## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
Vol 4, No 1, Agustus 2023, Hal 208-217 DOI 10.30865/klik.v4i1.1099 https://djournals.com/klik

## Implementasi Algoritma Naive Bayes dan Algoritma C4.5 dalam Klasifikasi Kelayakan Bantuan UMKM
Aldy Novriandy * , Winarsih
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1,* aldynoriandy2019@student.unas.ac.id, 2 Winarsih@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: aldynoriandy2019@student.unas.ac.id
Abstrak− Perkembangan  perekonomian  Indonesia  melambat  akibat  meningkatnya  inflasi.  Pengusaha  sering  menghadapi  beberapa masalah  dalam  memulai  suatu  kegiatan  kewirausahaan,  termasuk:  modal,  perizinan,  akuntansi  panduan,  promosi,  barang,  harga, sumber  daya  manusia,  periklanan  dan  kegiatan  lain  yang  sering  menghambat  proses  bisnis.  Pengelolaan  Keuangan  untuk Pemberdayaan UMKM  adalah  salah satu  proses  bisnis  yang di jalankan  oleh Kementerian Keuangan  dalam meningkatkan kinerj a UMKM melalui pemberian modal usaha. Namun dalam praktiknya, terdapat kendala dalam proses pengujian klasifikasi kelayakan terhadap kegiatan pemberian bantuan yang dilakukan, karena masih menggunakan cara manual yang tidak efisien. Agar pengujian yang dilakukan mampu lebih efektif dan praktis maka diperlukan perangkat lunak yang terintegrasi berbasis website. Untuk mencapai hal tersebut, penelitian ini dilakukan dengan bertujuan menghasilkan informasi terkait status kelayakan UMKM di seluruh wilay ah Indonesia yang layak atau tidak layak menerima bantuan keuangan dari pemerintah. Agar informasi status kelayakan UMKM yang diperoleh  dapat  berguna  bagi  kantor  wilayah  di  seluruh  Indonesia,  maka  algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah algoritma Naive Bayes dan algoritma C4.5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma tersebut dapat diterapkan dengan baik dalam penentuan kelayakan bantuan UMKM. Akurasi algoritma C4.5 adalah 90% sedangkan akurasi metode Naive Bayes adalah 70%.  Algoritma  C4.5  berkinerja  sedikit lebih  baik  daripada  Naive Bayes  dalam  pengaturan  klasifikasi  ini.  Temuan  akurasi  dalam penelitian ini dapat dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang sudah dilakukan menggunakan algoritma yang sama atau dengan set data yang serupa. Hal ini membantu menentukan apakah metodologi penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada penelitian sebelumnya.
Kata Kunci: UMKM; Website; Klasifikasi; Naïve Bayes; C4.5
Abstract− Indonesia's economic development has slowed down due to rising inflation. Entrepreneurs often face several problems in starting an entrepreneurial activity, including: capital, licensing, accounting guidelines, promotion, goods, pricing, human  resources, advertising and other activities that often hinder the business process. Financial Management for MSME Empowerment is one of the business processes run by the Ministry of Finance in improving the performance of MSMEs through the provision of business capital. But in practice, there are obstacles in the process of testing the feasibility classification of the assistance activities carried out, because it still uses inefficient manual methods. In order for the testing to be more effective and practical, integrated website-based software is needed. To achieve this, this research was conducted with the aim of producing information related to the eligibility status of MSMEs in all regions of Indonesia that are eligible or not eligible to receive financial assistance from the government. In order for the MSME eligibility status information obtained to be useful for regional offices throughout Indonesia, the algorithms used in this research are the Naive Bayes algorithm and the C4.5 algorithm. The results showed that both algorithms can  be applied well in determining the eligibility of MSME assistance. The accuracy of the C4.5 algorithm is 90% while the accuracy of the Naive Bayes method is 70%. The C4.5  algorithm  performs slightly better  than  Naive  Bayes  in  this  classification setting. The  accuracy  findings  in  this  study  can  be compared  to  previous  research  already  conducted  using  the  same  algorithm  or  with  similar  data  sets.  This  helps  determine  if  this research methodology results in a higher accuracy rate than previous studies.
Keywords : UMKM; Website; Classification; Naïve Bayes; C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan perekonomian Indonesia melambat akibat meningkatnya inflasi. Pengusaha sering menghadapi beberapa masalah dalam memulai suatu kegiatan kewirausahaan, termasuk: modal, perizinan, akuntansi panduan, promosi, barang, harga, sumber daya manusia, periklanan dan kegiatan lain yang sering menghambat proses bisnis[1]. Tindakan pemilik usaha  kecil  yang  kemudian  disebut  UMKM  merupakan  kegiatan  usaha  yang  kuat  akan  terjadinya  suatu  kegagalan usaha[2].  UMKM  sangat  penting  bagi  perekonomian  negara.  UMKM  merupakan  komponen  yang cukup  besar  dalam angkatan kerja dan dapat menstimulasi pertumbuhan ekonomi regional[3].Namun di sisi lain UMKM memiliki kendala utama  dalam  mendapatkan  pembiayaan  berupa  pembayaran  kredit  untuk  memiliki  modal  usaha[4].  Pemberdayaan UMKM merupakan salah satu cara untuk meningkatkan perekonomian masyarakat Indonesia[5]. Untuk meningkatkan kinerja  UMKM,  Kementerian  Keuangan  telah  melakukan  berbagai  kegiatan  pemberdayaan  seperti  pelatihan, pendampingan dan pemberian modal usaha[6]. Namun dalam praktiknya, terdapat kendala dalam melakukan pemantauan dan klasifikasi  kelayakan terhadap kegiatan pemberian bantuan yang dilakukan. Monitoring  dan  klasifikasi  kelayakan yang dilakukan masih menggunakan cara manual yang seringkali tidak efisien dan tidak akurat.
