## KLASIFIKASI PENENTUAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL TUNAI (BST) MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DI DESA KERAMAS, GIANYAR BALI
Ni Wayan Oktha Pratiwi 1* , Nengah Widya Utami 2 , I Gede Juliana Eka Putra 3
1,2,3 Sistem Informasi Akuntansi, STMIK Primakara okthapratiwi7@gmail.com 1*
Abstrak: Pandemi  Covid-19  saat  ini  menyebabkan  meningkatnya  angka  kemiskinan  di  Indonesia.  Untuk  menanggulangi penurunan pendapatan maka kementrian sosial memberikan Bantuan Sosial Tunai(BST) kepada 9Juta KPM di Indonesia. Salah satu  desa  yang  mendapatkan  bantuan  sosial  tunai  ini  yaitu  Desa  Keramas.  Yang  menjadi  permasalahannya  yaitu  kurang tepatnya penerima BST. Tujuan dari penelitian ini untuk mengkasifikasi kelayakan penerima BST memakai metode algoritma C4.5 dan diharapkan algoritma ini mampu memberikan rekomendasi untuk pengambilan keputusan dalam penerimaan bantuan lainnya. Hasil dari penelitian ini untuk memprediksi apakah masyarakat layak atau tidak layak dalam menerima BST. Peneliti melakukan pengujian menggunakan 5 atribut antara lain pernah mendapatkan bantuan lain, pekerjaan, pendidikan, memiliki kartu miskin, dan jumlah tanggungan. Pengujian yang menggunakan data dengan jumlah 2.074 yang terbagi menjadi 2 jenis diantaranya data traning dengan jumlah 80% dan testing sebanyak 20%. Pengujian ini menghasilkan akurasi sebesar 97,83% dan membandingkan dengan algoritma K-Nearest Neighbor yang membuahkan hasil akurasi sebesar 92,29% dan Naïve Bayes sebesar 91,81%.
Kata Kunci : Data Mining, Klasifikasi, Algoritma C4.5, Rapidminer Data Mining, Bantuan Sosial Tunai.
Abstract: The current Covid-19 pandemic has led to an increase in the poverty rate in Indonesia. To overcome the decline in income, the Ministry of Social Affairs provides Cash Social Assistance (BST) to 9 million KPM in Indonesia. One of the villages that received cash social assistance is Keramas Village. The problem is that the BST recipient is not precise. The purpose of this study is to classify the eligibility of BST recipients using the C4.5 algorithm and the C4.5 algorithm is expected to be able to provide recommendations for decision making in receiving other assistance. The results of this study are to predict whether the community is eligible or not eligible to receive BST. Researchers tested using 5 attributes, including having received other assistance, employment, education, having a poor card, and number of dependents. The test uses 2,074 data which is divided into 2 types of data, namely 80% training data and 20% testing data. This test produces an accuracy of 97.83% and compares with the K-Nearest Neighbor algorithm which produces an accuracy of 92.29% and Naïve Bayes of 91.81%.
Keywords : Data Mining, Classification, C4.5 Algorithm, Rapidminer Data Mining, Cash Social Assistance.

