## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6783

## Implementasi Aplikasi Berbasis Mobile menggunakan Framework React Native dan Algoritma C4.5 untuk Rekomendasi Kelayakan Penerima Bantuan Yatim Impian Indonesia
Mochammad Alvian Kosim * , Setiawan Restu Aji, Muhammad Darwis
Fakultas Ilmu Rekayasa, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Paramadina, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1,* mochammad.kosim@students.paramadina.ac.id, 2 setiawan.aji@students.paramadina.ac.id,
3 muhammad.darwis@lecturer.paramadina.ac.id Email Penulis Korespondensi: mochammad.kosim@students.paramadina.ac.id
Abstrak− Salah  satu  program  Yatim  Impian  Indonesia,  yayasan  yang  memiliki  fokus  pada  sosial  dan  pendidikan,  adalah berbagi gerobak untuk UMKM (Gedor UMKM). Penerima bantuan gerobak dipilih berdasarkan kualifikasi tertentu sehingga dianggap layak. Namun, dalam pelaksanaannya, ada masalah dalam menentukan kelayakan penerima bantuan dengan cepat. Salah satunya adalah kriteria pemilihan belum terstruktur. Untuk mengatasi kesulitan dalam menentukan kelayakan penerima bantuan dengan cepat, dibutuhkan model klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan aplikasi mobile cross-platform yang memiliki fungsi mengklasifikasikan kelayakan penerima bantuan dengan memanfaatkan algoritma pohon keputusan C4.5. Algoritma  tersebut  dapat  memberikan  rekomendasi  kepada  yayasan  mengenai  layak  atau  tidaknya  penerima  bantuan  untuk mendapatkan gerobak, berdasarkan kinerja algoritma C4.5 dalam bentuk pohon keputusan. Selanjutnya, model klasifikasi yang diperoleh  dari  pohon  keputusan,  diimplementasikan  dalam  bentuk  aplikasi  mobile  untuk  memenuhi  kebutuhan  pengurus yayasan yang bertugas di lapangan dalam melakukan survey. Hasil Algoritma C4.5 yang diuji memakai metode K-Fold Cross Validation,  menunjukkan  angka  81%  pada  tingkat  akurasi  penentuan  kelayakan  penerima  bantuan,  dan  hasil  dari  aplikasi mobile yang dibangun dengan framework React Native yang telah diuji dengan Black Box testing menunjukkan seluruh bagian fungsional aplikasi mobile telah berjalan dengan baik.
Kata Kunci: Algoritma C4.5; Aplikasi Mobile; Kelayakan Penerima Bantuan; Klasifikasi; React Native
Abstract− One of the programs of Yatim Impian Indonesia, a foundation that focuses on social and education, is sharing carts for MSMEs (Gedor UMKM). Cart beneficiaries are selected based on certain qualifications so that they are considered eligible. However, in its implementation, there are problems in determining the eligibility of beneficiaries quickly. One of them is that the  selection  criteria  have  not  been  structured.  To  overcome  the  difficulties  in  determining  the  eligibility  of  beneficiaries quickly, a classification model is needed. This research aims to create a cross-platform mobile application that has the function of  classifying  the  eligibility  of  beneficiaries  by  utilizing  the  C4.5  decision  tree  algorithm.  This  algorithm  can  provide recommendations to the foundation regarding whether the beneficiary is eligible to get a cart, based on the performance of the decision tree in the C4.5 algorithm. Furthermore, the classification model obtained from the decision tree is implemented in a mobile application to meet the needs of foundation administrators who are on duty in the field in conducting surveys. Using K-Fold Cross Validation Testing, the results of the C4.5 algorithm classification model show 81% accuracy in determining the eligibility of beneficiaries, and the results of the mobile application built with the React Native Framework which have been tested with Black Box testing show that all functional parts of the mobile application have run well.
Keywords : C4.5 Algorithm; Mobile Application; Eligibility Of Beneficiaries; Classification; React Native

