## Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Algoritma C5 Untuk Menentukan Penerima Bantuan Sosial

## Decision Support System Application Using The C5 Algorithm To Determine Social Assistance Recipients
Febi Solifiah Batubara 1) , Abdul Halim Hasugian 2), Heri Santoso 3),
1) Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi

## Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan
Jl. Lap. Golf, Kp. Tengah, Kec. Pancur Batu, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara 20353. Telp : (+6261) 4536090, Fax : (+6261) 6615683 E-mail : batubarafebi@gmail.com 1) abdulhalimhasugian@uinsu.ac.id 2) herisantoso@uinsu.ac.id 3)

## Abstract
Poverty is one of the problems in the development process which is manifested by adversity, underdevelopment and an increase in poverty rates due to changes. Most of the residents of Setia Village, Pahae Jae District, are still underprivileged, the poverty level is still high and the government has implemented a social assistance system for the poor or underprivileged to reduce the poverty level. However, it turns out that the selection of social  assistance  recipients  in  the  Setia  Village  area,  Pahae  Jae  District  still  uses  a  manual  system.  The selection process is carried out by observing residents' files from the start of the process of who will be selected who can receive assistance based on predetermined criteria. So that the settlement process in determining potential recipients of social assistance does not occur systematically and sometimes is not on target. The system used by the author uses the c5.0 algorithm decision tree method. This developed system will facilitate the work of loyal village parties, and reduce delays in determining social assistance.
Keywords : C5.0, Decision  tree, Classification

