## IMPLEMENTASI NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL
Aisyah Fatmawati¹, Ade Irma Purnamasari², Irfan Ali³ ¹ ,2 Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI CIREBON ³ Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak STMIK IKMI CIREBON Jalan Perjuangan No.10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon fatmawatiaisyah70@gmail.com

## ABSTRAK
Pemberian bantuan sosial artinya suatu upaya untuk membantu masyarakat yang membutuhkan. Tetapi, pada mendistribusikan bantuan sosial, krusial buat memastikan bahwa bantuan tersebut diberikan pada mereka yang benar-benar membutuhkannya. Penelitian ini bertujuan untuk berbagi suatu model prediksi kelayakan penerima bantuan  sosial  menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Metode  Naive  Bayes  dipilih  karena  kemampuannya  pada mengatasi  masalah  pembagian  terstruktur  mengenai  menggunakan  dataset  yang  kompleks. Model ini memanfaatkan  perkiraan  independensi  antar-fitur  yang  mempermudah  perhitungan  probabilitas  kelas.  Pada konteks ini, kelas yg diprediksi merupakan "kelayakan" atau "tidak kelayakan" menjadi penerima bantuan sosial. Penelitian  ini  dibutuhkan  dapat  menyampaikan  kontribusi  dalam  menaikkan  efisiensi  serta  keadilan  pada pendistribusian bantuan sosial dengan memanfaatkan metode Naive Bayes, diperlukan dapat menghasilkan model yang  dapat  dengan  seksama  memprediksi  kelayakan  penerima  bantuan  sosial  sesuai informasi  yang  tersedia.  Implementasi model ini  di  lapangan  diharapkan  bisa  membantu  lembaga  penyedia bantuan sosial untuk mengoptimalkan sumber daya mereka dan memastikan bantuan disalurkan pada yang benar- benar membutuhkan. Dari perhitungan tersebut, nilai akurasi hasil pengujian klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes adalah sebesar 86.36%.
Kata kunci : Data Mining, Naïve Bayes, Bantuan sosial, bpnt, pkh

