e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26543 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26543
Analisis Prediksi Tingkat Kesejahteraan Masyarakat Nelayan Lombok Timur Dengan Algoritma Naïve Bayes
Arnila Sandi 1* , Yahya 2 , Muhammad Qusyairi 3
1,3 Program Studi Teknik Komputer, Universitas Hamzanwadi 2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Hamzanwadi *Arnilasandi1878@gmail.com

## Abstrak
Wilayah perairan di Indonesia lebih luas dibandingkan dengan luas daratan, oleh karena itu Indonesia dikenal sebagai negara maritim. Indonesia juga memiliki banyak sumberdaya alam yang berasal dari lautan, contohnya adalah  ikan.  Masyarakat  pesisir  pantai  memanfaatkan  ikan  sebagai  bahan  matapencaharian  mereka,  dimana sebagian besar mereka menjadi seorang Nelayan. Mencari ikan adalah pekerjaan sehari-hari dalam memenuhi kebutuhan ekonomi keluarga. Masyarakat Nelayan dapat disebut sebagai kelompok masyarakat yang sebagian besar  bekerja  sebagai  nelayan.  Kumpulan  masyarakat  ini  berbeda  dengan  masyarakat  yang  tinggal  didaerah dataran rendah dan tinggi, mereka memiliki karakteristik yang berbeda, faktor alam banyak merubah gaya hidup mereka dan juga perekonomian mereka. Karena keunikan dari gaya hidup mereka yang membuat penulis tertarik untuk melakukan penelitian. Penelitian kali ini menggunakan data yang sudah ada untuk mendapatkan informasi bari dari data tersebut. Peneliti akan memprediksi tingkat kesejahteraan masyarakat nelayan di Lombok Timur menggunakan  algoritma  Naive  Bayes.  Untuk  menunjang  hasil  keputusan  yang  akan  di  evaluasi  peneliti menggunakan lima variabel yaitu : Pendidikan, Anggota keluarga, sumur, pekerjaan dan perumahan. Dari lima variabel tersebut peneliti berharap mendapatkan hasil akhir yang baik yang dapat digunakan untuk memprediksi tingkat kesejahteraan masyatakat nelayan di Lombok Timur. Evalluasi dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes,  algoritma  ini  dipilih  karena  sesuai  dengan  karakteristik  data  yang  kita  miliki.  Naive  bayes  merupakan algoritma yang sederhana. Hasil akhir dari penelitian ini adalah 99% untuk nilai akurasi, 81% untuk nilai presisi dan 100% untuk recall
Kata kunci : Bayes, Klasifikasi, Nelayan, Prediksi

## Abstract
The water area in Indonesia is wider than the land area, therefore Indonesia is known as a maritime country. Indonesia also has many natural resources that come from the ocean, for example fish. Coastal communities use fish as their livelihood, where most of them become fishermen. Fishing is a daily job to meet the family's economic needs. The Fishermen's Community can be called a group of people who mostly work as fishermen. This group of people is different from people who live in lowland and highland areas, they have different characteristics, natural factors have changed their lifestyle and also their economy. It is because of the uniqueness of their lifestyle that makes the author interested in conducting research. This research uses existing data to obtain new information from that data. Researchers will predict the level of welfare of fishing communities in East Lombok using the Naive Bayes algorithm. To support the results of the decisions that will be evaluated, researchers use five variables, namely: Education, family members, wells, employment and housing. From these five variables, researchers hope to get good final results that can be used to predict the level of welfare of the fishing community in East Lombok. Evaluation  is  carried  out  using  the  Naive  Bayes  algorithm,  this  algorithm  was  chosen  because  it  suits  the characteristics of the data we have. Naive Bayes is a simple algorithm. The final results of this research were 99% for accuracy value, 81% for precision value and 100% for recall.
Keywords : Bayes, Classification, Fisherman, Pediction
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26543 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26543

## 1. Pendahuluan
Indonesia dikenal sebagai negara maritim, karena indonesia  memiliki  wilayah  perairan  yang  yang cukup  luas,  arti  kata  maritim  sendiri adalah seluruh kegiatan atau aktivitas yang berhubungan dengan kelautan, baik dari sumber daya alam dan juga yang bersifat teknis seperti pelabuhan dan wisata bahari (laut)  [1].  Wilayah  laut  indonesia memiliki  luas  5,8  juta  km 2 dan  garis  pantai sepanjang  81.000  km,  dengan  jumlah  pulau 17.000, sehingga menempatkan negara Indonesia  sebagai  negara  yang  memiliki  jumlah nelayan  yang  cukup  banyak  serta  sumber  daya alam kelautan dan perikanan yang luar biasa [2].
