ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018

## KLASIFIKASI MASYARAKAT MISKIN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Haditsah Annur haditsah@gmail.com Universitas Ichsan Gorontalo

## Abstrak
Permasalahan  utama  dalam upaya  pengurangan  kemiskinan  saat  ini  terkait  dengan  adanya fakta  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  tidak  tersebar  secara  merata.  Penelitian  akan  melakukan klasifikasi  berdasarkan  data  penduduk  miskin  yang  diperoleh  dari  Kecamatan  Tibawa  dengan menggunakan teknik data mining. Atribut yang akan digunakan dalam melakukan klasifikasi penduduk adalah Umur, Pendidikan, Pekrjaan, Penghasilan, Tanggungan, Status (Kawin/Belum Kawin). Metode yang  akan  digunakan  adalah  metode Naïve  Bayes  Classifier ,  yang  merupakan  salah  satu  teknik pengklasifikasian  dalam data  mining .  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dihasilkan  kesimpulan bahwa,  Sistem  klasifikasi  masyarakat  miskin  di  wilayah  pemerintahan  Kecamatan  Tibawa  Kab. Gorontalo  dapat  direkayasa  dan  Berdasarkan  hasil  pengujian confussion  matrix dengan  teknik  split validasi, penggunaan metode klasifikasi naïve bayes terhadap dataset yang telah diambil pada objek penelitian diperoleh tingkat akurasi sebesar 73% atau termasuk dalam kategori Good . Sementara nilai Precision sebesar 92% dan Recall sebesar 86%. Kata kunci: Tingkat kemiskinan, Data Mining, Klasifikasi, Naïve Bayes

## Abstract
The main problem in the current poverty reduction effort is related to the fact that economic growth is not evenly distributed. The research will classify based on the data of poor people obtained from Tibawa District by using data mining technique. Attributes to be used in classifying the population are Age, Education, Work, Income, Dependent, Status (Married / Unmarried). The method to be used is  the  Naïve  Bayes  Classifier  method,  which  is  one  of  the  classification  techniques  in  data  mining. Based on the research, it is concluded that, the classification system of the poor in the administrative area  of  Tibawa  sub-district,  Gorontalo  regency  can  be  engineered  and  Based  on  the  result  of confusion matrix testing with split validation technique, the use of naïve Bayes classification method to the  dataset  which  has  been  taken  on  the  research  object  obtained  the  level  of  accuracy  73%  or included in the Good category. While the Precision value of 92% and Recall of 86%.
Keywords: Poverty Level, Data Mining, Classification, Naïve Bayes

