e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  202
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## IMPLEMENTATION OF NAIVE BAYES METHOD IN CLASSIFICATION OF PROSPECTIVE KARTU KELUARGA SEJAHTERA
Hendri 1 , Rachman Komarudin 2 , Dony Oscar 3 , Agus Salim 4 , Nurul Afni 5 , Yana Iqbal Maulana 6*
Informatika 1 , Sistem Informasi 2,3,4,5 , Teknologi Informasi 6 Fakultas Teknologi Informasi 1,2 , Fakultas Teknik dan Informatika 3,4,5,6 Universitas Nusa Mandiri 1,2 , Universitas Bina Sarana Informatika 3,4,5,6
hendri.hed@nusamandiri.ac.id 1 , rachman.rck@nusamandiri.ac.id 2 , dony.dor@bsi.ac.id 3 , agus.salim@bsi.ac.id 4 , nurul.nrf@bsi.ac.id 5 , yana.yim@bsi.ac.id 6
Received: March 30, 2022. Revised: May 10, 2022. Accepted: May 28, 2022 . Issue Period: Vol.6 No.1 (2022), Pp. 265-272
Abstrak: Kartu  Keluarga  Sejahtera  merupakan  bantuan  bagi  keluarga  kurang  mampu  yang bertujuan  untuk  membantu  masyarakat  miskin  yang  diharapkan  bisa  meringankan  beban masyarakat.  Desa  sumberjaya  merupakan  salah  satu  desa  yang  memiliki  total  penduduk sebanyak 73.631 jiwa, Ketentuan dalam penentuan status penerima Kartu Keluarga Sejahtera berdasarkan observasi serta wawancara dengan Kepala Urusan Perencanaan Desa Sumberjaya terkait  proses  penerima  Kartu  Keluarga  Sejahtera  yang  masih  kurang  optimal  dalam  proses pendataanya sehingga masih terdapat data yang kurang tepat dalam penerimaannya,Oleh karena itu  perlu  dilakukan  penilaian  dengan  menggunakan  metode  naive  bayes  untuk  memberikan klasifikasi terhadap proses penerima Kartu Keluarga Sejahtera yaitu dengan menentukan Nama kepala keluarga,Umur,Jenis Kelamin, Status Perkawinan, Pendidikan, Pekerjaan, Pendapatan, Jumlah  Tanggungan,  Jenis  Bangunan,  dan  Status  Pemilik  Rumah.  Diharapkan  data  yang dihasilkan dari proses ini bisa digunakan sebagai bahan evaluasi terhadap proses penerima atau bukan penerima Kartu Keluarga Sejahtera.
Kata kunci: Penerapan Metode Naive Bayes; Klasifikasi Kartu Keluarga Sejahtera
Abstract: Kartu Keluarga Sejahtera is an assistance for underprivileged families that aims to help the poor, which is expected to ease the burden on society. Sumberjaya Village is one of the villages that has a total population of 73,631 people. The provisions in determining the status of Kartu Keluarga Sejahtera recipient are based on observations and interviews with the Head of the Sumberjaya Village Planning Affairs regarding the process of receiving Kartu Keluarga Sejahtera  which  is  still  not  optimal  in  the  data  collection  process  so  that  there  is  still  data Inaccurate in its acceptance, therefore it is necessary to conduct an assessment using the Naive Bayes  method  to  give  a  classification  to  the  process  of  receiving  Kartu  Keluarga  Sejahtera, namely by determining age, gender, marital status, education, occupation, income, number of dependents, type of building and owner status. House. It is hoped that the data generated from this process can be used as material for evaluating the process of receiving / not receiving Kartu Keluarga Sejahtera.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  202
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Keywords:  Application  of  the  Naive  Bayes  Method,  Classification  of  a  Kartu  Keluarga Sejahtera

