683 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 683-695 E-ISSN 2503-2933

## Klasifikasi Penerima Bansos Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Hamzah Nurrifqi Fakhri Fikrillah* 1 , Sigit Hudawiguna 2 , Christina Juliane 3 1,2,3 Program Studi Rekayasa Sistem Informasi STMIK LIKMI Bandung
Ir. H. Juanda No. 96, Bandung 40132, Jawa Barat – Indonesia, telp/fax (022) 2502121 e-mail: * 1 hamzah.nurrifqi2@gmail.com,
2 sigit.khudawiguna@gmail.com, 3 christina.juliane@likmi. ac.id

## Abstrak
Bansos (bantuan sosial) merupakan sebuah program yang dikeluarkan oleh pemerintah untuk  membantu  masyarakat  yang  kurang  mampu  dalam  ekonomi.  Tujuan  dari  penelitian  ini untuk  memberikan  klasifikasi dan rekomendasi terhadap  program bansos yang diberikan  oleh pemerintah  pusat.  Hasil  dari  penelitian  ini  akan  memberikan  informasi  serta  gambaran klasifikasi penerima bansos yang sesuai dengan kriteria umur dan pekerjaan. Untuk mencapai tujuan  tersebut,  penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk  memprediksi  nilai probabilitas terbesar berdasarkan data masa lalu. Tahapan penelitian yang dilakukan meliputi pengumpulan data,  pembersihan  data, transformasi  data, pemodelan  dan  evaluasi.  Data  yang digunakan  untuk  kebutuhan  analisis  menggunakan  Data  Terpadu  Kesejahteraan  Sosial  di Kecamatan  Malangbong  Kabupaten  Garut  dengan  jumlah  data  yang  telah  bersihkan  dan  di transformasi  sebanyak  100.445.  Hasil  pemodelan  menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes memberikan  nilai  akurasi  sebesar  62,51%.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan rekomendasi terhadap masyarakat atau orang orang penerima bansos dan sebagai acuan pada penyaluran bansos untuk memperkecil adanya salah sasaran penyaluran bansos.
Kata kunci — Data Mining, Klasifikasi, Naive Bayes, Program Bansos, Rekomendasi.

## Abstract
Bansos  (social  assistance) is  a  program issued  by the  government  to  help economically disadvantaged  people.  The  purpose  of  this  study  is  to  provide  classifications  and recommendations  for  social  assistance  programs  provided  by  the  central  government.  The results  of  this  study  will  provide  information  and  an  overview  of  the  classification  of  social assistance recipients according to age and occupation criteria. To achieve this goal, this study uses  the  Naive  Bayes  Algorithm  to  predict  the  greatest  probability  value  based  on  past  data. The  stages  of  the  research  carried  out  include  data  collection,  data  cleaning,  data transformation,  modeling  and  evaluation.  The  data  used  for  needs  analysis  uses  Integrated Social Welfare Data in Malangbong District, Garut Regency with the amount of data that has been  cleaned  and  transformed  as  many  as  100,445.  The  results  of  modeling  using  the  Naive Bayes  Algorithm  give  an  accuracy  value  of  62.51%.  This  research  is  expected  to  provide recommendations to the community or people who receive social assistance and as a reference for determining social assistance to minimize mistargeting of social assistance.
Keywords — Data  Mining,  Classification,  Naive  Bayes,  Social  Assistance  Programs, Recommendations.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 683-695 E- ISSN 2503-2933 684
1. PENDAHULUAN
ndang  Undang  Dasar  Republik  Indonesia  Tahun  1945  menyatakan  “Fakir  Miskin  dan Anak-anak  terlantar  dipelihara  oleh  negara”  dan  dalam  pasal  27  Ayat  2  menyatakan “Bahwa tiap tiap warga negara berhak atas pekerjaan dan penghidupan yang layak bagi kemanusiaan”  [1].  Pemerintah  telah  banyak  berupaya  memberikan  berbagai  bantuan  untuk menunjang  kehidupan  warga  Indonesia  sebagai  upaya  mensejahterakan  masyarakat  Indonesia dan juga  sebagai  bukti janji  dari  Undang  Undang  Dasar  Republik  Indonesia.  Pada  tahun  2019 pandemi  Covid-19  mewabah,  tidak  terkecuali  negara  Indonesia  [2].  Tidak  dapat  dipungkiri bahwa Pandemi Covid-19 memberikan dampak yang sangat signifikan terhadap ekonomi warga Indonesia,  banyak  warga  Indonesia  mengalami  penurunan  ekonomi,  kehilangan  pekerjaan, bahkan kehilangan anggota keluarga yang menjadi tulang punggung ekonomi [3]. Hal tersebut berimbas  pada  angka  kemiskinan  yang  meningkat,  pemerintah  pusat  dan  pemerintah  daerah berupaya membantu warga masyarakat yang terkena dampak ekonomi tersebut [4], namun disisi lain  banyak  juga  pihak  yang  tidak  mendapatkan  BANSOS  tersebut,  padahal  dapat  dikatakan sangat  layak  mendapatkan  bantuan,  bahkan  sebaliknya,  banyak  warga  yang  mendapatkan bansos namun orang tersebut dikatakan tidak layak mendapatkan bansos [5],[6].