## PENDAHULUAN
Ketika pandemi Covid-19 terjadi, menyebabkan meningkatnya  angka  kemiskinan  di  Indonesia. Berdasarkan  data  pada  Badan  Pusat  Statistik menyebutkan  bahwa  bulan  Agustus  2020  membuat jumlah  pengangguran  mengalami  peningkatan  yang sangat drastis sebesar 2,7 juta orang [1].
Bantuan ini diberikan oleh pemerintah Indonesia dalam menanggulangi masalah penurunan pendapatan  masyarakat.  Bantuan  Sosial  Tunai  ini diberikan  oleh  dinas  sosial  sebanyak  lebih  dari  103 ribu  keluarga  penerima  manfaat  (KPM),  dan  besar bantuannya Rp.300.000 perbulan yang diberikan dari tahun 2020 sampai dengan  2021 [2]. Desa Keramas juga  termasuk  ke  dalam  penerima  BST,  namun menurut staf desa mengalami kesulitan yang dimana adanya ketidaktepatan penerima bantuan ini.
Fayyad  et  al.  1996  mengatakan  bahwa  data mining  merupakan  sebuah  metode  analisis  untuk menemukan  pengetahuan  dalam  sebuah  basis  data atau juga sering disebut dengan KDD[3][4]. Menurut Garter  Group  data  mining  adalah  langkah  untuk menemukan  relasi  seperti  pola  yang  memiliki  arti serta  cenderung  memeriksa  data  yang  tersimpan dengan teknik statistika dan matematika[5]. Sehingga dapat  dikatakan  bahwa  data  mining  adalah  sebuah proses menggali suatu informasi  yang memiliki nilai tambah  yang  tidak  ditemukan  dengan  manual  pada sebuah  basis  data[6].  pohon  keputusan  adalah  jenis prediksib yang menunjukkan faktor yang mempengaruhi  keputusan  dengan  estimasi  akhir dalam pengambilan keputusan[7].  Meotde algoritma C4.5 adalah metode algoritma yang membantu untuk mengklasifikasikan data penduduk dan membandingkan  dengan  data  penerima  bantuan sosial tunai untuk membantu Desa Keramas dan dinas
sosial  dalam  menentukan  warga  tersebut  layak  atau tidaknya mendapatkan BST ini[8].
Adapun  studi  yang  berhubungan  dengan peneliatian  dengan  metode  klasifikasi  decision  tree serta algoritma C4.5. Salah satu penelitian dilakukan oleh  Siti  Badriah,  dkk  yang  berjudul  “Klasifikasi Algoritma  C4.5  dalam  Menentukan  Penerima Bantuan Covid-19 (Studi Kasus: Desa di Karawang)” dengan menggunakan 430 data dengan 5 atribut yaitu: nama, jumlah anggota keluarga, pekerjaan, pendapatan  sebelum  Covid-19,  pendapatan  setelah Covid-19[9].  Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan oleh  Romatua  Estiniaty  Silalahi,  Heru  Satria Tambunan  dan  Dedi  Suhendro  yang  berjudul “Analisa  Kelayakan  Penerima  Program  Keluarga Harapan  (PKH)  Menggunakan  Algoritma  C4.5” dengan  menggunakan  163  data  PKH,  dengan melakukan  observasi  dengan  100  sampel  data. Dengan  4  atribut  yaitu:  jumlah  penghasilan,  jumlah tanggungan keluarga, kepemilikan kendaraan, status tempat tinggal[10].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan rekomendasi kepada Desa Keramas dalam menentukan  penerima  bantuan  selanjutnya  yang sesuai dengan perhitungan yang digunakan.
Penelitian  ini  juga  diharapkan  digunakan  untuk masukan  dalam  memberikan  bantuan  selanjutnya kepada warga Desa Keramas.

## TINJAUAN PUSTAKA Data Mining
Penambangan  data  adalah  sejumlah  prosedur yang  bertujuan  menggali  nilai  tambah  berupa informasi  yang  belum  diketahui  dengan  manual dalam  sebuah  basis  data knowledge  discovery  in databases (KDD)[4]. Fayyad et al. 1996 mengatakan bahwa penambangan data merupakan sebuah metode analisis  untuk  menemukan  pengetahuan  dalam sebuah  basis  data  atau  juga  sering  disebut  dengan KDD[3].  Menurut  Garter  Group  penambangan  data adalah langkah untuk menemukan relasi seperti pola yang  memiliki  arti  serta  cenderung  memeriksa  data yang  tersimpan  dengan  teknik  statistika  dan matematika  [5].  Penambangan  data  dapat  dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dilakukan:
1) Uraian Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  secara sederhana  guna  menemukan  pola  serta kecenderungan terhadap data yang tersedia
2)  Pertimbangan
Bentuk  yang  diwujudkan  dengan  record lengkap  yang  menyediakan  nilai  dari variabel nilai prediksi
3)  Prediksi
Prediksi  sama  seperti  estimasi  namun perbedaannya  hanya  hasilnya  aka  nada dimasa mendatang.
4)  Klasifikasi Digunakan  untuk  mengelompokan  data berdasarkan  ketertarikan  data  terhadap sampel.
5)  Pengklusteran Dipakai  untuk  mengelompokkan  sebuah data  yang  memiliki  kesamaan  kedalam sebuah wilayah yang sama
6)  Asosiasi Digunakan untuk menemukan aturan asosiatif anatar suatu kombinasi item.

