JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4678 Hal 1035−1043 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Klasifikasi Data Penduduk Untuk Menerima Bantuan Pangan Non Tunai Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Nurahman 1,* , Muhammad Mastur Alfitri 2 , Eddy Mashamy 3
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia
3 Dinas Pemberdayaan Masyarakat dan Desa Kabupaten Kotawaringin Timur, Indonesia Email: 1* nurrahman.ikhtiar@gmail.com, 2, alfiisampit@gmail.com, 3 eddymashamy@gmail.com Email Penulis Korespondensi: nurrahman.ikhtiar@gmail.com Submitted 12-08-2022 ; Accepted 24-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Penduduk Indonesia mencapai 273.879.750 jiwa, serta diketahui bahwa setiap tahun semakin bertambah sehingga mulai  terjadinya perpindahan penduduk dari pulau ke pulau. Perpindahan penduduk dilakukan setiap orang dengan tujuan mendapatkan pekerjaan demi pemenuhan kebutuhan hidup. Tetapi, tidak semua dapat terpenuhi bahkan masih terdapat penduduk yang masuk dalam kategori miskin, salah satunya adalah sebagian penduduk di desa bapinang hulu. Pada desa bapinang hulu terdapat Bantuan Pangan Non Tunai yang digunakan  untuk  membantu  penduduk  miskin.  Program  Pemberian  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  kepada  penduduk  miskin  sudah selayaknya  harus  dilakukan  dengan  tepat  sasaran.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  sehingga  perlu  dilakukan  analisis  terhadap  data penduduk.  Analisis  yang  dilakukan  menggunakan  Algoritma  naïve  bayes  dengan  membagi  dataset  menjadi  data  training  dan  data testing.  Pengujian  data  sebanyak  9  kali  untuk  mengetahui  keakuratan  dari  hasil  analisis  penelitian  dalam  pencarian  nilai  Accuracy performance vector. Hasil penelitian menunjukkan nilai Accuracy performance vector mencapai 90.00%. Sehingga diketahui bahwa algoritma  naïve  bayes  mampu  melakukan  analisis  terdapat  data  penduduk  untuk  penentuan  bantuan  pangan  non  tunai  pada  desa bapinang hulu.
Kata Kunci: Bantuan Pangan Non-Tunai; Naive Bayes; Performa Vektor; Algoritma

## Abstract
Indonesia's population reaches 273,879,750 people, and it is known that every year it is increasing, so that population movements begin to occur from island to island. The population movement is carried out by everyone with the aim of getting a job to fulfill the necessities of life. However, not all of them can be fulfilled, even though there are still people who fall into the poor category, one of which is part of the population in the village of Bapinang Hulu. In the Bapinang Hulu village there is a Non-Cash Food Aid which is used to help the  poor. The  Non-Cash  Food  Assistance  Program  for  the  poor  should be  carried  out  with  the  right  target. To overcome  this,  it  is necessary to analyze population data. The analysis was carried out using the Nave Bayes Algorithm by dividing the dataset into training data and testing data. Testing the data 9 times to determine the accuracy of the results of research analysis in the search for the Accuracy performance vector value. The results showed that the accuracy performance vector value reached 90.00%. So it is known that the Naive Bayes algorithm is able to analyze population data for determining Non-Cash Food Aid in the upstream bapinang village.
Keywords : Non-Cash Food Aid; Naive Bayes; Vector Performance; Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia salah satu negara yang memiliki sebaran penduduk dibayak pulau. Pulau-pulau dihuni oleh penduduk dengan beragam kondisi. Jumlah penduduk yang menghuni setiap pulau memiliki kepadatan yang berbeda-beda pula. Mendagri telah merilis data kependudukan di Indonesia mencapai 273.879.750 jiwa [1].
Penduduk Indonesia semakin banyak, serta mulai terjadinya perpindahan penduduk yang terjadi dari pulau satu menuju pulau yang lainnya. Hal ini dilakukan oleh penduduk tentunya untuk mendapatkan kehidupan yang layak. Setiap penduduk dalam memenuhi kebutuhan hidupnya telah melakukan berbagai upaya yaitu dengan bekerja sebagai petani, wirausaha, karyawan swasta dan pekerjaan yang lain. Pekerjaan-pekerjaan yang telah dilakukan terkadang juga masih belum dapat memenuhi kebutuhan hidup penduduk. Hal tersebut dapat dilihat dilingkungan sekitar masih ada penduduk yang  berada  pada  kategori  miskin.  Sebagaimana  disampaikan  pada  penelitian  [2]  salah  satu  indikator  penilaian kemiskinan adalah faktor ekonomi. Pertumbuhan ekonomi di Indonesia tidak merata  [3] salah satunya adalah di Desa Bapinang Hulu.
Desa Bapinang Hulu merupakan salah satu desa dari 14 desa di kecmatan Pulau Hanaut, Kabupaten Kotawaring Timur. Desa Bapinang Hulu dikenal dengan nama kampung kenanga. Karena kondisi geografis, maka transportasi umum yang  digunakan  pada  kecamatan  Pulau  Hanaut  adalah  darat  dan  air.  Pada  desa  Bapinang  Hulu  masih  memiliki  data penduduk miskin yang perlu mendapatkan bantuan sosial untuk membantu dalam pemenuhan kebutuhan hidup. Salah satu bantuan sosial tersebut adalah bantuan pangan non tunai (BPNT) yang diberikan kepada penduduk Bapinang Hulu yang tergolong penduduk miskin.
