KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1898-1905 DOI 10.30865/klik.v4i3.1489 https://djournals.com/klik

## Klasifikasi Data Penduduk Penerima Bantuan Pangan Non Tunai Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Satrianansyah 1,* , Armanto 2 , Susanto 1
1 Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Univesitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Univesitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia Email: 1,* satrianansyah@univbinainsan.ac.id, 2 armanto0204@gmail.com, 3 susanto9718@gmail.com Email Penulis Korespondensi: satrianansyah@univbinainsan.ac.id
Abstrak −Jumlah penduduk Indonesia semakin meningkat, serta mulai terjadinya perpindahan penduduk dari pulau satu menuju pulau yang  lainnya.  Hal  ini  disebabkan  oleh  penduduk  yang  tentunya  ingin  mendapatkan  kehidupan  yang  lebih  layak.  Setiap  penduduk melakukan  berbagai  upaya  untuk  memenuhi  taraf  hidupnya  dengan  cara  bekerja  sebagai  petani,  wirausaha,  karyawan  swasta  dan pekerjaan  yang  lain.  Namun  terkadang  pekerjaan-pekerjaan  yang  telah  dilakukan  tidak  juga  mampu  menaikan  taraf  hidup  serta perekonomian penduduk, sehingga  masih banyak penduduk yang masuk dalam  kategori miskin. Banyak program pemerintah dalam membantu meringankan tarap perekonomian masyarakat yang termasuk kategori miskin, salah satunya Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT). Namun hal mengalami kendala dimana kurangnya sosialisasi kepada masyarakat terkaiti hal tesebut dikarenakan di beberapa daerah tidak tersedia nya sistem yang cukup memadai untuk mendapat informasi yang tepat dan akurat tentang pendataan masyarakat miskin.  Hal  ini  juga  menyebabkan  banyaknya  penyalahgunaan  hak  untuk  mendapatkan  bantuan  dari  pemerintah.  Bantuan  yang seharusnya didapat oleh masyarakat miskin tetapi kemudian tidak jatuh ke tangan yang tepat dikarenakan banyaknya oknum-oknum tidak bertanggung jawab yang memanfaatkan kondisi seperti ini. Penelitian tentang pendataan penduduk miskin kali ini di lakukan pada Dinas Sosial Kota Tebing Tinggi, dimana pada Dinas Sosial ini belum ada aplikasi yang dapat mendata warga miskin di kota tersebut secara tepat dan akurat. Pada penelitian ini digunakanlah Algoritma Naïve Bayes untuk menentukan mana masyarakat yang masuk kategori miskin dan layak menerima bantuan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem website yang dapat menampilkan hasil  perhitungan  mana  masyarakat  yang  layak  menerima  dan  mana  yang  tidak  layak  menerima  bantuan.  Tujuan  penelitian  ini membantu  Dinas  Sosial  Kota  Tebing  Tinggi  dalam  hal  memudahkan  pendampingan  kelurahan  untuk  melakukan  klasifikasi  calon penerima bantuan non tunai di kota tebing tinggi. Hasil dari penelitian diperoleh hasil nilai masyarakat yang layak menerima bantuan berdasrakan data yang di Inoutkan adalah sebesar 2.947808918805.
Kata Kunci: Algoritma Naïve Bayes ; BPNT; Masyarakat Miskin
Abstract −Indonesia's population is increasing, and people are starting to move from one island to another. This is caused by people who certainly want to get a more decent life. Every citizen makes various efforts to fulfill their standard of living by working as farmers, entrepreneurs, private employees and other jobs. But sometimes the jobs that have been done are not also able to raise the standard of living and the economy of the population, so there are still many people who fall into the poor category. There are many government programs to help alleviate the economic level of the poor, one of which is Non-Cash Food Assistance (BPNT). However, there is an obstacle where there is a lack of socialization to the community regarding this matter because in some areas there is not a system that is sufficient to obtain precise and accurate information about the data collection of the poor. This also causes a lot of abuse of the right to get assistance from the government. Assistance that should be obtained by the poor but then does not fall into the right hands due to the many irresponsible people who take advantage of conditions like this. Research on data collection of poor people this time was conducted at the Tebing Tinggi City Social Service, where in this Social Service there is no application that can record poor people in the city accurately and accurately. In this research, the Naïve Bayes algorithm is used to determine which people are categorized as poor and deserve to receive assistance. The result of this research is a website system that can display the results of calculations of which people are eligible to receive and which are not eligible to receive assistance. The purpose of this research is to help the Tebing Tinggi City Social Service in terms of facilitating village assistance to classify potential recipients of non-cash assistance in the city of Tebing Tinggi. The results of the research obtained the results of the value of people who are eligible to receive assistance based on the data in the Inoutkan is 2.947808918805.
Keywords : Naïve Bayes Algorithm; BPNT; Poor People

