INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 9574-9582 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Warga
Penerima Bantuan Peralatan Tukang Kayu

## Di Desa Muara Sungai
Nesya Olivia 1 ✉ , Fadila Rizky 2 , Desnia Angelia 3 , Dhea Natasya 4
Program Studi Sistem Informasi Universitas Prabumulih Email: nesyaolivia15@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Posisi usaha kecil dalam perekonomian indonesia menjadi semakin penting, terutama pasca krisis di indonesia. Krisis ini menunjukan bahwa usaha kecil lebih tangguh daripada kebanyakan usaha besar. jika kelompok usaha ini tumbuh dengan baik, maka dapat menyerap tenaga kerja dalam jumlah besar, sehingga mendorong perkembangan industri. Secara umum, fokuslah pada usaha kecil di indonesia bukan  lah  hal  baru  dalam  kebijakan  pemerintah.  Dengan  itu,  pemerintah  memutuskan  membantu masyarakat  indonesia  dengan  mengalokasikan  bantuan  kepada  masyarakat  yang  ingin  membuka usaha  kecil.  Bantuan  peralatan  tukang  kayu  merupakan  program  pemerintah  untuk  meningkatkan semangat bisnis dan membawa perhatian kepada UKM di Desa Muara Sungai, Kecamatan Cambai, Kota Prabumulih. Selaku Wali Kota Prabumulih, Ridho Yahya secara simbolis menyerahkan Bantuan peralatan tukang kayu kepada warga Desa Muara Sungai untuk  membantu mereka. Perekonomian nasional desa muara sungai tahun 2023 oleh sektor pemerintah bekerjasama dengan anggota DPRD Kota prabumuih melalui Kementrian perdagangan.
Kata kunci: Kuantitatif, Peralatan Tukang Kayu, Naive Bayes.

## PENDAHULUAN
Posisi usaha kecil dalam perekonomian indonesia menjadi semakin penting, terutama pasca  krisis  diindonesia.  Krisis  menunjukan  bahwa  usaha  kecil  lebih  tangguh  daripada kebanyakan usaha besar jika kelompok usaha ini tumbuh dengan baik, maka dapat menyerap tenaga  kerja  dengan  jumlah  besar,  sehingga  mendorong  perkembangan  industri.  Secara umum, fokus pada usaha kecil di indonesia bukanlah hal baru dalam kebijakan pemerintah. Dengan  itu,  pemerintah  memutuskan  membantu  masyarakat  dengan  mengalokasikan bantuan kepada masyarakat yang ingin membuka usaha kecil. Desa Muara Sungai adalalah sebuah  kecamatan  di  kecamatam  Cambai,  Kota  Prabumulih,  Provinsi  Sumatera  Selatan, Indonesia.  Kantor  Desa  Muara  Sungai  memiliki  peran  penting  dalam  kesejahteraan masyarakat. Salah satunya adalah pembagian bantuan berupa peralatan tukang kayu untuk para  pedagang  di  Desa  Muara  Sungai.  Peralatan  tukang  kayu  merupakan  bantuan  dari pemerintah  kota  Prabumulih  untuk  mendukung  perekonomian  masyarakat  prabumulih. Manfaat nyata dalam meningkatkan kesejateraan ekonomi rumah tangga dan kesejahteraan sosial  di harapkan  dapat  di wujudkan  melalui pelaksanaan  program Pembagian peralatan tukang kayu dan Program Bantuan lain untuk pengentasan kemiskinan penyaluran bantuan peralatan tukang kayu terus berlanjut hingga saat ini karena kemampuan pemerintah untuk mendukung keluarga yang kurang mampu. Dalam Hal ini peneliti menekankan penerapan metode Naive Bayes pada klasifikasi warga yang mendapat bantuan peralatan tukang kayu. Hasil Klasifikasi ini di maksudkan sebagai acuan bagi pemerintah daerah untuk meningkatkan

## Abstract
The  position  of  small  businesses  in  the  indonesian  economy  is  becoming  increasingly  important, especially after the crisis in indonesia. Crises show that small businesses are more resilient than most large businesses. If this busines group grows well, it can absorb a large number of workers, thereby encouraging industrial development. In general, the focus on small businesses in indonesia is nothing new in government policy. With that, the government decided to help the community by allocating assistence  to  people  who  Want  to  open  small  businesses.  Carpenter  equitment  assistance  is  a government program to increase businnes enthusiasm and bring attention to smes in Muara Sungai Village, Cambai District, Prabumulih city. As the Mayor of prabumulih, Ridho Yahya symbolically handed over stroresront assistence to prabumulih resident to help them. The national economy of muara sungai village in 2023 by the government sector in collaboration with members of the prabumulih city DPRD through the ministry of Trade.
Keywords: Quantitative, Carpenter Tools, Naive Bayes.
semangat usaha dan memperhatikan UKM di Desa Muara Sungai Kecamatan Cambai Kota Prabumulih.

