IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL: STUDI KASUS DI DESA PAMOLOKAN, KABUPATEN SUMENEP

Pemberian bantuan sosial (bansos) merupakan salah satu upaya pemerintah untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat, khususnya bagi kelompok yang kurang mampu dan rentan secara ekonomi. Namun, dalam pelaksanaannya masih diperlukan sistem yang mampu membantu proses penentuan penerima bansos secara lebih cepat, objektif, dan efisien. Proses seleksi yang masih banyak dilakukan secara manual sering memakan waktu lama dan berpotensi menimbulkan keterlambatan distribusi bantuan. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu pendekatan berbasis data yang dapat mengotomatisasi proses penerimaan bansos sehingga penyaluran bantuan dapat dilakukan lebih tepat waktu, konsisten, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi penerima bansos menggunakan algoritma C4.5 yang mampu membentuk model pohon keputusan yang mudah dipahami dan bersifat objektif. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mencakup beberapa atribut penting, seperti nominal penghasilan, jenis pekerjaan, tingkat pendidikan, status prioritas (lansia, disabilitas, dan ibu hamil), serta jumlah anggota keluarga, yang dinilai berpengaruh dalam menentukan kelayakan penerima bantuan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa skenario terbaik diperoleh pada pembagian data 70% sebagai data latih dan 30% sebagai data uji, tanpa penerapan pruning, dengan parameter max depth 1, min samples split 2, dan min samples leaf 1, yang menghasilkan nilai akurasi pengujian sebesar 0,9857 atau 98,57%. Nilai akurasi yang tinggi ini menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu melakukan klasifikasi penerima bansos dengan sangat baik meskipun menggunakan struktur pohon yang sederhana, sehingga model tidak hanya akurat tetapi juga mudah dijelaskan.