## KLASIFIKASI PENERIMAAN DANA BANTUAN PADA DUSUN JATI BENING
Systematic Literature Review
Rendi Baji Syadewo, Noviana Riza
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Jl. Sariasih No, 54 Bandung 40151, Telp. 022-2009570, Fax 022-2009568
Syadewo70@gmail.com

## ABSTRAK
Klasifikasi penerimaan dana bantuan merupakan proses atau hasil dari mengelompokkan objek, data, atau entitas  ke  dalam  kategori  atau  kelas  yang  berbeda  berdasarkan  kesamaan  atau  perbedaan  karakteristik  yang dimiliki  oleh  setiap  entitas.  Terdapat  berbagai  macam  model  Machine  Learning i yang  dapat i digunakan  pada penelitian I ini seperti SVM, KKN, Naïve i Bayes dan lain-lain. Paper ini membahas mengenai bagaimana penelitian yang  sudah  ada  tentang  klasifikasi  penerimaan  dana  bantuan.  Systematic  Literature  Review  digunakan  untuk mencari topik  yang sama dan akan  membahas hasil klasifikasi kemudian  menunjukan bahwa penerimaan dana bantuan  memiliki  tingkat  yang  berbeda.  Temuan  artikel  ini  mengumpulkan  informasi  yang  ada  tentang penerimaan dana bantuan. jurnal yang dikumpulkan dari 2015 hingga 2023. Dengan bantuan penelitian ini, pihak terkait dapat mendistribusikan uang  bantuan di Dusun  Jati Bening dengan cara  seefektif  mungkin  berdasarkan kriteria penerimaan yang telah ditentukan.
Kata kunci: Tinjauan Literatur Sistematis, Data Mining, Penerimaan Dana Bantuan.

## 1. PENDAHULUAN
Pemberian  dana  bantuan  kepada  masyarakat  di Indonesia  telah  menjadi  program  utama  dari pemerintah  dalam  rangka  mengurangi  kesenjangan sosial dan ekonomi. Namun, penyaluran dana bantuan yang  tidak  tepat  sasaran  dapat  menyebabkan masyarakat  yang  membutuhkan  tidak  mendapatkan bantuan,  sementara  orang  yang  tidak  membutuhkan justru  menerima  bantuan.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan  penelitianiyang  dapat  membantu  dalami mengoptimalkan  penyaluran  dana  bantuan  agar  tepat sasaran.  Dusun  Jati  Bening  merupakan  salah  satu wilayah  yang  menerima  bantuan  dari  pemerintah. Namun,  masih  terdapat  kendala  dalam  penyaluran dana  bantuan  di  wilayah  ini.  Beberapa  rumah i tangga yang i tidak i memenuhi syarat i untuk menerima i bantuan justru mendapatkan bantuan, sementara rumah tangga yang membutuhkan tidak mendapatkan bantuan. Oleh karena  itu,  perlu  dilakukan  penelitian  untuk mengklasifikasikan  penerimaan  dana  bantuan  di Dusun  Jati  Bening  agar  penyaluran  dana  bantuan dapat i dilakukan dengan i lebih efektif i dan i efisien [1]. Namun,  proses  pengelolaan  dan  distribusi  dana bantuan di Dusun Jati Bening sering kali menghadapi tantangan yang kompleks. Salah satu tantangan utama adalah  bagaimana  mengklasifikasikan  penerimaan dana bantuan dengan tepat. Klasifikasi yang akurat dan efisien  sangat  penting  untuk  memastikan  bahwa bantuan  tersebut  diberikan  kepada  individu  atau kelompok yang memenuhi kriteria dan membutuhkan bantuan tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  metode  pembelajaran  data yang  digunakan  untuk  prediksi  suatu  nilai  yang  ada
pada  sekumpulan  atribut.  Klasifikasi  biasanya memperoleh  seperangkat  rules  biasa  disebut  aturan. Aturan  ini  dipakai  untuk  metrik  guna  mendapatkan prediksi  suatu  objek  dari  data  yang  akan  dilakukan prediksi
2.2. Penerimaan Dana Bantuan
Penerimaan dana bantuan adalah proses menerima atau menerima dana dalam bentuk bantuan dari  pihak  lain  atau  lembaga  dengan  tujuan  untuk membantu  individu,  kelompok,  atau  komunitas  yang membutuhkan. Bantuan  ini dapat berupa sumbangan, hibah,  atau  dana  yang  diberikan  dengan  tujuan spesifik,  seperti  membantu  dalam  situasi  darurat, pemulihan  dari  bencana  alam,  mendukung  proyek sosial, atau memperbaiki kondisi kehidupan seseorang atau kelompok.

## 2.3. Data Penduduk
Penerimaan dana bantuan adalah proses menerima atau menerima dana dalam bentuk bantuan dari  pihak  lain  atau  lembaga  dengan  tujuan  untuk membantu  individu,  kelompok,  atau  komunitas  yang membutuhkan. Bantuan  ini dapat berupa sumbangan, hibah,  atau  dana  yang  diberikan  dengan  tujuan spesifik,  seperti  membantu  dalam  situasi  darurat, pemulihan  dari  bencana  alam,  mendukung  proyek sosial, atau memperbaiki kondisi kehidupan seseorang atau kelompok.

## 2.4. Data mining
Data mining adalah proses ekstraksi pengetahuan atau informasi yang berguna dari kumpulan data yang besar  dan  kompleks.  Tujuan  utama  dari  data  mining adalah menemukan pola tersembunyi, hubungan, atau
wawasan yang tidak dapat ditemukan secara langsung melalui analisis tradisional.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode I Penelitian adalah i suatu cara i ilmiah untuk i mendapatkan data-data dengan ujuan kegunaan i tertentu. Cara i ilmiah berarti
kegiatan i penelitian itu i didasarkan pada i ciri-ciri keilmuan i yaitu i rational, i empiris, i dan i sistematis [2]. berdasarkan i pemaparan  di i atas  dapat i disimpulkan bahwa i metode  penelitian i adalah  suatu i cara  ilmiah untuk i memperoleh dengan i tujuan dan i kegunaan tertentu.  Tujuan  dari i sistematik  literature i review adalah i untuk mengumpulkan, i mengevaluasi, dan mengeksplorasi i hasil  penelitian  topik  tersebut[3]. Adapun  tahap-tahap  proses  yang i telah  dilakukan sebelumnya i pada topik
tersebut, untuk menghasilkan i ringkasan  terperinc i dan  terpercaya i dari pengetahuan  yang i tersedia  tentang i akan  dilakukan dalam penelitian ini akan digambarkan menggunakan alur diagram berikut ini :

## Gambar 1. Diagram SLR

## 3.1. Planning
Planning ini i dilakukan untuk i menentukan terlebih i dahulu Research i Question (RQ) atau pertanyaan i penelitiaan.  Tahap  ini  sangat  penting karena  akan  memastikan  bahwa  review  dilakukan dengan  cara  yang  terstruktur  dan  sistematis,  serta memaksimalkan  peluang  untuk  mendapatkan  hasil yang  akurat  dan  relevan.  Dalam  tahap  perencanaan, peneliti  harus  menentukan  tujuan  dan  pertanyaan penelitian  yang  spesifik dan  jelas, serta menentuka n kriteria  inklusi  dan  eksklusi  yang  akan  digunakan untuk memilih artikel yang akan dimasukkan ke dalam review, selain itu peneliti juga harus mengidentifikasi sumber  informasi  yang  relevan  dan  sesuai  dengan topik  penelitian,  menentukan  strategi  pencarian  yang efektif,  serta  menetapkan  prosedur  seleksi  artikel, penilaian  kualitas,  ekstraksi  data,  dan  analisis  data yang  akan  dilakukan.  Dalam  planning  Systematic Literature  Review,  peneliti  harus  memastikan  5 elemen i dalam  menentukan i RQ  yaitu i sering  disebut
dengan i PICOC  (Population)  software i application, software i system  dan i information  system. i Jadi  pada bagian  ini i ditentukan  perangkat i lunak  yang i akan menampung i populasi  data. i Intervation  terdiri i dari models, i methods, i techniques, i datasets.
3.2. Resarch Question
Pertanyaan i penelitian  dibuat i untuk  menentukan metode i yang  akan i digunakan  dalam i penelitian  yang akan i dilakukan i oleh i penulis i nantinya. iBerikut beberapa i pertanyaan i penelitiannya:
Table 1. Research Question ID Pertayaan Penelitian i Motivasi i RQ1 Metode Penelitian i Manakah yang dihasilkan dari penelitian sebelumnya klasifikasi? Mengidentifikasi i metode i yang pernah diusulkan i penelitian sebelumnya mengenai i penerapan klasifikasi i pada pembelajaran RQ2
Metode i apa aja yang i sering digunakan i untuk melakukan penelitian klasifikasi ? Mengidentifikasi metode yang sering digunakan pada klasifikasi RQ3 Jumlah data i yang sering i digunakan dalam i penelitian Klasifikasi? Mengidentifikasi sumber data i yang
digunakan i untuk
klasifikasi dalam Data penduduk 3.3. Conducting i Tahapan i conduting  adalah i tahapan  yang i berisi pelaksanaan i dari SLR i itu sendiri, Dimulai i dari penentuan i keyword pencarian i literatur (search string) yang i basisnya adalah i dari PICOC. i Pemahaman terhadap i sinonim dan i alternatif pengganti i akan menentukan i akurasi  pencarian i literatur.  Kemudian langkah i berikutnya adalah i penentuan sumber i (digital library) dari i pencarian  literatur. i Karena  literatur i yang dikumpulkan i akan  sangat i banyak,  mungkin i ratusan atau ribuan i paper, maka disarankan i untuk menggunakan i tool  software i untuk  mempermudah untuk i mengelola  literatur i seperti  Mendeley, i Zotero, EndNote, i dsb.

## Table 2. Tabe l PICOC
Population Data penduduk terhdap penerimaan dana bantuan Intervention Mengklasifikasi data terhadap penerimaan dana bantuan, untuk mengetahui mana yang layak mendapatkan bantuan Comparison Dengan menggunakan metode yang dipakai untuk mengklasifikasi Outcomes Kompentensi baik dari layanan penerimaan dana bantuan di desa
Context Klasifikasi performa dari klasifikasi penerimaan dana bantuan yang paling sering digunakan dan paling banyak peminatnya.

## 3.4. Reporting
Reporting i adalah  tahapan i penulisan  hasil i SLR dalam  bentuk i tulisan,  baik  untuk i dipublikasikan dalam  bentuk i paper  ke  jurnal o ilmiah  atau i untuk menyusun  Bab  2 o tentang  Literature o Review  dari skripsi/tesis/disertasi.  Struktur o penulisan  dari o SLR biasanya o terdiri dari 3 o bagian o besar, o yaitu: Pendahuluan o (Introduction), Utama i (Main Body) i dan Kesimpulan o (Conclusion). Bagian o Pendahuluan i akan berisi o latar  belakang o dan  landasan o mengapa  SLR pada  suatu o topik  itu o penting  dan o harus  dilakukan. Sedangkan o Bagian Utama o akan berisi o protokol SLR, hasil o analisis  dan o sintesis  temuan,  serta o diakhiri dengan o diskusi  yang o membahas  implikasi o dari  hasil SLR. Bagian o Kesimpulan akan o berisi rangkuman dari temuan o yang  didapatkan,  sesuai o dengan  RQ o yang ditetapkan o di depan.

## 3.5. StrategiiPencarian
Dalam o penelitian ini, strategi o pencarian sumber yang i digunakan adalah o sebagai berikut:
 Menyeleksi i paper sesuai o dengan kriteria yang o telah o ditentukan  Melakukan o pencarian paper o pada berbagai basis o data seperti, o Google i Scholar, Crossref  Melakukan o analisis  pada o bukti  empiris o dari paper o yang  terpillih o Dalam  proses  pencarian sumber o penelitian didapatkan i sebanyak 10 paper i yang sesuai i dan dengan i kriteria.

## 3.6. Seleksi Studi
Setelah i tahapan  pencarian i sumber  penelitian dengan i strategi yang i telah ditentukan i pada penelitian, tahap i selanjutnya sejumlah o 12 paper o diseleksi kembali. i Tahapan seleksi i studi dilakukan i dengan
membaca i dan menganalisis i bagian abstrak i dari setiap sumber i yang  berkaitan i dengan  topik i pada  tahapan seleksi i studi  didapatkan i paper  yang i relevan  dan sesuai i dengan kriteria i yang telah i ditentukan. Kemudian i dilakukan  review i secara  mendetail i dengan membaca i seluruh  bagian i dari  paper i yang  sesuai dengan i pertanyaan penelitian i dengan topik.

## Quality Asessment
Pada i tahap selanjutnya i yaitu melakukan pengecekan  dan i evaluasi  pada  data i sumber  paper dengan i beberapa pertanyaan i berikut ini :
Table 3. Quality Asessment QA1 Apakah i literature tersebut i diunggah dalam waktu i 5 tahun i terakhir?
QA2 Apakah i literature tersebut i menggunakan metode i yang i valid i dan i dapat dipertanggung i jawabkan?
QA3 Apakah i proses penafsiran i hasil yang
dilakukan i telah mencakup i semua aspek relevan, efisien o dan bersifat i konsisten?
Dari o masing-masing  literature,  akan o diberikan jawaban o yang sesuai o dengan pertanyaan i dari Quality Assesment i terhadap  literature i tersebut.  Y i (Ya)  untuk literature i yang  sesuai o dengan  pernyataan o Quality Assesment o terhadap  literature o tersebut.  T o (Tidak) untuk o literature yang o tidak sesuai dengan i pernyataan Quality o Assesment pada Literature o tersebut

## 4. HASIL DAN o PEMBAHASAN
Hasil i search process i yang ditampilkan i pada table  1 i dikelompokkan  berdasarkan i tipe  jurnal  untuk mempermudah o melihat  jenis o data  atau o tipe  jurnal yang o diperoleh melalui o search process.
Table 4. Hasil Kualitas Penilaian (Quality Asseesment) No Judul Tahun Hasil i Penelitian Metode QA1  QA2  QA3 1. KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES UNTUK MENENTUKAN CALON PENERIMA PIP 2023 Hasil klasifikasi algoritma naive bayes didapatkan  hasil  akurasi  mencapai  88,89%. Lebih  spesifiknya,  bilangan  true i positive  (TP) 126, true negativei i (TN) 10, false i positive (FP) 14, dan false i negative (FN) 3. True Yadan true Tidak  adalah  kelas  asli  atau  nilai  real.  prediksi YA  dan  prediksi  tidak  adalah  kelas  atau  nilai prediktif.  Class  Precision  ialah  class  yang mengukur tingkat i presisi antara informasi  yang diminta  oleh  pengguna  dengan  hasil  prediksi yang  diberikan  oleh  sistem.  Class  reccal  ialah kelas  yang  mengevaluasi  hasil  yang  diberikan oleh sistem saat memprediksi informasi. Naïve Bayes Y Y Y 2. Klasifikasii Penerimai BantuaniSosial Program Keluargai Harapan 2021 Penelitian i yang
dilakukan i menyimpulkan bahwa  hasil i komparasi  antara o algoritma  dan Naive  Bayes i untuk  mengklasifikasikan  tingkat kemiskinan o dengan 14 atribut o dan jumlah o data yang telah o di Cleaning o sebesar o 13.928 dataset Naïve Bayes Y Y Y
No Judul Tahun Hasil i Penelitian Metode QA1  QA2  QA3 Menggunakani MetodeiNaive Bayes dapat o disimpulkan bahwa o algoritma C4.5
memiliki o tingkat  akurasi o yang  lebih  baik dibandingkan o dengan Metode Naive o Bayes 3. Penerimai ManfaatiBantuan Non TunaiiKartu Keluargai  Sejahtera Menggunakani MetodeiNAÏVE BAYESidan KNN 2021 Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  klasifikasi penerima  manfaat  dari  6.491  penerima  KKS dengan metode Algoritma K-NN menghasilkan nilai  accuracy  66,46%  dengan  sebaran  di  5 kelurahan  antara  lain  pred  Argasunya  class precision  64,90%  pred  Harjamukti  class precision  65,18%  pred  Kalijaga  class  precision 66,64%  pred  Kecapi  class  precision  68,44% pred Larangan class precision 68,34% sedangkan algoritma Naïve Bayes terklasifikasi dengan true di masing-masing kelurahan dengan sebaran  true  Argasunya  1.196  KKS  class precision  100%,  true  Harjamukti  1.339  KKS class precision 100%, true Kalijaga 2.067 KKS class  precision  100%,  true  Kecapi  1.137  KKS class precision 100%, true Larangan 744 KKS(1
KKS true Argasunya, 1 KKS true Harjamukti, 3 KKS  true  Kalijaga,  3  KKS  true  Kecapi)  class precision  98.64%.  nilai  accurasy  model algoritma Naïve Bayes sebesar 99,88%. Naïve Bayes, KKN Y Y Y 4. Implementasii DataiMining  dengani Algoritma NaïveiBayes  Untuki Klasifikasii Kelayakani Penerimai Bantuan Sembakoi 2021 Hasil  akurasi  yang  diperoleh  dari  pengujian yaitu  86%  yang  artinya  nilai  akurasi  dari klasifikasi  cukup  tinggi.  Akurasi  merupakan hasil  perhitungan  semua  nilai  prediksi  yang benar dibagi dengan keseluruhan data.
Sedangkan  hasil  recall  (Sensitivity)  dari pengujian  juga  menunjukkan  nilai  yaitu  85%.
Recall  atau  Sensitivity  dihitung  dari  jumlah prediksi positif yang benar dibagi dengan jumlah keseluruhan  kelas  yang  positif.  Hasil  precision (presisi)  dari  pengujian  terklasifikasi  dengan benar sangat tinggi Naïve Bayes Y Y Y 5. KLASIFIKASI MASYARAKAT PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI DANA DESA MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN SMOTE 2023
Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  telah berhasil  menjawab  2  rumusan  permasalahan yaitu:  1)  klasifikasi  masyarakat  penerima  BLT DD  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  untuk mengetahui  nilai  probabilitas  setiap  atribut, proses tersebut dilakukan pada tahapan modelling.  Untuk  hasil  perhitungan  nilai probabilitas  setiap  atribut  terdapat  pada Penerapan  metode  Naïve  Bayes  dan  teknik SMOTE  menghasilkan  nilai  Accuracy  sebesar
97,80%,  nilai  Precision  sebesar  96,67%  dan Recall  sebesar  99,02%  dengan  nilai  AUC sebesar  0,99  termasuk  pada  kategori  Excellent Classification. Naïve Bayes, SMOTE Y Y Y 6. MENENTUKAN KELAYAKAN PENERIMA KIP MENGGUNAKAN KLASIFIKASI DENGAN METODE ALGORITMA NAIVE BAYES 2023 Hasil Precision 60,63%, Hasil Precision 92,62%,
Hasil  Recall  57,50%,  dan  Hasil  AUC  0,730.
Menurut  tingkat  diagnostik  saat  ini,  nilai  AUC sebesar 0,730 termasuk dalam klasifikasi wajar. Artinya algoritma Naive Bayes untuk pemilihan metode sudah cukup. Naïve Bayes Y Y Y 7. IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK  PREDIKSI PENERIMA BANTUAN SOSIAL 2023
hasil penggunaan model algoritma Naive Bayes untuk  meramalkan  siapa  yang  akan  menerima bansos  di  Desa  Jatipancur,  didapatkan  hasil dengan tingkat akurasi 90,10 %. Secara khusus, ada 124 true positive, 78 true negative, 11 false positive,  dan  11  false  negative.  Kelas  asli  atau nilai sebenarnya adalah True LAYAK dan True
TIDAK  LAYAK.Kelas  prediktif  atau  nilai Naïve Bayes Y Y Y
No Judul Tahun Hasil i Penelitian Metode QA1  QA2  QA3 prediktif  adalah  pred.  LAYAK  serta  pred. TIDAK  LAYAK.  Ingat  kelas  adalah  jenis prediksi  yang  mempertimbangkan  hasil  yang diberikan oleh sistem.
8.
AlgoritmaiNaïve BayesiUntuk Klasifikasi PenerimaiBantuan PanganiNon  Tunai  ( StudiiKasus KelurahaniUtama ) 2019 hasilkan  dari i proses  data i mining  bisa i menjadi
bahan evaluasi o untuk pemerintah. o Dalam penelitian  ini  mengklasifikasi o data  penerima dan  bukan  penerima  bantuan  pangan  non  tunai menggunakan  teknik  klasifikasi  pada  data mining  menggunakan  Algoritma o Naïve  Bayes dan Algoritma Decision Tree sebagai pembanding.  Model  data  mining  di  buat menggunakan  RapidMiner,  dengan  hasil  nilai Probabilitas  untuk  class  ‘’PENERIMA’’  yaitu 0,481 dengan pembulatan nilai menjadi 0,48 dan nilai Probabilitas untuk class ‘’Bukan o Penerima’’ yaitu 0,519 dengan o pembulatan nilai menjadi 0,52. Algoritma  Naïve  Bayes o mempunyai  tingkat
Accuracy  sebesar  58,29%,  Precision  92,90%, Recall 21,84%, AUC 0,765, F-Measure 34.42%. Sedangkan algoritma Decision Tree mempunyai tingkat  Accuracy  sebesar  73,97%,  Precision 85,04%, Recall 61,92%, AUC 0,746, F-Measure 71,17%.  Dalam  hasil o pengujian  T-Test  antara Algoritma Naive Bayes dan Algoritma Decision
Tree  didapat  alpha  ≤  0.000,  maka  dapat disimpulkan pengujian T-Test antara Algoritma Naïve o Bayes  dan  Algoritma o Decision  Tree hasilnya o signifikan. Naïve Bayes Y Y Y 9. IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK KLASIFIKASI PENERIMA BEASISWA PPA DI UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA 2018 hasil  dari  pengujian  akurasi  model  dari  sistem yang dikembangkan, menghasilkan nilai akurasi
terkecil  sebesar  64%  pada  pengujian  dengan sampel  sebanyak  100  data  dan  menghasilkan nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  97,66%  pada pengujian dengan sampel sebanyak 386 data
Naïve Bayes Y Y Y 10 . PenerapaniNaive BayesianiClassifier Dalami  Penyeleksian BeasiswaiPPA 2021 Penelitian i ini berhasil menerapkan i metode
naive bayes i untuk membantu i menyeleksi penerima beasiswa i bidikmisi,dengan o tingkat i akurasi sebesar o 85,56%. Naïve Bayes Y Y Y 11 . DECISIONiTREE DANi  ADABOOSTi PADAi KLASIFIKASIi PENERIMAi PROGRAM BANTUAN SOSIALi 2021 Penelitian i ini  berhasil  menerapkan  metode Decision  tree  dan  Adaboost  yang  membantu mengklasifikasi  penerimaan  program  bantuan sosisal dengan tingkat akurasi 94% Decision tree dan adaboost 85,15% Deciisio n tree, Adaboo st Y Y Y 12 . PENERAPAN METODEiK- NEARESTi NEIGHBOR UNTUKi KLASIFIKASIi PENERIMAi DANAi PROGRAMi BEDAHiRUMAH 2019 Penelitian i ini  terdapat i data  sebanyak i 110  data yang i memiliki 8 atribut, i kemudian  dengan i data tersebut i dibagi menjadi i 2 (dua.
pengujian i dengan  nilai i K=3.  Pada i pengujian pertama i dilakukan dengan i 100 data i latih dan 10 data  uji i diperoleh  nilai i akurasi  adalah i 100%. Selanjutnya i pada pengujian i kedua menggunakan  55  data i latih  dan  55 i data  uji diperoleh i nilai  akurasi i dari  keseluruhan i data uji i adalah 78%.
KKN Y Y Y

## Pembahasan Hasil
Bagimana  ini  akan  menjelaskan/menjawab Research Question (RQ)
RQ1.  Metode  Penelitian  mana  yang  sudah diusulkan  dalam  penelitian  sebelumnya  mengenai klasifikasi?
Secara i keseluruhan i terdapat  berbagai  jurnal i melalui search i process. i setelah  di  review  dan  diseleksi berdasarkan i inclusion  and i exclusion  criteria i dengan kata i kunci i (keyword) “analisis sentiment” i terdapat 12 paper jurnal i yang kemudian o diberi kualitas o penilaian (quality o assessment).  Dari  hasil o Quality  Assesment (QA) o terdapat 12 jurnal o yang kemudian
dikelompokkan o berdasarkan  usulan  dari  paper  yang direview.
berdasarkan metode penelitian yang sering digunakan untuk o menjawab research o question. Hasil o ini menjawab o RQ1 ,  yang o ditampilkan  pada i table  4. Tabel  4  menunjukkan o bahwa  metode  yang i dominan digunakan i dalam analisis sentiment adalah i Klasifikasi Naïve Bayes.

## Table 5. Hasil Akurasi Antara Metode Lain
Jurnal Ke- Algoritma 1 Akurasi 1. Naïve Bayes 88,89% 2. Naïve Bayes - 3. Naïve Bayes KKN 99,88% 68,34% 4. Naïve Bayes 86% 5. Naïve Bayes SMOTE 97,80% 96,67% 6. Naïve Bayes 92,62% 7. Naïve Bayes 90,10% 8. Naïve Bayes 58,29% 9. Naïve Bayes 97,66% 10. Naïve Bayes 85,56% 11. Decision tree AdaBoost 94% 85,15% 12. KKN 78%

## RQ2. Sumber Data dan Jumlah Data yang digunakan dalam klasifikasi?
Dari paper  yang sudah direview sebelumnya diambil dari sumber data ulasan google, Desa, Dusun adapun tahapan pertama dalam melakukan proses pengumpulan.  kemudian  akan  dilanjut  dengan mencari atribut yang mana saja penting dan yang akan diolah kemudian klasifikasi  hasil akhir akan  menjadi suatu  data  yang  akan  digunakan  sebagai  data  latih pada metode algoritma yang akan digunakan.

## RQ3 Metode apa yang sering diusulkan untuk melakukan klasifikasi?
Dari tabel 4. Review jurnal yang didapat mengusulkan beberapa  metode  yang  dipakai  mengenai  sentimen analisis  dari i hasil  riset  12  jurnal i terdapat  beberapa metode i yang  diusulkan o oleh  peneliti o sebelumnya diantara lainnya:
Gambar 2. Metode i yang sering digunakan

## RQ4 Bagaimana pengaruh variasi parameter algoritma terhadap kinerja yang dihasilkan?
Ketika  mengubah  parameter  algoritma,  perlu  diingat bahwa  nilai  terbaik  untuk  setiap  parameter  dapat berubah  tergantung  pada  dataset.  Berdasarkan penelitian sebelumnya, atribut dataset yang digunakan adalah 1-10 parameter. Untuk menemukan kombinasi parameter  terbaik  untuk  mencapai  performa  yang diinginkan, perlu dilakukan eksperimen dan evaluasi.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  pencarian  yang  telah dilakukan dapat ditarik ringkasan yang dapat diberikan yaitu,  data  penduduk  pada  dusun  jati  bening mengambil  klasifikasi  untuk  keputusan  jumlah penduduk yang layak mendapatkan bantuan kemudian, kesimpulan i dari jurnal yang dibahas i dalam penelitian i ini  adalah i bahwa  dari  12  literatur i yang dikumpulkan,  diperoleh  beberapa  metode i penelitian yang
telah i diusulkan oleh o peneliti sebelumnya o seperti  metode  naïve  bayes,  Decision Tree,  dan  KNN.  Kemudian  sumber  data i yang digunakan o pada  penelitian o klasifikasi  berdasarkan sumber data pada Desa, dusun. Untuk memvisualisasikan data direkomendasikan menggunakan  naïve  bayes  sebagai  metode  untuk perhitungan akurasinya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Sulaksono,  R.  H.  Irawan,  and  I.  N.  Fahmi, “Penerapan  Metode  Naive  bayes  Terhadap Bantuan Sosial Keluarga PraSejahtera,” Nusant. Eng., vol. 3, no. 2, pp. 52–61, 2018
[2] [  Ayani,  D.  D.,  Pratiwi,  H.  S.,dan  Muhardi,  H. 2019.  Implementasi  Web  Scraping  untuk Pengambilan  Data  pada  Situs  Marketplace. Sistem  dan  Teknologi  Informasi  Vol  7,  No  4, Hal. 257-262.
[3] Christian,  H.,  Agus,  M.  P.,  dan  Suhartono,  D. 2016.  Single  Document  Automatic  Text Summarization  Using  Term  Frequency-Inverse Document Frequency(TF-IDF). ComTech,Vol.7, Hal.285-294.
[4] CNN,  2018.  Penuhi  9  dari  10  Syarat  Kominfo,
Blokir TikTok Dibuka. https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20180
710162606-185-313025/penuhi-9-dari-10- syarat-kominfo-blokir-tik-tok-dibuka. Diakses: 2 September 2020.: s.n.
[5] Fatmawati  dan  Affandes,  M..  2017.  Klasifikasi Keluhan  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine (SVM) (Studi Kasus :  Akun Facebook Group  iRaise  Helpdesk).  Jurnal  CoreIT,  Vol.3, No.1, Hal. 24-30
[6] Hermanto, Kuntoro, A. Y., Asra, T., Pratama, E. B., Effendi, L., & Ocanitra, R. (2020). Gojek and Grab  User  Sentiment  Analysis  on  Google  Play Using  Naive  Bayes  Algorithm  and  Support Vector  Machine  Based  Smote  Technique. Journal  of  Physics:  Conference  Series,  1641(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1641/1/012102
[7] R.  Mahendrajaya,  G.  A.  Buntoro,  and  M.  B.
Setyawan, “ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA GOPAY MENGGUNAKAN METODE LEXICON BASED DAN SUPPORT
VECTOR  MACHINE,”  Komputek,  pp.  52–63, 2019, [Online].
Available:
http://studentjournal.umpo.ac.id/index.php/kom putek%0AANALISIS.
[8] R.  P.  DEWI,  “Studi  Kasus  -  Metode  Penelitian Kualitatif,” no. April 2015, pp. 31–46, 2019, doi: 10.31227/osf.io/f8vwb.
[9] E. Lutfina, R. O. C. Setiawan, A. Nugroho, and M. Z. Abdillah, “PERANCANGA N APLIKASI PEMBELAJARAN DENGAN KONSEP
GAMIFIKASI  Systematic  Literature  Review,”
METHOMIKA J. Manaj. Inform. dan Komputerisasi  Akunt.,vol.  7,  no.  1,  pp.  78–87, Apr. 2023, doi: 10.46880/jmika.Vol7No1.pp 78- 87.
[10] Setiawan,  H.,  &  Novita,  D.  (2021).  Analisis Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  KAI  Access Sebagai  Media  Pemesanan  Tiket  Kereta  Api
Menggunakan  Metode  EUCS.  Jurnal  Teknologi Sistem Informasi, 2(2), 162–175. https://doi.org/10.35957/jtsi.v2i2.137 5
[11] Nursalam et al., Pedoman Penyusunan Skripsi  - Literature Dan Tesis - Systematic Review. 2020
[12] Agustiningsih, I., & Hermawan, A. 2017. Family welfare  classification  using  the  naive  bayes algorithm  in  the  National  Family  Planning Program in Purwokerto City. Journal of Physics: Conference Series, 853(1), 012036.
[13] Li, L., Li, H., & 2020. A Naive Bayes classifier for  predicting  family  welfare  in  poverty alleviation.  Cluster  Computing,  23(4),  2677- 2684.
[14] Rekha,  R.,  &  Krishnan,  N..  2019.  Analysis  of Naive  Bayes  algorithm  for  family  welfare classification.
[15] Huang,  K.  T.,  &  Yen,  Y.  N.  2016  .A  study  of family  welfare  classification  using  the  naive bayes algorithm.
[16] Oktaviani,  R.,  Jannah,  M.,  &  Kusumadewi, S.2018.  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  dengan Menggunakan Metode Naive Bayes.