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. Namun, terkadang masih banyak terjadi pemberian bantuan dilakukan tidak tepat sasaran [4]. 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 [5]. Penelitian tersebut menunjukkan bahwa berdasarkan positive class desa 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  [6].  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 [7]. Karena kemampuannya tersebut sehingga algoritma ini dikenal sebagai Teorema Bayes. Ciri utama dari Naïve Bayes Classifier ini adalah asumsi yg sangat kuat ( naif ) akan independensi dari masing-masing kondisi/kejadian.
Algoritma Naive Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikas dokumen teks, metode mechine learning berbasis probabilitas,  membuat  diagnosis  medis  secara  otomatis,  dan  Mendeteksi  atau  menyaring  spam.  Pada algoritma  Naïve Bayes juga memiliki kelebihan sebagai berikut : a. Dapat digunakan untuk data kuantitatif maupun kualitatif
b. Tidak memerlukan jumlah data yang banyak
c. Tidak perlu melakukan data training yang banyak
d. Jika ada nilai yang hilang, maka dapat diabaikan dalam perhitungan.
e. Perhitungannya cepat dan efisien
f. Mudah dipahami
g. Pengklasifikasian dokumen dapat dipersonalisasi, disesuaikan dengan kebutuhan setiap orang
h. Jika digunakan dalaam bahasa pemrograman, code-nya sederhana
i. Bisa digunakan untuk klasifikasi masalah biner ataupun multiclass Penelitian  mengenai  implementasi  algoritma naïve  bayes untuk  klasifikasi  penerima  PKH  memperoleh  nilai akurasi  88%  [8].  Pada  penelitian  tersebut  menunjukan  bahwah  algoritma naive  bayes berhasil  mengklasifikasi  data penerima  bantuan  PKH  dengan  kategori Good  Classification .  Sedangkan  penelitian  mengenai  klasifikasi  penduduk miskin  di  kecamatan  tibawa  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  73%  dengan  kategori Good  Classification [3].  Selain memiliki kemampuan mencapai nilai akurasi dengan kategori Good Classification, dari pengujian perhitungan confusion matrix, algoritma naïve  bayes merupakan  algoritma  yang  efektif  untuk  menentukan  keluarga  penerima  manfaat dibandingkan Fuzzy C-Means [9]. Kemudian perbandingan algoritma naïve bayes dan K-Nearst  Neighbor dinyatakan bahwa algoritma naïve bayes memiliki performance accuracy lebih tinggi dengan nilai accuracy 99.89% sedangkan K- Nearst  Neighbor hanya mencapai nilai accuracy 66,46% [10].
Nilai akurasi merupakan salah satu cara dari beberapa metode untuk mengetahui tingkat performa algoritma dalam mengolah  suatu  data.  Untuk  itu,  dalam  penelitian  sangat  dibutuhkan  data  yang relevan dan  data  yang  telah  melalui tahapan-tahapan preprosesing untuk mempersiapkan data sebelum diproses dalam pegolahan data. Semakin tinggi nilai akurasi yang diperoleh maka akan dikategorikan bahwa algoritma telah mampu mengolah data dengan hasil yang lebih baik.
Semakin  banyak  data training dan testing serta  kelas  yang  bernilai  benar,  maka  akan  semakin  mempengaruhi akurasi yang dihasilkan [11]. Karena nilai akurasi terpengaruhi sehingga dapat dinyatakan semakin banyak data latih yang mirip dengan data testing maka hasil klasifikasi akan semakin bagus [12]. Dari penelitian tersebut dapat dinyatakan bahwa klasifikasi data menggunakan algoritma naïve bayes dengan memperhatikan data training dan data testing pada beberapa penelitian sebelumnya dapat mengahsilkan nilai akurasi dalam kategori Good Classification. Berdasarkan permasalahan yang diketahui pada pengelolaan program bantuan sosial di desa Bapinang Hulu, serta referensi dari beberapa penelitian terdahulu, maka pada artikel ini membahas mengenai bagaimana melakukan analisis terhadapat  data  penerima  bantuan  pangan  non  tunai  di  desa  bapinang  hulu.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  membahas mengenai bagaimana performa algoritma dalam mengklasifikasi data bantuan sosial pada desa Bapinang Hulu. Klasifikasi data akan dilakukan dengan menggunakan algoritma naïve bayes . Algoritma naïve bayes dipilih sebagai Algoritma yang diterapkan dalam penelitian ini karena algoritma naïve bayes adalah salah satu algoritma klasifikasi data yang mampu menghasilkan  nilai  akurasi  mencapai  kategori Good  Classification sebagaimana  yang  disampaikan  pada  penelitian terdahulu. Selain itu, naïve bayes juga memiliki kelebihan sederhana, cepat dan memiliki akurasi tinggi [13].