Untuk  mengatasi  kendala  tersebut,  Kementerian  Keuangan  berencana  untuk  membuat  perangkat  lunak.  Agar perangkat lunak yang dirancang dapat diakses oleh seluruh kantor wilayah Indonesia maka sistem yang dibangun berbasis website  yang  mampu  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  kelayakan  kegiatan  pemberian  bantuan  UMKM.  Sistem yang dirancang menggunakan metode Agile model Extreme Programming , yang memungkinkan proses pengembangan dilakukan dengan cepat dan fleksibel[7]. Sistem Informasi ini diharapkan dapat membantu lebih cepat dan efektif bagi Kantor  Wilayah  di  seluruh  Indonesia  dalam  memantau  dan  mengevaluasi  kegiatan  bantuan  kepada  UMKM, sehingga  dapat  meningkatkan  kinerja  UMKM  dan  berdampak  positif  pada  perekonomian  masyarakat  di  seluruh
Aldy  Novriandy,  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Algoritma  C4.5  dalam  Klasifikasi  Kelayakan  Bantuan UMKM
Indonesia.
Metode Agile model extreme programming dalam desain dan pelaksanaan klasifikasi kelayakan bantuan UMKM adalah perbedaan utama antara penelitian ini dan penelitian sebelumnya. Penelitian sebelumnya memiliki kecenderungan hanya mengandalkan algoritma daripada teknik desain sistem. Dengan menggabungkan konsep Agile dengan Algoritma yang digunakan  percnangan  dalam pengembangan sistem, yang dapat memberikan solusi  yang lebih fleksibel, efisien, dan terukur, penelitian ini berusaha untuk menutup kesenjangan ini.
Klasifikasi  adalah  tindakan  mengklasifikasikan  melibatkan  pengelompokan  item  ke  dalam  kelompok  yang berbeda.  Kegiatan  mengklasifikasikan  kelayakan  telah  banyak  dalam  penelitian-penelitian  sebelumnya.  Pertama, “Klasifikasi dan Monitoring Status Gizi Balita Melalui Penerapan Metode Naïve Bayes Classification Berbasis GIS”[8], Selanjutnya  “aplikasi  monitoring dan penentuan peringkat kelas menggunakan naïve bayes classifier”[9]. Selanjutnya, “Penerapan algoritma C4.5 pada klasifikasi potensi siswa drop out”[10], Dan selanjutnya “Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi  Penerima Bantuan Pangan Non Tunai ( Studi Kasus Kelurahan Utama )”[11]. Berdasarkan penelitian yang sudah ada tersebut terdapat beberapa perbedaan antara algoritma Naïve Bayes dan algoritma C4.5 dalam mengklasifikasi.
Pentingnya  keterbaruan  dari  penelitian  yang  sudah  ada  sebelumnya  adalah  untuk  memastikan  bahwa  peneliti memberikan kontribusi  yang berarti, dan penelitian ini  memiliki dampak positif yang lebih luas bagi  masyarakat  atau industri terkait dalam hal klasifikasi kelayakan bantuan UMKM, selain itu terdapat kelebihan dari segi manfaat algoritma Naïve  Bayes  dan  algoritma  C4.5  yang  mampu  membuat  efisien  dalam  hal  pelatihan  dan  pengujian,  serta  membantu mengidentifikasi fitur atau variabel yang paling berpengaruh dalam klasifikasi kelayakan bantuan UMKM. Terdapat pula kelebihan  implementasi  pada  algoritma  Naïve  Bayes  yang  mampu  mengelompokkan  kategori-kategori  yang  ada menggunakan probabilitas dan teorema bayes, sedangkan algoritma C4.5 mampu mengatasi data yang hilang. Daripada itu  keterbaruan  dapat  membantu  dalam  pengembangan  model  yang  lebih  efektif  dan  aplikatif  untuk  membantu  dalam pengambilan keputusan tentang pemberian bantuan UMKM yang lebih akurat dan tepat sasaran.
