PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI MAHASISWA PENERIMA BANTUAN SOSIAL COVID-19 - Eugenius Edsel Barito; Jap Tji Beng; Desi Arisandi (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara, 2022)
Dengan adanya pandemi Covid-19 yang mempengaruhi kondisi sosial-ekonomi masyarakat, banyak mahasiswa yang berkuliah di Universitas Tarumanagara membutuhkan bantuan sosial agar dapat memenuhi kebutuhan hidup. Pembuatan aplikasi ini bertujuan untuk membantu melakukan proses klasifikasi mahasiswa Universitas Tarumanagara yang termasuk calon penerima bantuan sosial Covid-19. Karena terbatasnya jumlah bantuan yang dapat diberikan kepada mahasiswa maka dari itu akurasi data penerima bantuan sosial diperlukan agar penyaluran bantuan sosial dalam upaya mengatasi dampak pandemi Covid-19 bisa tepat sasaran sehingga para mahasiswa bisa mendapatkan bantuan secara adil. Parameter atau kriteria yang digunakan untuk klasifikasi mahasiswa penerima bantuan sosial Covid-19 adalah status kondisi finansial, Jumlah anggota keluarga, status kepemilikan tempat tinggal, Status pekerjaan kepala keluarga atau penanggung biaya hidup calon penerima bantuan, dan Status kesehatan calon penerima dan keluarganya terkait dengan Covid-19. Metode yang digunakan untuk mengolah data mahasiswa adalah pohon keputusan dengan Algoritma C4.5. Dengan mengumpulkan 500 data mahasiswa Universitas Tarumanagara digunakan 400 mahasiswa sebagai data pelatihaan dan 100 mahasiswa sebagai data pengujian dan hasil dari lima kali percobaan pengujian data tersebut menunjukkan bahwa aplikasi ini sudah berfungsi dengan baik dalam mengklasifikasi mahasiswa calon penerima bantuan sosial dengan rata-rata accuracy sebesar 89%, precision sebesar 90.16%, dan recall sebesar 83.27%.