Gunawan, Wahyudi, dan Sari - Pendekatan Berbasis Kecerdasan Buatan Dengan Metode Naïve Bayes untuk Website Baznas

## PENDEKATAN BERBASIS KECERDASAN BUATAN DENGAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK WEBSITE BAZNAS
Endi Gunawan 1) , Johan Wahyudi 2) , dan Yuslena Sari 3)
1, 2) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Indonesia Banjarmasin Jl. Pangeran Hidayatullah Banua Anyar, Banjarmasin
3) Program Studi Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat Jl. Bigjend Hasan Basri Kayu Tangi Banjarmasin e-mail: endy.stmiki@gmail.com 1) , johan77@stmik.id 2) , yuzlena@ulm.ac.id 3)

## ABSTRAK
Badan  amil  zakat  nasional  (BAZNAS)  adalah  badan  resmi  nasional  dalam  menyalurkan  zakat.  Zakat  adalah  kewajiban umat Islam. Hal tersebut dijelaskan dalam kitab suci Alquran. Zakat perlu disalurkan dengan adil. Banyaknya data penerima zakat menyebabkan penyaluran sering terkendala. Dengan klasifikasi zakat antara fakir dan miskin akan menjadi solusi untuk kendala data yang banyak. Teknik kecerdasan buatan yang digunakan pada penelitian ini adalah Naïve Bayes Classifier.  Ini adalah  teknik  klasifikasi  berdasarkan  Teorema  Bayes  dengan  asumsi  independensi  antar  prediktor.  Secara  sederhana, pengklasifikasian Naive Bayes mengasumsikan bahwa keberadaan fitur tertentu di kelas tidak terkait dengan keberadaan fitur lainnya. Label data penerima zakat ini ada dua, yaitu fakir dan miskin. Kecerdasan buatan sebagai metode dalam pembuatan prototype sistem pada website BAZNAS dalam penentuan penerima zakat. Pengukuran performa metode naïve bayes classifier menggunakan confusion matrix. Hasil dari metode naïve bayes classifier dalam mengklasifikasi penerima zakat cukup baik yaitu 96%.
Kata Kunci: BAZNAS, kecerdasan buatan, Naïve Bayes Classifier, penerima zakat.

## ABSTRACT
Badan amil zakat nasional (BAZNAS) is the national official body for distributing zakat. Zakat is an obligation of Muslims. This is explained in the holy book of the Koran. Zakat needs to be distributed fairly. A large number of data on zakat recipients causes the distribution to be often constrained. Classifying zakat between the needy and the poor will be a solution to many data constraints. The artificial intelligence technique used in this study is the Naïve Bayes classifier. This is a classification technique based on the Bayes Theorem with the assumption of independence between predictors. In simple terms, the Naive Bayes classifier assumes that the presence of a certain feature in a class is not related to the presence of any other feature. There are two data labels for zakat recipients, namely needy and poor. Artificial intelligence as a method in making system prototypes on the BAZNAS website in determining zakat recipients. The performance measurement of the naïve Bayes classifier method  uses a configuration matrix. The result of  the naïve Bayes classifier method  in  classifying  zakat  recipients is quite good, namely 96%.
Keywords: artificial intelligence, BAZNAS, Naïve Bayes Classifier, zakat recipients.