Menurut  Thomas  Bayes  1763  (dalam  (Yang,  2019))  pengklasifikasi  Naive  Bayes  adalah  jenis  mekanisme klasifikasi probabilistik berdasarkan teorema Bayes, teori anumerta Thomas Bayes. Dari sudut pandang klasifikasi, tujuan utamanya adalah menemukan deskripsi terbaik antara data baru dan klasifikasi yang ditempatkan di area masalah tertentu. Untuk  membuat  pemetaan  ini  dapat  dihitung  secara  probabilistik,  beberapa  manipulasi  matematis  dilakukan  untuk mengubahnya[12]. Sedangkan menurut Hasil dari C4.5 adalah Pohon keputusan, teknik yang sangat efektif dan terkenal untuk kategorisasi dan prediksi adalah pohon keputusan. Fakta-fakta berskala besar dikonversi menggunakan pendekatan pohon  keputusan  yang  mewujudkan  aturan.  Aturan-aturan  tersebut  mudah  dipahami  ketika  diucapkan  dalam  bahasa normal. Dan untuk mencari entri dalam kategori tertentu, mereka juga dapat dijelaskan menggunakan bahasa database seperti Structured Query Language .[13]
Diharapkan  dengan  adanya  sistem  informasi  pengklasifikasian  kelayakan  bantuan  UMKM  pada  Kanwil  Ditjen Perbendaharaan ini akan menghasilkan sebuah sistem yang dapat menyajikan informasi mengenai UMKM yang layak, maupun  tidak  layak  menerima  bantuan  pemerintah,  sehingga  pemerintah  mampu  melakukan  pengontrolan  terhadap kelayakan  UMKM  dan  dapat  lebih  waspada  agar  tidak  melakukan  kesalahan  pada  saat  memberikan  bantuan  kepada UMKM.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian dilakukan untuk memperoleh fakta-fakta yang dibutuhkan, maka dilakukan penelitian pada peneliti melakukan penelitian dalam jangka waktu kurang lebih 4 bulan, yakni Maret 2023 - Juni 2023 di Direktorat Jenderal Perbendaharaan yang  beralamatkan  di  Gedung  Direktorat  Jenderal  Perbendaharaan  Lt.  3,  Jl.  Lapangan  Banteng  Timur,  Jakarta  Pusat. Pengunaan beberapa pada klasifikasi  kelayakan ini  seperti, Nama, NIK ( Nomor Induk Keluarga ), Alamat ( Provinsi, Kota/Kabupaten, Kecamatan, Kode Pos ), E-mail , Nomor Telepon / Nomor Handphone, Nama Merk, Bidang Usaha, NIB ( Nomor Izin Berusaha ), PKH ( Program Keluarga Harapan ), Jumlah Tanggungan, Kondisi Rumah, Jumlah Penghasilan, Jenis Kelamin, Status Rumah. Sistem ini digunakan oleh satu pengguna yaitu, administrator atau pengguna.

## 2.1 Sumber dan Cara Pengumpulan Data
Peneliti memanfaatkan sumber data primer dan sekunder untuk mendapatkan informasi
a. Data ini mengumpulkan langsung dari subjek penelitian serta penelitian lapangan langsung untuk proses pemecahan masalah yang dipelajari oleh peneliti.
b. Sumber data sekunder dikumpulkan oleh peneliti untuk mendukung sumber pertama, dapat dikatakan bahwa informasi yang diperoleh  dari  jurnal  –  jurnal,  artikel,  dokumen  yang  dianggap  relevan  sehingga  bisa  untuk  memperkuat  proses penelitian.
Dalam  rangka  mengumpulkan  data  untuk  penelitian  ini,  wawancara  dan  dokumentasi  digunakan  didapat  dari tempat penelitian, adapun penjelasannya adalah :
a. Wawancara
Wawancara, sebuah prosedur tanya-jawab langsung antara peneliti dan narasumber, merupakan suatu metode untuk pengumpulan data dalam penelitian ini. Wawancara ini dilakukan dengan pihak dari Direktor Jenderal Perbendaharaan (Direktorat  Sistem  Manajemen  Investasi)  sebagai  narasumber,  yang  bertujuan  untuk  memudahkan  penulis mendapatkan informasi yang dibutuhkan.
Aldy  Novriandy,  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Algoritma  C4.5  dalam  Klasifikasi  Kelayakan  Bantuan UMKM
b. Dokumentasi
Dokumentasi  adalah  metode  pengumpulan  informasi  melalui  dokumen  atau  catatan  yang  ada.  Metode  dokumen digunakan untuk mencari informasi yang ada, yaitu dokumen tentang orang atau kelompok dan juga tentang peristiwa di lingkungan sosial. Dokumen yang penulis gunakan dalam proses pengumpulan data adalah formulir penelitian untuk survey.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Mengenali  masalah  yang  dipelajari  selama  langkah  identifikasi[14].  Ini  adalah  tahap  penting  dalam klasifikasi kelayakan  bantuan  untuk  UMKM,  pendistribusian  bantuan  untuk  UMKM  di  Kantor  Wilayah  Direktorat  Jenderal Perbendaharaan yang belum akurat sehingga membuat proses penyaluran bantuan terhambat.
b. Analisis Kebutuhan
Dalam  tahap  ini  proses  pengumpulan  informasi  mengenai  data-data  yang  dibutuhkan  dalam  pembuatan  sistem klasifikasi  kelayakan  bantuan  UMKM[15].  Pada  pengumpulan  data  ini  penulis  melakukan  wawancara  dan  juga studi dokumentasi untuk mencari informasi beserta data mengenai UMKM.
Tabel 1. Jenis Data Pendataan UMKM
Nama Data Keterangan Nama Pemilik Berisikan nama dari pemilik UMKM NIK Berisikan Nomor Induk Kependudukan Alamat E-mail Nomor Telepon/Nomor Handphone Nama Merek Bidang Usaha NIB Berisikan data alamat rumah pemilik usaha (Provinsi, Kota/Kabupaten, Kecamatan, Kode pos)
Akun E-mail yang dimiliki oleh pemilik UMKM Nomor Telepon/Nomor Handphone yang dimiliki oleh pemilik UMKM Nama merek dari usaha yang dijalankan
Bidang usaha apa yang dijalankan oleh pemilik usaha ( Fashion , Makanan, Minuman, Barang)
Nomor Izin Berusaha yang didapatkan oleh pemilik usaha.