## 1. PENDAHULUAN
Jumlah penduduk Indonesia kian hari kian meningkat. Perpindahan penduduk dari satu kota ke kota lain atau bahkan dari satu  pulua  ke  pulau  lain  demi  minngkatkan  taraf  perekonomian  yang  lebih  baik.  Setiap  penduduk  telah  melakukan berbagai upaya untuk memenuhi taraf hidupnya dengan cara  bekerja. Banyak pekerjaan yang dilakukuan oleh penduduk misalnya  bekerja  sebagai petani,  wirausaha,  karyawan  swasta  dan  pekerjaan  yang  lain.  Namun  terkadang peekerjaan- pekerjaan  yang  telah  dilakukan  belum  mampu  memenuhi  kebutuhan  hidup  penduduk.  Hal  ini  dapat  dilihat  masih banyaknya  penduduk yang masuk pada pada kategori penduduk miskin [1]–[3]. Salah satu indikator penilaian kemiskinan adalah faktor ekonomi, dimana pertumbuhan ekonomi di Indonesia tidak merata dan salah satunya adalah di Kota Tebing Tinggi. Kabupaten Empat Lawang  memiliki jumlah penduduk miskin kurang lebih 126 ribu jiwa. Berdasarkan hal ini, pemerintah  berupaya  untuk  mengatasi  hal  tersebut  dengan  memberikan  bantuan  berupa  bantuan  dalam  bentuk  tunai maupun non tunai atau yang di kenal dengan Program Bantuan Langsung Tunai (BLT) dan Bantuan  Pangan Non Tunai (BPNT). Bantuan pangan non tunai adalah bantuan berbentuk sembako ditujuan kepada masyarakat yang kurang mampu. Dan bnatun ini diberiakn berdasarkan data yang di peroleh melaalui RT dna RW.  Namun validasi tersebut juga masih dianggap  memiliki  beberapa  kekurangan  seperti  memakan  waktu  yang  cukup  lama  [4].  Program  pemberian  bantuan pangan non tunai kepada penduduk miskin sudah selayaknya harus dilakukan dengan tepat sasaran. Pemberian bantuan yang dilakukan tepat sasaran tidak akan menimbulkan kecemburuan sosial dikalangan masyarakat. Namun tak jarang hal
Satrianansyah, Klasifikasi Data Penduduk Penerima Bantuan Pangan Non Tunai Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
yang  terjadi  dilapangan  adalah  seringnya  terjadi  bantuan  yang  diaggarkan  tidak  mengena  pada  sasaran  dikarenakan minimnya data di dinas-dinas terkait serta kecurangan-kecurangan yang dilakukan oleh oknum-oknum tidak bertanggung jawab [5], [6]. Jika bantuan tidak tepat sasaran dampak yang terjadi adalah kerugian Negara dan Kecemburuan Sosial bagi  Masyarakat  yang  benar-mendapatkan  bantuan.  Pemberian  bantuan  perlu  melakukan  pengamatan  dan  analisis terhadap data-data penduduk yang masuk dalam kategori miskin. Dalam melakukan analisis terhadap penduduk miskin dapat  menggunakan  metode  bidang  ilmu  data  mining  seperti  yang  dilakukan  pada  penelitian.  Penelitian  tersebut menunjukkan bahwa berdasarkan positive class yang menjadi objek penelitian berada dalam kelas masyarakat miskin.
Naive Bayes Classifier merupakan salah satu algoritma klasifikasi pada data mining yang berakar pada teorema Bayes.  Algoritma  ini  melakukan  pengklasifikasian  dengan  menggunakan  teknik  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes. Algoritma naïve bayes mampu memprediksi peluang dimasa depan berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya.  Karena  kemampuannya  tersebut  sehingga  algoritma  ini  dikenal  sebagai Teorema Bayes [7]–[9]. Kondisi di Kota Tebing Tingi saat ini, dalam proses pendataan kependudukan masih manual. Kurangnya  sosialisasi  serta  belum  tersedianya  sistem  yang  cukup  memadai  untuk  mendapat  informasi  yang  tepat dan akurat tentang pendataan masyarakat miskin sehingga banyaknya penyalahgunaan hak untuk mendapatkan bantuan, baik berupa Beras Rumah Tangga Miskin (Raskin) ataupun Bantuan Langsung Tunai (BLT). Hal ini mengakibatkan beberapa warga atau masyarakat miskin di Kota Tebing Tinggi banyak mengeluh tidak mendapatkan bantuan. Berlatar belakang dari  hal  ini  maka  peneliti  mencoba  membaut  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  kinerja  pihak-pihak  terkait  dalam mendata penduduk terutama penduduk miskin. Ada beberapa penelitian terait yang di jadikan rujukan pada penelitian ini diantaranya : Penelitan yang dilakuakn  Faisal dan kwan-kawan pada tahun 2021 yang menerapakan Metode Naïve Bayes dalam  Mengklasifikasi  Penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  dengan  hasil    akurasi  sebesar  93,33%.  Sehingga dapat  diterapkan  dalam  memprediksi  peluang  dimasa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya  untuk memudahkan pengurus desa dalam menentukan calon penerima bantuan PKH [10].
Penelitan selanjutnya oleh Laksono dan kawan-kawan,  dimana penelitian tersebut menerepakan algoritma Naïve Bayes  dalam  memprediksi  penerima  semabako  dan  hasil  evaluasi  menggunakan  confusion  matrix  didapatkan  akurasi yang dihasilkan untuk 135 data training dengan 40 data testing dan tujuh atribut yang digunakan menghasilkan akurasi sebesar 86%, recall 85%, dan presisi 88% [11]. Penelitan berikutnya dari Nurahman dan kawan-kawan, yaitu penerapan Algoritma  Naïve  Bayes  dalam  mengklasifikasi  penduduk  yang  layak  menerima  bantuan  pangan  non  tunai.  Hasi  dari penelitian  ini  adalah  performa  vektor  accuracy  mencapai  90.00%  dengan  menggunakan  data  trainning  90%  dan  data testing 10% [1]. Penelitian Fareza dan  kawan-kawan pada tahun 20211, dimana penelitiannya adalah mendiagnosa virus corona denagn metode Metode Naïve Bayes,  hasil yang di peroleh disimpulkan bahwa sistem pakar diagnosa virus corona memenuhi persyaratan ahli obat internal dengan tingkat kualifikasi 94% [12]. Penelitian oleh Indra dan Yusra pada tahun 2021,  menggunakan Metode Naive Bayes untuk mencari nilai peluang terbesar munculnya penyakit kulit kucing. Dengan membaut  web  berbasis  framework  Codeigniter.  Hasil  Pengujian  15  data  rekam  medis  dokter  di  dapat  tingkat  akurasi sistem pakar diagnosa penyakit kulit pada kucing sebesar 80% [13].