## 1.  Pendahuluan
Semua  Masyarakat  miskin  merupakan  suatu  kondisi  dimana  fisik  masyarakat  yang  tidak memiliki  akses  ke  prasarana  dan  sarana  daser  lingkungan  yang  memadai,  dengan  kualitas perumahan dan pemukiman yang jauh dibawah standar kelayakan serta mata pencaharian yant tidak menentu  yang mencakup  serluruh  mulitidimensi.  Penggolongan  kemikskinan  didasarkan pada  suatu standart  tertentu  yaitu  dengan  membandingkan  tingkat  pendapatan  orang  atau  keluarga  dengan tingkat  pendapatan  yang  diperlukan  untuk  memenuhi  kebutuhan  pokok  minimum  [1].  Wilayah Kecamatan  Tibawa  yang  terbagi  ke  dalam  16  Desa,  dan  Kecamatan  Tibawa  termasuk  Kecamatan yang  memiliki  penduduk  yang  masih  di  bawah  taraf  hidupnya,  yang  biasa  dikatakan  masyarakat miskin.  Berdasarkan  data  masyarakat  miskin  yang  peroleh  dari  Kecamatan  Tibawa  Kabupaten Gorontalo yaitu sebagai berikut :
Tabel 1. Data Penduduk Miskin Tahun Jumlah Penduduk Miskin 2015 2790 2014 2819 2013 2950
Sumber : Kecamatan Tibawa
ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Permasalahan  utama  dalam  upaya  pengurangan  kemiskinan  saat  ini  terkait  dengan  adanya fakta  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  tidak  tersebar  secara  merata  di  seluruh  wilayah  Indonesia, khususnya  di  Kecamatan  Tibawa,  ini  dibuktikan  dengan  tingginya  perbedaan  pendapatan  antar daerah. Selain itu kemiskinan juga merupakan sebuah hubungan sebab akibat (kausalitas melingkar) artinya  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi  terjadi  karena  rendahnya  pendapatan  perkapita,  pendapatan perkapita  yang  rendah  terjadi  karena  investasi  perkapita  yang  juga  rendah  [2].  Salah  satu  metode Data  Mining yang  bisa  digunakan  adalah Association  rule  discovery merupakan  tugas  yang  sama dalam data  mining ,  dengan  pengecualian  bahwa  tujuan  utama  dari  klasifikasi  adalah  prediksi  label kelas,  sedangkan  asosiasi  aturan  penemuan  menggambarkan  korelasi  antara item dalam database transaksional  [3].  Metode  yang  akan  digunakan  adalah  metode Naïve  Bayes  Classifier ,  yang merupakan salah satu teknik pengklasifikasian dalam data mining [4]. Dimana akan dilakukan analisis untuk memperoleh informasi terhadap data lama tingkat kemiskinan. Diharapkan dari penelitian yang dilakukan terhadap sampel data penduduk miskin tersebut dapat diperoleh suatu informasi yang bisa membantu  pihak  kecamatan  untuk  merancang  strategi  dalam  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat.  Penelitian  akan  membuat  aplikasi  klasifikasi  berdasarkan  data  penduduk  miskin  yang diperoleh  dari  Kecematan  Tibawa  tahun  2015  dengan  menggunakan  teknik  data  mining.  Variabel inputan yang akan digunakan dalam melakukan klasifikasi penduduk miskin tahun 2016 adalah Umur, Pendidikan,  Pekerjaan,  Penghasilan,  Tanggungan,  Status  (Kawin/Belum  Kawin),  sesuai  data  yang telah diambil dan sesuai dengan variabel yang akan diinputkan, maka hasil klasifikasinya nanti akan menentukan  tingkat  kemiskinan  seperti  :  Miskin  dan  Tidak  Miskin.  Rumusan  Masalah  penelitian  ini adalah  menentukan  cara  merekayasa  sistem  untuk  klasifikasi  masyarakat  miskin  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  dan  Hasil  penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk  klasifikasi  masyarakat miskin di kecamatan tibawa. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah : Klasifikasi masyarakat miskin di Kecamatan Tibawa  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes dan  Menerapkan  Algoritma Naïve  Bayes klasifikasi masyarakat miskin di Kecamatan Tibawa.

## 2.  Metode

## 1.1  Klasifikasi
Proses  penemuan  model  (atau  fungsi)  yang  menggambarkan  dan  membedakan    kelas    data atau    konsep    yang  bertujuan    agar    bisa    digunakan   untuk memprediksi    kelas    dari    objek    yang label kelasnya  tidak  diketahui [5]. Algoritma  klasifikasi  yang  banyak  digunakan secara luas, yaitu Decision/classification    trees,  Bayesian    classifiers/    Naïve    Bayes    classifiers,  Neural    networks, Analisa    Statistik,    Algoritma  Genetika,    Rough    sets,    k-nearest    neighbor,  Metode  Rule  Based, Memory based reasoning, dan Support vector machines (SVM) [6] .

## 1.2  Algoritma Naïve Bayes
Bayesian  classification  adalah  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk memprediski probabilitas keanggotaan suatu class. Bayesian classification didasarkan pada teorema Bayes  yang  memiliki  kemampuan  klasifikasi  serupa  dengan  decesion  tree  dan  neural  network. Bayesian  classification  terbukti  memiliki  akurasai  dan  kecepatan  yang  tinggi  saat  diaplikasikan  ke dalam  database  dengan  data  yang  besar  [7].  Metode  Bayes  merupakan  pendekatan  statistic  untuk melakukan inferensi induksi pada persoalan klasifikasi. Pertama kali dibahas terlebih dahulu tentang konsep dasar dan definisi pada Teorema Bayes, kemudian menggunkan teorema ini untuk melakukan klasifikasi dalam Data Mining.Teorema Bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut :
P(H | X) = (1)
Keterangan :
X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob.) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut
P(X) = Probabilitas dari X P(X|H)P(H)
P(X)

