## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1373 - 1384
Diyah Utami 1) , Putri Aisyiyah Rakhma Devi 2)
1, 2) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra 101 Gresik Kota Baru (GKB), Randuagung,Kebomas, Gresik e-mail: diyahutami3010@gmail.com 1) , deviaisyiyah@umg.ac.id 2)

## ABSTRAK
Program Keluarga Harapan (PKH) yaitu keluarga yang telah ditetapkan menjadi penerima PKH dapat menerima bantuan sosial bersyarat dalam program PKH. Pemerintah Indonesia mencanangkan PKH sebagai inisiatif pemerintah pada tahun 2007. PKH berupaya untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia (SDM) di bidang kesehatan, pendidikan, dan kese- jahteraan dengan meningkatkan kualitas hidup. Program tersebut juga dapat membantu keluarga miskin dalam mengurangi pengeluaran. Proses penerima bantuan PKH masih dilakukan secara manual dan penyebaran penerima bantuan PKH tidak sepat sasaran bagi warga yang menerima bantuan PKH. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dapat memberikan prediksi klasifikasi kelayakan penerima bantuan PKH sehingga dapat membantu perangkat desa dalam menentukan warga desa yang layak  menerima  bantuan  tersebut  dan  dapat  mendapatkan  hasil  yang  lebih  cepat,  akurat  dan  tepat  sasaran  bagi  yang menerima. Dalam penelitian ini akan dilakukan klasifikasi kelayakan penerima bantuan PKH menggunakan metode Weighted Naïve Bayes dengan Laplace Smoothing. Dengan melakukan penambahan bobot terhadap atribut kelas pada algoritma naïve bayes, maka akurasi klasifikasi algoritma nave Bayes berbobot tidak hanya didasarkan pada probabilitas  tetapi juga pada pembobotan fitur ke kelas, yang ditambahkan ke atribut kelas dalam algoritma naive bayes dan dengan menggunakan laplace smoothing  dapat  menghindari  nilai  probabilitas  0.  Dari  hasil  perhitungan  klasifikasi  menggunakan  metode  naïve  bayes dengan  laplace  smoothing  pada  56  data  training  dan  24  data  uji  didapatkan  hasil  pengujian  evaluasi  performa  dengan menggunakan confusion matrix dengan nilai Accurasi 95,83%, error 4,17%, Sensitivitas 100,00%, dan Spensifitas 94,12%.
Kata Kunci: Klasifikasi, PKH, Weighted Naïve Bayes, Laplace Smoothing.

## ABSTRACT
The Family Hope Program (PKH) means that families who have been designated as PKH recipients can receive conditional social assistance in the PKH program. The Indonesian government launched PKH as a government initiative in 2007. PKH seeks to improve the quality of human resources (HR) in the fields of health, education, and welfare by improving the quality of life. The program can also help poor families reduce expenses. The process of receiving PKH assistance is still done man- ually and the distribution of PKH recipients is not well targeted for residents who receive PKH assistance. eligible to receive the assistance and can get faster, accurate and targeted results for those who receive it. In this study, the eligibility classifica- tion of PKH beneficiaries  will  be carried out  using the Weighted Naïve Bayes method  with Laplace Smoothing. By adding weights to class attributes in the nave Bayes algorithm, the classification accuracy of the weighted nave Bayes algorithm is not only based on probability but also on the weighting of features to class, which are added to class attributes in the naive Bayes  algorithm  and  by  using  laplace  smoothing.  can  avoid  the  probability  value  of  0.  From  the  results  of  classification calculations using the nave Bayes method with laplace smoothing on 56 training data and 24 test data, the results of perfor- mance evaluation tests using confusion matrix with Accuracy value 95,83%, error 4,17%, Sensitivity is 100,00%, and Sensi- tivity is 94.12%.
Keywords: Classification, PKH, Weighted Naïve Bayes, Laplace Smoothing

## I. PENDAHULUAN
ROGRAM  Keluarga  Harapan  (PKH)  yaitu  keluarga  yang  telah  ditetapkan  menjadi  penerima  PKH  dapat menerima bantuan sosial bersyarat dalam program PKH. Pemerintah Indonesia mencanangkan PKH sebagai inisiatif  pemerintah  pada  tahun  2007.  PKH  berupaya  untuk  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia (SDM) di bidang kesehatan, pendidikan, dan kesejahteraan dengan meningkatkan kualitas hidup. Program tersebut juga dapat membantu keluarga miskin dalam mengurangi pengeluaran[1].
Proses penerimaan bantuan  PKH di Dusun Mando, Desa Pandu, Kecamatan Cerme, Kabupaten Gresik masih dilakukan  secara  manual  yaitu  dengan  cara  menyeleksi  daftar  calon  dari  penerima  bantuan  PKH  yang  telah diusulkan oleh ketua Rumah Tangga (RT) dan Kepala Dusun. Kemudian data tersebut diserahkan kepada sekretaris

## KLASIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED NAÏVE BAYES  DENGAN LAPLACE SMOOTHING
P

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1373 - 1384
desa dan perangkat desa setempat untuk dilakukan penilaian. Adapun pada praktisnya, terdapat beberapa penerima bantuan  PKH  yang  tidak  tepat  sasaran,  seperti  contoh  kasus  di  dusun  Mando,  terdapat  penerima  manfaat  yang termasuk  dalam  kategori  layak  mendapatkan  bantuan  PKH  justru  tidak  mendapatkan  yang  seharunya  layak mendapatkan bantuan PKH justru tidak mendapatkan bantuan PKH dan sebaliknya.
Salah  satu  solusi  untuk  menyelesaikan  ketidaksesuaian  penerima  bantuan  PKH  adalah  dengan  melakukan klasifikasi. Klasifikasi kelayakan penerima bantuan PKH di Dusun Mando Desa Pandu agar penerima bantuan bisa sesuai dan tepat sasaran. Klasifikasi kelayakan penerima bantuan dapat dilakukan dengan menggunakan metode data  mining.  Data  mining  yaitu  proses  pengumpulan  data-data  dengan  cara  yang  baru,  mudah  dipahami,  dan bermanfaat  bagi  pemilik  data[2].  Klasifikasi  adalah  salah  satu  teknik  data  mining.  Menemukan  pola  yang menjelaskan  atau  mendefinisikan  suatu  kelas  data  adalah  proses  klasifikasi,  yang  bertujuan  untuk  meramalkan kelas  suatu  item  yang  labelnya  tidak  diketahui.  Model  yang  dapat  membedakan  antara  berbagai  data  dan  kelas berdasarkan aturan fungsi adalah apa yang ingin dihasilkan oleh proses klasifikasi.
Adapun salah satu metode populer dalam klasifikasi adalah naïve bayes . Naïve bayes adalah metode klasifikasi probabilistik  dasar  yang  menghitung  nilai  probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  jumlah  nilai  dari kumpulan data yang diberikan. Untuk menghasilkan nilai variabel, metode ini menggunakan teorema Bayes dan mengasumsikan bahwa kualitas-kualitas tersebut bersifat independen atau tidak dependen. Berdasarkan  kejadian sebelumnya, Naive  Bayes meramalkan  peluang masa  depan[3]. Pada  praktisnya, penerapan  metode naive  bayes pada  data  dapat  mengakibatkan  kesalahan  dalam  klasifikasi  jika  data  training  jmlahnya  hanya  sedikit  dan menyebabkan kesalahan dalam proses klasifikasi. Oleh karena itu, untuk mengatasi hal tersebut dapat diperbaiki dengan menggunakan teknik smoothing . Selain itu beberapa dari penelitian sebelumnya menjelaskan bahwa  teknik smoothing dapat  meningkatkan  performasi  dari  klasifikasi naïve  bayes [4].  Teknik smoothing yang  digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu laplace  smoothing. Teknik Laplace  Smoothing digunakan  untuk  mengatasi  nilai probabilitas pada klasifikasi Naïve Bayes yang bernilai 0 dengan cara menambahkan angka 1 pada perhitungan[5]. Pada penelitian sebelumnya dilakukan oleh M.  riski Qishiano, dkk tahun 2021 yang berjudul “Pengembangan Model  Untuk  Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  dengan  Metode Naïve  Bayes ” mendapatkan kesimpulan,  bahwa  dengan  mengimpelementasikan  metode naïve  bayes mendapatkan  nilai  akurasi  82%[6]. Penelitian yang dilakukan oleh Indah Listiowarni dan Nilam Ramadhani tahun 2019 yang berjudul “Implementasi Naïve  Bayessian dengan Laplacian Smoothing untuk  Peminatan  dan Lintas  Minat  Siswa  SMAN 5  Pamekasan” mendapatkan  kesimpulan,  bahwa  akurasi  perhitungan  klasifikasi  menggunakan naive  bayes dengan laplace smoothing adalah  92,11%,  dan  tingkat  eror  adalah  7,02%.  Sehingga  hasil  dari  klasifikasi  bisa  dijadikan pertimbangan dalam menentukan kelas peminatan dan lintas minat siswa SMAN 5 Pamekasan[7]. Penelitian yang dilakukan Qisthiano, M Riski, Tri Basuki Kurniawan, Edi Surya Negara, dan Muhammad Akbar tahun 2021 dengan judul  penelitian  “Pengembangan  Model  Untuk  Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  dengan Metode  Naïve  Bayes”  mendapatkan  kesimpulan,  bahwa  dengan  mengimpelementasikan  metode  naïve  bayes mendapatkan  nilai  akurasi  81%[6].  Namun, metode naïve  bayes memiliki  kekurangan karena  probabilitas  tidak dapat  mengukur  seberapa  besar  tingkat  akurat  atau  kebenaran  dari  sebuah  prediksi,  sehingga  diperlukan pembobotan weighted untuk  mengoptimalkan  metode naïve  bayes dengan  memberikan  bobot  pada  setiap  fitur. Penelitian  yang  dilakukan    oleh  Azminuddin  I.  S.  Azis,  Budy  Santoso,  dan  Serwin  tahun  2020  dengan  judul penelitian  “LL-KNNACW-NB:  Local  Learning  K-Nearest  Neighbor  in  Absolute  Correlation  Weighted  Naïve Bayes  untuk  Klasifikasi  Data  Numerik”  mendapatkan  kesimpulan,  dapat  meningkatkan    kinerja Naïve    Bayes dengan akurasi rata-rata 91,48%, 1,92% lebih baik dari naïve bayes dan 2,86% lebih baik daripada Kernel Naïve Baye s[8].
Berdasarkan studi literatur pada penelitian sebelumnya, terbukti bahwa penerapan metode Weighted Naïve Bayes menggunakan  teknik Laplace  Smoothing berhasil  memberikan  hasil  klasifikasi  yang  baik.  Dalam  penelitian  ini akan dilakukan proses klasifikasi kelayakan penerima bantuan PKH di Dusun Mando Desa Pandu  menggunakan weighted  naïve  bayes dengan laplace  smoothing. Penelitian  ini  akan  menghasilkan output klasifikasi  kelayakan penerima bantuan PKH di Dusun Mando Desa Pandu. Sehingga terdapat 2 kelas yang akan digunakan dalam proses klasifikasi ini yaitu kelas layak dan kelas tidak layak. Adapun 8 kriteria yang digunakan dalam penelitian ini yaitu usia, pekerjaan, penghasilan, jumlah keluarga, jumlah tanggungan anak sekolah, status rumah, jenis lantai dan jenis dinding.  Penelitian  bertujuan  untuk  memberikan  prediksi  klasifikasi  kelayakan  penerima  bantuan  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  sehingga  dapat  membantu  perangkat  desa  dalam  menentukan  warga  desa  yang  layak menerima  bantuan  tersebut  dan  dapat  mendapatkan  hasil  yang  lebih  cepat,  akurat  dan  tepat  sasaran  bagi  yang menerima.

