## KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL DI DESA BATUAH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4.5
Nurahman 1) , Siti Aminah 2) 1,2 Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali email: nurrahman.ikhtiar@gmail.com , sity5081@gmail.com

## Abstract
Batuah Village, Seranau District, Kotawaringin Timur Regency is a village with a difficult economy. The population is increasing, the problems of life are also getting more diverse. Every citizen needs a decent life, so the government held a social assistance program for the residents of Batuah village. This program is expected to help underprivileged families as one of the government's efforts to overcome poverty. Food assistance must be given to people who are entitled to receive it. But sometimes there is still social jealousy caused  by  the  closeness  of  neighbors  and  other  factors.  Other  problems  that  occur  include  registered residents  who  have  died  still  receiving  assistance,  residents  who  had  problems  last  year  still  received assistance, and there were residents who received double social assistance. The purpose of this research is to build a simpler role or decision tree to determine the recipients of social assistance. In addition, this study also aims to determine the values of precision, recall, and accuracy. The algorithm used to build the decision tree is Algorithm C4.5. The results of the study using 100 data samples showed that the algorithm's performance reached an accuracy value of 93.00%, a precision value of 100.00%, and a recall value of 65.00%. The performance of the algorithm produced in this study is included in the very good category so that  the  decision  tree  resulting  from  this  study  can  be  used  as  a  recommendation  to  determine  social recipients in Batuah village.
Keywords: C4.5 Algorithm, Social Assistance, Groceries, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Desa Batuah merupakan salah satu desa yang  terletak  di  Kecamatan  Seranau  kabupaten Kotawaringin  Timur.  Menurut  catatan  Badan Pusat  Statistik  Kabupaten  Kotawaringin  Timur Desa  Batuah  mempunyai  sebanyak  2.070 penduduk  [1].  Pendudukan  pada  desa  Batuah dibagi  menjadi  6  Rukun  Tetangga  (RT)  dan  3 Rukun Warga (RW) [2].
Penduduk  Desa  Batuah  mengalami peningkatan  dengan  adanya  kelahiran  bayi  dan juga  kedatangan  penduduk  dari  daerah  lain. Bertambahnya  angka  kependudukan  di  Desa Batuah  maka  permasalahan  hidup  juga  semakin beragam. Setiap penduduk tentunya memerlukan kehidupan  yang  layak.  Dalam  membantu berjalannya  kehidupan  yang  layak  pada  setiap penduduk  maka  Desa  Batuah  menerapkan program  yang  yang  telah  di  tetapkan  oleh kementerian  sosial.  Salah  satu  program  dari kementerian  sosial  adalah  mengatasi  masalah
aspek  ekonomi  yang  memang  sulit.  Program tersebut bertujuan untuk menyejahterakan penduduk.  Selain  itu,  terdapat  program  bantuan dari  dana  desa  yang  berupa  bantuan  sembako. Bantuan  sembako  dapat  digunakan  sebagai pemenuhan  kebutuhan  sehari-hari  warga  Desa Batuah.
Program  Bantuan  Sosial  merupakan suatu  istilah  yang  kerap  didengar  oleh  seluruh masyarakat.  Program  ini  merupakan  upaya pemerintah,  baik  dari  desa  hingga  pusat  dalam penanggulangan  kemiskinan.  Bagi  warga  yang kurang  mampu  akan  merasa  terbantu  dengan adanya  program  ini.  Semua  program  bantuan sosial seperti bantuan sembako akan memprioritaskan  kepada  penduduk  yang  miskin ataupun kurang mampu.
Bantuan  sembako  sudah  seharusnya  di berikan  kepada  penduduk  yang  memang  berhak menerimanya.  Kasus  yang  sering  muncul  yakni kesulitan  dalam  menentukan  siapa  kepala
keluarga  atau  penduduk yang benar-benar  layak menerima  bantuan.  Realisasi  dalam  pemberian bantuan biasanya dilakukan berdasarkan sumber pada data yang diperoleh di lapangan melalui pak RT.  Hal  ini  menunjukkan  perlu  dilakukannya validasi  data  secara  berulang-ulang.  Namun validasi  tersebut  juga  masih  dianggap  memiliki beberapa  kekurangan  seperti  memakan  waktu yang  lama  dan  melibatkan  banyak  orang  untuk menjadi  validator  dari  rumah  ke  rumah  [3]. Bahkan  terkadang  masih  kerap  memunculkan kecemburuan  sosial  yang  disebabkan  karena adanya  faktor  keakraban  tetangga  dan  faktor lainnya.
