JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia

## Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Surat Keterangan Tidak Mampu

## (Implementation of Algorithms Naïve Bayes for Classification Recipients Help Letter Description Not Able)
Nurulfah Riyanah [1] , Fatmawati [2]
[1],[2] Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri
E-mail:ulfahriyanah195@gmail.com, fatmawati.fmw@nusamandiri.ac.id
KEYWORDS: ABSTRACT RapidMiner, Naïve Bayes, Certificate of incapacity Rukun  Warga  002  Kelurahan  Meruya  Selatan  runs  a  government  program,  namely assistance for recipients of a certificate of being unable to meet the  community's needs and aims  to  improve  the  community's  welfare.  Rukun  Warga  002  has  community  services, namely  death  certificate  services,  making  ID  cards,  disability  certificates  (SKTM),  birth certificates, and many more. In carrying out assistance, most of the community complained that  they  did  not  get  help,  while  some  people  were  considered  capable  of  getting  this assistance.  The  researcher  carried  out  data  processing  techniques  with  observation, literature  study,  and  questionnaires  based  on  this  background.  In  contrast,  the  data processing  used  data mining  to  determine  the  incapable recipient's proper  or inappropriate status, namely by using the Naïve Bayes algorithm while using the Rapidminer application, aiming to test the  dataset's  accuracy. In the  dataset  of  incapacitated  recipients  used  in  this study,  there  are  35  records  with  eight  attributes:  name,  occupation,  age,  status,  income, vehicle, ownership, and roof of the building, while this research aims to predict and produce level values. Accuracy in providing assistance letters of incapacity to the people of 002 sub- district  of  Meruya  Selatan  using  the  naïve  Bayes  method.  The  trial  results  show  that  the system accuracy rate is 62.86%, a recall of 78.57%, and 52.38% precision.
KATA KUNCI: ABSTRAK RapidMiner, Naïve Bayes, Surat keterangan tidak mampu Rukun Warga 002 Kelurahan Meruya Selatan menjalankan program pemerintah yaitu  bantuan  penerima  surat  keterangan  tidak  mampu  untuk  memenuhi kebutuhan masyarakat  dan memiliki tujuan  untuk meningkatkan  kesejahteraan masyarakat. Rukun Warga 002 mempunyai pelayanan masyarakat yaitu layanan Surat Kematian, pembuatan KTP, Surat Keterangan Tidak Mampu (SKTM), Akta Kelahiran  dan  masih  banyak  lagi.    Dalam  menjalankan  bantuan  sebagian masyarakat  banyak  yang  mengeluh  karena  tidak  mendapatkan  bantuan, sedangkan ada beberapa masyarakat yang dianggap mampu justru mendapatkan bantuan  tersebut.  Berdasarkan  dari  latar  belakang  tersebut  peneliti  melakukan teknik  pengolahan  data  dengan  observasi,  studi  pustaka  dan  kuesioner sedangkan  proses  pengolahan  data  dengan  menggunakan  data  mining  untuk mennentuan  status  layak  atau  tidak  layak  dalam  penerima  bantuan  surat keterangan  tidak  mampu  yaitu  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve Bayessedangkan  penggunaan  aplikasi  Rapidminer  yaitubertujuan  untuk pengujian  akurasi  dataset.  Dataset  penerima  bantuan  surat  keterangan  tidak mampu  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  35  record  dengan  8  atribut berupa nama, pekerjaan, usia, status, penghasilan, kendaraan, kepemilikan, dan atap  bangunan.  Penelitan  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  dan  menghasilkan nilai  tingkat  keakuratan  dalam  pemberian  bantuan  surat  keterangan  tidak mampu kepada masyarakat rukun warga 002 Kelurahan Meruya Selatan dengan menggunakan  metode  naïve  bayes.  Hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa  tingkat akurasi sistem sebesar 62.86 %, recall 78.57% dan percision 52.38%.