Penelitan  Rio  dan  kawan-kawan,  denagn  penelitiannya  yaitu  memandingkan  dua  metode  yaitu  Metode  Naïve Bayes dan Certainty Factor untuk mendeteksi virus Covid-19. Pada metode Naïve Bayes Berdasarkan perhitungan dengan gejala yang diberi oleh user terpilih gejala tidak umum dengan nilai bobot 3.2815650508021E-5 yang merupakan nilai tertinggi  dari  pengelompokkan  yang  lain.  Sedangkan  berdasarkan  metode  Certainty  Factor  (CF)  didapati  bahwa berdasarkan  gejala yang telah diinput sebelumnya, maka terdeteksi use yang terpapar gejala tidak umum mendapatkan hasil presentase yang paling besar yaitu 86%[14]. Berdasarkan hal tersebut nantinya  sistem aplikasi yang akan dapat membantu Dinas Sosial Tebing Tinggi dalam mendata penduduknya terutama penduduk miskin. Tujuan penelitian ini untuk memfilter data penduduk yang layak meneriam dan tidak memnerima bantuan non tunai sehingga bantuan tepa sasaran.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  pada  penelitian  ini  dimulai  dengan  mengindetifikasi  masalah  yang  ada,  kemudian  melakukan  studi  lapangan dalam hal ini melakukan wawancara dengan nara sumber dari Sub Bagian Umum Kepegawaian Dinas Sosial Kota Tebing Tinggi yang  merupakan  objek  pada  penelitian  ini.  Selanjutanya langkah yang dilaukan adalah studi literatur dimana pada proses ini dengan cara mencari dan mempelajari data-data dari buku-buku ataupun dari referensi yang terkait dengan penelitian.
Tahapan selanjutnya melihat dan mempelajari berkas-berkas terkait serta arsip-arsip data kependudukan yang ada di Dinas Kota Tebing Tinggi.  Langkah berikutnya menerapkan metode yang sudah di tentukan dan mengembangakan metode UMLnya. Setelah di peroleh hasil yang di harapkan maka akan di ujia coba jika berhasil akan dilnajutkan kita terjadi  eror  maka  akan  di  ulang  kembali  metodenya.  Gambaran  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada gambar 1 di bawah ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan dalam merancang dan membangun perangkat lunak ini adalah web engineering (rekayasa web) yaitu model rekayasa perangkat lunak yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi berbasis web dan proses yang digunakan untuk membuat web berkualitas tinggi. Atribut yang akan ditemui dalam web aplikasi diantarnya adalah intensitas web yaitu seberapa banyak intensitas web dalam melayani klien, concurrency adalah seberapa banyak jumlah user yang akan mengakses dalam satu waktu, unpredictable load adalah jumlah pengakses yang tidak diperhitungkan, performance adalah kehandalan web dalam melayani klien, availability adalah ketersediaan web sepanjang waktu dan continuous evolution yaitu update secara terus menerus[15], [16]. Metode web engineering terdapat 5 (lima) tahapan untuk dapat mengembangkan suatu perangkat lunak [17].
1. Customer  communication  Komunikasi  dalam  hal  ini  terutama  terkonsentrasi  pada  dua  hal,  analisa  bisnis  dan perumusan. Analisa bisnis akan mendefinisikan hal-hal apa saja yang akan termuat di dalam aplikasi web, misalnya pengguna web yang akan dibangun, perubahan potensial dalam lingkungan bisnis, integrasi antara web yang akan dibangun dengan situasi bisnis perusahaan, maupun database perusahaan.
2. Planning Yaitu tahap penggabungan requirement (kebutuhan) dan informasi dari user dan perencanaan teknis serta menanggapi  respon  (tanggapan)  dari user.  Perencanaan  teknis  dilakukan dengan  mengidentifikasi  perangkat  lunak maupun perangkat keras apa saja yang dibutuhkan. Perencanaan terdiri dari pendefinisian pekerjaan dan target waktu atas pekerjaan maupun sub pekerjaan yang ditentukan.
3. Modelling Tujuan dari aktivitas ini adalah untuk menjelaskan hal-hal apa saja yang memang diperlukan / dibutuhkan pada aplikasi yang akan dibangun dan solusi yang ditawarkan yang diharapkan dapat menjawab apa yang tersirat dari hasil-hasil analisa dan pengumpulan data.
4. Construction Pembangunan aplikasi web memadukan antara perkembangan teknologi dengan tools pengembangan web  yang  telah  ada,  artinya  memilih  tools  yang  efektif  namun  tetap  dapat  menyesuaikan  dengan  teknologi  yang berkembang saat ini.
5. Deployment Aplikasi web diciptakan untuk dapat berguna bagi kebutuhan pekerjaan, dapat dioperasikan oleh end- user,  dan  kemudian  dilakukan  evaluasi  secara  berkala,  memberi  masukan-masukan  kepada  team  pengembang  dan apabila diperlukan akan dilakukan modifikasi pada aplikasi web tersebut.