Penelitian  terkait  tentang  klasifikasi  penerima  bansos  yang  berjudul  “Implementasi Metode  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Penerima  Program  Keluarga  Harapan”.  Penelitian tersebut  menetapkan  beberapa  kriteria  diantaranya,  penghasilan,  status  kepemilikan  rumah, ukuran rumah, tipe lantai, atap, dinding, serta jenis sumber air. Menghasilkan nilai akurasi 88% namun  dataset  dalam  Penelitian  ini  sebanyak  82  sampel  yang  mana  akan  mempengaruhi  hasil akurasi yang tinggi [7].
Penelitian  lain  yang  juga  membahas  tentang  klasifikasi  penerima  bansos  yang  berjudul “Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan Menggunakan Metode Naive Bayes”.  Penelitian  tersebut  menggunakan confusion  matrix dengan  akurasi  84,2411%  yang masuk  dalam  kategori good  classification [8].  Namun  kedua  penelitian  tersebut  tidak menjelaskan kecenderungan sentimen pengguna terhadap topik yang dibahas, yaitu hanya fokus pada pengklasifikasian ulasan dan melihat tingkat akurasi dari metode yang digunakan.
Berdasarkan  hasil  kajian  penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasi  dan  rekomendasi  terhadap  masyarakat  yang  dinyatakan  layak  dan  dinyatakan tidak layak menerima BANSOS [4], adapun kriteria BANSOS yang akan menjadi patokan yaitu berdasarkan  BANSOS  reguler  dari  Kementerian  Sosial  yaitu  BPNT,  PKH  sebagai  bantuan pangan  dan  PBI  sebagai  bantuan  sosial  dalam  sektor  kesehatan  beserta  irisan  dari  BANSOS tersebut,  sehingga  kriteria  BANSOS  yang  akan  diklasifikasi  dan  rekomendasi  yaitu,  BPNT, PKH, PBI, BPNT & PKH, BPNT & PBI, PKH & PBI, Irisan Seluruh Program Bansos (BPNT, PKH,  PBI)  dan  NONBANSOS  [2].  Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  yang dapat  memberikan  nilai  akurasi  yang  baik,  metode  ini  menghitung  jumlah  frekuensi  dan kombinasi  nilai  dari  data  yang  digunakan.  Kelebihan  Algoritma  Naive  Bayes  ini  yaitu  tidak perlu  menggunakan  data  yang  banyak  untuk  menentukan  hasil  yang  diperlukan  dalam  proses klasifikasi  [9].  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  Data  Terpadu Kesejahteraan  Sosial  yang  selanjutnya  disingkat  dengan  DTKS  dengan  menggunakan  atribut umur,  dan  pekerjaan,  dengan  objek  penelitian  di  Kecamatan  Malangbong  Kabupaten  Garut. Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  daerah  khususnya  pemerintah Kecamatan  Malangbong  untuk  memberikan  rekomendasi  serta  klasifikasi  penerima  BANSOS, dengan tujuan memperkecil kemungkinan BANSOS tersebut salah sasaran.
U
685 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 683-695 E-ISSN 2503-2933

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  pemodelan  algoritma  dengan  pendekatan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  Tujuan  dari  metode  pemodelan  ini  yaitu  untuk menggali  informasi  serta  pengetahuan  yang  belum  diketahui  sebelumnya  dari database . Database ini  berisikan  informasi  yang  disimpan  dalam  tabel  yang  saling  berelasi.  Adapun tahapan KDD bisa kita lihat pada gambar 1 [9].
Gambar 1. Pemrosesan Data [9]

## 1. Collecting Data
Data  yang  telah  dikumpulkan  adalah  data  individu  penerima  manfaat  bantuan  sosial  di Kecamatan  Malangbong,  Kabupaten  Garut,  Jawa  Barat  tahun  2022  dengan  atribut  Nama, Alamat,  NIK,  No  KK,  Tanggal  Lahir,  Nama  Ibu  Kandung,  Pekerjaan,  hubungan  keluarga, Program Bansos yang diterima. Data yang didapatkan sebanyak 102.045 Jiwa.
