## Penerapan Algoritma ID3 dan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Penerima BPNT
Minhatin Nisaatus Sholikhah 1 , Dinita Rahmalia 2 , Mohammad Syaiful Pradana 3
1 Universitas Islam Darul ‘ulum Lamongan, minhatin@mhs.unisda.ac.id
2 Universitas Islam Darul ‘ulum Lamongan, dinitarahmalia@gmail.com
2 Universitas Islam Darul ‘ulum Lamongan, syaifulp@unisda.ac.id
Abstract. Non-Cash Food Assistance (BPNT) is social food assistance in  the form of  non-cash  from  the  government  which  is  given  to  Beneficiary  Families  (KPM) every  month  through  an  electronic  account  mechanism  which  is  used  only  to  buy food at traders or e-warongs. One of the difficulties that the government sometimes faces  in  distributing  BPNT  is  that  the  distribution  process  is  uneven  and  not  on target. Therefore,  it  is  necessary  to  carry  out  further  analysis  using  a mathematical approach,  so  that  we  can  determine  the  feasibility  of  a  BPNT  recipient  prediction problem. Through the results of the data collection analysis, it can be seen whether residents  are  eligible  to  receive  BPNT  or  not.  Based  on  existing  problems,  a classification  method  is  used  to  predict  the  eligibility  of  BPNT  beneficiaries  using two methods, namely the ID3 algorithm and the C4.5 algorithm. The ID3 algorithm produces an accuracy value of 90%, precision  of 100%, and recall of 83.33%. The C4.5 algorithm produces an accuracy value of 80%, precision of 100%, and recall of 80%.  The  AUC/ROC  value  of  the  ID3  algorithm  is  0.500,  the  classification  is diagnosed  in  the  AUC/ROC  curve  as  failure  or  failure  in  classification.  The  C4.5 algorithm  has  an  AUC/ROC  value  of  0.800,  meaning  that  the  classification  is included  in  good  classification.  In  this  way,  it  can  be  concluded  that  the  C4.5 algorithm has better results compared to the ID3 algorithm.
Keywords: ID3 Algorithm, C4.5 Algorithm, Classification, BPNT Feasibility.
Abstrak. Bantuan Pangan Non Tunai  (BPNT) adalah bantuan sosial pangan dalam bentuk  non  tunai  dari  pemerintah  yang  diberikan  kepada  Keluarga  Penerima Manfaat  (KPM)  setiap  bulannya  melalui  mekanisme  akun  elektronik  yang digunakan  hanya  untuk  membeli  bahan  pangan  di  pedagang  atau e-warong .  Salah satu  kesulitan  yang  terkadang  dihadapi  oleh  pemerintah  dalam  penyaluran  BPNT adalah proses pembagian yang tidak merata dan tidak tepat sasaran. Oleh karena itu perlu  dilakukan  analisis  lanjutan  dengan  pendekatan  matematis,  sehingga  dapat mengetahui  kelayakan  dari  suatu  permasalahan  prediksi  penerima  BPNT.  Melalui hasil analisa pendataannya, dapat diketahui warga layak atau tidak untuk menerima BPNT.  Berdasarkan  permasalahan  yang  ada,  digunakan  metode  klasifikasi  untuk memprediksi kelayakan penerima manfaat BPNT dengan menggunakan dua metode, yaitu algoritma ID3 dan algoritma C4.5. Algoritma ID3 menghasilkan nilai  akurasi sebesar  90%,  presisi  100%,  dan  recall  83,33%.  Algoritma  C4.5  menghasilkan  nilai akurasi sebesar 80%, presisi 100%, dan recall 80%. Nilai AUC/ROC algoritma ID3 sebesar  0,500,  klasifikasi  tersebut  di  diagnosa  dalam  kurva  AUC/ROC  sebagai failurer atau kegagalan dalam klasifikasi. Algoritma C4.5 memiliki nilai AUC/ROC sebesar  0,800,  artinya  klasifikasi  tersebut  termasuk  dalam good  clasification atau klasifikasi  yang  baik.  Dengan  begitu,  dapat  disimpulkan  bahwa  Algoritma  C4.5 memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma ID3.
Kata Kunci: Algoritma ID3, Algoritma C4.5, Klasifikasi, Kelayakan BPNT.