## 2.3 Perancangan Sistem
Perancangan sistem ini menggunakan UML (Unified Modelling Languange) yang digunakan untuk merancang model sebuah  sistem.  Dalam  perancangan  sistem  ini,  digunakan  Use  Case  Diagram,  Expanded  Use  Case,  Activity  Diagram, Sequence Diagram dan Class Diagram untuk menggambarkan sistem. Ada dua user dalam Use Case yang di gambarkan yaitu sistem Admin dan  Masyarakat.  Adapun Use Case Diagram dari aplikasi ini adalah sebagai berikut, Use case ini dimulai ketika Admin dan user membuka aplikasi web, sebelum masuk ke halaman utama admin harus melakukan login terlebih dahulu menggunakan username dan password yang telah terdaftar. Gambaran Use Case yang di gunakan dapat dilihat pada gambar 2.
Mulai Identifikasi Masalah Studi Lapangan Studi Literatur Penerapan Metode Naïve Bayes Pengembangan
Menggunakan UML
Kesimpulan
Gambar 2. Use Case Diagram

## 2.3 Aloritma Naïve Bayes
Algoritma Naive memiliki kemampuan untuk memprediksi peluang atau kejadian dimasa depan berdasarkan data atau pengalaman sebelumnya [18]. Kemampuan dalam memprediksi algoritma naïve bayes melakukan klasifikasi data untuk mengetahui probabilitas keanggotaan suatu class [19]–[21] . Teorema Bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝐻│𝑋)𝑃(𝐻) 𝑃(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