2. Cleansing
Data yang telah terkumpul selanjutnya dibersihkan dan beberapa diantaranya dihapus, proses ini  meliputi  data  yang  tidak  sesuai,  data  yang  berisikan  salah  satu  atribut  kosong,  data anomali, dan membersihkan atribut yang tidak digunakan pada saat pemodelan [9].
3. Transformation
Untuk  memberikan  hasil  yang  optimal  dalam  pemodelan  data  ( Modelling )  beberapa  data memerlukan  format  khusus,  atau  diberikan  klasifikasi  seperti  umur  dan  pekerjaan  yang diklasifikasikan.  Oleh  karena  itu  dilakukan Data  Transformation sehingga  data  dapat digunakan pada saat pemodelan. Proses ini juga dapat mempengaruhi hasil dari pemodelan yang disajikan pada tahap evaluasi [9].
4. Modeling
Setelah  tahap  pembersihan  dan  transformasi  data  selesai,  selanjutnya  dilakukan  tahap pemodelan,  tahap  ini  akan  menentukan  hasil  klasifikasi  dan  prediksi.  Pada  penelitian  ini menggunakan pemodelan algoritma naive bayes [9].
5. Evaluation
Hasil  dari  ujicoba  pemodelan  disajikan  dalam  bentuk confusion  matrix atau  matriks kesalahan. Confusion matrix ini menyajikan informasi yang aktual terhadap pemodelan yang telah dilakukan, confusion matrix ini juga memberikan informasi berupa hasil akurasi [9].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Collecting Data
Pada tahap  ini  data  yang  dikumpulkan  adalah  data By  Name  by  Address (BNBA)  dari penerima  manfaat  dengan  atribut  ID  DTKS,  Nomor  Induk  Kependudukan,  Nomor  Kartu Keluarga,  Alamat  (Kabupaten,  Kecamatan,  Desa/Kelurahan,  Kampung/Dusun,  RT  dan  RW), Nama, Tanggal Lahir, Tempat Lahir, Jenis Kelamin, Pekerjaan, Nama Ibu Kandung, Hubungan Keluarga, dan Keterangan penerima BANSOS. Beberapa atribut disamarkan untuk melindungi privasi  dari  penerima  bansos  sesuai  dengan  Undang  Undang  Nomor  27  Tahun  2022  tentang
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 683-695 E- ISSN 2503-2933 686
Perlindungan  Data  Pribadi  [10].    Berikut  data  yang  telah  didapatkan  dari  Kecamatan Malangbong dilampirkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Awal Bansos Kec. Malangbong NO ID DTKS Alamat No KK … BANSOS BPNT BANSOS PKH PBI JKN 1 5F27DA10-xxxx- 5836248A2xxx JL. ALAYDRUS NO. 84 C 317101190620xx xx … YA YA 2 8C28F995-C398- xxxx-BBDE- DECCA20EFxxx KP BOJONG KALER 317305020112xx xx … YA 3 CA51234F-xxxx- 43AE-983C- 386D4ED43xxx KP. CITERAS 317307180913xx xx … YA YA YA 4 32705A1E-F6AD- xxxx-8396- 2CA4399E7xxx KP. PASIR BAROS 317501050109xx xx … YA YA YA … … … … … … … … 1002045 49976FF7-xxxx- 4DDB-AC75- 5886CEDDBxxx KP CIRUMAMP A 317509050109xx xx … YA YA

## 3.2 Cleaning Data
Setelah  data  dikumpulkan,  proses  selanjutnya  dilakukan  pembersihan  data,  tahap  ini menghapus  dan  memperbaiki  data  yang  rusak  seperti  alamat  tidak  jelas  atau  kosong,  tanggal lahir  tidak  sesuai  ( Default  System 01/01/1900),  data  ganda  yang  dihapus  salah  satu  dan  data anomali lainnya. adapun perincian data yang dibersihkan sebagai berikut:
1. Data Awal: 102.045,
2. Alamat Anomali: 1.411,
3. NO KK Anomali: 10,
4. Tanggal Lahir Anomali: 3,
5. Data Ganda: 176,
6. Total data Yang Digunakan: 100.445.
Selain  data  rusak,  data  ganda  dan  data  anomali  yang  dibersihkan,  atribut  yang  tidak digunakan  juga  dihilangkan,  sehingga  atribut  yang  digunakan  untuk  proses  transformasi  data yaitu,  Nama  Desa,  No  KK,  NIK,  Nama,  Tanggal  Lahir,  Jenis  Kelamin,  Pekerjaan  Hubungan Keluarga, Program Bansos yang didapatkan.