## Abstrak
Kemiskinan  adalah  salah  satu  permasalahan  dalam  proses  pembangunan  yang  dicirikan  dengan  adanya keterpurukan,  keterbelakangan,  dan  peningkatan  angka  pengangguran  karena  adanya  suatu  perubahan. Sebagian besar warga desa Setia Kecamatan Pahae Jae masih banyak yang memiliki  warga kalangan yang kurang  mampu,  tingkat  kemiskinan  masih  tinggi  dan  pemerintah  sudah  menerapkan  sistem  bantuan  sosial kepada warga miskin atau kurang mampu untuk mengurangi tingkat kemiskinan. Namun ternyata pemilihan penerima  Bantuan  sosial di  wilayah  Desa  Setia  Kecamatan  Pahae  Jae  masih  menggunakan  sistem  manual. proses seleksi dilakukan dengan cara mengamati berkas-berkas warga dari mulai proses akan diseleksi siapa yang  dapat  menerima  bantuan  berdasarkan  kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Sehingga  proses  penyelesaian dalam  penentuan  calon  penerima  bantuan  sosial  tidak  terjadi  secara  sistematis  dan  terkadang  tidak  tepat sasaran,  Sistem  yang  digunakan  penulis  menggunakan  metode decision  tree algoritma  c5.0  sistem  yang dikembangkan  ini  akan  memudahkan  pekerjaan  para  pihak  desa  setia,  dan  mengurangi  kecurangan  dalam penentuan pemberian bantuan sosial.
Kata Kunci  :   C5.0, Decision Tree, Klasifkasi.
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5 No. 02 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI 10.52303/jb.v5i2.15
1.  Pendahuluan
Kemiskinan adalah salah satu masalah pembangunan  diberbagai  bidang  yang  ditandai dengan tingkat pengangguran yang tinggi, keterbelakangan  dan  keterpurukan  yang  disebabkan oleh  perubahan  sosial  di  antaranya  terkena  musibah, bencana  alam,  pemutusan  hubungan  kerja,  serta menderita  akibat  perubahan  sosial  ekonomi,  jumlah penduduk  semakin  banyak  tetapi  pendapatannya  tidak mencukupi kebutuhan  primer/pokok.
Berdasarkan  observasi  penulis  sebagian  besar warga desa Setia Kecamatan Pahae Jae masih banyak yang memiliki warga kalangan yang kurang mampu, tingkat  kemiskinan  masih  tinggi  dan  sudah menerapkan  sistem  bantuan  sosial  kepada  warga miskin atau kurang mampu untuk  mengurangi  tingkat kemiskinan  yakni mempertimbangkan kondisi ekonomi  yang  memiliki  kategori  berdasarkan pekerjaan, tanggungan, penghasilan. namun ternyata pemilihan penerima bantuan sosial di wilayah Desa Setia  Kecamatan  Pahae  Jae  masih  menggunakan sistem  manual.  proses  seleksi  penentuan  penerima bantuan  sosial  pada  kantor  desa  Setia  memiliki kendala waktu dalam menentukan penerima bantuan sosial  yakni  waktu  yang  dibutuhkan  dari  mulai proses  seleksi  administrasi  berikutnya  verifikasi  ke tempat  domisili  penerima  bantuan,  proses  seleksi dilakukan  dengan  cara  mengamati  berkas-berkas warga  dari  mulai  proses  akan  diseleksi  siapa  yang dapat  menerima  bantuan  berdasarkan  kriteria  yang sudah  ditentukan  pada  bagian  sosial.  sehingga proses  penyelesaian  dalam  penentuan  calon penerima  bantuan  sosial  tidak  terjadi  secara sistematis  dan  terkadang  tidak  tepat  sasaran,  serta menggunakan  data  beberapa  tahun  lalu.  Banyak bantuan yang disalurkan ke orang yang membutuhkan  namun  tidak  tepat  pada  sasarannya. Banyak  masyarakat  miskin  yang  benar-benar membutuhkan bantuan namun malah tidak mendapatkan  haknya,  sementara  bantuan  tersebut malah diberikan pada mereka yang sebenarnya lebih mampu secara ekonomi.
Beberapa  kasus  telah  menerapkan  penelitian terdahulu mengenai bantuan sosial diantaranya yaitu penelitian  oleh  Desy  Rahmawati, klasifikasi warga yang  layak  mendapatkan  bantuan  sosial  dengan mengimplementasikan algoritma K- Nearest Neighbor menggunakan  metode K-Nearesst yaitu untuk  mengahasi  lkan  suatu  aplikasi  klasifikasi penentu  warga  yang  layak  mendapatkan  bantuan sosial,  aplikasi  dapat membantu  staff  RW  13 untuk mempercepat  kinerja  dalam  menentukan  klasifikasi bantuan sosial penelitian memiliki kriteria tanggungan, pekerjaan dan penghasilan.
Penelitian  oleh  Indah  Kurniawati  Permata  Dewi Sumasno  berjudul  “Implementasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Sosial  Dengan Metode Analytic  Hierarchy  Process membuat sistem      pendukung      keputusan  pemilihan  calon
penerima  bantuan  sosial  agar  dapat  memudahkan dalam  menentukan  calon  penerima  bansos  yang sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  digunakan menggunakan metode Analytical  Hierarchy Process” .
Penelitian  oleh  Romatua  Estiniaty,  Heru  Satria Tambunan, Dedi Suhendro, yang berjudul penerapan data  mining  dalam  menentukan  penerima  bantuan sosial dengan algoritma c4.5 pada kantor kecamatan siantar  selatan.  penelitian  tersebut  bertujuan  untuk membantu  kantor  kantor  kecamatan  selatan  dalam menentukan  penerima  bantuan  sosial  menggunakan data  mining  algoritma  c4.5  memiliki  empat  kriteria pekerjaan,  penghasilan,  jumlah  tanggungan  dan kondisi rumah.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  peneliti berdasarkan  observasinya  di  Desa  Setia  ingin membuat  program  atau  aplikasi  yang  dapat membantu  mempermudah  pihak  desa  dalam menentukan penerima program bantuan sosial untuk keluarga  yang  kurang  mampu  dengan  membangun “ Perancangan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan  Menggunakan  Algoritma  C5.0  Untuk Menentukan  Penerima  Bantuan  Sosial  Di Kecamatan Pahae Jae Desa Setia ”. pada penelitian ini  memiliki  perbedaan  dengan  penelitian  terdahulu yang  mana  dari  segi kriteria lebih banyak dan  metode yang  digunakan  sehingga  akan  diangkat  suatu  kasus yaitu mencari alternatif terbaik berdasarkan kriteria- kriteria yang telah ditentukan  dengan menggunakan metode Decision  Tree C5.0.

## 2.     Tinjauan Pustaka
2.1  Bantuan Sosial Teja  menyebutkan  bahwa  salah  satu  usaha penyelamatan  kondisi  ekonomi  masyarakat  yang pemerintah  lakukan  dengan  memberikan  bantuan berbentuk  kebutuhan  pokok  sehari-hari  atau  uang tunai disebut bansos atau bantuan sosial [1].
Menurut  Kementerian  Sosial  bantuan  sosial adalah  bantuan  yang  sifatnya  sementara  yang diberikan kepada masyarakat miskin, dengan maksud agar  mereka  dapat  meningkatkan  kehidupannya secara  wajar.  Program  bantuan  sosial  merupakan salah  satu  komponen  program  jaminan  sosial  yang menjadi bentuk realisasi tanggung jawab pemerintah atau pemerintah daerah yang sangat peduli terhadap kondisi  masyarakat  yang  miskin  dan terlantar  di tingkat  bawah.