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis terhadapt dataset penelitian yang diperoleh dari desa bapinang hulu. Analisis data dilakukan dengan membagi data menjadi data training dan data testing . Kemudian penelitian ini juga akan mencari nilai Accuracy performance vector dengan melakukan analisis terhadap data penduduk desa Bapinang Hulu dengan label menerima bantuan atau tidak menerima bantuan pangan non tunai. Hasil Penerapan data mining juga dapat digunakan sebagai rekomendasi penetapan pemberian bantuan kepada yang berhak menerima dengan cepat dan tepat.
Artikel  ini  akan  memberikan  pembahasan  secara  berurutan.  Tahapan  yang  dibahas  dalam  artikel  ini  diantaran abstrak, bagian ini akan memberikan pembahasan menyeluruh artikel secara singkat dan jelas. Pada tahapan berikutnya akan membahas mengenai pendahuluan yang berisi tentang apa saja yang melatar belakangi penelitian ini diangkat, baik dari permasalahan, penelitian terdahulu pendukung dalam penelitian, alasan dipilihnya algoritma, dan tujuan penelitian. Kemudian  pada  metode  penelitian  akan  menjelaskan  tahapan  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian.  Hasil  dan pembahasan  akan  menjelaskan  mengenai  ulasan  proses  mendapatkan  hasil  penelitian.  bagian  terakhir  dari  artikel  ini adalah kesimpulan yang berisi tentang inti dari bagimana penelitian ini memdapatkan hasil penelitian yang dilakukan.
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4678 Hal 1035−1043 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini melakukan tahapan tahapan penelitian  untuk memperoleh suatu pengetahuan baru dari data yang dipilih dalam  penelitian  atau  biasa  disebut  dengan Knowledge  Discovery. Adapun  tahapan  tahapan  yang  dilakukan  dalam penelitian ini di sajikan pada gambar 1. beberapa tahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah identifikasi masalah, literatur review, rumusan masalah, pengumpulan data, preprocessing data, pengolahan dan analisis data kemudian akhir dari penelitian ini adalah menyiapkan hasil dan menyususn lapporan.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  gambar  1  menunjukkan  tahapan  tahapan  penelitian  mulai  dari  identifikasi  masalah  hingga  hasil  dan penyusunan laporan. Tahapan penelitian disusun secara sistematis dan terarah agar hasil penelitian dapat diperoleh sesuai dengan tujuan penelitian. Tahapan penelitian ini dilakukan sebagaimana penjelasan berikut ini. a. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu dengan melakukan studi lapangan memahami kondisi wilayah wilayah yang dapat dijadikan sebagai topik permasalahan. Dalam kasus penelitian ini yaitu dengan memilih topik mengenai klasifikasi data penduduk untuk menentukan penerima bantuan pangan non tunai pada suatu wilayah yaitu desa Bapinang Hulu.
b. Literatur Review
Literatur Review yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu dengan membaca berbagai referensi baik buku dan paper terkait penelitian terdahulu. Tahapan ini dilakukan untuk dapat memili Algoritma yang tepat sesuai dengan kebutuhan data penelitian.
c. Rumusan Masalah
Tahapan rumusan ini dilakukan setelah mengidentifikasi masalah dan literatur review. Hal ini dilakukan demikian agar merumuskan suatu masalah dapat kami tentukan dengan memahami kondisi lapangan dan teori maupun argumen ilmiah yag dapat menguatkan hasil penelitian nantinya.
d. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan observasi, wawancara, dan telaah dokumen-dokumen terkait data penduduk serta penerima bantuan pagan non tunai.
e. Preprocessing Data
Preprocessing  data dilakukan  untuk  menyiapkan  data  penelitian  menjadi  data  yang  relevan  sesuai  kebutuhan penelitian.
f. Pengolahan dan Analisis Data
Pengolahan data dilakukan dengan menerapkan algoritma klasifikasi yaitu algoritma naive bayes. Hasil pengolahan data  kemudian  akan  di  uji  dengan  melihat  tingkat  akurasi.  Selanjutnya  Hasil  pengolahan  dan  pengujian  data  akan dianalisis sesuai dengan kebutuhan penelitian.
g. Hasil dan Penyusunan Laporan
Hasil dan Penyusunan laporan dilakukan untuk menyajikan informasi dari hasil penelitian menjadi informasi yang mudah  difahami  dan  dipresentasikan.  Hasil  penelitian  juga  disajikan  dalam  bentuk  artikel  ilmiah  yang  dipublikasi pada jurnal ilmiah.

## 2.1 Aloritma Naïve Bayes
Algoritma naïve bayes memiliki kemampuan untuk memprediksi peluang atau kejadian dimasa depan berdasarkan data atau pengalaman sebelumnya [14]. Kemampuan dalam memprediksi algoritma naïve bayes melakukan klasifikasi data untuk mengetahui probabilitas keanggotaan suatu class [15], [16] . Bentuk persamaan dari algoritma naïve bayes ada pada persamaan 1.