## I. PENDAHULUAN
Pelayanan  publik  merupakan  usaha  yang dilakukan oleh suatu kelompok atau suatu birokrasi untuk  memberikan  bantuan  kepada  masyarakat dalam  rangka  mencapai  suatu  tujuan  tertentu  yaitu untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat. Pelayanan  publik  juga  menjadi  tolak  ukur keberhasilan  pelaksanaan  tugas  dan  pengukuran kinerja  pemerintah  melalui  birokrasi[1].Salahsatu upaya  untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan publik  sebagaimana  diamanatkan  Undang  Undang Nomor  25  Tahun  2009  tentang  Pelayanan  Publik dan Undang Undang Nomor 25 Tahun 2000 tentang Program Pembangunan Nasional (Propenas) adalah diketahuinya  Indeks  Kepuasan  Masyarakat  (IKM) sebagai tolak ukur untuk menilai kualitas pelayanan. Istilah  publik  berasal  dari  bahasa  inggris public yang  berarti  umum,  masyarakat,  dan  negara.  Kata public sebenarnya  sudah  diterima  menjadi  bahasa Indonesia  baku  menjadi publik  yang berarti umum, orang  banyak,  dan  ramai[2].  Pelayanan  publik adalah  pemberi  pelayanan  (melayani)  keperluan orang  lain  atau  masyarakat  yang  mempunyai kepentingan  pada  organisasi  itu  sesuai  dengan aturan pokok dan tata cara yang telah ditetapkan[3].Kompleksitas permasalahan yang sering  terjadi  pada  Rukun  Warga  002  Kelurahan Meruya  Selatan  terutama  dilatarbelakangi  oleh berbagai kondisi yang sifatnya heterogen, khususnya  dalam  hal  pelayanan  kurang  aktif, kebutuhan  masyarakat,  kriminalitas,  perekonomian dan sosial. salah satu contohnya yaitu penyalahgunaan  pemberian  surat  keterangan  tidak mampu  (SKTM)  kepada  masyarakat.  Sebagian masyarakat  banyak  yang  mengeluh  karena  tidak mendapat  bantuan,  sedangkan  ada  beberapa masyarakat yang dianggap mampu justru mendapatkan  bantuan.  Pemberian  surat  keterangan tidak mampu yang tidak tepat sasaran mengakibatkan  banyaknya  timbul  persoaalan. SKTM  ini  berguna  bagi  keluarga  miskin  untuk mendapatkan  perawatan  dan  pengobatan  gratis  di Puskesmas  atau  rumah  sakit  yang  terdapat  di lingkungan  tempat  mereka  tinggal,  khususnya  bagi mereka  yang  belum  memiliki  jaminan  kesehatan dalam  bentuk  apapun.  SKTM  juga  bisa  berfungsi untuk membantu keluarga miskin dalam mendapatkan  keringanan  biaya  pendidikan  atau sekolah.
Untukitu penulis mengunakan metode Algoritma Naïve  Bayes untuk  menentukan  klasifikasinya.
Metode Klasifikasi
adalah proses untuk menemukan  model  atau  dapat  memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui. Dalam  mencapai tujuan tersebut, proses klasifikasi membentuk suatu model yang mampu membedakan  data  ke  dalamkelas-kelas  yang berbeda berdasarkan anturan atau fungsi tertentu.

## II. METODOLOGI

## A. Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  penelitian  deskriptif  dengan pendekatan kualitatif. Penelitian deskriptif kualitatif merupakan sebuah metode penelitian yang memanfaatkan data kualitatif dan dijabarkan secara deskriptif.  Data  Kualitatif  adalah  data  deskriptif yang  berupa  simbol  angka  atau  bilangan  kualitatif dilakukan  untuk  memahami  fenomena  empiris, khususnya  mencari  gambaran  yang  sebanyak- banyaknya  tentang  fenomena  tersebut  tanpa memerincinya  dalam  hubungan  antarvariabel  yang saling  terkait[4].  Selain  itu  penelitian  ini  juga menggunakan  metode  Algoritma Naïve  Bayes . Penerapan metode algoritma naïve bayes diharapkan  mampu  memprediksi  penerima  bantuan SKTM Rukun Warga 002.

## B. Teknik PengumpulanData
Secara Secara umum dalam rangka pengumpulan data yang dilakukan penulis pada saat pelaksanakan penelitian ini adalah dengan menggunakan metode- metode berikut:
1) Observasi Peneliti melakukan pengamatan secara langsung di Rukun Warga 002.
2) Studi Pustaka
Proses  penelusuran  yang  dilakukan  oleh peneliti  untuk  menghimpun  informasi  dengan topik atau masalah yang sedang diteliti. Penulis mencari  referensi  dari  buku-buku,  jurnal  serta bahan  pustaka  lain  yang  erat  hubungannya dengan masalah yang ada dalam penelitian.
3) Kuesioner
Penulis  juga  melakukan  pengumpulan  data dengan  kuesioner  yaitu  memberikan  daftar petanyaan kepada masyarakat yang akan diteliti
sebagai  reponden.  Kuesioner  yang  dibuat  oleh penulis dengan kuesioner online ( google form).