## 2.2  Sistem Pendukung Keputusan
Sprauge  Jr  dan  Carlson  (1982)  menyebutkan Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  awalnya diistilahkan  sebagai Management  Deision  System oleh Muchael S.Scott Morton pada awal rahun 1970 an  [2] . Berbagai  permasalahan  pengambilan keputusan yang tidak terstruktur dapat terselesaikan melalui  sebuah  sistem  interaktif  berbasis  komputer
yang ada dalam konsep SPK ini. Konsep utama dari SPK  adalah  memberikan  dukungan  pada  seluruh tahapan  pengambilan  keputusan  yakni  identifikasi masalah,  pemilihan  data  relevan,  penentuan pendekatan hingga evaluasi pemilihan alternatif  [3]
Sistem pendukung keputusan ( Decision Support System ) merupakan kebutuhan sistem yang menjadi  keunggulan  kompetitif  seiring  dengan perkembangan  bisnis  dan  tata  kelola  Organisasi yang  berjalan  Sangat  cepat,  kompetitif  dan memberikan  nilai  akurasi  dan  presisi  model-model solusi pemecahan  permasalahan  dalam  tata Kelola manajemen  modern.

## 2.3 Decision Tree
Pohon  keputusan  adalah  hasil  dari  proses perhitungan Entropy dan information  gain ,  setelah perhitungan  berulang-ulang  sampai  semua  atribut pohon memiliki  kelas dan tidak bisa lagi  dilakukan proses perhitungan.
Secara umum, terdapat pengelompokkan pasti pada  setiap  variabel  tujuan  yang  mana  setiap kelompok tersebut akan dihitung secara probability melalui  sebuah  model  pohon  keputusan  agar  dapat menggabungkan  setiap  record  ke  dalam  satu  kelas yang sama. “Pohon keputusan juga  dapat  digunak an untuk  mengestimasi  nilai  dari  variabel  continue meskipun  ada  beberapa  teknik  yang  lebih  sesuai untuk kasus ini Banyak algoritma yang dapat dipakai dalam pohon keputusan,  antara  lain  ID3 , CART  , dan  C4.5.  Data  dalam  pohon  keputusan  biasanya dinyatakan  dalam  bentuk  tabel  dengan  atribut  dan record. Atribut menyatakan suatu parameter yang dibuat sebagai kriteria dalam pembentukan pohon. Misalkan untuk  menentukan  main  tenis,  kriteria  yang diperhatikan  adalah  cuaca,  suhu,  kelembaban  dan berangin.  Mengubah tree yang  dihasilkan  dalam beberapa rule . Jumlah rule sama dengan jumlah path yang mungkin  dapat dibangun  dari root sampai leaf node” [4]