## I. P ENDAHULUAN
akat  merupakan  wujud  solidaritas  antar  umat  Islam.  Kesediaan  untuk  menunaikan  zakat  adalah  suatu keharusan bagi umat Islam yang diarahkan untuk memperhatikan fakir miskin dan orang lain yang berhak atas zakat [1], [2]. Badan Amil Zakat Nasional (BAZNAS) Kabupaten Banjar, merupakan Badan Pengelola Zakat  regional  Kabupaten  Banjar.  BAZNAS Kabupaten Banjar  melakukan pendistribusian  zakat  dituntut  sesuai target kepada mustahik (penerima zakat) yaitu sesuai dengan kriteria atau sesuai dengan ketentuan syariat. Namun, dalam penentuan mustahik sering terjadi human error karena banyaknya data. Data penerima zakat didapatkan dari dinas sosial, untuk membedakan antara fakir dan miskin memerlukan beberapa grade dari parameter sesuai dengan ketentuan syariat.
Penelitian  tentang  teknik  klasifikasi  sudah  banyak dibahas, bidang  terkenal  dalam  penyelesaian  masalah  agar komputer  dapat  bertindak  seperti  manusia  adalah  kecerdasan  buatan.  Kecerdasan  buatan  memerlukan  data  agar dapat memahami kemudian menyelesaikan permasalahan[3], [4].
Bidang kecerdasan buatan memiliki banyak metode dalam topik klasifikasi, diantaranya adalah KNN, decision tree , C4.5, Naïve Bayes Classifier , dll. C4.5 dan Naive Bayes Classifier adalah dua dari 10 algoritme penambangan data teratas berkat kesederhanaan, keefektifan, dan efisiensinya [5]. Penelitian tentang zakat pernah dilakukan oleh beberapa  peneliti  sebelumnya[6]–[8].  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut  menggunakan  C4.5. Penelitian [6] menghasilkan akurasi 85%. Selain C4.5 metode naïve bayes classifier juga banyak digunakan untuk pendekatan pada sistem penerima zakat [9], [10]. Penelitian Suseno dkk [9] membandingkan metode Naïve Bayes Classifier dengan metode C4.5 menurut Suseno,dkk hasil akurasi C4.5 lebih baik dari pada metode Naïve Bayes
Z
Classifier.  Namun  menurut  zhang  dkk  [5]  naïve  bayes  classifier  unggul  diberbagai  ukuran  performa  yang  lain. Penelitian  ini  menggunakan  naïve  bayes  classifier  untuk  menentukan  mustahik  pada  BAZNAS  yang  akan diterapkan kedalam sistem berbasis website.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. ZAKAT
Al-Qur'an  menjelaskan  bagaimana  zakat  harus  didistribusikan  dengan  tepat,  tetapi  memberikan  fleksibilitas kepada umat Islam dalam pembayarannya. Ini menjamin hak mereka yang membutuhkan sambil mengakomodasi perubahan dalam cara penyimpanan kekayaan, cara terbaik mendistribusikan uang, dan bagaimana budaya yang berbeda  berubah  seiring  waktu.  Alquran  juga  memungkinkan  umat  Islam  untuk  membayar  zakat  mereka  ke lembaga terpercaya yang mendistribusikannya kepada mereka yang termasuk dalam satu atau lebih kategori layak zakat.  Pembahasan tentang penerima dana sangat penting untuk penelitian ini dalam hal menentukan pihak-pihak yang  perlu  dituju  sebagai  penerima  zakat.  Penerima  zakat  maal  didasarkan  pada  Alquran  pasal  9  ayat  60  yang terdiri dari delapan kelompok:
1) Fakir
Siapapun  yang  tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan  dasar  dirinya  bersama  istri  dan  putranya  berupa  makanan, minuman, sandang, alas tidur dan kebutuhan primer lainnya.
2) Miskin
Orang miskin adalah penerima yang layak sebagaimana dijelaskan dalam hadits yang diriwayatkan oleh Abu Hurairah,  yaitu  sebagai  berikut:  Nabi  Muhammad  bersabda:  Orang  malang  bukanlah  orang  yang  berjalan mengemis  kepada  manusia  dan  dia  diberi  seteguk,  dua  suap,  dan  satu  atau  dua  kurma.  Nabi  Muhammad bersabda: Orang yang tidak menemukan harta itu tidak mencukupi tetapi orang lain tidak menyadari (karena kesabarannya,  dia  menyembunyikan keadaan  dan  tidak  mengemis  kepada  orang  lain),  dan  bersedekah  tanpa meminta apapun kepada manusia. (Shahih Muslim No. 1722)