Tabel 2. Daftar Data Klasifikasi Nama Data Kategori Keterangan PKH PKH Non PKH Status Program Keluarga Harapan ( PKH / Non PKH ) dari pemilik usaha tersebut mendapatkan bantuan PKH atau Tidak Jumlah Tanggungan 0-5 5-10 Jumlah tanggungan yang dinafkahi
Aldy  Novriandy,  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Algoritma  C4.5  dalam  Klasifikasi  Kelayakan  Bantuan UMKM
Jenis Kelamin Kondisi Rumah Jumlah Penghasulan Status Pemilik Rumah Laki-laki Perempuan Batu Permanen; Batu Anyam; Papan >2.500.000 (besar) >1.500.000 – 2.500.000 (sedang) <1/500/000 (kecil) Milik Sendiri; Sewa Status jenis kelamin dari pemilik UMKM Kondisi rumah yang ditempati Jumlah penghasilan yang didapatkan dari pemilik UMKM selama 1 bulan
Status kepemilikan rumah ( Milik Sendiri atau Sewa )
c. Perancangan Sistem
Perancangan sistem dilakukan pada tahap ini dengan menggunakan komponen-komponen UML (Unified Modeling Language) seperti flowchart, use case diagram, dan activity diagram [16].
d. Implementasi Sistem
Pada tahap ini melakukan penulisan program  untuk  membuat  sistem yang berbasis website, penulisan program untuk membuat CRUD ( Menambahkan, Melihat, Memperbarui, dan Menghapus ) data, penggabungan algoritma Naive Bayes dan C4.5 ke dalam bahasa pemrograman PHP, serta spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak sistem.[17]
e. Klasifikasi
Tahap  Klasifikasi  ini  dimaksudkan  untuk melakukan perhitungan secara  manual ataupun memanfaatkan  algoritma C4.5 dan algoritma Naive Bayes di Rapidminer.

## Gambar 2. Flowchart Algoritma Naïve Bayes
Gambar 2.  merupakan  alur  tahapan  dalam  implementasi  algoritma Naïve  Bayes  untuk mengklasifikasi calon penerima bantuan keuangan.
1. Pengambilan dari data pengujian yaitu data training 2. Setelah menentukan data training selanjutnya, memasukkan data testing.
3. Setelah mengubah kategori tiap atribut pada data testing yang sudah dimasukkan, dan melakukan perhitungan probabilitas.
4. Dapat hasil prediksi Perhitungan algoritma Naïve Bayes, dengan menggunakan rumus berikut:
X = Data dengan class yang belum diketahui
H
= Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik 𝑃 ( 𝐻 | 𝑋 ) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X ( Posteriori Probability P(H) = Probabilitas hipotesis H ( Prior Probabolity ) 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 ) = Probabilitas X berdasarkan hipotesis H P(X) = Probabilitas dari X [18]
Naïve Bayes merupakan penyederhanaan metode bayes. Teorema bayes disederhanakan menjadi:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝑋)                                        (2)
Metode C4.5 memiliki beberapa fase untuk membangun pohon keputusan:
Aldy  Novriandy,  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Algoritma  C4.5  dalam  Klasifikasi  Kelayakan  Bantuan UMKM
Gambar 3. Flowchart Algoritma C4.5
1. Program uji kelayakan diawali dengan login dari administrator sebelum berlanjut ke proses import data berupa data dalam format excel.
2. Sistem informasi juga akan menganalisis data yang di import sehingga dapat dihasilkan dalam bentuk tabel dengan format yang telah ditentukan.
3. Dari hasil import data, selanjutnya sistem informasi akan memproses pengelompokan menjadi warna kuning ( Atribut ) dan hijau ( Label ).
4. Selanjutnya yaitu melakukan input data untuk di prediksi kelayakannya.
5. Menghitung Entropy merupakan menghitung setiap atribut yang ada.
Gunakan rumus berikut untuk menghitung nilai entropy:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆. 𝐴) = 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖                   (3) Keterangan:
S = Himpunan Kasus n = Jumlah partisi S pi = Proporsi Si terhadap S  [ 1 9 ]
6. Menghitung Gain merupakan menghitung total hasil setiap Entropy pada atribut.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆. 𝐴) = 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)                (4) Keterangan S = Himpunan Kasus
A = Fitur N = Jumlah partisi atribut A |Si|     = Proporsi Si terhadap S |S| = Jumlah kasus dalam S [19]
7. Selanjutnya  baru  didapatkan  pohon  keputusan  dengan  cara  total Gain yang  tertinggi  dari  masing- masing atribut yang ada.
f. Pengujian Sistem
Fase pengujian sistem perangkat lunak sangat penting. Sistem diuji pada tahap ini untuk memastikan sistem dapat digunakan dengan baik, tanpa kesalahan, dan sesuai permintaan dari pengguna. Pengujian Black Box digunakan dalam Pengujian Sistem ini[20]. Apakah sistem atau program menghasilkan hasil yang diinginkan dalam menanggapi input yang bervariasi tergantung pada kita.
Aldy  Novriandy,  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Algoritma  C4.5  dalam  Klasifikasi  Kelayakan  Bantuan UMKM

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  meliputi  wawancara  dan  dokumentasi  yang  dilakukan  di  Direktorat  Jenderal  Perbendaharaan, Kementerian Keuangan. Data pelatihan yang digunakan untuk membangun sistem klasifikasi kelayakan bantuan UMKM dengan menggunakan algoritma Nave Bayes dan C4.5 ditunjukkan pada tabel di bawah ini. Data set ini berisi sejumlah atribut yang berkaitan dengan karakteristik UMKM.
