil  pengujian  Cross  Validation Dari  pengujian  K-Fold  Teringgi  yaitu  Fold  Ke-8 Dihasilkan nilai Accuracy sebesar 99,87%, Sensitivity 99,79%,  Specitivity  100,00  %,  PPV  100,00  %,  NPV 99,66%.  Pengujian  dengan  menggunakan  9  kali pengujian  (fold  10),  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar 99,87%.  Sementara  itu,  rata-rata  presisi  mencapai 99,79%,  dan  rata-rata  recall  mencapai  100,00%. Tingkat  akurasi  dengan  menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  mencapai  99,87%.  Nilai  AUC  (Area Under  Curve)  sebesar  1.000  dimana  hasilnya  dapat dinyatakan  sebagai  Excellent  Classification  Hasil evaluasi  Perbandingan  dan  validasi  menunjukkan
bahwa  algoritma  Naive  Bayes  memiliki  nilai  akurasi sebesar  99,87%  dan  AUC  sebesar  1,000,  yang merupakan  yang  tertinggi  di  antara  metode  lainnya. Sementara  itu,  Algoritma  C4.5  memiliki  akurasi sebesar  99,61%  dan  AUC  sebesar  0,743.  Dari  hasil algoritma Naive Bayes dalam data mining ini, tingkat AUC  mengindikasikan  klasifikasi  yang  sangat  baik (Excellent classification). Sebaliknya, Algoritma C4.5 memiliki  tingkat  AUC  yang  diagnostik  sebagai  Fair (Adil).  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma Naive Bayes merupakan metode yang cukup baik  dalam  memprediksi  kelayakan  warga  untuk menerima  bantuan  dari  Program  Keluarga  Harapan (PKH).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Damuri,  U.  Riyanto,  dan  ...,  “Implementasi Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,” JURIKOM  (Jurnal  … ,  2021,
[Daring]. Tersedia
pada: http://www.ejurnal.stmik-
budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/view/ 3655
[2]  D.  A.  Virgoreta  dan  R.  Nur  Pratiwi, “Implementasi Program Keluarga Harapan (Pkh) Dalam  Upaya  Meningkatkan  Kesejahteraan Masyarakat  (Studi  Pada  Desa  Beji  Kecamatan Jenu, Kabupaten Tuban),” Jap) , vol. 2, hal. 1–6, 2018.
[3]  A. S. Nurchotimah, Maftuh, Bunyamin, Malihah, Elly,  dan  Y.  Harmawati,  “Peran  Pendamping Sosial  Dalam  Penanganan  Konflik  Keluarga Penerima Manfaat Program Keluarga Harapan,” J. Sosiol.  Pendidik. Humanis , vol.  5, no. 1, hal. 61, 2020.
[4]  A. W. S. Sriwibowo, “PENERAPAN

## ALGORITMA
NAÏVE BAYES DALAM PREDIKSI PENERIMAAN BANTUAN PROGRAM  KELUARGA  HARAPAN  (PKH) Studi Kasus: Ds. Selur Kec …,” eprints.umpo.ac.id,  2020.  [Daring].  Tersedia pada: http://eprints.umpo.ac.id/6018/
[5]  E. Fitriani, “Perbandingan Algoritma C4. 5 Dan Naïve  Bayes  Untuk  Menentukan  Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan,” Sist. J. Sist. Inf. , 2020, [Daring]. Tersedia pada:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id/index.php/stmsi/a rticle/view/596
[6]  T.  Novika,  P.  Poningsih,  H.  Okprana,  A.  P. Windarto,  dan  H.  Siahaan,  “Penerapan  Data Mining  Klasifikasi  Tingkat  Pemahaman  Siswa Pada  Pelajaran  Matematika,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  hal.  9,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2498.
[7]  A. Surahman, U. Hayati, B. Sosial, dan R. Miner, “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Prediksi Penerima Bantuan Sosial,” vol. 7, no. 1, hal. 347–352, 2023.
[8]  M. A. Tanjung, P. P, dan 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, hal. 217, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.286.
[9]  A.  Sofianto,  “Implementasi  Program  Keluarga Harapan (PKH) di Provinsi Jawa Tengah,” Sosio Konsepsia ,  vol.  10,  no.  1,  2020,  doi: 10.33007/ska.v10i1.2091.
[10]  Elisyah, “Klasifikasi penerima bantuan program keluarga harapan (pkh) menggunakan algoritma c4.5  (studi  kasus:  kecamatan  kupang  timur),” 2022.
[11]  N. I. Nella, N. Y. Setiawan, dan D. E. Ratnawati, “Klasifikasi Penerima Bantuan Program Keluarga  Harapan  menggunakan  Algoritme Decision  Tree  C4.  5  (Studi  Kasus:  Desa  Mlirip Kabupaten Mojokerto),” … Teknol. Inf. dan Ilmu … ,  2022,  [Daring].  Tersedia  pada:  https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/10801
[12]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Konsumen terhadap Food, Services, and Value di Restoran dan  Rumah  Makan  Populer  Kota  Makassar Berdasarkan Rekomendasi Tripadvisor Menggunakan Metode CRISP-DM dan SERVQUAL,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol.  4,  no.  4,  hal.  1899–1914,  2023,  doi: 10.47065/bits.v4i4.3231.
[13]  J. P. Gultom dan A. Rikki,  “Implementasi Data Mining menggunakan Algoritma C-45 pada Data Masyarakat Kecamatan Garoga untuk
Menentukan Pola perimaan Beras Raskin,” vol.
02, no. 01, hal. 11–19, 2020.