Text
Penentuan Penerima Program Bantuan Covid-19 Menggunakan algoritma C4.5 Pada Desa Cimareme, Bandung Barat
Cimareme merupakan salah satu desa yang berada di Bandung Barat yang pastinya termasuk salah satu desa penerima bantuan pemerintah. Sebagian warga banyak yang mengeluh karena tidak mendapat bantuan, sedangkan ada beberapa warga yang dianggap mampu justru mendapatkan bantuan. Agar tidak salah sasaran maka perlu ada pengklasifikasian data yang secara ilmiah dan statis, agar dapat mengetahui siapa yang berhak mendapat bantuan dan mana yang tidak. Berdasarkan latar belakang tersebut maka penulis melakukan proses pengolahan data menggunakan data mining untuk mengklasifikasi penerima dan bukan penerima bantuan covid-19 dengan metode klasifikasi menggunakan Algoritma Decision Tree dan Algoritma Naive Bayes sebagai pembanding. Agar dapat mengetahui pola pada program bantuan pemerintah covid-19 dan dapat mengetahui tingkat akurasi Algoritma C4.5 Decision Tree jika dibandingkan dengan algoritma lainnya. Pada penelitian ini objek yang akan diambil yaitu data kependudukan yang berasal dari Desa Cimareme, Kecamatan Ngamprah, Kabupaten Bandung Barat. Model data mining dibuat menggunakan RapidMiner. Berdasarkan keseluruhan pengujian dan validasi Algoritma Decision Tree mendapatkan Accuracy sebesar 99,97%, Precision 100,00%, Recall 99,71%, AUC 0,967. Sedangkan Algoritma Naive bayes mendapatkan Accuracy sebesar 99,93%, Precision 99,71%, Recall 99,71%, AUC 0,997. Pada pengujian T-test dalam hasil penelitian ini didapat alpha 0,643, artinya hasil antara Algoritma Decision Tree dan Naive Bayes tidak ada perbedaan yang signifikan.
Kata Kunci: Data Mining, Covid-19, Klasifikasi, Algoritma Decision Tree, Algoritma Naive Bayes
TI 210005 | TI 421 MOC p | My Library | Available |
No other version available