Implementasi Algoritma Naive bayes dalam Klasifikasi Status Kesejahteraan Masyarakat Desa Gunungsari
Abstract Views: 407   PDF Downloads: 793DOI:
https://doi.org/10.56211/blendsains.v1i4.234Keywords:
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
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
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Nur Syifa Fauziah, Raditya Danar Dana
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Penulis yang mempublikasikan naskahnya pada Blend Sains Jurnal Teknik menyetujui ketentuan berikut:
Hak cipta atas artikel apapun dalam Blend Sains Jurnal Teknik dipegang penuh oleh penulisnya di bawah lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. dengan beberapa ketentuan sebagai berikut:
"Penulis mengakui bahwa Blend Sains Jurnal Teknik berhak sebagai yang mempublikasikan pertama kali dengan lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License / CC BY SA 4.0"
"Penulis dapat memasukan tulisan secara terpisah, mengatur distribusi non-ekskulif dari naskah yang telah terbit di jurnal ini ke dalam versi yang lain (misal: dikirim ke respository institusi penulis, publikasi ke dalam buku, dll), dengan mengakui bahwa naskah telah terbit pertama kali pada Blend Sains Jurnal Teknik."
"Pembaca diperbolehkan mengunduh, menggunakan, dan mengadopsi isi artikel selama mengutip artikel dengan menyebutkan judul, penulis, dan nama jurnal ini. Pengutipan tersebut dilakukan demi kemajuan ilmu pengetahuan dan kemanusiaan serta tidak boleh melanggar hukum yang berlaku."