## Klasifikasi
Han  dan  klasifikasi  berpendapat  bahwa klasifikasi  adalah  model  data  mining  yang melibatkan  prediksi  jenis  label[7].  Klasifikasi dapat  dilihat  sebagai  suatu  proses  untuk mendeklarasikan suatu  objek data sebagai  salah satu  jenisnya.  Di  antara  beberapa  algoritma klasifikasi,  metode pohon keputusan digunakan. Pohon  keputusan  adalah  algoritma  yang  dapat mengubah  data  yang  sangat  besar  menjadi pohon keputusan yang dapat digunakan sebagai keputusan dalam representasi aturan[11].

## Algoritma C4.5
Data    pohon  keputusan  direpresentasikan sebagai tabel dengan atribut dan catatan. Atribut adalah  parameter  yang  digunakan  sebagai kriteria  dalam  pohon  keputusan.  Atribut  target adalah  atribut  yang  menunjukkan  data  solusi berdasarkan  elemen.  Versi  adalah  atribut  yang memiliki nilai, misalnya  atribut cuaca  memiliki kasus seperti cerah, mendung, dan hujan. Secara umum  dalam  membangun  pohon  keputusan adalah sebagai berikut[7]:
1) Pilih atribut sebagai root.
2) Buat cabang untuk setiap nilai.
3) Mendistribusikan  kasus  di  cabang- cabang.
4) Kembali  lakukan  proses  sehingga kasus memiliki klasifikasi yang lama
Untuk menghitung nilai gain digunakan rumus, yaitu:
Gain(S,A) = Entropy ( 𝑠) − ∑ |𝑠𝑖| |𝑠| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖)
Keterangan:
S  : Himpunan kasus
A  : Atribut n  : Jumlah partisipasi atribut A |S|  :Jumlah kasus pada partisi ke-i |Si| :Jumlah kasus dalam S
Untuk  menghitung  nilai  entropy  digunakan  rumus, yaitu:
Entropy ( 𝑆) − ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑛 𝑖̈=1 log 2 𝑝𝑖
S  : Himpunan kasus A  : Filtur n  : Jumlah partisi S pi  : Proporsi dari Si terhadap S

## Confusion Matrix
Cross  Validation  adalah  salah  satu  teknik dalam  menilai  tingkat  akurasi  dalam  data  mining. Metode cross validation juga sering disebut dengan k- fold  cross  validation  menurut  (Santosa  dan  Umam 2018)  dalam  bukunya  “Data  Mining  dan  Big  Data Analytics”. Data yang  dipakai dalam proses disebut traning,  sedangkan  data  yang  digunakan  disebut dengan data testing[12].
Tabel 1. Confusion Matrix Kelas Prediksi Yes Prediksi No Total Aktual Yes True  Positive (TP) False Negative (FN Positive (P) Aktual No False
Positive (FP) True Negative (TN)
Negative (N) Total
P' N'
P+N
Rumus:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦       =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛     = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙              = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦   = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃

## Penelitian Yang Relevan
Suatu  penelitian  terdahulu  yang  berkaitan dengan  klasifikasi  decision  tree  dengan  metode algoritma C4.5. Salah satu penelitian dilakukan oleh Siti  Badriah,  dkk  yang  berjudul  “Klasifikasi Algoritma  C4.5  dalam  Menentukan  Penerima Bantuan Covid-19 (Studi Kasus: Desa di Karawang)” dengan menggunakan 430 data dengan 5 atribut yaitu: nama, jumlah anggota keluarga, pekerjaan, pendapatan  sebelum  Covid-19,  pendapatan  setelah Covid-19.  Yang  mana  nilai  akurasi  terbaik  terdapat pada perbandingan 90% data training dan 10% data testing dan nilai akurasi sebesar 79,54% dengan hasil pengaruh  yang  paling  tinggi  terdapat  pada  atribut penghasilan dan yang kedua pada kondisi rumah[9].
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh Romatua  Estiniaty  Silalahi,  Heru  Satria  Tambunan
dan  Dedi  Suhendro  yang  berjudul  “Analisa Kelayakan  Penerima  Program  Keluarga  Harapan (PKH)  Menggunakan  Algoritma  C4.5”  dengan menggunakan  163  data  PKH,  dengan  melakukan observasi dengan 100 sampel data. Dengan 4 atribut yaitu:  jumlah  penghasilan,  jumlah  tanggungan keluarga,  kepemilikan  kendaraan,  status  tempat tinggal. Hasil dari  penelitian ini yaitu  menghasilkan enam  rules  dan  tingkat  akurasi  sebesar  96,67%  dan dengan  adanya  penerapan  ini  mampu  memberikan solusi [10]. Namun yang menjadi perbedaan dengan penelitian  terdahulu  yaitu  pada  penelitian  ini menggunakan  5  atribut  sebagai  penilaian  dan  juga membandingkan tingkat akurasi dengan menggunakan algoritma  K-NN dan Naïve Bayes.

