PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA C4.5 DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI KATEGORI GARIS KEMISKINAN DI INDONESIA
Abstrak
Perkembangan teknologi data mining dan machine learning semakin banyak diterapkan dalam analisis data sosial-ekonomi, termasuk klasifikasi data kemiskinan di Indonesia. Permasalahan dalam penelitian ini adalah belum banyaknya penelitian yang membandingkan performa algoritma C4.5 dan Random Forest pada klasifikasi kategori garis kemiskinan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja kedua algoritma dalam mengklasifikasikan kategori garis kemiskinan berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) periode 2013–2022. Metode penelitian menggunakan pendekatan data mining dengan tahapan CRISP-DM yang meliputi business understanding, data understanding, data preparation, modeling, dan evaluation. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma C4.5 dan Random Forest dengan pembagian data training sebesar 70% dan testing sebesar 30%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 dan Random Forest memperoleh nilai accuracy, precision, recall, dan F1-score sebesar 100%. Selain itu, penelitian ini juga menghasilkan aplikasi berbasis web menggunakan Streamlit yang mampu melakukan komparasi algoritma dan simulasi klasifikasi kategori garis kemiskinan secara interaktif.
Referensi
[1] Akib, F. H. Y., Novriansyah, A., dan Wolok, E. 2025. "Dinamika Kemiskinan di Provinsi Gorontalo: Tren, Tantangan, dan Strategi Penanggulangan 2012–2022." Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis 7(3):1203–8.
[2] Salsabila, N., Muna, N., Pradana, V. H., dan Nurcahya, W. F. 2024. "Analisis Efektivitas Bantuan Sosial (Bansos) dalam Mengatasi Kemiskinan di Indonesia." Journal of Macroeconomics and Social Development 1(4):1–13. doi: 10.47134/jmsd.v1i4.317.
[3] Samsul Hadi, Taufiki, A., Ahmad, M. Z., dan Siswanto, A. 2024. "Analisis Tingkat Kemiskinan Tahun 2023 di Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Jember." Journal of Indonesian Social Society (JISS) 2(1):32–39. doi: 10.59435/jiss.v2i1.224.
[4] Nugraha Rahmansyah dan Lusinia, S. A. 2022. "Analisa Sistem Pendukung Keputusan Kemiskinan Menurut Kabupaten Kota Provinsi Sumatera Barat." Jurnal Karya Ilmiah Multidisiplin (JURKIM) 2(1):76–82. doi: 10.31849/jurkim.v2i1.9195.
[5] Hardianto, H., Kunang, Y. N., Negara, E. S., dan Sutabri, T. 2025. "Model Data Mining dalam Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Sumatera Selatan." JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) 9(2):2195–2202. doi: 10.36040/jati.v9i2.12989.
[6] Wijaya, A. P., Penulis, dan Diajukan, K. 2025. "Perbandingan Algoritma Klasifikasi Random Forest dengan Naïve Bayes Classifier pada Studi Penyakit Berdasarkan Pola Nutrisi." REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer 9(1):429–38.
[7] Susanto, B. E., Putra, A., Ridwan, Ginting, S., dan Amin, M. 2026. "Penerapan Algoritma Decision Tree (C4.5) dalam Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Sosial." Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Informasi (JUKTISI) 4(3):1955–61. doi: 10.62712/juktisi.v4i3.793.
[8] Sastya, N. C., dan Nugraha, I. 2023. "Penerapan Metode CRISP-DM dalam Menganalisis Data untuk Menentukan Customer Behavior di MeatSolution." Unistek 10(2):103–15. doi: 10.33592/unistek.v10i2.3079.
[9] Faisal Halim, M., Maulana, M. R., Darmawan, A. S., Arochman, A., dan Ilyas, A. 2023. "Sistem Rekomendasi Pemilihan Kerja Siswa SMK dengan Menggunakan Algoritma Decision Tree." Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer 12(3):825–33. doi: 10.30591/smartcomp.v12i3.4957.