Kecemburuan  sosial  kerap  terjadi  pada pemberian  bantuan  sosial  tunai  pada  masa pandemi  covid19.  Hal  ini  terjadi  karena  semua masyarakat  merasa  bagian  dari  penduduk  yang terdampak  [4].  Wabah  covid19  mempengaruhi banyak  sektor,  terutama  sektor  perekonomian, sehingga  pada  masa  itu  banyak  penduduk  yang merasa  kurang  mampu  [5].  Beberapa  kesalahan lain yang sering ditemui di lapangan adanya data penerima  bantuan  sosial  yang  telah  meninggal dunia,  penerima  bansos  yang  bermasalah  pada tahun sebelumnya masih menerima bantuan pada tahun berjalan. Bahkan ditemukan juga penerima bantuan sosial dengan Nomor Induk Kependudukan  (NIK)  yang  tidak  valid  serta terdapat penduduk yang menerima bantuan sosial ganda atau 2 kali dalam periode yang sama.
Saat  ini,  peningkatan  ilmu  pengetahuan bidang teknologi semakin pesat. Berbagai metode dan  algoritma  yang  dikembangkan  oleh  para ilmuwan  matematika  mulai  diterapkan  pada sistem komputerisasi. Sehingga saat ini kecerdasan  tidak  hanya  dimiliki  oleh  manusia saja  melainkan  kecerdasan  dapat  ditransfer kepada  sistem  komputerisasi  [6].  Munculnya kecerdasan  buatan  menambah  berkembangnya pengetahuan-pengetahuan baru sehingga semakin  beragam  teknik  dalam  penyelesaian permasalahan-permasalahan yang dihadapi manusia.  Pada  penelitian  terdahulu  untuk mengatasi  masalah  bantuan  sosial  dilakukan dengan menggunakan algoritma C4.5. Algoritma C4.5  dipilih  karena  memiliki  kelebihan  mampu
menangani data dengan atribut kontinu dan data diskrit [7]. Algoritma C4.5 juga merupakan salah satu  algoritma  yang  menggunakan  model prediksi  untuk  menentukan  suatu keputusan  [8]. Suatu  keputusan  pada  algoritma  C4.5  diperoleh dari suatu data fakta yang telah dibentuk menjadi struktur pohon. Pohon keputusan yang dihasilkan algoritma  C4.5  merepresentasikan  suatu  aturan yang  mudah  dipahami  karena  menggunakan Bahasa alami [9].
Pada  penelitian  [10]  hasil  nilai  akurasi dari role yang  dibangun  mampu  mencapai  nilai 80,24%  dengan  menggunakan  sampel  data sebanyak  146 record .  Algoritma  C4.5  mampu menghasilkan  nilai  akurasi  yang  dapat  diterima dan mudah dalam memproses data karena mampu beradaptasi  pada  interaksi  yang  kompleks  di setiap  variabel  [11].  Penentuan  suatu  variabel untuk  dijadikan  sebagai  akar  maka  pada algoritma  C4.5  dilakukan  perhitungan  untuk menemukan  nilai gain tertinggi  [12].  Pencarian nilai gain dilakukan  hingga  semua  variabel memiliki  status class dan  tidak  ada  variabel dalam record di partisi lagi.
