Skripsi
Klasifikasi Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Kecamatan Kupang Timur)
- Bagikan:
Program Keluarga Harapan (PKH) adalah program yang memberikan bantuan tunai bersyarat kepada Keluarga Miskin (KM) yang telah ditetapkan sebagai peserta PKH dengan ketentuan tertentu. PKH masuk di Kecamatan Kupang Timur pada tahun 2013 dan masih berlanjut sampai dengan saat ini. Unit Pelaksana Program Keluarga Harapan (UPPKH) sebagai pihak yang diberi wewenang untuk menyalurkan bantuan PKH kepada keluarga miskin. Permasalahan yang sering terjadi pada penerima bantuan PKH belum tepat sasaran. Permasalahan tersebut muncul karena verifikasi data yang kurang akurat terhadap penerima bantuan PKH. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis terhadap 5 atribut utama dan 13 atribut tambahan untuk melihat pola data yang lebih terperinci yang terbentuk dari klasifikasi penerima bantuan PKH. Atribut yang digunakan sebanyak 18 aitu ibu hamil, anak usia dini, anak sekolah, lansia, disabilitas, pekerjaan orang tua, Pendidikan orang tua jumlah tanggungan, status bangunan, luas lantai, jenis lantai, jenis atap, jenis dinding, sumber air bersih, cara peroleh air bersih, sumber penerangan, fasilitas BAB, jenis bahan bakar. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi penerima bantuan PKH dengan teknik data mining dan memanfaatkan tools RapidMiner 10.0 dalam penerapan algoritma C4.5. Data yang digunakan adalah dataset PKH kecamatan Kupang Timur dari tahun 2019 sampai 2020 sebanyak 5.433 record. Setelah melalui tahap preprocessing maka data diperoleh sebanyak 4.155 record. Dataset PKH kemudian diproses menggunakan tools RapidMiner dengan pengaturan parameter decision tree criterion = information gain, maximal depth = 10, confidence = 0.1, minimal gain = 0.2, minimal leaf size = 4 sehingga menghasilkan 29 rules atau aturan keputusan. Melalui proses ini diketahui bahwa atribut pekerjaan orang tua memiliki pengaruh paling besar pada klasifikasi penerima bantuan PKH. Hasil pengujian terhadap model pohon keputusan menggunakan cross validation dan confusion matrix menunjukkan bahwa algoritma C4.5 dapat memberikan nilai accuracy sebesar 85,36%, nilai precision sebesar 82,33%, dan nilai recall sebesar 81,63%.
Kata Kunci: Dataset PKH, Data Mining, Algoritma C4.5, RapidMiner, Program Keluarga Harapan
(PKH)
Detail Information
| Item Type |
Skripsi
|
|---|---|
| Penulis |
ELISYAH - Personal Name
|
| Student ID |
1606080015
|
| Dosen Pembimbing |
Nelci D. Rumlaklak - 198112272014042002 - Dosen Pembimbing 1
Bertha S. Djahi - 198009102006042001 - Dosen Pembimbing 2 |
| Penguji |
Emerensye Sofia Yublina Pandie - 197902212005012002 - Ketua Penguji
Nelci D. Rumlaklak - 198112272014042002 - Penguji 1 Bertha Selviana Djahi - 198009102006042001 - Penguji 2 |
| Kode Prodi PDDIKTI |
55201
|
| Edisi |
Published
|
| Departement |
Ilmu Komputer
|
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | UPT Perpustakaan Undana : Kupang., 2023 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil |
872.05 Kue S
|
| Copyright |
Individu Penulis
|
| Doi |