## 2.4  Algoritma C5.0
Sekitar  tahun  1986,  John  Ross  Quinlan  mulai mengembangkan  dan  menemukan  algoritma  C5.0 hasil  pengembangan  dari  Iterative  Dichotomiter  3 (ID3)  dan  C4.5.  Algoritma  C5.0  ini  “merupakan metode untuk membangun sebuah decision tree yang paling  dasar  yang  melakukan  pencarian  secara menyeluruh  pada  semua  kemungkinan decision  tree . Algoritma  ID.3  ini  lalu  dikembangkan  menjadi algoritma C4.5 dimana algoritma  ini  mampu  menanga ni  atribut  dengan  tipe  diskrit  dan  kontinu  dimana algoritma  ini  menggunakan  ukuran  entropy  untuk memilih atribut yang tepat. Algoritma C4.5 juga mampu menanga  ni missing value dimana dengan memberikan  nilai  berdasarkan  nilai  yang  paling dominan. Dan algoritma ini juga mampu memangkas decision  tree dimana  digunakan  untuk mengatasi  masalah over-fitting yang  terjadi  karena
adanya data yang tidak relevan di data training , hal ini  disebabkan  oleh  banyaknya  cabang  di decision tree yang lalu dipangkas atau yang lebih sering dikenal dengan  istila  h pruning untuk  memperkecil  pohon yang  akhirnya  lebih  mudah  untuk  dipahami. Algoritma  C4.5  ini  pun  dikembangkan  menjadi algoritma C5.0 dikarenakan masih terdapat berbagai kelemahan  di  algoritma  C4.5  seperti  terjadinya overlapping terutama saat data yang dikelola sangat banyak,  yang  juga  menyebabkan  meningkatnya waktu pengambilan keputusan”. Kemunculan algoritma C5.0 mampu mengatasi berbagai kekurangan pada versi sebelumnya, seperti mengurangi  penggunaan  memori,  mempercepat pengambilan  keputusan,  dan  meningkatkan  akurasi ketepatannya [5].
Langkah  kerja  pembangunan tree pada Algoritma  C5.0  mirip  dengan  pembangunan Algoritma  C4.5.  Kemiripan tersebut meliputi perhitunga  n  kemunculan  kejadian,  perhitungan entropy dan information gain . Jika pada Algoritma C4.5 berhenti sampai perhitungan information gain , maka  pada  Algoritma  C5.0  akan  melanjutkannya dengan perhitungan gain ratio dengan menggunakan information gain dan entropy yang  telah  ada.
Agar  memperoleh  sebuah  atribut  yang baik, masukan atribut perlu diketahui tingkat keinformatifannya melalui entropy yang bisa dihitung dengan rumus berikut:
Entropy(S)= - ∑ 𝑃 𝑗 𝑛 𝑖=1 * 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 𝑖 … (1)
Keterangan:
S : Himpunan kasus n
: Jumlah  atribut  |S|
Pj : Proporsi dari |Si| terhadap |S|
Selajutkan  untuk  menghitung  nilai Gain Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi  dari  atribut-atribut  yang  ada. Untuk  menghitung gain digunakan  rumus  seperti yang tertera berikut:
Gain(S,A) =Entropy(S)- ∑ |𝑆i| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆𝑖 …
𝑛 𝑖=1 (2) S
: Himpunan  Kasus A : Atribut
N
: Jumlah partisi  atribut  A |Si|
: Jumlah  kasus pada pertisi  ke i
|S|        : Jumlah  kasus dalam S Perhitungan gain  ratio untuk  algoritma C5.0  akan  berjalan  setelah  perhitungan gain dan entropy di atas dengan rumusan:
Gain Ratio = 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆,𝐴) ∑ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 … (3)
Gain (S, A)
:   Nilai Gain pada variabel tertentu
∑ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 :  Total  nilai  entropy  variabel tertetu
Sebelum  seluruh  kelas  cabang  mempunyai  kelas masing-masing,  perlu  mengulangi  proses  sebelumya secara berulang sampai berhasil.
Tree  yang  terbentuk  pada  C5.0  menjadi  lebih sederhana dan ringkas berbeda dengan C4.5 karena di  dalamnya  terdapat  perhitungan  gain  ratio.  Tree yang  telah  dibuat  kemudian  dipresentasikan  ke dalam  bentuk  rules  untuk  menentukan  penerima bantuan lalu keakuratannya dihitung melalui testing dengan rumus berikut:
Akurasi= nilai Kecocokan 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝐾𝑒𝑗𝑎𝑑𝑖𝑎𝑛 * 100%...    (4)
2.5  Data Training dan Data Testing
Data  latih,  juga  dapat  disebut  AI training  data , training  set , training  dataset , atau learning  set ,  adalah informasi  yang  digunakan  untuk  melatih  suatu  algorit ma. Data latih mencakup data input dan output yang diharapkan sesuai, Berdasarkan data kebenaran dasar jadi  algoritma  dapat  belajar  bagaimana  menerapkan teknologi  seperti  jaringan  saraf,  untuk  belajar  dan menghasilkan  hasil  yang  kompleks,  sehingga  dapat membuat  keputusan  yang  akurat  ketika  nanti disajikan dengan  data baru.

## 3.     Metodelogi Penelitian
Pada  metedelogi  penelitian  tahapan    yang pertama kali adalah menetapkan tempat dan waktu penelitian  setelah  itu  pengumpulan  data  yaitu dengan  observasi,  wawancara  dan  studi  pustaka setelah data didapat selanjutnya adalah mengumpulkan  sampel  untuk  data  training kemudian  setelah  sampel  sudah  didapat  data dianalisa menggunakan algoritma C5.0 selanjutnya menggambar flowcart program selanjutnya mempersiapkan alat pendukung penelitian dan yang terakhir pengujian sistem.

## 3.1   Tempat dan Waktu  Penelitian
Pelaksanaan  penelitian  dimulai  pada  bulan oktober tahun 2021 di Desa Setia Kecamatan Pahae jae, Kabupaten Tapanuli  utara,  Sumatera  Utara.

## 3.2  Pengumpulan Data Pengamatan  (observasi)  secara langsung
Sebuah tindakan mengamati suatu bidang atau objek penelitian disebut sebagai observasi. Berbagai data  yang  dibutuhkan  oleh  sistem  dan  berbagai datamengenai tata ara penentuan penerima bantuan sosial  dari  pihak  Desa  dikumpulkan  oleh  peneliti dengan cara mengamatinya secara langsung.