Berdasarkan permasalahan dan literature review pada  penelitian  sebelumnya  yang  telah disampaikan,  maka  pada  penelitian  ini  akan melakukan  klasifikasi  data  bantuan  sosial  pada Desa  Batuah.  Klasifikasi  data  akan  dilakukan dengan menggunakan algoritma C4.5. Algoritma C4.5  dipilih  dalam  melakukan  klasifikasi  pada penelitian  ini  karena  berdasarkan literature review penelitian sebelumnya menyatakan bahwa algoritma  C4.5  mampu  melakukan  klasifikasi data dengan menghasilkan suatu pohon keputusan  yang  mudah  dipahami  secara  alami dan beberapa kelebihan lainnya.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui nilai precision , recall , dan accuracy dari role yang  dihasilkan  algoritma  C4.5  dalam melakukan klasifikasi data. Hasil penelitian akan memperoleh role yang  dapat  dijadikan  sebagai rekomendasi dalam penanganan prediksi penerima bantuan sosial. Selain itu, penelitian ini juga  dapat  dijadikan  sebagai  sumber  pustaka dalam pengembangan ilmu pengetahuan teknologi informasi dan komputer.
Pada  artikel  ini  dibahas  secara  bertahap dengan membagi pembahasan menjadi beberapa bagian.  Pendahuluan  menjelaskan  mengenai masalah  yang  dihadapi  dan  beberapa  penelitian terdahulu  yang  menjadi  rujukan  pada  penelitian ini.  Metode  penelitian  membahas  mengenai tahapan-tahapan  dalam  penelitian.  Hasil  dan Pembahasan menjelaskan mengenai analisis dari data  yang  telah  diolah  menggunakan  algoritma yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  sehingga memperoleh  hasil  dan  temuan  dalam  penelitian. Kesimpulan menjelaskan tentang ringkasan hasil penelitian.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  diperlukan  suatu perencanaan  dan  langkah-  langkah  yang terstruktur  agar  penelitian  dapat  berjalan dengan  baik.  Untuk  itu,  pada  penelitian  ini melakukan langkah-langkah penelitian seperti  gambar  1  yang  disajikan  dalam bentuk diagram alur penelitian.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
a. Identifikasi Masalah dan Studi Literatur Penelitian  ini  dilakukan  dengan  diawali mengumpulkan informasi lewat wawancara dengan warga dan pihak kantor desa batuah.
Hal  ini  dilakukan  karena  dibutuhkan informasi untuk mengenali data  serta kasus yang  hendak  dituntaskan,  Selain  itu,  pada tahapan  ini  juga  melakukan  studi  literature sebagai dasar rujukan yang menjadi pondasi penelitian.
b. Pengelolaan Data
Pengelolaan data yang kami maksud dalam penelitian ini yaitu mulai tahapan persiapan data  hingga  data  siap  diolah  menggunakan software  rapid  miner.  Tahapan  persiapan data  ini  dilakukan  untuk  menghilangkan atau  menghapus  data  yang  tidak  lengkap (outer/noise) sehingga  data  yang  diperoleh dapat  dikriteriakan  menjadi  data  yang bersih.
c. Penentuan Metode Penentuan  metode  dilakukan  setelah  kami memahami  informasi-informasi  yang  telah kami peroleh melalui masyarakat dan kantor desa  Batuah.  Kemudian  dari  type  dan karakteristik data yang selanjutnya mendapatkan pemahaman melalui literature review maka  diketahui  metode  yang  cocok dalam penelitian.
d.   Klasifikasi dengan C4.5
Klasifikasi  data  dilakukan  menggunakan algoritma  C4.5.  salah  satu  hal  yang  ingin diketahui  dari  hasil  klasifikasi  diantaranya struktur dari pohon keputusan. Struktur dari pohon  keputusan  nantinya  dapat  digunakan sebagai  salah  satu  pendukung  keputusan dalam  menentukan  penduduk  yang  layak menerima bantuan social.
e. Pengujian
Proses  pengujian  pada  penelitian  ini memakai confusion  matrix . Confusion matrix akan  digunakan  untuk  menghitung nilai precision , recall ,  serta accuracy . Confusion  matrix terdiri  dari true  positive , false  positive , true  negative serta false negative . Precision ialah tingkatan ketepatan  antara  data  yang  dimohon  oleh pengguna  dengan  jawaban  yang  diberikan oleh keberhasilan sistem dalam menciptakan kembali suatu data [13].