## 1  Pendahuluan
Kemiskinan  merupakan  masalah  yang  sering  ditemukan  di  negara berkembang,  termasuk  Indonesia.  Berbagai  upaya  telah  dilakukan  oleh pemerintah  untuk  menanggulangi  kemiskinan,  diantaranya  dengan  mengadakan program  bantuan  sosial  untuk  rakyat  miskin  [1].  Bantuan  Pangan  Non  Tunai (BPNT)  adalah  bantuan  sosial  pangan  dalam  bentuk  non  tunai  dari  pemerintah yang  diberikan  kepada  Keluarga  Penerima  Manfaat  (KPM)  setiap  bulannya melalui mekanisme akun elektronik yang digunakan hanya untuk membeli bahan pangan di pedagang atau e-warong [2].
Beberapa  kriteria  yang  menjadi  bahan  pertimbangan  dalam  penentuan penerima BPNT adalah umur, pekerjaan, kondisi tempat tinggal, pendapatan, dan jumlah  tanggungan  [3].  Untuk  menentukan  siapa  saja  yang  berhak  menerima BPNT,  maka  pihak  desa  maupun  pihak  dinas  sosial  harus  lebih  teliti  dalam mempertimbangkan  aspek-aspek  yang  dapat  mendukung  dalam  mengambil keputusan.  Aspek-aspek  tersebut  dapat  berupa  data  umur,  pekerjaan,  kondisi tempat  tinggal  dan  lain-lain.  Dalam  pengolahannya  pun  harus  lebih  diperhatikan setiap  kriterianya,  agar  penyaluran  BPNT  dapat  berlangsung  secara  efektif  dan tepat  sasaran.  Terdapat  banyak  sekali  teknik  dalam  pengolahan  data.  Salah satunya yaitu dengan menggunakan pendekatan matematis metode data mining. Data  Mining  atau  menambang  data  didefinisikan  sebagai  metode  yang digunakan  untuk  mengekstraksi  informasi  prediktif  tersembunyi  pada  database. Salah  satu  teknik  dalam  data  mining  yaitu  teknik  klasifikasi.  Klasifikasi merupakan  salah  satu  teknik  pada  data  mining  yang  memetakan  data  ke  dalam kelompok  atau  kelas  yang  telah  ditentukan.  Metode  klasifikasi  yang  akan digunakan dalam hal ini yaitu Decision Tree metode algoritma ID3 dan algoritma C4.5. Decision  Tree atau  pohon  keputusan  merupakan  pohon  yang  digunakan sebagai  prosedur  penalaran  untuk  mendapatkan  jawaban  dari  masalah  yang dimasukkan.  Algoritma  ID3  dan  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma penginduksi Decision  Tree berdasarkan  kriteria entropy. Algoritma  ID3  dan Algoritma  C4.5  dalam  analisisnya  didasarkan  pada  pemilihan  titik  pemecahan yang memaksimalkan informasi gain (pengurangan entropy maksimal).
Dari penelitian yang dilakukan oleh [4] menyimpulkan metode klasifikasi menggunakan  algoritma  ID3  dan software Rapidminer menghasilkan  akurasi sebesar  97,89%  dengan  92  data,  sehingga  algoritma  ini  sangat  baik  digunakan dalam klasifikasi penentuan penerima program bantuan lanjut usia. Dari penelitian lain  yang  dilakukan  oleh  [5]  diperoleh  hasil  bahwa  metode decision  tree menggunakan algoritma C4.5 dianggap sebagai algoritma yang sangat membantu dalam  melakukan  klasifikasi  data  karena  karakteristik  data  yang  diklasifikasikan dapat  diperoleh  dengan  jelas,  baik  dalam  bentuk  struktur  pohon  keputusan ( decision  tree )  maupun  dalam  bentuk  aturan  atau rule  if  –  then, sehingga memudahkan  pengguna  dalam  melakukan  penggalian  informasi  terhadap  data yang bersangkutan.
Berdasarkan  uraian  penelitian  tersebut,  dapat  diketahui  bahwa  kedua algoritma  yaitu  ID3  dan  C4.5  mempunyai  kinerja  yang  baik  dalam  teknik mengklasifikasikan  data.  Namun,  belum  diketahui  algoritma  mana  diantara keduanya  yang  lebih  unggul  kinerjanya.    Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini akan  menentukan  algoritma  yang  memiliki  tingkat  akurasi,  presisi,  recall,  dan AUC yang lebih tinggi pada klasifikasi penerima BPNT di Desa XYZ.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science

