PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN - Eka Fitriani (Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, 2020)
ABSTRACTPKH adalah program yang memberikan bantuan tunai bersyarat kepada Rumah Tangga Sangat Miskin yang telah ditetapkan sebagai peserta PKH dengan ketentuan tertentu. Permasalahan yang sering terjadi pada program pemberdayaan Pemerintah ini, salah satunya pada bantuan PKH adanya tidak tepat sasaran warga yang menerima bantuan PKH. Munculnya masalah tersebut, diakibatkan verifikasi data yang belum efektif terhadap pemilihan warga yang layak menerima bantuan PKH. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis mengenai PKH sehingga dapat mengetahui kelayakan dari suatu permasalahan Program PKH. Melalui hasil analisis PKH, dapat diketahui apakah warga layak atau tidak dari permasalahan yang ada digunakan komparasi metode klasifikasi data mining untuk mengetahui algoritma mana yang baik untuk memprediksi kelayakan warga yaitu dengan menggunakan dua algoritma yaitu algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Setelah dilakukan pengujian dengan dua algoritma tersebut menggunakan tools RapidMiner didapatkan hasil yaitu algoritma C4.5 menghasilkan nilai akurasi sebesar 91,25% dan nilai AUC sebesar 0,930 dengan tingkat diagnosa Excellent Classification sedangkan algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 87,11% dan nilai AUC sebesar 0,923 dengan tingkat diagnosa Excellent Classification. Sehingga didapat kesimpulan algoritma C4.5 merupakan algoritma yang baik untuk diterapkan pada kelayakan PKH. Kata kunci: Kelayakan PKH, Data Mining, C4.5, Naïve Bayes