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan di  beberapa  negara  berkembang  termasuk  Indonesia. Karena  jumlah  penduduk  yang  besar,  kesempatan kerja  terbatas  dan  banyak  orang  yang  menganggur. Klasifikasi  kemiskinan  didasarkan  pada  kriteria tertentu:  perbandingan  tingkat  pendapatan  yang diperlukan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar minimum.  Pemerintah  tidak  mempunyai  niat  untuk berperang  secara  diam-diam.  Kemajuan  di  bidang informatika  membawa  peluang  sekaligus  tantangan penting terhadap struktur distribusi hak kesejahteraan dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes  untuk menganalisis  bantuan  pangan  nontunai  (BPNT)  dan Program  Keluarga  Harapan  (PKH).  Penelitian  ini menggunakan  perangkat  lunak  Rapidminner  untuk memudahkan  analisis  data  penerima  bantuan,  karena metode  manual  memerlukan  proses  yang  memakan waktu.
Desa  Jungjang  di  Kecamatan  Aljawinangun mempunyai jumlah penduduk terbanyak yaitu 11.512 jiwa  diantara  11  desa  lainnya.  Oleh  karena  itu, penentuan kelompok masyarakat miskin yang berhak menerima  bantuan  sosial  bersyarat  dari  pemerintah memerlukan analisis yang mendalam. Data kependudukan yang ada terlebih dahulu disediakan di lapangan  kemudian  dianalisis.  Meskipun  analisis  ini digunakan  untuk  memilih  masyarakat  miskin  yang berhak  menerima  bantuan  sosial  PKH  dan  BPNT bersyarat,  namun  kenyataannya  masih  ada  sebagian masyarakat  yang  tidak  memenuhi  kriteria  alokasi bantuan PKH dan BPNT. Sebab, banyak warga kurang
mampu  yang  tidak  mendapat  dukungan  PKH  dan BPNT.  Hal  ini  antara  lain  disebabkan  masih  belum optimalnya  penetapan  status  keluarga  miskin  yang berhak  menerima  tunjangan.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  menggunakan  Naive  Bayes  untuk mengklasifikasikan  penerima  donasi  sosial  dan membuat pembagian terstruktur mengenai masyarakat kurang  mampu  di  Desa  Jungjang  yang  berhak menerima dukungan PKH dan BPNT dari pemerintah. Hasil  penelitian  ini  menentukan  skor  akurasi  yang menentukan  86,36%  layak  menerima  bantuan  BPNT dan PKH yang memenuhi kriteria.
Penyelenggaraan penerima bantuan sosial pelaksanaan  program  bantuan  sosial  yang  ditujukan kepada  keluarga  atau  kelompok  yang  membutuhkan. Proses  ini  melibatkan  berbagai  tahapan,  mulai  dari mengidentifikasi  penerima  bantuan,  mengumpulkan data, menilai kebutuhan, hingga benar-benar menyalurkan  bantuan.  Hasil  penelitian  ini  untuk menentukan  nilai  akurasi  penerima  bantuan  sosial sesuai  kriteria.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk memastikan  penerima  bantuan  sosial  sesuai  kriteria, bagi mereka yang benar-benar membutuhkannya.
Berdasarkan penjelasan permasalahan yang telah dijelaskan  sebelumnya,  agar  proses  klasifikasi kelayakan  penerima  sesuai  kriteria  yang  telah ditetapkan,  peneliti  tertarik  untuk  mengembangkan model  klasifikasi  yang  dapat  memastikan  penerima yang  tepat  sasaran.  Dalam  klasifikasi  kelayakan penerima,  hal-hal  yang  perlu  dilakukan  untuk menentukan  penerima  dan  bukan  penerima,  terdapat beberapa faktor yang dapat menjadi bahan
pertimbangan  dalam  penentuan  kelayakan  penerima, di antaranya:
Jurnal  yang  ditulis  oleh  [1]  yang  menggunakan metode  decision  tree  yang  berjudul  Klasifikasi Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  Menggunakan Metode Decision Tree, Masalah yang sering terjadi di Pemerintahan  Desa  Cipang  Kiri  Hulu  adalah  sangat sulitnya  dalam  menentukan  penerima  yang  layak untuk  bantuan  pangan  non  tunai  disetiap  tahunnya, sehingga  menimbulkan  kekacauan  dan  protes  dari masyarakat dikarenakan banyaknya penerima bantuan yang  tidak  tepat  sasaran.  Penelitian  dilakukan  untuk mengklasifikasikan  penerima  bantuan  pangan  non tunai agar hasil penelitian dapat dijadikan acuan dalam pengambilan  keputusan  layak  atau  tidaknya  dalam menerima  bantuan  pangan  non  tunai  di  Desa  Cipang Kiri Hulu. Metode yang digunakan adalah Klasifikasi dengan  Algoritma Decision Tree C4.5  menggunakan 14 atribut. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  data  hasil  observasi  dilokasi  penelitian  dan melakukan  wawancara  secara  langsung  kerumah penduduk  penerima  bantuan  pangan  non  tunai  tahun 2021 sebanyak 62 data penduduk yang telah disajikan dalam file csv. Analisa
Jurnal  berikutnya  ditulis  oleh  [2]  menggunakan Algoritma C4.5 yang berjudul Klasifikasi Masyarakat Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa Menggunakan  Naïve  Bayes  dan  SMOTE,  Hasil pemodelan  Naïve  Bayes  menggunakan  teknik SMOTE  menghasilkan  model  performansi  terbaik dengan nilai akurasi 97,80% dan nilai AUC 0,99 yang termasuk  dalam  kategori  Excellent  Classification. Berdasarkan  hasil  model  kinerja  klasifikasi  yang diperoleh, model yang dihasilkan dapat diimplementasikan ke dalam sistem aplikasi pendukung  keputusan  untuk  membantu  Desa  dalam menentukan  penerima  BLT  DD  agar  lebih  cepat dan mudah.
Berdasarkan  perbandingan  dua  jurnal,  peneliti menyimpulkan bahwa algoritma naïve bayes merupakan  algoritma  yang  dapat  menyelesaikan permasalahan  klasifikasi  saat  ini.  Oleh  karena  itu, peneliti akan  membangun sistem  yang  menggunakan algoritma naïve bayes untuk membantu menyelesaikan masalah klasifikasi penerima bantuan. Sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  Supervisor dalam  menentukan  klasifikasi  penerima  bantuan berdasarkan  nilai  peluang  terbesar,  serta  dalam mengelola  data  yang  diterima  dari  Puskesos  setiap bulan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Tingkat  kemiskinan  Indonesia  pada  periode 2012-2019 mengalami tren menurun. Pada Desember 2019,  corona  virus  ditemukan  pada  manusia  dan menyebabkan penyakit Covid-19 menyebar ke seluruh dunia.  Indonesia  kemudian  menerapkan  kebijakan pembatasan  sosial  berskala  besar  (PSBB)  dalam rangka upaya pencegahan penularan dan penanganan
Covid-19.  Kondisi  ini  menimbulkan  konsekuensi berhentinya aktivitas ekonomi di berbagai sektor. [3]
Kemiskinan  adalah  masalah  sosial  yang  masih belum terselesaikan di negara berkembang khususnya di  indonesia.  Kemiskinan  telah  hadir  dalam  realitas kehidupan  manusia  dengan  bentuk  dan  kondisi  yang sangat  memprihatinkan,  Karena  kemiskinan  memang tidak bisa dihilangkan begitu saja. [4]
PKH  adalah  program  bantuan  untuk  rumah tangga  miskin  yang  memiliki  sasaran  lansia,  balita, anak sekolah, disabilitas, dan ibu hamil yang diberikan oleh  Kementerian  Sosial.  Salah  satu  desa  yang  telah mendapatkan bantuan PKH dari tepat sasaran. Selain itu pemerintah desa Mlirip tidak memiliki acuan dalam menentukan  keluarga  yang  layak  untuk  diajukan sebagai penerima bantuan PKH. [5]
Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)/Program Sembako adalah bantuan sosial pangan dalam bentuk non  tunai  dari  pemerintah  yang  diberikan  kepada Keluarga  Penerima  Manfaat  (KPM)  setiap  bulannya melalui  mekanisme  perbankan.  Namun,  dalam prakteknya  pemberian  bantuan  sembako  tidak  tepat sasaran,  sehingga  butuh  pendataan  yang  lebih  valid terkait keluarga yang layak atau tidak layak menerima bantuan  sembako.  Untuk  menetukan  kelayakan penerima  sembako  dapat  memanfaatkan  teknik  data mining.  Data  mining  atau  penambangan  data merupakan metode yang bermanfaat untuk memperoleh  informasi  berharga  dari  sejumlah  data yang  dilakukan  dengan  menggunakan  pengetahuan seperti  statistik,  matematika  dan  pengenalan  pola. Penambangan data melibatkan data besar untuk aktrak dan  identifikasi  untuk  ditemukan  informasi  yang berguna  bagi  perusahaan.  Penambangan  data  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasikan,  memprediksi, memperkirakan  untuk  mendapatkan  informasi  yang bermanfaat. [6]