## C. Teknik Analisis Data
Analisis  data  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengetahui data Surat Keterangan Tidak Mampu di  lingkungan  Rukun  Warga  002.  Data  yang diperoleh  kemudian  dikumpulkan  dan  diolah, selanjutnya  dianalisis  menggunakan  metode Algoritma Naive  Bayes yang  telah  dibuktikan melalui tools Rapid Miner . D. Sample Penelitian Pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah perhitungan  data  Surat  Keterangan  Tidak  Mampu dilakukan  sebanyak  35  sampel  responden.  maka diperlukan  sampel  data  yang  digunakan  pada penerima  bantuan  SKTM.  Peneliti  menggunakan rumus  Slovin  untuk  menentukan  jumlah  data  yang digunakan  pada  penerima  bantuan  SKTM  dengan batas toleransi kesalahan sebesar 5%[5].
𝑛 = 𝑁 1 + 𝑁(𝑒) 2 𝑛 = 35 1 + 35(0.05) 2 n=32.813=32
Keterangan:
n = Besarnyasampel N= Jumlah sampel35
e  =  Besarnya  penyimpangan  yang  masih dapatditerima
Berdasarkan  rumus Slovin, maka  diperoleh jumlah data yang digunakan pada penerima bantuan SKTM sebanyak 32 responden.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  telah  terkumpul  melalui  kuesioner online  sebanyak  35  responden  yang  disebarkan melalui  masyarakat  Rukun  Warga  002  kemudian diolah dan dianalisa menggunakan metode
Algoritma Naïve  Bayes .  Data  tersebut  dibagi menjadi  2  bagian  yaitu  data  training  dan  data testing yang  digunakan  untuk  implementasi perhitungan  manual,  untuk  menghasilkan  suatu informasi  baru,  apakah  masyarakat  rukun  warga 002  layak  menerima  bantuan  SKTM    atau  tidak layak  menerima  bantuan  SKTM.  Serta  mencari probabilitas  dan  menghitung  peluang  dimasing masing  atribut  menggunakan  Microsoft  Excel. Kemudian  untuk  menguji  tingkat  keakurasinya maka  digunakan Rapid  Miner sebagai  alat bantudalam  proses  pengujian  tingkat  akurasi  dan klasifikasi tersebut.
Adapun kategori yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:
1) Pekerjaan Merupakan variabel yang dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu tidak bekerja dan Wirasswasta.
2) Usia Merupakan variabel yang dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu 20-29 tahun dan 30- 40 tahun.
3) Status Merupakan variabel yang dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu: Kawin dan Belum
Kawin.
4) Penghasilan Merupakan  variable  penghasilan  yang  kurang memenuhi  kebutuhan  yaitu:  kurang  1.000.000, 2.000.000-3.000.000,  3.000.000-4.000.000  dan
5.000.000 keatas.
5) Kendaraan Merupakan variabel yang dikelompokkan menjadi 2 ketegori yaitu: motor, mobil, sepeda. 6) KepemilikanRumah Merupakan variabel .yang dikelompokan menjadi 2 kategori yaitu: pribadi, menyewa. 7) AtapBangunan
Merupakan variabel yang dikelompokan menjadi
2 yaitu: asbes, genteng.
Berikut ini adalah data training dan testing:
TABEL I