## 3) Administrator Zakat
Merekalah  yang  ditunjuk  oleh  pemimpin  untuk  mengumpulkan  sedekah  dari  orang  kaya  dan  mengelolanya. Mereka adalah pengambil zakat dan juga wali.
4) Mengonversi orang (Mualaf)
Mualaf dibagi menjadi dua kategori, yaitu mualaf dari kalangan Muslim dan mualaf dari kalangan kafir. Mualaf dari  kalangan  Muslim  lebih  jauh  dari  empat  jenis:  tokoh  Muslim,  pemimpin  yang  lemah  iman  di  kalangan Muslim,  Muslim  yang  tinggal  di  daerah  perbatasan  dengan  musuh  Muslim,  dan  mereka  yang  mendukung pemerintah untuk mengambil zakat dengan paksa dari mereka yang menolak untuk membayarnya.
5) Budak
Termasuk  juga  mukatib  (yang  memiliki  perjanjian  damai  dengan  tuannya  setelah  membayarnya),  mukatib membantu membebaskan dirinya dengan uang sedekah.
6) Terlalu banyak hutang (Gharimun)
Kelompok ini didefinisikan sebagai mereka yang menanggung hutang dan tidak mampu membayar.
7) Penegakan Agama (Sabilillah)
Para ulama menyatakan bahwa pengertian Sabilillah berarti orang-orang yang berada di jalan Allah. Dalam satu sejarah: Zakat tidak halal bagi orang kaya tetapi orang kaya yang bergabung di jalan Tuhan.

## 8) Pengembara (Ibn Sabil)
Para  ulama  sepakat  bahwa  pengembara  adalah  orang  yang  dalam  perjalanan  menuju  Tuhan  dan  pantas menerima  zakat  untuk  membantunya  mewujudkan  tujuannya.  Pemimpin  Islam  harus  memastikan  bahwa perjalanan pengembara adalah untuk ketaatan dan bukan untuk berbuat dosa. Allah telah menetapkan sedekah khusus untuk delapan kelompok saja, yang tidak boleh diberikan kepada selain mereka. Tidak ada keharusan untuk membagi zakat kepada semua kelompok dalam jumlah yang sama.

## B. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan  atau Artificial  Intelligence (AI)  adalah  kemampuan  digital  dikendalikan  komputer  atau komputer robot untuk melakukan tugas yang biasanya terkait dengan makhluk cerdas. Istilah ini sering digunakan untuk  proyek  pengembangan  sistem  yang  diberkahi  dengan  karakteristik  proses  intelektual  manusia,  seperti kemampuan untuk bernalar, menemukan makna, menggeneralisasi, atau belajar dari pengalaman masa lalu. Sejak perkembangan  komputer  digital  pada  tahun  1940-an,  telah  dibuktikan  bahwa  komputer  dapat  diprogram  untuk melaksanakan  tugas-tugas  yang  sangat  kompleks,  misalnya  menemukan  bukti  untuk  teorema  matematika  atau bermain catur. Dengan kemahiran tinggi. Namun, meskipun kecepatan pemrosesan dan kapasitas memori komputer terus mengalami kemajuan, belum ada program yang dapat menandingi fleksibilitas manusia dalam domain yang
Gunawan, Wahyudi, dan Sari - Pendekatan Berbasis Kecerdasan Buatan Dengan Metode Naïve Bayes untuk Website Baznas
lebih luas atau dalam tugas yang membutuhkan banyak pengetahuan sehari-hari. Di sisi lain, beberapa program telah  mencapai  tingkat  kinerja  ahli  dan  profesional  manusia  dalam  melakukan  tugas  spesifik  tertentu,  sehingga kecerdasan buatan dalam pengertian terbatas ini ditemukan dalam aplikasi yang beragam seperti diagnosis medis , komputer mesin telusur, dan pengenalan suara atau tulisan tangan [11], [12].