## Gambar 1. Teorema Bayes
3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Manual Penggunaan Metode Klasifikasi
Klasifikasi dengan Naïve Bayes Menggunakan Data Latih Berdasarkan dataset/data latih, maka akan dilakukan proses klasifikasi terhadap data baru berikut : Umur = Tua Status = Kawin Pendidikan = SLTP Tanggungan = 1 Orang Pekerjaan = Pedagang Penghasilan = Tinggi Proses naïve bayes Probabilitas Kelas Miskin : P(Miskin) = 145/171 = 0.847 Probabilitas Kelas Tidak Miskin : P(Tidak Miskin) = 26/171 = 0.152 Menghitung kemungkinan termasuk kategori miskin : P(Class.Miskin | Umur.Tua) = 86 / 145 = 0.59 P(Class. Miskin | Status.Kawin) = 122 / 145 = 0.84 P(Class.Miskin | Pendidikan.SLTP) = 121 / 145 = 0.83 P(Class.Miskin | Tanggungan.1 Org) = 19 / 145 = 0.13 P(Class.Miskin | Pekerjaan.Pedagang) = 1 / 145 = 0.006 P(Class.Miskin | Penghasilan.Tinggi) = 0 / 145 = 0 Maka kemungkinan termasuk kategori miskin adalah Class.Miskin = 0.847 x 0.59 x 0.84 x 0.83 x 0.13 x 0.006 x 0 Class.Miskin = 0
Menghitung kemungkinan termasuk kategori tidak miskin : P(Class.Tidak Miskin | Umur,Tua) = 13 / 26 = 0.5 P(Class.Tidak Miskin | Status.Kawin) = 20 / 26 = 0.77 P(Class.Tidak Miskin | Pendidikan.SLTP) = 3 / 26 = 0.11 P(Class.Tidak Miskin | Tanggungan.1 Org) = 2 / 26 = 0.08 P(Class.Tidak Miskin | Pekerjaan.Pedagang) = 4 / 26 = 0.15 P(Class.Tidak Miskin | Penghasilan.Tinggi) = 8 / 26 = 0.31 Maka kemungkinan termasuk kategori tidak miskin : Class.Tidak Miskin = 0.152 x 0.5 x 0.77 x 0.11 x 0.08 x 0.15 x 0.31 Class.Tidak Miskin = 0.00023 Karena nilai probabilitas Class.Miskin lebih kecil dari nilai probabilitas Class.Tidak Miskin, maka dapat disimpulkan bahwa data baru diatas termasuk dalam kategori TIDAK MISKIN

## 3.2 Pengujian Metode Klasifikasi Menggunakan Data Testing
1.  Adapun  pengujian  terhadap  metode  klasifikasi  naïve  bayes  yang digunakan,  dilakukan  dengan menggunakan  teknik split  validation dengan confussion  matrix, dimana  dataset  yang  disajikan diatas  akan  dibagi  kedalam  dua  bagian  yakni  90%  (171 record )  dari  dataset  akan  dijadikan sebagai data training atau latih dan 10% (19 record ) sisanya akan dijadikan sebagai data testing atau uji.
ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
2.  Hasil proses klasifikasi menggunakan metode naïve bayes pada data testing yang berjumlah 19 record dihasilkan proses klasifikasinya sebagai berikut :