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Pada persamaan 1 dapat dijelaskan bahwa X merupakan nilai class yang belum diketahu. H merupakan hipotesis data X yang menjadi Class spesifik. Sehingga untuk dapat mengetahui nilai posteriori probabitas P(H|X) atau probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X. maka terlebih dahulu perlu mengetahui nilai dari P(X|H), P(H) dan nilai P(X). Nilai P(X|H) merupakan probabilitas hipotesis X berdasarkan konndisi H. Nilai P(X|H) akan dikali dengan nilai P(H). Dimana
Identifikasi Masalah Literatur Review Rumusan Masalah Pengumpulan Data Preprocessing Data Pengolahan dan
Analisis Data
Hasil dan
Penyusunan Laporan
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4678 Hal 1035−1043 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
dapat  dijelaskan  bahwa P(H) merupakan  nilai prior  probabilitas atau  probabilitas  hipotesis  H.  Selanjutnya  hasil  dari perkalian nilai P(X|H) dan nilai P(H) akan dibagi dengan nilai probabilitas X atau nilai P(X).

## 2.2 Akurasi
Akurasi sering disebut dengan ketepatan atau keakuratan pengukuran. Pada tahapan ini melakukan analisis berdasarkan evaluasi terhadapat hasil pengolahan data. Algoritma yang digunakan untuk  mengolah data dievaluasi dengan melihat nilai  akurasi  atau  keakuratan  dalam  pegolahannya.  Bentuk  persamaan  untuk  melihat  nilai  akurasi  dapat  dilakukan sebagaimana pada persamaan 2.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑡𝑛+𝑓𝑝+𝑓𝑛 (2)
Pada persamaan 2 nilai akurasi diperoleh dari nilai true positive dijumlah dengan nilai true negative yang kemudian nilai  hasil  tersebut  akan  dibagi  dengan  nilai  penjumlahan  dari true  positive,  true  negative,  false  positive,  dan  false negative.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  tahapan  sebagaimana  yang  telah  direncanakan  di  metode  penelitian.  Pada  tahapan identifikasi dan literatur review dapat menemukan topik penelitian yaitu mengenai klasifikasi batuan sosial pada desa bapinang hulu. Berdasarkan literatur review kami menemukan bahwa Algortma naive bayes mampu menghasilkan nilai akurasi  mencapai  kategori Good Classification ,  untuk  itu  naïve  bayes  dipilih  sebagai  aloritma  pengolah  data  bantuan sosial yang dilakukan dalam penelitian. Setelah melakukan rumusan maka diketahui permasalahan dan algoritma yang akan digunakan dalam penelitian, langkah selanjutnya yaitu melakukan pengumpulan data.

## 3.1 Dataset
Dataset  merupakan  sebuah  komponenn  penting  yang diperlukan  untuk  tahapan data  latih  dan  data uji  pada  penelitian kecerdasan  buatan  [17].  Pada  penelitian  sentimen  analisis  dataset  yang  lengkap  dan  akurat  sangat  dibutuhkan  karena dataset akan sangat mempengaruhi sepenuhnya terhadap hasil penelitian [18]. Teknik data mining dapat digunakan untuk memperolah  informasi  baru  yang  tersimpan  pada  sebuah  dataset  [19].  untuk  itu,  kebutuhan  dataset  dalam  sebuah penelitian  penjadi  hal  yang  penting.  Dataset  dapat  diperoleh  dengan  berbagai  cara.  Pada  penelitian  ini  pengumpulan dataset  dilakukan  dengan  observasi  ke  desa  bapinang  hulu.  Selanjutnya  melakukan  wawancara  dengan  pihak-pihak pengelola  bantuan  sosial  yang  ada  di  desa  bapinang  hulu.  Pada  tahapan  wawancara  juga  dilakukan  telaah  terhadap dokumen dokumen kependudukan dan penerima bantuan sosial. Hasil dari observasi, wawancara dan telaah dokumen yang dilakukan diperoleh sampel dataset dalam penelitian ini sebanyak 102 record. Dataset  terdiri  dari  sekumpulan  atribut-atribut  dengan  banyak record. Dataset  dapat  diperoleh  dari  berbagai sumber data, misalkan wawancara, observasi, telaah dokumen, database dan lain sebagainya. Pada database tidak semua data kita gunakan sebagai atribut dalam penelitian, oleh karena itu hanya data yang sesuai untuk dianalisis yang akan diambil  [20]. Pada penelitian ini, atribut atribut yang dianggap sesuai untuk kebutuhan analisis terdiri dari 14 atribut. Atribut pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Atribut Dataset
No  Kolom Type Data 1 Jenis Kelamin Binomonal 2 Penghasilan Integer 3 Jumlah Anak Laki-Laki Integer 4 Jumlah Anak Perempuan Integer 5 Jumlah Anggota Keluarga Yang Hamil Integer 6 RT Integer 7 Pendidikan Polynominal 8 Pekerjaan Polynominal 9 Jumlah Anak SD Integer 10 Jumlah Anak SMP Integer 11 Jumlah Anak SMA Integer 12 Jumlah Usia Dini Integer 13 Jumlah Lansia Integer 14 Penerima Bantuan Binominal (Class/Label)
Pada tabel 1 diketahui bahwa dataset memiliki 3 type data yaitu binominal , polynominal , dan Integer . Type data binominal digunakan untuk data yang memiliki dua kategori. Polynominal digunakan untuk data yang memiliki lebih dari 2  kategori  pada  data  yang  diperoleh  dalam  pengumpulan  data.  Kemudian  type  data integer digunakan  untuk  data penelitian yang bernilai bilangan bulat.