## C. Data Mining
Data mining atau  penambangan  data  adalah  proses  menemukan  pola  dalam  kumpulan  data  yang  besar.  Ini melibatkan  berbagai  pengklasifikasian  algoritmik.  Hampir  semua  orang  di  sektor  Teknologi  Informasi menggunakan  teknik penambangan  data  untuk  memahami  pola  yang berbeda dalam  kumpulan data  yang  besar. Klasifikasi diperlukan untuk mengetahui di grup mana instance tertentu dari dataset pengujian terkait dengan kelas tertentu dari dataset training[13]. Partisi ini memberikan informasi ke dalam subkelasnya yang bergantung pada beberapa parameter yang diamati. Beberapa jenis teknik yang digunakan untuk data mining adalah - Decision Trees (ID3,  C4.5,  CART),  k-nearest  neighbour,  algoritma  Apriori,  Naive  Bayes,  Neural  Networks[14].  Secara komprehensif, Tiga pendekatan yang diikuti untuk teknik klasifikasi adalah Pembelajaran Mesin, Berbasis Statistik, dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Mempertimbangkan  pendekatan  ini  secara  luas  kita  dapat  mendefinisikan pengklasifikasian yang berbeda. Klasifikasi ini memiliki aplikasi yang tak terhitung banyaknya dalam pengenalan suara, penglihatan komputer, Geostatistical, klasifikasi Biologis. Studi ini menyajikan survei komprehensif tentang pengklasifikasian data mining yang berbeda dan membandingkannya pada parameter yang berbeda[15]–[17].

## D. Naïve Bayes Classifier
Naive Bayes Classifier adalah kumpulan algoritma klasifikasi berdasarkan Teorema Bayes. Ini bukan algoritme tunggal tetapi sekumpulan algoritma yang semuanya memiliki prinsip yang sama, yaitu setiap pasangan fitur yang diklasifikasikan tidak bergantung satu sama lain. Teorema Bayes menemukan probabilitas suatu peristiwa terjadi mengingat  probabilitas  peristiwa  lain  yang  telah  terjadi.  Teorema  Bayes  dinyatakan  secara  matematis  sebagai persamaan berikut[18]:

## 𝑃(𝑦|𝑋) = 𝑃(𝐵|𝐴)𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵)
Dimana A dan B adalah peristiwa:
• Pada  dasarnya,  dicari  probabilitas  peristiwa  A,  mengingat  peristiwa  B  benar. Peristiwa  B  juga  disebut sebagai bukti.
• P (A) adalah apriori dari A (probabilitas sebelumnya, yaitu Probabilitas kejadian sebelum bukti terlihat). Bukti adalah nilai atribut dari contoh yang tidak diketahui (di sini, peristiwa B).
• P (A | B) adalah probabilitas posteriori dari B, yaitu probabilitas kejadian setelah bukti terlihat.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada penelitian ini diajukan alur metode pada gambar 1.
Gambar. 1. Alur metode yang diusulkan
Data diperoleh dari BAZNAS, Data tersebut berisi data calon penerima zakat (mustahik. Data yang diperoleh di split menjadi  data  yang  digunakan untuk  training  dan data  yang  digunakan  untuk  testing. Data  training  akan di dilatoh untuk mencari model terbaik menggunakan naïve bayes classifier . Model yang didapatkan akan digunakan mencari performa dari metode naïve bayes menggunakan data testing.

## A. Data
Jumlah data yang digunakan sebanyak 260 data. Data yang berisi identitas diri dari calon penerima yang ada di
Data Data Training Data Testing Naïve Bayes Classifier Model Naïve Bayes Classifier Performa: - Akurasi
- Recall - Presisi
BAZNAS diperoleh dari Dinas Sosial. Data tersebut berisi  fitur nomor, nama, NIK, alamat,  jenis kelamin, usia, status  bangunan  tempat  tinggal,  pekerjaan,  cacat,  penyakit  kronis.  Dari  10  fitur  tersebut  kemudian  dilakukan pengurangan fitur. Fitur yang dianggap tidak berpengaruh akan direduksi seperti NIK, nama, alamat, jenis kelamin. Fitur yang digunakan adalah nomor, usia, status bangunan tempat tinggal, pekerjaan, cacat, dan penyakit kronis. Output terdiri dari dua label, yaitu fakir dan miskin. Contoh data disajikan pada tabel 1.