Tabel 3. Data Training Nama PKH Jumlah Tanggungan Jenis Kelamin Kondisi Rumah Jumlah Penghasilan Status Pemilik Rumah Status Kelayakan Aldy PKH 5 Laki-laki  Bambu anyam 400000 Milik sendiri Layak Budi Non-PKH 3 Laki-laki  Papan 3000000 Sewa Tidak layak Citra Dewi Eka Fajar Gita Hadi Indra Ibu PKH Non- PKH PKH PKH PKH Non-PKH PKH Non-PKH 3 1 3 3 3 3 3 3 Laki-laki Laki-laki Perempuan Laki-laki Perempuan Laki-laki Laki-laki Perempuan Bambu anyam Bambu anyam Bambu anyam Bambu anyam Batu Permanen Batu Permanen Bambu anyam Batu Permanen 3000000 300000 3000000 3000000 2000000 300000 3000000 200000 Milik Sendiri Sewa Milik Sendiri Milik Sendiri Milik Sendiri Sewa Milik Sendiri Sewa Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak Layak Tidak Layak Layak

## 3.2 Perancangan Sistem
Gambar 4. Use Case Diagram Login
Use Case Diagram Login tersebut menunjukan bahwa Admin harus memasukkan E-mail, Password, dan Captcha terlebih dahulu agar bisa Login. Ketika sudah benar Admin akan di lanjutkan ke  Halaman Dashboard yang di dalamnya terdapat Pie Chart.

## 3.3 Implementasi Sistem
Aldy  Novriandy,  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Algoritma  C4.5  dalam  Klasifikasi  Kelayakan  Bantuan UMKM
Gambar 5. Tampilan Login
Menunjukkan tampilan login yang digunakan oleh Administrator untuk masuk kedalam menu dashboard . Admin akan  mengakses  halaman dashboard setelah  memasukkan  alamat  email  dan  kata  sandi  secara  akurat.  Jika salah memasukkannya, maka admin akan mendapatkan pesan atau tanda bahwa gagal masuk.

## Gambar 6. Tampilan Dashboard
Tampilan Dashboard adalah tampilan yang muncul ketika administrator sudah berhasil login . Pada Tampilan ini Admin bisa memonitoring Status Kelayakan, Status Rumah,  Status Kepemilikan Rumah, dan PKH ( Program Keluarga Harapan  )  semuanya  di  tampilkan  dalam  bentuk Pie  Chart .  Menu-menu  yang  dipilih  untuk  situs  web  lengkap  yang didukung oleh aplikasi disertakan dalam dashboard. Menu-menu utama tersebut antara lain Super Admin, menu master, Data UMKM, Kelayakan, dan Kelayakan C4.5.

## 3.4 Klasifikasi Naïve Bayes dan C4.5
Tabel 4. Data Testing Nama PKH Jumlah Tanggungan Jenis Kelamin Kondisi Rumah Jumlah Penghasilan Status Pemilik Rumah Status Kelayakan Jaka Non-PKH 3 Laki-laki Bambu Permanen 30000000 Milik sendiri ?
Dengan rumus Naïve Bayes dapat dihitung probabilitasnya:
a. Menghitung jumlah variable kelas/label
P(Y=Layak) = 3/10 = 0,3
P(Y=Tidak Layak)
= 7/10 = 0,7
b. Menjumlahkan kasus dengan kelas yang sama:
P(PKH = Non-PKH | Y=Layak) = 2/3 = 0,6 P(PKH = Non-PKH | Y=Tidak Layak) = 2/7 = 0,28 P(Jumlah Tanggungan = 0-5 | Y=Layak) = 3/3 = 1 P(Jumlah Tanggungan = 0-5 | Y=Tidak Layak) = 7/7 = 1 P(Jenis Kelamin = L | Y=Layak) = 2/3 = 0,66 P(Jenis Kelamin = L | Y=Tidak Layak) = 5/7 = 0,7 P(Kondisi Rumah = Batu Permanen | Y=Layak) = 2/3 = 0,66 P(Kondisi Rumah = Batu Permanen | Y=Tidak Layak) = 1/7 = 0,14 P(Jumlah Penghasilan = >2.500.000 | Y=Layak) = 0/3 = 0 P(Jumlah Penghasilan = >2.500.000 | Y=Tidak Layak) = 5/7 = 0,7
Aldy  Novriandy,  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Algoritma  C4.5  dalam  Klasifikasi  Kelayakan  Bantuan UMKM
P(Status Pemilik Rumah = Milik Sendiri | Y=Layak) = 1/3 = 0,3 P(Status Pemilik Rumah = Milik Sendiri | Y=Tidak Layak) = 5/7 = 0,7Kalian semua hasil label layak dan tidak layak P(PKH  =  Non-PKH  |  Y=Layak)  x  P(Jumlah  Tanggungan  =  0-5  |  Y=Layak)  x P(Jenis  Kelamin  = L  |  Y=Layak)  x P(Kondisi Rumah = Batu Permanen | Y=Layak x P(Jumlah Penghasilan = >2.500.000 | Y=Layak) x P(Status Pemilik Rumah = Milik Sendiri | Y=Layak) x P(Y=Layak) = 0,6 x 1 x 0,66 x 0,66 x 0 x 0,3 x 0,3 = 0 P(PKH = Non-PKH | Y=Tidak Layak) x P(Jumlah Tanggungan = 0-5 | Y= Tidak Layak) x P(Jenis Kelamin = L | Y= Tidak Layak) x P(Kondisi Rumah = Batu Permanen | Y= Tidak Layak x P(Jumlah Penghasilan = >2.500.000 | Y= Tidak Layak) x P(Status Pemilik Rumah = Milik Sendiri | Y= Tidak Layak) x P(Y= Tidak  Layak) = 0,28 x 1 x 0,7 x 0,14 x 0,7 x 0,7 x 0,7 = 0,00941192
c. Bandingkan antara hasil yang di dapatkan
Dari hasil layak dan tidak layak diatas, nilai probabilitas tertinggi terletak pada label tidak layak, jadi dapat disimpulkan Pemilik UMKM tersebut tidak layak untuk mendapatkan bantuan dari Pemerintah.