## Wawancara
Peneliti melakukan tanya jawab bersama para narasumber  seperti  pengurus  bagian  pemberian
bansos  guna  menemukan  berbagai  informasi  dan data yang dibutuhkan.

## Studi Pustaka
Penelitian  ini  juga  memanfaatkan  studi pustaka  sebagai  metode  pencarian  data,  “yakni dengan  mencari,  membaca  serta  mengumpulkan data yang berkaitan dengan program aplikasi yang akan dibuat dari berbagai sumber seperti buku, artikel, jurnal dan situs-situs website serta berbagai informasi Iain  yang  dijadikan  sebagai  acuan  maupun pertimbangan  dalam  penyusunan  laporan  Tugas Akhir  untuk  menghasilkan  program  aplikasi  yang baik”.

## 3.3  Populasi dan Sampel
Sampel penelitian berjumlah 100 KK (Kepala Keluarga) yang diambil dari keseluruhan KK warga kecamatan  Pahae  Jae  Desa  setia  Tahun  2021. Pengertian  Kepala  Keluarga  (KK)  dalam  KBBI adalah  orang  yang  bertanggung  jawab penuh pada anggota  keluarganya  (biasanya  bapak),  sedangkan menurut Sumiarni seorang KK tidak harus laki-laki tapi bisa juga berjenis kelamin perempuan [8].

## 3.4  Analisa Analisa Kebutuhan Data
Setelah  mengumpulkan  data  dan  kriteria  yang dibutuhkan, maka peneliti melakukan beberapa tahapan seperti  memproses  data  selection,  pre  processing, transformation,  maupun  data  mining.  “Pada  proses data selection akan  dilakukan  pemilihan  variabel serta attribut yang akan digunakan dalam penelitian ini.  Pada  proses pre-processing akan  dilakukan tahapan  guna  untuk  mengatasi  masalah  data yang hilang data ganda, dan memperbaiki kesalahan yang terdapat  pada  data  yang  tidak  konsisten.  Pada proses transformation adalah tahapan dalam proses coding yaitu melakukan tranformasi pada data yang telah  dipilih  sesuai  kebutuhan  untuk  dilanjutkan pada  proses  data  mining.  pada  proses  data  mining dilakukan penerapan algortima C5.0 untuk klasifikasi data  yang  telah  melalui  tahapan-tahapan  yang  telah dilakukan  sebelumnya[9].

## Analisa Metode
Sesuai  dengan  namanya,  tahapan  ini  akan menganalisa algoritma C5.0  yang  menjadi  metode dalam  penelitian  ini.  Algoritma  ini  mampu menciptakan  sebuah  pohon  keputusan  sesuai  gain ratio  paling  tinggi  [10].  Berikut  langkah-langkah penggunaannya:
1) Menentapkan variabel penelitian
2) Penentuan  node  akar  dengan  melakukan perhitungan  entropy  melalui  persamaan  1  lalu memanfaatkan persamaan 2 dalam  menemukan nilai  gainnya  dan  menggunakan  persamaan  3 untuk mengetahui nilai gain rationya.
3) Menetapkan  cabang  di  setiap  node  melalui
3
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5 No. 02 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI 10.52303/jb.v5i2.15
perhitungan nilai gain ratio paling tinggi secara teliti dan manual berbantuan Excel 2010
4) Membuat beberapa cabang yang diisi oleh kelas- kelas tertentu
5) Mengulangi seluruh tahapan sebelumnya hingga seluruh kelas mendapatkan cabangnya.

## 3.5 Flowchart Program
Gambar  1.  Diagram  alir  Algoritma  C5.0
Gambar  2. Flowchart Bantuan  Sosial

## 3.6  Alat Pendukung Penelitian
Peneliti  membutuhkan  berbagai  perlatan  pendukung selama  penelitian,  yakni  laptop  bermerk  ACER dengan spesifikasi:
1. Hardware (Perangkat  Keras)
a. Processor Intel(R)  CoreTM 13-2350M
b. Memori (RAM) 2GB
c. Memori (ROM) atau Harddisk  (HDD) 500 GB
2. Software (Perangkat Lunak)
a. Bahasa pemrograman Php
b. XAMPP
c. Sublime Text 3.22
d. Sistem operasi windows 10.

## 3.7  Pengujian Sistem
Tujuan  dilakukannya  tahapan  ini  ialah mengidentifikasi adanya kekurangan dan kesalahan sistem  melalui  berbagai  tes  dan  uji  coba.  Fungsi menu diuji coba untuk mengetahui telah sesuai apa yang  diinginkan  dan diharapkan  atau belum  dalam menetapkan penerima bansos melalui metode C5.0 [11].

