Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.267
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KURVA S JURNAL MAHASISWA Jurnal Biodjati Animal Production : Indonesian Journal of Animal Production Journal of Islamic World and Politics JURNAL ILMIAH PETERNAKAN TERPADU ARSHI Veterinary Letters MAESTRO Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia Jurnal Produksi Ternak Terapan (JPTT) Jurnal Kedokteran Hewan Journal of Software Engineering and Information System (SEIS) Jurnal Saintekom (Sains dan Teknologi Komputasi)
Rangga Setiawan
UNTAG Samarinda
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Immunology & microbiology Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
Penerapan Metode Algoritma C4.5 Untuk Menentukan Kelayakan Penerimaan Bantuan Rumah Tidak Layak Huni Setiawan, Rangga; Syafrial, Syafrial
Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 1 No 3 (2025): Desember 2025
Publisher : Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36350/jskom.v1i3.63

Abstract

Kemiskinan merupakan salah satu masalah sosial yang kompleks karena berdampak pada berbagai aspek kehidupan. Salah satu bentuk program pemerintah untuk mengatasinya adalah bantuan Rumah Tidak Layak Huni (RUTILAHU). Namun, permasalahan sering muncul karena data penerima bantuan yang tidak akurat sehingga bantuan tidak tepat sasaran. Penelitian ini menerapkan algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan kelayakan penerima bantuan berdasarkan variabel penghasilan, jumlah tanggungan, jenis lantai, sumber air, jenis kloset, listrik, dan luas rumah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model pohon keputusan yang dibentuk dapat meningkatkan akurasi penentuan penerima bantuan dengan tingkat akurasi mencapai 94,5%.  Dengan demikian, penerapan algoritma C4.5 dapat menjadi solusi pendukung keputusan yang efektif bagi pemerintah dalam menentukan penerima program RUTILAHU
Co-Authors Achmad, Luthfillah Az-zahra Arief Boediono Ayu Putri Noviana, Ninda Citaliani Rostika, Yulia Dwidika, Adyatma Faradana, Najma Rika Fitriani, Resa Gadis Octory Hamdi, Tasya Puteri Aulia Ibrahim, M. Rangga Rangga Katar Laksana, Eka Purwa Mas Rizky A.A. Syamsunarno Maulana, Gifari Ahmad Mohammad Ghozali, Mohammad Mokhamad Fakhrul Ulum, Mokhamad Nena Hilmia Nurcholidah Solihati NURHAYATI, SITI ZYA Peby Wahyu Purnawan Rasad, Siti Darojah Rini Widyastuti Roesillah, Diar Santi Nurjanah, Santi Shabrina, Tiara Siti Darodjah Rasad Soeparna Soeparna, Soeparna Solihati, Nucholidah Syafrial Syafrial TAKDIR SAILI Ulfie, Nasya Shalsabiel Wide Mulyana