PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN PKH DESA WAE JARE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
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.
Setiap artikel yang dipublikasikan diasumsikan tidak mengandung bahan proprietary yang tidak dilindungi oleh hak paten atau aplikasi paten; tanggung jawab untuk konten teknis dan untuk perlindungan dari bahan proprietary merupakan tanggung jawab penulis dan organisasi mereka dan bukan tanggung jawab dari Jurnal Kurawal atau Staff Pengelolanya. Penulis utama (pertama/yang sesuai) bertanggung jawab untuk memastikan bahwa artikel tersebut telah dilihat dan disetujui oleh semua penulis lain. Hal ini merupakan tanggung jawab penulis untuk mendapatkan semua izin pelepasan hak cipta yang diperlukan untuk penggunaan setiap materi dalam naskah sebelum pengajuan.