## E-ISSN : 2540 - 8984
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1373 - 1384

## II. METODE PENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1 merupakan tahapan penelitian yang dijelaskan sebagai berikut:
1. Tahap pertama yaitu melakukan wawancara dengan pihak yang terkait dalam penelitian guna mendapatkan informasi dan data yang diperlukan.
2. Tahapan kedua, melakukan studi literatur yaitu mengumpulkan bahan referensi yang sesuai dengan topik penelitian melalui buku, jurnal, artikel, makalah, situs internet, maupun skripsi. Referensi tersebut bertujuan untuk menentukan variabel-variabel dan metode penyelesaian yang akan digunakan.
3. Tahapan ketiga, analisis data melakukan perhitungan dengan menggunakan metode weighted naïve bayes dengan laplace  smoothing ,  sehingga  didapatkan  hasil  klasifikasi  kelayakan  penerima  bantuan  program keluarga harapan (PKH) secara cepat dan tepat.
4. Tahapan keempat, berdasarkan hasil observasi dan pengumpulan data, untuk memilih fitur mana yang akan digunakan, dilakukan analisis kebutuhan[9].
5. Pengujian dilakukan pada langkah kelima untuk memastikan bahwa teknik tersebut dapat memberikan in- formasi secara akurat.

## B. Preprocessing
Preprocessing merupakan teknik yang dipergunakan untuk membarui data mentah pada format yang bermanfaat serta efisien. Inisiatif ini diharapkan karena data mentah seringkali tak lengkap serta mempunyai format yang tidak konsisten. Preprocessing sendiri melibatkan validasi dan imputasi data[10]. Ada tahapan dalam preprocessing data yaitu mengatasi nilai null atau kosong, normalisasi, dan membagi data latih dan data uji[11]. Proses ini utamanya dilakukan buat memastikan kualitas data baik sebelum digunakan waktu menganalisis data. dalam proses ini dapat memastikan  enam  hal,  yakni  akurasi  data,  kelengkapan,  konsistensi,  ketepatan,  tepercaya,  serta  dapat  di  inter- pretasikan dengan baik[12] .

## C. Klasifikasi
Untuk memprediksi kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui, klasifikasi adalah proses mengidenti- fikasi model atau fungsi yang membedakan dan menggambarkan kelas data yang digunakan. Konsep klasifikasi dapat  digunakan  untuk  meramalkan  bagaimana  setiap  kumpulan  data  akan  diklasifikasikan.  Ada  dua  cara  atau proses klasifikasi untuk sampai pada kesimpulan: yang pertama adalah proses pembelajaran ( training ), dan yang kedua  adalah  proses  klasifikasi,  juga  dikenal  sebagai  pengujian (testing) .  Proses  tersebut  sesuai  dengan  metode klasifikasi yang digunakan[13].

## D. Naïve Bayes
Naïve bayes adalah salah satu metode klasifikasi  yang digolongkan kedalam pembelajaran supervised learning , dimana diperlukan pengolahan data awal untuk pelatihan agar dapat menghasilkan penilaian. Tujuan dari pelatihan ini  adalah  untuk menetapkan bobot  probabilitas  untuk  setiap  parameter.  Metode naive  bayes adalah  metodologi klasifikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  klasifikasi  atau  melakukan  penambangan  data dengan cepat dan efisien[14].

## E. Weighted Naïve Bayes
Dasar akurasi klasifikasi ditentukan dengan menghitung bobot masing-masing karakteristik dalam kelas, tidak hanya probabilitas[8]. Pembobotan Naïve Bayes dihitung dengan cara menambahkan bobot pada setiap fitur atau atribut[15].
Perhitungan berikut dilakukan dengan menggunakan metode Weighted Nave Bayes dengan Laplace Smoothing untuk menentukan klasifikasinya:
1. Perhitungan nilai probabilitas pada setiap kelas, dirumuskan sebagai berikut:

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1373 - 1384
𝑃(𝐶 𝑖 ) = ∑ 𝐶 𝑖 𝑛 (1)
Keterangan: 𝑃(𝐶 𝑖 ) : Probabilitas label pada kelas 𝐶 𝑖 ∑ 𝐶 𝑖 : Jumlah data dengan label pada kelas 𝐶 𝑖 𝑛 : Jumlah total pada data latih
2. Perhitungan nilai probabilitas pada setiap fitur. Rumus laplace smoothing yang dapat dituliskan sebagai berikut, digunakan  untuk  menentukan  jumlah  dan  probabilitas  data  dengan  nilai  K  =  1  untuk  mencegah  probabilitas yang bernilai 0.
𝑃(𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 ) = ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 + 𝐾 ∑ 𝐶 𝑖 + 𝐾 |𝑥| (2)
Keterangan: 𝑃(𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 ) : Probabilitas fitur 𝑥 𝑘 dengan label pada kelas 𝐶 𝑖 ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 : Jumlah data fitur 𝑥 𝑘 dengan label pada kelas 𝐶 𝑖 ∑ 𝐶 𝑖 : Jumlah data dengan label pada kelas 𝐶 𝑖 K        : Parameter smooting , K=1
|x|        : Jumlah kelas pada sampel
3. Perhitungan nilai probabilitas pada setiap kelas dalam tiap data, dirumuskan sebagai berikut:
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) = 𝑃(𝐶 𝑖 ) ∏ 𝑃(𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 ) 𝑤 𝑘 𝑛 𝑘=1
(3)
Keterangan: 𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) : Probabilitas pada kelas 𝐶 𝑖 dalam data 𝑋 𝑃(𝐶 𝑖 ) : Probabilitas pada label kelas 𝐶 𝑖 𝑃(𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 ) : Probabilitas pada fitur 𝑥 𝑘 dengan label kelas 𝐶 𝑖 𝑤 𝑘 : Bobot atribut
Pada Gambar 2 merupakan flowchart dari sistem klasifikasi kelayakan penerima bantuan PKH menggunakan metode weighted naïve bayes dengan laplace smoothing .