## 2.1 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  ialah  algoritma  yang digunakan  buat  membentuk  pohon  keputusan. Pohon keputusan ialah prosedur klasifikasi serta prediksi  yang  sangat  kokoh  serta  popular  [14]. Prosedur pohon keputusan mengganti kenyataan ataupun  suatu  fakta  yang  sangat  besar  menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan.
Identifikasi Masalah Pengelolaan
data Penentuan Metode Klasifikasi
dengan C4.5 Pengujian
Ketentuan  bisa  dengan  gampang  dimengerti karena  menggunakan  bahasa  natural  [15]. Algoritma  C4.5  juga  salah  satu  algoritma  yang digunakan  untuk  membentuk  decision  tree bersumber pada  training  information [16]. Perhitungan pada algoritma C4.5 dapat dilakukan dengan dua tahap. Tahap pertama yaitu mencari nilai Entropy . Untuk mencari nilai Entropy dapat dilakukan  dengan  persamaan  1.  Nilai Entropy dapat diperoleh dengan menghitung negative dari jumlah  atribut  teradapat  satu  kelas  atau  yang disebut  label  dikali  dengan Log 2 dalam  kurung. Jumlah dari atribut terhadap satu kelas atau label ditambahkan  lagi  dengan  rumus  yang  sama apabila jumlah kelas/labelnya lebih dari satu. Jika kelas  atau  labelnya  ada  3  maka  rumus  entropy dijumlahkan  2  kali.  Dan  jika  hanya  terdapat  2 kelas maka dijumlahkan satu kali.
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
Selanjutnya  Tahap  kedua  yaitu  mencari nilai gain. Setelah  mendapatkan  nilai Entropy maka  dapat  dilakukan  mencari  nilai Gain. Pencarian  nilai gain dapat  dilakukan  dengan menerapkan  persamaan  2.  Lebih  sederhananya pencarian nilai Gain dilakukan dengan menghitung  nilai Entropy sebelum  pemisah dikali dengan nilai Entropy setelah pemisah.
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆. 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ | 𝑆 𝑆𝑖 | 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖)  (2)
Keterangan: S   : himpunan kasus A   : atribut n : jumlah partisi atribut A |Si|   : jumlah kasus pada partisi ke-i |S|  : jumlah kasus dalam S

## 2.2. Pengujian Performa Algoritma
Pengujian  performa  algoritma  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa  cara.
Kinerja  dari  algoritma  dilihat  dengan  mencari nilai precision , recall , serta accuracy.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (4) 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (5)
Keterangan :
TP = nilai true positives TN = nilai true negatives FP = nilai false positives FN = nilai false negatives

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini menggunakan sampel data  sebanyak  100 record. Dataset  penelitian diperoleh  dalam  bentuk  file  excel  yang  terdiri dari  beberapa  atribut  dan  satu  label.  Kemudian pengolahan dataset dilakukan dengan menggunakan aplikasi rapid miner . Sebagaimana disampaikan oleh [17] bahwa rapid miner dapat digunakan sebagai tools untuk menguji data dan menghasilkan role yang dapat digunakan sebagai landasan  untuk  menghasilkan  prediksi  dalam pembelajaran data. Gambar 2 merupakan desain dari  struktur  pemrosesan  data  menggunakan aplikasi rapid miner.
Gambar 2. Desain Struktur Pemrosesan Data
Pada  aplikasi rapid  miner implementasi algoritma  C4.5  dilakukan  dengan  memakai operator decision tree . Desain struktur pemrosesan  dataset  dilakukan  pembacaan  file informasi  (dataset  penelitian)  berada  pada operator read  excel .  Operator read  excel yang
telah  berisi  dataset  penelitian  dihubungkan dengan operator decision tree . Operator decision tree ini  merupakan  operator  yang  menjadi algoritma (Algoritma C4.5)
dalam mengklasifikasi dataset penelitian. Proses informasi training serta informasi testing terletak di  dalam  blok  proses decision  tree .  Kemudian operator decision  tree dihubungkan  dengan operator Apply model dan selanjutnya berhubungan dengan operator performance .
