Perbandingan Metode C4.5 dan K-Nearest Neighbor dalam Klasifikasi Status Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan di Desa Selat - Pujanti, Ida Ayu Gede Basma; Suharta, I Gusti Putu; Candiasa, I Made (Empiricism Journal, 2025)
Kemiskinan merupakan permasalahan sosial yang kompleks dan menjadi tantangan utama bagi pemerintah Indonesia. Salah satu upaya penanggulangan kemiskinan adalah melalui Program Keluarga Harapan yang bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat penerima program, yang dipilih melalui proses seleksi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi calon penerima bantuan dengan membandingkan efektivitas algoritma C4.5 dan K-Nearest Neighbor. Penelitian ini menggunakan 538 entri data dengan enam atribut, yaitu pekerjaan, kesehatan, pendidikan, kesejahteraan sosial, kepemilikan rumah, dan kepemilikan aset berupa lahan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 menghasilkan nilak akurasi, presisi, dan recall sebesar 100%, serta berhasil mereduksi jumlah atribut menjadi empat atribut. Sementara itu, untuk algoritma K-Nearest Neighbor dengan nilai k = 21 memperoleh nilai akurasi sebesar 99,07% dan presisi sebesar 98,46%. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma C4.5 lebih efektif daripada algoritma K-Nearest Neighbor dalam klasifikasi penerima bantuan Program Keluarga Harapan, sehingga dapat dijadikan alternatif dalam proses pengambilan keputusan.Comparison of the C4.5 and K-Nearest Neighbor Methods in Classifying the Status of Recipients of the Family Hope Program Assistance in Selat VillageAbstractPoverty is a complex social issue and remains a major challenge for the Indonesian government. One of the efforts to alleviate poverty is the Family Hope Program, which aims to improve the welfare of beneficiary households selected through a screening process. This study aims to develop a classification model for prospective beneficiaries by comparing the effectiveness of the C4.5 and K-Nearest Neighbor algorithms. The study utilizes 538 data entries with six attributes: employment, health, education, social welfare, home ownership, and land asset ownership. The evaluation results show that the C4.5 algorithm achieved an accuracy, precision, and recall of 100%, while also reducing the number of attributes to four. Meanwhile, the K-Nearest Neighbor algorithm with k = 21 achieved an accuracy of 99,07% and a precision of 98,46%. These findings indicate that the C4.5 algorithm is more effective than the K-Nearest Neighbor algorithm in classifying beneficiaries of the Family Hope Program, and thus can serve as an alternative for decision-making processes.