## 2 Metode Penelitian
Pada  tahap  pertama  penelitian  yakni  mencari,  mengumpulkan  dan mempelajari  berbagai  referensi  dan  informasi  yang  sesuai  dengan  permasalahan yang  dikaji.  Sumber  referensi  dapat  berasal  dari  buku,  dan  jurnal  ilmiah  serta sumber informasi terkait bantuan ekonomi dari pemerintah. Data yang digunakan pada  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  berupa  daftar  penerima  BPNT  di Desa XYZ.
BPNT merupakan bantuan sosial dalam bentuk non tunai, bantuan tersebut berupa makanan pokok. Berdasarkan data yang diambil penulis dalam penelitian ini yaitu sebanyak 50 data, yang terdiri dari 32 data penerima BPNT dan 18 data yang tidak menerima BPNT. terdapat 11 variabel data penunjang yang digunakan dalam  hal  ini  yaitu  nama,  jenis  kelamin,  status  perkawinan,  pekerjaan, kepemilikan  tempat  tinggal,  sumber  air,  pemakaian  bahan  bakar/energi,  jenis lantai, jenis dinding, jumlah pendapatan bersih, dan jumlah tanggungan.
Untuk  mendapatkan  data  penunjang  tersebut  penulis  melakukan  observasi secara langsung lewat wawancara yang dilakukan bersama calon penerima BPNT selama kurun waktu 5 hari, dari tanggal 15 – 20 Juni 2022. Data penunjang yang dimaksud  meliputi  umur,  pekerjaan,  kondisi  tempat  tinggal,  pendapatan,  dan jumlah  tanggungan.  Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  sebanyak  32  data penerima  BPNT  dan  18  data  pendaftar  yang  tidak  lolos  dalam  pencairan  dana Bantuan BPNT di Desa XYZ.
Proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma  ID3  dan  algoritma  C4.5 melalui beberapa  tahapan  yaitu  pengumpulan  data, prepocessing data,  proses  analisis menggunakan  rumus  dari    kedua  algoritma,  analisis  menggunakan software rapidminer ,  menghitung  akurasi,  presisi,  recall  dan  AUC/ROC  menggunakan software rapidminer , dan penarikan kesimpulan

## 3 Hasil dan Pembahasan

## Perancangan dan Pengujian
Data  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  sejumlah  50  data  yang  meliputi nama,  jenis  kelamin,  status  perkawinan,  pekerjaan,  kepemilikan  tempat  tinggal, sumber  air,  pemakaian  bahan  bakar/energi,  jenis  lantai,  jenis  dinding,  jumlah pendapatan bersih, dan jumlah tanggungan. Label kelas yang digunakan dalam hal ini  yaitu  “Ya”  untuk  yang  menerima  BPNT,  dan  “Tidak”  yang  tidak  menerima BPNT. Dalam tahap perancangan data ini, untuk mempermudah  pengkasifikasian, maka  data  tersebut  dilakukan Preprocessing data  terlebih  dahulu. Preprocessing data prepocessing data, tujuannya yaitu untuk memastikan bahwa data yang akan digunakan merupakan data yang memiliki kualitas yang baik sebelum digunakan untuk  analisis  data.  Setelah  dilakukan prepocessing data  yang  sebelumnya terdapat 11 variabel menjadi hanya 9 variabel. Variabel nama dihilangkan karena nama merupakan id label, dan variabel pemakaian bahan bakar/energi dihilangkan karena semua data yang diperoleh memiliki kriteria yang sama jadi tidak memiliki pengaruh untuk hasilnya nanti.

