RANGGA PRAWIRA, DELIANTO (2024) Perbandingan Algoritma C4.5 dan Algoritma Naïve Bayes Dalam Menentukan Penerima Bantuan Program Pekanbaru Peduli (Studi Kasus : Badan Amil Zakat Pekanbaru). Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

Preview	Text KECUALI BAB 4.pdf Download (2MB) | Preview
	Text BAB 4 ONLY.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Zakat adalah rukun Islam yang keempat, dimaksudkan untuk pemurnian Kekayaan bagi setiap muslim. Tingginya tingkat kemiskinan mendorong pemerintah berupaya mengatasinya melalui berbagai program bantuan jaminan sosial termasuk program bantuan nonstruktural Badan Amil Zakat Nasional (BAZNAS). BAZNAS dapat ditemukan di berbagai kota besar salah satunya kota Pekanbaru. Banyaknya data mustahik yang diterima setiap tahunnya membuat identifikasi penerima bantuan agak sulit. Salah satu cara untuk menyederhanakan masalah ini adalah dengan menggunakan metode data mining menggunakan algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk mengklasifikasikan penerima manfaat program Pekanbaru Peduli Zakat. Penelitian ini membandingkan tingkat akurasi algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Data yang digunakan berasal dari penerima bantuan program "Pekanbaru Peduli" di BAZNAS Kota Pekanbaru yang berjumlah 600 dataset. Dari hasil pengujian yang dilakukan menggunakan confusion matrix dengan perbandingan 60:40, 70:30, dan 80:20 didapatkan hasil terbaik saat percobaan 80:20, algoritma C4.5 didapatkan hasil 85% dan Naïve Bayes adalah 75% dapat disimpulkan bahwa algoritma C4.5 merupakan metode yang lebih efektif dibandingkan Naïve Bayes dalam memprediksi kemampuan masyarakat dalam menerima bantuan program Pekanbaru Peduli dan pada algoritma C4.5 dapat mengetahui atribut yang paling berpengaruh yaitu umur.

Actions (login required)

View Item