[10] Kurniawan, I., Buani, D. C. P., Apriliah, W., dan Saputra, R. A. 2023. "Implementasi Algoritma Random Forest untuk Menentukan Penerima Bantuan Raskin." Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) 10(2):421–28. doi: 10.25126/jtiik.202396225.
[11] Suseno, L. A., Hutapea, T. B., dan Kurniawan, A. 2025. "Classification of Poverty Levels in Indonesian Regencies and Cities Based on Socio Economic Indicators Using the C4.5 Algorithm." Journal of Big Data Analytic and Artificial Intelligence 8(2):48–53.
[12] Ernawati, A., Sitorus, Z., Iqbal, M., dan Nasution, D. 2025. "Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penduduk Miskin di Kabupaten Labuhanbatu Menggunakan Random Forest dan K-Nearest Neighbors." Bulletin of Information Technology (BIT) 6(2):23–35. doi: 10.47065/bit.v5i2.1783.
[13] Ramdani, A., Sofyan, C. D., Ramdani, F., Tama, M. F. A., dan Rachmatsyah, M. A. 2022. "Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk Memprediksi Masyarakat dalam Menerima Bantuan Sosial." Jurnal Ilmiah Sistem Informasi (JUSI) 1(2):39–47.
[14] Agus Nur K. 2020. "Teknik Data Mining: Algoritma K-Means Clustering." Ilmu Komputer, 1–12.
[15] Pebdika, A., Herdiana, R., dan Solihudin, D. 2023. "Klasifikasi Menggunakan Metode Naive Bayes untuk Menentukan Calon Penerima PIP." JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) 7(1):452–58. doi: 10.36040/jati.v7i1.6303.
[16] Marbun, D., dan Suryahadi, A. 2025. "Kriteria Kemiskinan Konsumsi: Praktik di Indonesia dan Beberapa Catatan." Jurnal Analisis Sosial, 13–30.
[17] Mulia, R. A., dan Putri, R. P. 2022. "Pengaruh Tingkat Kemiskinan dan Produk Domestik Regional Bruto Terhadap Kesejahteraan Masyarakat." Jiee: Jurnal Ilmiah Ekotrans & Erudisi 2(1):22–33.
[18] Avianto, D., dan Wibowo, A. P. 2024. "Pembentukan Pohon Keputusan untuk Penerima Bantuan Beras Miskin Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5." Networking Engineering Research Operation 9(1):59–68. doi: 10.21107/nero.v9i1.28020.
[19] Muhammad Hamdan Sukri, dan Handrianto, Y. 2024. "Penerapan Algoritma C4.5 dalam Menentukan Prediksi Prestasi Siswa pada SMPN 51 Jakarta." Informatics and Computer Engineering Journal 4(1):11–24. doi: 10.31294/icej.v4i1.2582.
[20] Putra Argadinata, A., Abdul Fatah, D., dan Sukri, H. 2025. "Klasifikasi Kualitas Buah Apel Menggunakan Metode Random Forest." JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) 9(2):2016–22. doi: 10.36040/jati.v9i2.12854.
[21] Ruswanti, D., Susilo, D., dan Riani, R. 2024. "Implementasi CRISP-DM pada Data Mining untuk Melakukan Prediksi Pendapatan dengan Algoritma C4.5." Go Infotech: Jurnal Ilmiah STMIK AUB 30(1):111–21. doi: 10.36309/goi.v30i1.266.
[22] Maulana, dan Sulthan Thaha Saifuddin. 2024. "Python Bahasa Pemograman yang Ramah bagi Pemula." JISCO: Journal of Information System and Computing 2(2):73–78.
[23] Th, A. T. 2023. Implementasi Algoritma Machine Learning Berbasis Web dengan Framework Streamlit. Probolinggo: Universitas Ibrahimy.
| Keywords | : |
Kata Kunci:
Data Mining, C4.5, Random Forest, Klasifikasi, Garis Kemiskinan
|
| Galleys | : | |
| Diterbitkan | : |
2026-07-31
|
| Terbitan | : |