## DATA TRAINING
No Nama Pekerjaan Usia Status  Penghasilan Kendaraan Kepemilikan Atap Bangunan Keterangan 1 Bhetrisno Wirasswasta 20-29 Tahun Belum Kawin 2000000- 3000000 Motor Orang tua Asbes tidak layak
No Nama Pekerjaan Usia Status  Penghasilan Kendaraan Kepemilikan Atap Bangunan Keterangan 2 Dimas Wirasswasta 20-29 Tahun Belum Kawin ≤1000000 Motor Orang tua Asbes layak 3 Hamid Wirasswasta 20-29 Tahun Belum Kawin ≤1000000 Motor Orang tua Asbes layak 4 Muhammad Tedi tidak Bekerja 20-29 Tahun Belum Kawin ≤1000000 Motor Orang tua Asbes layak 5 Rafi Alamsyah tidak Bekerja 20-29 Tahun Belum Kawin ≤1000000 Motor Orang tua Asbes layak 6 Rangga Wirasswasta 30-40 Tahun Belum Kawin ≤1000000 Motor Menyewa Asbes layak 7 Alfian Wirasswasta 20-29 Tahun Belum Kawin diatas 5000000 Mobil Pribadi Genteng tidak layak 8 Hidayatullah Wirasswasta 20-29 Tahun Kawin 2000000- 3000000 Motor Menyewa Genteng layak 9 Satria Putra Wirasswasta 20-29 Tahun Kawin 2000000- 3000000 Motor Menyewa Genteng layak 10 Qomariyah tidak Bekerja 20-29 Tahun Kawin 2000000- 3000000 Motor Orang tua Genteng layak 11 Lidya Natalia Wirasswasta 20-29 Tahun Belum Kawin 4000000- 5000000 Mobil Orang tua Genteng tidak layak 12 Seli Sandhik A tidak Bekerja 20-29 Tahun Belum Kawin ≤1000000 Angkutan Umum Menyewa Asbes tidak layak 13 Bella Erika Sari tidak Bekerja 20-29 Tahun Belum Kawin 4000000- 5000000 Motor Pribadi Genteng tidak layak 14 Desi tidak Bekerja 20-29 Tahun Belum Kawin 2000000- 3000000 Motor Orang tua Genteng tidak layak 15 Tiara Wirasswasta 20-29 Tahun Belum Kawin ≤1000000 Motor Menyewa Asbes tidak layak 16 Yudi Setiawan Wirasswasta 20-29 Tahun Belum Kawin diatas 5000000 Mobil Pribadi Genteng tidak layak 17 Dina Meliana tidak Bekerja 20-29 Tahun Belum Kawin ≤1000000 Motor Orang tua Asbes tidak layak 18 Asnifida Yah tidak Bekerja 30-40 Tahun Kawin ≤1000000 Angkutan Umum Orang tua Asbes layak 19 Fira Fidayah tidak Bekerja 20-29 Tahun Belum Kawin 2000000- 3000000 Motor Menyewa Genteng tidak layak 20 Novita Ratna Sari tidak Bekerja 20-29 Tahun Belum Kawin ≤1000000 Angkutan Umum Menyewa Asbes tidak layak 21 Ady Darma Wirasswasta 30-40 Tahun Kawin 2000000- 3000000 Motor Menyewa Genteng layak 22 Gita Sukma Pertiwi Wirasswasta 20-29 Tahun Belum Kawin 2000000- 3000000 Motor Menyewa Genteng tidak layak 23 Bobby Suharma Wirasswa sta 20-29 Tahun Kawin 2000000- 3000000 Motor Menyewa Genteng layak 24 Agung Ferdiansyah Wirasswa sta 30-40 Tahun Belum Kawin ≤1000000 Motor Menyewa Asbes tidak layak 25 Wiwin Wirasswasta 30-40 Tahun Kawin ≤1000000 Angkutan Umum Menyewa Asbes layak
No Nama Pekerjaan Usia Status  Penghasilan Kendaraan Kepemilikan Atap Bangunan Keterangan 26 Asep Wirasswasta 30-40 Tahun Kawin diatas 5.000.000 Mobil Pribadi Genteng tidak layak 27 Maria Ulfah tidak Bekerja 20-29 Tahun Belum Kawin ≤1000000 Angkutan Umum Orang tua Asbes tidak layak 28 Evi Sachputri Wirasswasta 20-29 Tahun Belum Kawin 4000000- 5000000 Motor Orang tua Genteng tidak layak 29 Syifa Wirasswasta 20-29 Tahun Belum Kawin 4000000- 5000000 Motor Orang tua Genteng tidak layak 30 Bustomy Wirasswasta 20-29 Tahun Belum 2000000- 3000000 Motor Menyewa Genteng tidak layak 31 Rita Tidak Bekerja 30-40 tahun Kawin 2000000- 3000000 Motor Menyewa Asbes layak 32 Rizky Saputa Tidak Bekerja 20-29 Tahun Belum Kawin ≤1000000 Angkutan Umum Orang tua Asbes tidak layak 33 Firdaus Saputra Wirasswasta 20-29 Tahun Belum Kawin diatas 5.000.000 Mobil Menyewa Genteng tidak layak 34 Marisah Ulfah Wirasswasta 20-29 Tahun Belum Kawin ≤1000000 Motor Menyewa Asbes tidak layak 35 Dara Tidak bekerja 30-40 tahun Kawin ≤1000000 Motor Orang tua Asbes layak TABEL II DATA TESTING Nama Pekerjaan Usia Status Penghasilan Kendaraan Kepemilikan rumah Atap bangunan Keterangan Firman Wirasswasta 20-29 Tahun Kawin 2000000- 3000000 Motor Menyewa Asbes ?

