Implementasi Algoritma Naive bayes dalam Klasifikasi Status Kesejahteraan Masyarakat Desa Gunungsari

Abstract Views: 407   PDF Downloads: 793

Authors

  • Nur Syifa Fauziah STMIK IKMI Cirebon, Cirebon
  • Raditya Danar Dana STMIK IKMI Cirebon, Cirebon

DOI:

https://doi.org/10.56211/blendsains.v1i4.234

Keywords:

Data Mining; Klasifikasi; Naive Bayes

Abstract

Kesejahteraan merupakan suatu pencapaian tatanan dalam kehidupan sosial, material, maupun spiritual yang diliputi oleh rasa keselamatan serta ketentraman lahir batin yang memungkinkan setiap individu masyarakat untuk melakukan usaha-usaha dalam memenuhi kebutuhan hidupnya guna mendapatkan kehidupan yang layak serta mampu mengembangkan dirinya dalam melaksanakan fungsi sosialnya. Pemerintah mempunyai peranan penting dalam mensejahterakan warganya, berbagai upaya pembangunan telah dilakukan oleh pemerintah dengan tujuan utama untuk mencapai kesejahteraan masyarakat melalui berbagai program pembangunan. Namun dalam pelaksanaannya dirasa    kurang    berjalan    efektif, sering kali   ditemukan   kesalahan salah satunya dalam menentukan kelayakan   penerima   bantuan   Dalam Implementasi pada Desa Gunungsari belum terdapatnya metode penilaian yang tepat dalam memastikan status kesejahteraan masyarakat. Konsep Data mining akan memudahkan dalam menangani permasalahan yang belum optimal salah satunya metode klasifikasi naive bayes yang mampu menciptakan model yang membedakan dalam memastikan status kesejahteraan masyarakat dengan memprediksi peluang di masa depan bergantung kepada kumpulan jenis data yang ada. Naive Bayes menghitung probabilitas bersumber pada kriteria- kriteria yang sudah ditetapkan. Metode ini menerapkan teknik supervised objek dengan menetapkan target kelas berdasarkan kategori sudah sejahtera dan belum sejahtera. Dari keseluruhan data yang berjumlah 1109 akan digunakan sebanyak 70% Sebagai data training, dan akan diuji sebanyak 30% menggunakan data testing. Variabel yang digunakan sebanyak 21 variabel. Hasil pengujian yang didapatkan menghasilkan akurasi sebesar 93,69 serta akurasi error sebesar 6,31%. Dengan adanya hasil prediksi kondisi penduduk setiap keluarga tersebut, diharapkan penelitian ini dapat memberikan informasi mengenai status kesejahteraan masyarakat dan dapat digunakan dalam membuat keputusan tepat dan akurat dan menjadi bahan pertimbangan yang bertujuan untuk kesejahteraan masyarakat.

Downloads

Download data is not yet available.

References

A. Khairi, A. Fais Ghozali, dan A. Darul Nur Hidayah, “IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK KLASIFIKASI MASYARAKAT PRA SEJAHTERA DESA SAPIKEREP KECAMATAN SUKAPURA,” vol. 2, no. 3, hlm. 319–323, 2021.

M. Ayu, D. Widyadara, dan R. H. Irawan, “Implementasi Metode Naïve Bayes Dalam Penentuan Tingkat Kesejahteraan Keluarga,” 2019.

W. F. T. F. Gorahe Vivi Lusya dkk., “Dampak Pandemi Covid 19 Terhadap Kesejahteraan Masyarakat di Desa,” 2021. [Daring]. Tersedia pada: https://www.kemkes.go.id/,

D. Novianti, S. Nusa, M. Jakarta, dan C. Sitasi, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada Data Set Hepatitis Menggunakan Rapid Miner,” vol. 21, no. 1, 2019, doi: 10.31294/p.v20i2.

M. Ayu, D. Widyadara, dan R. H. Irawan, “Implementasi Metode Naïve Bayes Dalam Penentuan Tingkat Kesejahteraan Keluarga,” 2019.

R. L. Hasanah, M. Hasan, W. E. Pangesti, F. F. Wati, dan W. Gata, “Klasifikasi Penerima Dana Bantuan Desa Menggunakan Metode Knn (K-Nearest Neighbor),” Jurnal Techno Nusa Mandiri, vol. 16, no. 1, hlm. 1–6, 2019, doi: 10.33480/techno.v16i1.25.

B. S. Prakoso, D. Rosiyadi, D. Aridarma, H. S. Utama, dan F. Fauzi, “OPTIMALISASI KLASIFIKASI BERITA MENGGUNAKAN FEATURE INFORMATION GAIN UNTUK ALGORITMA NAIVE BAYES TERHUBUNG,” vol. 15, no. 2, hlm. 211–218, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.684.

C. A. Sugianto, F. R. Maulana, dan D. Mining, “Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai ( Studi Kasus Kelurahan Utama ),” vol. 18, no. 4, hlm. 321–331, 2019.

B. Utami dan P. Aliandu, “KLASIFIKASI PENENTUAN TIM UTAMA OLAHRAGA HOCKEY MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.pdf,” The Proceedings of International Conferences of Information, Communication, Technology, and Systems, vol. 5, no. 4, hlm. 1–5, 2013.

Downloads

Published

2023-03-24

PlumX Metrics

How to Cite

Fauziah, N. S., & Dana, R. D. (2023). Implementasi Algoritma Naive bayes dalam Klasifikasi Status Kesejahteraan Masyarakat Desa Gunungsari. Blend Sains Jurnal Teknik, 1(4), 295–305. https://doi.org/10.56211/blendsains.v1i4.234

Issue

Section

Teknik Informatika