## I. PENDAHULUAN
Peran  pemerintah  diperlukan,  untuk  mengingat  peraturan  yang  telah  dibuat  sebagai  acuan  di  dalam kemajuan  pembangunan.  Program  yang  mengenai  tentang  mengurangi  kemiskinan,  yang  dilakukan  oleh pemerintah yaitu dengan penerbitan peraturan presiden republik indonesia Nomer 15 tahun 2010, yang berisikan mengenai  cara  mengurangi  kemiskinan.  Sejak  diterbitkan  peraturan  presiden,  dibentuklah  sebuah  tim  nasional percepatan penanggulangan kemiskinan (TNP2K) di pusat, angota angota dari TNP2K  berasal dari pemerintah, dunia  usaha,  dan  lain  nya.  Pada  tingkatan  provinsi  dan  juga  tingkat  kabupaten,  telah  dibentuk  sebuah  tim koordinasi  penangulangan  kemiskinan  (TKPK).  Dalam  hal  ini  banyak  program  yang  telah  dilaksanakan  dari pemerintah  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  di  berbagai  bidang  untuk  memenuhi  kebutuhan  kehidupan masyarakat kurang mampu (miskin) [1]
Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan yang ada di negara berkembang baik di indonesia maupun di luar negeri. Kartu Keluarga Sejahtera sendiri merupakan program pemerintah Presiden Jokowi Widodo yang merupakan  bantuan  bagi  keluarga  kurang  mampu  yang  bertujuan  untuk  membantu  masyarakat    iskin  yang diharapkan bisa meringankan beban masyarakat.
Kecamatan Tambun Selatan merupakan Kabupaten Bekasi yang terdiri dari 10 Desa dengan total penduduk 417.203 jiwa, Desa Sumberjaya merupakan salah satu desa yang memiliki total penduduk 73.631 jiwa dari total tersebut data yang kurang tepat dalam penentuan penerima Kartu Keluarga Sejahtera,sehingga terdapat kesalahan dalam  penyaluran  bantuannya,  oleh  karena  itu  perlu  adanya  metode  dalam  penentuan  status  Kartu  Keluarga Sejahtera untuk membantu masyarakat miskin yanga ada di wilayah Desa Sumberjaya. Berdasarkan dari uraian permasalahan yang ada maka peneliti akan menggunakan Metode Naive Bayes dalam klasifikasi penerima Kartu Keluarga  Sejahtera,  sehingga  diharapkan  dapat  membantu  pihak  desa  sumberjaya  dalam  mengelola  data masyarakat untuk menentukan proses klasfikasi penerima Kartu Keluarga Sejahtera.
1.1. Kajian Pustaka
1. Keluarga Keluarga Sejahtera
Kartu  Keluarga  Sejahtera  adalah  program  pemeritahan  Presiden  Jokowidodo  yang  merupakan  bantuan dibidang  ekonomi  bagi  keluarga  kurang  mampu  yang  sebelumnya  merupakan  program  PKH(Program Keluarga Harapan)  yang diharapkan kartu ini dapat meringankan beban masyarakat. Fungsi lain dari kartu keluarga sejahtera ini adalah sebagai penanda penyandanf masalah kesejahteraan sosial (PMKS). [2]
2. Data Mining
Data  mining  merupakan  pengumpulan  informasi  yang  menarik  dari  beberapa  data  besar  dengan menggunakaan  pengumpulan  pola-pola  yang  ada  di  dalam  data  tersebut  kemudian  proses  ini  dapat dijadikan  informasi. Data mining  juga dapat disebut sebagai sistem pengolahan data yang sangat besar, yang memberikan peranan dalam beberapa bidang di dunia yaitu bidang keuangan, industri, transportasi, cuaca dan teknologi[3]
3. Naive Bayes
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  202
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Naive Bayes merupakan metode yang membagi permasalahan ke dalam sebuah kelas-kelas berdasarkan ciri-ciri  persamaan  dan  perbedaan  dengan  menggunakan  statistik  yang  bisa  memprediksi  probabilitas sebuah kelas. [4]
Metode  probabilistik  dan  statistika  yang  di  kemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu memprediksi  peluang  di  masa  yang  akan  datang  berdasarkan  referensi  kejadian  waktu  sebelumnya  kemudian dikenal sebagai Teorema Bayes.[5]
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  202
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) Dimana : X : Data dengan class yang belum diketahui H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(H|X) : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probabilitas) P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P(X|H) : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X