## METODE PENELITIAN

## 2.1  Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode  kuantitatif menurutArikunto(2006 : 12) mengemukakan tentang  penelitian kuantitatif yakni pendekatan penelitian  yang  banyak  menggunakan  angka-angka,  mulai  dari  mengumpulkan  data, penafsiran  terhadap  data  yang  diperoleh,  serta  pemaparan  hasilnya.  Metode  penelitian kuantitatif  ini  diartikan  sebagai  bagian  dari  serangkaian  investasi  sistematika  terhadap fenomena  dengan  mengumpulkan  data  untuk  kemudian  diukur  dengan  teknik  statistik matematika dan komputasi. Riset ini sebagian besar dilakukan dengan menggunakan metode statistik dalam pegumpulan data kuantitatif lewat studi penelitian.
Penelitian  kuantitatif  adalah  penelitian  ilmiah  yang  sistematis  terhadap  bagian-bagian serta  hubungan-hubungannya.  Tujuan  penelitian  kuantitatif  adalah  mengembangkan  dan menggunakan model-model matematis, teori-teori dan atau hipotesis yang berkaitan dengan suatu fenomena.

## 2.2  Objek Penelitian
Objek penelitian dalam penelitian ini adalah kantor Desa Muara Sungai Kecamatan Cambai Kota Prabumulih.
2.3  Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data merupakan proses yang dilakukan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian: Metode Pengumpulan  data yang dilakukan pada penelitian ini berupa wawancara dengan kepala desa dan sekretaris Desa Muara Sungai, kemudian melakukan pengumpulan data berdasarkan data dari kantor desa. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa Nama Kepala Keluarga, Status, jumlah anggota rumah tangga, dan penghasilan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Kebutuhan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  training  yang  diperoleh  dari  data  keluarga  kurang mampu. Sebanyak 36 orang tercantum pada tabel 1, dimana 24 orang tidak menerima dan 12 orang menerima.
Tabel 1. Data Training No Nama Status JumlahAnggota Rumah Tangga Penghasilan  Menerima 1 Dedi Saputra Kawin 4 Sedang Ya 2 Mustofa Irhap Kawin 4 Rendah Tidak 3 Dewi Kawin 7 Rendah Ya 4 Erma Cerai Mati 6 Sedang Tidak 5 Samsul Kawin 5 Sedang Tidak 6 Andi Setiawan Kawin 9 Sedang Tidak 7 Jamil Kawin 5 Sedang Ya 8 Elpendi Kawin 3 Sedang Tidak 9 Asrul Kawin 6 Sedang Ya 10  Alamsyah Kawin 5 Sedang Tidak 11 Rahmad Suhartono Kawin 4 Sedang Ya 12  Rahandra Oktara Kawin 5 Rendah Tidak 13  Malyana Cerai Mati 4 Rendah Tidak 14  Mat Saharudin Cerai Mati 1 Rendah Tidak 15  Sailin Kawin 5 Sedang Tidak 16  Sulaiman Kawin 6 Rendah Tidak 17  Kolni Kawin 5 Sedang Tidak 18  Andra Yanto Kawin 5 Sedang Ya 19  Rawan Kawin 4 Sedang Tidak 20  Arwadi Kawin 6 Sedang Tidak 21  Juriah Kawin 2 Rendah Tidak 22  Waireni Kawin 3 Rendah Tidak 23  Wawan Kawin 3 Sedang Ya 24  Samsia Cerai Mati 1 Rendah Tidak 25  Nahem Cerai Mati 1 Rendah Tidak 26  Mirul Latif Cerai Mati 3 Rendah Tidak 27  Cik Noni Cerai Mati 1 Rendah Tidak 28  Satina Cerai Mati 3 Rendah Tidak
29  Yusima Cerai Mati 1 Rendah Tidak 30  Yuning Cerai Mati 1 Rendah Tidak 31  Surman Kawin 4 Rendah Ya 32  Rosi Kawin 4 Sedang Ya 33  Marwan Karnawan Kawin 4 Rendah Ya 34  Hasan Roni Cerai Mati 3 Sedang Tidak 35  Bodi Cerai Mati 2 Rendah Ya 36  Rendi Hadi Kawin 3 Rendah Ya Keterangan: 1) Penghasilan Rendah = Kurang dari 1 juta Sedang = 1 juta- 2 juta Tinggi = Lebih dari 2 juta

