Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Menggunakan Algoritma C 4.5

Agus Junaidi, Yunita Yunita, Sarifah Agustyani, Cucu Ika Agustyaningrum, Yoseph Tajul Arifin

Abstract


Saat pandemi Covid-19 mulai melanda di Indonesia, banyak pembatasan yang diterapkan oleh pemerintah untuk membatasi merebaknya virus tersebut. Masyarakat dan dunia usaha secara otomatis juga mengalami ketidakstabilan dalam perekonomian karena pembatasan tersebut. Oleh karena itu pemerintah juga mulai membuat kebijakan untuk melindungi perekonomian masyarakat dengan menyalurkan bantuan sosial kepada desa atau kelurahan diseluruh Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan kontribusi yang nyata tentang kelayakan penerima bantuan agar penyaluran bantuan benar-benar tepat sasaran sehingga bisa mengangkat perekonomian masyarakat yang turun drastis karena pandemi ini. Metode dalam penelitian ini menggunakan metode survey lapangan dengan memberikan batasan kriteria pada pendapatan bulanan, jumlah tanggungan, jenis tempat tinggal, dan kendaraan yang dilakukan pada salah satu kelurahan di wilayah Tangerang dengan metode klasifikasi C4.5. Hasil output dari penelitian ini adalah menentukan apakah penerima bantuan yang terdaftar tersebut layak atau tidak layak untuk menerima bantuan yang dapat dijadikan rekomendasi oleh pengambil keputusan, dalam hal ini pihak kelurahan untuk menyeleksi warganya.


Keywords


Covid-19; metode klasifikasi; kelayakan penerima bantuan

Full Text:

PDF

References


Damuri, A., Riyanto, U., Rusdianto, H., & Aminudin, M. (2021). Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako. Jurnal Riset Komputer, 8(6), 219–225. https://doi.org/10.30865/jurikom.v8i6.3655

Ermawati, E. (2019). Algoritma Klasifikasi C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai. SISTEMASI. https://doi.org/10.32520/stmsi.v8i3.576

Kurniawan, A., Hakim, L., & Ramdani, R. (2021). Evaluasi Kebijakan Program Keluarga Harapan di Kecamatan Karawang Barat. Gorontalo Journal of Government and Political Studies, 4(1), 040. https://doi.org/10.32662/gjgops.v4i1.1233

Lestari, U., & Targiono, M. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Klasifikasi Keluarga Miskin Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Sebagai Acuan Penerima Bantuan Dana Pemerintah (Studi Kasus: Pemerintah Desa Tamanmartani, Sleman). Jurnal TAM (Technology Acceptance Model), 8(1), 70–78. Retrieved from http://www.ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/JurnalTam/article/view/97

Mufida, A. (2020). Polemik Pemberian Bantuan Sosial Di Tengah Pandemic Covid 19. ADALAH Buletin Hukum & Keadilan, 4(1), 159–166.

Pratama, B., & Akbar, A. S. (2021). Klasifikasi Penentuan Warga Penerima Bantuan Sosial di Masa Pandemi Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi Kasus : Rt 002 Rw 01 Kel.Jagakarsa Kec.Jagakarsa Jakarta Selatan). Jurnal Nasional Informatika (JUNIF), 2(2), 143–157. Retrieved from http://ejournal-ibik57.ac.id/index.php/junif/article/view/338%0Ahttps://ejournal-ibik57.ac.id/index.php/junif/article/download/338/240

Pratiwi, N. W. O., Utami, N. W., & Putra, I. G. J. E. (2022). Klasifikasi Penentuan Penerima Bantuan Sosial Tunai (BST) Menggunakan Algoritma C4.5 di Desa Keramas, Gianyar Bali. JINTEKS (Jurnal Informatika Teknologi Dan Sains), 4(3), 101–107.

Saputra, R. A., Wasiyanti, S., & Pribadi, D. (2021). Information Gain Pada Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (Bpnt). Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI), 4(1), 25. https://doi.org/10.21927/ijubi.v4i1.1757

Sugianto, C. A., & Maulana, F. R. (2019). Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai ( Studi Kasus Kelurahan Utama ). Techno.Com, 18(4), 321–331. https://doi.org/10.33633/tc.v18i4.2587

Susilo, A. R., & Sudaryanto, S. (2018). Klasifikasi penentuan penerimaan beras miskin menggunakan. Jurnal Teknik Informatika, (5), 1–6.

Widiyati, D. K., Wati, M., & Pakpahan, H. S. (2018). Penerapan Algoritma ID3 Decision Tree Pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah di Kabupaten Kutai Kartanegara. Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI), 2(2), 125. https://doi.org/10.30872/jurti.v2i2.1864

Zaman, K. (2016). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Untuk Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Rehabilitas Sosial Rumah Tidak Layak Huni ( Studi Kasus Di Pemerintahan Kabupaten Solok Selatan ). UPI YPTK Jurnal KomTekInfo.




DOI: https://doi.org/10.31294/jtk.v9i1.14378

 dipublikasikan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta

Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License