Perhitungan Manual dengan Algoritma C4.5:
a. Hitung Entropy Awal: Jumlah total entri yang layak :3 Jumlah total entri yang tidak layak :7 Total entri dalam dataset :10 Entropy Awal = -((3/10) * log2(3/10)) - ((7/10) * log2(7/10)) = 0.8812 b. Gain untuk Atribut PKH: Entropy setelah splitting pada nilai PKH: Untuk nilai PKH: 6 entri (1 layak, 5 tidak layak) Untuk nilai Non-PKH: 4 entri (2 layak, 2 tidak layak) Entropy (PKH)= -((1/6) * log2(1/6)) - ((5/6) * log2(5/6))= 0.6500
Entropy (Non-PKH)  = -((2/4) * log2(2/4)) - ((4/4) * log2(4/4))= 0.5
Gain Total= 0.8812 - ((6/10) * 0.6500) - ((4/10) * 0.5)= 0.2912 c. Gain untuk Atribut Jumlah tanggungan: Entropy setelah splitting pada nilai Jumlah tanggungan: Untuk nilai Jumlah Tanggungan <=2: 1 entri (0 layak, 1 tidak layak) Untuk nilai Jumlah Tanggungan >2: 9 entri (3 layak, 6 tidak layak) Entropy (<=2) = -((0/1) * log2(0/1)) - ((1/1) * log2(1/1)) = 0 Entropy (>2) = -((3/9) * log2(3/9)) - ((6/9) * log2(6/9)) = 0.9182 Gain Total = 0.8812 - ((1/10) * 0) - ((9/10) * 0.9182) = 0.05482
d. Gain untuk Atribut Kondisi rumah: Entropy setelah splitting pada nilai Kondisi rumah: Untuk nilai Papan: 1 entri (0 layak, 1 tidak layak) Untuk nilai Batu permanen: 3 entri (2 layak, 1 tidak layak) Untuk nilai Bambu anyam: 6 entri (1 layak, 5 tidak layak) Entropy (Papan) = -((0/1) * log2(0/1)) - ((1/1) * log2(1/1)) = 0 Entropy (Batu permanen) = -((2/3) * log2(2/3)) - ((1/3) * log2(1/3)) = 0.9182 Entropy (Bambu anyam) = -((1/6) * log2(1/6)) - ((5/6) * log2(5/6)) = 0.6500
Gain Total(Kondisi rumah)  = 0.8812 - ((1/10) * 0) - ((3/10) * 0.9182) - ((6/10) * 0.6500) = 0.21574 e. Gain untuk Atribut Jumlah penghasilan: Entropy setelah splitting pada nilai Jumlah penghasilan: Untuk nilai <=1500000: 4 entri (3 layak, 1 tidak layak) Untuk nilai >1500000: 6 entri (0 layak, 6 tidak layak) Entropy (<=1500000)= -((3/3) * log2(3/3)) - ((1/3) * log2(1/3))= 0.5283 Entropy (>1500000)= -((0/6) * log2(0/6)) - ((6/6) * log2(6/6))= 0
Gain Total (Jumlah penghasilan) = 0.8812  - ((4/10) * 0.5283) - ((6/10) * 0)= 0.66988 f. Gain untuk Atribut Status kepemilikan: Entropy setelah splitting pada nilai Status kepemilikan: Untuk nilai Sewa: 4 entri (2 layak, 2 tidak layak) Untuk nilai Milik sendiri  : 6 entri (1 layak, 5 tidak layak) Entropy (Sewa)= -((2/4) * log2(2/4)) - ((2/4) * log2(2/4))= 1 Entropy (Milik sendiri)= -((1/6) * log2(1/6)) - ((5/6) * log2(5/6))= 0.6500 Gain Total(Status kepemilikan) = 0.8812  - ((4/10) * 1) - ((6/10) * 0.6500)=  0.0912
Tabel 5. Hasil Klasifikasi C4.5 Kasus Kategori Jumlah  Layak Tidak Layak  Entropy Gain 10 3 7 0.8812 PHK PKH Non-PKH 6 4 1 2 5 2 0.6500 0.5 0.2912
Aldy  Novriandy,  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Algoritma  C4.5  dalam  Klasifikasi  Kelayakan  Bantuan UMKM
Jumlah Tanggungan <=2 >2 1 9 0 3 1 6 0 0.2912 05482 Kondisi Rumah Batu Permanen Batu Anyam Papan 3 6 1 2 1 0
1 5 1 0.9182 0.6500 0 0.21574 Jumlah Penghasilan <=1500000 >1500000 4 6 3 0 1 6 0.5283 0 0.66988 Status Kepemilikan Rumah Milik Sendiri Sewa 6 4 1 2 5 2 0.6500 1 0.09212
Hasil  perhitungan  diatas,  disimpulkan  bahwa  jumlah  penghasilan  merupakan  faktor  paling  kuat  yang mempengaruhi apakah penerima bantuan UMKM layak atau tidak., karena memiliki nilai Gain paling tinggi. Perhitungan menggunakan RapidMiner di dapatkan hasil accuracy, precision, dan recall , sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil RapidMiner Algoritma Naïve Bayes Evaluasi Persentase Accuracy 70.00% Precision 75.00% Recall 85.71% Tabel 7. Hasil RapidMiner Algoritma C4.5 Evaluasi Persentase Accuracy 90.00% Precision 100.00% Recall 85.71%
Hasil  pengujian  menggunakan  RapidMiner  menunjukkan  algoritma  C4.5  mampu  memberikan  hasil  yang  lebih baik bila dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes. Namun untuk Recall mendapatkan nilai persentase yang sama di antar kedua algoritma tersebut.

