Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Klasifikasi Penerima Kartu Keluarga Sejahtera

• Sari Rahmawatien

---

ABSTRAK

Kartu Keluarga Sejahtera merupakan bantuan bagi keluarga kurang mampu yang bertujuan untuk membantu masyarakat miskin yang diharapkan bisa meringankan beban masyarakat. Desa sumberjaya merupakan salah satu desa yang memiliki total penduduk sebanyak 73.631 jiwa, Ketentuan dalam penentuan status penerima Kartu Keluarga Sejahtera berdasarkan observasi serta wawancara dengan Kepala Urusan Perencanaan Desa Sumberjaya terkait proses penerima Kartu Keluarga Sejahtera yang masih kurang optimal dalam proses pendataanya sehingga masih terdapat data yang kurang tepat dalam penerimaannya,Oleh karena itu perlu dilakukan penilaian dengan menggunakan metode naive bayes untuk meberikan klasifikasi terhadap proses penerima Kartu Keluarga Sejahtera yaitu dengan menentukan Umur,Jenis Kelamin,Status, Perkawinan ,Pendidikan,Pekerjaan,Pendapatan,Jumlah Tanggungan,Jenis Bangunan serta Status Pemilik Rumah. diharapkan data yang dihasilkan dari proses ini bisa digunakan sebagai bahan evaluasi terhadap proses penerima/bukan penerima Kartu Keluarga Sejahtera diwilayah Desa Sumberjaya.

KATA KUNCI

Naive Bayes

---

DAFTAR PUSTAKA

[1]    A. Anggleni, “Implementasi Kebijakan Program Kartu Keluarga Sejahtera (KKS ) dalam Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat Miskin di Kelurahan Sekip Jaya Kecamatan Kemuning Kota Palembang,” J. PPS UNISTI, vol. 1, no. 1, pp. 24–39, 2018, doi: 10.48093/jiask.v1i1.3.

[2]    M. A. Suhendra, D. Ispriyanti, and S. Sudarno, “Ketepatan Klasifikasi Pemberian Kartu Keluarga Sejahtera Di Kota Semarang Menggunakan Metode Regresi Logistik Biner Dan Metode Chaid,” J. Gaussian, vol. 9, no. 1, pp. 64–74, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i1.27524.

[3]    A. N. Putri, “Penerapan Naive Bayesian Untuk Perankingan Kegiatan Di Fakultas Tik Universitas Semarang,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 2, p. 603, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i2.1545.

[4]    S. Lestari and M. Badrul, “Implementasi Klasifikasi Naive Bayes Untuk Prediksi,” vol. 7, no. 1, pp. 8–16, 2020.

[5]    I. W. Supriana, “Pengembangan Sistem Identifikasi Keluarga Miskin Di Kabupaten Tabanan Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Dalam Pengentasan Kemiskinan,” JST (Jurnal Sains

dan Teknol., vol. 7, no. 1, p. 102, 2018, doi: 10.23887/jst-undiksha.v7i1.12669.

[6]    C. D. L. Daniel T.Larose, Discovering Knowladge in Data?: An Introduction to Data Mining, 2nd, illustr ed. John Wiley & Sons, 2014, 2

014.

[7]    A. Tarigan, E. Wahyudi, and J. Adhiva, “Klasifikasi Status Kesejahteraan Rumah Tangga di Kabupaten Siak Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” no. November, pp. 187–196, 2019.

[8]    H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm., vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.

[9]    M. Algoritma, B. Bri, and U. Anduonohu, “Penerapan Data Mining untuk Mengklasifikasi Pola Nasabah,” vol. 1, no. 1, pp. 22–28, 2019.

[10]  J. Sudrajat, Kecamatan Tambun Selatan Dalam Angka 2020. Badan Pusat Statistik Kabupaten Bekasi, 2020.

[11]  Sugiyono, “Metode Penelitian Pendidikan pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D.,” in METODE PENELITIAN ILMIAH, 2014.