Kehidupan sosial masyarakat nelayan sangatlah beragam  dan  kompleks.  Mereka  memiliki karakteristik  yang  sangat  berbeda  dengan Masyarakat  pada  umumnya,  Sebagian  besar Masyarakat  pesisir  Pantai  bermata  pencaharian sebagai nelayan atau petani tambak, hingga bisa dikatakan sebagai masyarakat yang jauh dari kata sejahtera.  Kesejahteraan  Masyarakat  harus dilakukan  secara  adil  dan  merata  agar perekonomian Masyarakat dapat tumbuh dengan pesat [3].
Salah  satu  Provinsi  di  Indonesia  yang  memiliki wilayah perairan dan Pantai yang cukup Panjang adalah  pulau  Lombok  yang  terletak  di  Provinsi NTB.  Lombok  Timur  adalah  salah  satu kota/kabupaten  yang  juga  memiliki  Panjang pantai  220  km  dan  luas  peraiaran  laut  kurang
lebih  sekitar  1.074  km2.  Dapat  disimpulkan potensi  pengembangan  sumberdaya  perikanan dan  kelautan  di  wilayah  Lombok  Timur  cukup tinggi,  walaupun  penggunaan  sumberdaya alam tersebut masih tergolong tradisional [4].
Ini  yang  menyebabkan  Tingkat  kesejahteraan masyarakat  nelayan  masih  dibawah  kata sejahtera  atau  dapat  dikatakan  sebagai masyarakat  miskin.  Dalam  penilaian  Tingkat kesejahteraan  masyarakat  kita  memeiliki beberapa faktor pendukung penilaian atau dapat disebut  sebagai  atribut/variabel  pendukung, diantaranya  adalah  Pendidikan,  pekerjaan, perumahan,  anggota  keluarga,  dan  sumur  (air bersih), dari faktor pendukung kita dapat melihat berhasilkah  Masyarakat  atau  Sejahtera  dan tidaknya  Masyarakat  tersebut.  Pada  penelitian kali  ini  algoritma  Naïve  Bayes  menjadi  pilihan yang digunakan untuk mengolah data.
Algoritma Naïve Bayes adalah sebuah teknik machine learning yang didasari oleh teori probabilitas yang berhubungan dengan probabilitas sebelumnya [5].
Algoritma  Naïve  Bayes  digunakan  bertujuan untuk  menganalisis  tingkat  kesejahteraan masyarakat  nelayan  di  Lombok  Timur  Nusa Tenggara  Barat,  dan  juga  untuk  mengetahui performance  algoritma  Naïve  Bayes  dalam memprediksi sebuah dataset..
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26543 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26543

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Penelitian Terkait
Dalam menjalankan penelitian ini, penulis merujuk pada penelitian terdahulu yang berkaitan dengan topik penelitian ini antar lain :
- Amri  Muliawan  Nur  dan  rekan-rekan  yang berjudul  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes Untuk  penentuan  Penerima  Beasiswa Program Indonesia Pintar”. Pada penelitian ini dilakukan  klasifikasi  data  siswa  yang  layak dan tidak layak untuk menerima beasiswa PIP di  SMAN  1  Sukamulia.  Dari  penelitian tersebut  dihasilkan  nilai  akurasi  sebesar 92,81%  dengan  menggunakan  cross validation,  dan  hasil  ini  di  dapat  pada pengujian  ke  9.  Selain  cross  validation penelitian ini juga menggunakan Area Under Curve  (AUC)  sebesar  0,979%,  AUC  adalah salah satu parameter yang digunakan untuk menganalisis  klasifikasi  dalam  menentukan model terbaik untuk memprediksi suatu kelas [6].
- Muhammad  Wasil  dan  Mahfuz  dalam penelitiannya  yang  berjudul  “Analisis Persepsi  Masyarakat  Terhadap  Kinerja Aparatur  Desa  Dalam  Meningkatkan Pelayanan  Publik  Di  Desa  Lenek  Lauk Menggunakan  Metode  Naive  Bayes”. Penelitian ini memanfaatkan angket yang diisi oleh 50 responden, mencakup 10% dari total populasi, yakni 5.539 penduduk tetap di Desa
Lenek Lauk. Hasil pengukuran menunjukkan akurasi  sebesar  92.26%  dengan  nilai  AUC pada Kurva ROC mencapai 0.924 [7].
- Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap Tingkat Kesejahteraan Masyarakat Kecamatan Selong Kabupaten Lombok Timur –  Nusa  Tenggara  Barat  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes,  penelitian  ini dilakukan oleh Yahya dan Hariman Bachtiar. Fokus  penelitian  terpusat  pada  aspek ekonomi,  pada  Kecamatan  Selong.  Hasil pengolahan  data  dengan  algoritma  tersebut menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 93,45%.  Dari  hasil  ini,  dapat  disimpulkan bahwa sebanyak 1056 keluarga masyarakat menunjukkan tingkat kesejahteraan, sementara 74 keluarga lainnya masih berada dalam kondisi kurang sejahtera. [8].
- Selanjutnya  adalah  penelitian  yang  berjudul “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi  Predikat  Ketuntasan  Belajar Siswa  Pasca  Pandemi  Covid  19”,  yang dilakukan oleh Muhammad Saiful dan kawan- kawan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  indikator  masalah  dalam pencapaian  ketuntasan  belajar  siswa  kelas XII  SMAN  3  Selong  selama  periode  pasca pandemi COVID-19. Metode yang diterapkan untuk  mengatasi  tantangan  dan  dapat memberikan  solusi  yang  efektif  dalam
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26543 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26543
mengatasi kendala-kendala
dalam
pembelajaran daring di masa mendatang [9].
- Berikutnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Bq. Andriska Candra Permana dan Intan Komala  Dewi  dengan  judul  “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Decision Tree dan  Naïve  Bayes  Untuk  Prediksi  Penyakit Diabetes”.  Dalam  penelitian  ini,  disimpulkan bahwa algoritma decision tree memiliki kinerja yang lebih baik dalam memprediksi penyakit diabetes.  Algoritma  ini  mencapai  akurasi sebesar  95,58%  dan  nilai  AUC  0,981,  yang lebih  tinggi  daripada  algoritma  Naïve  Bayes yang  hanya  mencapai  akurasi  87,69%  dan nilai AUC 0,947 [10].
- Penerapan Naïve Bayes dalam
Mengklasifikasikan  Masyarakat  Miskin  di Desa  Lepak  adalah  judul  penelitian  yang dilakukan  oleh  Wiwit  Pura  Nurmayanti  dan kawan-kawan.  Metode  Naïve  Bayes Classifier digunakan dalam analisis data pada penelitian  ini.  Dari  hasil  pengujian menggunakan  confusion  matrix,  didapati bahwa,  tingkat  akurasi  data  testing  dalam memprediksi  hasil  klasifikasi  mencapai 96.63%, yang menunjukkan tingkat
keakuratan  yang  baik.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  mayoritas  masyarakat desa Lepak tergolong dalam kategori miskin berdasarkan klasifikasi yang dilakukan [12]..
2.2. Landasan Teori
1. Data Mining
Data  mining  adalah  serangkaian  proses  yang digunakan  untuk  mengeksplorasi  nilai  tambah berupa  informasi  yang  sebelumnya  tidak terdeteksi  secara  manual  dari  suatu  kumpulan data  dan  sebagai  metode  yang  efektif  untuk mengidentifikasi  pola  dan  informasi  yang  dapat digunakan  untuk  mengungkap  hubungan  antar data [14].
2. Naïve Bayes
Naïve  Bayes  adalah  salah  satu  teknik  yang berguna dalam mengelompokkan data ke dalam kategori  yang  sesuai.  Dan  sebagai  metode statistik  yang  membantu  memprediksi  seberapa mungkin suatu data akan termasuk dalam kelas tertentu [15].
Algoritma  sederhana  yang  menggunakan teorema  Bayes  untuk  probabilitas  bersyarat digunakan  untuk  mengklasifikasi  data  dengan mempertimbangkan frekuensi munculnya deskriptor data dari set pelatihan. [16].
Untuk  menghitung  probabilitas  pada  sebuah sampel menggunakan teorema Bayes, kita dapat merujuk pada persamaan 1 dan merumuskannya dengan kata-kata yang berbeda.
𝑃(𝐻|𝑋) ⬚ = 𝑝(𝑋|𝐻). 𝑝(𝐻) 𝑝(𝑋)
Keterangan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26543 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26543
P(H) :  Nilai  probabilitas  prior  dari  hipotesis pada  sebuah  sampel,  biasa  disebut dengan priori.
P(X) :  merupakan  evidence  dari  probabilitas data  pelatihan.  P(H|X)  adalah  nilai probabilitas  H  yang  mempengaruhi  X (posterior density)
P(X|H) : merupakan probabilitas x kepada h yang disebut dengan likelihood [17].
3. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  sebuah  teknik  dalam  data mining  yang  digunakan  dalam  berbagai  bidang pembelajaran. Ini melibatkan analisis data untuk membuat  model  yang  menggambarkan  kelas- kelas  yang  ada  dalam  data  yang  sedang  diteliti [18].
4. K-Fold Cross Validation
K-Fold  Cross  Validation  biasa  digunakan  untuk melatih dan menguji model pada dataset dengan pembagian  yang  efisien  menjadi  K  subset  yang sama besar, untuk mendapatkan estimasi akurasi yang lebih stabil. Dalam prosesnya, setiap dataset dibagi  menjadi  sepuluh  partisi  yang  sama  dan diulangi  sepuluh  kali  untuk  mendapatkan  nilai akurasi,  sehingga  memungkinkan  evaluasi  yang lebih  konsisten  terhadap  kinerja  model  yang digunakan [19]
5. Confussion Matrix
Confusion  Matrix  adalah  alat  yang  digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja  dari  suatu  metode klasifikasi.  Biasanya,  metode  ini  menggunakan
empat  istilah  hasil  klasifikasi,  yaitu  True  Positif (TP),  True  Negatif  (TN),  False  Positif  (FP),  dan False Negatif (FN) [20].
6. AUC
Area  Di  Bawah  Kurva  (Area  Under  the Curve/AUC) merujuk pada daerah di bawah kurva Receiver  Operating  Characteristic  (ROC).  ROC adalah  kurva  yang  menggambarkan  hubungan antara  sensitivitas  dan  spesifisitas  dari  suatu model atau algoritma pada berbagai titik potong. Nilai AUC secara teoritis berada di antara 0 dan 1, dengan nilai yang lebih tinggi menunjukkan kinerja yang  lebih  baik  dari  model  tersebut  dalam membedakan  antara  kelas  positif  dan  negatif. Dengan  kata  lain,  semakin  besar  nilai  AUC, semakin  baik  kemampuan  model  dalam memprediksi variabel yang diteliti [21].
2.1. Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan penelitian dapat dilihat dari alur proses pada gambar 1 dibawah ini :
Gambar  1 Alur proses penelitian Tahapan dari alur proses penelitian diatas yaitu:
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26543 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26543
1. Diawali dengan dataset, dataset di peroleh dari aplikasi nelayan dalam bentuk .xls. dan .csv
2. Selanjutnya  adalah  data  preparation  yaitu merubah dataset yang masih mentah menjadi sebuah dataset yang siap untuk dianalisis
3. Berikutnya  adalah pembagian data atau  split data, data dibagi menjadi data testing dan data training
4. Data  yang  sudah  siap  dapat  diproses menggunakan  bahas  pemrograman  python dengan  software  Google  Colab  dan  Dengan algoritma Naïve Bayes
5. Hasil  dari  pemodelan  berupa  nilai  akurasi, precision, recall dan AUC
6. Proses  selesai  sampai  mendapatkan  hasil atau nilai akurasi tertinggi.

## 3. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode eksperimental,  yaitu  mengumpulkan  data  atau informasi untuk diuji, berikut adalah metode yang dilakukan :
3.1. Teknik Pengumpulan Data Data yang diambil dari aplikasi nelayan termasuk data  yang  bersifat  pribadi,  sementara  metode pengumpulan  data  pada  aplikasi  nelayan melibatkan observasi, wawancara, dan distribusi kuesioner kepada penduduk..
1. Teknik Observasi
Teknik  observasi  ini  dilakukan  dengan melakukan  pengamatan  langsung  ke  lokasi
penelitian yaitu di 3 kecamatan yang berada di wilayah Kabupaten Lombok Timur, antaralain: Labuan  Haji,  Kecamatan  Sakra  Timur  dan Kecamatan Keruak.
2. Teknik Wawancara Teknik  wawancara  ini  digunakan  untuk mendapatkan  data  langsung  dari  penduduk Nelayan di lokasi penelitian.
3. Angket
Angket ini disusun dengan tujuan memudahkan  proses  wawancara  dan  juga sebagai dokumen pendukung untuk pengumpulan  data.  Angket  diberikan  kepada Masyarakat  sekitar  pesisir  tempat  penelitian yaitu tiga kecamatan di Lombok Timur.

## 3.2. Teknik Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  pendekatan  kuantitatif, dengan  menggunakan  data  privat  yang  belum pernah dimanfaatkan dalam penelitian.
