Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Desain dan Analisis Teknologi
Fadlan Afdhal Fadillah
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Kelayakan Bantuan Sosial Menggunakan Decision Tree Dalam Sistem Pendukung Keputusan Studi Kasus: RT 010 RW 006 Duren Sawit Hakiki Alami; Syahrul Andriana; Ahmat Angkotasan; I Made Krishna; Fadlan Afdhal Fadillah; Gheonattanael Gheonattanael
Jurnal Desain Dan Analisis Teknologi Vol. 5 No. 2 (2026): Juli
Publisher : Aptikom Kepri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58520/jddat.v5i2.102

Abstract

Distribusi bantuan sosial adalah salah satu langkah pemerintah untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat yang kurang beruntung. Namun, cara menentukan siapa yang berhak menerima bantuan sosial di tingkat RT masih sering dilakukan secara manual, yang bisa mengarah pada subjektivitas dan kesalahan dalam sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web dengan memanfaatkan Algoritma Decision Tree untuk mengidentifikasi kelayakan penerima bantuan sosial di RT 010 RW 006 Duren Sawit. Variabel yang digunakan meliputi umur, pendapatan perbulan, status pekerjaan, jumlah tanggungan, dan status rumah. Sistem ini dikembangankan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python, memanfaatkan framework Flask, serta antarmuka yang dibangun dengan HTML dan CSS. Metode pengembangan perangkat lunak yang diterapkan adalah model Waterfall, yang terdiri dari tahap analisis kebutuhan, desain, pelaksanaan, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem ini dilengkapi dengan fitur login, input data manual, upload file Excel, dashboard, dan analisis hasil klasifikasi. Evaluasi model dilakaukan dengan menggunakan Confusion Matrix, Cross Validation, dan pengujian Akurasi. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem ini dapat mempercepat proses penentuan penerima bantuan sosial dengan cara yang lebih objektif, transparan, dan tepat dibandingkan dengan metode manual yang ada.
Co-Authors Ahmat Angkotasan Gheonattanael Gheonattanael Hakiki Alami I Made Krishna Syahrul Andriana