## Pengujian Data dengan Algoritma ID3

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Jurusan Matematika, UNISDA, Lamongan
Pengolahan  algoritma  ID3  tidak  dapat  memakai  data  numerik,  maka  data- data  yang  bernilai  numerik  diubah  menjadi  data  kategorikal  yaitu  jumlah pendapatan  yang  memiliki  tiga  kriteria  (rendah,  sedang,  dan  tinggi),  dan  jumlah tanggungan yang memiliki 4 kriteria (tidak ada, sedikit, cukup, dan banyak). Hasil decision tree Algoritma ID3 ditunjukkan pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Decision Tree Algoritma ID3
Pohon  yang  dihasilkan  juga  dapat  dinyatakan  dalam  bentuk  aturan  IF  THEN sebagai berikut:
1. IF  Jumlah  Pendapatan  =  Rendah  AND  Jumlah  Tanggungan  =  Banyak THEN Menerima = Ya
2. IF Jumlah Pendapatan = Rendah AND Jumlah Tanggungan = Cukup THEN Menerima = Ya
3. IF  Jumlah  Pendapatan  =  Rendah  AND  Jumlah  Tanggungan  =  Tidak  Ada THEN Menerima = Ya
4. IF Jumlah Pendapatan = Rendah AND Jumlah Tanggungan = Sedikit AND Pekerjaan  =  IRT  AND  Sumber  Air  =  PDAM  AND  Jenis  Lantai  =  Plester THEN Menerima = Ya
5. IF Jumlah Pendapatan = Rendah AND Jumlah Tanggungan = Sedikit AND Pekerjaan  =  IRT  AND  Sumber  Air  =  PDAM  AND  Jenis  Lantai  =  Ubin THEN Menerima = Tidak
6. IF Jumlah Pendapatan = Rendah AND Jumlah Tanggungan = Sedikit AND Pekerjaan = IRT AND Sumber Air = Sumur THEN Menerima = Ya
7. IF Jumlah Pendapatan = Rendah AND Jumlah Tanggungan = Sedikit AND Pekerjaan = Pedagang THEN Menerima = Ya
8. IF  Jumlah  Pendapatan  =  Sedang  AND  Jenis  Lantai  =  Plester  THEN Menerima = Ya
9. IF  Jumlah  Pendapatan  =  Sedang  AND  Jenis  Lantai  =  Ubin  AND  Status Perkawinan = Cerai Mati THEN Menerima = Ya
10. IF  Jumlah  Pendapatan  =  Sedang  AND  Jenis  Lantai  =  Ubin  AND  Status Perkawinan  =  Kawin  AND  Jenis  Dinding  =  Kayu  AND  Kepemilikan Rumah = Milik Sendiri THEN Menerima = Tidak
11. IF  Jumlah  Pendapatan  =  Sedang  AND  Jenis  Lantai  =  Ubin  AND  Status Perkawinan  =  Kawin  AND  Jenis  Dinding  =  Kayu  AND  Kepemilikan Rumah = Orang Tua THEN Menerima = Ya
12. IF  Jumlah  Pendapatan  =  Sedang  AND  Jenis  Lantai  =  Ubin  AND  Status Perkawinan  =  Kawin  AND  Jenis  Dinding  =  Tembok  THEN  Menerima  = Tidak
13. IF Jumlah Pendapatan = Tinggi THEN Menerima = Tidak

## Pengujian Data dengan Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  dapat  mengolah  data  numerik,  jadi  data  yang  digunakan yaitu  data  yang  telah  melalui  tahap prepocessing tanpa  mengubahnya  menjadi kategori.  Hasil decision tree Algoritma C4.5 ditunjukkan pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2, Decision Tree Algoritma C4.5
Pohon  yang  dihasilkan  juga  dapat  dinyatakan  dalam  bentuk  aturan  IF  THEN sebagai berikut:
1. IF Jumlah Pendapatan = >775.000  THEN Menerima = Tidak
2. IF  Jumlah  Pendapatan  =  775.000-550.000  AND  Jumlah  Tanggungan  =  >1 THEN Menerima = Ya
3. IF Jumlah Pendapatan = 775.000-550.000 AND Jumlah Tanggungan = <=1 AND Status Perkawinan = Cerai Mati THEN Menerima = Ya
4. IF Jumlah Pendapatan = 775.000-550.000 AND Jumlah Tanggungan = <=1 AND  Status  Perkawinan  =  Cerai  Mati  AND  Jenis  Dinding  =  Kayu  THEN Menerima = Ya
5. IF Jumlah Pendapatan = 775.000-550.000 AND Jumlah Tanggungan = <=1 AND Status Perkawinan = Cerai Mati AND Jenis Dinding = Tembok THEN Menerima = Tidak
6. IF Jumlah Pendapatan = <=550.000 THEN Menerima = Ya