## Tabel 2. Hasil Klasifikasi Data Testing
Dari hasil proses klasifikasi yang disajikan pada tabel diatas maka dapat dikonversi kedalam bentuk tabel confussion matrix seperti dibawah :
Tabel 3. Pengujian Confussion Matrix 19 Record Tidak Miskin Miskin Actual: Tidak Miskin 4 1 5 Actual: Miskin 2 12 14 6 13
Berdasarkan  tabel conffussion matrix diatas maka  kinerja  dari  penggunaan metode  klasifikasi  naïve bayes dapat diukur dengan menghitung nilai accurasi, precision dan recall .
Accuracy   : (TP+TN)/Total
: (12 + 4) / 19 = 73 % Precision : TP / Predicted Miskin : 13 / 13 = 92 % Recall  : TP / Actual Miskin : 12 / 14 = 86 % id Umur  Status Pendidika n Tangg ungan Pekerjaan Pengha silan Actual Class Predicted Class 1 Tua Kawin SLTP 1 Pedagang Tinggi TIDAK MISKIN TIDAK MISKIN 2 Muda Belum Kawin SD 0 Buruh Lepas Rendah MISKIN MISKIN 3 Tua Kawin Sarjana 3 Aparatur Negara Tinggi TIDAK MISKIN TIDAK MISKIN 4 Tua Kawin SLTP 4 Petani Rendah MISKIN MISKIN 5 Muda Kawin Sarjana 4 Aparatur Negara Tinggi TIDAK MISKIN TIDAK MISKIN 6 Muda Kawin SD 3 Petani Rendah MISKIN MISKIN 7 Muda Kawin Tidak Sekolah 2 Petani Sedang MISKIN TIDAK MISKIN 8 Tua Kawin SLTP 3 Buruh Lepas Rendah MISKIN MISKIN 9 Tua Cerai SLTA 2 Tiada Tiada MISKIN MISKIN 10  Muda Kawin SD 3 Petani Rendah MISKIN MISKIN 11  Muda Kawin SLTP 3 Petani Sedang TIDAK MISKIN TIDAK MISKIN 12  Muda Belum Kawin SD 0 Buruh Lepas Rendah TIDAK MISKIN MISKIN 13 Tua Kawin SD 1 Tiada Tiada MISKIN MISKIN 14  Muda Kawin SD 3 Buruh Lepas Rendah MISKIN MISKIN 15  Muda Kawin SD 5 Petani Sedang MISKIN TIDAK MISKIN 16 Tua Kawin SD 3 Petani Rendah MISKIN MISKIN 17 Tua Cerai SLTA 1 Tiada Tiada MISKIN MISKIN 18 Tua Cerai SD 2 Tiada Tiada MISKIN MISKIN 19 Tua Kawin SD 3 Buruh Lepas Rendah MISKIN MISKIN
ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018

## 3.3 Hasil Klasifikasi pada Sistem
Form  di  bawah  ini  menunjukkan  Hasil  akhir  dari  sistem,  yang  merupakan  hasil  klasifikasi  pada setiap  objek  dengan  menggunakan  metode  yang  diusulkan,  pada  halaman  ini  juga  nantinya  dapat dilakukan  proses  pencetakan  dari  hasil  klasifikasi  tersebut  sebagai  bahan  laporan  kepada pimpinan/yang membutuhkan hasil klasifikasi tersebut.
Gambar 2. Halaman Hasil Klasifikasi
3.4  Pengujian Black-Box
Tabel 4. Hasil Pengujian Black-Box Input event Fungsi Hasil sistem Hasil uji Klik menu kelas Untuk  menampilkan  form input kelas Ditampilkan  form  input kelas Sesuai Klik menu parameter Untuk  menampilkan  form input parameter / atribut Ditampilkan  form  input parameter / atribut Sesuai Klik menu sub parameter Untuk  menampilkan  form input sub parameter Ditampilkan  form  input sub parameter Sesuai Klik menu training Untuk  menampilkan  form input data latih / training Ditampilkan  form  input data latih / training Sesuai Klik menu objek Untuk  menampilkan  form input objek Ditampilkan  form  input objek Sesuai Klik menu hasil Klasifikasi Untuk  menampilkan  hasil Klasifikasi keseluruhan objek Ditampilkan hasil Klasifikasi keseluruhan objek Sesuai Beri  masukan  pada form  kelas  dan  klik tombol simpan/save Untuk  menyimpan  data kelas  yang  diketikkan pada database Data kelas disimpan kedalam database Sesuai Klik  tombol  tambah pada data objek Untuk  menampilkan  form input data fakta / uji pada objek yang dimaksudkan Ditampilkan  form  input data latih Sesuai Diberi  masukan  pada form  input  data  latih dan klik tombol simpan/save Untuk  menyimpan  data fakta/uji untuk objek tersebut Data  fakta/uji  disimpan kedalam database Sesuai