## B. Flowchart Pengembangan Sistem
Sistem yang akan dikembangkan berbasis web dengan pendekatan metode kecerdasan buatan naïve bayes classi- fier. Untuk alur naïve bayes classifier didalam sistem digambarkan pada gambar 2.

## Ganbar 2. Alur naïve bayes dalam sistem
Pada sistem diproses adalah input dari user yang kemudian akan diolah untuk diklasifikasi. Data dengan type ber- beda akan dilakukan dengan proses berbeda, data yang di input dengan non numerik akan langsung diproses kedalam tabel probabilitas tapi jika numerik maka akan diproses dengan gauss yaitu akan dicari mean tiap param- eter, standar devasi tiap parameter, tabel mean dan standar deviasi.
T ABEL I C ONTOH D ATA C ALON P ENERIMA Z AKAT
Gunawan, Wahyudi, dan Sari - Pendekatan Berbasis Kecerdasan Buatan Dengan Metode Naïve Bayes untuk Website Baznas

## C. Pengukuran performa
Hasil  pengukuran  performa  dari  pelatihan  algoritma  naïve  bayes  classifier  menggunakan  confussion  matrix menghaslkan 96% dengan presisi untuk klasifikasi label Fakir sebesar 97,30% dan 94,74% pada klasifikasi miskin. Recall pada true Fakir menghasilkan 94,74% dan true Miskin sebesar 97,30%

## IV. I MPLEMENTASI S ISTEM
Implementasi antarmuka merupakan tampilan dari keseluruhan sistem yang akan dijelaskan pada bagian ini. Halaman awal seperti pada gambar 3. Sebelum masuk ke halaman utama user terlebih dahulu masuk ke hal- aman login untuk memasukkan username dan password.
Ganbar 3. Halaman Login
Setelah berhasil login maka ada beberapa menu hasil rancangan dari penelitian ini, halaman pertama adalah halaman klasifikasi, pada halaman ini berisi 2 menu. Menu pertama adalah menu perhitungan dari metode naïve bayes classifier seperti ditunjukkan pada gambar 4.
Ganbar 4. Halaman Algoritma
Menu kedua adalah menu hasil perhitungan naïve bayes classifier berbentuk tabel seperti pada gambar 5

## Ganbar 5. Halaman Hasil Klasifikasi
Halaman  update  penerima  zakat  berisi  daftar  semua  data  penerima  zakat  (mustahik).  Pada  halaman  ini memfasilitasi menu tambah data, edit data dan menghapus data. Halaman update penerima zakat dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Halaman update Zakat