## Perhitungan Akurasi, Presisi, Recall, dan Kurva AUC/ROC
Pengujian data dilakukan mulai dari 10% hingga 90% dari data keseluruhan 50 data. Pengujian data terbagi sebagai berikut ini 5 (10%),  10 (20%), 15 (30%), 35(70%), 40 (80%), dan 45 (90%) data.  Hasil perhitungan akurasi, presisi, recall dan  kurva  AUC/ROC  dari  algoritma  ID3  dan  algoritma  C4.5  ditunjukkan  pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Perbandingan Akurasi Data Testing dan Data Training Perbandingan Akurasi Training 90% Testing 10% Training 80% Testing 20% Training70% Testing 30% Algoritma ID3 80,00% 90,00% 73,33% Algoritma C4.5 80,00% 70,00% 80,00%
Hasil pengujian menunjukkan bahwa Algoritma ID3 memiliki nilai akurasi tertinggi pada pengujian 40 (80%) data training, dan 10 (20%) data testing dengan hasil  akurasi  sebesar  90%.  Sedangkan  algoritma  C4.5  memiliki  nilai  akurasi tertinggi pada pengujian 45 (90%) dan 35 (70%) data training, dan 5 (10%) dan 15 (30%) data testing dengan hasil akurasi sebesar 80%. Sehingga dari rata-rata yang didapatkan  dari  seluruh  pengujian  tersebut,  algoritma  ID3  memiliki  nilai akurasi yang lebih tinggi dari pada algoritma C4.5.
Hasil  perbandingan  presisi  dari  algoritma  ID3  dan  algoritma  C4.5 ditunjukkan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Perbandingan Presisi Data Testing dan Data Training Perbandingan Presisi Training 90% Testing 10% Training 80% Testing 20% Training70% Testing 30% Algoritma ID3 100,00% 100,00% 100,00% Algoritma C4.5 100,00% 80,00% 88,89%
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  Algoritma  ID3  memiliki  nilai  presisi tertinggi  pada  seluruh  pengujian  data  training  dan  testing  dengan  nilai  presisi sebesar  100%.  Sedangkan  algoritma  C4.5  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  pada pengujian  45  (90%)  data  training,  dan  5  (10%)  data  testing  dengan  hasil  presisi sebesar  100%.  Sehingga  dari  rata-rata  yang  didapatkan  dari  seluruh  pengujian tersebut,  algoritma  ID3  memiliki  nilai  presisi  yang  lebih  tinggi  dari  pada algoritma C4.5.
Hasil  perbandingan  recall  dari  algoritma  ID3  dan  algoritma  C4.5 ditunjukkan pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Perbandingan Recall Data Testing dan Data Training Perbandingan Recall Training 90% Testing 10% Training 80% Testing 20% Training 70% Testing 30% Algoritma ID3 66,67% 83,33% 60,00% Algoritma C4.5 66,67% 66,67% 80,00%
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  Algoritma  ID3  memiliki  nilai  recall tertinggi pada pengujian 40 (80%) data training dan 10 (20%) data testing dengan nilai  recall  sebesar  83,33%.  Sedangkan  algoritma  C4.5  memiliki  nilai  recall