## 1. PENDAHULUAN
Sebuah yayasan sosial resmi terdaftar, yang bergerak di aspek sosial dan pendidikan bernama Yatim Impian sudah beroperasi  sejak  tahun  2015 [1] .  Dalam  memenuhi  kewajibannya  sebagai  yayasan  sosial,  divisi  sosial  Yatim Impian memiliki program Gedor UMKM. Program ini merupakan program pemberian bantuan gerobak dorong untuk usaha bagi pelaku UMKM [2]. Saat ini, program tersebut sudah berjalan dan telah membantu banyak pelaku UMKM  yang  membutuhkan  gerobak  baru  untuk  berjualan.  Kendati  begitu,  dalam  pelaksanaannya  masih  ada sebuah masalah yang cukup menghambat.
Salah  satu  permasalahan  yang  kerap  dihadapi  oleh  Yatim  Impian  adalah  adanya  kesulitan  dalam menentukan  kelayakan  penerima  bantuan.  Dalam  upaya  memilih  penerima  bantuan  untuk  program  ini,  masih terjadi kendala dalam proses seleksi yang saat ini masih menggunakan cara manual. Kriteria pemilihan yang belum terstruktur  menjadi  salah  satu  hambatan  bagi  proses  penentuan  kelayakan  penerima  bantuan  gerobak  dorong. Kemudian,  kurangnya  pengetahuan  bagi  pengurus  yang  baru  menjabat  mengenai  proses  seleksi  kelayakan penerima bantuan, menjadi tantangan lain dalam menjalankan program ini.
Untuk mengatasi  kesulitan dan tantangan  yang dihadapi,  sistem  klasifikasi kelayakan penerima bantuan diperlukan.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  algoritma  C4.5  terbukti  bisa  mengklasifikasikan  data menggunakan pohon keputusan [3]–[6] . Algoritma C4.5 merupakan sebuah algoritma yang dimanfaatkan dalam membangun  pohon  keputusan.  Fungsi  utama  dari  penggunaan  pohon  keputusan  adalah  kemampuannya  untuk merincikan  proses  pengambilan  keputusan  yang  cukup  kompleks  menjadi  lebih  sederhana  dan  fokus  pada tujuannya  [7].  Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  pendahulunya,  yakni  algoritma  ID3  dan  telah terbukti  memberikan  performa  yang  lebih  baik  karena  bisa  menangani  lebih  banyak  jenis  data  [8].  Sejumlah penelitian sebelumnya bahkan telah membandingkan kinerja algoritma C4.5 dengan metode klasifikasi lainnya seperti K-Nearest Neighbors (KNN) dalam konteks klasifikasi, dan hasilnya menunjukkan bahwa algoritma pohon

