HYBRID METODE ALGORITMA C4.5 DAN DECISION TREE UNTUK SISTEM REKOMENDASI PENETAPAN PENERIMA BLT

ABSTRAK
HYBRID METODE ALGORITMA C4.5 DAN DECISION TREE UNTUK
SISTEM REKOMENDASI PENETAPAN PENERIMA BLT
Oleh:
Rio Rizq Nur Bhactiar
190103146
Pengembangan sistem rekomendasi untuk menentukan penerima Bantuan
Langsung Tunai (BLT) dengan menggunakan metode hybrid algoritma C4.5 dan
decision tree. Dalam era digitalisasi saat ini, program BLT menjadi solusi
pemerintah Indonesia untuk membantu masyarakat terdampak pandemi COVID-
19. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan sistem rekomendasi yang
menggabungkan algoritma C4.5 dan decision tree untuk meningkatkan akurasi dan
efisiensi dalam menentukan penerima BLT. Data primer diperoleh melalui
wawancara dan observasi, sedangkan data sekunder diperoleh dari pemerintah desa,
laporan tulisan, jurnal, tesis, dan penelitian terdahulu.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode hybrid algoritma C4.5 dan
decision tree memberikan performa yang baik dalam menentukan penerima BLT.
Algoritma C4.5 digunakan untuk menghitung nilai entropy dan gain, sedangkan
decision tree digunakan untuk membuat pohon keputusan yang mengklasifikasikan
calon penerima BLT.
Penelitian ini mengisi kesenjangan penelitian sebelumnya mengenai sistem
rekomendasi untuk penetapan penerima BLT. Hasil penelitian ini diharapkan
memberikan informasi yang bermanfaat bagi pemerintah dalam pengambilan
keputusan terkait program BLT, terutama pada tingkat desa atau kelurahan. Dengan
sistem rekomendasi yang akurat dan efisien, bantuan finansial dapat diberikan
kepada mereka yang benar-benar membutuhkan, membantu memenuhi kebutuhan
dasar sehari-hari masyarakat terdampak.