## 4.  Kesimpulan dan Saran

## 4.1 Kesimpulan
1.  Sistem klasifikasi masyarakat miskin di wilayah pemerintahan Kab. Gorontalo dapat direkayasa, hal tersebut dapat dibuktikan melalui interface yang disajikan dan sistem yang telah direkayasa sudah dilakukan pengujian sistem dengan menggunakan whitebox untuk memeriksan alur logika yang  digunakan  pada  sistem  dan  juga  telah  dilakukan  pengujian blackbox untuk  memeriksa kesesuaian fungsi pada setiap interface yang ada.
2.  Berdasarkan hasil pengujian confussion matrix dengan teknik split validasi, penggunaan metode klasifikasi naïve  bayes terhadap  dataset  yang  telah  diambil  pada  objek  penelitian  diperoleh tingkat  akurasi  sebesar  73%  atau  termasuk  dalam  kategori Good .  Sementara  nilai Precision sebesar 92% dan Recall sebesar 86%. Berdasarkan hal tersebut dapat dinyatakan bahwa sistem klasifikasi yang dibangun dapat gunakan sebagai bahan masukan bagi pengambil keputusan
ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018

## 4.2 Saran
1.  Mengingat  nilai  akurasi  masih  berada  pada  angka  73%,  maka  masih  sangat  dimungkin  untuk dapat dilakukan penelitian selanjutnya untuk meningkatkan nilai akurasi dengan menambahkan fitur seleksi atau penggunaan Algoritma komputer yang lain.
2.  Pada  penelitian  lain  diharapkan  dapat  digunakan  dataset  dalam  jumlah  yang  lebih  besar  atau dengan sejumlah variabel lainnya guna meningkatkan performa dari metode yang digunakan.
5.  Terima Kasih
Terwujudnya  publikasi  karya  ilmiah  ini  tidak  lepas  dari  bantuan  berbagai  pihak,yang  telah memberikan  dana  penelitian  melalui  Hibah  Penelitian  Kompetitif  di  lingkungan  Universitas  Ichsan Gorontalo, oleh karena itu penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada : Ketua Yayasan  PIPT  Ichsan  Gorontalo,  Rektor  Universitas  Ichsan  Gorontalo,  Ketua  Lembaga  Penelitian Unisan  Gorontalo  dan  Sekretaris  Lemlit  Unisan  Gorontalo.  Semoga  hasil  publikasi  karya  ilmiah  ini, dapat bermanfaat bagi peneliti dan masyarakat.

## Daftar Pustaka
[1] Sumanta, Jaka. 2005. Fenomena lingkaran kemiskinan di Indonesia : Analisis ekonometri regional data panel propinsi tahun 1999-2002. MPKP UI.
[2] Suryawati. 2004. Teori Ekonomi Mikro. UPP. AMP YKPN. Yogyakarta
[3] Ayub,  Mewati.  (2007).  “ Proses  Data  Mining  dalam  Sistem  Pembelajaran  Berbantuan  Komputer ”, Jurnal Sistem Informasi Vol. 2 No. 1 Maret 2007 : 21-30
[4] Mustafa , Muhammad Syukri . Simpen, I Wayan. (2014). Perancangan Aplikasi Prediksi Kelulusan Tepat  Waktu  Bagi  Mahasiswa  Baru  Dengan  Teknik  Data  Mining  (Studi  Kasus:  Data  Akademik Mahasiswa STMIK Dipanegara Makassar), ISSN: 2354-5771
[5] Kursini, Luthfi, E. T., 2009, Algoritma Data Mining, Andi Offset, Yogyakarta.
[6] Jananto, Arief. 2013. Algoritma Naive Bayes untuk Mencari Perkiraan Waktu Studi Mahasiswa.
[7]  Supriyanto,  Catur.  Purnama  Parida.  2013.  deteksi  penyakit  diabetes  type  ii  dengan  naive  bayes berbasis particle swarm optimization. Jurnal Teknologi Informasi, Volume 9 Nomor 2, Oktober 2013
[8]  Kusumadewi,  Sri  dkk.  2006.  Fuzzy  Multi  Attribute  Decison  Making  (FMADM).  Yogyakarta.Graha Ilmu.
[9] Bambang Hariyanto, (2004), Sistem Manajemen Basis Data, Informatika, Bandung
[10] Jeffry, L. Whitten,et al. 2004. Metode Desain dan Analisis Sistem. Edisi I. Diterjemahkan oleh tim penerjemah ANDI. Yogyakarta: Penerbit Andi Madcoms.
[11]  Jogiyanto,  HM.,2005,  Analisis  dan  Desain  Sistem  Informasi  :  PendekatanTerstruktur  Teori  dan Praktek Aplikasi Bisnis , Yogyakarta : Andi