IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI KELAYAKAN DISTRIBUSI DANA BANTUAN SOSIAL
##plugins.themes.academic_pro.article.main##
Abstract
Penelitian ini mengkaji penggunaan algoritma pohon keputusan, khususnya C4.5, dalam klasifikasi kelayakan distribusi dana bantuan sosial di Kelurahan Bangka Belitung Laut, Kecamatan Pontianak Tenggara. Ketidaktepatan distribusi yang terjadi disebabkan oleh penyeleksian penerima berdasarkan rekomendasi perangkat desa yang hanya mempertimbangkan jenis pekerjaan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengembangkan sistem berbasis algoritma C4.5 yang mengolah data sensus ekonomi penduduk. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif analitis, mengumpulkan data melalui studi pustaka dan sensus ekonomi, dan mengolah data menggunakan a plikasi Rapid Miner. Model klasifikasi yang dihasilkan dievaluasi menggunakan metode 10-fold cross-validation untuk memastikan akurasi yang tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mencapai akurasi, precision, dan recall sebesar 100%. Model pohon keputusan yang dihasilkan menunjukkan bahwa atribut utama yang menentukan kelayakan adalah jenis pekerjaan dan pendapatan. Beberapa aturan yang dihasilkan dari model ini, seperti penduduk yang belum bekerja dengan pendapatan di bawah Rp29.500 layak menerima bantuan, memberikan panduan yang jelas bagi pengambil kebijakan. Implementasi algoritma ini diharapkan dapat meningkatkan keadilan dan efektivitas distribusi dana bantuan sosial di Kelurahan Bangka Belitung Laut, mengurangi ketidakpuasan masyarakat, dan mencegah potensi konflik sosial. Penelitian ini merekomendasikan adopsi model di wilayah lain dengan penyesuaian terhadap data lokal untuk meningkatkan keadilan distribusi bantuan secara lebih luas.
##plugins.themes.academic_pro.article.details##
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Pemberitahuan Hak Cipta
Usulan kebijakan untuk jurnal yang menawarkan akses terbuka Syarat yang dibutuhkan penulis adalah sebagai berikut:
1. Penulis memegang hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama secara bersamaan di bawah lisensi di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0), yang mengizinkan orang lain untuk menyalin dan mendistribusikan ulang materi ini dalam bentuk atau format apa pun termasuk menyusun, memodifikasi, dan membuat turunan materi ini untuk tujuan apa pun, termasuk tujuan komersial.
2. Penulis dapat membuat pengaturan kontrak terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi dekaden publikasi jurnal (misalnya mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan mengakui publikasi aslinya di jurnal ini.
3. Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting artikel secara online (misalnya di repositori institusional atau di situs web mereka) seperti pada Garuda, Academia, researchgate atau repository lainnya sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menghasilkan pertukaran yang produktif dan kutipan artikel yang diterbitkan lebih awal dan lebih maju (periksa: Efek Akses Terbuka)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
References
Aulia, N., Suarna, N., & Prihartono, W. (2024). Klasifikasi Penentuan Penerima Program Indnesia Pintar Di Krwilbidikcam Greged Menggunakan Algoritma C4.5. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(6), 3913–3919. https://doi.org/10.36040/jati.v7i6.8294
Azwanti, N. (2018). Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Mahasiswa Yang Mengulang Mata Kuliah (Studi Kasus Di Amik Labuhan Batu). Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer, 9(1), 11–22. https://doi.org/10.24176/simet.v9i1.1627
Ba’abbad, I., Althubiti, T., Alharbi, A., Alfarsi, K., & Rasheed, S. (2021). A Short Review of Classification Algorithms Accuracy for Data Prediction in Data Mining Applications. Journal of Data Analysis and Information Processing, 09(03), 162–174. https://doi.org/10.4236/jdaip.2021.93011
Ernamia, E. M. A., & Herliana, A. (2022). Analisis Sentimen Kuliah Daring Dengan Algoritma Naïve Bayes, K-Nn Dan Decision Tree. Jurnal Responsif : Riset Sains Dan Informatika, 4(1), 70–80. https://doi.org/10.51977/jti.v4i1.614
Ladianto, P. (2022). Implementasi Data Mining Untuk Bantuan Dana Bansos Dengan Menggunakan Algoritma C4. 5 Di Pemerintahan Kabupaten Empat Lawang. JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu Dan Teknik …, (13), 287–297. Retrieved from https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/article/view/5075%0Ahttps://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/article/download/5075/2189
Nur, A., Rohim, A., Purnamasari, A. I., & Ali, I. (2024). Komparasi Efektifitas Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Menentukan Kelayakan Penerima Manfaat Program Keluarga Harapan (Studi Kasus : Kecamatan Cicalengka Kabupaten Bandung). Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 8(2), 2355–2362.
Pirmansyah, F., & Wahyudi, T. (2023). Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Evaluasi Anggota Satuan Pengamanan Studi Kasus Pt. Yimm Pulogadung. Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika Dan Komunikasi, 4(3), 1566–1580. https://doi.org/10.35870/jimik.v4i3.370
Septiani, Y., Arribe, E., & Diansyah, R. (2020). MENGGUNAKAN METODE SEVQUAL ( Studi Kasus : Mahasiswa Universitas Abdurrab Pekanbaru ). Jurnal Teknologi Dan Open Source, 3(1), 131–143.
Sugiono, Taufik, A., & Faizal Amir, R. (2020). Penerapan Penerapan Teknik Pso Over Sampling Dan Adaboost J48 Untuk Memprediksi Cacat Software. Jurnal Responsif : Riset Sains Dan Informatika, 2(2), 198–203. https://doi.org/10.51977/jti.v2i2.249