## METODE Jenis Data dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif dan kualitatif. Sumber data yang  digunakan  adalah  data  primer  dan  data sekunder.  Data  dalam  bentuk  angka  yang  dapat dihitung,  hasil  pengamatan  langsung,  dan    sumber data  sekunder  yang  digunakan  sebagai  pendukung sumber  utama,  yaitu  buku,  jurnal  sebelumnya,  dan data yang dapat dipercaya di Internet..

## KDD (Knowledge Discovery in Database)

## Gambar 1. Tahapan KDD

## 1) Pemilihan data
Langkah  ini  memilih  data  dari kumpulan  data  yang  ada.  Sebelum information mining di KDD dimulai dan  data  seleksi  ini  digunakan dalam    data  mining,  kemudian disimpan  dalam  file  data  operasi yang terpisah [11].
2) Pembersihan Proses ini dilakukan untuk menghilangkan duplikasi data yang ada, memverifikasi  inkonsistensi  data,  dan
memperbaiki  kesalahan  data  yang  ada seperti salah cetak, dll.
3) Transformasi Data  diubah menjadi bentuk yang sesuai untuk penemuan, karena data ini sangat  tergantung  pada  jenis  atau  pola informasi yang dicari dari database.
4) Penambangan data Penambangan  data  adalah  proses menemukan  pola  atau  informasi  yang menarik    menggunakan  data  yang dipilih menggunakan metode yang telah ditentukan..
5) Interpretasi/Ulasan Pada  tahap  ini    hasil  dari  data mining  yang    perlu  ditampilkan  dalam bentuk  yang  mudah  dipahami  dan dipahami oleh  banyak orang. [5].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  enelitian  ini  mulai  dengan  melakukan pengumpulan data yaitu data seluruh penduduk desa, namun  yang  hanya  digunakan  yaitu  data  per-kepala keluarga  yaitu  sebanyak  2.077  data,  dengan membandingkan data penerima BST pada tahun 2020 sebanyak 156 penerima dan tahun 2021 sebanyak 235 penerima.  Selain  itu  juga  menggunakan  data penerima bantuan lainnya, seperti bantuan BLT pada tahun 2020 sebanyak 140 penerima, pada tahun 2021 sebanyak  200  penerima,  pada  tahun  2022  sebanyak 102 penerima dan untuk bantuan UMKM sebanyak 9 penerima.  Data  yang  didapatkan  adalah  data  yang diperoleh  dari  Desa  Keramas  berupa  data  mentah dalam bentuk excel.
Dari  data  yang  sudah  ada,  dilakukan pembersihan  data  yang  tidak  diperlukan  secara manual,  secara  lengkapnya  dilakukan  pada  proses KDD (Knowledge Discovery in Database)

## Selection
Langkah  selanjutnya  adalah  pembersihan  data yang  tidak  diperlukan  dari  sumber  data  sebelum  ke tahapan cleaning atau preprocessing.
Preprocessing Preprocessing atau cleaning yang  dilakukan yaitu  dengan  menghapus  dan  menghilangkan  data yang  tidak  di  perlukan.  Dari  2.077  data  kepala keluarga  yang  ada  hanya  di  digunakan  2.074  data, karena terdapat data yang kosong.
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penghapusan beberapa  atribut  seperti  nama,  nik,  usia,  jenis kelamin,  hubungan  keluarga,  nama  ayah  dan  nama ibu.  Pada  tahapan  ini  juga  dilakukan  penambahan data  untuk  atribut  yang  digunakan  seperti,  pernah mendapatkan bantuan lain seperti BLT, UMKM dan penambahan  apakah  memiliki  kartu  miskin  atau tidak.

