Implementasi Naïve Bayes Pada Siswa Penerima Bantuan

Authors

  • Dito Dwi Prasetyo Universitas PGRI Kediri Indonesia
  • Rony Heri Irawan Universitas PGRI Kediri Indonesia
  • Umi Mahdiyah Universitas PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/z7t49c14

Abstract

Penyaluran bantuan sosial pendidikan di Desa Paron untuk siswa tingkat sekolah dasar sederajat masih dilakukan secara manual dan kriteria tidak diketahui, sehingga menimbulkan risiko bantuan menjadi tidak tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Naïve Bayes untuk mengonstruksi model keputusan yang objektif dan transparan bagi perangkat desa. Metode penelitian yang digunakan meliputi pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mengenali karakteristik kemiskinan lokal secara stabil dengan akurasi 77,78 persen. Implementasi algoritma ini berhasil mengklasifikasikan kelayakan penerima bantuan secara objektif sehingga dapat membantu perangkat desa dalam menyaring siswa dengan tepat sasaran.

Keywords:

Algoritma Naïve Bayes, Bantuan Sosial, Kelayakan, Siswa

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] P. S. Saputra, "Perbandingan Algoritma Fuzzy C-Means Dan Algoritma Naive Bayes Dalam Menentukan Keluarga Penerima Manfaat (Kpm) Berdasarkan Status Sosial Ekonomi (Sse) Terendah," JST (Jurnal Sains dan Teknol.), vol. 10, no. 1, pp. 1-8, 2021, doi: 10.23887/jstundiksha.v10i1.23340.

[2] A. A. Saputro, "Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan (PKH) dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus di Balai Desa Bendungan Kraton Pasuruan)," J. Ilm. Edutic Pendidik. dan Inform., vol. 9, no. 1, pp. 40-48, 2022, doi: 10.21107/edutic.v9i1.12232.

[3] A. Nugraha, F. Al-ghifari, A. Panigoran, W. Desmawan, and L. Lisnawita, "Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa BUMN Sekota Dumai," J. Karya Ilm. Multidisiplin, vol. 4, no. 2, pp. 77-85, 2024, doi: 10.31849/jurkim.v4i2.20944.

[4] S. Nuraeni, H. Harliana, and T. Prabowo, "Analisis Akurasi Naïve Bayes Dan Knn Dalam Penentuan Penerima Pkh Di Lombok Utara," J. Inf. Syst. Manag., vol. 5, no. 2, pp. 121-126, 2024, doi: 10.24076/joism.2024v5i2.1205.

[5] E. Simamora et al., "Implementasi Algoritma Naïve Bayes Dalam," J. FASILKOM (teknologi Inf. dan ILmu KOMputer), vol. 9, no. 4, pp. 6655-6660, 2025, doi: 10.37859/jf.v15i1.8959.

[6] M. Z. Haq, C. S. Octiva, A. Ayuliana, U. W. Nuryanto, and D. Suryadi, "Algoritma Naïve Bayes untuk Mengidentifikasi Hoaks di Media Sosial," J. Minfo Polgan, vol. 13, no. 1, pp. 1079-1084, 2024, doi: 10.33395/jmp.v13i1.13937.

[7] Shilpa Mehta, "PlayingSmartwithNumbers: Predicting Student GraduationUsingtheMagicofNaiveBayes," Int. Trans. Artif. Intell., vol. 2, no. 1, pp. 60-75, 2023, doi: https://doi.org/10.33050/italic.v2i1.405.

[8] N. Riyanah and F. Fatmawati, "Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Surat Keterangan Tidak Mampu," JTIM J. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 2, no. 4, pp. 206-213, 2021, doi: 10.35746/jtim.v2i4.117.

[9] S. Widodo, H. Brawijaya, and S. Samudi, "Stratified K-fold cross validation optimization on machine learning for prediction," Sinkron, vol. 7, no. 4, pp. 2407-2414, 2022, doi: 10.33395/sinkron.v7i4.11792.

[10] E. Helmud, E. Helmud, F. Fitriyani, and P. Romadiana, "Classification Comparison Performance of Supervised Machine Learning Random Forest and Decision Tree Algorithms Using Confusion Matrix," J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 13, no. 1, pp. 92-97, 2024, doi: 10.32736/sisfokom.v13i1.1985.

Downloads

Published

2026-07-20

How to Cite

Implementasi Naïve Bayes Pada Siswa Penerima Bantuan. (2026). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 10(1), 159-167. https://doi.org/10.29407/z7t49c14