## 1. Pengujian MicrosoftExcel
Pengujian  pada  penelitian  ini  menggunakan algoritma Naïve  Bayes ,  pada  penelitian  ini penulis  membuat  tabel  data.Untuk  menghitung nilai probabilitas atau klasifikasi surat keterangan  tidak  mampu  dengan  menggunakan cara berikut.
=  COUNTIF (blok  atribut  kolom  Keterangan; layak)/ COUNTA (blok atribut kolom Keterangan) lalu enter. Untuk atribut
Keterangan  tidak  layak  hanya  mengganti  layak menjadi tidaklayak.

## TABLE III PROBABILITAS KELAS
Probabilitas Kelas Keterangan Nilai Layak 40% Tidak layak 60% Total 100%

## Rumus Naïve Bayes
𝑃( 𝐻 𝑋 ) = 𝑃 ( 𝑋 𝐻 ) 𝑋𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋)
1. Tahap  pertama  dengan  menghitung  atribut masing  masing  dengan  contoh  atribut  jenis Pekerjaan menggunakan rumus =COUNTIFS (blok kolom atribut pekerjaan; Wirasswasta ;  blok  kolom  atribut Keterangan; layak )  / COUNTIFS (blok  kolom atribut Keterangan) laluenter.
2. Tahap kedua sama dengan menggunakan atribut jenis  Pekerjaan  tetapi  yang  dibedakan  hanya class  Tidak  layak  yaitu =COUNTIF (blok kolom  atribut  pekerjaan; Wirasswasta ;  blok kolom  atribut  Keterangan; Tidak  layak )  / COUNTIF (blok  kolom  atribut  Keterangan) laluenter.
3. Tahap  ketiga  sama  yang  hanya  dibedakan atribut pekerjaan  “Wirasswasta diganti  menjadi
Tidak Bekerja“.
4. Tahap keempat menggunakan rumus SUM yaitu untuk  menghitung  jumlah  total  data  di  dalam satu  baris  atau  kolom.  Contohnya: =SUM (blok kolom seluruh data pekerjaan) laluenter.
Setelah mendapatkan hasil pengujian menggunakan Microsoft excel, hasil tabel sebagai berikut:
a. AtributPekerjaan

## TABLE IV PEKERJAAN
Pekerjaan Layak Tidak Layak Wirasswasta 57% 71% Tidak Bekerja 43% 29% Total 100% 100%

## b. AtributUsia
TABLE V ATRIBUT USIA Usia Layak Tidak Layak 20 – 29 tahun 57% 90% 30 – 40 tahun 43% 10% Total 100% 100%

## c. AtributStatus

## TABLE VI ATRIBUT STATUS
Status Layak Tidak Layak Belum Kawin 64% 5% Kawin 36% 95% Total 100% 100%

## d. AtributPenghasilan
TABLE VII

## ATRIBUT PENGHASILAN
Penghasilan Layak Tidak Layak Kurang 1.000.000 57% 38% 2.000.000 – 3.000.000 43% 24% 4.000.000 – 5.000.000 0 19% Diatas 5.000.000 0 19% Total 100% 100%

## e. AtributKendaraan

## TABLE VIII ATRIBUT KENDARAAN
Kendaraan Layak Tidak Layak Motor 86% 57% Mobil 0 24% Angkutan Umum 14% 19% Total 100% 100%