Klasifikasi  algoritma  dapat  diketahui dengan  memperoleh  hasil  dari ExampleSet (Apply Model) Data . ExampleSet (Apply Model) Data merupakan  tabel  hasil  prediksi  yang diperoleh  menggunakan  aplikasi rapid  miner . Sampel data pada gambar 3 menunjukkan bahwa tidak  semua  hasil  prediksi  yang  dilakukan  oleh Algoritma C4.5 benar atau sesuai dengan dataset. Hasil  prediksi  diketahui  terdapat  7 record memiliki  jawaban  berbeda  atau  hasil  prediksi salah.  Jawaban  yang  benar  atau  sesuai  dengan kondisi real sebanyak 93 record. Sehingga dapat diketahui  bahwa  algoritma  C4.5  pada  penelitian ini  memiliki  kemampuan  untuk  memprediksi penerima bantuan sosial. Kemampuan Algoritma C4.5 mendekati kesamaan dengan kondisi real di lapangan  dalam  memprediksi.  Nilai  Tingkat kebenaran  memprediksi  jauh  lebih  besar dibandingkan  dengan  tingkat  kesalahan  yang dihasilkan.
Gambar 3. Example Set (Apply Model) Data
Klasifikasi data menggunakan Algoritma C4.5 pada penelitian ini memperoleh suatu pohon keputusan.  Pohon  keputusan  berguna  untuk mengeksplorasi  data  sehingga  dapat  diketahui
hubungan  antara variable input untuk  mencapai variable target  [18].  Terbentuknya  pohon keputusan  juga  akan  menyederhanakan  suatu kondisi  yang  sangat  kompleks  diubah  menjadi lebih sederhana sehingga dapat membantu dalam pengambilan  keputusan  [19].  Pohon  keputusan yang dihasilkan kami sajikan pada gambar 4.
Gambar 4. Pohon Keputusan Pada  gambar  4  menunjukkan  bahwa yang menjadi akar pada pohon keputusan adalah variable jenis lantai. Jika jenis lantai terbuat dari keramik maka masuk dalam kategori tidak layak menerima  bantuan.  Sedangkan  jika  jenis  lantai terbuat  dari  papan  maka  akan  dilanjutkan  pada variable Anggota  keluarga.  Pada variable anggota keluarga juga memiliki partisi  sehingga dapat  dilihat  calon  penerima  masuk  pada  partisi mana  lalu  kemudian  dapat  dilanjutkan  pada variable berikutnya  hingga  memperoleh  suatu keputusan.  Pohon  keputusan  yang  dihasilkan dalam  penelitian  ini  memiliki  keunggulan  lebih sederhana  dan  mudah  di  terapkan.  Siapapun dapat memahami dengan mudah karena role yang dihasilkan sangat sederhana  [20].
Setelah  memperoleh  pohon  keputusan yang dapat menyederhanakan sebuah
permasalahan  yang  kompleks,  maka  pada penelitian ini juga melakukan perhitungan untuk menemukan Confusion matrix. Confusion matrix merupakan  sesuatu  prosedur  yang  umumnya digunakan  untuk  melaksanakan  perhitungan akurasi  pada  konsep  informasi  data  mining. Penilaian  menggunakan confusion  matrix ini dapat  memperoleh  3  keluaran.  Luaran  yang
dihasilkan dari Confusion matrix ialah precision, recall, dan accuracy [21].
Precision dapat diperoleh dengan mengetahui  terlebih  dahulu  nilai  dari True Positive dan False  Positive. Setelah  kami mengetahui  nilai  dari  kedua  komponen  tersebut maka  kami  mencari  nilai  dari Precision. Nilai Precision diperoleh dengan menggunakan Tools Rapid miner kami sajikan pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Precision
Hasil  pengukuran  informasi precision yang  diperoleh  dari  pengolahan  data  mencapai 100.00% dari informasi tersebut dikenal prediksi menerima  dengan  true  menerima  mencapai  80 serta true Tidak menerima sebanyak 7. Kemudian pencapaian class  precision  91.95%. Sebaliknya buat  prediksi  tidak  menerima  dengan  true menerima sebanyak 0. Kemudian pada true tidak berhak menerima mencapai 13 dengan pencapaian  sehingga class  precision senilai 100.00%.