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1373 - 1384

## F. Rank Order Centroid (ROC)
Rank  Order  Centroid (ROC)  yaitu  teknik  pembobotan  pada  tiap  kriteria  sesuai  dengan  tingat  prioritas penilaian[16]. Konsep dasar dari metode pembobotan adalah dengan memberikan nilai bobot berdasarkan tingkat prioritas pada kriteria[17]. Biasanya dibentuk dengan pernyataan “kriteria 1 lebih penting dari kriteria 2” dan se- terusnya sampai kriteria ke-n. Sehingga dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (4)
dengan 𝑊 𝑚 adalah Bobot kriteria, 𝑚 adalah Jumlah kriteria, dan 𝑖 adalah Kriteria.
G. Evaluasi Confusion Matrix
Confusion  matrix yaitu  tabel  yang  menunjukkan  kumpulan  data  uji  yang  benar  dan  kumpulan  data  uji  yang salah[18].
T ABEL I K ONDISI C ONFUSION M ATRIX
Two-Class Prediction Predicted Class Yes No Actual Class Yes True Positive False Negative No False Positive True Negative
Pada Tabel 1 merupakan kondisi confusion matrix . Metode ini terdiri dari TP yang merupakan banyaknya data pada kelas positif yang dikategorikan dalam kelas positif, TN yaitu banyaknya data pada kelas negatif yang dikat- egorikan pada kelas negatif, FP yaitu banyaknya data kelas negatif yang dikategorikan dalam kelas positif, dan FN yaitu banyaknya pada data kelas positif yang dikategorikan dalam kelas negatif. Persamaan (5) digunakan untuk menghitung accuracy, sedangkan persamaan (6) untuk menghitung laju error, Sensitivitas dihitung menggunakan persamaan (7), dan Spesifisitas dihitung menggunakan persamaan (8)[19].
Akurasi      = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑐𝑎𝑟𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 𝑋 100 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 𝑋 100 (5) Laju Error   = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑐𝑎𝑟𝑎 𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 𝑋 100 = 𝐹𝑁+𝐹𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 𝑋 100 (6)
Sensitivitas = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑋 100 (7)
Spesifisitas = 𝑇𝑁 𝐹𝑃+𝑇𝑁 𝑋 100
(8)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Dataset
Data latih dan data uji didapat dari data kepala keluarga Dusun Mando Desa Pandu Kecamatan Cerme Ka- bupaten Gresik Data yang digunakan tahun 2021. Dalam penelitian ini, atribut yang digunakan berasal dari data kepala keluarga yang sudah diperoleh dari desa. Atribut yang digunakan unuk menentukan kelayakan penerima bantuan PKH yaitu atribut usia, pekerjaan, penghasilan, jumlah keluarga, jumlah tanggungan anak sekolah, status rumah, jenis lantai dan jenis dinding dapat dilihat pada Tabel 2, sedangkan untuk mengklasifikasikan digunakan 2 kelas atau label, yaitu layak dan tidak layak.
T ABEL II A TRIBUT DATA
No
Atribut Tipe Atribut Keterangan 1 Usia Numerik Usia Kepala Keluarga 2 Pekerjaan Kategorial Pekerjaan Kepala Keluarga 3 Penghasilan Numerik Penghasilan Per bulan 4 Jumlah Keluarga Numerik Jumlah keluarga yang ada da- lam kartu keluarga 5 Jumlah Tanggungan Anak Numerik Jumlah tanggungan anak yang masih bersekolah 6 Status Rumah Kategorial Status rumah yang di tempati 7 Jenis Lantai Kategorial Jenis lantai rumah 8 Jenis Dinding Kategorial Jenis dinding rumah

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1373 - 1384
Jumlah data yang digunakan dalam perhitungan adalah 80 data yang terbagi menjadi 56 data latih dengan 28 data sebaran disetiap kelas dan 24 data uji. Data latih berguna untuk menentukan nilai probabilitas dari setiap nilai fitur dan label kelas, dan data uji berguna sebagai pengujian terhadap label kelas prediksi dengan label kelas dari data nyata atau aktual.
Penentuan kategori layak pada penerimaan bantuan PKH yaitu masyarakat yang memenuhi kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh perangkat desa dengan jumlah atribut atau kriteria yang memenuhi berjumlah lebih dari 4. Kriteria dalam kategori layak dapat dilihat pada Tabel 3.
T ABEL III
K RITERIA K ATEGORI L AYAK P ADA P ENERIMA B ANTUAN PKH No Atribut Keterangan 1 Usia ≥ 60 2 Penghasilan ≤ 1.000.000 3 Jumlah Keluarga ≥ 4 4 Jumlah Tanggungan Anak ≥ 2 5 Status Rumah Sewa 6 Jenis Lantai Tanah, Semen 7 Jenis Dinding Kayu, Batu-Bata
Data latih penerimaan bantuan PKH dapat dilihat pada Tabel 4 dan data uji penerimaan bantuan PKH dapat dilihat pada Tabel 5.
T ABEL IV D ATA L ATIH K LASIFIKASI K ELAYAKAN P ENERIMA B ANTUAN PKH NO. NAMA USIA PEKERJAAN PENGHASIL AN JUMLAH KELUARG A JUMLA H TANGG UNGAN ANAK STATUS RUMAH JENIS LANTAI JENIS DINDING KELAS ASLI 1 L1 66 Tidak Bekerja 550.000 3 2 Sewa Kramik Tembok Layak 2 L2 42 Pedagang 950.000 3 2 Sendiri Semen Batu Bata Layak 3 L3 54 Buruh Harian 800.000 4 2 Sendiri Semen Tembok Layak 4 L4 68 Tidak Bekerja 650.000 4 0 Sendiri Semen Tembok Layak 5 L5 62 Tidak Bekerja 1.600.000 5 2 Sendiri Kramik Batu Bata Layak 6 L6 68 Pedagang 1.000.000 5 3 Sendiri Kramik Tembok Layak .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 56 L56 35 Wiraswasta 950.000 3 1 Sewa Kramik Tembok Tidak Layak T ABEL V D ATA U JI K LASIFIKASI K ELAYAKAN P ENERIMA B ANTUAN PKH NO. NAMA USIA PEKERJAAN PENGHASIL AN JUMLAH KELUARGA JUMLAH TANGGU NGAN ANAK STATUS RUMAH JENIS LANTAI JENIS DINDING 1 U1 78 Tidak Bekerja 800.000 4 0 Sewa Semen Batu Bata 2 U2 65 Buruh Harian 1.000.000 4 2 Sewa Semen Batu Bata 3 U3 41 Pedagang 900.000 3 1 Sewa Semen Batu Bata 4 U4 44 Buruh Harian 950.000 4 2 Sendiri Kramik Tembok 5 U5 64 Buruh Harian 1.500.000 2 1 Sendiri Semen Batu Bata 6 U6 82 Buruh Harian 700.000 2 1 Sendiri Semen Batu Bata .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 24 U24 48 Karyawan Swasta 3.000.000 3 2 Sendiri Kramik Tembok