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4678 Hal 1035−1043 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.2   Preprocessing Data
Preprocessing Data merupakan suatu tahapan persiapan data sebelum dilakukan pengolahan dan analisis data penelitian. Salah satu manfaat dari preprocessing adalah mempercepat scanning data saat data digunakan dalam penerapan algoritma [21].  Pada tahapan ini dilakukan cleaning data. Cleaning data merupakan salah satu teknik dalam Preprocessing Data yang dilakukan dengan membersihkan data dari noise dan data tidak konsisten [22]. Dari data yang berjumlah 102 record terdapat beberapa data yang dianggap tidak konsisten, sehingga dilakukan pemahaman terhadap tersebut. Pada tahapan penelitian ini kami melakukan konfirmasi kepada pihak sumber data hingga data yang kami peroleh menjadi data yang bersih dari noise dan data tidak konsisten. Hasil dari Preprocessing Data diperoleh data tetap sebanyak 102 record .
3.3   Pengolahan dan Analisis Data
Dataset penelitian ini terdiri 14 atribut, yang mana setiap atribut memiliki Attribute values. Attribute values dapat berupa nilai  angka  atau symbol-symbol tertentu  yang  dimiliki  setiap  atribut  pada  dataset.  Setiap  masing-masing  atribut  akan memiliki  bentuk    nilai  sesuai  dengan record data  yang  dimiliki  pada  sumber  data. Record data  pada  atribut  yang dibutuhkan  untuk  dilakukannya  pengolahan  dan  analisis  data  harus  dalam  kondisi  data  konsisten  sehingga  dapat menghasilkan pengetahuan baru yang lebih akurat. Dataset pada tabel 2 menunjukkan adanya beberapa bentuk nilai yang dimiliki dataset.
Tabel 2. Nilai Dataset Nama Atribut Range Nilai Jenis Kelamin Laki-laki / Perempuan Penghasilan Rp. 7.500 – 3.500.000 Jumlah anak Laki-laki 0 - 4 Jumlah Anak Perempuan 0 - 3 Jumlah Anggota Keluarga yang Hamil 0 -1 RT 1 - 9 Pendidikan SD – S1 Pekerjaan IRT / Honorer / Pensiun / Petani / PNS / Swasta / Tukang Jumlah Anak SD 0 - 2 Jumlah Anak SMP 0 - 1 Jumlah Anak SMA 0 - 2 Jumlah Usia DINI 0 - 2 Jumlah Lansia 0 - 2 Penerima Bantuan 0,1 = Penerima / Tidak Penerima
Tabel  2  menunjukan  setiap  atribut  pada  dataset  telah  memiliki  nilai.  Nilai-nilai  pada  atribut  terdiri  dari  nilai nominal dengan type data binominal dan polynominal. Kemudian pada tabel 2 juga terdapat nilai numerik dengan type data yang digunakan adalah integer .

## 3.4 Klasifikasi dengan Algoritma Naïve Bayes
Klasifikasi data  penerima bantuan pangan non tunai dengan menggunakan algoritma naïve bayes dilakukan pada software rapid  minner .  Klasifikasi  dilakukan  dengan  membagi  data  menjadi  data training dan  data testing. Klasifikasi  data dilakukan sebanyak 9 kali. Pada tabel 3 menunjukan bahwa algoritma naïve bayes mampu mengklasifikasi data bantuan pangan non tunai di desa bapinang hulu.

## Tabel 3. Hasil Klasifikasi Data
No  Data Training  Data Testing  Jumlah Data Testing  Jumlah Prediksi sama  Jumlah Prediksi berbeda
1 10% 90% 92 57 35 2 20% 80% 82 68 14 3 30% 70% 71 51 20 4 40% 60% 61 41 20 5 50% 50% 51 44 7 6 60% 40% 41 34 7 7 70% 30% 31 26 5 8 80% 20% 20 16 4 9 90% 10% 10 9 1
Pada tabel 3 dapat diketahui bahwa memiliki perbedaan terhadap hasil prediksi yang dilakukan dengan membagi dataset menjadi data training dan testing . Hasil klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes dengan dataset berjumlah 102 record dilakukan pembagian data training 10% dan data testing 90% maka berhasil memprediksi data sebanyak 57 record benar atau sesuai dengan sumber data. Jumlah kesalahan algoritma naïve bayes dalam memprediksi sebanyak 35
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4678 Hal 1035−1043 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
record. Hal ini menunjukkan bahwa masih banyak jumlah kesalahan algoritma naïve bayes dalam memprediksi jika hanya menggunakan data training sebanyak 10% dari 102 record data.
