Penerapan Algoritma Decision Tree dalam Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan
Abstract
Determining the eligibility of beneficiaries for the Family Hope Program still faces targeting inaccuracies due to limited data analysis and subjective decision-making. This study aims to develop a Decision Tree–based classification model to objectively determine Family Hope Program eligibility using data-driven approaches. The dataset includes socio-economic attributes such as income, DTKS status, school-age children, pregnant or breastfeeding mothers, elderly members, disabilities, and occupation. The data were processed through cleaning, transformation, and splitting into training and testing sets. Experimental results show that the model achieved a highest accuracy of 96.00%, along with high precision and recall values. The resulting decision tree structure also provides interpretable rules to support decision-making. These findings demonstrate that the Decision Tree method is effective in improving the accuracy and transparency of Family Hope Program beneficiary selection.
Keywords: Decision Tree; Family Hope Program; Classification; Data Mining; Social Assistance
Abstrak
Penentuan kelayakan penerima Program Keluarga Harapan masih menghadapi permasalahan ketidaktepatan sasaran akibat keterbatasan analisis data dan subjektivitas dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi berbasis Decision Tree untuk menentukan kelayakan penerima Program Keluarga Harapan secara objektif dan berbasis data. Dataset yang digunakan mencakup atribut sosial ekonomi seperti pendapatan, status DTKS, usia sekolah, ibu hamil atau menyusui, lansia, disabilitas, dan pekerjaan. Data diproses melalui tahap pembersihan, transformasi, dan pembagian data latih dan uji. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi tertinggi sebesar 96,00%, dengan presisi dan recall yang tinggi. Struktur pohon keputusan juga menghasilkan aturan yang mudah diinterpretasikan sebagai dasar pengambilan keputusan. Hasil ini membuktikan bahwa Decision Tree efektif untuk meningkatkan ketepatan dan transparansi penyaluran bantuan Program Keluarga Harapan.
Kata kunci: Decision Tree; Program Keluarga Harapan; Klasifikasi; Data Mining; Bantuan Sosial
References
W. S. Wahyuni dan F. P. Putra, “Analisis Karakteristik Rumah Tangga Miskin Penerima Program Keluarga Harapan dan Penerima Keluarga Harapan Sekaligus Bantuan Pangan Non-Tunai di Indonesia,” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 7, no. 2, pp. 141–147, 2025, doi: 10.37034/infeb.v7i2.1112.
D. M. Yunisar, I. Murti, dan S. Hartono, “Evaluasi Program Keluarga Harapan Dalam Penurunan Kemiskinan Kelurahan Sidotopo Kota Surabaya,” PRAJA Obs. J. Penelit. Adm. Publik, vol. 5, no. 04, pp. 59–68, 2025, [Daring]. Tersedia pada: https://aksiologi.org/index.php/praja/article/view/2291.
A. K. D. Permata dan R. Parianom, “Analisis Pendapatan, Pendidikan, Kesehatan Program Keluarga Harapan Terhadap Kesejahteraan Masyarakat Miskin Di Jawa Barat,” J. Dev. Econ. Digit., vol. 4, no. 1, pp. 77–97, 2025, [Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.upnvj.ac.id/jded/article/view/8974.
R. Mahmudah, A. Baihaqi, dan Jumaidi, “Efektivitas Program Keluarga Harapan (PKH) Dalam Mengurangi Tingkat Kemiskinan Di Desa Mihu Kecamatan Juai Kabupaten Balangan,” J. Kebijak. Publik, vol. 1, no. 2025, pp. 411–422, 2M, [Daring]. Tersedia pada: https://ejurnal.stiaamuntai.ac.id/index.php/PPJ/article/view/993.
E. T. Andi, A. K. Andi, N. K. Hanafie, dan Najamuddin, “Efektivitas Program Keluarga Harapan Dalam Perspektif Permensos Nomor 1 Tahun 2018 Bagi Keluarga Penerima Manfaat,” J. Educ. Dev., vol. 13, no. 2, pp. 494–499, 2025, doi: 10.37081/ed.v13i2.6827.
E. Abiyani dan E. Setyowati, “Efektivitas Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan (PKH) di Kabupaten Magetan berdasar Prinsip Keadilan dalam Islam,” Stud. Econ. J. Ekon. Islam, vol. 11, no. 2, pp. 168–180, 2025, [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.uinsu.ac.id/index.php/studiaeconomica/article/view/25806.
F. Angraini, N. Hasanah, dan E. Pratama, “Implementasi Kebijakan Program Keluarga Harapan di Kota Dumai,” J. Adm. Publik Bisnis, vol. 7, no. 2, pp. 323–334, 2025, doi: 10.36917/japabis.v7i2.389.
R. Hanavi dan S. M. Sihombing, “Implementasi Program Keluarga Harapan (PKH) dalam Upaya Meningkatkan Kesejahteraan Sosial Ekonomi Keluarga Miskin di Kelurahan Pekan Binjai Kecamatan Binjai Kota Binjai (Studi Kasus pada Dinas Sosial Kota Binjai dan Kantor Kelurahan Pekan Binjai),” Al-Faqih J. Ilmu Sos. Humaniora, Tek., vol. 1, no. 4, pp. 74–85, 2025, [Daring]. Tersedia pada: https://journal.salahuddinal-ayyubi.com/index.php/AFJISH/article/view/544.
