PBI APBD merupakan salah satu program bantuan dari pemerintah yang
diperuntukkan kepada fakir miskin dan orang tidak mampu yang iurannya
dibayar oleh Pemerintah Daerah melalui APBD. Adapun masalah utama dari
daerah setempat diantaranya penyaluran bantuan yang kurang tepat sasaran. Dari
permasalahan tersebut maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kelayakan
masyarakat dalam menerima bantuan PBI APBD menggunakan hasil algoritma
C4.5, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, dan Support Vector Machine. Metode
pengumpulan data menggunakan studi pustaka, wawancara dan observasi dan
juga metode simulasi yang terdiri dari enam tahapan. Seluruh proses ini didukung
dengan tools Rapidminer. Dari hasil penelitian ditemukan bahwasanya
penggunaan algoritma SVM adalah pilihan yang terbaik untuk memprediksi layak
atau tidak seseorang dalam menerima bantuan PBI APBD karena memiliki nilai
Weighted Mean Precision tertinggi 91.67%.
Kata Kunci : PBI APBD, C4.5, NB, KNN, SVM