## Transformation
Transformation merupakan tahapan yang dimana  data  yang  sudah  melalui  tahapan selection dan cleaning, pada  tahap  ini  data  yang  ada  harus sesuai  dengan  algoritma  proses data  mining. Pada tahapan  ini  yang  dilakukan  mengubah  bentuk  data jumlah  tanggungan,  karena  sesuai  dengan  algoritma yang digunakan dalam bentuk numerik dan nominal dan juga   atribut dari  pendidikan ,  pekerjaan, jumlah tanggungan di sesuaikan dengan  kriteria  yang telah di buat sebelumnya.
Data Mining Data mining pada penelitian ini yaitu menggunakan  klasifikasi  algoritma  C4.5  dan  tools yang  digunakan  adalah  Rapidminer.  Metode  ini digunakan  karena  mudah  untuk  dimengerti,  bisa divisualisasikan ke menjadi bentuk pohon keputusan, algoritma C4.5 juga menggunakan konsep information entropy dan gain sehingga pembagiannya yang optimal.
Pada  tahapan  ini  peneliti  menggunakan  tools RapidMiner  versi  9.10  dalam  melakukan  pengujian terhadap  klasifikasi  penentuan  layak  atau  tidak pemberian  bantuan  terhadap  warga  Desa  Keramas. Pengolahan  data  dibedakan  menjadi  2  yaitu  data testing dan data training. Analisa data dilakukan dengan perbandingan 80% : 20%. Perbandingan ini  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai  akurasi  yang paling baik digunakan.
Tabel 2. Jumlah Data Preprocessing

## Interpretation & Evaluation
Pada tahap ini merupakan tahapan terakhir setelah dilakukannya semua tahapan sebelumnnya. Tahap ini merupakan  penggunaan  aplikasi  RapidMiner  yang mana pengubahan pola-pola yang dihasilkan menjadi sebuah  informasi  yang  mudah  untuk  dipahami  dan mengerti.  Pada  tahap  ini  juga  pemeriksaan  apakah informasi yang dihasilkan bertentangan dengan fakta atau hipotensis yang sebelumnya.
Nama Banjar Sebelum Preprocessing Sesudah Preprocessing Banjar Palak 264 264 Banjar Biya 418 417 Banjar Maspait 456 456 Banjar Lodpeken 266 265 Banjar Lebah 284 284 Banjar Gelgel 389 388 Total 2.077 2.074
Gambar 2. Model Algoritma C4.5

## Gambar 3. Decision Tree C4.5
Berdasarkan  gambar  4.17  merupakan  hasil dari decision tree algoritma C4.5
Gambar 4. Hasil Prediksi Algoritma C4.5 Gambar 4.19 merupakan hasil dari prediksi yang telah di input dengan tingkat akurasi 80% data traning dan  20%  data testing. Yang  dimana  pada prediksi ini mengalami kesalahan sebesar 2,2% atau dari 415 data testing yang salah prediksi hanya 9 data. Maka dapat dikatakan bahwa prediksi menggunakan metode C4.5 dikatakan cukup berhasil.
Adapun perhitungan manual dari nilai pada gambar 5 adalah sebagai berikut : 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 291 + 115 291 + 6 + 115 + 3 = 0,9783 = 97,83%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 291
291 + 6 = 0,9797 = 97,97%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 291
291 + 3 = 0,9897 = 98,97%
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑡𝑖𝑐𝑦        = 115 115 + 6 = 0,9504   = 95,04% Tabel 3. Perbandingan Akurasi Algoritma C4.5 TRANING TESTING HASIL AKURASI 50% 50% 97,30% 60% 40% 92,04% 70% 30% 92,77% 80% 20% 97,83% 90% 10% 96,62% Berdasarkan  hasil  penerapan  Algoritma
C4.5 menggunakan tolls Rapidminer dengan operator Spilit  Data dengan  perbandingan  data traning dan data testing seperti tabel 4.8 diatas didapatkan akurasi yang  paling  besar  yaitu  perbandingan  80%;20% dengan  nilai  akurasi  sebesar  97,83%,  yang  dimana artinya bahwa rule yang dihasilkan dari algoritma ini mendekati 100%.
Tabel 4. Perbandingan Algoritma
Algoritma Accuracy Precision Recall Specifiticy C4.5 97,83% 97,97% 98,97% 95,04% K-Nearest Neighbor 92,29% 99,66% 90,51% 98,86% Naïve Bayes 91,81% 100% 89,72% 100%
Hasil  dari  perbandingan  diperoleh  nilai tertinggi dari tingkat akurasi yaitu dari algoritma C4.5 sebesar  97,83%,  dari  tingkat Precision yaitu algoritma Naïve  Bayes sebesar  100%  dari  tingkat Recall yaitu algoritma C4.5 sebesar 98,97% dan dari tingkat Specifiticy yaitu  algoritma Naïve  Bayes sebesar  100%.  Jika  dirata-ratakan  maka  algoritma paling tinggi yaitu C4.5 sebesar 97,45%.