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6783
keputusan C4.5 memberikan hasil akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan K-Nearest Neighbor, yaitu diperoleh kinerja algoritma algoritma C4.5  sebesar 96,00%, sedangkan K-Nearest  Neighbor memperoleh  akurasi sebesar 95,33%. [9]. Penelitian sebelumnya juga berhasil mengklasifikasikan kelayakan penerima bantuan menggunakan algoritma C4.5 [10]–[14] . Penelitian yang telah dijalankan oleh Siti Badriah, dkk. yang menggunakan algoritma C4.5  untuk  menentukan  penerima  bantuan  covid-19,  berhasil  mengklasifikasikan  penerima  bantuan  dengan menggunakan 430 data dan 5 atribut, mendapatkan akurasi sebesar 79,54% [14].
Yatim Impian memiliki komitmen untuk memberikan bantuan yang tepat dan efektif kepada masyarakat yang  membutuhkan,  memahami  pentingnya  pengumpulan  data  secara  cepat  dan  akurat.  Untuk  itu,  penerapan teknologi  mobile  menjadi  pilihan  yang  tepat.  Penggunaan  aplikasi  mobile  memungkinkan  tim  pengurus  divisi sosial untuk melakukan survei lapangan dengan lebih efisien, melakukan tes kelayakan penerima bantuan kapan saja dan di mana saja [15]. Selain itu, aplikasi mobile ini juga menghilangkan hambatan bagi pengurus baru yang baru menjabat dan kurang mengetahui kriteria kelayakannya. Dari penelitian sebelumnya, sejumlah implementasi algoritma C4.5 pada aplikasi mobile telah berhasil dilakukan [16]–[18] . Penelitian yang sudah dilakukan oleh I Gusti Ayu Purnami Indryaswari dan Ida Bagus Made Mahendra telah berhasil mengimplementasikan algoritma C4.5 untuk memprediksi jenis penyakit babi berbasis aplikasi Android dengan hasil akurasi sebesar 86,7% [16].
Namun, tantangan lain muncul mengenai perbedaan sistem operasi pada perangkat  yang digunakan oleh tim pengurus, yaitu Android dan iOS. Untuk mengatasi hambatan ini, dipilihlah pendekatan cross-platform dengan menggunakan  React  Native  yang  merupakan  sebuah  framework  yang  dapat  digunakan  pengembang  dalam megimplementasikan  aplikasi  mobile  cross-platform  dengan  bahasa  pemograman  Javascript  dan  tetap mengutamakan user experience [19]. Kelebihan framework tersebut terutama dalam kemudahan pengembangan dan  telah  banyak  digunakan  oleh  berbagai  kalangan,  baik  pemula  atau  profesional  dalam  membangun  aplikasi cross-platform [20]. Penelitian sebelumnya telah berhasil membangun aplikasi mobile menggunakan framework React Native [21]–[25] .  Penelitian yang telah dilakukan oleh Hafid Armi dan Khairi Budayawan yang membahas mengenai pengembangan sebuah aplikasi mobile Android dengan memanfaatkan React Native untuk E-Ticketing pertandingan  sepak  bola,  telah  berhasil  berjalan  di  sistem  operasi  Android  versi  5  dan  teruji  kelayakannya menggunakan Black Box Testing [23]. Sebagian besar penelitian belum memanfaatkan sepenuhnya pendekatan cross- platform yang dimiliki React Native, maka di penelitian ini aplikasi dibangun untuk kedua sistem operasi yang didukung, yakni Android dan iOS.
Dari latar belakang dan pertimbangan di atas, penelitian ini memiliki tujuan untuk mengimplementasikan aplikasi mobile dengan memanfaatkan algoritma pohon keputusan C4.5, untuk membantu Yatim Impian Indonesia dalam memilih dan menentukan kelayakan penerima bantuan dalam program Gedor UMKM. Tingkat akurasi dari algoritma  pohon  keputusan  C4.5  dievaluasi  memakai  metode  K-Fold  Cross  Validation,  seperti  pada  penelitian sebelumnya[9]. Metode pengujian ini membagi data menjadi data training dan data uji [26]. Fungsional aplikasi juga diuji dengan memakai Black Box Testing, yang dipakai untuk memastikan kinerja sebuah perangkat lunak tanpa  harus  memperhatikan  secara  detil  [27].  Diharapkan  bahwa  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan kontribusi  yang  berarti  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  dalam  menentukan  penerima  bantuan  di Yatim Impian.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi untuk penelitian ini diawali dengan mengumpulkan dataset kelayakan penerima bantuan dari Yatim Impian.  Setelah  itu,  penulis  melakukan  tahap  preprocessing  terhadap  data  yang  telah  terkumpul.  Selanjutnya, penulis melakukan pemilihan fitur untuk diterapkan pada data hasil preprocessing tersebut. Selanjutnya, penulis mengimplementasikan algoritma C4.5 terhadap data tesrebut dan mengujinya menggunakan metode K-Fold Cross Validation. Lalu, penulis mengimplementasikan rule yang dihasilkan oleh pohon keputusan C4.5 ke dalam bentuk aplikasi mobile. Terakhir, penulis menguji seluruh fungsional aplikasi mobile tersebut. Gambar 1 menunjukkan bagan metodologi penelitian.

## Gambar 1. Metode Penelitian
Sebagaimana  yang  ditunjukkan  di  bagan  metodologi  penelitian  pada  Gambar  1,  tahapan  awal  yang dilakukan pada penelitian ini merupakan pengumpulan data dari sumber data primer. Kemudian, tahap selanjutnya merupakan preprocessing data untuk menyeragamkan bentuk data. Selanjutnya, dilakukan pemilihan fitur yang relevan untuk implementasi algoritma. Tahapan selanjutnya merupakan implementasi Algoritma C4.5 pada data yang  sudah  dilakukan  pemilihan  fitur.  Kemudian,  hasil  implementasi  Algoritma  C4.5  diuji  akurasinya menggunakan  K-Fold  Cross  Validation.  Selanjutnya,  aplikasi  mobile  dibangun  berdasarkan  daftar  aturan  yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6783
dihasilkan  oleh  Algoritma  C4.5.  Tahapan  terakhir  merupakan  pengujian  terhadap  fungsional  aplikasi  mobile menggunakan metode pengujian Black Box.

## 2.1 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, digunakan data para calon penerima bantuan pada periode tahun 2023, yang dikelola oleh Yayasan Yatim  Impian. Data ini menjadi dasar untuk menganalisis kelayakan penerima bantuan menggunakan algoritma C4.5.

## 2.2 Preprocessing Data
Proses preprocessing dilakukan terhadap data yang telah dipilih sebelumnya. Tahap preprocessing di penelitian ini, yaitu mengubah bentuk data yang belum seragam menjadi seragam dan melakukan pemberian label pada data secara manual, sehingga memudahkan proses implementasi selanjutnya.

## 2.3 Pemilihan Fitur
Pada tahap ini, data yang telah mengalami proses preprocessing, diseleksi atributnya. Pemilihan fitur dilakukan dengan cara memilih atribut mana saja yang dipakai dalam proses implementasi algoritma pohon keputusan C4.5. Tujuannya adalah untuk memaksimalkan proses algoritma dengan hanya menggunakan atribut yang dibutuhkan pada proses klasifikasi.

