## SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN RUMAH TANGGA MISKIN (RTM) DENGAN METODE NAIVE BAYES
Dimas Pamilih E.A (dimas_tkj2@yahoo.co.id) Didik Nugroho (didik.nugroho@gmail.com) Sri Tomo (szrie@gmail.com)

## ABSTRAK
Rumah  Tangga  Miskin  adalah  merupakan  kelompok  masyarakat  yang  mempunyai  kondisi ketidakmampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  hidup,  kondisi  yang  terkucilkan  di  sosial masyarakat,  kurangnya  penghasilan  dan  kekayaan,  untuk  menentukan  rumah  tangga  miskin harus  melalui  beberapa  tahapan  yang  cukup  lama.  Maka  dibuatlah  aplikasi  dengan  metode naive-bayes  untuk  proses  perhitungannya  dengan  tujuan  membuat  sistem  pakar  untuk menentukan  rumah  tangga  miskin  dengan  cepat.  Proses  dimulai  dari  pencarian  kriteria  rumah tangga  miskin  dan  membuat  data  training  dengan  metode  penelitian  observasi,  study  pustaka serta  wawancara.  Langkah  selanjutnya  adalah  perhitungan  metode  naive-bayes  yang menghasilkan  nilai  kemungkinan  berdasarkan  klasifikasi,  dan  nilai  terbesar  pada  klasifikasi tertentu itu yang di pakai untuk menentukan rumah tangga miskin. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi website interface, dan hasil pengujian keakuratan data naive-bayes dilakukan dengan 22 datatraining  yang  di  uji  dibandingan  dengan  program,di  dapatkan  nilai  akurasi  sebesar  100% dengan catatan belum ada perubahan pada data training.
Kata kunci : Sistem Pakar, Naive-Bayes, Rumah Tangga Miskin, website.

## I. PENDAHULUAN

## 1.1  Latar Belakang
Kasus  Rumah  Tangga  Miskin  (RTM)  saat ini  semakin  banyak  terjadi  di  Indonesia khususnya  di  wilayah  perdesaan.  Pemerintah sudah  berupaya  mengentaskan  kemiskinan dengan berbagai cara, seperti adanya Bantuan Langsung  Tunai  (BLT)  dan  Program  Nasional Pemberdayaan  Masyarakat  Mandiri  Desa (PNPM-MD).  Program  Bantuan  Langsung Tunai  (BLT)  merupakan  contoh  program  yang tidak tepat kepada sasaran masyarakat miskin. Banyak  memicu  keributan  dan  perpecahan  di antara masyarakat, khususnya Rumah Tangga Miskin (RTM).
Sistem  pakar  merupakan  sistem  berbasis komputer  yang  menggunakan  pengetahuan, fakta  dan  teknik  aktifitas  cerdas  untuk mengatasi  masalah  yang  biasanya  dapat  di atasi  oleh  seseorang  pakar  pada  bidang tertentu.
Rumah  Tangga  Miskin  (RTM)  memiliki  14 kriteria  penentu,  dan  dengan  metode  naive- bayes  serta  data  pendukung  lainnya  yang digunakan  adalah  berasal  dari  observasi langsung  ke  rumah  tangga  miskin  dan wawancara pakar serta data hasil dari prediksi sistem  untuk  menentukan  akurasi  penentuan rumah  tangga  miskin  dengan  metode  naive- bayes.

## 1.2 Batasan dan Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  pada  penelitian  ini adalah  ”Bagaimana  membuat  sistem  untuk menentukan rumah tangga miskin ”.
1.3 Tujuan
Tujuan  yang  ingin  dicapai  adalah  untuk membuat  sistem  yang  dapat  menentukan rumah  tangga  miskin  agar  mendapatkan bantuan  dana  surplus  dari  program  nasional pemberdayaan  masyarakat  mandiri  desa (pnpm-md).

