## PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL DI DESA GOLAT
Isan Hadianti 1 , Rini Astuti 2 , Tati Suprapti 3 1,3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung Jl. Perjuangan No. 10B, Majasem, Cirebon Isanhadianti539@gmail.com

## ABSTRAK
Program bantuan sosial merupakan inisiatif dari pemerintah yang bertujuan untuk membantu keluarga yang mengalami kesulitan ekonomi terutama dalam aspek pemenuhan kebutuhan pangan. Oleh karena itu, salah satu aspek yang penting dalam upaya mengatasi kemiskinan adalah memiliki data yang akurat dan data yang sesuai sasaran. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mendukung wilayah Desa Golat dalam menentukan apakah masyarakat miskin  ini telah  memenuhi syarat atau tidak untuk menerima  bantuan  sosial dengan  menggunakan teknik Data Mining dan menggunakan algoritma Naïve Bayes . Data dikumpulkan berdasarkan 11 kriteria yang meliputi  Jenis  Lantai,  Jenis  Dinding,  Fasilitas  WC,  Sumber  Penerangan,  Sumber  Air  Minum,  Bahan  Bakar, Jumlah Penghasilan, Pendidikan Terakhir, Kondisi Rumah, Status Kepemilikan Rumah dan Jumlah Tanggungan sebagai  faktor-faktor  penentu  kelayakan  penerima  bantuan  sosial.  Penelitian  ini  juga  dilakukan  dengan menggunakan  konsep data  mining yaitu  algoritma Naïve  Bayes dengan  tujuan  untuk  mengenali  kelayakan penerima  bantuan  sosial  secara  objektif  dan  secara  presisi.  Sehingga,  dalam  alokasi  bantuan  tersebut  dapat dilakukan dengan akurat  dan sesuai target yang telah ditentukan.  Hasil dari penelitian  ini  menunjukkan bahwa data  yang  digunakan  terdiri  dari  102  data  testing  dan  408  data  training  yang  berpengaruh  pada  hasil  evaluasi sistem.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  nilai  akurasi  79,41%,  presisi  57,43%  dan  recall  73,44%.  Hal  ini mengindikasikan hasil yang cukup tinggi dari sistem yang dibangun.
Kata Kunci: Data Mining, Naïve Bayes, Bantuan Sosial, Desa Golat, Kriteria Kelayakan, Akurasi.

