Penerapan Algoritma ID3 Decision Tree Pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah di Kabupaten Kutai Kartanegara
DOI:
https://doi.org/10.30872/jurti.v2i2.1864Abstract
Kemiskinan dipandang sebagai ketidakmampuan seseorang dari sisi ekonomi untuk memenuhi kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan yang diukur dari sisi pengeluaran. Seseorang akan dikatakan miskin jika mereka memiliki rata-rata pengeluaran perkapita perbulan dibawah garis kemiskinan. Upaya Pemerintah Kabupaten Kutai Kartanegara untuk menanggulangi masalah kemiskinan dan kesejahteraan masyarakat yaitu dengan menyediakan berbagai macam program bantuan. Melalui Dinas Sosial program bantuan tersebut dijalankan, setiap program bantuan memiliki keriteria yang berbeda-beda dalam penentuan penerimanya, sehingga membuat proses perekapan menjadi lebih lama. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu dan memudahkan aparat daerah dalam proses penentuan calon penerima program bantuan sesuai dengan persyaratan yang ada, dimana sistem tersebut mampu melakukan klasifikasi berdasarkan kriteria program bantuan. Untuk melakukan pengklasifikasian, dalam penelitian yaitu dengan menerapkan Algoritma decision tree dalam penentuan penerima program bantuan daerah dengan menggunakan algoritma ID3 berdasarkan model pohon keputusan untuk menentukan calon penerima bantuan agar bantuan yang disalurkan merata dan tepat pada sasarannya.References
Badan Pusat Statistik. 2016. Kemiskinan dan Ketimpangan. BPS-Statistics Indonesia.
Badan Pusat Statistik. 2016. Kutai Kartanegara Dalam Angka 2016. Tenggarong: Badan Pusat Statistik Kabupaten Tenggarong Kutai Kartanegara.
Prasetyo, E. (2012). Data Mining dan Aplikasi Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Andi.
Yusuf Elmande1, Prabowo Pudjo Widodo. 2012. “Pemilihan Criteria Splitting dalam Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) untuk Penentuan Kualitas Beras : Studi Kasus pada Perum Bulog Divre Lampung.” TELEMATIKA MKOM VOL.4 No.1, ISSN: 2085-725X.
Ture, M., Fusun, T., Imran, K., 2009. Using Kaplan–Meier analysis together with decision tree methods (C&RT, CHAID, QUEST, C4.5 and ID3) in determining recurrence-free survival of breast cancer patients, Expert Systems with Applications 36, 2017–2026.
Defiyanti, S., Pardede, C.D.L., 2009. Perbandingan Kinerja Algoritma ID3 dan C4.5 Dalam Klasifikasi Spam-Mail, Skripsi, Universitas Gunadarma, Jakarta.
Gorunescu, F. (2011). Data mining (Intelligent System Refrence Library Volume 12). Craiova:Springe.
Wati, Masna, and Abdul Hadi. "Implementasi Algoritma Naive Bayesian Dalam Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah." STMIK KHARISMA Makassar 3.1 (2017): 22-26.
Sukerti, Ni Kadek . 2015. “Penerapan Fuzzy Topsis Untuk Seleksi Penerima Bantuan Kemiskinan.” Jurnal Informatika, Vol.15, No.2.
Wahyuni, Sri. 2011. “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Raskin Menggunakan Metode Topsis (Techinique For Order Preference Similarity To Ideal Solution) (Studi Kasus : Kelurahan Simpang Baru).” Tugas Akhir.