## II.  METODE PENELITIAN 2.1 Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan dalam pengumpulan data adalah wawancara, observasi dan studi pustaka. 2.2 Langkah Pembuatan Program 1.  Pengumpulan data a.  Mempelajaricara penyelesaian metode naive-bayes dan menentukan  atribut  dan  klass  dari tabel traning. b.  Mempelajari  pemrograman  berbasis PHP c.  Mempelajari MySQL sebagai database  untuk  menyimpan  semua data terkait. d.  Mengumpulkan data mengenai
rumah tangga miskin. 2.  Perancangan Sistem
a.  Penentuan  kriteria  yang  menjadi dasar penentu rumah tangga miskin.
b.  Menggunakan  diagram use  case, sequen  diagram,  class  diagram  dan diagram aktivitas .
c.  Perencanaan  desain  user  interface dan fungsi aplikasi.
d.  Pembuatan  web  interface  serta database MySQL.
3.  Penerapan/Implementasi
a.  Menggunakan  metode  Naive-bayes untuk  menentukan  rumah  tangga miskin.
b.  Implementasi  web  progam  serta database MySQL.
c.  Implementasi desain rancangan user interface dan fungsi program. 4.  Pengujian Pengujian didasarkan pada perbandingan  antara  data  traning  dan data baru hasil dari sistem.

## III.  TINJAUAN PUSTAKA

## 3.1 Sistem Pakar
Sistem adalah jaringan kerja dari prosedur yang saling berhubungan, berkumpul bersama melakukan  kegiatan  atau  menyelesaikan sasaran tertentu.[1]
Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis komputer  yang  menggunakan  pengetahuan, fakta  dan  teknik  aktivitas  cerdas  untuk mengatasi  masalah  yang  biasanya  dapat  di atasi  oleh  seorang  pakar  pada  bidang tertentu.[2]

## 3.2 Metode Naive-bayes
Konsep  Naive-bayes  adalah  memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman  dimasa  sebelumnya.  Adapun rumus dari metode naive-bayes adalah:
Dimana  P(C i |X)  merupakan  peluang  dokumen X  pada kategori  Ci  (klas  tertentu).  Sedangkan P(X)  peluang  dari  dokumen  tersebut  secara spesifik.[3]

## 3.3 Adobe Dreamweaver
Program  penyunting  halaman  web  dari Adobe System. Program ini banyak digunakan oleh  pengembang  web  karena  fiturnya  yang lengkap dan mudah penggunaanya.[4]

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Sistem
Penguraian  dari  suatu  sistem  informasi yang utuh ke dalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi
permasalahan  yang  terjadi  dan  kebutuhan untuk  perbaikan[5].  Data  training  disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Training
Keterangan  dari  kriteria  mulai  dari  K1 sampai K14 sedangkan untuk hasil “yes” berarti termasuk  rumah  tangga  miskin  sedangkan “no”  berarti  tidak  termasuk  rumah  tangga miskin.
Gambar 1. Keterangan Kriteria
4.2 Perancangan Sistem
4.2.1  Use case Diagram
Perancangan  sistem  dapat  dilihat  dari  use case diagram pada Gambar 2.
Gambar 2. Usecase Diagram
Terdapat satu actor yaitu: Petugas yang dapat melakukan  login,  mengolah  data  training  dan menentukan rumah tangga miskin.

## 4.2.2 Sequence Diagram
Penjelasan  antar  proses  akan  digambarkan dengan sequence diagram.
Gambar 3. Sequen Diagram untuk Login
Gambar 4. Sequen Diagram untuk memasukkan data RTM
Gambar 5. Sequence Diagram untuk memasukkan data training
Gambar 6. Sequence Diagram untuk menghitung metode naive bayes

