Klasifikasi Kelayakan Penerimaan Bantuan Sosial Masyarakat Menggunakan Metode Decision Tree pada RW. 04 Kelurahan Cipinang Melayu
Keywords:
klasifikasi kelayakan penerima bantuan sosial, Data Mining, Decision treeAbstract
Kemiskinan merupakan salah satu isu paling kompleks dan mendesak yang dihadapi dunia saat ini, termasuk Di Indonesia. Kemiskinan adalah keadaan ketidakmampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar seperti makanan, pakaian, tempat berlindung, pendidikan dan kesehatan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan faktor apa yang mempengaruhi kelayakan penerima bantuan sosial dengan metode CRISP-DM dan dengan menggunakan Algoritma Decision Tree. Algoritma Decision Tree mampu memberikan rekomendasi untuk proses pengambilan sebuah keputusan. Hasil dari penelitian ini untuk mengklasifikasi apakah masyarakat layak atau tidak layak untuk penerima bantuan sosial. Peneliti melakukan pengujian dengan menggunakan 10 atribut antara lain, Status Rumah, Daya Listrik, Pendidikan Terakhir, Pekerjaan, Status Pekerjaan, Jarak Ke Tempat Kerja, Penghasilan, Pengeluaran, Jumlah Tanggungan, Jumlah Anak Sekolah,. Pengujian yang menggunakan data dengan jumlah 255 dataset yang terbagi menjadi 2 Klasifikasi yaitu layak atau tidak layak. Hasil dari penerapan metode Decision Tree pada sistem klasifikasi kelayakan penerimaan bantuan sosial masyarakat diperoleh nilai akurasi sebesar 89.85%. Dengan pola pohon tertinggi pada atribut Daya Listrik.
References
Amirsyah Tanjung, M. et al. (no date) ‘Analisa Kelayakan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Algoritma C4.5’, 6, pp. 217–225. Available at: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik.
Aryani, Y. et al. (no date) Penerapan Metode C4.5 Untuk Mengklasifikasikan Kelayakan Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Pada Desa Bumi Agung Marga.
Badriah, S. et al. (no date) ‘JIP (Jurnal Informatika Polinema) Klasifikasi Algoritma C4.5 dalam Menentukan Penerima Bantuan Covid-19 (Studi Kasus: Desa di Karawang)’.
Devi Asri, S. and Miftahul Huda, ainul (2023) IMPLEMENTASI ALGORITMA C5.0 PADA KLASIFIKASI DATA SOSIAL MASYARAKAT (Studi Kasus : Kelayakan Penerimaan BLT di Kelurahan Condong Kota Singkawang), Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster).
Irma Purnamasari, A. and Ali, I. (2024) PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI ALGORITMA DECISION TREE DAN RANDOM FOREST DALAM MENGKLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL BPNT DI DESA SLANGIT, Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika.
Junaidi, A. et al. (no date) ‘This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Menggunakan Algoritma C 4.5’. Available at: https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2.
Lidysari, W. et al. (no date) Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Sosial Pemko Dengan Algoritma C4.5 (Kasus Kantor Kelurahan Martoba).
Nurahman, N. and Aminah, S.- (2022) ‘KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL DI DESA BATUAH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4.5’, Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom), 5(2), p. 271. Available at: https://doi.org/10.37600/tekinkom.v5i2.516.
Santoso Pakpahan, H. and Wati, M. (2018) ‘Penerapan Algoritma CART Decision Tree pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah Kabupaten Kutai Kartanegara’, JURTI, 2(1).
Shalekhah, Z., Sholihin, M. and Rohman, M.G. (2020) ‘Penerapan Algoritma ID3 untuk Penentuan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (Studi Kasus : Desa Kelolarum Kabupaten Lamongan)’, CYBERNETICS, 4(02), pp. 71–78.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 zalsa nanda aulia (Author)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