## 2.4 Implementasi C4.5
Dalam tahap ini, algoritma C4.5 diterapkan pada dataset yang telah diproses untuk klasifikasi kelayakan penerima bantuan  [11].  Proses  implementasi  melibatkan  perhitungan  Entropy  dan  Gain,  dua  informasi  penting  yang digunakan dalam pembentukan sebuah pohon keputusan oleh algoritma C4.5. Kemudian, aturan pengklasifikasian dihasilkan dalam bentuk pohon keputusan. Rumus mencari nilai Entropy ditampilkan dalam persamaan (1):
Entropy(S) = ∑ − pi  × log 2 pi n i=1 (1)
Dimana S himpunan kasus, n banyaknya partisi S, dan pi proporsi Si terhadap S [11]. Rumus mencari nilai Gain ditampilkan dalam persamaan (2):
Gain (S, A) = entropy(S) − ∑ = 1 Si S ×  entropy(Si) n i=1
(2)
Dimana S himpunan kasus, A atribut, n banyaknya partisi atribut A, |Si| jumlah kasus pada partisi ke-i, dan |S| merupakan banyaknya kasus dalam S [11].

## 2.5 Pengujian K-Fold Cross Validation
Pada tahap ini, model klasifikasi dari algoritma C4.5 diuji dengan memanfaatkan metode pengujian K-Fold Cross Validation, dimana nilai k=10 [28]. Tahapan pengujian ini memiliki tujuan untuk mengetahui tingkat akurasi dari model klasifikasi kelayakan penerima bantuan yang dihasilkan algoritma pohon keputusan C4.5. Setiap perulangan k-bagian data, akurasi data dihitung menggunakan persaman yang ditunjukkan pada persamaan 3.
akurasi = 𝚺data uji benar klasifikasi 𝚺 total data uji × 100 (3)

## 2.6 Pengembangan Aplikasi Mobile
Dalam tahap ini, menggunakan kerangka kerja React Native, aplikasi mobile dikembangkan untuk dua platform, yaitu iOS dan Android. Aplikasi ini menggunakan aturan yang dihasilkan oleh algoritma pohon keputusan C4.5 untuk  mengklasifikasikan  penerima  bantuan  dengan  cepat  dan  efisien.  Desain  flowchart  ditunjukkan  dalam Gambar 2 berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6783
Pada  Gambar  2,  ditunjukkan  alur  dari  flowchart  aplikasi  mobile  berbasis  C4.5.  Proses  pertama  aplikasi dimulai dengan tampilan login untuk masuk ke dalam aplikasi. Selanjutnya, apabila proses login yang dilakukan berhasil, akan diarahkan ke menu utama untuk melakukan penambahan atau perubahan data penerima bantuan. Kemudian, proses selanjutnya adalah proses submit data hasil input form oleh pengguna. Proses selanjutnya jika submit  yang  dilakukan  berhasil,  maka  proses  klasifikasi  menggunakan  aturan  dari  algoritma  C4.5  dilakukan. Proses terakhir adalah menampilkan hasil klasifikasi kelayakan penerima bantuan.

## 2.7 Pengujian Black Box
Tahap ini melibatkan pengujian fungsionalitas aplikasi mobile dengan metode black box. Test case yang sudah disiapkan, dipakai untuk menguji seluruh bagian fungsionalitas aplikasi dengan tujuan untuk memastikan fitur dan fungsi yang ada telah sesuai dengan rancangan dan kebutuhan awal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Gambar 3. Data yang telah dikumpulan dalam berkas spreadsheet
Langkah awal yang penulis lakukan adalah mengumpulkan data dari Yatim Impian dalam sebuah berkas spreadsheet sebagaimana ditunjukkan dalam Gambar 3. Seluruh data berjumlah 25 data calon penerima bantuan gerobak dorong di tahun 2023. Adapun atribut data yang dikumpulkan seperti nama, jenis kelamin, nama usaha, nik, no kk, no telepon, alamat, waktu berjualan, memiliki tanggungan, alasan permohonan gerobak, dan pemberian bantuan.

