Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penentuan Penerima Bantuan PKH
DOI:
https://doi.org/10.29407/inotek.v5i2.1137Abstract
Kemiskinan merupakan hal yang sudah biasa di indonesia berbagai cara telah dilakaukan oleh pemerintah untuk mengatasi kemiskinan di indonesia, salah satu caranya yaitu dengan membuat sebuah program bantuan bernama Program Keluarga Harapan (PKH) dimana program bantuan ini diperuntukkan untuk rakyat miskin guna menanggulangi masalah kemiskinan di Indonesia. Tetapi dalam proses penyalurannya mempunyai banyak permasalahan mulai dari data yang digunakan tidak sesuai dengan yang ada dilapangan kemudian data tidak sinkron, adanya pemalsuan atau kecurangan data, kemudian masyarakat merasa direpotkan karena untuk mengecek apakah mereka menerima bantuan PKH harus datang ke desa atau ke dinas sosial. Penelitian ini dibuat untuk memudahkan pemerintah dalam mengklasifikasikan penerima bantuan PKH serta untuk memudahkan masyarakat dalam pengecekan penerima bantuan PKH dengan menggunkan metode naive bayes dan laplace correction dimana dalam metode ini menggunakan kriteria yang telah ditentukan, kemudian proses perhitungan dimulai, setelah selesai perhitungan maka program akan menghasilkan data berupa keterangan penerima atau bukan penerima pada menu klasifikasi penerima PKH. Setelah dilakukan pengujian sistem menggunakan rapid minner dengan menggunakan data yang telah diinputkan menunjukkan tingkat akurasi 60%, recall 25% dan precission sebesar 75% dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa sistem ini masih perlu pengembangan lanjutan agar sistem dapat digunakan dan menghasilkan output data yang lebih akurat.
Keywords:
Data Minning, Kemiskinan, Klasifikasi, Laplace Correction, Naive Bayes.##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
Annur, H. 2018. Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunkan Metode Naive Bayes. ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018, 6.
Christanto, F. W., dan Sidiq, A. A. 2020. Algoritma Naive Bayes Untuk Penentuan PKH (Program Keluarga Harapan) Berbasis Sistem Pendukung Keputusan (Studi Kasus: Kelurahan Karanganyar Gunung Semarang). Jurnal Riptek Volume 14 No. 1 (65 – 71), 7.
E.A, D. P., Nugroho, D., dan Tomo, S. 2013. Sistem Pakar Untuk Menentukan Rumah Tangga Miskin (RTM) Dengan Metode Naive Bayes. Jurnal TIKomSiN, 6.
Fahmi, I. N., Irawan, R. H., dan Sulaksono, J. 2014. Penerapan Metode Naive Bayes Terhadap Bantuan Sosial Keluarga PraSejahtera. Nusantara of Engineering, Vol. 3 No.2 , ISSN: 2355-6684 , 11.
Lena, Purnia, D. S., & Ratningsih. 2019. Sistem Informasi Penentuan Calon PKH Menggunakan Metode SAW (Studi Kasus PPKH Kab. Tasikmalaya). IJSE – Indonesian Journal on Software Engineering, Vol.5, No. 2, Desember 2019, 14.
Muhajirin, dan Panorama, M. 2017. Pendekatan Praktis Metode Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif. Yogyakarta: Idea Press.ComputerApplications in Medical Care. Washington. May 3.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2021 Dian Ade Setiawan, Risa Halilintar, Lilia Sinta Wahyuniar

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License