3.3. Teknik Pengolahan Data
Dalam  pengolahan  data  perangkat  lunak  yang digunakan adalah Google Colab dengan metode Klasifikasi  dan  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes.
3.4. Model Yang diusulkan
Penelitian ini mengusulkan menggunakan metode klasifikasi  dengan  algoritma  Naïve  Bayes. Pengujian  dilakukan  dengan  k-fold  cross validation  dan  untuk  evaluasi  menggunakan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26543
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26543
confussion matrix dengan hasil akhir nilai akurasi dan nilai AUC serta dalam bentuk grafik

## 4. Hasil dan Pembahasan
Algoritma  Naïve  Bayes  diterapkan  untuk menganalisis dan memprediksi tingkat kesejahteraan  masyarakat  nelayan  di  Lombok Timur. Pengolahan data dilakukan menggunakan Google  Colab  dengan  metode  klasifikasi  dan algoritma Naïve Bayes. Total data yang terkumpul adalah  1855,  dengan  6  atribut  yang  digunakan, yaitu  Nomor  Anggota,  Pendidikan,  Anggota Keluarga, Sumur, Pekerjaan, dan Perumahan. 4.1. Pemodelan data
Menentukan  Atribut/variabel  pendukung,  Atribut- atribut  ini  menjadi  faktor  penentu  dalam menentukan  kondisi  akhir  kesejahteraan masyarakat nelayan. Berikut adalah sample data set yang akan digunakan
Gambar  2. Sample data masyarakat nelayan di Lombok Timur Selanjutnya adalah menentukan parameter untuk kelas,  Adapun  code  dalam  menentukan  kelas adalah sebagai berikut
#input parameter untuk prediksi class
xTarget = df.drop(['Status Masyarakat'],axis = 1) print(xTarget)
Setelah itu, kita melakukan pemodelan data, kami menggunakan algoritma Naïve Bayes.
Berikut  adalah  contoh  kode  Python  untuk pemodelan Naïve Bayes:
#Melakukan pembuatan model training dengan NaiveBayes NaiveBayes = MultinomialNB().fit(X_train,np.
ravel(y_train,order='C'))
print(NaiveBayes) MultinomialNB()
Prosesnya  melibatkan  pembagian  data  menjadi data latih = 70% dan data uji = 30%, inisialisasi model, pelatihan model dengan data latih, prediksi pada  data  uji,  dan  pengukuran  akurasi  model, berikut kodingannya
#Membuat  data  training  dan data  testing  dari  dataset dengan data test = 30% dan training 70% #dari jumlah instance X_train, X_test,y_train,y_test=train_test_sp lit(X,Y,test_size = 0.25, random_state=4) print(X_train.shape)
print(y_train.shape) print(X_test.shape) print(y_test.shape) output
(1391, 5129)
(1391, 1) (464, 5129)
(464, 1)
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26543 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26543

## 4.2. Pemodelan metode
Model  ini  dipilih  agar  dapat  membuat  deskripsi kelas pada dataset, yang menggambarkan status sejahtera  atau  tidak  sejahtera.  Berikut  adalah code dalam menentukan target yang diinginkan
#target classification dari accept / rejected Loan yTarget
= df['Status Masyarakat'] print (yTarget) output
0 Tidak Sejahtera
1 Tidak Sejahtera
2 Tidak Sejahtera
3 Tidak Sejahtera
4 Tidak Sejahtera
5 ...
6 1850 Tidak Sejahtera
7 1851 Sejahtera
8 1852 Sejahtera
9 1853 Tidak Sejahtera
10 1854 Tidak Sejahtera
11 Name: Status Masyarakat, Length: 1855, dtype: object

## 4.3. Evaluasi
Langkah  selanjutnya  adalah  mengevaluasi performanya menggunakan Confusion Matrix dan penghitungan menggunakan rumus bayes,
1. Confusion Matriks
Dalam  kode  di  bawah  ini,  kita  akan  melihat bagaimana  kita  dapat  menggunakan  Confusion Matrix  untuk  melakukan evaluasi  tersebut,  serta visualisasi hasilnya.
# Print the Confusion Matrix and slice it into four pieces from sklearn.metrics import
confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('Confusion  matrix\n\n',  cm) print('\nTrue  Positives(TP)  =  ', cm[0,0]) print('\nTrue  Negatives(TN)  =  ', cm[1,1]) print('\nFalse Positives(FP)
= ', cm[0,1])
print('\nFalse Negatives(FN) = ', cm[1,0])
output Confusion matrix [[ 17  4] [ 0 443]] True Positives(TP) = 17 True Negatives(TN) = 443 False Positives(FP) = 4 False Negatives(FN) = 0
Visualisasi dari confusion matriksnya dapat dilihat pada gambar 3 berikut ini
Gambar  3 Visualisasi confusion matriks algoritma Naïve Bayes
Darri  gambar  tersebut  menyatakan  bahwa terdapat  17  kasus  True  Positif,  4  kasus  False Positif,  tidak  ada  kasus  False  Negatif,  dan  443 kasus True Negative.