## 3.3 Transformation Data
Proses transformasi data akan menentukan hasil evaluasi dari performa algoritma yang digunakan,  adapun  data  yang  ditransformasi  adalah  tanggal  lahir  diubah  dari  format  tanggal menjadi  integer  dengan  cara  menghitung  tanggal  lahir  dengan  tanggal  pemrosesan  data  dan ditransformasi  menjadi  tipe  data  String,  rujukan  perubahan  umur  menggunakan  data  rujukan dari SEPAKAT BAPPENAS [11] pada tabel 3:
687 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 683-695 E-ISSN 2503-2933

## Tabel 3. Pengelompokan Usia Berdasarkan BAPPENAS
Range Kategori 0 - 14 Anak-Anak 15 - 24 Muda 25-34 Pekerja Awal 35 - 44 Pekerja Paruhbaya 45 - 54 Pra Pensiun 55 - 64 Pensiun Lebih dari 65 Usia Lanjut
Selain  tanggal  lahir  yang  diubah,  jenis  pekerjaan  dikelompokan  berdasarkan  kriteria, adapun rujukan diambil dari SIMPEDAK [12] dapat kita lihat pada tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4. Pengelompokan Pekerjaan Jenis Pekerjaan Kelompok Pekerjaan Jenis Pekerjaan Kelompok Pekerjaan Dosen, Duru Tenaga Pengajar Pensiunan Pensiunan Petani/Pekebun, Peternak, Buruh Tani/Perkebunan, Buruh Peternakan Pertanian/Peternakan Imam  Masjid,  Pendeta,  Pastor, Ustadz/Mubaligh, Biarawati Agama Dan Kepercayaan Nelayan/Perikanan, Buruh Nelayan/Perikanan Nelayan Dokter, Bidan, Perawat, Apoteker, Psikiater/Psikolog Tenaga Kesehatan Pelajar/Mahasiswa Pelajar/Mahasiswa Pekerjaan Lainnya, Belum Ditentukan Lainnya
Pegawai  Negeri  Sipil  (Pns),  Tentara Nasional  Indonesia  (Tni),  Kepolisian  Ri
(Polri),  Karyawan  Bumn,  Karyawan Bumd,  Anggota  Dpr-Ri,  Anggota  Dpd, Anggota Bpk, Presiden, Wakil Presiden,Anggota Mahkamah Konstitusi,
Anggota Kabinet/Kementerian, Duta Besar,  Gubernur,  Wakil  Gubernur, Bupati,  Wakil  Bupati,  Walikota,  Wakil Walikota, Anggota Dprd Provinsi, Anggota Dprd Kabupaten/Kota, Pengacara,  Notaris,  Peneliti,  Perangkat Desa, Kepala Desa Aparatur/Pejabat Negara
Perdagangan, Industri, Konstruksi, Transportasi, Karyawan  Swasta,  Karyawan Honorer,  Buruh  Harian  Lepas, Pembantu Rumah
Tangga, Tukang  Cukur,  Tukang  Listrik, Tukang  Batu,  Tukang  Kayu,
Tukang  Sol  Sepatu,  Tukang Las/Pandai  Besi,  Tukang  Jahit, Tukang  Gigi,  Penata  Rias,  Nata Busana, Penata Rambut, Mekanik, Seniman, Tabib, Paraji, Perancang Busana,
Penerjemah, Wartawan, Juru
Masak,  Promotor  Acara,  Pilot, Arsitek,  Akuntan,  Konsultan, Penyiar  Televisi,  Penyiar  Radio, Pelaut, Sopir, Pialang, Paranormal, Pedagang, Wiraswasta Wiraswasta Belum/Tidak Bekerja Belum/Tidak Bekerja
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 683-695 E- ISSN 2503-2933 688
Selanjutnya  proses  penentuan  label,  label  ini  didapatkan  dengan  cara  menggabungkan setiap program BANSOS yang diterima menjadi satu kolom tabel. Selain data yang diubah dan di  kelompokan,  pada  tahap  ini  juga  ada  atribut  data  yang  ditambahkan  seperti  data  jumlah anggota  dalam  satu  keluarga,  data  ini  didapatkan  dengan  cara  menghitung  jumlah  nomor  KK yang sama. Adapun hasil Transformasi data pada tabel 5:
Tabel 5. Hasil Transformasi dan Pengelompokan Data
NAMA PENGELOMP OKAN UMUR JENIS KELAMIN Klasifikasi Pekerjaan HUB KELUARGA Jumlah Anggota Keluarga BANSOS Object_99999-2100-001 Pekerja Awal Laki-laki Wiraswasta Kepala Keluarga 1 PBI Object_99998-2200-001 Pekerja Awal Perempuan Lainnya Kepala Keluarga 1 BPNT&PBI Object_99957-2000-003 Pensiun Perempuan Lainnya Kepala Keluarga 1 BPNT Object_99996-2100-003 Pekerja Awal Laki-laki Wiraswasta Kepala Keluarga 1 NONBANSOS Object_6900-0717-761 Pekerja Paruhbaya Perempuan Lainnya Istri 7 PKH Object_99991-2100-017 Pekerja Awal Perempuan Lainnya Istri 1 NONBANSOS Object_9999-1000-030 Pekerja Paruhbaya Perempuan Lainnya Istri 6 BPNT&PKH&P BI Object_99990-2100-005 Pekerja Awal Laki-laki Wiraswasta Kepala Keluarga 1 PBI
Sebelum  memulai  tahap  pemodelan,  data  dipisahkan  dengan  perbandingan  80%  untuk data  uji  dan  20%  untuk  data  latih  yang  diambil  secara  acak,  adapun  perincian  pemisahan datanya antara lain 80.356 untuk data latih, dan 20.089 untuk data uji.

## 3.4 Modeling
Pada  tahap  pemodelan  ini  bertujuan  untuk  mencari  klasifikasi  dan  hasil  prediksi  dari program BANSOS, tahap pemodelan ini akan menghasilkan nilai akurasi dari data yang diolah. pada  penelitian  ini  menggunakan  pemodelan  Algoritma  Naive  Bayes,  adapun  Persamaan teorema Naive bayes pada rumus (1):
| = | (1)
Keterangan : X
= Data dengan class yang belum diketahui
H
= Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik
P(H|X)  = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X P(X|H)  = Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(H) = Probabilitas hipótesis H P(X) = Probabilitas dari X
689 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 683-695 E-ISSN 2503-2933
Sampel pengujian dilakukan untuk mencari prediksi, adapun salah satu sampel data yang akan  diuji  yaitu  dengan  klasifikasi  umur  Pekerja  Paruhbaya,  dengan jenis  kelamin  Perempuan jenis  pekerjaan  Lainnya  dengan  status  hubungan  keluarga  sebagai  Istri  dan  jumlah  anggota keluarga sebanyak 5 orang.
Langkah 1: Menghitung jumlah kelas pada tabel 6.
Tabel 6. Menghitung Jumlah Kelas Dengan Tabel BANSOS Usia Jenis Kelamin Pekerjaan Status Hubungan Keluarga Jumlah Anggota Keluarga Pekerja Paruhbaya Perempuan LAINNYA Istri 5 BPNT 613 814 751 544 114 PKH 98 285 278 228 35 PBI 4.438 15.755 7.782 6.348 5.142 BPNT&PKH 298 929 910 764 164 BPNT&PBI 529 3.138 2.911 2.240 207 PKH&PBI 192 523 511 444 113 BPNT&PKH& PBI 1.448 4.334 4.235 3.745 881 NONBANSOS 2.944 13.270 5.792 4.844 3.153
Langkah 2: Menghitung jumlah kelas Dibagi dengan jumlah keseluruhan Program Bansos pada tabel 7.
