Klasifikasi Masyarakat Penerima Bantuan Sosial dari Pemerintah dengan Metode Algoritma C4.5

Abstract

Lembaga pemerintahan yang mengelola urusan sosial memberikan bantuan kepada masyarakat yang kurang mampu. Pemerintah merumuskan kebijakan, mengalokasikan anggaran, dan berkolaborasi dengan berbagai lembaga untuk menangani bantuan sosial. Untuk membedakan antara kelas menengah atas dan menengah bawah, kepala desa mengumpulkan informasi tentang kondisi ekonomi, sosial, dan kesehatan masyarakat mereka kepada lembaga terkait. Saat ini, sering terjadi kesalahan dalam memprediksi dan mengonfirmasi penerima bantuan sosial potensial. Dengan menerapkan Data Mining, kepala desa dapat menggunakan metode ini untuk mengevaluasi kelayakan masyarakat sebagai penerima bantuan sosial Dengan menerapkan teknologi Data Mining, kepala desa dapat mengoptimalkan proses identifikasi penerima bantuan sosial potensial. Data Mining memungkinkan analisis mendalam terhadap berbagai dataset yang mencakup informasi ekonomi, pendidikan, pekerjaan, dan kesehatan masyarakat. Melalui segmentasi data dan pengenalan pola, kepala desa dapat membedakan antara kelas menengah atas dan menengah bawah dengan lebih akurat. Algoritma Data Mining juga dapat digunakan untuk memprediksi penerima bantuan sosial di masa mendatang, mengurangi kesalahan dalam penentuan penerima bantuan dan memastikan alokasi sumber daya yang efisien. Dengan pemahaman yang lebih baik terhadap profil masyarakat yang memenuhi syarat, kepala desa dapat mengoptimalkan pengeluaran anggaran, meningkatkan efektivitas bantuan sosial, dan memastikan bahwa bantuan benar-benar mencapai mereka yang membutuhkan. Kolaborasi antara lembaga pemerintah dan organisasi terkait juga dapat ditingkatkan melalui penerapan Data Mining, menciptakan sistem yang lebih responsif dan adaptif terhadap dinamika kebutuhan sosial masyarakat Selain itu, penerapan Data Mining memungkinkan kepala desa untuk melakukan pemantauan dan evaluasi yang kontinyu terhadap dampak bantuan sosial.

Government institutions that manage social affairs provide assistance to underprivileged communities. The government sets policies, allocates budgets, and collaborates with various institutions to handle social assistance. To differentiate between the upper middle and lower middle classes, village heads collect information about the economic, social and health conditions of their community from the relevant institutions. Currently, errors often occur in predicting and confirming potential recipients of social assistance. By applying Data Mining, village heads can use this method to convey the community's suitability as recipients of social assistance. By applying Data Mining technology, village heads can optimize the process of identifying social assistance recipients. Data Mining enables in-depth analysis of various datasets that include economic, educational, employment, and public health information. Through data segmentation and pattern recognition, village heads can distinguish between upper middle and lower middle classes more accurately. Data Mining algorithms can also be used to predict future recipients of social assistance, reducing errors in determining aid recipients and ensuring efficient resource allocation. By better understanding the profile of eligible communities, village heads can optimize expenditure budgets, increase the effectiveness of social assistance, and ensure that assistance actually reaches those who need it. Collaboration between government agencies and related organizations can also be improved through the application of Data Mining, creating a system that is more responsive and adaptive to the dynamics of society's social needs. In addition, the application of Data Mining allows village heads to carry out continuous monitoring and evaluation of social impacts.