2. Rumus Bayes
Untuk menggunakan rumus bayes langkah awal adalah  mencari  nilai  probabilitas  pada  setiap atribut yang digunakan.
- Pada  tabel  2  adalah  nilai  probabilitas  untuk atribut Pendidikan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26543 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26543
Tabel 1 Nilai probabilitas atribut pendidikan
- Berikutnya  adalah  nilai  probabilitas  untuk atribut anggota keluarga, hasilnya dapat dilihat pada tabel 3 berikut :
Tabel 2 Nilai probabilitas atribut anggota keluarga
Atribut Status Probabilitas Sejahtera Tidak Sejahtera Sejahtera Tidak Sejahtera 1 37 235 0.30 0.14 2 85 252 0.69 0.15 3 1 527 0.008 0.30 4 0 430 0.00 0.25 5 0 160 0.00 0.09 6 0 85 0.00 0.05 7 0 25 0.00 0.01 8 0 15 0.00 0.01 9 0 3 0.00 0.00 Total 123 1732 1.00 1.00 - Atribut selanjutnya adalah atribut perumahan,
dan  hasilnya  dapat  dilihat  pada  tabel  4 dibawah ini
Tabel 3 Nilai probabilitas atribut perumahan
- Selanjutnya  Tabel  5  adalah  tabel  hasil  dari probabilitas atribut sumur
Tabel 4 Nilai probabilitas atribut sumur Atribut Status Probabilitas sejahtera Tidak Sejahtera sejahtera Tidak Sejahtera memiliki 123 889 1 0.51 tidak memiliki 0 843 0 0.49 Total 123 1732 1 1
- Dan tabel 6, adalah tabel nilai probabilitas dari
pekerjaan

## Tabel 5 Nilai probabilitas atribut pekerjaan
Atribut Status Probabilitas sejahtera Tidak Sejahtera sejahtera Tidak Sejahtera Nelayan Penuh 123 1312 1 0.76 Nelayan Sambilan 0 277 0 0.16 Nelayan Sambilan tambahan 0 143 0 0.08 Total 123 1732 1 1
- Dan yang terakhir adalah tabel 7, yang berisi tentang nilai probabilitas atribut status
Tabel 6 Nilai probabilitas atribut status Status Status Probabilitas Sejahtera Tidak sejahtera Sejahtera tidak sejahtera Jumlah 123 1732 1 1
Langkah  berikutnya  adalah  mengukur  kinerja model dengan menghitung akurasi, presisi, recall, dan  AUC.  Untuk  ini,  kita  akan  menggunakan confusion  matrix,  kita  memiliki  17  kasus  True Positif (TP), 4 kasus False Positif (FP), 0 kasus False Negatif (FN), dan 443 kasus True Negatif.
Berikut penghitungannya
1. Akurasi 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑥 100% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 17 + 443 4 + 0 + 17 + 443 𝑥 100% Atribut Status Probabilitas Sejahtera Tidak Sejahtera Sejahtera Tidak Sejahtera Tidak sekolah 6 218 0.05 0.13 TK 1 6 0.01 0.00 SD 74 1113 0.60 0.64 SMP 24 255 0.20 0.15 SMA 10 117 0.08 0.07 Perguruan Tinggi 8 23 0.07 0.01 Total 123 1732 1.00 1.00
Atribut Status Probabilitas Sejahtera  Tidak Sejahtera  Sejahtera Tidak Sejahtera Rumah Panggung 0 716 0 0.41 Rumah duduk semi Permanen 0 434 0 0.25 Rumah duduk permanen 123 556 1 0.32 Rumah Darurat 0 26 0 0.02 Total 123 1732 1 1
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26543
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26543
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 460
464 𝑥 100% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 0,9913 𝑥 100%
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 99,13%
2. Presisi
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝐹𝑃 + 𝑇𝑃 𝑥 100% 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 17 4 + 17 𝑥 100%
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 17 21 𝑥 100%
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 0,8095 𝑥 100% 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 81% 3. Recall 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 𝑥 100% 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 17 0 + 17 𝑥 100% 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 17 17 𝑥 100% 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 1 𝑥 100% 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 100%
Adapun code untuk mendapatkan nilai ROC AUC adalah sebagai berikut:
#compute ROC AUC from sklearn.metrics import roc_auc_score ROC_AUC  =  roc_auc_score(y_test,  y_pred) print('ROC AUC : {:.4f}'.format(ROC_AUC))
Output ROC AUC : 0.9048
Gambar  4 Grafik ROC AUC Dari  hasil  penghitungan  menggunakan  python adalah sebagai:
precision recall f1-score support 0 1.00 0.81 0.89 21 1 0.99 1.00 1.00 443 accuracy 0.99 464 macro avg 1.00 0.90 0.95 464 weighted avg 0.99 0.99 0.99 464
Untuk  memastikan  hasil  validasi  yang  akurat dalam penelitian ini, kami menggunakan metode
k-fold validation. Berikut code untuk menghitung k-fold validationnya.
