Implementasi Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Penerima Rumah Bantuan Di Kampung Kotalintang - Mahdi Mahdi; Muhammad Arhami; Khairunnisa Atami; Renol Herwinsyah (Politeknik Negeri Lhokseumawe, 2023)
Abstrak— Kotalintang merupakan salah satu desa/kelurahan yang ada di Kecamatan Kualasimpang, Kabupaten Aceh Tamiang, Provinsi Aceh. Sebanyak 383 jumlah rumah tangga yang tergolong Keluarga Pra Sejatera di Desa Kotalintang beberapa diantaranya memiliki rumah yang tidak layak huni. Untuk membantu mengatasi permasalahan rumah tidak layak huni pemerintah memberikan program rumah bantuan yaitu program yang diberikan oleh pemerintah pusat melalui Pemerintah Kementrian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (PUPR) untuk memberikan rumah layak huni kepada Masayarakat Berpenghasilan Rendah (MBR). Program rumah bantuan tersebut diberikan dengan kuota terbatas, sedangkan jumlah masyarakat yang membutuhkan lebih besar sehingga harus dilakukan proses seleksi. Proses seleksi penerima rumah bantuan di Kampung Kotalintang masih dilakukan secara musyawarah sehingga hasil yang diperoleh tidak optimal dan terdapat penerima yang tidak tepat sasaran, berakibat pada saat pemeriksaan oleh Inspektorat ditemukan ketidaksesuaian hasil seleksi penerima rumah bantuan tersebut. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dibangun sebuah sistem untuk mengklasifikasikan penerima rumah bantuan di Kampung Kotalintang dengan menggunakan metode decision tree untuk menghasilkan keputusan yang lebih optimal dan dapat membantu pihak desa/kelurahan dalam mengklasifikan masyarakat penerima rumah bantuan. Sistem yang dibangun berbasis web menggunakan parameter penentu yaitu status pernikahan, penghasilan, status kepemilikan tanah, status kepemilikan rumah, jenis atap, kondisi atap, jenis lantai, kondisi lantai, jenis dinding dan kondisi dinding. Data yang digunakan adalah data penerima rumah bantuan tahun 2019 s/d 2022 sebanyak 185 data. 125 data yang dijadikan sebagai data latih dan dilakukan 5 kali pengujian untuk setiap 37 data. Penelitian ini berhasil dibangun sistem klasifikasi penerima rumah bantuan menggunakan metode decision tree dengan menghasilkan rata-rata nilai akurasi sebesar 88,11% dan menunjukkan bahwa fitur-fitur yang ada telah berfungsi sesuai yang diharapkan. Abstract— Kotalintang is one of the villages in the District of Kua-lasimpang, Aceh Tamiang Regency, Aceh Province. A total of 383 households belonging to Pre-Prosperous Families in Kotalintang Village, some of them have houses that are not suitable for habitation. To help overcome the problem of uninhabitable houses, the government provides a housing assistance program, namely a program provided by the central government through the Government of the Ministry of Public Works and Public Housing (PUPR) to provide livable houses to Low-Income Communities (MBR). The housing assistance program is provided with a limited quota, while the number of people in need is greater so a selection process must be carried out. The selection process for the recipients of the aid housing in Kampung Kotalintang is still carried out by deliberation so that the results obtained are not optimal and there are recipients who are not on target, resulting in an inspection by the Inspectorate finding discrepancies in the results of the selection of the recipients of the aid housing. To overcome this problem, a system was built to classify the beneficiaries of the aid housing in Kampung Kotalintang by using the decision tree method to produce more optimal decisions and to assist the village/kelurahan in classifying the recipients of the aid housing. The web-based system uses determining parameters, namely marital status, income, land ownership status, house ownership status, roof type, roof condition, floor type, floor condition, wall type and wall condition. The data used is data on recipients of housing assistance from 2019 to 2021 as many as 185 data. 125 data were used as training data and tested 5 times for every 35 data. This study succeeded in building a classification system for house beneficiaries using the decision tree method by producing an average accuracy value of 88,11% and showing that the existing features function as expected.