## 1. PENDAHULUAN
Masyarakat  miskin  adalah  kondisi  di  mana seseorang  tidak  dapat  mengakses  fasilitas  dan  sarana prasarana  lingkungan  dasar  yang  layak  [1].  Program bantuan  ini  juga  telah  diamanatkan  dalam  Undang- Undang  Republik  Indonesia  tahun  1945  menyatakan “Fakir  Miskin  dan  Anak-anak  Terlantar  dipelihara oleh  negara  dan  dalam  pasal  27  ayat  2  yang menyatakan  bahwa  “Tiap-tiap  warga  negara  berhak atas  pekerjaan  dan  penghidupan  yang  layak  bagi kemanusiaan”  [2].    Meskipun  demikian,  tantangan yang  kerap  muncul  dalam  penyaluran  data  adalah ketidaktelitian  dalam  pelaksanaan  program  bantuan sosial. Hal  ini  mengakibatkan  banyaknya  masyarakat kurang  mampu  yang  seharusnya  berhak  menerima bantuan  justru  tidak  mendapatkannya.  Sehingga, kesuksesan  upaya  menanggulangi  kemiskinan  sangat tergantung pada tersedianya data yang lebih valid dan penargetan bantuan yang lebih tepat sasaran [3].
Penentuan  penerima  bantuan  sosial  merupakan persoalan rumit, karena program bantuan  ini  menjadi upaya  penting  pemerintah  guna  mengurangi  tingkat kemiskinan dan meningkatkan kualitas hidup kelompok  sasaran  [4].  Umumnya,  program  tersebut ditujukan  bagi  masyarakat  yang  memenuhi  kriteria tertentu.  Akan  tetapi,  apabila  bantuan  diberikan kepada  penerima  yang  tidak  layak,  hal  ini  dapat mengakibatkan  pemborosan  sumber  daya  yang seharusnya  dialokasikan  untuk  masyarakat  yang sungguh-sungguh membutuhkan [5].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengembangkan dan menerapkan teknik data mining terutama algoritma Naive Bayes dalam mengidentifikasi  masyarakat  kurang  mampu  yang layak mendapatkan bantuan sosial. Tujuannya supaya proses pemilihan dan penyaluran bantuan dapat tepat sasaran  kepada  mereka  yang  sungguh-sungguh membutuhkan [6]. Penelitian ini juga diharapkan dapat membantu mengatasi masalah kelaparan dan kemiskinan  di  masyarakat.  Selain  itu,  penelitian  ini penting untuk penyempurnaan program bantuan sosial dengan memanfaatkan data mining sebagai penyaringan penerima bantuan yang tepat [7].
Metode  pendekatan  dalam  penelitian ini melibatkan  beberapa  langkah.  Pertama,  langkah awalnya  adalah  memahami  konsep  dasar  bantuan sosial  dengan  seksama.  Selanjutnya,  dilanjutkan dengan  pemahaman  mendalam  terhadap  Algoritma Naïve  Bayes  dan  juga  memahami  kriteria  kelayakan penerima bantuan. Selain itu, langkah penting lainnya adalah  mengidentifikasi  data  yang  relevan  untuk penelitian ini. Data yang digunakan diambil dari Desa Golat  yang  terlibat  dalam  pelaksanaan  program bantuan  sosial,  mencakup  data  mengenai  penerima bantuan  dan  informasi  sosial  ekonomi  mereka. Adapun  data  yang  digunakan  telah  melewati  proses validasi  dan  dapat  diandalkan.  Selanjutnya,  data tersebut  mengalami  tahap  preprocessing,  yang mencakup pembersihan data dan pengisian nilai yang hilang.  Setelah  tahap  preprocessing  selesai,  langkah
berikutnya adalah menerapkan Algoritma Naïve Bayes pada dataset tersebut.
Pada  bagian  latar  belakang,  sudah  dijelaskan pentingnya  program  bantuan  sosial  sebagai  bentuk upaya  pemerintah  dalam  meningkatkan  hidup Masyarakat yang lebih baik [5]. Program ini memiliki tujuan  membantu  masyarakat  kurang  mampu  dengan memberikan  bantuan  pangan  yang  tepat  sasaran. Sehingga, penelitian ini bertujuan menawarkan solusi berupa klasifikasi penetapan penerima bantuan sosial dengan  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  [8]. Sehingga,  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan kontribusi  yang  signifikan  kepada  Pemerintah  Desa Golat  untuk  meningkatkan  efektivitas  program bantuan  sosial  dengan  memastikan  bahwa  bantuan disalurkan pada masyarakat yang sungguh membutuhkan. Dengan demikian, tujuan kesejahteraan sosial dapat dicapai secara lebih efisien dan akurat [9].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Metode Algoritma Naïve Bayes digunakan untuk menghitung  peluang  tertinggi  berdasarkan  data  yang tersedia. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah memberikan  penggolongan  dan  perkiraan  mengenai kelayakan  penerima  bantuan  sosial  (bansos)  menurut hasil penelitian dari [2].
Algoritma  Naïve  Bayes  dimanfaatkan  untuk menentukan  warga  mana  yang  berhak  menerima Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  di  wilayah Kecamatan  Cimanggu.  Hasil  yang  diperoleh  pada penelitian ini adalah dari total 3782 data warga miskin, terdapat  613  warga  yang  memenuhi  kriteria  dan terdapat  3169  warga  lainnya  yang  tidak  memenuhi persyaratan untuk memperoleh bantuan menurut hasil penelitian dari [6].
Algoritma  Naïve  Bayes  dimanfaatkan  untuk menyelesaikan  masalah  pada  proses  penyaluran program  bantuan  pangan  non  tunai  (BPNT)  yang belum berjalan secara optimal dan belum tepat sasaran di  Desa  Nanjung  Mekar.  Hasil  yang  berhasil  dicapai dalam penelitian ini adalah dikembangkannya sebuah algoritma  yang  performanya  dapat  ditingkatkan  agar pendistribusian  bantuan  pangan  non-tunai  lebih  tepat sasaran menurut hasil penelitian dari [8].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini akan menerapkan proses Knowledge Discovery Database (KDD) dengan tujuan untuk memformalkan dan menstandarkan metodologi data  mining  yang  digunakan  [10].  Berikut  adalah langkah-langkah KDD seperti pada gambar 1. Sebagai berikut :
Gambar 1. KDD

## 3.1. Data Selection
Pada tahap ini, terdapat 500 data yang digunakan dengan  11  atribut,  meliputi:  Jenis  Lantai,  Jenis Dinding,  Fasilitas  WC,  Sumber  Penerangan,  Sumber Air  Minum,  Bahan  Bakar,  Jumlah  Penghasilan, Pendidikan Terakhir, Kondisi Rumah, Status Kepemilikan Rumah, dan Jumlah Tanggungan.

