AKBAR, Muhammad Yasif (2025) Penerapan Data Mining Algoritma Decision Tree C4.5 untuk Mengklasifikasikan Tingkat Kemiskinan di Kecamatan Paguyangan. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.
![[img]](http://repository.unsoed.ac.id/style/images/fileicons/other.png) |
PDF (Cover)
COVER_Muhammad Yasif Akbar_H1D021011_Skripsi_2025.pdf Download (183kB) |
|
PDF (Legalitas)
LEGALITAS-Muhammad Yasif Akbar-H1D021011-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (455kB) |
|
PDF (Abstrak)
ABSTRAK-Muhammad Yasif Akbar-H1D021011-Skripsi-2025.pdf Download (270kB) |
|
PDF (BabI)
BAB I-Muhammad Yasif Akbar-H1D021011-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 19 August 2026. Download (276kB) |
|
PDF (BabII)
BAB II-Muhammad Yasif Akbar-H1D021011-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 19 August 2026. Download (366kB) |
|
PDF (BabIII)
BAB III-Muhammad Yasif Akbar-H1D021011-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 19 August 2026. Download (313kB) |
|
PDF (BabIV)
BAB IV-Muhammad Yasif Akbar-H1D021011-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) |
|
PDF (BabV)
BAB V-Muhammad Yasif Akbar-H1D021011-Skripsi-2025.pdf Download (256kB) |
|
PDF (DaftarpPustaka)
DAFTAR PUSTAKA-Muhammad Yasif Akbar-H1D021011-Skripsi-2025.pdf Download (242kB) |
|
PDF (Lampiran)
LAMPIRAN-Muhammad Yasif Akbar-H1D021011-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) |
Abstract
Kemiskinan merupakan permasalahan sosial yang kompleks dan memerlukan pendekatan berbasis data untuk mengidentifikasi tingkat kesejahteraan masyarakat secara lebih akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat kemiskinan di Kecamatan Paguyangan dengan menerapkan algoritma Decision Tree C4.5, menggunakan data dari dua desa dalam rentang tahun 2019–2024 yang mencakup tiga variabel penting, yaitu pendapatan bulanan, jumlah anggota keluarga, kondisi tempat tinggal. Metode penelitian mencakup pengumpulan data primer dan sekunder, kemudian dilakukan preprocessing, transformasi label, normalisasi, serta pembentukan fitur baru berupa pendapatan per kapita sebelum data dilatih menggunakan algoritma C4.5 dan divalidasi dengan teknik Stratified K-Fold Cross Validation. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang dibangun memiliki akurasi rata-rata sebesar 99,64% dengan nilai precision, recall, dan F1 score di atas 99%, yang menunjukkan kinerja klasifikasi sangat baik. Model ini kemudian diimplementasikan ke dalam dashboard interaktif berbasis Streamlit sebagai alat bantu bagi pemerintah desa dalam mengidentifikasi masyarakat yang layak menerima bantuan sosial. Penelitian ini membuktikan bahwa penerapan data mining dengan algoritma C4.5 dapat menjadi solusi efektif dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data untuk penanggulangan kemiskinan di tingkat lokal.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Nomor Inventaris: | H25203 |
| Uncontrolled Keywords: | Kata Kunci: Kemiskinan, Data Mining, Decision Tree C4.5, Klasifikasi, Streamlit |
| Subjects: | C > C459 Classification I > I139 Information systems P > P461 Poverty |
| Divisions: | Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mr. Muhammad Yasif Akbar |
| Date Deposited: | 19 Aug 2025 08:10 |
| Last Modified: | 19 Aug 2025 08:10 |
| URI: | http://repository.unsoed.ac.id/id/eprint/36077 |
Actions (login required)
 |
View Item |