Pada  tahapan  klasifikasi  kedua  data  training  yang  diberikan  sebanyak  20%  dan  data  testing  80%  dari  dataset berjumlah 102 record. Maka diperolah hasil kemampuan algoritma naïve bayes dalam memprediksi data sebanyak 68 record benar atau hasil sesuai dengan sumber data dan 14 record salah dalam mempredisi atau tidak sesuai sumber data. Hasil  prediksi  pada  tahap  satu  dan  dua  memiliki  perbedaan.  Diketahui  bahwa  tahap  dua  memperoleh  hasil  prediksi menjadi lebih baik daripada hasil prediksi tahap satu. Pada tahap satu algoritma naïve bayes hanya mampu memprediksi data dengan benar  sebanyak 57 record dari data training 10% sedangkan tahap dua mampu memprediksi data sebanyak 68 record dengan data training 20%. Algoritma naïve bayes memiliki penurunan kemampuan dalam memprediksi dataset bantuan sosial pada penelitian ini. Penurunan dalam memprediksi terlihat pada tahap klasifikasi ketiga. Pada klasifikasi ketiga kemampuan algoritma naïve bayes mampu memprediksi sebanyak 51 record dengan data training 30% dan data testing 70% dari 102 record dataset. Dilihat dari tabel 3 bahwa kemampuan algoritma naïve bayes dalam memprediksi megalami ketidak konsistenan jika menggunakan data training kurang dari atau sama dengan 50% dari dataset penelitian. Tetapi hasil dari klasifikasi pada table 3, algoritma akan mengalami peningkatan kemampuan dalam mengklasifikasi dataset jika data training yang digunakan lebih dari 50%.
Penerapan data training sebanyak 90% dapat diperoleh tingkat kesalahan dalam memprediksi sebanyak 1 record data. Hasil klasifikasi data menggunakan algoritma naïve bayes yang terdapat pada tabel 3 menunjukkan bahwa semakin banyak data training yang digunakan dalam penelitian tidak selalu mengurangi kesalahan dalam memprediksi. Hal ini ditunjukan antara data training 20% memperoleh kesalahan prediksi sebanyak 14 record sedangkan pada data training 30% dan 40% memiliki kesalahan prediksi sebanyak 20 record.

## 3.5 Evaluasi Performa Algoritma Naïve Bayes
Evaluasi performa dilakukan untuk melihat seberapa jauh tangkat performa algoritma dalam melakukan klasifikasi dataset penelitian. Salah satu langkah yang dapat dilakukan yaitu dengan mendapatkan nilai akurasi. Untuk memperoleh nilai akurasi perlu dilakukan pencarian nilai true positive, true negative, false positive, dan false negative. Pada penelitian ini true positive di proporsikan pada para penerima bantuan yang klasifikasikan menerima bantuan (benar menerima) . True negative diproporsikan kepada penduduk yang tidak penerima bantuan diklasifikasikan tidak menerima bantuan (benar tidak menerima). False positive diproporsikan kepada penduduk yang tidak menerima bantuan diklasifikasikan menerima bantuan (salah menerima). False negative diproporsikan kepada penduduk yang menerima bantuan diklasifikasikan tidak menerima bantuan (salah tidak menerima).
Pembagian proporsi pada setiap klasifikasi dapat dibentuk menjadi sebuah confusion matrix. Confusion matrix ini digunakan sebagai pernyataan hasil klasifikasi data yang telah menghasilkan nilai uji dengan pernyataan benar dan nilai uji dengan pernyataan salah. Tabel 4 menunjukkan nilai dari confusion matrix.
Tabel 4. Confusion Matrix Pengujian Ke true 1 true 0 1 Data Training 10% pred. 1 21 2 pred. 0 33 36 2 Data Training 20% pred. 1 41 7 pred. 0 7 27 3 Data Training 30% pred. 1 37 15 pred. 0 5 14 4 Data Training 40% pred. 1 30 14 pred. 0 6 11 5 Data Training 50% pred. 1 28 5 pred. 0 2 16 6 Data Training 60% pred. 1 23 6 pred. 0 1 11 7 Data Training 70% pred. 1 18 5 pred. 0 0 8 8 Data Training 80% pred. 1 12 4 pred. 0 0 4 9 Data Training 90%
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4678 Hal 1035−1043 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
JURIKOM is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License pred. 1 6 1 pred. 0 0 3
Pada tabel 4 dapat diketahui bahwah evaluasi performa di uji sebanyak 9 kali.  Setiap pengujian memilki proporsi data masing masing. Pada pengujian satu deketahui bahwa data yang digunakan sebagai pembelajaran sebanyak 10% dari dataset  yang  dimiliki  dalam  penelitian.  Hingga  pada  pengujian  kesembilan  data  pembelajaran  yang  digunakan  adalah 90% dari dataset yang dimiliki pada penelitain.
Kemudian  setelah  kami  menemukan  nilai confusion  matrix pada  setiap  pengujian  klasifikasi  data,  maka  dapat dilakukan  perhitungan  nilai  akurasi.  Nilai  akurasi  yang  dihasilkan  disajikan  pada  tabel  5.  Perhitungan  nilai  akurasi dilakukan untuk mengetahui tingkat performa algoritma dalam melakukan klasifikasi dataset penerima bantuan pangan non tuni pada desa bapinang hulu.