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem Klasifikasi Data Penduduk Untuk Menerima Bantuan Pangan Non Tunai yang akan di buat dapat di aksess oleh masyarakat dan admin pengelola. Admin bisa saja berganti dan data dapat berubah-ubah sesuai periode waktu tertentu. Adapun menu-menu yang akan di tampilkan pada sistem webnya adalah sebagai berikut:

## a. Halaman Login Admin
Menu login ini berguna untuk masuk kesistem  klasifikasi data penduduk bantuan pangan non tunai  dengan hak akses yang berbeda antara admin dan masyarakat  dan hal itu terlihat pada gambar 3 di bawah ini:
Satrianansyah, Klasifikasi Data Penduduk Penerima Bantuan Pangan Non Tunai Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Halaman ini menyediakan kolom untuk admin, dimana admin dapat memasukkan passwoord dan menyimpanya sehingga  pada  saat  login  sistem  otomatis  sudah  merekam  password  admin  dan  juga  dapat  mengganti  password  jika dibutuhkan

## b. Halaman Menu Registrasi User/Masyarakat
Berikutnya  menu  yang  disajikan  adalah  menu  regisatrasi.  Di  menu  ini  user  dapat  melakukan  registrasi  dengan mengisikan  nama,  tempat  tanggalir,  alamat,  nomor  telepon,  username  dan  password.  Halaman  menu  regisatrasi  dapat dilihat pada gambar 4 berikut :
Gambar 4. Halaman Registrasi User/masyarakat

## c. Halaman Menu Menu Atribut
Halaman Menu atribut digunakan oleh admin untuk menginput data atribut, mengedit dan menghapus atribut yang ada didalam sistem jika terjadi kekeliruan data atau data tidak dibutuhkan lagi. Halaman Menu atribut dapat dilihat pada gambar 5 berikut ini:

## Gambar 5. Halaman Menu Atribut
Selanjutnya adalah menu atribut dimana terdiri dari menu tambah atribut, menu ubah atribut, ment tambah atribut. Menu tambah atribut dan menu ubah atribut terlihat pada  6 dan 7 di bawah ini : Halaman Menu tambah atribut serta ubah atribut digunakan oleh admin untuk menginput data atribut, mengedit dan menghapus atribut yang ada didalam sistem.
Gambar 6. Halaman Menu Tambah Atribut
Gambar 7. Halaman Menu Ubah Atribut

## d. Halaman Menu Dataset
Gambar  7  dibawah  ini  merupakan    menu  dataset  yang  digunakan  oleh  admin  untuk  mengelola  dataset  seperti tambah dataset, menghapus dataset, mengedit dataset serta impor dataset. Sementara gambar tambaha datasetnay dapat dioihat pada gambar 8 :
Satrianansyah, Klasifikasi Data Penduduk Penerima Bantuan Pangan Non Tunai Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Gambar 7. Halaman Menu Dataset
Gambar 8. Halaman Menu Datas

## e. Halaman Menu Akurasi dan Data Testing
Halaman Menu akurasi digunakan oleh admin untuk memnentukan akurasi yang digunakan dan dapat dilihat di gambar 9 sedangkan  halama data testing dapt dilihat di gambar 10:
Gambar 9. Halaman Menu Akurasi
Gambar 10. Halaman Data Testing
f. Halaman Data User/Masyarakat
Halaman Menu data user digunakan oleh user untuk input data user yang nantinya setelah di input akan langsung keluar hasil klasifikasi data layak atu tidaknya untuk mendapatkan bantuan. Halaman  input data user dapat dilihat pada gambar berikut 11 berikut ini:
Satrianansyah, Klasifikasi Data Penduduk Penerima Bantuan Pangan Non Tunai Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