## 4.   Hasil dan Pembahasan
4.1  Analisa Tabel 1. Tabel Kriteria  Penentu  Penerima  Bantuan  Sosial Kriteria Sub Kriteria Pekerjaan
Penghasilan Jumlah  Tanggungan Kondisi Rumah Status Rumah Pendidikan Umur a. Tidak Bekerja b. Buruh c. Wiraswasta PNS <=1000.000 - > 1000.000 <=2000.000 - > 2000.000 <=3000.000 - > 3000.000 < = 2 b. 3 c. 4> 4
Panggung Semi Permanen
Permanen
Menumpang Kontrak
Milik Sendiri
SD SMP SMA Sarjana
<=35 - >35 thn <=40 - >40 thn <=45 - >50 thn
Pada tabel diatas adalah data warga layak dan tidak  layak  mendapatkan  bantuan  sosial  yang didapat dari desa setia berjumlah 100, data tersebut akan  di  olah  ke  dalam  perhitungan  c5.0  dan menghasilkan  rule  untuk  diterapkan  kedalam aplikasi  SPK.

## 4.2   Pembentukan Pohon Keputusan
Sebanyak  100  data  masyarakat  Desa  Setia diolah  oleh  peneliti  untuk  membentuk  pohon klasifikasi  melalui algoritma  C5.0 dengan beberapa tahapan  seperti  menetapkan  node  akar,  cabang, membagi  kelas  ke  cabang  yang  telah  dibuat,  lalu mengulanginya  sampai  setiap  kelas  menemukan cabangnya masing-masing.
Pohon keputusan dibentuk dan diawali dengan menetapkan  node  akar  melalui  perhitungan  gain ratio,  gain,  dan  entropy  yang  mana  hasilnya  secara lengkap  disajikan  pada tabel di bawah  ini [12]: Menghitung entrop y total: Total  kasus  (S) = 100 Total kasus no (S1) = 62 Total kasus yes (S2) = 38 ENTROPY TOTAL (S0 =  ? Entropy  (total)  =  ((- 62 100 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 62 100 ) +  (- 38 100 * 𝑙𝑜𝑔 2 38 100 )) Entropy (total)  = 0,958042022
Menghitung entropy setiap kategori dari variabel OUTLOOK [ 13] :
1. SEWA
Entropy (SEWA) = ((- 24 35 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 24 35 ) +
(- 11 35 * 𝑙𝑜𝑔 2 11
35 )) = 0,898058793 2. MENUMPANG
Entropy (MENUMPANG) = ((- 28 30 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 28 30 ) +
(- 2 30 * 𝑙𝑜𝑔 2 2 30 )) = 0,353359335
3. MILIK SENDIRI
Entropy  (MILIK  SENDIRI)  =  ((- 10 35 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 10 35 ) + (- 25 35 * 𝑙𝑜𝑔 2 25 35 )) = 0,863120569
Ulangi menghitung entropy pada kategori variabel Pendidikan, Pekerjaan, Penghasilan, Jumlah Tanggungan, Kondisi Rumah dan Umur. Menghitung Gain Total Gain (Total,  Status  Rumah)  = Entropy (Total) - ∑ |𝑂𝑢𝑡𝑙𝑜𝑜𝑘| |𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙| 𝑛
𝑖=1 * Entropy (Status Rumah)
Ulangi  menghitung  Gain  pada  kategori variabel Pendidikan, Pekerjaan,  Penghasilan,
Jumlah  Tanggungan,  Kondisi rumah  dan Umur.
Menghitung gain ratio Gain Ratio = 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙,𝑆𝑡𝑎𝑡𝑢𝑠 𝑅𝑢𝑚𝑎ℎ)
(𝐸(𝑆𝐸𝑊𝐴)+𝐸(𝑀𝐸𝑁𝑈𝑀𝑃𝐴𝑁𝐺)+(𝐸(𝑀𝐼𝐿𝐼𝐾 𝑆𝐸𝑁𝐷𝐼𝑅𝐼))
=
1.051821444 0.898058793+ 0.353359335+0.863120569
= 0.497423597
Ulangi  menghitung  gain  ratio  pada  kategori variabel  Pendidikan,  Pekerjaan, Penghasilan,  Jumlah Tanggungan,  Kondisi rumah  dan Umur.
Gambar  3. Hasil pembentukan  cabang di node akar
Tahap  berikutnya  ialah  menghitung  nilai  gain ratio,  gain,  dan  entropy  pada  data-data  yang  tersisa yang  tidak  tergolong  ke  dalam  node  1  dan  3,  yakni jumlah  Semi  permanen  sebanyak  36,  dengan menggunakan rumus yang sama. Dalam mencari nilai tersebut  variabel  yang  digunakan  untuk  menentukan node  selanjutnya  adalah  status  rumah,  pendidikan, penghasilan, jumlah  tanggungan,  umur  dan kondisi rumah.
Gambar  4.  Hasil pembentukan  cabang node 3
Langkah berikutnya perlu  menghitung  nilai gain ratio, gain, maupun entropy dari data-data yang tersisa di  posisi  kelas.  Perhitungan  untuk  menentukan  node selanjut nya menggunakan rumus gain ratio, gain, dan entropy . Variabel yang digunakan dalam menentukan node  adalah  Status  rumah,  pendidikan,  jumlah tanggungan  dan  umur.  Cabang  untuk  node  4  ada  4 yaitu  <=35->35,  <=40->40  dan  <=45->45.  Seperti ditujukan  pada  gambar  4.3,  karena  setiap  kelasnya masih mempunyai data sampel tidak layak dan layak, maka terdapat cabang lagi dari node 4:
Panggung Kondisi Rumah Permanen
Semi Permannen tanggungan Layak Pekerjaan Tdk beke PNS Buruh Wiraswasta Tidak Laya k
Gambar  5.  Hasil pembentukan  cabang di Node 4
Node  7  mempunyai  cabang  berupa  Pendidikan karena gain rationya menempati posisi nilai tertinggi. Node 7 berhenti karna hanya variabel lainnya sudah bernilai  nol.  Dan  hanya  menyisakan  variabel pendidikan maka dari itu pendidikan yang menjadi cabang node  umur  <=35->35. Sisa data dari kelas yang tersisa pada node <=45->45 akan dihitung niali gain  ratio,  gain,  dan  entropynya  sesuai  rumus  yng ada.  Guna  mencari  nilai  tersebut  variabel  yang digunakan  untuk  menentukan node selanjutnya adalah status rumah, pendidikan, jumlah tanggungan.
Node <=45->45  memunyai  cabang  berupa Pendidikan  karena  variable  ini  mempunyai  gain ratio  tertinggi.  Karena  itu node berhenti  dan node pendidikan  diisi  dengan  variabel  pendidikan  dengan cabang node (SD), (SMP), SMA), (Sarjana) [14]. Node  4  memiliki  cabang  berupa  Jumlah Tanggungan  karena  gain  rationya  tertinggi  diantara yang  lain  sehingga  terdapat  4  cabang  pada  node  11, yakni < = 2 (node  17), 3 (node  18), 4(node 19) dan >4 (node 20). Seperti ditujukan pada gambar 4.6 node 11,  karena  hanya  terdapat  di  salah  satu  kelas  maka node  17,  19,  dan  20  lalu  setiap  kelas  masih mempunyai  sampel  tidak  layak  dan  laak  sehingga masih terbentuk node cabang lagi. Node umur sendiri memiliki  3  atribut  yakni  <=35->35,  <=40->40 dan<=45->45. Sajian data di bawah ini menunjukkan  bahwa  hanya  1  kelas  yang  masih mempunyai sampel data sehingga node 29 dan 29 menjadi node terakhir dan adanya node tidak layak dan layak pada setiap kelas, maka masih terbentuk node cabang tambahan.
Gambar  6 . Hasil pembentukan  cabang di node 20
Peneliti akhirnya menghentikan tahap
pembuatan  pohon  keputusan  hingga  di  tahap klasifikasi saja karena cabang-cabang yang baru tidak mungkin bisa diproses lebih lanjut. Berikut hasil akhir dari tahapan tersebut:
Gambar  7.  Hasil  pembentukan Decision  tree C5.0

## 4.3    Analisa Sistem
Gambar  8.  Proses keputusan  untuk  warga  penerima  bantuan
4.4    Perancangan Design
Umur
5
<=45- >45
<=40- >4 0 ? ? Tidak Layak
Umur <=35- >35 <=45- >45 <=40- >40
Tidak Layak Layak
Tidak Layak
Perancangan  design  adalah  untuk  memberi gambaran kepada pengguna bagaimana pembuatan rancangan  sistem  dan  mengenalkan  apa  saja batasan  sistem  maupun  komponen  rancangannya agar dapat terarah pada sasaran [15].
4.5   Perancangan  Database Bantuan Sosial
Gambar  9.  Proses keputusan  untuk  warga  penerima bantuan sosial
4.6  Perancangan Antarmuka
Gambar  10.  Rancangan Menu Login aplikasi penerima bantuan sosial

## 4.7  Pengujian Data
Gambar 11. Input Data penerima bantuan sosial
Gambar 12. Proses Data penerima bantuan sosial
Gambar 13. Hasil Data dari penerima bantuan sosial

## 5. Kesimpulan dan Saran

## 5.1  Kesimpulan
Setelah  dilakukannya  analisis  dan  evaluasi mendalam, maka peneliti menyimpulkan bahwa:
1. Metode  decision  tree algoritma  C5.0  dapat di implementasikan  dengan  sistem  pendukung keputusan  penerima  bantuan  sosial  di Kecamatan Pahae Je Desa Setia.
2. Sistem yang dikembangkan ini akan memudahkan pekerjaan para pihak Desa Setia,
dan mengurangi kecurangan dalam penentuan pemberian bantuan  sosial.
3. Algoritma  C5.0  dapat  memproses  data  desa Setia  menjadi  sebuah  pohon  keputusan  serta aturan-aturan  yang  berguna  sebagai  sebuah masukan.
5.2 Saran Penulis menyadari
bahwa penelitian menggunakan  metode C5.0 yang telah di buat masih banyak  kekurangan.  ada  beberapa  saran  dalam mengembangka n aplikasi  ini:
1. Menambahkan fitur  seperti  penambahan kriteria  calon penerima  bantuan  sosial        supaya lebih  detail  dan  akurat  dalam  penentuan
penerimaan  bantuan sosial

## Username Admin
Username Admin Log In
2. Aplikasi  dikembangkan  lagi  supaya  lebih interaktif  dan  Para  peneliti  berikutnya  bisa melakukan  perbandingan  antar  metode  atau mencoba metode lainnya

## Daftar Rujukan
[1] Teja,  M. 2020. Permasalahan  Keakuratan
Data Penerima  Bantuan  Sosial Covid-19 .
[2] H.  K.  Tang.  2019,  “ An  inventory  of organizational innovativeness ,” vol. 19, pp.
41–5.
[3] Limbong, T. D. 2 0 2 0 . Sistem
Pendukung        Keputusan  Metode  & Implementasi .Yayasan Kita Menulis.
[4] Wanto,  Anjar,  D.  2020. Data  Mining Algoritma dan Implementasi .  Yayasan  Kita
Menulis.
[5] Benediktus,  N.,  &  Oetama,  R.  S.  2020. Algoritma  Klasifikasi  Decision  Tree  C5 . 0 untukMemprediksi      Performa  Akademik Siswa. Ultimatics , XII (1), 14–1.
[6] MF,  M.  2018. Buku  Sakti  Pemrograman Seri  PHP Konsep          Dasar  Algoritma  & Pemograman  Dengan  Bahasa    Java POLIBAN PRESS.
[7] Fitri,  R  .2020 Pemrograman  Basis  Data Menggunakan  MySQL .  POLIBAN    PRESS.
[8] Kusrini,  E.  T.  L.2019. Algoritma  Data Mining . ANDI.
[9] E.  V.  Vasilieva  and  T.  E.  Tochilkina. 2020.“Design thinking
and process
transformation: Synergy of these approaches,” CEUR  Workshop  Proc. ,  vol. 2570, pp. 1–9.
[10]    Setiawan, Y. A.2019. Eksplorasi Informatika Kelas 7 SMP/MTs . Samudra Biru.
Simangunsong,  P.  B.  N.  dan  S.  B.  S. Sistem Pendukung  Keputusan . [11] Susanto,  E.2018. Pemrograman  Android Dengan Menggunakan Eclipse & StarUML .
Airlangga  University Press.
[12] Julianto,  P.  2020. Implementasi  Program
Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (Bpnt)  Di Kecamatan  Sitinjau  Laut        Kabupaten Kerinci . Qawwam :  The  Leader’s  Writing , 1 (1), 38–43. https://doi.org/10.32939/qawwam.v1i1.77.
[13] Andoyo,  A.  D.  2021. Sistem  Pendukung Keputusan  Konsep,  Implemestasi  dan Pengembangan (Adab (ed.),
[14] Susetyo,  Y.  2018. Kombinasi  Algoritma Spatial  Autocorrelation  G*  dan  Algoritma C5.0 untuk Deteksi Daerah  Rawan  Longsor di  Pulau  Jawa . Jurnal  Buana  Informatika , 9 (2),101. https://doi.org/10.24002/jbi.v9i2.1706,.
[15] D.  D.  Shinde,  S.  Ahirrao,  and  R.  Prasad. 2018.  “Fishbone  Diagram:  Application  to Identify  the  Root  Causes  of  Student–Staff Problems  in  Technical  Education,” Wirel. Pers. Commun. , vol. 100, no. 2, pp. 653–664,