Nilai class recall dapat diperoleh dengan mencari  terlebih  dahulu  nilai True  Positive dan False Negative. Hasil dari nilai class Recall kami sajikan  pada  gambar 6.  Hal  ini  merupakan  hasil dari  pengolahan  data  menggunakan  aplikasi rapid  miner. Pada Confusion  matrix yang dihasilkan  terdapat  kolom true  menerima  dan true  tidak. Dan  terdapat  juga  nilai Class  recall dan Class Precision.
Gambar 6. Hasil Recall
Gambar 6 menujukkan bahwa nilai class recall adalah  65.00%.  Informasi  yang  dapat diperoleh bahwa prediksi menerima pada kolom true menerima  adalah  80  dan  prediksi  tidak menerima  pada  kolom  true  menerima  adalah  0 sehingga  nilai class recall pada  kolom  true menerima  adalah  100.00% . Selanjutnya  pada kolom true tidak dengan nilai prediksi menerima 7  sedangkan  kolom true  tidak prediksi  tidak menerima  sebanyak  13  sehingga  mendapatkan nilai class Recall adalah 65.00%.
Hasil  pengukuran  informasi accuracy yang  diperoleh  dari  informasi  testing  mencapai 93.00%.  Informasi  tersebut  diperoleh  dari prediksi  yang  di  dapat  dengan  true  dapat mencapai  80  penduduk  serta  true  tidak  dapat sebanyak  7  penduduk,  dengan  pencapaian class precision 91.00%. Sebaliknya buat prediksi tidak dapat  dengan  true  dapat  sebanyak  0  penduduk serta buat true tidak dapat mencapai 13 penduduk dengan  pencapaian  class  precision  100.00%. Selanjutnya  pada class  recall dengan true menerima mencapai 100% sebaliknya buat class recall dengan  true  tidak  menerima  mencapai 65.00%.  Hasil  analisa  informasi  testing  dengan informasi  training  pada  RapidMiner  bisa  dilihat pada gambar 7. Gambar 7 ini menunjukkan nilai dari  performa accuracy algoritme  C4.5  dalam mengklasifikasi dataset penelitian.
Gambar 7. Hasil Accuracy
Hasil  deskripsi performance  vector juga dapat disajikan pada pengolahan data menggunakan tools rapid miner . Untuk memperoleh informasi tersebut kita dapat meng- klik  tab Performance  Vector  (Performance) , sehingga terlihat hasilnya sesuai pada gambar 8.
Gambar 8. Performance Vector Pada  gambar  8  menunjukkan  mengenai deskripsi  dari  performa  algoritma  dalam mengklasifikasi dataset penelitian. Pada deskripsi juga  ditunjukkan  nilai accuracy adalah  93.00%. selain  itu,  gambar  8  juga  mendeskripsikan tentang Confusion  Matrix yang  menunjukkan nilai precision 100.00% dan nilai Recall 65.00%.