## f. Atribut kepemilikanrumah

## TABLE IX

## ATRIBUT KEPEMILIKAN RUMAH
Jenis Kepemilikan Rumah Layak Tidak Layak Menyewa 50% 43% Orang tua 50% 38% Pribadi 0 19% Total 100% 100%

## g. Atribut AtapBangunan

## TABLE X ATRIBUT ATAP BANGUNAN
Atap Bangunan Layak Tidak Layak Asbes 64% 43% Genteng 36% 57% Total 100% 100%

## 2. Pengujian Manual
Untuk  membuktikan  hasil  klasifikasi  dapat dilakukan  dengan  perhitungan  manual  sebagai berikut:
1. Pekerjaan P(X1 = Wirasswasta| Klasifikasi =layak)
P(X1=8/14) =0.57
P(X1= Wirasswasta | Klasifikasi = tidak layak)
P(X1= 15/21) =0.71
2. Usia
P(X2= 30 - 40 Tahun | Klasifikasi = layak)
P(X2 = 6/14) =0.43
P(X2 = 30-40 Tahun | Klasifikasi = tidak layak) P(X2= 2 /21) =0.1
3. Status P(X3= Menikah | Klasifikasi = layak)
P(X3= 9 / 14) =0.64
P(X3= Menikah | Klasifikasi = tidak layak)
P(X3= 1 / 21) =0.05
4. Penghasilan
P(X4= 2.000.000–3.000.000|Klasifikasi =layak) P(X4= 6 /14) =0.43 P(X4= 2.000.000–3.000.000|Klasifikasi = tidak layak) P(X4= 5 /21) =0.24 5. Kendaraan P(X5= Motor | Klasifikasi =layak)
P(X5= 12 /14) =0.86 P(X5=Motor | Klasifikasi = tidaklayak) P(X5= 12 /21) =0.57
6. Kepemilikanrumah
P(X6= Menyewa | Klasifikasi =layak)
P(X6= 7/14) =0.5
P(X6= Menyewa | Klasifikasi = tidak layak)
P(X6= 9 /21) =0.43
7. Atapbangunan
P(X7= Asbes | Klasifikasi = layak)
P(X7= 9 /14) =0.64
P(X7= Asbes | Klasifikasi = tidak layak)
P(X7= 9 /21) =0.43
Tahap  2:  Menghitung  semua  nilai  dari  setiap klasifikasi layak dan tidak layak:
1. P(X|Klasifikasi=Layak)
= 0.57 x 0.43 x 0.64 x 0.43 x 0.86 x 0.5 x 0.64
= 0.0186
2. P(X|Klasifikasi=Tidak Layak)
= 0.71 x 0.1 x 0.05 x 0.24 x 0.57 x 0.43 x0.43 = 0.00008
Dari hasil perhitungan akhir dengan mengalikan nilai,  maka probabilitas P(X|Klasifikasi=  layak) lebih tinggi dari P(X|  Klasifikasi= Tidak  layak) yaitu 0,0186 banding 0,00008 .  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa warga tersebut Layak menerima bantuan. 3. Pengujian Algoritma Naïve Bayes Menggunakan Tools Rapid Miner
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai accuracy, precision dan recall.Naïve Bayes classifier merupakan  suatu  metode  klasifikasi  yang
menggunakan  perhitungan  probabilitas.  Konsep dasar  yang  digunakan  pada Naïve  Bayes  classifier adalah  Teorema Bayes yang  dinyatakan  pertama kali oleh Thomas Bayes[6]. RapidMiner merupakan sebuah  solusi  untuk  melakukan  analisis  terhadap data  mining,  text  mining  dan  analisis  prediksi . RapidMiner menggunakan berbagai
teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan  yang paling  baik[7]. Berikut  Pengolahan data menggunakan Algoritma Naïve Bayes:

## Gbr. 1 Desain Model Algoritma Naïve Bayes
Pada  gambar  1  merupakan  desain  model  dari data  35  warga  penerima  bantuan  kemudian direlasikan  ke  algoritma  naïve  bayes  dengan menggunakan tools rapid miner.