## 3.2. Pre- processing / Cleaning
Pada  tahap  ini,  fokus  akan  diberikan  pada  data yang  akan  diolah.  Tindakan  yang  dilakukan  meliputi menghapus  data  yang  tidak  lengkap  atau  hilang, memperbaiki  duplikat,  dan  memperbaiki  kesalahan seperti kesalahan ketik.

## 3.3. Transformation
Proses ini melibatkan transformasi data yang telah terpilih, sehingga data tersebut layak dan sesuai untuk diolah pada data mining.

## 3.4. Data mining
Tahapan  ini  merupakan  inti  dari  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  dan  dilakukan  untuk menganalisis data yang digunakan pada penelitian.

## 3.5. Interpretation / Evaluation
Tahapan  ini  adalah  tahap  akhir  dari  proses  data mining.  Tahap  ini  dilakukan  setelah  data  diolah dengan  algoritma  yang  dipilih  menggunakan  tools RapidMiner  dan  bertujuan  untuk  mengevaluasi  hasil proses data mining.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Selection
Langkah  awal  adalah  mencari  lokasi  file  yang sebelumnya  telah  dibuat  dalam  format  xlxs  dengan menggunakan  operator Read  Excel. Pada  Gambar  2 menunjukkan operator Read Excel .
Kemudian,  operator Select  Attribute digunakan untuk  menentukan  attribute  yang  dipilih  dalam pengolahan  data  di  RapidMiner.  Pada  Gambar  3 menunjukkan operator Select Attributes .
Gambar 3. Select Attributes
Kemudian,  operator Set  Role digunakan  untuk menentukan  ID  dan  Label.    Pada  Gambar  4 menunjukkan operator Set Role .
Gambar 4. Set Role
Berikut adalah operator set role yang digunakan pada tabel 1.
Tabel 1 Operator Set Role No Parameter Isi 1 Atribute Name Nama Target Role ID 2 Atribute Name Status Target Role Label 4.2. Preprocessing Pada tahap preprocessing atau proses pembersihan  data  dilakukan  penanganan  nilai  yang missing atau  tidak  konsisten.  Hasil  dari  analisis statistik dataset, seperti yang terlihat pada Gambar 5 di bawah ini menunjukkan bahwa tidak ada atribut yang memiliki nilai yang missing .
Gambar 5. Statistik Dataset

## 4.3. Transformation
Karena dataset menggunakan tipe data nominal, sementara  algoritma Naive  Bayes memerlukan  tipe data  numerik,  maka  transformasi  diperlukan  untuk mengubah  data  nominal  menjadi  numerik.  Seperti yang terlihat pada Gambar 6 dibawah ini.
Gambar 6. Nominal to Numerical
Pada Tabel 2 menunjukkan Parameter dan Select Attributes pada  operator Nominal  to  Numerical yang digunakan.
Tabel 2 Operator Nominal to Numerical No. Parameter Isi 1. attribute filter type subset 2. coding type unique integers Pada Gambar 7 menunjukkan hasil dari operator
Nominal to Numerical .

## Gambar 7 Hasil Nominal to Numerical

## 4.4. Data Mining
Dalam  penelitian  ini,  sesi  modeling  mencoba menggunakan  metode data  mining ,  yaitu  klasifikasi dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes . Pemrosesan  informasi  training  dilakukan  untuk menciptakan  keputusan  dari  proses  klasifikasi,  yang bertujuan  untuk memastikan  layak  atau  tidaknya aplikasi  bantuan  sosial  menggunakan  model data mining dengan algoritma Naïve Bayes . Operator Split Data mengambil sebuah ExampleSet sebagai  input  dan  mengirimkan  subset dari ExampleSet melalui  port  output.  Jumlah  subset dan  ukuran  relative  setiap  presisi  ditentukan  melalui parameter partitions. Seperti pada Gambar 8 dibawah ini.
Gambar 8. Split Data
Pada Gambar 9 dibawah ini menunjukkan hasil dari Split Data .
Gambar 9. Hasil dari Split Data
Naïve  Bayes mudah  digunakan  dan  mudah dihitung  secara  komputasi.  Asumsi  dasar  dari Naïve Bayes adalah  bahwa  nilai  dari  setiap  atribut  yang bergantung  pada  nilai  atribut  lainnya,  meskipun asumsi  ini  jarang  benar.  Namun,  pengalaman menunjukkan  bahwa  pengklasifikasi Naïve  Bayes seringkali bekerja dengan baik. Asumsi independensi sangat menyederhanakan perhitungan yang diperlukan untuk  membangun  model  probabilitas Naïve  Bayes . Seperti pada Gambar 10 dibawah ini.
Gambar 10. Operator Naive Bayes
Operator  pada  Gambar  11  merujuk  pada penggunaan  model  pembelajaran  mesin  atau  analis prediktif untuk membuat prediksi.
Gambar 11. Operator Apply Model
Operator digunakan untuk mengevaluasi kinerja hanya  untuk  tugas  klasifikasi.  Ada  banyak  operator evaluasi kinerja  lainnya  yang tersedia di RapidMiner yang juga digunakan hanya untuk tugas klasifikasi.
Gambar 12. Operator Performance
Proses pemodelan pada RapidMiner dapat dilihat pada Gambar 13 dibawah ini.
Gambar 13. Pemodelan Naive Bayes

## 4.5. Evaluation
Model  algoritma Naïve  Bayes digunakan  untuk menentukan  siapa  yang  berhak  menerima  bantuan sosial  di  Desa  Golat.  Hasil  dari  penggunaan  model tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  14  dibawah  ini. Menghasilkkan  tingkat  akurasi  sebesar  79.41%, Precision sebesar 57.43% dan Recall sebesar 73.44%.

## Gambar 14 Hasil Klasifikasi Naive Bayes

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan bahwa  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan metode Naive  Bayes dapat  membantu  dalam  proses pemilihan  keputusan  untuk  menentukan  kelayakan penerima bantuan sembako di Desa Golat. terdapat 11 kriteria  yang  digunakan  sebagai  syarat  menentukan kelayakan  penerimaan  bantuan  sembako  di  Desa Golat,  yaitu  jenis  lantai,  jenis  dinding,  fasilitas  WC, sumber penerangan, sumber air  minum, bahan bakar, jumlah  penghasilan,  pendidikan  terakhir,  kondisi rumah,  status  kepemilikan  rumah,  dan  jumlah tanggungan. Data yang digunakan terdiri dari 102 data testing dan 408 data training yang mempengaruhi hasil evaluasi  sistem.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  nilai akurasi  sebesar  79,41%,  precision  57,43%  dan  recall 73,44%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C.  A.  Sugianto  and  F.  R.  Maulana,  “Algoritma Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Penerima Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (  Studi  Kasus Kelurahan Utama ),” vol. 18, no. 4, pp. 321–331, 2019.
[2]  H.  N.  F.  Fikrillah,  S.  Hudawiguna,  and  ..., “Klasifikasi  Penerima  Bansos  Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. … ,
2023, [Online]. Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/v iew/3624
[3]  A.  Damuri,  U.  Riyanto,  and  ...,  “Implementasi Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk Klasifikasi  Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,” JURIKOM  (Jurnal  … ,  2021, [Online].  Available:  http://www.ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/view/ 3655
[4]  A. Surahman, U. Hayati, B. Sosial, and R. Miner, “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  NAÏVE BAYES,” vol. 7, no. 1, pp. 347–352, 2023.
[5]  I.  Arfanda,  W.  Ramdhan,  and  R.  A.  Yusda, “Naive  Bayes  Dalam  Menentukan  Penerima Bantuan  Langsung  Tunai,” Digit.  Transform. Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  9–16,  2021,  doi: 10.47709/digitech.v1i1.1091.
[6]  N. Alfiah, “Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial
Program  Keluarga  Harapan  Menggunakan Metode  Naive  Bayes,” Respati ,  2021,  [Online]. Available:
https://jti.respati.ac.id/index.php/jurnaljti/article/ view/386
[7]  A.  Entini  and  K.  Handoko,  “IMPLEMENTASI DATA  MINING  DENGAN  ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA
BANTUAN SEMBAKO,” Comput.  Sci.  Ind.  … ,  2023, [Online]. Available: https://forum.upbatam.ac.id/index.php/comasiej ournal/article/view/7659
[8]  M.  F.  Nugraha  and  S.  B.  Rahayu,  “Penerapan Naïve  Bayes  dalam  Mengklasifikasi  Calon Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  di  Desa Nanjung  Mekar,” Intern.  … ,  vol.  5,  no.  2,  pp.
137–146, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.masoemuniversity.ac.id/index.php/ internal/article/view/634
[9]  N.  Nurahman,  M.  M.  Alfitri,  and  E.  Mashamy, “Klasifikasi  Data  Penduduk  Untuk  Menerima Bantuan  Pangan  Non  Tunai  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) ,  vol.  9,  no.  4,  p.  1035,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4678.
[10]  A. Surahman and U. Hayati, “IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENERIMA BANTUAN SOSIAL,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform.  … ,  2023, [Online].
Available:
https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/vi ew/6302