## B. Data Processing
Proses preprocessing dilakukan  pada  data  latih  dan  data  uji  terlebih  dahulu  untuk  mengubah  tipe  fitur  atau atribut agar sesuai dengan tipe kategorial atribut, dapat dilihat pada Tabel 6.
T ABEL VI T IPE A RTRIBUT
No Atribut Tipe Atribut Tipe Atribut Setelah Preprocessing 1 Usia Numerik Kategorial (Rendah, Sedang, Tinggi) 2 Pekerjaan Kategorial Kategorial  (Tidak  Bekerja,  Pedagang, Karyawan  Swasta,  Wiraswasta,  PNS, Buruh Harian, Petani) 3 Penghasilan Numerik Kategorial (Rendah, Sedang, Tinggi) 4 Jumlah Keluarga Numerik Kategorial (Rendah, Sedang, Tinggi) 5 Jumlah Tanggungan Anak Numerik Kategorial (Rendah, Sedang, Tinggi)

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1373 - 1384
6 Status Rumah Kategorial Kategorial (Sewa, Sendiri) 7 Jenis Lantai Kategorial Kategorial (Tanah, Semen, Kramik) 8 Jenis Dinding Kategorial Kategorial (Kayu, Batu-bata, Tembok)
Mengubah tipe atribut numerik menjadi kategorial 1. Menentukan Nilai Kategorial Usia, dapat dilihat pada Tabel 7.
T ABEL VII K ATEGORIAL U SIA No Nilai Usia Kategorial Usia 1 ≤ 40 Rendah 2 41- 64 Sedang 3 ≥ 65 Tinggi 2. Menentukan Nilai Kategorial Penghasilan, dapat dilihat pada Tabel 8. T ABEL VIII K ATEGORIAL P ENGHASILAN No Nilai Penghasilan Kategorial Penghasilan 1 ≤ 1.000.000 Rendah 2 1.100.000 - 3.000.000 Sedang 3 ≥ 3.100.000 Tinggi
3. Menentukan Nilai Kategorial Jumlah Keluarga, dapat dilihat pada Tabel 9.
T ABEL IX
K ATEGORIAL J UMLAH K ELUARGA No Nilai Jml Keluarga Kategorial Jml Keluarga 1 ≤  1 Rendah 2 1- 3 Sedang 3 ≥ 4 Tinggi 4. Menentukan Nilai Kategorial Jumlah Tanggungan Anak, dapat dilihat pada Tabel 10. T ABEL X K ATEGORIAL J UMLAH T ANGGUNGAN A NAK No Nilai Jml Tanggungan anak Kategorial Jml Tanggungan Anak 1 0 Rendah 2 1- 2 Sedang 3 ≥ 3 Tinggi
Pada Tabel 11 merupakan hasil preprocessing data latih dan pada Tabel 12 merupakan hasil preprocessing data uji.
T ABEL XI H ASIL P REPROCESSING D ATA L ATIH
NO. NAMA USIA PEKERJAAN PENGHASI LAN JUMLAH KELUARGA JUMLAH TANGGUN GAN ANAK STATUS RUMAH JENIS LANTAI JENIS DINDING KELAS ASLI 1 L1 Tinggi Tidak Bekerja Rendah Sedang Sedang Sewa Kramik Tembok Layak 2 L2 Sedang Pedagang Rendah Sedang Sedang Sendiri Semen Batu Bata Layak 3 L3 Sedang Buruh Harian Rendah Tinggi Sedang Sendiri Semen Tembok Layak 4 L4 Tinggi Tidak Bekerja Rendah Tinggi Rendah Sendiri Semen Tembok Layak 5 L5 Sedang Tidak Bekerja Sedang Tinggi Sedang Sendiri Kramik Batu Bata Layak 6 L6 Tinggi Pedagang Rendah Tinggi Tinggi Sendiri Kramik Tembok Layak .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 56 L56 Rendah Wiraswasta Rendah Sedang Sedang Sewa Kramik Tembok Tidak Layak
T ABEL XII H ASIL P REPROCESSING D ATA U JI NO. NAMA
USIA PEKERJAAN PENGHASI LAN JUMLAH KELUARGA JUMLAH TANGG UNGAN ANAK STATUS RUMAH JENIS LANTAI JENIS DINDING 1 U1 Tinggi Tidak Bekerja Rendah Tinggi Rendah Sewa Semen Batu Bata 2 U2 Tinggi Buruh Harian Rendah Tinggi Sedang Sewa Semen Batu Bata 3 U3 Sedang Pedagang Rendah Sedang Sedang Sewa Semen Batu Bata 4 U4 Sedang Buruh Harian Rendah Tinggi Sedang Sendiri Kramik Tembok 5 U5 Sedang Buruh Harian Sedang Sedang Sedang Sendiri Semen Batu Bata 6 U6 Tinggi Buruh Harian Rendah Sedang Sedang Sendiri Semen Batu Bata .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 24 U24 Sedang Karyawan Swasta Sedang Sedang Sedang Sendiri Kramik Tembok