## Gbr. 2 Performance Vector
Dapat dilihat pada Gambar II tingkat accuracy dari Performance  Vector yaitu  62.86%,  class precision  yaitu  layak  52.38%,  tidak  layak  78.57%, dan  untuk  class  recall  yaitu  layak  52.38% sedangkan tidak layak 78.57%.
Secara  Umum  precision,  recall,  dan  accuracy dapat dirumuskan sebagai berikut:
1. Nilai  precision  dihitung  dengan  cara  membagi jumlah  data  benar  yang  bernilai  positif  (True Positive) dibagi dengan jumlah data benar yang bernilai  positif  (True  Positive)  dan  data  salah yang bernilai positif (FalsePositive).
2. Nilai recall dihitung dengan cara  membagi data benar  yang  bernilai  positive  (True  Positive)
dengan  hasil  penjumlahan  dari  data  benar  yang bernilai  positif  (True  Positive)  dan  data  salah yang bernilai negatif (False Negative).
3. Perhitungan dari Naïve Bayes , akurasi dilakukan  dengan  cara  jumlah  TP  +  TN  dibagi jumlah total data testing yangdiuji.
1. Kelas Layak
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ∗ 100% = 11 11+3 = 11 14 = 0.7857 = 78.57%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ∗ 100% = 11 11 + 10 = 11 21 = 0.5238 = 52.38%

## 2. Kelas Tidak layak
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 ∗ 100% = 11 11 + 10 = 11 21 = 0.5238 = 52.38%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ∗ 100% = 11 11 + 3 = 11 14 = 0.7857 = 78.57%

## 3. Tingkat Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
= 11 + 11 11 + 11 + 3 + 10 = 22 35
= 0.6285 = 62.86%

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian yang dilakukan
menggunakan pengklasifikasian
algoritma naive bayes bahwa hasil akhir pengolahan  data  dengan  menggunakan  aplikasi Rapid  Miner dari  35  data  sample  warga  penerima bantuan  SKTM  dan  1  data  testing  dikategorikan layak dengan nilai akurasi keseluruhan 62.86% dan Class recall layak 78.57% , Class recall tidak layak 52.38% , Class  precision layak 52.38% dan Class precision tidak layak 78.57%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Sekawan Team dan tim redaksi  Jurnal JTIM  yang telah  memberikan  kesempatan  kepada  penulis untuk  dapat  mempublikasikan  hasil  penelitian yang telah dibuat oleh penulis.

## R EFERENSI
[1] N.  S.  Maryam,  “Mewujudkan  Good  Governance Melalui Pelayanan Publik,” J. Ilmu Polit. dan Komun. , vol. 6, pp. 1–18, 2016, doi: 10.31845/jwk.v21i2.133.
[2] S.  Suandi,  “Analisis  Kepuasan  Masyarakat  terhadap Pelayanan  Publik  Berdasarkan  Indeks  Kepuasan Masyarakat di Kantor Kecamatan Belitang Kabupaten OKU Timur,” J. Ilmu Adm. Dan Stud. Kebijak. , vol. 1, no. 2, pp. 13–22, 2019, doi: 10.48093/jiask.v1i2.8.
[3] R.  Libra  and  W.  Arifalina,  “Penyalahgunaan  Surat Keterangan  Tidak  Mampu  Sebagai  Syarat  Penerima Bantuan Hukum di Riau,” J. Huk. Respublica , vol. 16, no. 2, pp. 350–363, 2018, doi: 10.31849/respublica.v16i2.1445. [4] H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160–165,
2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[5] E. Ekawati, B. Semmaila, and S. Mangkona, “Analisis Pengaruh  Gaya  Kepemimpinan,  Kepuasan  Kerja  Dan Komitmen  Organisasi  Untuk  Meningkatkan  Kinerja Pegawai  Pada  Sekretariat  Daerah  Kopta  Parepar,” Parad.    J.  Ilmu  Ekon. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  1–10,  2019, [Online].
Available:
http://jurnal.fe.umi.ac.id/index.php/PARADOKS/artic le/view/156.
[6] J. Ling, I. P. E. N. Kencana, and T. B. Oka, “Analisis Sentimen  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square,” E-Jurnal Mat. , vol. 3, no. 3, p. 92, 2014, doi: 10.24843/mtk.2014.v03.i03.p070.
[7] C.  Adiwihardja,  N.  Hardi,  and  W.  Widyastuty, “Implementasi Data Mining Penjualan Kosmetik Pada Toko  Zahrani  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” J. Speed – Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi , vol. 11, no. 2, pp. 1–7, 2019.