## 3.3 Preprocessing Data

## Gambar 4. Data yang telah dilakukan tahap preprocessing
Langkah  selanjutnya,  penulis  melakukan  preprocessing  untuk  menyeragamkan  bentuk  dan  format  data yang  ditunjukkan  dalam  Gambar  4.  Data  seperti  “gerobak  rusak”,  “gerobak  tidak  layak”,  dan  “memperbaiki gerobak” dikelompokkan menjadi “Memperbaiki Gerobak Jualan”. Pemberian label secara manual juga dilakukan pada  tahap  ini.  Atribut  Pemberian_Bantuan  menjadi  label,  dimana  data-data  seperti  “etalase”,  “gerobak”,  dan “gerobak dorong” diubah menjadi “Ya”.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6783

## 3.3 Pemilihan Fitur
Pada  tahap  ini,  atribut-atribut  yang  tidak  dibutuhkan  pada  implementasi  algoritma  C4.5  dihilangkan  dari  data, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5. Atribut data yang tidak dibutuhkan seperti nama, jenis kelamin, nama usaha, nik, no kk, no telepon, dan alamat. Data yang sudah dipilih fitur-fiturnya ini yang  selanjutnya diproses dengan algoritma C4.5.
Tabel 1. Data setelah dilakukan tahapan pemilihan fitur No  Waktu Berjualan  Mamiliki Tanggungan Alasan Pemberian Bantuan 1 Hari Kerja Ya Ingin Mulai Berjualan Ya 2 Setiap Hari Ya Memperbaiki Gerobak Jualan Ya 3 Weekend Ya Memperbaiki Gerobak Jualan Ya 4 Hari Kerja Tidak Ingin Mulai Berjualan Tidak 5 Setiap Hari Ya Ingin Mulai Berjualan Ya 6 Weekend Ya Memperbaiki Gerobak Jualan Ya 7 Setiap Hari Ya Memperbaiki Gerobak Jualan Ya 8 Hari Kerja Ya Ingin Mulai Berjualan Ya
3.4 Implementasi C4.5 dan Cross Validation Testing
Data yang telah diproses sebelumnya, kemudian dimasukkan ke aplikasi RapidMiner agar pohon keputusan dan hasil testing dapat dihasilkan. Gambar 6 menunjukkan proses implementasi algoritma C4.5 pada data penerima bantuan gerobak dorong di RapidMiner.

## Gambar 6. Design view di aplikasi RapidMiner
Gambar  6  menunjukkan  proses  implementasi  algoritma  C4.5  di  aplikasi  RapidMiner.  Data  yang  telah diseleksi fiturnya, dimasukkan ke dalam aplikasi RapidMiner, dipilih atribut yang dibutuhkan menggunakan node “Select  Attributes”,  dan  menentukan  atribut  yang  dipakai  sebagai  label,  yakni  atribut  “Pemberian  Bantuan” menggunakan node “Set Role”. Kemudian, ditambahkan node “Cross Validation” dengan node “Decision Tree” di  dalamnya  untuk  membentuk  pohon  keputusan  C4.5  dan  juga  mendapatkan  hasil  pengujian  terhadap  model klasifikasi.
Selanjutnya,  data  tersebut  diproses  dengan  menggunakan  algoritma  pohon  keputusan  C4.5  yang menghasilkan  pohon  keputusannya.  Performa  klasifikasi  dari  pohon  keputusan  juga  diketahui  melalui  K-Fold Cross Validation Testing dimana tingkat akurasinya mencapai angka 81,67% seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Performa klasifikasi menggunakan K-Fold Cross Validation Testing (k-10)
true Ya true Tidak prediksi Ya 15 3 prediksi Tidak 2 5 akurasi 81,67%
Tabel 1 menunjukkan hasil performa klasifikasi dari algoritma C4.5 menggunakan metode pengujian K- Fold  Cross  Validation  Testing.  Hasil  prediksi  Ya  terhadap  data  yang  benar  Ya  sejumlah  15,  hasil  prediksi  Ya terhadap data yang benar Tidak sejumlah 3, hasil prediksi Tidak terhadap data yang benar Ya sejumlah 3, dan hasil prediksi  Tidak  terhadap  data  yang  benar  Tidak  sejumlah  5.  Pohon  keputusan  telah  dihasilkan  menggunakan algoritma C4.5. Node pertama pada pohon keputusan menunjukkan nilai Gain tertinggi diantara tiap-tiap atribut yang ada. Node awal dimulai dengan atribut Memiliki_Tanggungan, ditampilkan pada Gambar 7.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6783
Gambar 7. Pohon keputusan klasifikasi kelayakan penerima bantuan
Berdasarkan  pohon  keputusan  pada  Gambar  7,  aturan  untuk  menentukan  kelayakan  penerima  bantuan sudah diketahui. Daftar aturan ini digunakan di tahap selanjutnya sebagai acuan penentuan kelayakan penerima bantuan di aplikasi. Berikut ini adalah daftar aturan untuk mendapatkan klasifikasi kelayakan penerima bantuan terdapat di Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Hasil aturan untuk menentukan kelayakan penerima bantuan
No. Aturan Menerima Bantuan 1 If (Memiliki Tanggungan = Tidak) Tidak 2 If (Memiliki Tanggungan = Ya) and (Alasan = Memperbaiki Gerobak Jualan) Ya 3 If (Memiliki Tanggungan = Ya) and (Alasan = Ingin Mulai Berjualan) and (Waktu Berjualan = Hari Kerja) Ya 4 If (Memiliki Tanggungan = Ya) and (Alasan = Ingin Mulai Berjualan) and (Waktu Berjualan = Setiap Hari) Ya 5 If (Memiliki Tanggungan = Ya) and (Alasan = Ingin Mulai Berjualan) and (Waktu Berjualan = Weekend) Tidak