From  sklearn.model_selection  import  KFold, StratifiedKFold, cross_val_score from sklearn import linear_model, tree, ensemble kf = StratifiedKFold(n_splits=5,
shuffle=True, random_state=42) cnt = 1 #  split()  method  generate  indices  to  split  data  into training and test set.
for train_index, test_index in kf.split(X, y): print(f'Fold:{cnt}, Train set: {len(train_index)}, Test
set:{len(test_index)}') cnt+=1 output Fold:1, Train set: 1484, Test set:371 Fold:2, Train set: 1484, Test set:371 Fold:3, Train set: 1484, Test set:371 Fold:4, Train set: 1484, Test set:371 Fold:5, Train set: 1484, Test set:371 .

## 5. Kesimpulan
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, metode klasifikasi dengan algoritma  Naïve Bayes dalam memprediksi  tingkat  kesejahteraan  masyarakat nelayan di Lombok Timur NTB, mendapatkan nilai akurasi  sebesar  99%,  presisi  81%  dan  recall 100%. Sedangkan untuk nilai AUC diperoleh 90%. Dari  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dapat disimpulkan  bahwa  masyarakat  nelayan  di Lombok  Timur  adalah  tidak  sejahtera,  dan performance atau kinerja  untuk algoritma Naïve Bayes  sangat  akurat  digunakan  untuk menganalisis serta memprediksi tingkat
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26543
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26543
kesejahteraan  masyarakat  nelayan  di  Lombok Timur Nusa Tenggara Barat

## 6. Daftar Pustaka
[1] S.  Wiranto,  “Membangun  kembali  budaya maritim  Indonesia  melalui  kebijakan kelautan  Indonesia  dengan  strategi pertahanan  maritim  indonesia:  perspektif pertahanan maritim,” J. Marit. Indones. , vol. 8, no. 2, pp. 110–126, 2020.
[2] I.  M.  Ali,  L.  Yudo,  and  D.  Sianturi,  “Sea Defense  Strategy  in  Facing  Maritime Security  Threat  in  Indonesia’S  Sea,” J. Prodi Strateg. Pertahanan Laut , vol. 6, no. 2, pp. 169–188, 2021.
[3] M. Ridho Matondang et al. , “Analisis Data mining  dengan  Metode  C.45  pada Klasifikasi  Kenaikan  Rata-Rata  Volume Perikanan  Tangkap,” BRAHMANA  J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 2, no. 2, pp. 74–81, 2021.
[4] O.  Nurbayu  and  S.  Rahmi,  “HUBUNGAN PATRON-CLIENT  DAN  RITUAL  PETIK LAUT-Studi  Kasus  Masyarakat  Desa Tanjung  Luar,  Kabupaten  Lombok  Timur, Nusa Tenggara Barat.” [Online]. Available: www.google.com
[5] S.  Nam  and  J.  Hur,  “Probabilistic Forecasting Model of Solar Power Outputs Based on the Na ve Bayes Classifier and Kriging Models,” Energies , vol. 11, no. 11, 2018, doi: 10.3390/en11112982.
[6] A.  M.  Nur,  N.  Nurhidayati,  and  I. Fathurrahman,  “Penerapan  Metode  Naïve Bayes  Untuk  Penentuan  Penerima Beasiswa  Program  Indonesia  Pintar (PIP).,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 7,  no.  1,  pp.  93–102,  2024,  doi: 10.29408/jit.v7i1.23995.