Hasil  dari  serangkaian  pelaksanaan penelitian  diketahui  bahwa  algoritma  C4.5 menghasilkan  pohon  keputusan  yang  dapat digunakan  untuk  membantu  dalam  menentukan penerima bantuan sosial pada periode selanjutnya.  Pohon  keputusan  yang  dihasilkan akan  mempermudah  pihak  pengurus  bantuan sosial di desa Batuah. Pengelolaan akan menjadi lebih  sederhana  dan  tidak  berpihak  hanya  pada orang-orang  terdekat  saja  melainkan  hasil keputusan berdasarkan role dari pohon keputusan.  Hasil  dari  penelitian  dapat  dijadikan suatu  rekomendasi  karena  telah  dibuktikan
bahwa nilai accuracy klasifikasi data memperoleh 93.00%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini melakukan klasifikasi data penduduk  Desa  Batuan  untuk  penentuan penerima  bantuan  sosial  dengan  menggunakan algoritma  C4.5.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  Algoritma  C4.5  mampu  menghasilkan suatu pohon keputusan yang dapat menyederhanakan permasalahan. Klasifikasi data dilakukan  dengan  menggunakan  2  kelas  atau label,  yaitu  layak  menerima  dan  tidak  layak menerima.  Hasil  penilaian performance dalam mengklasifikasi  data  sebanyak  100  sampel diperoleh  nilai accuracy 93.00%.  Kemudian diketahui  juga  bahwa    nilai precision 100.00%, dan  nilai Recall 65.00%.  Berdasarkan  hasil penelitian  bahwa  performa  algoritma  yang diperoleh  pada  penelitian  sangat  baik.  Sehingga pada  penelitian  ini  kami  merekomendasikan bahwa  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  dari penelitian  dapat  digunakan  untuk  menentukan penerima bantuan pada desa batuah.

## 5. REFERENSI
[1] Proyeksi Penduduk Indonesia 2010–2035, “Jumlah  Penduduk,  Rumah  Tangga,  dan
Rata-rata  Penduduk  per  Rumah  Tangga
Menurut  Desa/Kelurahan  di  Kecamatan Seranau,” Badan Pusat Statistik Kabupaten Kotawaringin Timur , Jun. 08, 2018. https://kotimkab.bps.go.id/statictable/201 8/06/08/1221/jumlah-penduduk-rumah- tangga-dan-rata-rata-penduduk-per- rumah-tangga-menurut-desa-kelurahan- di-kecamatan-seranau-201  (accessed  Jul.
28, 2022).
[2] Kantor  Kecamatan  Seranau,  “Jumlah Rukun Tetangga (RT) dan Rukun Warga
(RW) Menurut Desa/Kelurahan di
Kecamatan  Seranau,” Badan  Pusat Statistik Kabupaten Kotawaringin Timur , Jun. 06, 2018. https://kotimkab.bps.go.id/statictable/201 8/06/08/1212/jumlah-rukun-tetangga-rt- dan-rukun-warga-rw-menurut-desa-
kelurahan-di-kecamatan-seranau- 2016.html (accessed Jul. 28, 2022).
[3] P.  S.  Saputra,  “Perbandingan  Algoritma Fuzzy  C-Means  dan  Algoritma  Naive Bayes  dalam  Menentukan  Keluarga Penerima  Manfaat  (KPM)  Berdasarkan Status Sosial Ekonomi (SSE) Terendah,”
JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 10, no. 1, 2021, doi: 10.23887/jst- undiksha.v10i1.23340. [4] N.  Mufida,  “Efektivitas  Bantuan  Sosial Tunai Di Kelurahan Purwosari Kecamatan Purwosari Kabupaten Pasuruan,” J.  Sos.  Sains ,  vol.  1,  no.  2, 2021, doi: 10.36418/sosains.v1i2.23.
[5] F. Astuti, N. R, A. I. Purnamasari, I. Ali, and D. A.  Kurnia,  “Klasifikasi  Penerima Bantuan  Sosial  Menggunakan  Algoritma C.45  Kantor  Kuwu  Desa  Bangodua,” J. DATA Sci. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 46– 53, Feb. 2021.
[6] V.  M.  M.  Siregar,  “Perancangan  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Siswa/i  SMA  Swasta  Binaguna  Tanah Jawa  Dengan  Metode  Naive  Bayes,” Pros. SenNasMUDI 2017 ISBN 978-602-
50396-1-4 , no. x, 2017.
[7] E. E. Barito, J. T. Beng, and D. Arisandi, “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk Klasifikasi Mahasiswa Penerima Bantuan Sosial  Covid-19,” J.  Ilmu  Komput.  dan Sist.  Inf. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  1–9,  Aug. 2022,  Accessed:  Jul.  01,  2022.  [Online]. Available: https://journal.untar.ac.id/index.php/jiksi/ article/view/17819.