## 3.5 Pengembangan Aplikasi Mobile
Hasil aturan yang didapatkan sebelumnya, kemudian diimplementasikan menjadi sebuah aplikasi mobile. Aplikasi mobile yang telah dikembangkan memakai framework React Native, berhasil menciptakan aplikasi mobile untuk dua platform sekaligus, yakni Android dan iOS. Gambar 8 dan Gambar 9 secara berurutan menunjukkan tampilan aplikasi pada Android dan iOS.
Gambar 8. Tampilan antarmuka aplikasi Android
Gambar 9. Tampilan antarmuka aplikasi iOS

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6783

## 3.6 Black Box Testing
Aplikasi mobile untuk kedua platform, diuji menggunakan metode Black Box Testing sehingga teruji fungsional aplikasinya. Seluruh test case diujikan pada aplikasi mobile. Hasilnya, aplikasi mobile berhasil melewati seluruh data  pengujian  yang  dilakukan.  Tabel  4  menunjukkan  daftar  hasil  pengujian  terhadap  aplikasi  mobile  dengan menggunakan metode pengujian Black Box Testing.
Tabel 4. Daftar hasil pengujian aplikasi mobile ID Tes Deskripsi Ekspektasi Hasil Tes Keterangan 1 User login ke dalam aplikasi Masuk ke menu utama Berhasil masuk ke menu utama Sukses 2 User menambahkan data penerima baru Data baru ditambahkan Berhasil menambah data baru Sukses 3 User mengubah data penerima yang sudah ada Data penerima terubah Berhasil mengubah data penerima Sukses 4 User menghapus data penerima yang sudah ada Data penerima terhapus Berhasil menghapus data penerima Sukses 5 User logout dari aplikasi Keluar dari aplikasi  Berhasil keluar dari aplikasi Sukses

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil  mengimplementasikan aplikasi  mobile dengan algoritma C4.5  dan dapat  digunakan oleh Yayasan Yatim Impian Indonesia sebagai rekomendasi kelayakan penerima bantuannya. Data dalam penelitian ini adalah penerima bantuan Yayasan Yatim Impian Indonesia tahun 2023 yang telah dilakukan proses preprocessing. Penelitian ini memakai algoritma pohon keputusan C4.5 untuk menghasilkan model klasifikasi serta K-Fold Cross Validation untuk menguji model tersebut. Hasil pengujian tersebut menyatakan akurasi model klasifikasi di angka 81%, menunjukkan bahwa algoritma pohon keputusan C4.5 bisa digunakan untuk melakukan klasifikasi kelayakan penerima  bantuan  gerobak.  Pengembangan  aplikasi  mobile  menggunakan  framework  React  Native  berhasil menciptakan  aplikasi  mobile  untuk  dua  platform  sekaligus, Android dan iOS.  Aplikasi  mobile  yang dihasilkan sudah diuji dengan metode pengujuan Black Box Testing dan diketahui seluruh fungsi aplikasi telah berjalan dan dapat digunakan oleh Yayasan Yatim Impian dalam membantu menyeleksi penerima bantuan gerobak mereka.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  Yayasan  Yatim  Impian  yang  telah  menjadi  tempat  penulis  melakukan  penelitian  ini. Diharapkan hasil dari penelitian ini bisa bermanfaat untuk peneliti dan yayasan itu sendiri.