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
tertinggi pada pengujian 35 (70%) data training, dan 15 (30%) data testing dengan hasil  recall  sebesar  80%.  Sehingga  dari  rata-rata  yang  didapatkan  dari  seluruh pengujian  tersebut,  algoritma  C4.5  memiliki  nilai  recall  yang  lebih  tinggi  dari pada algoritma ID3.
Hasil  perbandingan  nilai  AUC  dari  algoritma  ID3  dan  algoritma  C4.5 ditunjukkan pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Perbandingan Recall Data Testing dan Data Training Perbandingan AUC/ROC Training 90% Testing 10% Training 80% Testing 20% Training70% Testing 30% Algoritma ID3 0.500 0.500 0.500 Algoritma C4.5 0.500 0.708 0.800
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  Algoritma  ID3  memiliki  nilai AUC/ROC tertinggi pada seluruh pengujian data training dan data testing dengan hasil  AUC  sebesar  0.500.  Dalam  pengukuran  tingkat  nilai  diagnosa,  nilai AUC/ROC sebesar 0.500 termasuk dalam kategori failure atau kegagalan dalam klasifikasi.  Sedangkan  Algoritma  C4.5  memiliki  nilai  AUC/ROC  tertinggi  pada pengujian  35  (70%)  data  training  dan  15  (30%)  data  testing  dengan  hasil  AUC sebesar 0.800. Dalam pengukuran tingkat nilai diagnosa, nilai AUC/ROC sebesar 0.800 termasuk dalam kategori good clasification atau klasifikasi yang baik.
Dengan  nilai  akurasi,  presisi,  recall  dan  AUC/ROC  tersebut  maka  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  C4.5  memiliki  nilai  yang  lebih  baik  dari  pada algoritma  ID3.  Jadi  rule/pola  yang  akan  digunakan  untuk  implementasi  sistem pendukung keputusan adalah rule/pola dari algoritma C4.5.

## 4 Kesimpulan
Dengan  tahap  yang  sama  algoritma  C4.5  menghasilkan  pohon  keputusan yang  lebih  sederhana  dari  algoritma  ID3.  Algoritma  ID3  memiliki  nilai  akurasi sebesar  90%,  presisi  100%,  dan  recall  83,33%.  Sedangkan  algoritma  C4.5 memiliki  nilai  akurasi  sebesar  80%,  presisi  100%,  dan  recall  80%.  Nilai AUC/ROC  algoritma  ID3  sebesar  0.500,  klasifikasi  tersebut  di  diagnosa  dalam kurva  AUC/ROC  sebagai failurer atau  kegagalan  dalam  klasifikasi.  Sedangkan algoritma  C4.5  memiliki  nilai  AUC/ROC  sebesar  0.800,  artinya  klasifikasi tersebut  termasuk  dalam good  clasification atau  klasifikasi  yang  baik.  Sehingga algoritma  C4.5  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma ID3, sehingga rule atau pola yang dihasilkan oleh algoritma C4.5 dapat digunakan dalam implementasi pembuatan sistem pendukung keputusan.
Saran  yang  dapat  diberikan  penulis  untuk  penelitian  lebih  lanjut  yaitu dengan menambahkan variable lain yang memiliki hubungan erat dengan masalah Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  dan  dilanjutkan  dengan  menggunakan metode lainnya untuk mendapatkan perbandingan yang lebih baik.

## 4 Daftar Pustaka
[1] D.  Iskandar  and  Y.  K.  Suprapto,  “Perbandingan  Akurasi  Klasifikasi Tingkat Kemiskinan Antara Algoritma C 4.5 Dan Naïve Bayes,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol. 2, no. 1, 2016.
[2] P. Julianto, “Implementasi Program Bantuan Pangan non Tunai (BPNT) di Kecamatan Sitinjau Laut Kabupaten Kerinci,” Qawwam Leader’s Writ. , vol. 1, no. 1, pp. 38–43, 2020.
[3] M.  Yusnita,  D.  Agustina,  and  W.  Anggita,  “E-Warong  as  One  of  The Solution  to  Eradicate  Poverty  in  Society  [E-Warong  sebagai  Salah  Satu Solusi  Mengentaskan  Kemiskinan  Masyarakat],” Proceeding  Community Dev. , vol. 1, pp. 146–150, 2018.
[4] D. K. Widiyati, M. Wati, and H. S.  Pakpahan,  “Penerapan Algoritma ID3 Decision  Tree  Pada  Penentuan  Penerima  Program  Bantuan  Pemerintah Daerah  di  Kabupaten  Kutai  Kartanegara,” J.  Rekayasa  Teknol.  Inf ,  vol.  2, no. 2, p. 125, 2018.
[5] L.  N.  Rani,  “Klasifikasi  Nasabah  Menggunakan  Algoritma  C4.  5  Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” INOVTEK Polbeng-Seri Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 126–132, 2016.