[8] N. Lutfiyana, “Penerapan Algoritma C4.5 Berbasis  Particle  Swarm  Optmization Untuk Prediksi Hasil Layanan Kemudaha Donasi  Zakat  Dan  Program,” J.  Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 1, 2018.
[9] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Edik Inform.  Penelit.  Bid.  Komput.  Sains  dan Pendidik. Inform. , vol. 2, no. 2, 2017, doi:
10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[10] D.  R.  Adhy,  “Rancang  Bangun  Sistem Prediksi  Varietas  Padi  Yang  Cocok Dengan  Lahan  Menggunakan  Metode Data  Mining  Algoritma  C4.  5,” Jurnal Ilmiah  Sains,  Teknologi  dan  Rekayasa . 2021.
[11] J. P. Gultom and A. Rikki, “Implementasi Data Mining menggunakan Algoritma C- 45  pada  Data  Masyarakat  Kecamatan Garoga untuk Menentukan Pola Penerima Beras Raskin,” Kumpul. Artik. Karya Ilm. Fak. Ilmu Komput. , vol. 02, no. 01, 2020.
[12] H.  Hariati,  M.  Wati,  and  B.  Cahyono, “Penerapan Algoritma C4.5 pada Penentuan  Penerima  Program  Bantuan Pemerintah  Daerah  di  Kabupaten  Kutai Kartanegara,” J.  Rekayasa  Teknol.  Inf. ,
vol. 2, no. 2, 2018, doi: 10.30872/jurti.v2i2.1861.
[13] E.  P.  Cynthia  and  E.  Ismanto,  “Metode Decision  Tree  Algoritma  C.45  Dalam Mengklasifikasi  Data  Penjualan  Bisnis Gerai  Makanan  Cepat  Saji,” Jurasik (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. , vol. 3, 2018, doi: 10.30645/jurasik.v3i0.60.
[14] S.  Febriani  and  H.  Sulistiani,  “Analisis Data  Hasil  Diagnosa  Untuk  Klasifikasi Gangguan  Kepribadian  Menggunakan Algoritma  C4.5,” 89Jurnal  Teknol.  dan Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  4,  pp.  89–95,  Dec.
2021, doi:
https://doi.org/10.33365/jtsi.v2i4.1373.
[15] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Prediksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C4.5,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist. Informasi) , vol. 2, no. 2, 2018.
[16] E. Ermawati, “Algoritma Klasifikasi C4.5 Berbasis  Particle  Swarm  Optimization untuk Prediksi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 8, no. 3, 2019, doi: 10.32520/stmsi.v8i3.576.
[17] M.  Ardiansyah  Sembiring,  M.  Fitri Larasati Sibuea, A. Sapta, P. Studi Sistem Informasi, and S. Royal, “Analisa Kinerja
Algoritma  C.45  Dalam  Memprediksi Hasil Belajar,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 1, no. February, 2018.
[18] P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and Bowo Winarno,  “Klasifikasi  dengan  Pohon Keputusan  Berbasis  Algoritme  C4.5,”  in
PRISMA  (Prosiding  Seminar  Nasional
Matematika) , 2020, vol. 3.
[19] F.  F.  Harryanto  and  S.  Hansun, “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE,” Maret ,  vol.  3,  no. 2, 2017.
[20] K.  A.  Saputra,  J.  T.  Hardinata,  M.  R. Lubis,  S.  R.  Andani,  and  I.  S.  Saragih, “Klasifikasi  Algoritma  C4.5  dalam penerapan tingkat kepuasan Siswa terhadap  media  pembelajaran  online,”
Media Online , vol. 1, no. 3, 2020.
[21] S.  Badriah,  M.  Fajar  Estu  Nugroho,  N. Sanjaya, I. Rismawati, B. Nurina Sari, and
C.  Rozikin,  “Klasifikasi  Algoritma  C4.5
dalam  Menentukan  Penerima  Bantuan Covid-19,” J.  Inform.  Polinema ,  vol.  7, no. 3, 2021, doi: 10.33795/jip.v7i3.620.