## Gambar 6. Grafik Perbandingan Algoritma
80,00% 85,00% 90,00% 95,00% 100,00% 105,00% Accuracy Precision Recall Specifiticy Grafik Perbandingan C4.5 K-NN Naïve Bayes
telah dilakukan. Hasil dari tingkat akurasi, precision, recall  dan  specifiticy jika  dirubah  kedalam  bentuk grafik adalah seperti grafik diatas.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan  dari  penelitian  dan  pengujian  data menggunakan tolls Rapidminer  dalam  memprediksi kelayakan  penerima  bantuan  sosial  tunai  kepada masyarakat  Desa  Keramas,  Gianyar  Bali.  Dalam pengujian ini menggunakan sebanyak 2.077 data dan setelah  melalui  tahapan  KDD  didapatkan  yaitu pendidikan, pekerjaan, jumlah tanggungan, memiliki kartu miskin, dan pernah mendapatkan bantuan lain. Dalam pengujian ini data dibagi menjadi 2 jenis yaitu data traning dan  data testing ,  dalam  pengujian  ini menggunakan  perbandingan  80% traning 20%  data testing. Selain  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk mengetahui algoritma yang mana lebih tinggi tingkat akurasinya  dalam  penelitian  ini  juga  menggunakan algoritma  K-NN  dan  Naïve  Bayes  dan  dapat  ditarik kesimpulannya yaitu sebagai berikut:
1) Berdasarkan hasil dari pohon keputusan (decision tree) didapatkan  yang  menjadi root  node yaitu “pernah  mendapatkan  bantuan  lain”,  dan  yang menjadi leaf  node yaitu  “pekerjaan”.  Sehingga dapat  ditarik  kesimpulannya  bahwa  masyarakat yang berhak mendapatkan bantuan ini masyarakat yang tidak pernah mendapatkan bantuan lainnya.
2) Berdasarkan hasil prediksi dengan algoritma C4.5 yang  telah  dilakukan  bahwa  algoritma  ini  cocok untuk  memprediksi  kelayakan  penerima  bantuan sosial tunai karena menghasilkan akurasi  sebesar 97,83%.
3) Hasil  perbandingan  algoritma  C4.5  dengan K- Nearest  Neighbor dan  Naïve  Bayes  menunjukan bahwa algoritma C4.5 menghasilkan nilai terbaik. Algoritma  C4.5  menghasilan  akurasi  sebesar 97,83%, precision sebesar 97,97%, recall sebesar 98,97%, specifticy sebesar 95,04%. Algoritma K- Nearest  Neighbor menghasilan  akurasi  sebesar 92,29%, precision sebesar 99,66%, recall sebesar 90,51%, specifticy sebesar  98,86%.  Algoritma Naïve Bayes menghasilan akurasi sebesar 91,81%, precision sebesar  100%, recall sebesar  89,72%, specifticy sebesar 100%.