Tabel 5. Nilai akurasi Pengujian ke  Data Training  Data Testing 𝒕𝒑 + 𝒕𝒏 𝒕𝒑 + 𝒕𝒏 + 𝒇𝒑 + 𝒇𝒏 Akurasi 1 10% 90% 21 + 36 21 + 36 + 33 + 2 61.96% 2 20% 80% 41 + 27 41 + 27 + 7 + 7 82.93% 3 30% 70% 37 + 14 37 + 14 + 5 + 15 71.83% 4 40% 60% 30 + 11 30 + 11 + 6 + 14 67.21% 5 50% 50% 28 + 16 28 + 16 + 2 + 5 86.27% 6 60% 40% 23 + 11 23 + 11 + 1 + 6 82.93% 7 70% 30% 18 + 8 18 + 8 + 0 + 5 83.87% 8 80% 20% 12 + 4 12 + 4 + 0 + 4 80.00% 9 90% 10% 6 + 3 6 + 3 + 0 + 1 90.00%
Pada tabel 5 diketahui hasil dari confusion matrix setiap pengujian dataset memiliki nilai akurasi. Nilai akurasi terendah terdapat pada pengujian satu yaitu dengan nilai akurasi 61,96%. Pada pengujian satu menggunakan data training sebanyak 10% dan data testing sebanyak 90% dari dataset penelitian. Nilai akurasi tertinggi ditunjukkan pada pengujian kesembilan. Pada pengujian kesembilan menggunakan data training 90% dan data testing 10% sehingga menghasilkan nilai akurasi 90,00%.
Pengujian dataset menggunakan Tools rapid minner dapat menghasilkan description pervormance vector. Pada Description pervormance vector yang dihasilkan pada tools rapid minner juga menunjukan nilai akurasi dari performa algoritma yang dihasilkan dari confusion matrix. Gambar 2 menunjukkan mengenai Description pervormance vector hasil pengujian kesembilan dengan data training 90% dan testing 10% dari dataset menggunakan tools rapid minner.
Gambar 2. Pervormance Vector
Confusion matrix pada Gambar 2 memiliki 2 kolom dan 2 baris. Setiap kolom dan baris diberi atibut 0 dan 1. Pada kolom 1 menunjukkan bahwa status penduduk ( class ) berada pada posisi penerima bantuan sosial. Sedangkan pada kolom 0 status penduduk ( class ) adalah tidak menerima bantuan pangan non tunai. Kemudian baris 1 menunjukkan hasil dari klasifikasi menerima bantuan pangan non tunai. Sedangkan baris 0 adalah hasil klasifikasi tidak menerima bantuan pangan non tunai..
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4678 Hal 1035−1043 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Proporsi pada gambar 2 dapat dijelaskan bahwa penduduk yang menerima bantuan pangan non tunai berjumlah 6 dengan hasil klasifikasi menerima bantuan sosial (TP).  Nilai true negative dari gambar 2 adalah terdapat 3 penduduk yang tidak menerima bantuan pangan non tunai dengan hasil klasifikasinya adalah tidak menerima bantuan pangan non tunai  (TN).  Selanjutnya  terdapat  1  penduduk  yang  tidak  menerima  bantuan  dengan  hasil  klasifikasi  adalah  menerima bantuan sosial (FP). Serta di ketahui juga terdapat 0 penduduk yang menerima bantuan dengan hasil klasifikasinya adalah tidak menerima (FN).
Accuracy performance vector gambar 2 diperoleh dengan menerapkan rumus pada persamaan (2). Sehingga dapat di uraikan sebagai berikut.
Diketahui : TP = 6 TN =3 FP=1 FN=0 Pertanyaan : Accuracy performance vector? Jawab :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 6 + 3 6 + 3 + 1 + 0

## 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0,9
Hasil perhitungan diketahui dengan menerapkan persamaan (2) nilai Accuracy performance vector adalah 0,9. Nilai tersebut akan di rubah kedalam bentuk persentase sehingga nilai menjadi 90.00%.

## 4. KESIMPULAN
Sebagian  penduduk  desa  bapinang  hulu  masuk  dalam  kreteria  penerima  bantuan  sosial.  Sehingga  diperlukan pengklasifikasian  data  penduduk.  Klasifikasi  data  penduduk  dilakukan  untuk  mengetahui  penduduk  yang  berhak menerima bantuan pangan non tunai. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma naive bayes. Klasifikasi data penduduk di uji dengan membagi presentase dataset menjadi data training dan data testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwah  algoritma  naive  bayes  mampu  mengklasifikasi  data  penduduk  untuk  menentukan  penduduk  yang  berhak menerima bantuan pangan non tunai. Performa vektor accuracy mencapai 90.00% dengan menggunakan data trainning 90% dan data testing 10%. Berdasarkan hasil penelitian ini, maka algoritma naive bayes dapat dijadikan rekomendasi dalam menganalisis penerima bantuan pangan non tunai pada desa bapinang hulu.

