Algoritma Klasifikasi C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai

Abstract

ABSTRAK Program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) merupakan peralihan dari program RASTRA atau RASKIN. BPNT adalah bantuan sosial pangan dalam bentuk non tunai dari pemerintah yang diberikan kepada Keluarga Penerima Manfaat (KPM) setiap bulannya melalui mekanisme akun elektronik yang digunakan hanya untuk membeli bahan pangan di pedagang bahan pangan atau e-warong. Bahan pangan dalam program BPNT ini adalah beras dan atau telur. Salah satu kesulitan yang terkadang dihadapi oleh pemerintah dalam penyaluran BPNT adalah proses pembagian bantuan sosial yang tidak merata dan tidak tepat sasaran. Munculnya masalah tersebut diakibatkan kurangnya pertimbangan atau kemantapan analisis penerima manfaat BPNT dalam menentukan kelayakan pada saat mengajukan pendataan. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis lanjutan sehingga dapat mengetahui kelayakan dari suatu permasalahan prediksi penerima manfaat BPNT. Melalui hasil analisis pendataannya, dapat diketahui apakah warga layak atau tidak untuk menerima BPNT. Dari permasalahan yang ada digunakan metode klasifikasi untuk memprediksi kelayakan penerima manfaat BPNT yaitu dengan menggunakan dua model, model algoritma klasifikasi C4.5 dan model algoritma klasifikasi C4.5 berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) tanpa pruning. Karena proses pengujian yang dilakukan tanpa pruning menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang menggunakan pruning. Setelah dilakukan pengujian dengan dua model tersebut didapatkan hasil yaitu algoritma klasifikasi C4.5 menghasilkan nilai akurasi sebesar 98,56% dan nilai AUC sebesar 0,979 dengan tingkat diagnosa Excellent Classification, namun setelah dilakukan optimasi dengan algoritma klasifikasi C4.5 berbasis Particle Swarm Optimization nilai akurasi sebesar 98,92% dan nilai AUC sebesar 0,988 dengan tingkat diagnosa Excellent Classification. Sehingga kedua metode tersebut memiliki perbedaan tingkat akurasi sebesar 0,36%.

Rancang Bangun Sistem Informasi Penerimaan Peserta Didik Baru Berbasis Website Dengan Metode Spiral

“…Data primer merupakan data yang diperoleh dengan menggunakan wawancara, observasi, angket dan pertanyaan lisan lainnya (Alkhalifi et al, 2020). Sedangkan data yang bersumber dari sumber data lain atau data yang diperoleh dari subjek penelitian yaitu berupa dokumen merupakan data sekunder (Ermawati, 2019). Dalam penelitian ini digunakan teknik pengumpulan data primer sebagai sumber datanya.…”

Klasifikasi Algoritma C4.5 dalam Menentukan Penerima Bantuan Covid-19

“…Klasifikasi merupakan proses untuk menempatkan suatu objek ke salah satu kategori yang sudah ditentukan sebelumnya (Elisa, 2018). Klasifikasi termasuk ke supervised learning dan membutuhkan data latih untuk membangun suatu model klasifikasi (Ermawati, 2019). Model atau metode yang terdapat dalam jenis penyelesaian klasifikasi yaitu pohon keputusan, naïve bayes, Jaringan syaraf tiruan, analisis statistik, algoritma genetik, rought set, K-nearest neighbor, algoritma C4.5, metode berbasis aturan, memory based reasoning, support vector machine (Asa, 2019).…”

Prediksi Penyakit Demam Berdarah Di Puskesmas Ngemplak Simongan Menggunakan Algoritma C4.5

“…Data Mining merupakan serangkaian proses untuk mencari informasi maupun pola yang berupa informasi dari suatu basis data dengan memanfaatkan teknik tertentu [9]. Hasil dari informasi diperoleh dari mengekstraksi dan meganalisis pola data yang ada dalam basis data [10].…”