Untuk  menjelaskan  metode  Naive  Bayes,perlu  diketahui  bahwa  proses  klasifikasi  memerlukan  sejumlah petunjuk untuk menentukan kelas apa yang cocok bagi sampel yang dianalisis tersebut,Karena itu, metode Naive Bayes di atas disesuaikan sebagai berikut:
𝑃(𝐶|𝐹1 … 𝐹𝑛) = 𝑃(𝐶)𝑃(𝐹1…𝐹𝑛|𝐶) 𝑃(𝐹1…𝐹𝑛) Dimana Variabel C merepresentasikan kelas, sementara variabel F1 ... Fn
Merepresentasikan  karakteristik  petunjuk  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  klasifikasi.  Maka  rumus tersebut  menjelaskan  bahwa  peluang  masuknya  sampel  karakteristik  tertentu  dalam  kelas  C  (Posterior)  adalah peluang munculnya kelas C (sebelum masuknya sampel tersebut, seringkali disebut prior ), dikali dengan peluang kemunculan  karakteristik-karakteristik  sampel  pada  kelas C (disebut  juga likehood), dibagi  dengan  peluang kemunculan  karakteristik-karakteristik  sampel  secara  global  (disebut  juga  evidence)  Karena  itu,  rumus  di  atas dapat pula ditulis secara sederhana sebagai berikut :
𝑃𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 = 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑥 𝑙𝑖𝑘𝑒ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒
4. Pengkelompokan Data Mining
Beberapa kelompok teknik data mining berdasarkan tugas yang dapat dilakukan yaitu[6]  :
a. Deskripsi
Para peneliti terkadang mencoba untuk menemukan pola yang terdapat pada data.
b. Estimasi
Didalam  estimasi  hampir  sama  dengan  klasifikasi,  perkiraan  nilai  variabel  biasanya  lebih  ke  arah numerik atau kategorial
c. Klasifikasi
Pada  klasifikasi  variabel  merupakan  kategori,  contohnya  kita  seperti  dapat  menentukan  klasifikasi umur yang dibagi kedalam tigas kelas yaitu Dewasa,Lansia, dan Manula d. Asosiasi
Menentukan antara keterkaitan pola peristiwa pada waktu yang sama
5. Penelitian Terkait
Penelitian ini membahas tentang metode naive bayes dalam menentukan  Klasifikasi  Status Kesejahteraan Rumah  Tangga  di  Kabupaten  Siak  Menggunakan  Algoritma    Naive    Bayes    Classifier.  Dimana  yang menjelaskan mengenai status kesejahteraan di kabupaten siak dimana penelitian ini dapat digunakan secara efektif. Hasil akurasi yang didapatkan dalam menentukan  Klasifikasi  Status Kesejahteraan Rumah Tangga yaitu  memiliki    rata-rata  sebanyak    53%.[7]  .  Penelitian  ini  merupakan  upaya  dalam  penanggulangan kemiskinan  yang  ada  pada  Kecamatan  Tibawa  dalam  Klasifikasi  Masyarakat  Miskin  menggunakan Metode Naive Bayes dapat disimpulkan berdasarkan hasil pengujian confussion matrix memperoleh hasil akurasi sebanyak 73% dan nilai Precision sebanyak 92% serta Recall 86%. [8]
Penelitian  Penerapan  Data  Mining  untuk  Mengklasifikasi  Penerima  Bantuan  PKH  Desa  Wae  Jare Menggunakan metode Naive Bayes bertujuan guna mengklasifikasi apakah Desa tersebut penerima atau
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  202
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
bukan penerima bantuan PKH selain itu metode Naive Bayes di dalam penelitian ini terdapat 210 data dan menghasilkan akurasi 82,14% . [9]

## II. METODE DAN MATERI
2.1. Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini untuk menentukan status penerimaan Kartu Keluarga Sejahtera dengan menggunakan metode Naive Bayes. Berikut adalah langkah-langkah yang digunakan dalam tahapan proses yang akan dilaksanakan  :
Gambar 1. Bagan Kerangka Tahap Penelitian
2.2. Instrumen Penelitian
Intrumen  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  Data  kualitatif  dimana  data  tersebut merupakan data yang tidak  menggunakan angka melainkan sebuah data yang berisi  informasi. Informasi data tersebut merupakan data Warga Desa Sumberjaya Tambun Selatan.