## Saran
Dari hasil penelitian penerapan data mining yang telah  dijelaskan,  adapun  saran  yang  sekiranya  dapat menjadi  bahan  pengembangan  selanjutnya  yaitu sebagai berikut:
1) Penelitian  ini  bisa  digunakan  dalam  penentuan bantuan  lainnya,  jika  atribut  yang  digunakan  itu sama.  Karena  penelitian  ini  dilaksanakan  pada masa pandemi covid-19.
2) Mencoba menggunakan data yang lebih besar.
3) Penambahkan  variabel  lain  agar  hasil  dari klasifikasi  yang  dihasilkan  lebih  akurat  seperti penghasilan, jumlah aset atau yang lainnya.
4) Pengembangan lebih lanjut untuk membuat sistem pendukung  keputusan  berbasis  web  maupun mobile agar  mempermudah  Desa  Keramas,
Gianyar  Bali  dalam  menentukan  kelayakan penerima  bantuan  sosial  tunai  atau  bantuan lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “Situasi  Kemiskinan  Selama  Pandemi  |  The SMERU Research Institute.” https://smeru.or.id/id/content/situasi- kemiskinan-selama-pandemi  (accessed  Oct. 07, 2021).
[2] “BANTUAN  SOSIAL  MASYARAKAT UNTUK BALI  - Pemerintah Provinsi  Bali.” https://www.baliprov.go.id/web/bantuan- sosial-masyarakat-untuk-bali/  (accessed Oct. 13, 2021).
[3] Dr. Suyanto, Data Mining Untuk Klasifikasi dan  Klasterisasi  Data ,  1st  ed.  Bandung: Informatika Bandung, 2019.
[4] N. W. Utami and A. Paramitha, “Penerapan Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Pola Pemilihan Program Studi Di Stmik Primakara Menggunakan  Algoritma  K-Means  …,” J. Teknol. Inf. dan … , vol. 3, pp. 456–463, 2021, [Online].
Available:
http://jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/jutik /article/view/1540.
[5] K.  A.  E.  T.  Luthfi, Algoritma  Data  Mining Yogyakarta ,  no.  February.  Yogyakarta:  C.V Andi Offset, 2009.
[6] N.  W.  Utami,  I.  N.  Sukajaya,  I.  Made Candiasa,  and  E.  G.  A.  Dewi,  “The implementation of data mining to show UKT (students’  tuition)  using  fuzzy  C-means algorithm: (Case study: Universitas Pendidikan Ganesha),” 2019  Int.  Conf. Adv. Comput.  Sci.  Inf.  Syst.  ICACSIS  2019 ,  pp. 101–106, 2019, doi: 10.1109/ICACSIS47736.2019.8979933.
[7] R.  Vulandari, Data  Mining  (  Teori  dan Aplikasi  Rapidminer  ) ,  1st  ed.  Surakarta: Gava Media, 2017.
[8] N. K. M. Astuti, N. W. Utami, and I. G. P. K. Juliharta,  “Classification  of  Blood  Donor Data  Using  C4.5  and  K-Nearest  Neighbor
Vol. 4 No. 3, Agustus 2022, hlm. 101 – 107
Methods  (Case  Study:  Utd  Pmi  Bali
Province),” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  18,
no. 1, pp. 9–16, 2022, doi: 10.33480/pilar.v18i1.2790.
[9] S. Badriah, M. Fajar, E. Nugroho, N. Sanjaya, and I. Rismawati, “Klasifikasi Algoritma C4 .  5  dalam  Menentukan  Penerima  Bantuan Covid-19 ( Studi Kasus :  Desa di  Karawang ),” JIP (Jurnal Inform. Polinema , vol. 19, pp.
23–28, 2019.
[10] M.  A.  Tanjung,  P.  P,  and  H.  Qurniawan, “Analisa  Kelayakan  Penerima  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  Menggunakan Algoritma  C4.5,” Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.
Inf.  dan  Tek.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  217, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.286.
[11] Yuli  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4 . 5 Data mining merupakan  bagian  dari  tahapan  proses Knowledge Discovery in Database ( KDD ) . Jurnal  Edik  Informatika,” J.  Edik  Inform. , vol. 2, 2019.
[12] S.  Hendrian,  “Algoritma  Klasifikasi  Data Mining  Untuk  Memprediksi  Siswa  Dalam Memperoleh  Bantuan  Dana  Pendidikan,”
Fakt.  Exacta ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  266–274,
2018,
doi:
10.30998/faktorexacta.v11i3.2777.