Tabel 7. Jumlah Keseluruhan Program BANSOS Program BANSOS Jumlah Data Jumlah Data/Total Data BPNT 2312 0,028771965 PKH 300 0,003733386 PBI 39789 0,495159042 BPNT&PKH 969 0,012058838 BPNT&PBI 3824 0,047588232 PKH&PBI 606 0,007541441 BPNT&PKH&PBI 4540 0,056498581 NONBANSOS 28016 0,348648514 Total Data 80356
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 683-695 E- ISSN 2503-2933 690
Tabel 8. Hasil Perhitungan Jumlah Kelas di Bagi Jumlah Total Data Setiap Program BANSOS
BANSOS Usia Jenis Kelamin Pekerjaan Status hubungan Jumlah Anggota Keluarga Pekerja Paruhbaya Perempuan Lainnya Istri 5 BPNT 0,265138408 0,352076125 0,32482699 0,235294118 0,049307958 PKH 0,326666667 0,95 0,926666667 0,76 0,116666667 PBI 0,111538365 0,395963709 0,195581693 0,159541582 0,129231697 BPNT&PKH 0,30753354 0,95872033 0,939112487 0,788441692 0,169246646 BPNT&PBI 0,13833682 0,820606695 0,76124477 0,585774059 0,054131799 PKH&PBI 0,316831683 0,863036304 0,843234323 0,732673267 0,186468647 BPNT&PKH& PBI 0,318942731 0,954625551 0,932819383 0,824889868 0,194052863 NONBANSOS 0,10508281 0,47365791 0,206739006 0,172901199 0,112542833
Langkah 3: Menghitung seluruh jumlah variabel Seluruh variabel dihitung sebagai berikut:
(Pekerjaan pada Setiap Program Bansos/Total Data Program BANSOS) * (Jenis Kelamin pada setiap  Program  BANSOS/Total  Data  pada  setiap  Program  BANSOS)  *  (Jenis  Pekerjaan  pada setiap  Program  BANSOS/Total  Data  Program  BANSOS)  *  (Hubungan  Keluarga  pada  Setiap Program  BANSOS/Total  Data  Program  BANSOS)  *  (Jumlah  Anggota  Keluarga  pada  Setiap Program  BANSOS/Total  Data  Program  BANSOS)  *  (Total  Data  Program  BANSOS/Total Seluruh Data). Adapun hasil perhitungan disajikan pada tabel 9:
Tabel 9. Hasil Perhitungan Seluruh Variabel Program BANSOS Hasil Perhitungan BPNT 1,012182765695270E-05 PKH 9,519525334483770E-05 PBI 8,818516153836600E-05 BPNT&PKH 4,455507291348390E-04 BPNT&PBI 1,304005238329610E-04 PKH&PBI 2,375617000563050E-04 BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03 NONBANSOS 6,981079148625270E-05
Langkah  4:  Membandingkan  setiap  variabel  pada  setiap  kelas  pada  perhitungan  yang  telah dilakukan
Langkah  ini  menghitung  nilai  terbesar  pada  setiap  perhitungan  pada  langkah  3,  adapun  tabel perhitungan disajikan pada tabel 10:
691 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 683-695 E-ISSN 2503-2933
Title Hamzah, et., al [Klasifikasi Penerima Bansos Menggunakan Algoritma Naive Bayes]

## Tabel 10. Hasil Perbandingan Setiap Program Bansos
LABEL PEMBANDING HASIL PERBANDINGAN NILAI PERHITUNGAN TERBESAR BPNT PKH PKH 9,519525334483770E-05 BPNT PBI PBI 8,818516153836600E-05 BPNT BPNT&PKH BPNT&PKH 4,455507291348390E-04 BPNT BPNT&PBI BPNT&PBI 1,304005238329610E-04 BPNT PKH&PBI PKH&PBI 2,375617000563050E-04 BPNT BPNT&PKH&PBI BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03 BPNT NONBANSOS NONBANSOS 6,981079148625270E-05 PKH BPNT PKH 9,519525334483770E-05 PKH PBI PKH 9,519525334483770E-05 PKH BPNT&PKH BPNT&PKH 4,455507291348390E-04 PKH BPNT&PBI BPNT&PBI 1,304005238329610E-04 PKH PKH&PBI PKH&PBI 2,375617000563050E-04 PKH BPNT&PKH&PBI BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03 PKH NONBANSOS PKH 9,519525334483770E-05 PBI BPNT PBI 8,818516153836600E-05 PBI PKH PKH 9,519525334483770E-05 PBI BPNT&PKH BPNT&PKH 4,455507291348390E-04 PBI BPNT&PBI BPNT&PBI 1,304005238329610E-04 PBI PKH&PBI PKH&PBI 2,375617000563050E-04 PBI BPNT&PKH&PBI BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03 PBI NONBANSOS PBI 8,818516153836600E-05 BPNT&PKH BPNT BPNT&PKH 4,455507291348390E-04 BPNT&PKH PKH BPNT&PKH 4,455507291348390E-04 BPNT&PKH PBI BPNT&PKH 4,455507291348390E-04 BPNT&PKH BPNT&PBI BPNT&PKH 4,455507291348390E-04 BPNT&PKH PKH&PBI BPNT&PKH 4,455507291348390E-04 BPNT&PKH BPNT&PKH&PBI BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03 BPNT&PKH NONBANSOS BPNT&PKH 4,455507291348390E-04 BPNT&PBI BPNT BPNT&PBI 1,304005238329610E-04 BPNT&PBI PKH BPNT&PBI 1,304005238329610E-04