## V. K ESIMPULAN
Pendekatan kecerdasan buatan dengan metode Naïve Bayes Classifier pada sistem klasifikasi penerima zakat di BAZNAS menghasilkan  performa  yang baik yaitu  96%.   Persentase recall bernilai  tinggi  pada  kategori  Miskin dimana  persentase  total  hasil  yang  relevan  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  oleh  naïve  bayes  classifier  yaitu 97,30%. Keakuratan presisi yang paling tinggi pada label Fakir yaitu 97,30%. Artinya model dari metode Naïve Bayes  Classifier  sangat  baik  dalam  melatih  data  calon  penerima  zakat  pada  BAZNAS  dan  layak  diterapkan  ke dalam sistem dan diimplementasikan ke sistem BAZNAS.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M. Y. Owoyemi, “Zakat management: The crisis of confidence in zakat agencies and the legality of giving zakat directly to the poor,” J. Islam. Account. Bus. Res. , 2020, doi: 10.1108/JIABR-07-2017-0097.
[2] R. Rini, F. Fatimah, and A. Purwanti, “Zakat and poverty: An Indonesian experience,” Int. J. Innov. Creat. Chang. , 2020.
[3] M. Xue and C. Zhu, “A study and application on machine learning of artificial intellligence,” 2009, doi: 10.1109/JCAI.2009.55.
[4] D. Gomboc, M. Core, H. C. Lane, A. Karnavat, and M. Rosenberg, “An intelligent tutoring architecture for simulation-based training,” 2008.
[5] L. Zhang, L. Jiang, and C. Li, “C4.5 or naive bayes: A discriminative model selection approach,” 2016, doi: 10.1007/978-3-319-44778-0_49.
[6] D.  B.  Ananda  and  A.  Wibisono,  “C4.5  DECISION  TREE  IMPLEMENTATION  IN  SISTEM  INFORMASI  ZAKAT  (SIZAKAT)  TO AUTOMATICALLY  DETERMINING  THE  AMOUNT  OF  ZAKAT  RECEIVED  BY  MUSTAHIK,” J.  Sist.  Inf. ,  2014,  doi: 10.21609/jsi.v10i1.375.
[7] R. S. Asa, “Identifikasi Penyaluran Zakat Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus di BAZNAS Kabupaten Agam),” J. Sains dan Inform. , 2019, doi: 10.22216/jsi.v5i1.4048.
[8] N.  Lutfiyana,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Berbasis  Particle  Swarm  Optmization  Untuk  Prediksi  Hasil  Layanan  Kemudaha  Donasi  Zakat  Dan Program,” J. Pilar Nusa Mandiri , 2018.
[9] H. Suseno, A. Wanhari, and S. Masruroh, “Comparison of C4.5 and Naïve Bayes Algorithm for Mustahik Classification,” Proc. 2nd Int. Colloq. Interdiscip. Islam. Stud. Conjunction with 3rd Int. Conf. Quran Hadith Stud. , 2020, doi: 10.4108/eai.7-11-2019.2294560.
[10] R. D. ADITYO, “Classification Of Zakat Fitrah Recepients Using Naive Bayes Method,” J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 917–928, 2020.
[11] A. K. Goel and J. Davies, “Artificial intelligence,” in The Cambridge Handbook of Intelligence , 2019.
[12] A. Ligeza, “Artificial Intelligence: A Modern Approach,” Neurocomputing , 1995, doi: 10.1016/0925-2312(95)90020-9.
[13] I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining , Third. 2016.
[14] N. Satyanarayana, C. Ramalingaswamy, and Y. Ramadevi, “Survey of Classification Techniques in Data Mining,” IJISET -International J. Innov. Sci. Eng. Technol. , 2014.
[15] A. S. Fitrani and W. Novarika, “Implementation of Data Mining Using Naïve Bayes Classification Method To Predict Participation of Governor And Vocational Governor Selection in Jemirahan Village , Jabon District,” (International J. Informatics Comput. Sci. , vol.  3, no. 2, pp. 66–79,
Gunawan, Wahyudi, dan Sari - Pendekatan Berbasis Kecerdasan Buatan Dengan Metode Naïve Bayes untuk Website Baznas
2019, doi: 10.30865/ijics.v3i2.1391.
[16] W. Lefebvre-Ulrikson, G. Da Costa, L. Rigutti, and I. Blum, “Data Mining,” in Atom Probe Tomography: Put Theory Into Practice , 2016.
[17] C. Lin and F. Yan, “The Study on Classification and Prediction for Data Mining,” Proc. - 2015 7th Int. Conf. Meas. Technol. Mechatronics Autom.
ICMTMA 2015 , pp. 1305–1309, 2015, doi: 10.1109/ICMTMA.2015.318.
[18] S. Umadevi and K. S. J. Marseline, “A survey on data mining classification algorithms,” Proc. IEEE Int. Conf. Signal Process. Commun. ICSPC
2017 , vol. 2018-Janua, no. July, pp. 264–268, 2018, doi: 10.1109/CSPC.2017.8305851.