2.3. Metode Pegumpulan Data
Dalam pengumpulan data-data yang dilakukan untuk penelitian informasi data diperoleh dengan melakukan  beberapa hal yaitu :
1. Observasi
Melakukan observasi yang dilakukan secara langsung di kantor Desa Sumberjaya Tambun Selatan
Menentukan  Permasalahan Pengumpulan Data Warga Pengolahan Data Warga Implementasi Naive Bayes Pengujian Akurasi Dengan Rapid Miner Hasil
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  202
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
2. Wawancara
Melakukan  wawancara    dengan  Kepala  Urusan  kantor  Desa  Sumberja  mengenai  masalah  sertamelakukan pengumpulan data dari kantor Desa Sumberjaya pada proses penerimaan Kartu Keluarga Sejahtera.
3. Studi Kepustakaan
Melakukan pengumpulan data melalui buku serta jurnal terkait dengan  permasalahan yang diangkat sebagai acuan dalam penyelasaiannya.
2.4. Menentukan Populasi
Populasi merupakan objek dan subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu sehingga dapat menghasilkan  suatu  kesimpulan.  Adapun  populasi  dari  penelitian  ini  adalah  wilayah  Desa  Sumberjaya Tambun Selatan.[10]

## III. PEMBAHASA DAN HASIL

## 3.1. Menentukan Kriteria Penerima Kartu Keluarga Sejahtera
Dalam penentuan penerima kartu keluarga sejahtera dan bukan penerima kartu keluarga sejahtera terdapat beberapa kriteria yang digunakan di dalam penentuannya berdasarkan hasil observasi serta wawancara langsung oleh Kepala Urusan Perencanaan Kantor Desa Sumberjaya.
Kriteria yang digunakan dalam nilai perhitungan penerima kartu keluarga   sejahtera adalah  : Umur, Jenis Kelamin,  Status  Perkawinan,  Status  Pendidikan  Terakhir,  Pekerjaan,  Pendapatan,  Jumlah  Tanggungan,  Jenis Bangunan, Status Pemilik Rumah.

## 3.2. Perhitungan Tabel Probabilitas
Pada  perhitungan  probabilitas    kelas  yaitu  dengan  mentransformasi  data  set  yang  diolah  menjadi  data training kemudian menghitung jumlah seluruh data yang dikategorikan menjadi 2 label yaitu : penerima dan bukan penerima. Berikut adalah hasil dari perhitungan tabel probabilitas kelas :
Tabel Probabilitas
Label Jumlah Data Jumlah Seluruh Data Hasil Penerima 402 600 0,669230769 Bukan Penerima 198 600 0,330769231 Gambar 2. Tabel Probabilitas Kelas
P(Ci)
P(Penerima) = 402/600 = 0,669230769
P(Bukan Penerima) = 198/600 = 0,330769231
3.3 Hasil Perhitungan
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  202
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Berdasarkan dari  hasil penelitian  yang telah dilakukan  mengenai penerapan  metode Naive Bayes dalam memprediksi penerima  Kartu Keluarga Sejahtera dapat disimpulkan  bahwa  metode ini dapat digunakan dalam penentuan  nilai  penerima  Kartu  Keluarga  Sejahtera  dimana  dalam  penentuannya  terdapat  9  kategori  kriteria penting  di  dalamnya  yaitu  Umur,Jenis  Kelamin,Status  perkawinan,Status  Pendidikan,Pekerjaan,Pendapatan, Jumlah Tanggungan,Jenis Bangunan serta Status Pemilik rumah. dengan menggunakan metode ini salahsatunya dapat  dipahami  dan  menghasilkan  hasil  akurasi  yang  tepat  berdasarkan  data  uji  yang  dilakukan  dengan menggunakan 600 Kepala Keluarga untuk data training dan 120 Kepala Keluarga untuk  data testing yang dipilih secara acak dengan menggunakan RapidMiner maka hasilnya adalah sebagai berikut :