## g. Halaman Menu Perhitungan
Halaman menu perhitungan ini merupakan menu yang menyajikan data perhitungan yang sudah dilakukan dengan menerapkan  metode  Naïve  Bayes  berdasarkan  data  yang  di  inputkan  pada  menu  yang  di  sajikan  di  gambar  10,  dan halaman menu perhitungan dapat dilihat pada gambar 12 dibawah ini:

## Gambar 12. Halaman Menu Perhitunggan

## 3.1 Pengujian Sistem
Saat  ini  sudah  banyak  berkembang  berbagai  metode  untuk  pengujian  perangkat  lunak.  Metode-metode  tersebut memberikan  pendekatan  yang  sistematik  untuk  pengujian  perangkat  lunak  kepada  pengembang.  Selain  itu,  metode- metode  tersebut  memberikan  mekanisme  yang  dapat  membantu  memastikan  kelengkapan  pengujian  dan  memberikan kemungkinan tertinggi untuk mengungkap kesalahan pada perangkat lunak. Pengujian yang di gunakan dalam penelitian ini adalah pengujian Black Box Testing dapat dilihat pada tabel .
Tabel 1. Pengujian Black Box Testing
No Form Prosedur Uj Coba Sistem Tampilan Hasil 1 Login 1. Jika salah satu atau keduanya dari user name dan password salah,  maka  aplikasi  tidak  dapat  mengakses  ke  halaman utama. 2. Jika  username  dan  password  benar,  maka  aplikasi  dapat mengakses ke halaman utama. Berhasil 2 Mengelola data Atribut Admin dapat menambah, edit dan hapus data atibut Berhasil 3 Mengelola data nilai Admin dapat menambah, edit dan hapus dataset Berhasil 4 Mengelola akurasi Admin dapat menambah, edit dan hapus data akurasi Berhasil 5 Mengelola data testing Admin dapat menambah, edit dan hapus data testing Berhasil 6 Melihat hasil perhitungan Admin dapat melihat hasil perhitungan Berhasil 7 Menu data Ubah Password  Jika form data ubah password yang wajib di isi pada form data ubah password masih belum terisi maka sistem tidak dapat melakukan penyimpanan data. Berhasil

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang di lakukan terlihat bahwa penggunaan algortma Naïve bayes dapat memfilter data penduduk mana yang layak dan tidak layak menerim bantuan, dengan 8 kriteria peneliaan  yaitu  jenis pekerjaan, jenis atap, jenis dinding, jenis lantai rumah, sumber penerangan, sumber air minum, bahan bakar dan kepemilikan kamar mandi maka di peroleh
Satrianansyah, Klasifikasi Data Penduduk Penerima Bantuan Pangan Non Tunai Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
hasil  berupa nilian perhitungan yang natinya dijadikan dasar sebagaia kelayakan data penduduk yang berhak meneriam bantuan.  Hasil analisa kelompok yang layak menerima bantuak  jumlahnya 0,34 % dengan nilai total yang di peroleh berdasarkan jumlah total dari nilai 8 kriteria  adalah nilai 2.947808918805. Berdasarkan nilai ini maka bisa di pastikan bahwa penduduk tersebut layak menerima bantuan non tunai dari pemerintah.

