Klasifikasi Penerima Bansos Menggunakan Algoritma Naive Bayes

  • Hamzah Nurrifqi Fakhri Fikrillah STMIK Likmi Bandung
  • Sigit Hudawiguna STMIK Likmi Bandung
  • Christina Juliane STMIK Likmi Bandung
Keywords: Data Mining, Klasifikasi, Naive Bayes, Program Bansos, Rekomendasi

Abstract

Bansos (bantuan sosial) merupakan sebuah program yang dikeluarkan oleh pemerintah untuk membantu masyarakat yang kurang mampu dalam ekonomi. Tujuan dari penelitian ini untuk memberikan klasifikasi dan rekomendasi terhadap program bansos yang diberikan oleh pemerintah pusat. Hasil dari penelitian ini akan memberikan informasi serta gambaran klasifikasi penerima bansos yang sesuai dengan kriteria umur dan pekerjaan. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini menggunakan Algoritma Naive Bayes untuk memprediksi nilai probabilitas terbesar berdasarkan data masa lalu. Tahapan penelitian yang dilakukan meliputi pengumpulan data, pembersihan data, transformasi data, pemodelan dan evaluasi. Data yang digunakan untuk kebutuhan analisis menggunakan Data Terpadu Kesejahteraan Sosial di Kecamatan Malangbong Kabupaten Garut dengan jumlah data yang telah bersihkan dan di transformasi sebanyak 100.445. Hasil pemodelan menggunakan Algoritma Naive Bayes memberikan nilai akurasi sebesar 62,51%. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi terhadap masyarakat atau orang orang penerima bansos dan sebagai acuan pada penyaluran bansos untuk memperkecil adanya salah sasaran penyaluran bansos.

References

[1] “J.D.I.H. - Undang Undang Dasar 1945 - Dewan Perwakilan Rakyat.” https://www.dpr.go.id/jdih/uu1945 (accessed Nov. 25, 2022).
[2] F. Saputra et al., “PENERAPAN MANAJEMEN POAC: PEMULIHAN EKONOMI SERTA KETAHANAN NASIONAL PADA MASA PANDEMI COVID-19 (LITERATURE REVIEW MANAJEMEN POAC),” Jurnal Ilmu Manajemen Terapan, vol. 3, no. 3, pp. 316–328, Jan. 2022, doi: 10.31933/JIMT.V3I3.733.
[3] D. N. Sulistyowati, N. Yunita, ; Siti Fauziah, ; Risca, L. Pratiwi, and C. Author, “IMPLEMENTATION OF DATA MINING ALGORITHM FOR PREDICTING POPULARITY OF PLAYSTORE GAMES IN THE PANDEMIC PERIOD OF COVID-19,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 95–100, Aug. 2020, doi: 10.33480/JITK.V6I1.1425.
[4] D. Utami, P. Aisyiyah, and R. Devi, “KLASIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED NAÏVE BAYES DENGAN LAPLACE SMOOTHING,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 7, no. 4, pp. 1373–1384, Dec. 2022, doi: 10.29100/JIPI.V7I4.3592.
[5] W. Rahmansyah, R. Ariyasa Qadri, R. Ressa Anggia Sakti, S. Ikhsan, U. Padjadjaran Bandung, and P. Keuangan Negara STAN, “PEMETAAN PERMASALAHAN PENYALURAN BANTUAN SOSIAL UNTUK PENANGANAN COVID-19 DI INDONESIA,” Jurnal Pajak dan Keuangan Negara (PKN), vol. 2, no. 1, pp. 90–102, Sep. 2020, doi: 10.31092/JPKN.V2I1.995.
[6] A. Utami and M. Nasir, “PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM PENENTUAN PROGRAM BANTUAN PKH PADA DESA BUKIT KABUPATEN BANYUASIN,” Bina Darma Conference on Computer Science (BDCCS), vol. 4, no. 2, pp. 506–512, Oct. 2022, Accessed: Nov. 29, 2022. [Online]. Available: https://conference.binadarma.ac.id/index.php/BDCCS/article/view/3069
[7] A. Asri et al., “Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Program Keluarga Harapan,” J-Com (Journal of Computer), vol. 2, no. 1, pp. 21–26, Mar. 2022, doi: 10.33330/J-COM.V2I1.1577.
[8] N. Alfiah and N. Alfiah, “Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan Menggunakan Metode Naive Bayes,” Respati, vol. 16, no. 1, pp. 32–40, Mar. 2021, doi: 10.35842/jtir.v16i1.386.
[9] C. C. Aggarwal, “Data Mining,” 2015, doi: 10.1007/978-3-319-14142-8.
[10] “UU No. 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi [JDIH BPK RI].” https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/229798/uu-no-27-tahun-2022 (accessed Nov. 25, 2022).
[11] “Kelompok Usia - SEPAKAT wiki.” https://sepakat.bappenas.go.id/wiki/Kelompok_Usia (accessed Nov. 29, 2022).
[12] “SIMPEDAK | Sistem Informasi Penyajian Data Kependudukan.” https://simpedak.blitarkota.go.id/buku_data/jenis_pekerjaan (accessed Nov. 29, 2022).
Published
2023-03-15