KLASIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL DENGAN ALGORITMA DECISION TREE

Fitria Rahmadayanti; Anggi Lovita; Siti Muntari

Qadrini L, Sepperwali A, & Aina A. (2021). Decision Treedan Adaboostpada Klasifikasi Penerima Program Bantuan Sosial. Decision Tree Dan Adaboost Pada Klasifikasi Penerima Program Bantuan Sosial, 2(7), 1959–1966.
Metode, M., & Algoritma, C. (2022). Klasifikasi penerima bantuan sosial di desa batuah menggunakan metode algoritma c4.5. 5, 271–279. https://doi.org/10.37600/tekinkom.v5i1.516
Nopi, N. P. (2021). Klasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai Menggunakan Metode Decision Tree. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 3, 167–173. https://doi.org/10.37034/jidt.v3i4.148
Navisa, S., Hakim, L., & Nabilah, A. (2021). Komparasi Algoritma Klasifikasi Genre Musik pada Spotify Menggunakan CRISP-DM. Jurnal Sistem Cerdas, 4(2), 114–125. http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/3591
Aribowo, A., Kuswandhie, R., & Primadasa, Y. (2021). Implementasi Algoritma CART Dalam Penentuan Kelayakan Penerima Bantuan PKH Di Desa Ngadirejo Implementation of the CART Algorithm in Determining the. 7(1), 40–51.
Nella, N. I., Setiawan, N. Y., & Ratnawati, D. E. (2022). Klasifikasi Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan menggunakan Algoritme Decision Tree C4 . 5 ( Studi Kasus : Desa Mlirip Kabupaten Mojokerto ). 6(3), 1332–1339.
Oktha Pratiwi, N. W., Widya Utami, N., & Gede Juliana Eka Putra, I. (2022). Klasifikasi Penentuan Penerima Bantuan Sosial Tunai (BST) Menggunakan Algoritma C4.5 Di Desa Keramas, Gianyar, Bali. Jurnal Informatika, Teknologi Dan Sains, 4(3), 101–107. https://doi.org/10.51401/jinteks.v4i3.1667
Ardi Ramdani, Christian Dwi Sofyan, Fauzi Rahmadani, Muhamad Fauzi Arya Tama, 2022. (2022). , Christian Dwi Sofyan. 1(2), 39–47.

Abstract viewed - 228 times
PDF downloaded - 504 times

Affiliations

Fitria Rahmadayanti
Institut Teknologi Pagar Alam

Anggi Lovita
Institut Teknologi Pagar Alam

Siti Muntari
Institut Teknologi Pagar Alam

Content Top

KLASIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL DENGAN ALGORITMA DECISION TREE

Fitria Rahmadayanti ,
Anggi Lovita ,
Siti Muntari

Proceedings Economic, Social Science, Computer, Agriculture and Fisheries (ESCAF) 2nd 2023

Submitted: May 25, 2023

Abstract

Ketika pandemi Covid-19 terjadi menyebabkan meningkatnya angka kemiskinan di Indonesia, kemiskinan adalah masalah sosial yang masih belum terselesaikan di negara berkembang khususnya di indonesia sehingga membutuhkan bantuan sosial. Tujuan dari penelitian ini untuk mengkasifikasi kelayakan penerima bantuan sosial. Metode yang digunakan adalah CRISP-DM dengan tahapan yaitu business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Algoritma yang digunakan adalah Decision Tree diharapkan algoritma ini mampu memberikan rekomendasi untuk pengambilan keputusan dalam penerimaan bantuan lainnya. Hasil dari penelitian ini untuk mengklasifikasi apakah masyarakat layak atau tidak layak dalam menerima bantuan sosial. Peneliti melakukan pengujian menggunakan 9 atribut antara lain nama, alamat, status, pendapatan, dan jumlah tanggungan. Pengujian yang menggunakan data dengan jumlah 50 dataset yang terbagi menjadi 2 jenis keputusan diantaranya layak dan tidak layak. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil wawancara secara langsung kerumah petugas pencacatan bantuan sosial. Pengujian ini menghasilkan pohon keputusan yang dimana pendapatan lebih dari Rp.500.000 maka tidak layak mendapatkan bantuan sosial, sebaliknya jika pendapatan yang kurang dari Rp.500.000 maka layak menerima bantuan sosial.