## REFERENCES
[1]  “Tentang  Kami  -  Yatim  Impian,”  www.yatimimpian.org.  Accessed:  Aug.  09,  2023.  [Online].  Available: https://yatimimpian.org/tentang-kami/
[2]  A.  Luthfiyyah,  “Kembangkan  Ekonomi  Nasional   melalui  Program  ‘GEDOR  UMKM’   Yatim  Impian,” www.yatimimpian.org.  Accessed:  Aug.  09,  2023.  [Online].  Available:  https://yatimimpian.org/kegiatan/gedor-umkm- yatim-impian-kembangkan-ekonomi-nasional/
[3]  S. Fahriah and Wiktasari, “Algoritma C4.5 Berbasis Forward Selection Untuk Klasifikasi Bidang Minat Studi Mahasiswa Teknik Informatika,”
Jurnal Teknik Elektro Terapan, vol. 10, no. 1, 2021, doi:
http://dx.doi.org/10.32497/jtet.v10i1.2502.g107302.
[4]  H. Setiawan, K. Mukiman, Satria, S. Hanadwiputra, and A. Suwarno, “C4.5 Classification Algorithm Based on Particle Swarm Optimization to Determine the Delay Order Production Pattern,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Institute of Physics Publishing, Nov. 2019. doi: 10.1088/1757-899X/662/2/022085.
[5]  M. A. Barata, Edi Noersasongko, Purwanto, and Moch Arief Soeleman, “Improving the Accuracy of C4.5 Algorithm with Chi-Square Method on Pure Tea Classification Using Electronic Nose,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 226–235, Mar. 2023, doi: 10.29207/resti.v7i2.4687.
[6]  U.  Enri,  “PENERAPAN  ALGORITMA  C4.5  DALAM  PEMILIHAN  PROGRAM  STUDI  FAKULTAS  ILMU KOMPUTER (Studi Kasus Sekolah Menengah Atas Negeri 1 Tambun Utara),” Jurnal Rekayasa Informasi, vol. 7, no. 1, 2018.
[7]  N. Tamsir, A. Syam, A. Akhriana, I. Intan, and V. Rosida, “ALGORITHM C4.5 IN CLASSIFYING HEALTH OF CAT,” JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY AND ITS UTILIZATION, vol. 4, 2021, doi: https://doi.org/10.56873/jitu.4.2.4410.
[8]  A. B. Setiawan, “COMPARATIVE STUDY OF IMPLEMENTATION C4.5 AND NAÏVE BAYES ALGORITHM’S AS SUPPORTING  MONEY  LOAN  DECISIONS  (CASE  STUDY  AT  EMPLOYEES  ’COOPERATION  OF