A. Ahmad, M. A. Arham, dan R. F. Djuuna, “Analisis Pengaruh Kebijakan Program Keluarga Harapan (PKH) Terhadap Kemiskinan Di Provinsi Gorontalo,” J. Akuntansi, Manaj. dan Ilmu Ekon., vol. 05, no. 03, pp. 398–410, 2025, doi: 10.54209/jasmien.v5i03.1265 Hal.
R. M. Siregar, I. Puansah, dan N. Parapat, “Efektivitas Program Keluarga Harapan Dalam Meningkatkan Kesejahteraan Keluarga Miskin Di Desa Sibatuloting,” J. Public Issues J. Ilmu Sos. Humaniora, Polit. Dan Kebijkan Publik, vol. 2, no. 3, pp. 1–5, 2025, [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.puansahmediagroup.id/index.php/publicissues/article/view/19.
N. I. Nella, N. Y. Setiawan, dan D. E. Ratnawati, “Klasifikasi Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan menggunakan Algoritme Decision Tree C4.5 (Studi Kasus : Desa Mlirip Kabupaten Mojokerto),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 3, pp. 1332–1339, 2022, [Daring]. Tersedia pada: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/10801.
A. N. A. Rohim, A. I. Purnamasari, dan I. Ali, “Komparasi Efektifitas Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Menentukan Kelayakan Penerima Manfaat Program Keluarga Harapan (Studi Kasus : Kecamatan Cicalengka Kabupaten Bandung),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 2355–2362, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i2.8345.
Kariyamin, L. O. Alyandi, dan S. Arif, “Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbour dan C4.5 Decision Tree Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan,” Decod. J. Pendidik. Teknol. Inf., vol. 5, no. 3, pp. 982–992, 2025, doi: 10.51454/decode.v5i3.1353.
L. O. Alyandi, Kariyamin, dan S. Arif, “Perbandingan Algoritma KNN, C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 9, no. 6, pp. 9227–9234, 2025, doi: 10.36040/jati.v9i6.15531.
M. Daud, R. Juita, dan C. D. Suhendra, “Penerapan Metode Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Program Bantuan Pada Dinas Sosial Kabupaten Manokwari,” Decod. J. Pendidik. Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 271–278, 2025, doi: 10.51454/decode.v5i1.1057.
Jupriyanto dkk., “Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve Bayes Dan C4.5 Pada Sistem Web Klasifikasi Kelayakan PKH,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 18, no. 1, pp. 50–64, 2025, doi: 10.47561/jtik.v18i1.287.
N. Hidayati, N. Suarna, I. Ali, dan D. Solihudin, “Implementasi Algoritma C4.5 untuk Meningkatkan Akurasi Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial di Indramayu,” J. Comput. Sci. Artif. Intell., vol. 02, no. 1, pp. 1–8, 2025, [Daring]. Tersedia pada: https://ruangjurnal.or.id/index.php/jcsai/article/view/6.
D. W. Safitri, E. Fadilah, dan S. Rahayu, “Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan Di Kecamatan Sinar Peninjauan Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Simtek J. Sist. Inf. Dan Tek. Komput., vol. 10, no. 2, pp. 361–368, 2025, doi: 10.51876/simtek.v10i2.1631.
D. C. Alhafidz, M. Hatta, dan M. Febima, “Perancangan Sistem Prediksi Bantuan PKH di Dinsos Cirebon Menggunakan Naive Bayes,” J. Artif. Intell. Digit. Bus., vol. 4, no. 3, pp. 3633–3646, 2025, [Daring]. Tersedia pada: https://journal.ilmudata.co.id/index.php/RIGGS/article/view/2526.
Mursyida, G. N. A. Wibawa, dan Arman, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Identifikasi Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) Di Kabupaten Buton Tengah,” J. Mat. Komputasi dan Stat., vol. 5, no. 2, pp. 1003–1009, 2025, [Daring]. Tersedia pada: https://jmks.uho.ac.id/index.php/journal/article/view/147.
H. N. F. Fikrillah, “Klasifikasi Program Bantuan Sosial Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor (K-NN) (Studi Kasus Kecamatan Malangbong Kabupaten Garut),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 11, no. 3, pp. 609–616, 2025, doi: 10.25126/jtiik.2025128817.
A. I. Perhan, I. Yustiana, dan I. Sanjaya, “Implementation of Machine Learning Using Decision Tree Method for Social Assistance Recipient Classification,” bit-Tech, vol. 8, no. 1, pp. 901–909, 2025, doi: 10.32877/bt.v8i1.2755.
F. Rezkika, B.N. Sari, & A.S.Y. Irawan, "Klasifikasi Masa Tunggu Alumni Untuk Mendapatkan Pekerjaan Berdasarkan Kompetensi Menggunakan Algoritma C4. 5 (Studi Kasus: Fasilkom Unsika). Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer, vol. 17, no. 2, pp. 95-106, 2021.
A. Setyawan, A. Fitriani, dan E. Rilvani, “Klasifikasi Kemiskinan di Indonesia dengan Decision Tree Menggunakan Rapidminer,” J. Media Akad., vol. 3, no. 7, pp. 1–12, 2025, doi: 10.62281/v3i7.2646.
S. Wahyuni, Asrianda, dan S. Retno, “Classification of Family Hope Program Assistance Recipients Using the C4.5 Algorithm with Z-Score Normalization (Case Study in Atu Lintang District),” Inf. Technol. Eng. Journals, vol. 10, no. 1, pp. 160–173, 2025, doi: 10.24235/itej.v10i1.207.
How To Cite This :
Refbacks
- There are currently no refbacks.