[7] M. Wasil, “Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi  Analisis  Persepsi  Masyarakat Terhadap  Kinerja  Aparatur  Desa  Dalam Meningkatkan  Pelayanan  Publik  Di  Desa Lenek  Lauk  Menggunakan  Metode  Naive
Bayes  Pelayanan  publik  adalah  kegiatan atau rangkaian kegiatan dalam ran,” Infotek J.  Inform.  dan  Teknol. ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 140–146, 2020.
[8] Y.  Yahya  and  H.  Bahtiar,  “Pengaruh Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Tingkat Kesejahteraan  Masyarakat  Kecamatan Selong Kabupaten Lombok Timur  – Nusa Tenggara  Barat  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes,” Infotek    J.  Inform.  dan Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 20–28, 2021, doi: 10.29408/jit.v4i1.2981.
[9] M. Saiful1*, Syamsuddin2, and Moh. Farid Wajdi3,  “Implementasi  Algoritma  Naive Bayes  Untuk  Memprediksi  Predikat Ketuntasan Belajar Siswa Pasca Pandemi Covid 19,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 96–104, 2021.
[10] B.  A.  Candra  Permana  and  I.  K.  Dewi Patwari,  “Komparasi  Metode  Klasifikasi Data  Mining  Decision  Tree  dan  Naïve Bayes Untuk Prediksi Penyakit Diabetes,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 4, no. 1,
pp. 63–69, 2021, doi: 10.29408/jit.v4i1.2994.
[11] H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[12] W.  P.  Nurmayanti,  “Penerapan  Naive Bayes dalam Mengklasifikasikan Masyarakat  Miskin  di  Desa  Lepak,” Geodika J. Kaji. Ilmu dan Pendidik. Geogr. , vol.  5,  no.  1,  pp.  123–132,  2021,  doi: 10.29408/geodika.v5i1.3430.
[13] M.  Hamzah,  “Analisa  dan  Komparasi  5 Algoritma  Klasifikasi  untuk  Penduduk Miskin  berdasarkan  Usia  dan  Jenis Kelamin,” J.  Cakrawala  Inf. ,  vol.  1,  no.  1, pp. 49–57, 2021, doi:
10.54066/jci.v1i1.212.
[14] S. Ucha Putri, E. Irawan, F. Rizky, S. Tunas Bangsa, P. A. -Indonesia Jln Sudirman Blok No,  and  S.  Utara,  “Implementasi  Data Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes Dengan  Algoritma  C4.5,” Januari ,  vol.  2,
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26543 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26543
no. 1, pp. 39–46, 2021.

## [15] M.  Ridho  Handoko,  “SISTEM  PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT
SELAMA
KEHAMILAN  MENGGUNAKAN  METODE NAIVE  BAYES  BERBASIS  WEB,” J.
Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 50– 58, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[16] C.  I.  Agustyaningrum,  W.  Gata,  R. Nurfalah,  U.  Radiyah,  and  M.  Maulidah, “KOMPARASI ALGORITMA NAIVE BAYES,  RANDOM  FOREST  DAN  SVM UNTUK MEMPREDIKSI NIAT PEMBELANJA ONLINE,” 2020.
[17] N. B. Putri and A. W. Wijayanto, “Analisis Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data Mining Dalam Klasifikasi Website Phishing,” Komputika  J. Sist. Komput. , vol. 11,  no.  1,  pp.  59–66,  2022,  doi: 10.34010/komputika.v11i1.4350.
[18] Y. A. Wijaya, A. Bahtiar, Kaslani, and N. R, “Analisa Klasifikasi menggunakan Algoritma  Decision  Tree  pada  Data  Log Firewall,” J. Sist. Inf. dan Manaj. , vol. 9, no.
3, pp. 256–264, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.stmikgici.ac.id/
[19] M.  Asrol,  P.  Papilo,  and  F.  E.  Gunawan, “Support  Vector  Machine  with  K-fold Validation  to  Improve  the  Industry’s Sustainability  Performance  Classification,”
Procedia Comput. Sci. , vol. 179, no. 2020,
pp. 854–862, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.074.
[20] Karsito  and  S.  Susanti,  “Klasifikasi Kelayakan  Peserta  Pengajuan  Kredit Rumah Dengan Algoritma Naïve Bayes Di Perumahan Azzura Residencia,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 9, pp. 43–48, 2019.
[21] et  al. ,  “Implementasi  Algoritma  Naive Bayes  Untuk  Klasifikasi  Penerima Beasiswa  (Studi  Kasus  Universitas Hamzanwadi),” Infotek    J.  Inform.  dan Teknol. , vol. 6, no. 1, pp. 177–188, 2023, doi: 10.29408/jit.v6i1.7529.