## 3.6 Pengujian Sistem
Hasil pengujian sistem ini menggunakan metode BlackBox dianalisis untuk menemukan hasil pengujian terperinci untuk setiap sistem halaman  yang diuji. Data yang digunakan untuk melakukan pengujian ini menggunakan data dummy atau data  tidak  benar.  Data  yang  digunakan  seperti    Tabel  1  dan  Tabel  2,  dibawah  ini  merupakan  hasil  pengujian  metode Blackbox :
Tabel 8. Hasil Pengujian Black Box Fitur Scenario Fitur Output yang Dihasilkan Kesimpulan Login Memasukkan e-mail, password, dan Code Captcha Berhasil melakukan Login [x] Terima [  ] Tolak Pendataan UMKM Melakukan input data UMKM Menampilkan data UMKM [x] Terima [  ] Tolak Searching Melakukan Searching data di setiap menu Menampilkan hasil data sesuai keyword yang dimasukkan di field search data [x] Terima [  ] Tolak Kelayakan (Calon) Melakukan input data calon yang ingin di lakukan pengujian Menampilkan data calon [x] Terima [  ] Tolak Kelayakan Pengujian  Melakukan input data UMKM yang ingin di lakukan pengujian Menampilkan hasil pengujian layak atau tidak layak [x] Terima [  ] Tolak Export daftar Data Pengujian Meng export daftar data pengujian Data berhasil terunduh dalam bentuk Excel [x] Terima [  ] Tolak Kelayakan C4.5 Melakukan upload data yang sudah di unduh.  Data berhasil di upload [x] Terima [  ] Tolak Kelayakan C4.5 Melakukan input data UMKM yang di lakukan Pengujian Menampilkan hasil pengujian kelayakan [x] Terima [  ] Tolak
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  oleh  pegawai  kantor  wilayah  Direktorat  Jenderal  Perbendaharaan,  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  fitur-fitur  yabg  ada  diterima  oleh  pengguna,  berjalan  dengan  lancar  sistem  informasi  yang digunakan, mampu melakukan klasifikasi kelayakan sesuai dengan yang diinginkan oleh pengguna.
Aldy  Novriandy,  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Algoritma  C4.5  dalam  Klasifikasi  Kelayakan  Bantuan UMKM
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  temuan-temuan  penilaian  kelayakan  bantuan  dengan  memakai  algoritma  Naive Bayes  dan  C4.5  adalah  sistem  informasi  ini  dapat  memudahkan  pekerjaan  dan  menjadi  lebih  efisien  dalam  hal menginputkan data dan pengujian kelayakan bantuan UMKM, sleian itu Data UMKM yang relevan digunakan sebagai input dalam algoritma Naïve Bayes dan C4.5 yang kemudian dilakukan uji klasifikasi menentukan kelayakan bantuan UMKM. Berdasarkan  hasil  pengujian  algoritma  Naïve  Bayes  dan  C4.5  mampu  memberikan  hasil  klasifikasi yang  baik  dalam mengklasifikasikan  kelayakan  bantuan  UMKM.  Dan  Hasil  pengujian  menunjukkan  algoritma  C4.5  mampu  bersaing dengan hasil yang lebih baik bila dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes. Accuracy algoritma C4.5 sebesar 90.00% dan 70.00% Algoritma Naïve Bayes. Tetapi kedua Algoritma mampu melakukan klasifikasi kelayakan bantuan UMKM dengan dengan baik. Namun, ada beberapa kendala yang perlu diatasi dalam implementasi sistem informasi klasifikasi kelayakan bantuan UMKM kedepannya seperti masalah keamanan data, keterbatasan infrastruktur, dan pengumpulan data yang lebih banyak.  Oleh  karena  itu,  perlu  pengembangan  serta  perbaikan perangkat  secara  terus-menerus  untuk  memastikan keberhasilan penggunaan sistem ini dalam meningkatkan klasifikasi kelayakan bantuan pada UMKM.

## REFERENCES
[1] T. Ardiansyah, “Model Financial Dan Teknologi (Fintech) Membantu Permasalahan Modal Wirausaha UMKM Di Indonesia,” Jurnal Majalah Ilmiah Bijak, vol. 16, no. 2, pp. 158-166, Sep. 2019, doi: 10.31334/bijak.v16i2.518.
[2] L. M. Hamza and D. Agustien, “Pengaruh Perkembangan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah Terhadap Pendapatan Nasional Pada  Sektor  UMKM  di  Indonesia,”  Jurnal  Ekonomi  Pembangunan,  vol.  8,  no.  2,  pp.  127–135,  Jul.  2019,  doi: 10.23960/jep.v8i2.45.