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1373 - 1384

## C. Perhitungan Algoritma Weighted Naïve Bayes dengan Laplace Smoothing
Langkah-langkah  dalam  perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai  probabilitas  pada label  kelas  Kelayakan  Pen- erimaan bantuan PKH pada Hasil Preprocessing Data Latih sebagai berikut:
1. Perhitungan nilai probabilitas pada setiap kelas dengan menggunakan persamaan (1)
Label Kelas layak:
𝑃(1𝑆) = ∑ 1 𝑛 = 28 56 = 0,5
Label Kelas tidak layak:
𝑃(1𝑆) = ∑ 1 𝑛 = 28 56 = 0,5
2. Perhitungan nilai probabilitas pada setiap fitur. Rumus Laplace smoothing yang dapat dituliskan sebagai beri- kut, digunakan untuk menentukan jumlah dan probabilitas data dengan nilai K = 1 untuk mencegah probabilitas yang bernilai 0 dengan menggunakan persamaan (2).
Contoh perhitungan probabilitas pada fitur Usia:
Kelas Layak
𝑃 (𝑅|𝐿) = ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 + 𝐾 ∑ 𝐶 𝑖 + 𝐾 |𝑥| = 2 + 1 28 + 1(2) = 3 30 = 0,1
𝑃 (𝑆|𝐿) = ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 + 𝐾 ∑ 𝐶 𝑖 + 𝐾 |𝑥| = 17 + 1 28 + 1(2) = 18 30 = 0,6
𝑃 (𝑇|𝐿) = ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 + 𝐾 ∑ 𝐶 𝑖 + 𝐾 |𝑥| = 9 + 1 28 + 1(2) = 10 30 = 0,33 Kelas Tidak Layak 𝑃 (𝑅|𝑇𝐿) = ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 + 𝐾 ∑ 𝐶 𝑖 + 𝐾 |𝑥| = 7 + 1 28 + 1(2) = 8 30 = 0,27
𝑃 (𝑅|𝑇𝐿) = ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 + 𝐾 ∑ 𝐶 𝑖 + 𝐾 |𝑥| = 20 + 1 28 + 1(2) = 21 30 = 0,7 𝑃 (𝑅|𝑇𝐿) = ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 + 𝐾 ∑ 𝐶 𝑖 + 𝐾 |𝑥| = 1 + 1 28 + 1(2) = 2 30 = 0,07
3. Perhitungan  Sebaran  Klasifikasi  Data  Latih  menggunakan  metode Weighted  Naïve  Bayes dengan Laplace Smoothing menggunakan persamaan (3). Metode Rank Order Centroid digunakan untuk menghitung bobot preferensi atribut data menggunakan penen- tuan prioritas atribut oleh sekretaris Desa Pandu dengan rumus perhitungan menggunakan persamaan (4). Bobot preferensi atribut atribut dapat dilihat pada Tabel 13.
T ABEL XIII B OBOT P REFERENSI A TRIBUT No Kode Keterangan Bobot 1 C1 Penghasilan 0,34 2 C2 Jumlah Tanggungan Anak 0,32 3 C3 Usia 0,31 4 C4 Jumlah Keluarga 0,29 5 C5 Pekerjaan 0,26 6 C6 Status Rumah 0,23 7 C7 Jenis Lantai 0,19 Contoh perhitungan pada data latih ke-1

## Kelas Layak
𝑃(𝑙𝑎𝑦𝑎𝑘|𝑋) = 0,5 × 0,33 0,31 × 0,37 0,26 × 0,60 0,34 × 0,30 0,29 × 0,57 0,32 × 0,27 0,23 × 0,30 0,19 × 0,47 0,13
𝑃(𝑙𝑎𝑦𝑎𝑘|𝑋) = 0 ,07

## Kelas Tidak Layak
𝑃(𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑙𝑎𝑦𝑎𝑘|𝑋) = 0,5 × 0,27 0,31 × 0,03 0,27 × 0,07 0,34 × 0,60 0,29 × 0,50 0,32 × 0,13 0,23 × 0,83 0,19 × 0,93 0,13

## 𝑃(𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑙𝑎𝑦𝑎𝑘|𝑋) = 0,01
Dari perhitungan tersebut, hasil terbesar diperoleh pada 𝑃(𝑙𝑎𝑦𝑎𝑘|𝑋). Maka untuk data latih ke-1 diklasifikasi- kan pada kelas layak. Hasil klasifikasi pada data latih kelayakan penerimaan bantuan PKH dapat dilihat pada tabel 14.
T ABEL XIV H ASIL K LASIFIKASI D ATA L ATIH
No Layak Tidak Layak Status 1 0,07 0,01 Layak 2 0,09 0,03 Layak 3 0,16 0,05 Layak 4 0,11 0,01 Layak 5 0,12 0,05 Layak 6 0,05 0,01 Layak .. .. .. .. 56 0,03 0,04 Tidak Layak
4. Perhitungan nilai probabilitas akhir pada setiap kelas dengan menggunakan persamaan (1)
Label Kelas layak:
𝑃(𝑙𝑎𝑦𝑎𝑘) = ∑ 1𝑆 𝑛 = 30 56 = 0,54
Label Kelas tidak layak:
𝑃(𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑙𝑎𝑦𝑎𝑘) = ∑ 2𝑆 𝑛 = 26 56 = 0,46