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 683-695 E- ISSN 2503-2933 692
LABEL PEMBANDING HASIL PERBANDINGAN NILAI PERHITUNGAN TERBESAR BPNT&PBI PBI BPNT&PBI 1,304005238329610E-04 BPNT&PBI BPNT&PKH BPNT&PKH 4,455507291348390E-04 BPNT&PBI PKH&PBI PKH&PBI 2,375617000563050E-04 BPNT&PBI BPNT&PKH&PBI BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03 BPNT&PBI NONBANSOS BPNT&PBI 1,304005238329610E-04 PKH&PBI BPNT PKH&PBI 2,375617000563050E-04 PKH&PBI PKH PKH&PBI 2,375617000563050E-04 PKH&PBI PBI PKH&PBI 2,375617000563050E-04 PKH&PBI BPNT&PKH BPNT&PKH 4,455507291348390E-04 PKH&PBI BPNT&PBI PKH&PBI 2,375617000563050E-04 PKH&PBI BPNT&PKH&PBI BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03 PKH&PBI NONBANSOS PKH&PBI 2,375617000563050E-04 BPNT&PKH&PBI BPNT BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03 BPNT&PKH&PBI PKH BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03 BPNT&PKH&PBI PBI BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03 BPNT&PKH&PBI BPNT&PKH BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03 BPNT&PKH&PBI BPNT&PBI BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03 BPNT&PKH&PBI PKH&PBI BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03 BPNT&PKH&PBI NONBANSOS BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03 NONBANSOS BPNT NONBANSOS 6,981079148625270E-05 NONBANSOS PKH PKH 9,519525334483770E-05 NONBANSOS PBI PBI 8,818516153836600E-05 NONBANSOS BPNT&PKH BPNT&PKH 4,455507291348390E-04 NONBANSOS BPNT&PBI BPNT&PBI 1,304005238329610E-04 NONBANSOS PKH&PBI PKH&PBI 2,375617000563050E-04 NONBANSOS BPNT&PKH&PBI BPNT&PKH&PBI 2,568602449873600E-03
Langkah 5: Mencari Nilai probabilitas terbesar dari hasil perhitungan
Pada  tahap  ini  dicari  nilai  probabilitas  terbesar  atau  kemungkinan  terbesar  munculnya dari  hasil  setiap  perbandingan  yang  telah  dilakukan,  adapun  hasil  pencarian  nilai  terbesar disajikan dalam bentuk grafik pada gambar 2:
693 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 683-695 E-ISSN 2503-2933
Gambar 2. Nilai Probabilitas Terbesar Hasil Perbandingan Setiap PROGRAM BANSOS
Hasil yang didapatkan pada perhitungan yang telah dilakukan berdasarkan kriteria yang telah disebutkan diatas bahwa program BANSOS yang didapatkan yaitu BPNT&PKH&PBI.

## 3.5 Evaluation
Untuk  mencari  nilai  akurasi  pada  pemodelan  yang  telah  dilakukan  terhadap  data  uji, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  terhadap  data  uji  yang  telah  dipisahkan sebelumnya,  nilai  akurasi  dan  nilai recall disajikan  dalam  bentuk  tabel  11  yaitu Confusion Matrix.
Tabel 11. Confusion Matrix.
Positif Prediksi BPNT PKH PBI BPNT&P KH BPNT&P BI PKH&PB I BPNT&PK H&PBI NONBAN SOS BPNT 6832 2438 141 77 22 45 16 5 PKH 2686 4232 1 1 2 1 0 0 PBI 9 3 1 0 0 0 0 0 BPNT&PKH 51 27 2 2 1 2 0 0 BPNT&PBI 0 0 0 0 0 0 0 0 PKH&PBI 509 541 54 262 214 1490 331 90 BPNT&PKH &PBI 0 0 0 0 1 0 0 0 NONBANSOS 0 0 0 0 0 0 0 0
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 683-695 E- ISSN 2503-2933 694
Akurasi  : 100% = 62,51% Recall BPNT : = = 0,68 PKH : = = 0,58 PBI : = = 0,01 BPNT&PKH : = = 0,01 BPNT & PBI : = = 0,0 PKH&PBI : = = 0,97 BPNT&PKH&PBI : = = 0,0 NONBANSOS : = = 0,0 Rata Rata Recall : ,,,,,,,, = 0,28

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  ini,  dengan menggunakan  pemodelan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk  memberikan  klasifikasi  dan  prediksi pada  penerima  program  BANSOS,  didapatkan  nilai  akurasi  dengan  menggunakan Confusion Matrix sebesar 62,51%. Dengan adanya penelitian ini diharapkan pemerintah kecamatan dapat menyeleksi  keluarga  penerima  manfaat  (KPM)  yang  layak  mendapatkan  BANSOS  untuk memperkecil  kemungkinan  salah  penyaluran  BANSOS,  diharapkan  juga  dengan  adanya penelitian ini dapat dibuatkan sistem rekomendasi pemilihan program BANSOS yang tepat bagi calon penerima BANSOS berikutnya.