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6783
KARYAMITRA  BUDISENTOSA  PANDAAN  PASURUAN),”  INSTITUT  TEKNOLOGI  SEPULUH  NOPEMBER, SURABAYA, 2018. Accessed: Aug. 09, 2023. [Online]. Available: https://repository.its.ac.id/51993/
[9]  R.  Tuntun,  K.  Kusrini,  and  K.  Kusnawi,  “Analisis  Perbandingan  Kinerja  Algoritma  Klasifikasi  dengan  Menggunakan Metode K-Fold Cross Validation,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 4, p. 2111, Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4681.
[10] A. Riadi, S. Retno Andani, and R. Rafiqa Dewi, “Data Mining Algoritma C4.5 menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Covid 19,” JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 3, no. 2, 2021, doi: https://doi.org/10.53842/juki.v3i2.
[11] R.  A.  Islahudin,  S.  Rahmatullah,  A.  Afandi,  and  S.  Safitri,  “ALGORITMA  C4.5  UNTUK  MEMPREDIKSI KELAYAKAN  PENERIMA  BANTUAN  PANGAN  NON  TUNAI,”  Jurnal  Informatika,  vol.  22,  no.  2,  2022,  doi: https://doi.org/10.30873/ji.v22i2.
[12] L. Bachtiar and M. Mahradianur, “Analisis Data Mining Menggunakan Metode Algoritma C4.5 Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai,” Jurnal Informatika, vol. 10, no. 1, pp. 28–36, Mar. 2023, doi: 10.31294/inf.v10i1.15115.
[13] Washilaturrizqi  and  O.  Nurdiawan,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  C4.5  UNTUK  MENENTUKAN  PENERIMA BANTUAN  SOSIAL  (STUDI  KASUS:  KLASIFIKASI  KEMISKINAN  DESA  LURAH),”  JATI:  Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 7, no. 1, 2023, doi: https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.
[14] S.  Badriah  et  al.,  “Klasifikasi  Algoritma  C4.5  dalam  Menentukan  Penerima  Bantuan  Covid-19  (Studi  Kasus:  Desa  di Karawang),” JIP (Jurnal Informatika Polinema), vol. 7, no. 3, 2021, doi: https://doi.org/10.33795/jip.v7i3.
[15] A.  B.  Santoso,  A.  B.  Prasetijo,  and  I.  P.  Windasari,  “PERANCANGAN  APLIKASI  ANDROID  KONSULTASI KESEHATAN  MENGGUNAKAN  REACT  NATIVE,”  Jurnal  Ilmu  Teknik  dan  Komputer,  vol.  6,  no.  1,  2022,  doi: http://dx.doi.org/10.22441/jitkom.v6i1.009.
[16] I. G. A. P. Indryaswari and M. Ida Bagus Made, “Application of the C4.5 Algorithm to Predict the Types of Disease in Pigs  Based  on  Android,”  Jurnal  Elektronik  Ilmu  Komputer  Udayana,  vol.  10,  no.  1,  2021,  doi: https://doi.org/10.24843/JLK.2021.v10.i01.p14.
[17] H.  Suhendi  and  Ardiansyah,  “SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSAN  PEMBERIAN  KREDIT  SEPEDA  MOTOR BERBASIS  ANDROID  DENGAN  ALGORITMA  C4.5,”  Naratif :  Jurnal  Nasional  Riset  Aplikasi  dan  Teknik Informatika, vol. 1, no. 1, 2019, doi: https://doi.org/10.53580/naratif.v1i1.17.
[18] Suhendri, D. Susanti, and A. S. Zuhri, “RANCANG BANGUN APLIKASI PERHITUNGAN WAKTU MASA PANEN BAWANG  MERAH  BERBASIS  ANDROID  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  C4.5,”  NARATIF(Jurnal  Ilmiah Nasional Riset Aplikasi dan Teknik Informatika), vol. 3, no. 2, 2021, doi: https://doi.org/10.53580/naratif.v3i02.136.
[19] B. Eisenman, “Learning React Native Building Mobile Applications with JavaScript,” 2016.
[20] A.  Husein  Malahella,  I.  Arwani,  and  Tibyani,  “Pemanfaatan  Framework  React  Native  dalam  Pengembangan  Aplikasi Pemesanan Minuman Kopi pada Kedai Bycoffee,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 4, no. 9, pp. 3178–3184, 2020, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[21] P. A. Lestari and A. H. Masitoh, “Aplikasi Me-List Berbasis Android Menggunakan Framework React Native,” Jurnal Esensi Infokom, vol. 6, no. 2, 2022, doi: https://doi.org/10.55886/infokom.v6i2.501.
[22] N. K. Lilipaly, “Rancang Bangun Aplikasi Schoolish Berbasis Mobile Menggunakan Framework React Native,” Zenodo, Jul. 2018, doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.1313982.
[23] H. Armi and K. Budayawan, “Pengembangan Aplikasi Mobile Menggunakan Javascript React Native untuk E-Ticketing Pertandingan  Sepakbola,”  Jurnal  Vocational  Teknik  Elektronika  dan  Informatika,  vol.  9,  no.  1,  2021,  doi: https://doi.org/10.24036/voteteknika.v9i1.111217.
[24] Novrina, R. Nurdiyani Sari, and A. Rangga Kusuma, “PEMANFAATAN REACT NATIVE DAN FIREBASE UNTUK PEMBUATAN  APLIKASI  JUAL-BELI  ITEM  GAME  ONLINE,”  JURNAL  LARIK  LADANG  ARTIKEL  ILMU KOMPUTER, vol. 2, no. 1, 2022, doi: https://doi.org/10.31294/larik.v2i1.
[25] J. P. Kapantow, A. S. M. Lumenta, and A. M. Sambul, “Rancang Bangun Aplikasi Bakudapa Manado,”  Jurnal Teknik Elektro dan Komputer, vol. 9, no. 3, pp. 155–162, 2020, doi: https://doi.org/10.35793/jtek.v9i3.29655.
[26] L.  Mardiana,  D.  Kusnandar,  and  N.  Satyahadewi,  “ANALISIS  DISKRIMINAN  DENGAN  K  FOLD  CROSS VALIDATION  UNTUK  KLASIFIKASI  KUALITAS  AIR  DI  KOTA  PONTIANAK,”  Buletin  Ilmiah  Mat.  Stat.  dan Terapannya (Bimaster), vol. 11, no. 1, pp. 97–102, 2022.
[27] N.  M.  D.  Febriyanti,  A.  A.  K.  O.  Sudana,  and  I.  N.  Piarsa,  “Implementasi  Black  Box  Testing  pada  Sistem  Informasi Manajemen  Dosen,”  JITTER  -  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Komputer,  vol.  2,  no.  3,  2021,  doi: https://doi.org/10.24843/jitter.v2i3.
[28] Y. Tri Utami, D. Asiah Shofiana, and Y. Heningtyas, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Churn Rate Pengguna Jasa Telekomunikasi,” Jurnal Komputasi, vol. 8, no. 2, 2020, doi: http://dx.doi.org/10.23960%2Fkomputasi.v8i2.