## 2.1. Naïve Bayes
Naïve Bayes Clasifier merupakan sebuah metode klasifikasi  yang berakar pada teorema  bayes.  Metode pengkalsifikasian  dan  statistic  yang  ditemukan  oleh ilmuan  inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi peluang dimasa depan berdasarkan pengalaman dimsa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema. [7]

## 2.2. Performance
Perpormance Vector accuracy True Ya Tidak Ya 186 3 Tidak 27 4 Percision: 12.90% (positive class: Tidak) Confusion Matrix: True Ya Tidak Ya 186 3 Tidak 27 4 Recall: 57.14 % (positive class: Tidak)
Confusion Matrix: True Ya Tidak Ya 186 3 Tidak 27 4
2.3. Langkah-langkah Algoritma
 Accuracy 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 186 + 4 186 + 4 + 3 + 27 𝑥100% Accuracy = 0.86.36= 86.36%
Dari  perhitungan  tersebut,  nilai  akurasi  hasil pengujian  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naive Bayes adalah sebesar 86.36%.
 Precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 186 186 + 3 𝑥100% Precision = 0.9841 = 98.41%
Dari perhitungan tersebut, nilai precision hasil pengujian  klasifikasi  Algoritma  Naive  Bayes memiliki tingkat keberhasilan 98.41%.
 Recal
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥100%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙 = 186
186 + 27 𝑥100%
Recal = 0.8732 = 87.32%
2.4. Tahapan  KDD  Knowledge  Discovery  in Databases

## Gambar 1. Tahapan KDD

## 2.4.1. Data Selecion
Data  Selection  berasal  dari  sekumpulan  data operasional  yang  harus  dilakukan  sebelum  tahap ektraksi data pada KDD.