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1373 - 1384
5. Perhitungan nilai probabilitas akhir tiap fitur dengan menggunakan persamaan (2)
Perhitungan probabilitas akhir pada fitur Usia:
Kelas Layak
𝑃 (𝑅|𝐿) = ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 + 𝐾 ∑ 𝐶 𝑖 + 𝐾 |𝑥| = 2 + 1 30 + 1(2) = 3 32 = 0,09
𝑃 (𝑅|𝐿) = ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 + 𝐾 ∑ 𝐶 𝑖 + 𝐾 |𝑥| = 19 + 1 30 + 1(2) = 20 32 = 0,63
𝑃 (𝑅|𝐿) = ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 + 𝐾 ∑ 𝐶 𝑖 + 𝐾 |𝑥| = 9 + 1 30 + 1(2) = 10 32 = 0,31 Kelas Tidak Layak 𝑃 (𝑅|𝑇𝐿) = ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 + 𝐾 ∑ 𝐶 𝑖 + 𝐾 |𝑥| = 7 + 1 26 + 1(2) = 8 28 = 0,29
𝑃 (𝑅|𝑇𝐿) = ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 + 𝐾 ∑ 𝐶 𝑖 + 𝐾 |𝑥| = 18 + 1 26 + 1(2) = 19 28 = 0,68 𝑃 (𝑅|𝑇𝐿) = ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 + 𝐾 ∑ 𝐶 𝑖 + 𝐾 |𝑥| = 1 + 1 26 + 1(2) = 2 28 = 0,07
Setelah  dilakukan  perhitungan  pada  data  latih,  nilai  probabilitas  akhir  yang  didapatkan  pada  data  latih digunakan dalam pengujian data uji dengan menggunakan metode weighted naïve bayes dengan laplace smoothing. Hasil pengujian klasifikasi pada data uji dapat dilihat pada Tabel 14.
T ABEL XIV
H ASIL P ENGUJIAN K LASIFIKASI D ATA U JI
No. Kelas Status Akurasi Layak Tidak Layak Prediksi Asli 1 0,09 0,00 Layak Layak Benar 2 0,12 0,01 Layak Layak Benar 3 0,07 0,02 Layak Layak Benar 4 0,16 0,05 Layak Layak Benar 5 0,13 0,04 Layak Layak Benar 6 0,11 0,01 Layak Layak Benar .. .. .. .. .. .. 24 0,06 0,15 Tidak Layak Tidak Layak Benar

## D. Implementasi Sistem
Pengembangan  sistem  klasifikasi  kelayakan  penerima  bantuan  PKH  menggunakan  software  web  server “XAMPP” dan menggunakan teks editor “Visual Studio Code (VsCode)”. Pengembangan sistem berbasis website dengan bahasa pemrograman HTML, CSS, PHP, dan JavaScript.
1. Halaman Login Pada halaman login , user memasukkan email dan password yang sesuai dengan database yang telah ditentukan oleh  sistem.  Jika user tidak  dapat  masuk pada  sistem,  maka email dan password yang  dimasukkan  tidak  sesuai dengan database . Halaman login dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman Login
2. Halaman Data latih
Halaman  data  latih  berisi  data  warga  dusun  berupa  nama  dan  kriteria  penilaian.  Halaman  ini  juga  dapat digunakan untuk menghapus atau menambahkan data latih baru kedalam database sistem. Pada halaman data latih terdapat fungsi perhitungan weighted naïve bayes dengan laplace smoothing . Disajikan pada Gambar 4.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1373 - 1384

## Gambar 4. Halaman Data Latih
Pada halaman hasil klasifikasi data latih menampilkan hasil perhitungan weighted naïve bayes dengan laplace smoothing berupa nilai probabilitas yang akan digunakan pada data uji. Disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Hasil Klasifikasi Data Latih
3. Halaman Data Uji
Halaman  data  uji  berisi  data  warga  dusun  berupa  nama  dan  kriteria  penilaian.  Halaman  ini  juga  dapat digunakan untuk menghapus atau menambahkan data latih baru kedalam database sistem. Pada halaman data uji terdapat fungsi pengujian metode weighted naïve bayes dengan laplace smoothing . Disajikan pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman Data Uji
Pada  halaman  hasil  klasifikasi  data  uji  menampilkan  hasil  pengujian weighted  naïve  bayes dengan laplace smoothing. Pada halaman ini menampilkan nilai probabilitas dan diperoleh hasil akurasi dari pengujian data uji. Disajikan pada Gambar 7.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1373 - 1384

## 4. Halaman Evaluasi Performa
Halaman evaluasi performa confussion matrix menampilkan grafik nilai accuracy, laju eror, sensitivitas dan spesifisitas pada data uji. Halaman tersebut dapat dilihat melalui button “Cek Akurasi”. Disajikan pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman Evaluasi Performa Confussion Matrix

## E. Pengujian Sistem
Pengujian sistem klasifikasi kelayakan penerima bantuan PKH menggunakan metode confusion matrix . Pen- gujian  ini  akan  menghitung  nilai  dari accuracy , laju  eror,  sensitivitas dan spesifisitas pada  data  uji. Accuracy digunakan untuk  menentukan  data  mana dari  kelas  asli  dan  kelas  prediksi  yang dikategorikan dengan  benar  se- hingga akurasi hasil prediksi dapat ditentukan. Laju eror digunakan untuk mengetahui data yang diklasifikasikan atau diprediksi secara salah dari kelas asli dan kelas prediksi data yang di uji. Sensitivitas atau di sebut juga true positive  rate atau recall digunakan  untuk  mengukur  proporsi  positif  asli  yang  di  kenali  diprediksi  secara  benar sebagai positif asli dan spesifisitas atau di sebut true negative rate digunakan untuk mengukur proporsi negative asli yang dikenal (diprediksi) secara benar sebagai negatife asli.  Hasil pengujian menggunakan confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 15.
T ABEL XV H ASIL P ENGUJIAN C ONFUSION M ATRIX
Kelas Hasil Prediksi Layak Tidak Layak Kelas Asli Layak 7 0 Tidak Layak 1 16 Akurasi       = 7+16 7+1+0+16 𝑋 100 = 95,83
Laju Error    = 0+1 7+1+0+16 𝑋 100 = 4,14
Sensitivitas = 7 7+1 𝑋 100 = 100,00
Spesifisitas = 16 1+16 𝑋 100 = 94,12
Pada penelitian ini klasifikasi kelayakan penerima bantuan PKH dengan menggunakan weighted naïve bayes dengan laplace smoothing didapatkan nilai akurasi sebesar 95,83%. Apabila dibandingkan dengan penelitian sebe- lumnya dengan menggunakan weighted naïve bayes pada kasus klasifikasi tanpa menggunakan laplace smoothing mendapatkan hasil akurasi sebesar 91,47%[8], dari pembahasan tersebut menjelaskan bahwa dengan menggunakan teknik laplace smoothing mendapatkan nilai akurasi yang lebih baik. Pada penelitian kelayakan penerima bantuan PKH mendapatkan nilai laju eror yang bagus yaitu sebesar 4,14%. Nilai sensitivitas yang didapatkan sebesar 100% dan nilai dari spensifitas pada penelitian ini sebesar 94,12%.

