INFORMATION GAIN PADA ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI PENERIMAAN BANTUAN PANGAN NON TUNAI (BPNT)

Rizal Amegia Saputra, Sri Wasiyanti, Denny Pribadi

Abstract


Masalah kemiskinan diberbagai belahan dunia khususnya indonesia menjadi persoalan serius yang menjadi pusat perhatian pemerintah saat ini. Berbagai cara telah di lakukan oleh pemerintah untuk menekan angka kemiskinan meningkat, salah satunya memberikan bantuan kepada masyarakat miskin melalui perogram Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT). Namun pemangku kepentingan memiliki permasalahan yang terjadi dilapangan yaitu sulitnya mengklasifikasikan data yang menerima bantuan sehingganya mengakibatkan kurang tepatnya sasaran dalam memberikan bantuan. Dalam  penelitian ini menerapkan algoritma C4.5 dengan split kriteria information gain, algoritma C4.5 adalah salahsatu algoritma terbaik pada algoritma klasifikasi, dan dataset yang didapat pada tahun 2018 pada Desa Nagrak Utara Sukabumi sebanyak 130 data. Model pohon keputusan yang dihasilkan dari penerapan algoritma C4.5 yaitu menghasilkan akurasi sebesar 91.54% dengan nilai AUC 0.986, dengan demikian algoritma C4.5 untuk klasifikasi penentukan penerimaan BPNT itu termasuk algoritma Sangat Baik, karena range AUC diantara 0.90-1.00.

Keywords


Klasifikasi, Bantuan Non Tunai, Algoritma C4.5, Information Gain

Full Text:

PDF

References


D. N. Wijaya, Z. Arifin, and S. Hadi, “Pengaruh Dana Desa, Alokasi Dana Desa dan Dana Alokasi Umum Terhadap Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur Tahun 2015-2016,” J. Ilmu Ekon., vol. 2, no. 1, pp. 156–166, 2018.

S. Kawulur, R. A. Koleangan, and P. C. Wauran, “Analisa Pengaruh Pendapatan Asli Daerah Dan Dana Desa Dalam Menurunkan Tingkat Kemiskinan Di 11 Kabupaten Provinsi Sulawesi Utara,” J. Berk. Ilm. Efisiensi, vol. 19, no. 03, pp. 107–117, 2019.

L. Van Gobel, “Efektivitas Pemberian Bantuan Sosial Kepada Kelompok Usaha Bersama Di Kecamatan Bolaang Mongondow Selatan,” J. Manaj. Sumber Daya Manusia, Adm. dan Pelayanan Publik, vol. II, p. 98, 2015.

R. L. Fuady and A. M. Abadi, “Penentuan Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai ( BPNT ) Dengan Menggunakan Fuzzy Multiple Atribute Descission Making,” Semin. Mat. Dan Pendidik. Mat., pp. 203–210, 2017.

I. Kurniawan and R. A. Saputra, “Penerapan Algoritma C5.0 Pada Sistem Pendukung Keputusan KelayakanPenerimaan BerasMasyarakat Miskin,” J. Inform., vol. 4, no. 2, pp. 236–240, 2017.

A. Andreas, A. Wiryadinata, and H. Agung, “Penerapan Algoritma Simple Additive Weighting untuk Membantu Dalam Menentukan Calon Penerima Bantuan Pangan Non Tunai,” Kalbiscentia, vol. 6, no. 1, pp. 37–43, 2019.

D. H. Kamagi and S. Hansun, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” ULTIMATICS, vol. VI, no. 1, pp. 15–16, 2014, doi: 10.1109/EPEPEMC.2016.7752007.

F. F. Harryanto and S. Hansun, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE,” Tek. Inform. Dan Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 95–103, 2017.

A. R. Febie Elfaladonna, “Analisa Metode Classification-Decission Tree Dan Algoritma,” Sci. Inf. Technol., vol. 2, no. 1, pp. 10–17, 2019.

M. Ridwan, “Sistem Rekomendasi Proses Kelulusan Mahasiswaberbasis Algoritma Klasifikasi C4.5,” J. Ilm. Inform., vol. 2, no. 1, pp. 105–111, 2017, doi: 10.35316/jimi.v2i1.460.

W. F. Pattipeilohy, A. Wibowo, and D. R. Utari, “Pemodelan Dan Prototipe Sistem Informasi Untuk Prediksi Pembaharuan Polis Asuransi Mobil Menggunakan Algoritma C.45,” Pros. SNATIF ke-6 Tahun 2019, no. 2007, pp. 96–101, 2019.

F. Gorunescu, Data Mining “Concepts, Models and Techniques,” vol. 12. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011.

S. Phadikar, “Classification of Rice Leaf Diseases Based onMorphological Changes,” Int. J. Inf. Electron. Eng., vol. 2, no. 3, pp. 460–463, 2012, doi: 10.7763/ijiee.2012.v2.137.

R. A. Saputra, L. S. Ramdhani, and S. Supriatman, “Penerapan Metode Iterative Dichotomizer 3 (Id 3) Untuk Menentukan Beasiswa Berprestasi Pada Smp Pgri Caringin Sukabumi,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 15, no. 1, p. 36, 2019.




DOI: http://dx.doi.org/10.21927/ijubi.v4i1.1757

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Lisensi Creative Commons
IJUBI by https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJUBI is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

 

View My Stats
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Department of Information System
Alma Ata University
Email: ijubi@almaata.ac.id