<![CDATA[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]]>
Copyrights © 2025