## 3.2  Perhitungan Sederhana
Perhitungan sederhana dilakukan dengan menggunakan rumus teorema bayes
𝑃(𝐶|𝑋) = P(x|c)P(c) P(x) … … … … … … . (1) Keterangan : x : Data dengan class yang belum di ketahui c : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
P(c|x)  : Probabilitas hipotesis berdasar kondisi (posteriori probability)
P(c) : Probabilitas class yang di cari (prior probability) dari keseluruhan data
P(x|c)  : Probabilitas berdasarkan kondisi pada class
P(x) : Probabilitas c
Persamaan pertama menjelaskan bahwa peluang masuknya sampel karakteristik tertentu ke dalam kelas C(posterior) sama dengan probabilitas munculnya kelas C (sebelum memasuki sampel),  sering  disebut  sebagai  prior)  dikalikan  dengan  probabilitas  karakteristik  sampel muncul di kelas C (juga di sebut likelihood), di bagi dengan probabilitas kejadian dengan sifat- sifat sampel global (juga disebut evidence). Oleh karena itu, rumus di atas juga dapat ditulis sebagai berikut:
𝑃𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 = 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖 𝑥 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑
𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒
… … … … … … . (2)
Nilai advance selalu sama untuk setiap kelas dalam sampel. Nilai posterior tersebut kemudian dibandingkan dengan nilai posterior dari kelas lain untuk menentukan ke dalam kelas mana sampel tersebut berada. Pengembangan lebih lanjut dari formula bayes berlangsung dengan rincian sebabagi berikut:
Penerima ‘ya’ = 12 / 36=0,33
Penerima ‘tidak’= 24 / 36= 0,67
Perhitungan atribut yang lain sama seperti rumus di atas.
Tabel 2. Perhitungan setiap atribut Atribut Nilai Ya Tidak Probabilitas Penerima Menerima  0,33 0,66 Status Kawin 0,83 0,54 Cerai Hidup  0 0,17 Cerai Mati 0,83 0,26 Jumlah Anggota Rumah Tangga 1 0 0,22 2 0,52 0,52 3 0,27 0,69 4 1,23 0,36 5 0,19 0,69 6 1,32 0,72 7 1,32 0 8 0 0 9 0 1,32 Penghasilan Rendah 0,41 0,58 Sedang 0,58 0,42
3.3  Hasil Uji Klasifikasi
Hasil uji klasifikasi di peroleh dengan perhitungan sederhana berdasarkan data yang di masukkan dalam rumus berikut :
( 𝐶 | 𝑋 1, ... , 𝑋𝑛 ) = P(C)P()X1, ... , X 𝑛 |C = P(C)P()X1, ... , X 𝑛 |C)
= P(C)P(X1|c)P (X2|C, X1)(X3, ... , X 𝑛 |C, X1, X2)
= P(C)P()X1, ... , X 𝑛 |C)
= P(C)P(X1|c)P (X2|C, X1)(X3, ... , X 𝑛 |C, X1, X2)
= P(C)P()X1, ... , X 𝑛 |C)
= P(C)P(X1|c)P (X2|C, X1)(X3, ... , X 𝑛 |C, X1, X2)
(Xn|C, X1, X2, ... , Xn −1) .....(3)
Data Calon Penerima Aan Sandi Ya = 0,22*0,83*0,83*0,41*0,41 = 0,030 Aan Sandi Tidak = 0,12*0,54*0,58*0,3 = 0,011 Hasan Afandi Ya = 0,22*0,83*0,83*0,41*0,83 = 0,062
Hasan Afandi Tidak  = 0,12*0,54*0,58*0,42 = 0,015
Setelah dikalikan terlihat bahwa hasil translasi ini menyebabkan semakin kompleksnya faktor  kondisional  yang  mempengaruhi  nilai  probabilitas,  yang  sulit  di  analisis  secara individual.  Oleh  karena  itu,  perhitungan  ini  sulit  dilakukan.  Kemudian  digunakan  asumsi indepedensi yang sangat tinggi (naif) bahwa setiap pemandu independen  satu sama lain. Penggunaan persamaan untuk setiap penduduk menurut atribut dan lainya ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Klasifikasi Nama Menerima Ya Tidak Aan Sandi Ya 0,03 0,11 Hasan Afandi Ya 0,062 0,015 3.4  Pengujian Tinggi 0 0
Hasil  perhitungan  yang  dilakukan  dengan  metode  Naive  Bayes  sesuai  dengan  data training.  Untuk  menguji  hasil  klasifikasi  dalam  memperoleh  nilai  akurasi,  dilakukan perhitungan matriks konfusi. Hasil perhitungan yang tepat ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Confusion Matrik Prediksi Aktual Menerima: ya  Menerima: tidak Menerima: ya 8 5 Menerima: tidak 5 8

