Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve Bayes dan C4.5 pada Sistem Web Klasifikasi Kelayakan PKH

Penulis

  • Jupriyanto Jupriyanto Universitas Mandiri
  • Jamaludin Apandi Universitas Mandiri
  • Anderias Eko Wijaya Universitas Mandiri
  • Rian Hermawan Universitas Mandiri
  • Timbo Faritcan Parlaungan Siallagan Universitas Mandiri
  • Kodar Udoyono Universitas Mandiri
  • Hermansyah Nur Ahmad Universitas Mandiri
https://doi.org/10.47561/jtik.v18i1.287
This Abstract has been read 492 times

Abstrak


Penelitian ini membahas pengembangan sistem klasifikasi kelayakan peserta Program Keluarga Harapan (PKH) berbasis web dengan membandingkan dua algoritma data mining, yaitu C4.5 dan Naïve Bayes. Data yang digunakan mencakup sejumlah atribut penentu kelayakan bantuan sosial. Algoritma C4.5 digunakan untuk membentuk pohon keputusan yang mudah dipahami, sedangkan Naïve Bayes dimanfaatkan untuk klasifikasi berbasis probabilitas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 98%, unggul dalam kecepatan pemrosesan terhadap dataset berskala besar. Sementara itu, algoritma C4.5 mencapai akurasi sebesar 93,33% dan memberikan kelebihan dalam hal interpretabilitas melalui visualisasi pohon keputusan. Kedua algoritma terbukti efektif dalam mengklasifikasikan kelayakan penerima PKH, dan dapat diimplementasikan dalam sistem informasi bantuan sosial untuk meningkatkan akurasi serta efisiensi proses seleksi penerima. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pemilihan algoritma dapat disesuaikan dengan kebutuhan sistem, apakah lebih menekankan pada kecepatan atau kemudahan interpretasi.



Keywords: : Algoritma C4.5, Algoritma Naïve Bayes, Program Keluarga Harapan (PKH)

CITATIONS

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Biografi Penulis

Jupriyanto Jupriyanto, Universitas Mandiri

Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Mandiri

Jamaludin Apandi, Universitas Mandiri

Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Mandiri

Anderias Eko Wijaya, Universitas Mandiri

Program Studi Teknik Informatika STMIK Subang

Rian Hermawan, Universitas Mandiri

Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Mandiri

Timbo Faritcan Parlaungan Siallagan, Universitas Mandiri

Program Studi Teknik Komputer dan Jaringan Fakultas Teknik Universitas Mandiri

Kodar Udoyono, Universitas Mandiri

Program Studi Teknik Komputer dan Jaringan Fakultas Teknik Universitas Mandiri

Hermansyah Nur Ahmad, Universitas Mandiri

Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Mandiri

Referensi

R. W. Sinaga and R. Winanjaya, “Analisis Data Mining Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai pada Desa Pamatang Purba dengan Algoritma C4.5,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2021.

G. Ramadhan et al., “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pasien BPJS,” Prosiding Seminar Nasional Riset dan Information Science (SENARIS), vol. 2, pp. 376–385, 2020.

L. Bachtiar and M. Mahradianur, “Analisis Data Mining Menggunakan Metode Algoritma C4.5 Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai,” Jurnal Informatika, vol. 10, no. 1, pp. 1–9, 2023.

Muhamad, M., Windarto, A. P., & Suhada, S. (2019). Penerapan Algoritma C4.5 Pada Klasifikasi Potensi Siswa Drop Out. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 3(1), 1–8. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1688

N. Rahmadani, R. Risnawati, and M. D. Sena, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam Penentuan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan,” Jurnal Teknisi, vol. 3, no. 2, pp. 40–48, 2023.

R. S. Bhat and R. Bhat, “A Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms for Classification Purpose,” Procedia Computer Science, vol. 199, pp. 372–380, 2022. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050922021159

S. Rasika, “Penerapan Algoritma C4.5 dalam Menentukan Faktor Kelayakan Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT-DD),” Jurnal Ilmiah Tunas Bangsa, vol. 1, no. 1, pp. 45–52, 2022.

J. R. Quinlan, “Improved Use of Continuous Attributes in C4.5,” Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 4, pp. 77–90, 1996. [Online]. Available: https://jair.org/index.php/jair/article/view/10157

T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd ed. Springer, 2009.

T. Wibowo, “Penerapan Data Mining Pemilihan Siswa Kelas Unggulan dengan Metode K-Means Clustering di SMP N 02 Tasikmadu,” Jurnal Ilmu Komputer, vol. 5, no. 1, pp. 27–36, 2018.

A. Chandra, “Penerapan Data Mining Menggunakan Pohon Keputusan,” Jurnal Ilmu Komputer, vol. 6, no. 3, pp. 1–6, 2017.

##submission.downloads##

Diterbitkan

2025-04-01

Cara Mengutip

[1]
J. Jupriyanto, “Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve Bayes dan C4.5 pada Sistem Web Klasifikasi Kelayakan PKH”, JTIK, vol. 18, no. 1, hlm. 50-64, Apr 2025.

Terbitan

Vol 18 No 1 (2025): April

Bagian

Articles

Lisensi

Hak Cipta (c) 2025 Jupriyanto, Anderias Eko Wijaya, Jamaludin Apandi, Rian Hermawan, Timbo Faritcan Parlaungan Siallagan, Kodar Udoyono, Hermansyah Nur Ahmad

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.