## 2.4.2. Preprocessing
Sebelum tahap selanjutnya dilakukan, diperlukan metode pembersihan data.

## 2.4.3. Transformation
Transformtion  yang  dipilih  agar  cocok  untuk langkah penambangan data.

## 2.4.4. Data Mining
Dalam  langkah  ini  ialah  digunakannya  teknik atau metode dengan tujuan menemukan pola atau hasil yang menarik.

## 2.4.5. Evaluasi
Model  data  yang  diperoleh  dari  langkah  data mining  dapat  memberikan  hasil  yang  dapat  mudah dimengerti daripada yang berkepentingan.

## 3. METODE PENELITIAN
KDD adalah singkatan dari "Penemuan Pengetahuan  dalam  Basis  Data"  atau  "Ekstraksi Pengetahuan dalam Basis Data". Mengacu pada proses penggunaan teknik komputasi untuk menemukan pola dan wawasan  yang  berguna dari data  yang besar  dan kompleks.
3.1. Sistem Klasifikasi
Klasifikasi  Digunakan  untuk  mengelompokan data  berdasarkan  ketertarikan  data  terhadap  sampel. [8]

## 3.2. Modeling
Menggunakan  Algoritma  yang  paling  mudah dipahami  pada  Proses  Data  Mining  yaitu  Algoritma naïve  Bayes  yang  berfungsi  untuk  memecahkan masalah klasifikasi. [9]

## 3.3. Analisis Permasalahan
Perumusan identifikasi masalah yang terjadi dan solusi  yang  diharapkan  untuk  permasalahan  ini, Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tujuan  dari penelitian  dan  mencari  solusi  yang  dapat  diterapkan untuk  menyelesaikan  masalah  dengan  menggunakan data mining. [10]
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Proses  verifikasi  informasi  basis  data  sering ditemukan  bahwa  tidak  semua  data  diperlukan  untuk penambangan.  Hal  ini  karena  penambangan  data adalah  proses  untuk  mengekstrak  informasi  yang berharga dari data yang besar. Informasi yang berharga ini tidak selalu terdapat di semua data yang ada.
Table 1. Data sebelum di processing Nama Nik Jumlah Penghasilan Status Bangunan Jumlah Kendaraan Jumlah Tanggungan AAN KURNIASIH 3209245504****** 1.200.000 Milik Sendiri 1 5 ABDULLAH 3209240105****** 1.500.000 Milik Sendiri 1 4 AGUS DWI ROSANTO 3209241608****** 1.800.000 Milik Sendiri 1 6 LATIFAH 3209244506****** 4.600.000 Milik Sendiri 1 4
Nama Nik Jumlah Penghasilan Status Bangunan Jumlah Kendaraan Jumlah Tanggungan SHOLICHIN 3209240912****** 3.100.000 Milik Sendiri 1 3 EMI 3209242003****** 4.500.000 Milik Sendiri 3 5 4.2. Preprocessing
Data yang tidak memiliki syarat akan menghasilkan  data  mining  yang  berkualitas  tinggi. Berdasarkan informasi tersebu diatas, diperlukan
Tabel 2 . Sesudah di selection Nama Nik Jumlah Penghasilan Status Bangunan Jumlah Tanggungan Hasil AAN KURNIASIH 3209245504****** 1.200.000 Milik Sendiri 5 Layak ABDULLAH 3209240105****** 1.500.000 Milik Sendiri 4 Layak AGUS DWI ROSANTO 3209241608****** 1.800.000 Milik Sendiri 6 Layak LATIFAH 3209244506****** 4.600.000 Milik Sendiri 4 Tidak Layak SHOLICHIN 3209240912****** 3.100.000 Milik Sendiri 3 Tidak Layak EMI 3209242003****** 4.500.000 Milik Sendiri 5 Tidak Layak

