Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan (PKH) dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus di Balai Desa Bendungan Kraton Pasuruan)

Adimas Agung Saputro

Abstract


Program Keluarga Harapan (PKH) adalah program pemberian uang tunai kepada Keluarga Miskin (KM) berdasarkan persyaratan dan kententuan yang telah di tetapkan dengan melaksanakan kewajibannya. Pemilihan warga penerimaan bantuan sosial di Desa Bendungan. Saat ini sering kali mengalami ketidaktepatan dalam menyeleksi warga yang mendapatkan bantuan sosial. Karena saat ini banyak warga mampu mendapatkan bantuan sosial yang mana seharusnya di berikan kepada warga yang kurang mampu untuk itu di perlukan pengelompokan berdasarkan warga mampu dan tidak mampu berdasarkan kriteria. Tujuan penelitian ini menyajikan implementasi metode Naïve Bayes Classifier pada penerimaan bantuan sosial program harapan di Desa Bendungan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Naïve Bayes Classifier dengan data latih sebanyak 50 data dan data uji sebanyak 10 data mendapatkan hasil akurasi sebesar 80%. Dapat disimpulkan bahwa implementasi dari metode Naïve Bayes Classifier dalam penerimaan bantuan sosial mendapatkan tingkat akurasi cukup memuaskan.

Keywords


Penerimaan bantuan, Naïve Bayes Classifier

Full Text:

PDF

References


Annur, H. (2018). Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes. ILKOM Jurnal Ilmiah, 165.

Haughee, E. (2013). Sublime Text Aplikasi yang digunakan. Retrieved from 123dok: https://text-id.123dok.com/document/wyeox89eq-mysql-sublime-text-aplikasi-yang-digunakan.html

Junianto, E., & Riana, D. (2017). Penerapan PSOUntuk Seleksi Fitur Pada Klasifikasi Dokumen Berita Menggunakan NBC. JURNAL INFORMATIKA, 38.

Khalimi, A. M. (2020, desember juni). Dataset adalah Data untuk Data Mining. Retrieved from pengalaman edukasi: https://www.pengalaman-edukasi.com/2020/06/dataset-adalah-data-untuk-data-mining.html

Khansa, M. K. (2018, Desember 11). SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN. Retrieved from mercubuana: http://43217110334.blog.mercubuana.ac.id/2018/12/11/sistem-pengambilan-keputusan/

Mulyawan, R. (2019, juli selasa). Pengertian XAMPP : Menurut Para Ahli, Sejarah XAMPP, Pengunaanya. Retrieved from rifqimulyawan: https://rifqimulyawan.com/blog/pengertian-xampp/

Putratama, S. d. (2016). Retrieved from http://repository.umy.ac.id/bitstream/handle/123456789/15477/BAB%20II.pdf?sequence=3&isAllowed=y

Sarwani, M. Z., & Mahmudy, W. F. (2015). ANALISIS TWITTER UNTUK MENGETAHUI KARAKTER SESEORANG MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYESS CLASSIFIER. Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia.

Siadari, C. (2015, april kamis). Kumpulan Pengertian Menurut Para Ahli. Retrieved from Kumpulan Pengertian: https://www.kumpulanpengertian.com/2015/04/pengertian-sistem-pendukung-keputusan.html

Sipayung, E. M., Maharani, H., & Zefanya, I. (2016). Perancangan Sistem Analisis Sentimen Komentar Pelanggan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Jurnal Sistem Informasi, 965.

Sumberpengertian.id. (2020, juni rabu). Pengertian Flowchart Secara Umum dan Menurut Para ahli Lengkap. Retrieved from sumberpengertian.id: https://www.sumberpengertian.id/pengertian-flowchart-menurut-para-ahli-lengkap

viona, P. (2017). Retrieved from http://repository.teknokrat.ac.id/1263/2/14.BAB%201.pdf

Widianto, M. H. (2019, Desember 23). Algoritma Naive Bayes. Retrieved from BINUS UNIVERSITY: https://binus.ac.id/bandung/2019/12/algoritma-naive-bayes/




DOI: https://doi.org/10.21107/edutic.v9i1.12232

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Indexed by:
Sinta 3 Google ScholarCrossrefDimensionsWorldcatScilit MDPIROAD


J. Ilm. Edutic is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License