## 4.2.3  Class Diagram
Gambar 7. Class Diagram
Dari  kelas  diagram  diatas  dapat  dilihat bagaimana relasi antar tabel dan atribut yang terdapat pada tabel.
uc Diagram Use Case System Petugas ( Pemakai ) Login ( Aksi yang direkomendasikan ) Mengolah Data Training ( Know ledge engineer ) Menentukan RTM ( Mesin Inferensi ) Memasukkan Data Training Mengubah Data Training Menghapus Data Training Menghitung Metode Naiv e Bayes Memasukkan Data RTM Menghapus Data RTM «include» «include» sd Login main :Main login :Login petugas :Petugas 1 : <<create>>() 2 : user dan password() 3 : validasiLogin() 4 : true / false validasi() 5 : pesan tidak valid jika tidak valid() sd Memasukkan Data RTM petugas :Petugas ( Pemakai ) main :Main m :MenentukanRT M r :tbRT M db :KoneksiBasisData 1 : data rtm() 2 : memasukkanRtm() 3 : <<create>>() 4 : membukaKoneksi() 5 : eksekusiQueryInsert() 6 : hasil query() 7 : <<create>>() 8 : tutupKoneksi() 9 : <<destroy>>() 10 : <<destroy>>() 11 : pesan data telah disimpan() sd Memasukkan Data Training petugas :Petugas ( Pemakai ) main :Main mdt :MengolahDataTraining t :tbTraining db :KoneksiBasisData 1 : data training() 2 : memasukkanTraining() 3 : <<create>>() 4 : membukaKoneksi() 5 : eksekusiQueryInsert() 6 : hasil query() 7 : <<create>>() 8 : tutupKoneksi() 9 : <<destroy>>() 10 : <<destroy>>() 11 : pesan data telah disimpan() sd Menghitung Metode Naiv e Bayes petugas :Petugas ( Pemakai ) main :Main m :MenentukanRTM r :tbRTM db :KoneksiBasisData 1 : data rtm baru() 2 : memasukkanRtmBaru() 3 : <<create>>() 4 : membukaKoneksi() 5 : eksekusiQuerySelect() 6 : hasil query() 7 : <<create>>() 8 : data rtm() 9 : konfirmasi hitung naive bayes() 10 : menghitungMetodeNaiveBayes() 11 : <<destroy>>() 12 : <<destroy>>() 13 : pesan informasi rtm ya atau tidak() class Diagram Kelas Main +  main() +  login() +  mengolahDataTraining() +  menentukanRTM() Login +  validasiLogin() +  logout() MenentukanRTM +  menghitungMetodeNaiveBayes() +  memasukkanDataRTM() +  menghapusDataRTM() MengolahDataTraining +  memasukkanDataTraining() +  mengubahDataTraining() +  menghapusDataTraining() KoneksiBasisData - host - username - password - database +  membukaKoneksi() +  eksekusiQuerySelect() +  eksekusiQueryInsert() +  eksekusiQueryUpdate() +  eksekusiQueryDelete() +  tutupKoneksi() tbRTM - KTP:  varchar = 16 - Nama:  varchar = 15 - Dukuh:  varchar = 11 - RT:  varchar = 2 - RW:  varchar = 2 - K1:  varchar = 6 - K2:  varchar = 7 - K3:  varchar = 20 - K4:  varchar = 9 - K5:  varchar = 10 - K6:  varchar = 5 - K7:  varchar = 12 - K8:  varchar = 10 - K9:  varchar = 4 - K10:  varchar = 10 - K11:  varchar = 11 - K12:  varchar = 6 - K13:  varchar = 11 - K14:  varchar = 11 - RTM:  varchar = 5 - R_Yes:  float - R_No:  float +  setKTP() +  getKTP() +  setNama() +  getNama() +  setDukuh() +  getDukuh() +  setRT() +  getRT() +  setRW() +  getRW() +  setK1() +  getK1() +  setK2() +  getK2() +  setK3() +  getK3() +  setK4() +  getK4() +  setK5() +  getK5() +  setK6() +  getK6() +  setK7() +  getK7() +  setK8() +  getK8() +  setK9() +  getK9() +  setK10() +  getK10() +  setK11() +  getK11() +  setK12() +  getK12() +  setK13() +  getK13() +  setK14() +  getK14() +  setRTM() +  getRTM() +  setR_Yes() +  getR_Yes() +  setR_No() +  getR_No() tbTraining - No:  Integer = 5 - tgl_masuk:  date - K1:  varchar = 6 - K2:  varchar = 7 - K3:  varchar = 20 - K4:  varchar = 9 - K5:  varchar = 10 - K6:  varchar = 5 - K7:  varchar = 12 - K8:  varchar = 10 - K9:  varchar = 4 - K10:  varchar = 10 - K11:  varchar = 11 - K12:  varchar = 6 - K13:  varchar = 11 - K14:  varchar = 11 - RTM:  varchar = 3 +  setNo() +  getNo() +  settgl_masuk() +  gettgl_masuk() +  setK1() +  getK1() +  setK2() +  getK2() +  setK3() +  getK3() +  setK4() +  getK4() +  setK5() +  getK5() +  setK6() +  getK6() +  setK7() +  getK7() +  setK8() +  getK8() +  setK9() +  getK9() +  setK10() +  getK10() +  setK11() +  getK11() +  setK12() +  getK12() +  setK13() +  getK13() +  setK14() +  getK14() +  setRTM() +  getRTM() 1 1..* 1 1..* 1 1 1 1..* 1 1..* 1 1 1 1 1 1 1 1