## 4.3. Transformation
Format data dengan mengubah nama atribut. Klik dua  kali  pada  header  kolom  untuk  mengubah  nama atribut.  Untuk  mengubah  peran  atribut,  klik  kanan pada  header  kolom,  lalu  pilih  "Ubah  Peran".  Dalam kasus ini, kita akan menjadikan data "Dipilih" sebagai label.  Setelah  peran  atribut  diubah,  kolom  akan berwarna  hijau  sebagai  label  dan  berwarna  biru sebagai id.
Gambar 3. Menggubah keputusan menjadi label
Gambar 4. Menggubah nik menjadi id
Simpan  data  yang  telah  diformat.  Dalam  kasus ini,  data  disimpan  di  Local  Repository  dengan  nama "bismillah  lulus". Klik "Finish" untuk  menyelesaikan proses penyimpanan.
Gambar 5. Menggunakan split data
Gambar 6. Pembagian data training dan data testing
Split  Data  adalah  proses  membagi  data  set menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  training  dan  data testing. Pada gambar, di bagian kanan atas, ubah jenis
sampling  menjadi  stratified  sampling.  Stratified sampling adalah jenis sampling yang membagi data set berdasarkan  kategori.  Kemudian,  pada  bagian partitions,  klik  edit  enumeration  untuk  mengubah jumlah  data  yang  akan  digunakan  untuk  masing- masing bagian.
Setelah  mengubah  jenis  sampling  menjadi stratified sampling, selanjutnya pada bagian partitions, klik edit enumeration. Kemudian, klik add entry untuk membagi  data  set  menjadi  dua  bagian.  Untuk  data training,  ketik  0.7.  Untuk  data  testing,  ketik  0.3. Setelah selesai, klik OK.
Gambar 7. Example split data
Hasil  dari  pemisahan  data  dapat  dilihat  pada gambar  4.17.  Pada  gambar  tersebut,  terdapat  tabel exampleset  dengan  jumlah  516  data  sebagai  data training.

## 4.3.1. Data Mining
Gambar 8. Model algoritma naïve bayes
Proses  klasifikasi  dengan  RapidMiner  10.2 menggunakan metode naïve bayes untuk memprediksi data  bantua.  Data  bantua  yang  digunakan  terdiri  dari data training dan data testing. Data training digunakan untuk  melatih  model  naïve  bayes,  sedangkan  data testing  digunakan  untuk  menguji  model  tersebut. Berikut  adalah  langkah-langkah  klasifikasi  dengan RapidMiner 10.2:
 Masukkan data bantua ke RapidMiner menggunakan operator read excel.
 Bagi data bantua menjadi data training dan data testing menggunakan operator split data.
 Terapkan metode naïve bayes pada data training menggunakan operator naïve bayes.
 Uji  model  naïve  bayes  pada  data  testing menggunakan operator apply model.
 Tentukan  tingkat  akurasi  model  naïve  bayes menggunakan operator performance
Langkah  terakhir  adalah  menjalankan  proses klasifikasi  dengan  mengklik  ikon  Run  pada  toolbar. Hasilnya  akan  ditampilkan,  seperti  pada  gambar. Tunggu beberapa saat hingga komputer menyelesaikan perhitungannya.
Gambar 9. Klik run

## 4.3.2. Evaluasi Akurasi
Hasil  dari  proses  yang  kita  lakukan  adalah sebagai  berikut.  Tingkat  akurasi  dari  hasil  tersebut adalah 86.36%
Gambar 10. Nilai akurasi
Precisionnya 12.90% (positive class; tidak)
Gambar 11. Nilai precision
Recallnya 57.14% (positive class: tidak)
Gambar 12. Nilai recall
Hasil implementasi kelayakan penerima bantuan sosial menggunakan metode naïve bayes menghasilkan nilai akurasi 86.36% penerima bantuan sosial sesuai kriteria