## REFERENCES
[1] E.  M.  Nurahman,  Muhammad  Mastur  Alfitri,  “Klasifikasi  Data  Penduduk  Untuk  Menerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  4,  p.  1035,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4678.
[2] C. A. Sugianto and F. R. Maulana, “Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai ( Studi Kasus Kelurahan Utama ),” Techno.Com , vol. 18, no. 4, pp. 321–331, 2019, doi: 10.33633/tc.v18i4.2587.
[3] D. F. Bustami, Yesy Afrillia, Safwandi, Hafizh Al-Kautsar Aidilof, “Implementasi Metode Naïve Bayes pada Penentuan Bantuan Sosial dalam Masa Pandemi Covid – 19,” J. TECHSI , vol. 14, no. 1, pp. 01–13, 2023, doi: 10.29103/techsi.v14i1.6959.
[4] N.  Nurahman  and  S.  Aminah,  “Evaluasi  Penerimaan  Bantuan  Sembako  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Data  Mining Algoritma C4.5,” semanTIK , vol. 9, no. 1, p. 65, 2023, doi: 10.55679/semantik.v9i1.35468.
[5] S. B. R. Muhamad Fahmi Nugraha, “Penerapan Naïve Bayes dalam Mengklasifikasi Calon Penerima Bantuan Pangan Non Tunai di Desa Nanjung Mekar,” … Syst. Journal) , vol. 5, no. 2, pp. 137–146, 2022.
[6] M. Mastur Alfitri and D. Rusda, “Evaluasi Performa Algoritma Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 3, pp. 1433–1445, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6151.
[7] Naomi Chatrina Siregar, Riki Ruli A. Siregar, and M. Yoga Distra Sudirman, “Implementasi Metode Naive Bayes Classifier (NBC) Pada Komentar Warga Sekolah Mengenai Pelaksanaan Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ),” J. Teknol. , vol. 3, no. 1, pp. 102– 110, 2020.
[8] N.  Kharomatun  Nuruhul  Mustofa,  Eka  Suswaini,  “KLASIFIKASI  PENERIMA  BANTUAN  RASTRA  MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES (Studi Kasus Desa Kuala Sempang Kabupaten Bintan),” vol. 11, no. 1, pp. 192–201, 2021.
[9] N.  S.  Ermanto  and  Program,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT) Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” J.  SIGMA ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  111–116,  2023,  [Online].  Available: http://jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/sigma/article/view/2579%0Ahttps://jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/sigma/article/ download/2579/1578.
[10]  F. K. Pratama, D. W. Widodo, and N. Shofia, “Implementasi Metode Naïve Bayes dalam Mengklasifikasi Penerima Program Keluarga Harapan ( PKH ) Desa Minggiran Kediri,” Semin.  Nas.  Inov.  Teknol.  UN  PGRI  Kediri , pp.  23–28,  2021,  [Online]. Available: https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/article/view/1072%0Ahttps://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/a rticle/download/1072/685.
[11]  A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  8,  no.  6,  p.  219,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[12]  F. A. N. A. F. S. M. D. A. Kusrini, “Sistem Pakar Diagnosa Virus Corona Dengan Metode Naïve Bayes,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, p. 81, 2021, doi: 10.30646/tikomsin.v9i1.553.
[13]  Y. F. Indra Gunaawan, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 6, no. 3, pp. 429–437, 2022, doi: 10.35870/jtik.v6i3.466.
[14]  I.  D.  S.  Rio  Al  Dzahabi  Yunas,  Agung  Triayudi,  “Implementasi  Sistem  Pakar  untuk  Mendeteksi  Virus  Covid-19  dengan Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 3, p. 338, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i3.221.
[15]  F. R. A. Pratama, Styawati, and A. R. Isnain, “Rancang Bangun Aplikasi Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode Web Engineering,” J. Telemat. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 61–66, 2021.
[16]  S.  Setiawansyah,  H.  Sulistiani,  A.  Sulistiyawati,  and  A.  Hajizah,  “Perancangan  Sistem  Pengelolaan  Keuangan  Komite Menggunakan Web Engineering (Studi Kasus : SMK Negeri 1 Gedong Tataan),” Komputika  J. Sist. Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 163–171, 2021, doi: 10.34010/komputika.v10i2.4329.
[17]  N. Sopiah and E. P. Agustina, “Penggunaan Metode Web Engineering Dalam Aplikasi Penjualan Kain Khas Palembang,” J. Ilm. Matrik , vol. 20, no. 2, pp. 109–118, 2019, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v20i2.113.
[18]  C. J. Hamzah Nurrifqi Fakhri Fikrillah, Sigit Hudawiguna, “Klasifikasi Penerima Bansos Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 10, no. 1, pp. 683–695, 2023.
[19]  H. D. Wijaya and S. Dwiasnati, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes pada Penjualan Obat,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[20]  F. Firdaus and A. Mukhlis, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Pada Data Set Kualitatif Prediksi Kebangkrutan,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 15, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1757.
[21]  N. S. Fauziah and R. D. Dana, “Implementasi Algoritma Naive bayes dalam Klasifikasi Status Kesejahteraan Masyarakat Desa Gunungsari,” Blend Sains J. Tek. , vol. 1, no. 4, pp. 295–305, 2023, doi: 10.56211/blendsains.v1i4.234.