## 5. SARAN
Adapun  untuk  penelitian  selanjutnya  untuk  menambahkan  nilai  akurasi  pada  tahap evaluasi  pemodelan  ditambahkan  beberapa  atribut  pendukung,  juga  menggunakan  metode algoritma lain sebagai perbandingan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “J.D.I.H.  -  Undang  Undang  Dasar  1945  -  Dewan  Perwakilan  Rakyat.” https://www.dpr.go.id/jdih/uu1945 (accessed Nov. 25, 2022).
[2] F. Saputra et al. , “Penerapan Manajemen POAC: Pemulihan Ekonomi Serta Ketahanan Nasional  Pada  Masa  Pandemi  COVID-19  (Literature  Review  Manajemen  POAC),” Jurnal  Ilmu  Manajemen  Terapan ,  Vol.  3,  No.  3,  pp.  316–328,  Jan.  2022,  doi: 10.31933/JIMT.V3I3.733.
[3] D.  N.  Sulistyowati,  N.  Yunita,  ;  Siti  Fauziah,  ;  Risca,  L.  Pratiwi,  and  C.  Author, “Implementation  of  Data  Mining  Algorithm  For  Predicting  Popularity  of  Playstore Games  In  The  Pandemic  Period  of  COVID-19,” JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  dan
695 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 683-695 E-ISSN 2503-2933
Teknologi Komputer) , Vol. 6, No. 1, pp. 95–100, Aug. 2020, doi: 10.33480/JITK.V6I1.1425.
[4] D. Utami, P. Aisyiyah, and R. Devi, “Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (Pkh) Menggunakan Metode Weighted Naïve Bayes  Dengan Laplace Smoothing,” JIPI
(Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) , Vol. 7, No. 4, pp. 1373–1384, Dec. 2022, doi: 10.29100/JIPI.V7I4.3592.
[5] W.  Rahmansyah,  R.  Ariyasa  Qadri,  R.  Ressa  Anggia  Sakti,  S.  Ikhsan,  U.  Padjadjaran Bandung,  and  P.  Keuangan  Negara  STAN, “Pemetaan  Permasalahan  Penyaluran Bantuan  Sosial  Untuk  Penanganan  COVID-19  di  Indonesia,” Jurnal  Pajak  dan Keuangan  Negara  (PKN) ,  Vol.  2,  No.  1,  pp.  90–102,  Sep.  2020,  doi: 10.31092/JPKN.V2I1.995.
[6] A.  Utami  and  M.  Nasir, “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Dalam  Penentuan  Program Bantuan  Pkh  pada  Desa  Bukit  Kabupaten  Banyuasin,” Bina  Darma  Conference  on
Computer Science (BDCCS) , Vol. 4, No. 2, pp. 506–512, Oct. 2022, Accessed: Nov. 29, 2022. [Online]. Available: https://conference.binadarma.ac.id/index.php/BDCCS/article/view/3069
[7] A. Asri et al. , “Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Program Keluarga Harapan,” J-Com (Journal of Computer) , Vol. 2, No. 1, pp. 21–26, Mar. 2022, doi: 10.33330/J-COM.V2I1.1577.
[8] N.  Alfiah  and  N.  Alfiah, “Klasifikasi  Penerima  Bantuan  Sosial  Program  Keluarga Harapan  Menggunakan Metode Naive Bayes,” Respati , Vol. 16, No. 1, pp. 32–40, Mar. 2021, doi: 10.35842/jtir.v16i1.386.
[9] C. C. Aggarwal , “Data Mining,” 2015, doi: 10.1007/978-3-319-14142-8.
[10] “UU  No.  27  Tahun  2022  Tentang  Pelindungan  Data  Pribadi  [JDIH  BPK  RI].” https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/229798/uu-no-27-tahun-2022  (accessed  Nov. 25, 2022).
[11] “Kelompok Usia - SEPAKAT wiki.” https://sepakat.bappenas.go.id/wiki/Kelompok_Usia (accessed Nov. 29, 2022).
[12] “SIMPEDAK | Sistem
Informasi Penyajian Data Kependudukan.”
https://simpedak.blitarkota.go.id/buku_data/jenis_pekerjaan (accessed Nov. 29, 2022).