## IV. KESIMPULAN
Hasil dari penelitian dengan judul klasifikasi kelayakan penerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) menggunakan  metode weighted  naïve  bayes dengan laplace  smoothing dapat  membantu  perangkat  desa  dalam menentukan warga desa yang layak menerima bantuan tersebut. Metode l aplace smoothing berhasil meminimalkan kesalahan  klasifikasi,  karena  dapat  mencegah  probabilitas  dengan  nilai  0.  Dari  hasil  perhitungan  klasifikasi menggunakan metode naïve bayes dengan laplace smoothing pada 56 data training dan 24 data uji didapatkan hasil pengujian evaluasi performa dengan menggunakan confusion matrix dengan nilai Accurasi 95,83%, eror 4,14%, Sensitivitas 100,00%,  dan Spensifitas 94,12%.  Pada  penelitian  selanjutnya  agar  hasil  klasifikasi  semakin  bagus

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1373 - 1384
maka  bisa  ditambahkan  lagi  jumlah  atribut  kriteria  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  ini,  selain  itu  bisa  dicoba untuk di implementasikan metode modifikasi lain dari weighted naïve bayes untuk mengetahui perbandingan hasil performa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  P.  Pertiwi,  F.  Fedinandus,  dan  A.  D.  Limantara,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” CAHAYAtech , 2019, doi: 10.47047/ct.v8i2.46.
[2] M.  S.  Mustafa, M.  R.  Ramadhan,  dan A.  P. Thenata,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Creat. Inf. Technol. J. , 2018, doi: 10.24076/citec.2017v4i2.106.
[3] A. C. Fauzan dan K. Hikmah, “IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM ANALISIS POLARISASI OPINI MASYARAKAT TERKAIT VAKSIN COVID-19,” Rabit J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 7, no. 2, hal. 122–128, 2022.
[4] N. Ramadhani dan N. Fajarianto, “Sistem Informasi Evaluasi Perkuliahan dengan Sentimen Analisis Menggunakan Naïve Bayes dan Smoothing Laplace,” JSINBIS (Jurnal Sist. Inf. Bisnis) , vol. 10, no. 2, hal. 228–234, 2020.
[5] I. Listiowarni dan E. R. Setyaningsih, “Analisis Kinerja Smoothing pada Naive Bayes untuk Pengkategorian Soal Ujian,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 4, no. 2, 2018.
[6] M. R. Qisthiano, T. B. Kurniawan, E. S. Negara, dan M. Akbar, “Pengembangan Model Untuk Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu dengan Metode Naïve Bayes,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3030.
[7] I. Listiowarni, “Implementasi Naïve Bayessian dengan Laplacian Smoothing untuk Peminatan dan Lintas Minat Siswa SMAN 5 Pamekasan,” J.
Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.652.
[8] A.  I.  S.  Azis  dan  B.  Santoso,  “LL-KNN  ACW-NB:  Local  Learning  K-Nearest  Neighbor  in  Absolute  Correlation  Weighted  Naïve  Bayes  for Numerical Data Classification,” J. RESTI (Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, hal. 28–36, 2020.
[9]
A.  W.  N.  Ulfy  dan  P.  A.  R.  Devi,  “Penentuan  Kenaikan  Jabatan  Menggunakan  Pembobotan  Metode  AHP  dan  Didukung  Metode  Complex Proportional Assessment,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 3, hal. 232–240, 2022.
[10] A. Oliver, “Apa Itu Data Preprocessing?,” glints.com , 2021.
[11] I. K. Yoga, S. S. Prasetyowati, dan Y. Sibaroni, “PREDICTION AND MAPPING RAINFALL CLASSIFICATION USING NAIVE BAYES AND SIMPLE KRIGING,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 7, no. 4, hal. 1244–1253, 2022.
[12] A. D. S. Academy, “FUNGSI PREPROCESSING PADA DATA MINING,” algorit.ma , 2022.
[13] I. Mubarog, A. Setyanto, dan H. Sismoro, “Sistem Klasifikasi Pada Penyakit Breast Cancer Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Creat. Inf. Technol. J. , 2021, doi: 10.24076/citec.2019v6i2.246.
[14] C.  P.  Lubis,  R.  Rosnelly,  R.  Roslina,  Z.  Situmorang,  dan  W.  Wanayumini,  “PENERAPAN  METODE  NAÏVE  BAYES  DAN  C4.5  PADA PENERIMAAN  PEGAWAI  DI  UNIVERSITAS  POTENSI  UTAMA,” CSRID  (Computer  Sci.  Res.  Its  Dev.  Journal) ,  2021,  doi: 10.22303/csrid.12.1.2020.51-62.
[15] K. Umam, D. Arifianto, dan M. Kom, “Metode Optimasi Pembobotan Gain Ratio Terhadap Metode Klasifikasi Weighted Naive Bayes Studi Kasus Ulasan Produk White Perfect Clinical Day Cream”.
[16] M. Al Farosa, P. Kasih, dan R. H. Irawan, “Pemodelan Algoritma ROC Dalam Pembobotan Kriteria Seleksi Penerima Bantuan Sosial Pendidikan Menggunakan Algoritma CPI,” in Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) , 2022, vol. 6, no. 1, hal. 332–337.
[17] R. K. Ndruru, “Penerapan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemilihan Jaksa Terbaik Pada Kejaksaan Negeri Medan,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , 2020.
[18] D. Normawati dan S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,”
J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 2, hal. 697–711, 2021.
[19] N. M. A. J. Astari, Dewa Gede Hendra Divayana, dan Gede Indrawan, “Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Sist. dan Inform. , 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.