[3] L.  Marlinah,  “Peluang  dan  Tantangan  UMKM  Dalam  Upaya  Memperkuat  Perekonomian  Nasional  Tahun  2020  Ditengah Pandemi Covid 19,” Jurnal Ekonomi, vol. 22, no. 2, pp. 118-124, Jun. 2020, doi: 10.37721/je.v22i2.644.
[4] T.  Fitrio,  P.  Dewi,  Y.  Remofa,  and  )  Hardi,  “STRATEGI  UMKM  AKSES  PENDANAAN  PERBANKAN  DI  DESA SEMELINANG  DARAT  PERANAP,”  Jurnal  Pengabdian  Kepada  Masyarakat,  vol.  5,  no.  1,  pp.  18-27,  Jun.  2023,  doi: 10.34006/values.v5i1.543.
[5] F. Ekonomi et al., “ANALISIS PEMBERDAYAAN UMKM PADA MASA PANDEMI COVID-19,” SOSEBI: Jurnal Penelitian Mahasiswa Ilmu Sosial, Ekonomi, dan Bisnis Islam, vol. 83, no. 1, pp. 2808–7089, Nov. 2021, doi: 10.21274/sosebi.v1i1.4929.
[6] D. Putri Nasution, “ANALISIS EKSISTENSI UMKM DALAM MENGURANGI TINGKAT KEMISKINAN DI INDONESIA.” Jurnal Edunomika, vol. 7, no. 1, pp. 1-12, Agu. 2023, doi: 10.29040/jie.v7i1.7002.
[7] F. Fatoni and D. Irawan, “Implementasi Metode Extreme Programming dalam Pengembangan Sistem Informasi Izin Produk Makanan,”  Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan  Komputer),  vol.  8,  no.  2,  pp.  159–164,  Aug.  2019,  doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.679.
[8] R. Darma Rusdiyan Yusron and I. Machfud, “Klasifikasi dan Monitoring Status Gizi Balita Melalui Penerapan Metode Naïve Bayes Classification Berbasis GIS Classification and Monitoring of Toddler Nutrition Status Through Application of GIS-Based Naïve Bayes Classification Method,” Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS, vol. 4, no. 02, pp. 161– 168, Nov. 2022, doi: 10.46772/intech.v4i02.869.
[9] B.  S.  Gandhi,  D.  A.  Megawaty,  and  D.  Alita,  “APLIKASI  MONITORING  DAN  PENENTUAN  PERINGKAT  KELAS MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA), vol. 2, no. 1, pp. 54–63, Mar. 2021, doi: 10.33365/jatika.v2i1.722.
[10]  M. Muhamad, A. P. Windarto, and S. Suhada, “PENERAPAN ALGORITMA C4.5 PADA KLASIFIKASI POTENSI SISWA DROP OUT,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 753-760, Dec. 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1688.
[11]  C. Agus Sugianto and F. Rizky Maulana, “Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai ( Studi Kasus Kelurahan Utama ) Naive Bayes Algorithm For Classification of Non-Cash Food Aid Recipients (Case Study of Utama Village),” Techno.com, vol. 18, no. 4, pp. 321-331, Nov. 2019, doi: 10.33633/tc.v18i4.2587.
[12]  F. J. Yang, “An implementation of naive bayes classifier,” in Proceedings  - 2018 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence, CSCI 2018, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Dec. 2018, pp. 301– 306. doi: 10.1109/CSCI46756.2018.00065.
[13]  M.  Windarti  and  A.  Suradi,  “PERBANDINGAN  KINERJA  6  ALGORITME  KLASIFIKASI  DATA  MINING  UNTUK PREDIKSI  MASA  STUDI  MAHASISWA,”  Jurnal  Telematika,  vol.  1,  no.  1,  pp.  14-30,  Feb.  2019,  doi: 10.35671/telematika.v12i1.778
[14]  I. Ahmad, A. Febrian, and A. T. Prastowo, “PENERAPAN DAN PENDAMPINGAN SISTEM TRACER STUDY SECARA ONLINE PADA MA MA’ARIF 1 PUNGGUR,” Communnity Development Journal, vol. 3, no. 1, pp. 277–282, Feb. 2022, doi: 10.31004/cdj.v3i1.3813.
[15]  R. I. Borman, A. T. Priandika, and A. R. Edison, “Implementasi Metode Pengembangan Sistem Extreme Programming (XP) pada  Aplikasi  Investasi  Peternakan,”  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi  (Justin),  vol.  8,  no.  3,  p.  272,  Jul.  2020,  doi: 10.26418/justin.v8i3.40273.
[16]  R  R.  D.  Gunawan,  T.  Oktavia,  and  R.  I.  Borman,  “PERANCANGAN  SISTEM  INFORMASI  BEASISWA  PROGRAM INDONESIA PINTAR (PIP) BERBASIS ONLINE (TUDI KASUS : SMA N 1 KOTA BUMI),” Jurnal Mikrotik, vol. 8, no. 1, Jul. 2018, https://ojs.ummetro.ac.id/index.php/mikrotik/article/view/745/547.
[17]  I. Ahmad, R. Indra Borman, J. Fakhrurozi, and G. G. Caksana, “Software Development Dengan Extreme Programming (XP) Pada Aplikasi Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Berbasis Android,” Jurnal inovtek polbeng - seri informatika. vol. 5, no. 2, pp. 297-307, Nov. 2020