## 4.2.4  Diagram Aktivitas
Diagram aktivitas menggambarkan aktivitas yang terjadi dalam sistem.
Gambar 87. Activity Diagram

## 4.3 Implementasi

## 1)  Halaman Login
Halaman  login  merupakan  halaman  awal ketika program dijalankan, petugas mengisikan user  name dan password untuk  memasuki  halaman  home  dan mengolah data.
.Gambar 8. Halaman Login

## 2)  Halaman  Penentuan  Rumah  Tangga Miskin
Petugas  memasukkan  data  rumah  tangga beserta  kriterianya  untuk  menentukan  rumah tangga miskin.

## Gambar 9. Halaman Penentuan RTM

## 3)  Halaman Mengolah Data Training

## Gambar 10. Halaman Mengolah Data Training

## 4.4 Pengujian
Pengujian dilakukan dengan menghitung data baru  secara  manual  dan  dibanding  dengan perhitungan sistem.
act Diagram Aktiv itas Login ( Aksi yang direkomendasikan ) Menampilkan Menu ( Antar muka ) Mengolah Data Training ( Know ledge engineer ) Menentukan RTM ( Mesin Inferensi )
Tabel 2. Jumlah Data
Tabel 3. Jumlah Probabilitas
Tabel 4. Data Baru
Berikut  langkah-langkah  penyelesaiannya dalam  menentukan  apakah  data  baru  di  atas termasuk  Rumah  Tangga  Miskin  atau  tidak termasuk Rumah Tangga Miskin.
Rumus :
Keterangan :
P(C i |X) : peluang dokumen X pada kategori Ci (kelas tertentu).
P(X) : peluang dari dokumen tersebut  secara spesifik
1. Likelihood  of  “yes” (mengalikan  semua kriteria data baru dimana RTM=yes)
𝑃(𝐶𝑖|𝑦𝑒𝑠) = 2 9 × 8 9 × 5 9 × 8 9 × 9 9 × 7 9 × 5 9 × 8 9 × 4 9 × 6 9 × 4 9 × 2 9 × 2 9 × 3 9 × 9 22 𝑃(𝐶𝑖|𝑦𝑒𝑠) =  0,22  *  0,89  *  0,56  *  0,89  *  1 * 0,78  *  0,56  *  0,89  *  0,44  * 0,67  *  0,44  *  0,22  *  0,22  * 0,33 * 0,41
= 0,00003223
2. Likelihood  of  “no” (mengalikan  semua kriteria data baru dimana RTM=no) 𝑃(𝐶𝑖|𝑛𝑜) = 13 13 × 0 13 × 0 13 × 0 13 × 13 13 × 13 13 × 0 13 × 0 13 × 13 13 × 1 13 × 13 13 × 12 13 × 11 13 × 2 13 × 13 22 𝑃(𝐶𝑖|𝑛𝑜) = 1 * 0 * 0 * 0 * 1 * 1 * 0 * 0 * 1 * 0,08 * 1 * 0,92 * 0,85 * 0,15 * 0,59 = 0 3. Probability  of  yes = 𝑃(𝐶𝑖|𝑦𝑒𝑠 )
{𝑃 𝐶𝑖 𝑦𝑒𝑠  +𝑃 𝐶𝑖 𝑛𝑜  } = 0,00003223/(0,00003223 + 0) = 100 % 4. Probability  of  no = 𝑃(𝐶𝑖|𝑛𝑜 ) {𝑃 𝐶𝑖 𝑦𝑒𝑠  +𝑃 𝐶𝑖 𝑛𝑜  } = 0/(0,00003223 + 0) = 0 %
Karena Probability  of  yes > Probability  of  no , maka data diatas menunjukkan bahwa RTM = yes.
Tabel 5. Hasil uji validitas
Keterangan :
T = True, F = False
T  :  Apabila  hasil  sistem  sama  dengan  hasil training.
F : Apabila hasil sistem  berbeda dengan hasil training.
Berdasarkan  pengujian  validitas  yang telah  dilakukan,  maka  diperoleh  hasil  kinerja sistem sebagai berikut :
𝐾𝑆 = hub dt 𝑋 100 % = 22 22 𝑋 100 % = 100 %
Keterangan : KS  : Kinerja Sistem hub : hasil uji bernilai benar dt  : data training
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa kinerja sistem sangat baik sekali. Penambahan data  training  memungkinkan  naiknya  kinerja sistem menjadi lebih baik dan akurat.
Tabel 6. Hasil uji prioritas
Hasil  uji  prioritas  adalah  menentukan prioritas  utama  berdasarkan  urutan  kriteria terbesar dari data training, prioritas inilah yang menjadi  keunggulan  dari  Sistem  Pakar  Untuk Menentukan  Rumah  Tangga  Miskin  (RTM) Dengan  Metode  Naive  Bayes  dibandingkan dengan sistem yang lama.