## Dengan Rumus
Akurasi = (8+8) / (8+5+5+5+8) / 100% = 62%

## SIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan,  algoritma  Naive  Bayes  memiliki  akurasi  sebesar  62%. Sehingga  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  peluang  masa  depan  berdasarkan pengalaman masa lalu untuk membantu pengelola desa mengidentifikasi calon penerima peralatan  tukang  kayu.  Mengetahui  siapa  yang  berhak  mendapatkan  bantuan  peralatan tukang  kayu  dapat  meminimalisir  kesalahan  yang  dilakukan  oleh  orang  yang  menerima peralatan tukang kayu.

## DAFTAR PUSTAKA
Aries Friday. 2015. APLIKASI KLASIFIKASI PENENUAN PENERIMAAN BERAS MISKIN (RASKIN)
DI  DS.  SIDOMULYO  KEC.  DEKET  KAB.  LAMONGAN  DENGAN  METODE  NAIVE BAYES.skripsi universitas muhammadadiyah gresik. Diakses pada 08 Desember 2020 dari http://eprints.umg.ac.id/4457/
Dikananda Rinaldi Arif. 2021. Penerima Manfaat Bantuan Non Tunai Kartu Keluarga Sejahtera Menggunakan Metode Naive Bayes dan KKN. Diakses Pada 31 Desember 2021 dari https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/bits/article/view/1093
Fahmi Nur Ivan. 2018. Penerapan Metode  Naive Bayes Terhadap Bantuan Sosial Keluarga Prasejahtera. Nusantara of Engineering (NOE). Diakses pada 06 Agustus 2018 dari https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotex/articel/view/1137
Halilintar  Risa.  2021.Penerapan  Metode  Naives  Bayes  Klasifikasi  Penerimaan  Bantuan PKH.Proseding Semnas Inotek (Seminar Nasional Teknologi). Diakses pada 16
Agustus 2018 dari https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotex/view/1137 Ica. 2022.Penerapan Metode Naives Bayes Dalam Mengklasifikasi Penerima BLT Pada Desa Pelangsian. JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu Dan Teknik Komputer). Diakses Pada 26 Oktober 2022 dari https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter
Irawan Heri Rony. 2018.Penerapan Metode Naives Bayes Terhadap Bantuan Sosial Keluarga Prasejahtera.  Nusantara  Of  Engineering  (NOE).Diakses  pada  06  Agustus  2018  dari https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotex/articel/view/1137
Nurahman. 2022.Penerapan Metode Naives Bayes Dalam Mengklasifikasi Penerima BLT Pada Desa Pelangsian. JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu Dan Teknik Komputer). Diakses Pada 26 Oktober 2022 dari https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter
Putri  Haida.  2021.  Penerima  Manfaat  Bantuan  Non  Tunai  Kartu  Keluarga  Sejahtera Menggunakan Metode Naive Bayes dan KKN. Diakses Pada 31 Desember 2021 dari https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/bits/article/view/1093
Setiawan Ade  Dian. 2021.Penerapan Metode  Naives Bayes Klasifikasi Penerimaan Bantuan
PKH.Proseding  Semnas  Inotek  (Seminar  Nasional  Teknologi).  Diakses  pada  16 Agustus 2018 dari https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotex/view/1137
Sulaksono  Juli.  2018.  Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Terhadap  Bantuan  Sosial  Keluarga Prasejahtera. Nusantara of Engineering (NOE). Diakses pada 06 Agustus 2018 dari https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotex/articel/view/1137
Warisa.  2022.Penerapan  Metode  Naives  Bayes  Dalam  Mengklasifikasi  Penerima  BLT  Pada Desa Pelangsian. JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu Dan Teknik Komputer). Diakses Pada 26 Oktober 2022 dari https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter
W Laksana. 2015. APLIKASI KLASIFIKASI PENENUAN PENERIMAAN BERAS MISKIN (RASKIN) DI  DS.  SIDOMULYO  KEC.  DEKET  KAB.  LAMONGAN  DENGAN  METODE  NAIVE BAYES.skripsi universitas muhammadadiyah gresik. Diakses pada 08 Desember 2020 dari http://eprints.umg.ac.id/4457//