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil uji coba  yang telah dilakukan pada  penelitian  ini,  terbukti  bahwa  metode  yang diusulkan  dapat  digunakan  untuk  memprediksi
penerima  bantuan  sosial.  Hasil  prediksi  yang ditampilkan  oleh  aplikasi  RapidMiner  adalah  suatu keputusan apakah penerima bantuan tersebut termasuk dalam  klasifikasi  sesuai  kriteria  atau  tidak  sesuai kriteria.  Hasil  prediksi  ini  dapat  menjadi  tolak  ukur untuk penerima bantuan sosial di Desa Jungjang.
Pada penelitian ini, data mining dan naive bayes digunakan  untuk  memprediksi  penerima  bantuan sosial.  Prediksi  dilakukan  dengan  membandingkan data  training  dan  testing  menggunakan  aplikasi pendukung  RapidMiner  10.2.  Prediksi  tingkat kelayakan  pengguna  bantuan  sosial  dilakukan berdasarkan data set yang telah dikumpulkan dengan menggunakan  bantuan  tools  RapidMiner.  Beberapa operator  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Oprator  Retrieve,  Split  Data,  Naïve  Bayes,  Apply Model, dan Performance.
Berdasarkan  hasil  penelitian  serta  pengujian dengan  teknik  data  mining  memakai  algoritma klasifikasi  naive  bayes  KDD,  diperoleh  nilai  akurasi keseluruhan sebesar 86,36%.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  agar penelitian  ini  dikembangkan  lagi  dengan  melakukan penambahan  jumlah  kriteria.  Penambahan  jumlah kriteria  dapat  meningkatkan  akurasi  prediksi.  Selain itu,  penentuan  jumlah  data  training  juga  dapat mempengaruhi  hasil  pengujian.  Data  training  yang dimaksud  akan  dijadikan  sebagai  rule  dalam menentukan kelas pada data testing. Oleh karena itu, diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat menambahkan jumlah data training lebih banyak lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  P.  Nopi,  “Klasifikasi  Penerima  Bantuan Pangan  Non  Tunai  Menggunakan  Metode Decision  Tree,” J.  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  3,  pp. 167–173, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i4.148.
[2]  F.  Nuraeni,  D.  Kurniadi,  and  M.  Firmansyah, “Klasifikasi  Masyarakat  Penerima  Bantuan Langsung Tunai Dana Desa Menggunakan Naïve Bayes  dan  SMOTE,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 309–320, 2023, doi: 10.25126/jtiik.20231026453.
[3]  M.  Rizki,  “Dampak  Program  Perlindungan Sosial Dalam Mengatasi Kemiskinan Di Tengah Pandemi Covid-19,” J. Good Gov. , vol. 17, no. 2, pp. 125–135, 2021, doi: 10.32834/gg.v17i2.335.
[4]  Qadrini L, Sepperwali A, and Aina A, “Decision
Tree  dan  Adaboostpada  Klasifikasi  Penerima Program Bantuan Sosial,” Decis. Tree Dan Adab. Pada  Klasifikasi  Penerima  Progr.  Bantu.  Sos. , vol. 2, no. 7, pp. 1959–1966, 2021.
[5]  N. I. Nella, N. Y. Setiawan, and ..., “Klasifikasi Penerima  Bantuan  Program  Keluarga  Harapan menggunakan  Algoritme  Decision  Tree  C4.  5 (Studi Kasus: Desa Mlirip Kabupaten Mojokerto),” … Teknol. Inf. dan … , vol. 6, no. 3, pp.  1332–1339,  2022,  [Online].  Available: https://jptiik.multi.web.id/index.php/j- ptiik/article/view/10801%0Ahttps://jptiik.multi. web.id/index.php/j-
ptiik/article/download/10801/4769
[6]  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.
[7]  Rayuwati,  Husna  Gemasih,  and  Irma  Nizar, “IMPLEMENTASI AlGORITMA NAIVE BAYES  UNTUK  MEMPREDIKSI  TINGKAT PENYEBARAN  COVID,” Jural  Ris.  Rumpun Ilmu  Tek. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  38–46,  2022,  doi: 10.55606/jurritek.v1i1.127.
[8]  N.  W.  Oktha  Pratiwi,  N.  Widya  Utami,  and  I. Gede Juliana Eka Putra, “Klasifikasi Penentuan Penerima Bantuan Sosial Tunai (BST) Menggunakan Algoritma C4.5 Di Desa Keramas, Gianyar, Bali,” J. Inform. Teknol. dan Sains , vol. 4, no. 3, pp. 101–107, 2022, doi: 10.51401/jinteks.v4i3.1667.
[9]  P.  A.  Ani  and  A.  Andri,  “Penerapan  Algoritma Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Mahasiswa Penerima  Kip  Pada  Universitas  Bina  Darma,” Bina  Darma  Conf.  … ,  pp.  172–180,  2022, [Online].
Available: https://conference.binadarma.ac.id/index.php/B DCCS/article/view/3045%0Ahttps://conference. binadarma.ac.id/index.php/BDCCS/article/down load/3045/1286
[10]  N.  Attamami,  A.  Triayudi,  and  R.  T.  Aldisa, “Analisis Performa Algoritma Klasifikasi Naive Bayes  dan  C4.5  untuk  Prediksi  Penerima Bantuan  Jaminan  Kesehatan,” J.  JTIK  (Jurnal Teknol.  Inf.  dan  Komunikasi) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.
262–269, 2023, doi: 10.35870/jtik.v7i2.756.