## V. PENUTUP
5.1  Kesimpulan
1.  Telah  terciptanya  Sistem  Pakar  Untuk
Menentukan  Rumah  Tangga  Miskin  (RTM)
Dengan  Metode  Naive  Bayes  dengan tingkat  validitas  100%.  Sehingga  dengan adanya sistem pakar ini diharapkan penentuan  rumah  tangga  miskin  oleh kepala dusun bersama kader pemberdayaan  masyarakat  desa  dapat dilakukan  dengan  cepat  dan  lebih  tepat sasaran  dengan  resiko  kesalahan  yang minimal.
2.  Berhasil  terwujudnya  Sistem  Pakar  Untuk Menentukan  Rumah  Tangga  Miskin  (RTM) Dengan  Metode  Naive  Bayes  sebagai sarana  media  pendukung  pekerjaan  dalam menentukan rumah tangga miskin.
3.  Selesainya pembuatan Sistem Pakar Untuk Menentukan  Rumah  Tangga  Miskin  (RTM) Dengan  Metode  Naive  Bayeskedalam aplikasi  komputer  berupa  program  sistem pakar  yang  di  jalankan  dengan  web browser.

## 5.2  Saran
Pada  pengujian  yang  dapat  disarankan adalah  menambahkan  data  training  agar
keakuratan  lebih  meningkat  dengan  hasil lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Jogiyanto, HM. (1989). Analisis dan Desain
Sistem Informasi:  Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis . Yogyakarta: Andi Offset. [2]  Nugroho, Bunafit. (2008). Membuat Aplikasi  Sistem  Pakar  Dengan  PHP  dan Dreamweaver. Yogyakarta: Gava Media. [3]  Witten  H,  Ian  dam  Eibe  Frank.  (2005). Data Mining. San francisco: Morgan Kaufmann Publishers. [4]  Kristanto, Andri.(2003). Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya. Yogyakarta: Gava Media. [5]  Febrian  J.  (2004). Kamus  Pengetahuan Komputer dan Teknologi Informasi . Bandung: Informatika.