## REFERENCES
[1] Kemendagri, “273 Juta Penduduk Indonesia Terupdate Versi Kemendagri,” Direktorat Jendral kependudukan dan Pencatatan Sipil kementrian dalam negeri republik Indonesia , Feb. 21, 2022. https://dukcapil.kemendagri.go.id/berita/baca/1032/273-juta- penduduk-indonesia-terupdate-versi-kemendagri
[2] N. Nurahman and D. Tjahjo Seabtian, “Classification of Poverty Reduction Program Recipients with Neural Network Algorithm in East Kotawaringin Communities,” E-Komtek , vol. 5, no. 2, pp. 190–202, 2021, doi: 10.37339/e-komtek.v5i2.751.
[3] H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 10, no. 2, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[4] A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,” Jurnal  Riset  Komputer ,  vol.  8,  no.  6,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[5] W. P. Nurmayanti, “Penerapan Naive Bayes dalam Mengklasifikasikan Masyarakat Miskin di Desa Lepak,” Geodika: Jurnal Kajian Ilmu dan Pendidikan Geografi , vol. 5, no. 1, pp. 123–132, Jun. 2021, doi: 10.29408/geodika.v5i1.3430.
[6] A. Basit, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Hasil Panen Padi,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) 2020 , vol. 4, no. 2, 2020.
[7] D.  Ayuningsih  and  N.  A.  Hasibuan,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Kerusakan  Pada  Mesin  Penggilingan  Padi  Menggunakan Metode Naive Bayes,” Jurnal JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 5, no. 4, 2018.
[8] A. A. A. Arifin, W. Handoko, and Z. Efendi, “Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Program Keluarga Harapan,” J-Com (Journal of Computer) , vol. 2, no. 1, 2022, doi: 10.33330/j-com.v2i1.1577.
[9] P. S. Saputra, “Perbandingan Algoritma Fuzzy C-Means dan Algoritma Naive Bayes dalam Menentukan Keluarga Penerima Manfaat (KPM) Berdasarkan Status Sosial Ekonomi (SSE) Terendah,” JST (Jurnal Sains dan Teknologi) , vol. 10, no. 1, 2021, doi: 10.23887/jst-undiksha.v10i1.23340.
[10]  H.  Putri,  A.  I.  Purnamasari,  A.  R.  Dikananda,  O.  Nurdiawan,  and  S.  Anwar,  “Penerima  Manfaat  Bantuan  Non  Tunai  Kartu Keluarga Sejahtera Menggunakan Metode NAÏVE BAYES dan KNN,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 3, no. 3, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1093.
[11]  R. Indra Borman and M. Wati, “Penerapan Data Maining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer , vol. 09, no. 01, pp. 25–34, 2020.
[12]  P. S. M. Suryani, L. Linawati, and K. O. Saputra, “Penggunaan Metode Naïve Bayes Classifier pada Analisis Sentimen Facebook Berbahasa Indonesia,” Majalah Ilmiah Teknologi Elektro , vol. 18, no. 1, 2019, doi: 10.24843/mite.2019.v18i01.p22.
[13]  E. Indrayuni, “Klasifikasi Text Mining Review Produk Kosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Jurnal Khatulistiwa Informatika , vol. 7, no. 1, 2019, doi: 10.31294/jki.v7i1.1.
[14]  I.  Arfanda,  W.  Ramdhan,  and  R.  A.  Yusda,  “Naive  Bayes  Dalam  Menentukan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai,” Digital Transformation Technology , vol. 1, no. 1, 2021, doi: 10.47709/digitech.v1i1.1091.
[15]  H.  D.  Wijaya  and  S.  Dwiasnati,  “Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  pada  Penjualan  Obat,” Jurnal Informatika , vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[16]  F. Firdaus and A. Mukhlis, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Pada Data Set Kualitatif Prediksi Kebangkrutan,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1757.
[17]  F. Iglesias, T. Zseby, D. Ferreira, and A. Zimek, “MDCGen: Multidimensional Dataset Generator for Clustering,” Journal of Classification , vol. 36, no. 3, 2019, doi: 10.1007/s00357-019-9312-3.
[18]  K. A. Nugraha, “Pembentukan Dataset Token Sentimen Berdasarkan Akun Instagram Brand Elektronik Menggunakan K-Nearest Neighbors,” Jurnal Buana Informatika , vol. 12, no. 1, 2021, doi: 10.24002/jbi.v12i1.4472.
[19]  N. Novianti, M. Zarlis, and P. Sihombing, “Penerapan Algoritma Adaboost Untuk Peningkatan Kinerja Klasifikasi Data Mining Pada  Imbalance  Dataset  Diabetes,” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  vol.  6,  no.  April,  pp.  1200–1206,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i2.4017.
[20]  F. Marisa, “Educational Data Mining (Konsep dan Penerapan),” Jurnal Teknologi Informasi , vol. 4, no. 2, 2013.
[21]  A. Riani, Y. Susianto, and N. Rahman, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Penyakit Jantung Mengunakan Metode Naive  Bayes,” Journal  of  Innovation  Information  Technology  and  Application  (JINITA) ,  vol.  1,  no.  01,  2019,  doi: 10.35970/jinita.v1i01.64.
[22]  H.  Sulastri  and  A.  I.  Gufroni,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pengelompokan  Penderita  Thalassaemia,” Jurnal  Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 3, no. 2, 2017, doi: 10.25077/teknosi.v3i2.2017.299-305.