Gambar 3. Desain Model Rapid Miner
Gambar 4. Hasil
Pada perhitungan tersebut maka dapat dihasilkan akurasimya penerima  sebesar  100% dan bukan penerima 97,50%
.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai  penerapan  metode Naive  Bayes dalam memprediksi penerima  Kartu Keluarga Sejahtera dapat disimpulkan  bahwa  metode ini dapat digunakan dalam penentuan  nilai  penerima  Kartu  Keluarga  Sejahtera  dimana  dalam  penentuannya  terdapat  9  kategori  kriteria penting di dalamnya  yaitu Umur,  Jenis  Kelamin, Status perkawinan, Status Pendidikan,  Pekerjaan,Pendapatan, Jumlah Tanggungan, Jenis Bangunan serta Status Pemilik rumah. Dengan menggunakan metode ini salah satunya dapat  dipahami  dan  menghasilkan  hasil  akurasi  yang  tepat  berdasarkan  data  uji  yang  dilakukan  dengan menggunakan 600 Kepala Keluarga untuk data training dan 120 Kepala Keluarga untuk data testing yang dipilih secara acak, dari pengujian  yang dilakukan dengan aplikasi Rapid Miner hasil uji tingkat akurasi  yang didapat sebesar 99% dan 1% error.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  202
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## REFERENSI
[1] A. Anggleni, “Implementasi Kebijakan Program Kartu Keluarga Sejahtera (KKS ) dalam Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat Miskin di Kelurahan Sekip Jaya Kecamatan Kemuning Kota Palembang,” J. PPS UNISTI , vol. 1, no. 1, pp. 24–39, 2018.
[2] M. A. Suhendra, D. Ispriyanti, and S. Sudarno, “Ketepatan Klasifikasi Pemberian Kartu Keluarga Sejahtera Di Kota Semarang Menggunakan Metode Regresi Logistik Biner Dan Metode Chaid,” J. Gaussian , vol. 9, no. 1, pp. 64–74, 2020.
[3] A. N. Putri, “Penerapan Naive Bayesian Untuk Perankingan Kegiatan Di Fakultas Tik Universitas Semarang,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, p. 603, 2017.
[4] S. Lestari and M. Badrul, “Implementasi Klasifikasi Naive Bayes Untuk Prediksi,” vol. 7, no. 1, pp. 8–16, 2020.
[5] I. W. Supriana, “Pengembangan Sistem Identifikasi Keluarga Miskin Di Kabupaten Tabanan Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Dalam Pengentasan Kemiskinan,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 1, p. 102, 2018.
[6] C. D. L. Daniel T.Larose, Discovering Knowladge in Data : An Introduction to Data Mining , 2nd, illustr ed. John Wiley & Sons, 2014, 2014.
[7] A. Tarigan, E. Wahyudi, and J. Adhiva, “Klasifikasi Status Kesejahteraan Rumah Tangga di Kabupaten Siak Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” no. November, pp. 187–196, 2019.
[8] H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018.
[9] M. Algoritma, B. Bri, and U. Anduonohu, “Penerapan Data Mining untuk Mengklasifikasi Pola Nasabah,” vol. 1, no. 1, pp. 22–28, 2019.
[10] Sugiyono, “Metode Penelitian Pendidikan pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D.,” in METODE PENELITIAN ILMIAH , 2014.