PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN PKH DESA WAE JARE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

  • Apolinaria Ifon Purnama
  • Abdul Aziz
  • Anggri Sartika Wiguna
Keywords: Data Mining, Klasifikasi, Naïve Bayes,, PKH

Abstract

Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan sebuah bantuan dari pemerintah untuk menanggulangi kemiskinan. Wae Jare merupakan sebuah desa yang juga mendapatkan bantuan PKH tersebut. Dalam melakukan pendataan untuk penerimaan bantuan PKH tersebut masih mengalami kesulitan dalam mengklasifikasi antara penerima dan bukan penerima bantuan PKH. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan kesulitan dalam mengklasifikasi penerima dan bukan penerima bantuan PKH. Metode yang digunakan adalah Naïve Bayes dengan menggunakan fungsi Klasifikasi. Jumlah data yang digunakan adalah sebanyak 210 data dengan 9 kriteria. Penerapan data mining menggunakan metode Naïve Bayes dalam penelitian ini memperoleh tingkat akurasi sebanyak 82,14%. Untuk menghitung akurasi dalam penelitian ini menggunakan teknik Confusion Matrix. Tingkat akurasi yang diperoleh termasuk dalam kategori Sedang. Perhitungan akurasi pada Confusion Matrix dilakukan secara manual serta menggunakan software RappidMiner untuk membandingkan hasil yang didapatkan.

Published
2020-10-31