## Penerapan Algoritma Naïve Bayes Terhadap Klasifikasi Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH)
Amelia Irsyada, Elin Haerani*, Muhammad Irsyad, Fitri Wulandari, Liza Afriyanti
Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950121670@students.uin-suska.ac.id, 2,* elin.haerani@uin-suska.ac.id, 3 irsyadtech@uin-suska.ac.id,
4 fitri_wulandari@uin-suska.ac.id, 5 liza.afriyanti@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: elin.haerani@uin-suska.ac.id Submitted: 20/12/2023; Accepted: 31/12/2023; Published: 31/12/2023
Abstrak –Kemisikinan  di  Indonesia  merupakan  salah  satu  masalah  sosial  yang  kompleks.  Sebagai  bentuk  kepedulian pemerintah  terhadap  kasus  kemiskinan  di  Indonesia,  maka  pemerintah  membuat  program-program  bantuan  yang  ditujukan untuk  masyarakat  miskin.  Salah  satu  program  yang  pemerintah  jalankan  untuk  mengentas  kemiskinan  di  Indonesia  yaitu Program  Keluarga  Harapan  (PKH).  PKH  merupakan  program  bantuan  sosial  bersyarat  yang  diberikan  kepada  masyarakat miskin. Proses seleksi penerima bantuan yang masih dilakukan secara manual menjadi kurang ideal dan terdapat beberapa isu tentang  pembagian  bantuan  yang  tidak  tepat  sasaran,  maka  pada  penelitian  ini  akan  menerapkan  algoritma  Naïve  Bayes terhadap klasifikasi penerima bantuan PKH di Kecamatan Bungaraya, Kabupaten Siak. Data yang digunakan  sebanyak 560 data, yang merupakan data penerima bantuan PKH serta data calon penerima dari beberapa desa yang terdapat di Kecamatan Bungaraya tahun 2022. Atribut yang digunakan pada penelitian ini yaitu usia, penghasilan, jumlah tanggungan, tanggungan anak sekolah, tanggungan disabilitas, status rumah, jenis lantai dan jenis dinding. Nilai akurasi terbaik yang diperoleh melalui perhitungan yang dilakukan pada Google Colab adalah 99% untuk perbandingan 80:20. Sedangkan nilai akurasi yang dilakukan pada Rapid Miner sebesar 94%.
Kata Kunci: Kemiskinan; Program Keluarga Harapan; Data Mining; Klasifikasi; Algoritma Naïve Bayes
Abstract –Poverty in  Indonesia is one of the  complex social issues. As a  manifestation of the government's concern about poverty in the  country,  various assistance programs have been established to target the  impoverished population. One such program aimed at alleviating poverty in Indonesia is the Family Hope Program (Program Keluarga Harapan or PKH). PKH is a conditional cash transfer program provided to the impoverished community. The manual selection process for aid recipients is considered less than ideal, leading to issues of improper distribution. In this study, the Naïve Bayes algorithm is applied to classify PKH aid recipients in the Bungaraya Subdistrict, Siak Regency, as part of the government's efforts to tackle poverty. The dataset used consists of 560 records, including data on existing PKH aid recipients and potential recipients from various villages in the Bungaraya Subdistrict for the year 2022. The attributes considered in this research include age, income, number of dependents, dependents attending school, dependents with disabilities, housing status, floor type, and wall type. The highest accuracy  obtained  through  calculations  on  Google  Colab  is  99%  for  an  80:20  ratio,  while  the  accuracy  obtained  using RapidMiner is 94%.
Keywords : Poverty; Family of Hope Program; Data Mining; Classification; Naïve Bayes Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan salah satu masalah yang banyak dan rumit di Indonesia. Meski Indonesia memiliki potensi ekonomi yang besar dan kaya akan sumber daya alam (SDA), banyak masyarakat yang masih hidup di bawah garis kemiskinan.  Jumlah  penduduk  miskin  di  Indonesia  meningkat  sebanyak  0,16  juta  orang  di  perkotaan  pada September  2022,  meningkat  dari  11,82  juta  orang  pada  Maret  2022  menjadi  11,98  juta  orang pada September 2022, menurut data yang tercatat di Badan Pusat Statistik (BPS). Pada saat yang sama, jumlah penduduk miskin di perdesaan meningkat sebesar 0,04 juta jiwa (dari 14,34 juta jiwa pada Maret 2022 menjadi 14,38 juta jiwa pada September  2022)[1].  Sebagai  bentuk  kepedulian  pemerintah  terhadap  kasus  kemiskinan  di  Indonesia,  maka pemerintah membuat program-program bantuan yang ditujukan untuk masyarakat miskin. Salah satu program yang dilaksanakan pemerintah untuk mengentaskan kemiskinan di Indonesia adalah Program Keluarga Harapan (PKH).
PKH  adalah  program  bantuan  sosial  bersyarat  untuk  orang  yang  tidak  mampu[2][3].  Peraturan  Menteri Sosial  (Permensos)  RI  No.1  2018  terkait  Program  Keluarga  Harapan  menyatakan  bahwa  Program  Keluarga Harapan (PKH) adalah program bersyarat yang ditujukan untuk memberikan bantuan sosial kepada keluarga atau individu miskin atau rentan yang terdaftar dalam data terpadu program penanggulangan kemiskinan, diolah oleh pusat  data  dan  informasi  perlindungan  sosial  dan  ditetapkan  sebagai  Program  Keluarga  Harapan  (PKH). Komponen  pendidikan,  kesejahteraan  sosial,  dan  kesehatan  termasuk  dalam  kriteria  PKH[4].  Dalam  jangka pendek, diharapkan tujuan PKH dapat mengurangi beban rumah tangga (dampak  konsumsi  langsung), sedangkan dalam jangka panjang, program ini dapat menjadi investasi dalam kesehatan dan pendidikan yang lebih baik untuk generasi berikutnya (dampak pengembangan modal manusia)[5].
Program  Keluarga  Harapan  sudah  dicanangkan  pemerintah  sejak  tahun  2007[6]  mulai  terlaksana  di Kabupaten Siak sejak tahun 2014, dan terlaksanan di seluruh kecamatan yang ada di kabupaten Siak pada akhir 2015.  Kecamatan  Bungaraya  merupakan  salah  satu  daerah  yang  merasakan  dampak  program  tersebut.  Proses seleksi Keluarga Penerima Manfaat (KPM) dapat dilakukan bervariasi diberbagai daerah, namun pada Kecamatan Bungaraya, proses seleksi penerima bantuan masih dilakukan secara manual, yaitu dengan melakukan musyawarah
kampung.  Dalam  kenyataannya,  hal  itu  menjadi  kurang  ideal.  Berdasarkan  wawancara  yang  dilakukan  kepada koordinator PKH di Bungaraya, mengatakan bahwa, masih ada terdengar isu-isu pemberian bantuan yang tidak tepat sasaran. Untuk memberikan informasi tentang penerima bantuan PKH kepada pihak terkait, maka, peneliti akan  menggunakan  data  mining  untuk  mengidentifikasi  penerima  bantuan  Program  Keluarga  Harapan  di Kecamatan Bungaraya.
Data  mining  adalah  upaya  untuk  menemukan  pola  dalam  suatu  database  dengan  menggunakan  metode seperti pengajaran mesin, statistik matematika, dan kecerdasan buatan[7]. Mengidentifikasi model (atau fungsi) yang  menjelaskan  dan  membedakan  kelas  data  atau  konsep  untuk  dapat  menggunakan  model  tersebut  untuk memprediksi kelas objek yang label kelasnya tidak diketahui. Istilah "klasifikasi" mengacu pada proses ini. Model turunan  bergantung  pada  analisis  data  latih[8].  Peneliti  menggunakan  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes. Berdasarkan teorema Bayes, metode klasifikasi Naïve Bayes berfokus pada asumsi yang sangat kuat (naif) bahwa setiap  kondisi  atau  kejadian  independen[9].  Metode  Naïve  Bayes  merupakan  metode  bayes  yang  sangat disederhanakan[10].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Nurul  Alfiah,  dkk  (2021),  dengan  tulisannya  yang berjudul “Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes” mendapatkan kesimpulan  nilai  akurasi  pada confusion  matrix sebesar 84,2411% yang termasuk  dalam kategori Good Classification[11] . Selain itu, Algoritma Naïve Bayes juga digunakan untuk berbagai penelitian pada kasus lain,  seperti  Klasifikasi  kebakaran  hutan  dan  lahan  yang  dilakukan  oleh  Trya  Ayu  Pratiwi,  dkk,  (2021)  dalam penelitiannya yang berjudul “Klasifikasi Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes di Kabupaten Pelalawan” mendapatkan kesimpulan bahwa suhu, curah hujan, kecepatan angin dan kelembaban yang menjadi  faktor paling  memperngaruhi penyebab kebakaran hutan dan  lahan[12]. Penelitian  lain  yang dilakukan Mardi Yudhi Putra dan Dwi Ismiyana Putri (2022), yang berjudul “Pemanfaatan Algoritma Naïve Bayes dan K- Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Kelas XI” dari penelitian tersebut, pada algoritma Naïve Bayes didapat  nilai  akurasi  sebesar  81,82%  sementara  nilai  akurasi  yang  didapat  pada  algoritma  K-Nearest  Neighbor sebesar  92,73%.  Sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  algoritma  K-Nearest  Neighbor  lebih  baik,  karena memiliki nilai akurasi yang tinggi, yang berarti mendekati keadaan sebenarnya[12]. Penelitian lain yang dilakukan oleh Amat Danuari, dkk (2021) dengan judul “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Kelayakan Penerima Bantuan Sembako” dari penelitian tersebut didapat nilai akurasi sebesar 86%, recall 85% dan presisi 88% dengan menggunakan data training sebanyak 135 data dan data testing 40 data[14].
Perbedaan penelitan ini dengan penelitian sebelumnya terdapat pada atribut dan data yang akan digunakan untuk klasifikasi penerima bantuan Program Keluarga Harapan di Kecamtan Bungaraya. Atribut yang digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  umur,  penghasilan,  jumlah  tanggungan,  jumlah  tanggungan  anak  sekolah, tanggungan disabilitas,  status  rumah,  jenis  dinding  rumah,  dan  jenis  lantai  rumah.  Kemudian,  untuk  proses  evaluasi  pada penelitian ini, penulis menggunakan confusion matrix, sebagai metode pengukur akurasi, presisi dan recall.
Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  untuk  menerapkan  algoritma  Naïve  Bayes  dalam  klasifikasi  penerima bantuan  PKH  di  Kecamatan  Bungaraya  serta  dapat  menghasilkan  model  yang  terbaik.  Penelitian  ini  juga diharapkan dapat membantu penerimaan Keluarga Penerima Manfaat (KPM) menjadi lebih efisien dan efektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan dari penelitian yang direncanakan digambarkan dalam Gambar 1 sebagai berikut:

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1 Perumusan Masalah
Proses awal dalam melakukan penelitian adalah menentukan fokus penelitian atau perumusan masalah. Studi ini menemukan rumusan  masalah tentang cara menggunakan data  mining untuk mengklasifikasi penerima bantuan sosial Program Keluarga Harapan (PKH).

## 2.2 Pengumpulan Data
Peneliti melakukan pengumpulan data dalam dua tahap yakni studi pustaka dan observasi.
a. Studi pustaka
Proses mengumpulkan literatur yang diperlukan untuk penelitian dikenal sebagai studi pustaka. