## Penerapan Algoritma C4.5 Mengklarifikasi Penerimaan Bantuan Sosial Menggunakan Feature Selection
M Wandi Dwi Wirawan * , Siska Kurnia Gusti, Jasril, Pizain
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950111705@students.uin-suska.ac.id, 2 siskakurniagusti@uin-suska.ac.id, 3 jasril@uin-suska.ac.id, 4 pizaini@uin- suska.ac.id
Email Penulis Korespondensi: 11950111705@students.uin-suska.ac.id Submitted: 12/08/2023 ; Accepted: 14/09/2023 ; Published: 25/09/2023
Abstrak –Upaya  pemerintahan  indonesia  untuk    menanggulangi  kemiskinan  di  Indonesia  adalah  melalui  program  Kartu Indonesia Pintar (KIP) yang dilakukan pemerintah dalam bentuk memberikan bantuan kepada keluarga yang kurang  mampu. tujuan  utama  dari  penyaluran  bantuan  KIP  agar  dapat  membantu  menyekolahkan  anak-anak  yang  kurang  mampu  untuk melanjutkan  ke  jenjang  Pendidikan,bentuk  kesulitan  yang  terdapat  pada  penerimaan  KIP,  disebabkan  banyak  warga  yang mendaftar,serta data yang memiliki beberapa ketentuan ,keterbatasan waktu yang dimilliki dalam pemberian KIP oleh pihak dikelurahan pangkalan sesai yang relatif rendah,karena itu pemberian bantuan harus tepat sasaran.sebab itu tujuan penelitian ini  mencari  atribut  paling  berpengaruh  dalam  penerimaan  bantuan  KIP  agar  dapat  meningkatkan  hasil  proses  verifikasi data.setelah melakukan Seleksi Feature menggunakan Information Gain,di dapat atribut paling berpengaruh yaitu Jumlah Art, Jumlah Kamar, Bb Masak, Ada Lemari Es, Ada Motor.oleh karena itu untuk kita ketahui beberapa atribut paling mempengaruhi dalam pemilihan bantuan KIP supaya didapatkannya nilai akurasi dari pemodelan pohon keputusan memakai algoritma C4.5 atau decision tree .uji coba tersebut dapat menghasilkan pohon keputusan yang mana atribut Jumlah Art menjadi Atribut paling berpengaruh.dengan  tingkat  keberhasilan  Penerimaan  KIP. Evaluasi  ini  memakai  confusion  matrix    untuk  diperoleh  nilai akurasi sebesar 98.21%, presisi sebesar 98.21%, recall sebesar 99.48%.
Kata Kunci: Klasifikasi; C4.5; KIP; Feature Selection
Abstract– The Indonesian government's efforts to overcome poverty in Indonesia are through the Smart Indonesia Card (KIP) program which is carried out by the government in the form of providing assistance to underprivileged families. The main aim of  distributing  KIP  assistance  is  to  help  send  underprivileged  children  to  continue  their  education,  the  difficulties  found  in receiving KIP are due to the large number of residents registering, as well as the data having several  conditions, the limited time  available  in  providing  KIP  by  sub-district  parties,  the  completion  base  is  relatively  low,  therefore  the  provision  of assistance must be right on target. Therefore, the aim of this research is to look for the most influential attributes in receiving KIP  assistance  in  order  to  improve  the  results  of  the  data  verification  process.  After  carrying  out  Feature  Selection  using Information  Gain,  the  most  influential  attributes  can  be  obtained.  The  influences  are  Number  of  Art,  Number  of  Rooms, Cooking Room, Refrigerator, Motorbike. Therefore, we need to know some of the attributes that most influence the selection of KIP assistance so that we can get accuracy values from decision tree modeling using the C4.5 algorithm or decision tree. Test This experiment can produce a decision tree in which the Number of Art attribute is the most influential attribute with the success rate of KIP acceptance. This evaluation uses a confusion matrix to obtain an accuracy value of 98.21%, precision of 98.21%, recall of 99.48%.
Keywords : Classification; C4.5; KIP; Feature Selection

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu data induk yang mencangkup informasi mengenai pelayanan kesejahteraan sosial adalah Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS),dalam penerimaan bantuan dan pemberdayaan masyarakat[1].DTKS dijadikan salah satu  data  dalam  menangani  program  penanganan  fakir  miskin  dan  penyelengaraan  kesejahteraan  sosial,DTKS adalah  basis  data  yang  dikelola  langsung  oleh  Kementerian  Sosial  (KEMENSOS)  dan  digunakan  dalam menerapkan penerimaan program penanganan kemiskinan.Bentuk dari bantuan dari DTKS salah satunya adalah bantuan  berupa  Kartu  Indonesia  Pintar(KIP).kelurahan  pangkalan  sesai  merupakan  salah  satu  yang  termasuk dalam penerima KIP.Pernyataan dari Kemensos yang menyatakan bahwa salah satu bantuan yang terdaftar pada data  DTKS  adalah  Program  KIP.Pada  saat  wabah  pandemi  korona  virus  2019  (COVID19)  pemerintah  juga menggunakan DTKS sebagai salah satu sumber data penetapan sasaran penerima bantuan untuk menanggulangi dampak COVID-19[2].sebagai respons cepat terhadap dampak dari pandemic,manfaat dari program KIP juga di perluas().Namun, dua kajian cepat yang dilakukan mela  lui Social Monitoring and Early Response Unit (SMERU) dari bulan April–Mei 2020 ditemukannya bahwasanya ketidakmutakhiran data DTKS berdampak negatif terhadap efektivitas pelaksanaan program bantuan di masa awal pandemi COVID-19[3].
Pendataan KIP dalam pemberian bantuan kepada anak-anak yang kurang mampu,harus tepat sasaran,agar anak-anak  yang  kurang  mampu  juga  dapat  melanjutkan  Pendidikan  ke  jenjang  yang  lebih  tinggi  lagi  [4][5]. Banyaknya  antusias  warga  yang  mendaftar  mengakibatkan  bagian  dari  pihak  kelurahan  pangkalan  sesai mengalami kualahan dalam menerima bantuan.keterbatasan waktu merupakan salah satu kendala dalam mendata atribut  dan  menentukan  beberapa  ketentuan  parameter  tertentu.dibutuhkan  proses  pengolahan  data  yang menggunakan  pemprosesan  data  mining,data  mining  adalah  suatu  proses  ekstraksi  pengetahuan  yang menggunakan pola atau pengetahuan informasi penting pada data[6].pohon keputusan adalah macam prediksi yang
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6653
menggambarkan beberapa komponen berpengaruh dalam pengambilan keputusan dan memberikan suatu prediksi akhir  pengambilan  keputusan[7].Metode  decision  tree  merupakan  metode  yang  membantu  algoritma  dalam klasifikasikan  data  dari  penduduk  dan  membandikan  data  dari  penerima  bantuan  sosial  tunai  dan  membantu kelurahan dipangkalan sesai dan dinas sosial dalam penentuan apakah penduduk layak untuk menerima KIP atau tidak mendapatkan KIP [8].
Berdasarkan  penelitian  lainnya  dengan Judul  Penerapan  Metode  Data  Mining  C4.5  Untuk  Pemilihan Penerima  Kartu Indonesia Pintar,telah dilakukan penelitian dalam penerimaan beasiswa KIP,data yang digunakan untuk  pemilihan  penerimaan  KIP  yang  berdasarkan  dari  uji  coba  yang  mereka  dapat  dari  salah  satu  sekolah menengah,metode klasifikasi C4.5,yang menghasilkan akurasi yang sangat tinggi,akurasi yang di peroleh 90,24% dengan  errorate  9,75%  sehingga  C4.5  bisa  dibilang  sebagai  algoritma  yang  sangat  baik  dalam  penelitian ini[9].penelitian yang sejenis juga dengan judul penerapan algoritma C4.5 atau decision tree dalam penerimaan bantuan  COVID-19  :  sembako  dan  uang  tunai.bentuk  dari  penelitian  ini  menunjukkan  rule  bahwa  algoritma decision  tree  perbandingan  90  dan  10  memiliki tingkat  akurasi  yang  baik  ,yaitu  79,54%  dengan  menggunakan metode ini,proses bantuan yang diberikan lebih baik dan akurat dalam membantu pemerintah dalam memberikan bantuan selama pandemi COVID 19[10].
Penelitian yang sejenis juga dengan judul penerapan algoritma C4.5 untuk penentuan penerima beasiswa mahasiswa,disini data diklasifikasi dengan data mining sehingga mendapatkan hasil pemberian beasiswa untuk mahasiswa,peniliannya  dibutuhkan  3  kategori  penelian  untuk  menentukan  mahasiwa  layak  menerima  bantuan pendidikan,berupa  pemasukan  orang  tua,kewajiban,dan  angka  indeks  presisi(ip)  dari  semester  3.dengan implementasikan c4.5 pada aplikasi penerima beasiswa menghasilkan  pohon keputusan pada penerima bantuan pendidikan  yang berdasarkan dataset beasiswa dengan 3 kriteria  yang ada di atas agar mendapatkan hasil  yang akurat[11]. penelitian sejenis juga penerapan algoritma decision tree untuk klasifikasi seleksi penerima bantuan langsung di desa ciomas,penelitian ini menggunakan 10 variabel untuk melakukan penentuan penerimaan bantuan tidak  mampu,pengujiannya  dilakukan  dengan  menggunakan  angket,hasil  dari  angket  tersebut  menunjukkan kelayakan dari semua aspek penerima bantuan adalah 74,9% bisa dikatakan layak[12].
Penelitian yang sejenis juga dengan judul penerapan decision tree sebagai seleksi fitur dan support vector mechine(svm).hasil  penelitian  ini  menunjukkan  penggabungan  antara  C4.5  dan  SVM  mendapatkan  hasil  yang akurat dalam diagnosa permasalahan kanker payudara,penggunaan decision tree sebagai tahap awal seleksi fitur dalam memilih fitur-fitur dalam berkontribusi dalam diagnose kanker payudara,dan selanjutnya SVM memberikan analisis dan akurasi mendalam untuk memprediksi seorang pasien menderita kanker payudara[13].
Penelitian  yang  sejenis  juga  dengan  judul  information  gain  pada  algoritma  C4.5  untuk  klasifikasi penerimaan  bantuan  pangan  non  tunai  (BPNT),terdapat  suatu  masalah  yang  kerap  terjadi  dilapangan  membuat lambatnya pemberian bantuan,algoritma yang digunakan adalah algoritma C4.5 menggunakan information gain seleksi  fitut,ini  merupakan  salah  satu  algoritma  terbaik,data  set  yang  didapat  sebanyak  130  data,penelitian  ini memiliki  model  decision  tree  yang  diperolah  dengan  uji  coba  C4.5  mendapatkan  akurasi  91.54%  dan  AUC 0.986,melalui  ini  penerima    bantuan  BNPT  memiliki  range  algoritma  sangat  baik  dan  dapat  memudahkan pengguna[14].
Melihat  dari penelitian sebelumnya,penelitian kali  ini akan menambahkan seleksi fitur information gain menggunakan algoritma C4.5 dalam klasifikasi data pada penerimaan KIP.[15][16]penambahan seleksi fitur pada penelitian  ini  disebabkan  karena  banyaknya  atribut  dan  data  yang  dipakai  dalam  pemilihan  calon  penerima KIP.Algoritma  C4.5  atau  decision  tree  dipilih  karena  memiliki  kemampuan  keakuratan  dari  penelitian  yang  di lakukan[17][18].Algoritma C4.5 dapat diartikan sebagai algoritma pembelajaran yang sederhana untuk membuat pohon  keputusan  atau  proses  merubah  bentuk  data  menjadi  pohon,  merubah  pohon  menjadi  rule,  dan mensederhanakan  rule.  Algoritma  ini  dapat  mengklasifikasikan  data  secara  akurat  dan  information  gain  untuk menentukan atribut mana yang akan menjadi akar pertama atau atribut yang paling berpengaruh, dan algoritma C4.5 dapat mengatasi hal seperti missing value ,continue data,bahkan pruning data[19][20].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penjelasan algoritma C4.5 menggunakan Feature Selection untuk mendapatkan tingkat kinerja yang tinggi untuk melakukan  penelitian  ini  penerapan  decision  tree  dengan  penggunaan  Feature  selection,mempunyai  ketelitian cukup  tinggi  dalam  menghitung  hal  yang  sederhana.dibawah  adalah  proses  untuk  hasil  dari  tahapan-tahapan penlitian.
Beberapa tahapan yang terdapat pada flowchart diatas:

## 2.1 Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah adalah salah satu hal penting dalam penelitian.mengidentifikasi dan menjelaskan adanya suatu masalah.pada  penelitian  ini  sebagai  penulis  kita  mencari  informasi  mengenai  topik  yang  akan dibahas.pengindentifikasi masalah yang tepat dapat membantu penuliis untuk mengembangkan suatu rencana dari penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Mengumpulkan data adalah proses penting dalam suatu penelitian dalam pengumpulan dari bentuk informasi yang kita perlukan untuk melakukan suatu penelitian terkait.dalam penelitian ,data yang di peroleh dari sistem tanya jawab  kita  lakukan  secara  langsung  atau  wawancara  dengan  narasumber  dari  dinas  sosial  kota  dumai,provinsi riau,data yang di ambil berasal dari data terpadu kesejahteraan sosial (DTKS) kelurahan pangkalan sesai.
2.3 Analisis .
2.3.1 Data Selection
lanjut pengumpulan data,tahapan selanjutnya kita dapatkan mengerjakan data selection atau seleksi data.seleksi data adalah tahapan pemilihan Sebagian dari atribut atau fitur dari dataset.tujuan nya adalah untuk mengurangi atribut  yang  tidak  relavan,berlebihan,atau  yang  memiliki  potensi  yang  sangat  rendah  terhadap  tujuan  dari penelitian.

## 2.3.2 Data Preprocessing
Praprocessing  data  yaitu  tahapan  awal  dari  analisis  data  untuk  membersihkan  data  dan  mempersiapkan  data sebelum dilakukannya proses analisis lebih lanjut.salah satu Langkah dalam praproses data adalah data cleaning dilakukan dengan cara menghapus baris data yang berisi nilai null atau missing value.menghapus nilai null dapat diproses dengan tools rapid miner.operator ini memungkinkan untuk melakukan pemfilteran atau seleksi baris data berdasarkan kondisi tertentu.

## 2.3.4 Perhitungan Algoritma C4.5
Setelah  data  berhasil  dikumpulkan  pada  proses  dalam  mengumpulkan  data  dan  praprocessing  data,Langkah selanjutnya adalah tahapan data menggunakan algoritma C4.5.proses tersebut bis akita lihat pada gambar flowchart berikut (gambar 2).
Gambar 2 .Flowchart Algoritma
Dibawah ini adalah rumus dan proses bagaimana menghitung algoritma C4.5 didasarkan dari gambar 2 di atas. a. penginputan bentuk atribut yang telah di praprocessing
b. penghitungan entrophy nilai menggunakan rumus seperti dibawah :
Entropy(S) = ∑ −pi. log 2 n i=1 pi (1)
Keterangan S = himpunan kasus n = Jumlah Pratisi S Pi = Proporsi Si Terhadap S
c. Menghitung nilai dari gain masing-masing atribut dengan rumus yang dapat dilihat dibawah ini :
Gain(S, A) = Entropy(s) − ∑ |Si| |S| ∗ Entrophy(Si) n n=1 (2)
Penjelasan : S = Himpunan Kasus A = Fitur n = Jumlah Partisi Atribut A |Si|  = Proporsi Si Terhadap S |S| = Jumlah Kasus Dalam S
d. Dalam membangun suatu pohon keputusan, langkah pertama adalah mendefinisikan node yang paling tinggi (root  node).node  paling  besar  adalah  titik  awal  dari  pohon  keputusan,  yang  jadi  akar  pertama  dari  pohon keputusan.
e. Dalam  pembuatan  model  decision  tree  atau  C4.5.proses  perulangan  dilakukan  untuk  membangun  pohon keputusan secara bertahap.pada setiap perulangan, algoritma akan mengecek apakah semua atribut sudah di proses dengan benar atau digunakan sebagai  pemisah pada cabang dari  pohon keputusan.jika semua atribut telah berhasil di proses, maka model decision tree akan selesai dibuat.
f. Model dari yang dihasilkan dari decision tree atau C4.5 adalah berupa keterangan, rule dan pola nantinya bakal berguna bagi desa.

## 2.4 pengujian
Tahapan pengujian ini semuanya dapat di uji menggunakan cara manual dan tools dari rapid miner dan algoritma C4.5.

## 2.5 Evaluasi
Kinerja  nya  dapat  kita  evaluasikan  menggunakan  confusion  matrix  yang  terdapat  tools  rapid  miner  untuk  kita meghitung nilai akurasi, presisi dan recall..

## 2.6 Kesimpulan
Kesimpulan yang kita perolah dari pemodelan algoritma C4.5 ini kita dapat mengetahui output yang dihasilkan dari pohon keputusannya dan nilai akurasi, presisi, serta nilai recall.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Penelitian ini, menggunakan data yang bersumber dari data DTKS,pada kelurahan pangkalan sesai kota Dumai data tersebut merupakan data calon penerima bantuan KIP data yang didapatkan dalam bentuk format Microsoft excel  berisi  berbagai  atribut  yang  relavan  dengan  verifikasi  dan  validasi  DTKS  penduduk  yang  bertempat  di kelurahan pangkalan sesai kota dumai dari tabel 2 dibawah ini kita dapat mengetahui atribut data yang didapat dari DTKS
Tabel 1. Penjelasan Atribut Data Atribut Kode Keterangan Deskripsi Jumlah Art A1 Jumlah anggota rumah tangga tangga Menyesuaikan masing-masing anggota keluarga pada setiap rumah. Sta Bangunan A2 Status penguasaan bangunan tempat tinggal yang ditempati 1. Milik sendiri 2. Kontrak/sewa 3. Bebas sewa 4. Dinas 5. Lainnya Sta Lahan A3 Status lahan tempat tinggal yang ditempat 1. Milik sendiri 2. Milik orang lain 3. Tanah negara 4. Lainnya Lantai A4 Jenis lantai terluas 1. Marmergranit 2. Keramik 3. Parket/vinil/permadani 4. Ubin/tegel/teraso 5. Kayu/papan kualitas tinggi 6.Semestara/bata 7. Bambu 8.Kayu/papan 9. Tanah 10. Lainnya Dinding A5 Jenis dinding terluas 1. Tembok 2. Plasteran anyaman bambu 3. Kayu 4. Anyaman bambu 5. Batang Kayu 6. Bambu 7. Lainnya Kondisi lantai A6 Kondisi dinding terluas 1. Bagus/kualitas tinggi 2. Jelek/kualitas rendah
Atribut Kode Keterangan Deskripsi Atap A7 Jenis atap terluas 1. Beton/genteng beton 2. Genteng keramik 3. Genteng metal 4. Genteng tanah liat 5. Asbes 6. Seng 7. Sirap 8. Bambu 9. Jerami/ijuk/daun 10. Lainnya Kondisi Atap A8 Kondisi atap terluas 1. Bagus/kualitas tinggi 2. Jelek/kualitas rendah Jumlah Kamar A9 Jumlah kamar tidur Menyesuaikan jumlah kamar pada masing-masing rumah. Sumber Air Minum A10 Sumber air minum 1. Air kemasan bermerk 2. Air isi ulang 3. Leding meteran 4. Leding eceran 5. Sumur bor/pompa 6. Sumur terlindung 7. Sumur tak terlindung 8. Mata air terlindung 9. Mata air tak terlindung 10.Airsungai/danau/waduk 11. Air hujan 12. Lainnya Sumber Penerangan A11 Sumber penerangan utama 1. Listrik PLN 2. Listrik non PLN 3. Bukan listrik Daya A12 Daya terpasang 1.) 450 watt 2.) 900 watt 3.) 1.300 watt 4.) 2.200 watt 5.) > 2.200 watt 6.) Tanpa meteran BB masak A13 Bahan bakar/energi utama untuk memasak 1. Listrik 2. Gas > 3 kg 3. Gas 3 kg 4. Gas kota/biogas 5. Minyak tanah 6. Briket 7. Arang 8. Kayu bakar 9. Tidak memasak dirumah Fasbab A14 Penggunaan fasilitas tempat BAB 1. Sendiri 2. Bersama 3. Tidak ada Kloset A15 Jenis kloset 1. Leher angsa 2. Plengsengan 3. Cemplung/cubluk 4. Tidak pakai Buang Tinja A16 Tempat pembungan akhir tinja 1. Tangki 2. Plengsengan 3. Lubang tanah 4.Kolam/sawah/sungai/danau/laut 5.Pantai/tanah lapang/kebun 6. Lainnya Tabung gas A17 Memiliki tabung gas 5,5 kg atau lebih 1. Ya 2. Tidak Lemari es A18 Memiliki lemari es/kulkas 1. Ya 2. Tidak AC A19 Memiliki AC 1. Ya 2. Tidak Pemanas Air A20 Memiliki pemanas air (water heater) 1. Ya 2. Tidak Telepon A21 Memiliki telepon rumah (PSTN) 1. Ya 2. Tidak Tv A22 Memiliki televisi 1. Ya 2. Tidak Emas A23 Memiliki emas/perhiasan & tabungan (senilai 10 gram 10 gram emas) 1. Ya 2. Tidak Komputer/laptop A24 Memiliki komputer/laptop 1. Ya 2. Tidak Sepeda A25 Memiliki sepeda 1. Ya 2. Tidak Motor A26 Memiliki sepeda motor 1. Ya 2. Tidak Mobil A27 Memiliki mobil 1. Ya 2. Tidak Perahu A28 Memiliki perahu 1. Ya 2. Tidak Motor Tempel A29 Memiliki motor tempel 1. Ya 2. Tidak Kapal A30 Memiliki kapal 1. Ya 2. Tidak Aset Tidak Bergerak A31 Rumah tangga memiliki aset tidak bergerak a.Lahan 1. Ya……. 2. Tidak b. Rumah ditempat lain 3. Ya 4. Tidak Rumah lain A32 Rumah tangga memiliki aset rumah di tempat lain 1. Ya 2. Tidak Stat Art Usaha A33 Apakah ada ART yang memiliki usaha sendiri/milik bersama 1. Ya 2. Tidak Status Label atau kelas Jika YES menerima KIP Jika NO tidak menerima KIP YES ATAU NO
Pada tabel 1 diatas kita di perlihatkan atribut data penerima kartu Indonesia pintar (KIP)
Tabel 2 . sampel data KIP N0 A1 A2 A3 A4 A5 … A29 A30 A31 A32 A33 Status D1 4 2 2 2 1 … 2 2 2 4 0 YES D2 4 1 1 2 1 … 2 2 1 4 2 YES D3 6 2 2 6 1 … 2 2 2 4 2 NO D4 1 NULL NULL NULL NULL …  NULL  NULL  NULL  NULL  NULL NO D5 6 1 1 2 1
… 2 2 1 4 2 NO D6 1 NULL NULL NULL NULL …  NULL  NULL  NULL  NULL  NULL YES D7 3 1 1 2 1 … 2 2 2 4 0 YES D8 4 1 1 6 1 … 2 2 1 4 2 NO D9 4 1 1 2 1 … 2 2 1 4 2 YES D10 4 2 2 2 1 … 2 2 2 4 0 YES … … … … …
… … … …
… … … … D1998 2 3 2 4 1 … 2 2 1 4 1 NO D1999 2 3 2 4 1 … 2 2 2 4 2 YES

## 3.2 Selection fitur information gain dan Data Preprocessing
Sebelum kita melakukan penelitian menerapkan Algoritma C4.5 atau decision tree,peneliti menjalankan tahapan data selection fitur information gain,cleaning data dan data praprocessing data sesuai dengan permasalahan yang di dapat.data yang telah melewati tahapan selection data dan praprocessing data dipaparkan pada tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Data Clening No A1  A2  A3  A4  …  A30  A31  A32  A33  Status D1 4 2 2 2 … 4 2 4 0 YES D2 4 1 1 2 … 4 1 4 2 YES D3 6 2 2 6 … 4 2 4 2 NO D4 6 1 1 2 … 4 1 4 2 NO D5 3 1 1 2 … 4 2 4 0 NO D6 4 1 1 6 … 4 1 4 2 YES D7 4 1 1 2 … 4 1 4 2 YES D8 2 1 1 2 … 4 1 4 1 NO D9 4 2 2 2 … 4 2 4 0 YES … …  …  …  …  … … … … … … D1674 7 1 1 6 … 4 1 4 1 NO
D1675 4 1 1 8 … 4 2 4 2 YES
Sistem  yang  digunakan  dalam  mengklasifikasi  tingkat  pendataan  KIP,kita  dapat  memakai  data  yang numeric  dan  non-numeric.pada  saat  data  telah  dikumpulkan,lanjut  proses  penerapan  algoritma  C4.5  untuk pemprosesan  data,dan  dihasilkannya  output  berupa  pohon  keputusan  dan  penilaian  akurasi,presisi,dan recall.dibawah ini dapat kita lihat langkah pengolahan data menggunakan algoritma C4.5.
a. Menentukan nilai Entrophy dan Information Gain
Dalam pemprosesan decision tree dibutuhkan perhitungan entrophy dan nilai gain.nilai gain yang terbesar akan menjadikannya  root  node  decision  tree.perhitungan  entrophy  yang  dijalankan  dalam  mencari  kategori atribut,dibawah ini bentuk dari contoh perhitungan yang di hasilkan menggunakan algoritma C4.5. Mencari nilai Entrophy penelitian ini, disini kita memiliki 2 label,maka kita akan menggunakan rumus log2. Adapun cara pengerjaannya dapat dilihat dibawah ini :
Total kasus : 1675 Jumlah penerima KIP : 384 Jumlah tidak penerima KIP :1291
Entrophy(total) = (− 384 1675 × log 2 ( 384 1675 )) + (− 1291 1675 × log 2 ( 1291 1675 )) = 0,77670812 (3)
Setelah  kita  mendapatkan  nilai  dari  entrophy  nya,kita  masukkan  ke  tahapan  seleksi  fiturnya,tahapan  ini menggunakan tools dari rapid miner untuk mencari seleksi fitur information gainnya, hasilnya dapat kita lihat dari tabel 4 dan 5 dibawah ini
Tabel 4. Nilai Gain Atribut Atribut  Nilai gain A1 0,195 A9 0,013
Atribut  Nilai gain A26 0,011 A18 0,009 A13 0,007 … … A21 0.00
Setelah  dilakukan  seleksi  fitur  information  gain  menggunakan  tool  ramid  miner  keseluruh  atribut  pada data,maka kita dapatkan 5 atribut tertinggi yang akan kita oleh untuk perhitungan C4.5,bisa kita lihat pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5 Data selection feature NO A1  A9  A13  A18  26  Status D1 4 2 3 3 3 YES D2 4 3 3 3 3 YES D3 6 1 8 3 4 NO … …  … … … … … 1674 7 4 3 4 3 NO 1675 4 2 2
3 3 YES

## 3.3 Pengolahan data
Setelah  menghitung  Entrophy  dari  setiap  masing-masing  atribut  maka,selanjutnya  kita  mencari  nilai  gain  dari setiap atribut.dibawah ini adalah cara pengerjaan dalam mencari nilai gain.
Entrophy total : 0,77670812 Entrophy jumlah art 1 : 0,135853315 Entrophy jumlah art 2 : 0,113737206 Entrophy jumlah art 3 : 0,117594666 Entrophy jumlah art 4 : 0 Entrophy jumlah art 5 :0,143262593 Entrophy jumlah art 6 : 0,04619244 Entrophy jumlah art 7 : 0,110580845 Entrophy jumlah art 8 : 0 Entrophy jumlah art 9 : 0 Entrophy jumlah art 10 : 0
Gain (Total.jumlah art) = 0,77670812 = (( 263 1675 × 0,1358533) + ( 197 1675 × 0,1337372 ) + ( 315 1675 × 0,1175946) + ( 364 1675 × 0) + ( 246 1675 × 0,1432625) + ( 196 1675 × 0,0461924) + ( 68 1675 × 0,11058084) + ( 14 1675 × 0) + ( 9 1675 ×
0) + ( 3 1675 × 0)) = 0,688950636 (4)
Pengerjaan dari pemilihan atribut yang diatas dapat dapat kita ringkas secara rinci dari label 5 dibawah ini.
Tabel 6. Presentase Hasil perhitungan Entrophy dan Gain Node Jumlah kasus  YES NO Entrophy Gain 1 Total 1675 364 1291 0,77670812 A1 0,688950636 1 263 258 5 0,135853315 2 197 194 3 0,113737206 3 315 310 5 0,117594666 4 364 0 364 0 5 246 241 5 0,143262593 6 196 195 1 0,04619244 7 68 67 1 0,110580845 8 14 14 0 0
9 9 9 0 0
10 3 3 0 0 A9 0,014118747 0 7 6 1 0,591672779 1 426 319 107 0,813133115 2 832 630 202 0,799646724 3 353 279 74 0,740778212
Node Jumlah kasus  YES NO Entrophy Gain 4 40 40 0 0 5 17 17 0 0 A13 0,008604507 1 7 6 1 0,591672779 2 80 59 21 0,830495523 3 1465 1128 337 0,778070795 5 74 51 23 0,894107184 7 4 3 1 0,811278124 8 39 38 1 0,172036949 9 6 6 0 0 A18 0,008859268 3 927 676 251 0,842561525 4 748 615 133 0,675257076 A26 0,085391766 3 1104 810 294 0,836111478 4 571 187 384 0,912347173
Hasil berdasarkan dari tabel 6 diatas menghitung entrophy dan nilai gain yang dapat kita lihat pada tabel 5 diatas agar atribut dari A1 mempunyai nilai gain yang lebih tinggi,yaitu 0,688950636,sebab dari itu A1 terpilih untuk  menjadi  akar dari  decision  tree atau pohon keputusan  yang  akan dibuat.tahapan  berikutnya  ialah  dengan cara membuat perhitungan sama dengan sebelumnya,menggunakan persamaan entrophy,untuk ,kita mencari nilai dari  entrophy  tersebut  dan  persamaan  nilai  dari  gain  yang  mana  untuk  memperoleh  nilai  gain,maka  kita  dapat menghasilkan  pohon  keputusan  atau  decision  tree,ada  beberapa  aturan  dan  rule  pada  pohon  keputusan  atau decision tree dapat kita lihat dari gambar dibawah 3 dan 4 dibawah ini
Gambar 3. Decision Tree (terlihat dari kiri)
Gambar 4. Decision Tree (terlihat dari kanan)
Hasil yang diperoleh dari menghitung pohon keputusan pada gambar 3 dan 4,beberapa perhitungan yang di hasilkan.dibawah ini adalah aturan yang di hasilkan pada gambar diatas.
a. Jika A1 >  3.500,A1 ≤ 4.500 maka yes
b. Jika A1 >  3.500,A1 > 4.500,A13 6.500,A1 ≤ 6.500 maka NO
c. Jika A1 ≤ 3.500,A13 > 1.500,A9 > 0,500,A26 ≤ 3.500,A9 ≤ 2.500 maka NO
d. jika A1 ≤ 3.500,A13 > 1.500,A9 ≤ 0,500,A13 ≤ 6 maka NO
e. jika A1 ≤ 3.500,A13 > 1.500,A9 > 0,500,A26 > 3.500,A13 ≤ 2.500,A9 ≤ 2500 maka NO
f. jika A1 ≤ 3.500,A13 > 1.500,A9 ≤ 0,500,A13 > 6 maka NO
g. jika A1 > 3.500,A1 > 4.500,A13 ≤ 6.500,A9 ≤ 1.500 maka N0 h. jika A1 ≤ 3.500,A13 ≤ 1.500,A1 ≤ 2.500 maka YES
a. jika A1 ≤ 3.500,A13 > 1.500,A9 > 0.500,A26 ≤ 3.500,A9 >2.500,A1 ≤ 2500 maka NO
i. jika A1 ≤ 3.500,A13 > 1.500,A9 > 0.500,A26 > 3.500,A13 > 2.500,A9 > 2.500 maka NO
j. K.  Jika A1 >  3.500,A1 > 4.500,A13 6.500,A1 > 6.500 maka NO k. l.   jika A1 ≤ 3.500,A13 > 1.500,A9 > 0,500,A26 > 3.500,A13 ≤ 2.500,A9 > 2500 maka NO
3.4 Evaluasi
Gambar 5 nilai dari presisi,recal dan akurasi
Pada  gambar  5  diatas  kita  masuk  kedalam  tahapan  evaluasi  yang  memanfaatkan  confusion  matrix  pada tools rapid miner agar kita dapat menghitung nilai dari presisi,recall,dan akurasi  menggunakan pembagian data latih  dan uji sebesar 70:30  pada gambar di  atas menghasilkan nilai  dari akurasi 98.21%,pada nilai  presisi YES 98.18%,presis NO 98.21%,serta untuk nila recall dari YES 93.91% dan NO 99.48% dengan hasil yang ditimbulkan disimpulkan  penggunaan  dari  algoritma  C4.5  mampu  mengklasifikasikan  dengan  baik  tingkat  kesuksesan penerimaan KIP di pangkalan sesai.

## 4. KESIMPULAN
Dengan  demikian  penelitian  ini  didapatkan  pada  penelitian  penerimaan  KIP  pada  pangkalan  sesai  di  atas  pada penelitian ini memberikan kemudahan dalam meningkatkan proses verifikasi data untuk menyalurkan bantuan KIP di wilayah pangkalan sesai.atribut yang paling memperngaruhi nya adalah A1 atau ART dari 1675 data awal yang diuji  menggunakan  perbandingan  70%  data  uji  dan  30%  data  latih  diperoleh  lah  akurasi  sebesar  98.21%,nilai presisi sebesar 98.18% dan nilai recall 93.91% dengan demikian hasil dari algoritma C4.5 dapat bekerja sangat baik  dalam  menentukan  penerimaan  KIP  dipangkalan  sesai,dengan  hasil  akurasi  sebesar  98.21%  dari  sini  kita dapat  menyimpulkan  penggunaan  algoritma  C4.5  mempunyai  akurasi  yang  sangat  baik,sekiranya  dapat dibandingkan juga dengan algoritma lain agar dapat menghasilkan hasil yang mungkin lebih baik lagi.

## REFERENCES
[1]  W.  D.  Wulandari,  A.  Afrisawati,  and  F.  Dristyan,  “Penentuan  Kelayakan  Penerima  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP) Menggunakan Metode AHP,” Journal Of Computer Science And Technology (JOCSTEC), vol. 1, no. 2, pp. 69–75, May 2023, doi: 10.59435/jocstec.v1i2.60.
[2]  G. Taufik and D. Jatmika, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Keberhasilan Pengiriman Barang,” vol. 6, no. 1, p. 2021.
[3]  E.  E.  Barito,  )  Jap,  T.  Beng,  and  D.  Arisandi,  “PENERAPAN  ALGORITMA  C4.5  UNTUK  KLASIFIKASI MAHASISWA  PENERIMA  BANTUAN  SOSIAL  COVID-19,”  2022.  Accessed:  Aug.  08,  2023.  [Online].  Available: https://journal.untar.ac.id/index.php/jiksi/article/view/17819
[4]  Gagan  Suganda,  Marsani  Asfi,  Ridho  Taufiq  Subagio,  and  Ricky  Perdana  Kusuma,  “PENENTUAN  PENERIMA BANTUAN  BEASISWA  KARTU  INDONESIA  PINTAR  (KIP)  KULIAH  MENGGUNAKAN  NAÏVE  BAYES CLASSIFIER,” JSiI (Jurnal Sistem Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 193–199, Sep. 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i2.4376.
[5]  B. D. S. I. Rizky Haqmanullah Pambudi, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Nilai Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Berdasarkan Faktor Eksternal,” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[6]  N.  H.  Purnomo,  B.  Pamungkas,  and  C.  Juliane,  “JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA  Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Tren Pelanggaran Kendaraan Angkutan Barang dengan Metode CRISP-DM,” vol. 7, pp. 30–40, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5247.
[7]  P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and B. Winarno, “Klasifikasi dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme  C4.5,” vol. 3, pp. 64–71, 2020, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
[8]  N. Wayan Oktha Pratiwi, N. Widya Utami, and I. Gede Juliana Eka Putra, “Klasifikasi Penentu Penerima Bantuan Sosial Tunai (BST) Menggunakan Algoritma C4.5 Di desa Keramas, Gianyar Bali,” JINTEKS (Jurnal Informatika Teknologi dan  Sains),  vol.  4,  no.  3,  pp.  101–107,  2022,  Accessed:  Jul.  25,  2023.  [Online].  Available: https://doi.org/10.51401/jinteks.v4i3.1667
[9]  M. Yunus, H. Ramadhan, D. R. Aji, and A. Yulianto, “Penerapan Metode Data Mining C4.5 Untuk Pemilihan Penerima Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP),”  Paradigma  -  Jurnal  Komputer  dan  Informatika,  vol.  23,  no.  2,  Oct.  2021,  doi: 10.31294/p.v23i2.11395.
[10] A. Riadi, S. Retno Andani, R. Rafiqa Dewi, S. Tunas Bangsa, and J. A. Jend Sudirman Blok No, “Data Mining Algoritma C4.5 menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Covid 19,” vol. 3, 2021.
[11] E. Hasmin and S. Aisa, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Mahasiswa Application of C4.5 Algorithm For Determining Student Scholarship Recipients,” Cogito Smart Journal |, vol. 5, no. 2, 2019, Accessed: Aug. 07, 2023. [Online]. Available: https://cogito.unklab.ac.id/index.php/cogito/article/view/219
[12] A. A. F. Irmayansyah, “penerapan algoritma c4.5 klasifikasi penerima bantuan,” vol. 8, 2018, Accessed: Jul. 25, 2023. [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/288963-penerapan-algoritma-c45-untuk-klasifikas- d7417740.pdf
[13] P.  Riswanto  and  A.  Aziz,  “PENERAPAN  DECISION  TREE  C4.5  SEBAGAI  SELEKSI  FITUR  DAN  SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK DIAGNOSA KANKER PAYUDARA,” 2019. Accessed: Aug. 01, 2023. [Online]. Available: https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/JurnalInformatika/article/view/1442/pdf
[14] R.  A.  Saputra,  S.  Wasiyanti,  and  D.  Pribadi,  “Information  Gain  Pada  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (Bpnt),” Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI), vol. 4, no. 1, p. 25, 2021, doi: 10.21927/ijubi.v4i1.1757.
[15] E. Sufarnap, Analisis Seleksi Fitur dengan Menggunakan Klasifikasi C4.5 dan Density Based Feature Selection (DBFS) dalam  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa,  vol.  1–3.  2018.  Accessed:  Aug.  01,  2023.  [Online].  Available: https://citisee.amikompurwokerto.ac.id/assets/proceedings/paper/73__Proceeding_CITISEE_2018_TI10.pdf
[16] 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.
[17] S.  F.  Damanik,  A.  Wanto,  and  I.  Gunawan,  “Penerapan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  untuk  Klasifikasi  Tingkat Kesejahteraan  Keluarga  pada  Desa  Tiga  Dolok,”  Volume  1  Nomor  2,  Januari  2022,  2022. https://ejournal.catuspata.com/index.php/jkdn/index
[18]  yuyun,rabiatul adawiyah  mansyur, “Penerapan Algoritma c4.5 Untuk Klasifikasi Status Kesejahteraan Rumah Tangga Keluarga Binaan Sosial Di Kabupaten Bulukumba,” 2019.
[19]  dony oscara hendri, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Mengukur Kepuasan Pengunjung,” 2021. [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/infortech73
[20] S. W. Siahaan, K. D. R. Sianipar, P. P. P. A. N. W. F. I. R.H Zer, and D. Hartama, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Meningkatkan  Kemampuan  Bahasa  Inggris  Pada  Mahasiswa,”  PETIR,  vol.  13,  no.  2,  pp.  229–239,  Sep.  2020,  doi: 10.33322/petir.v13i2.1029.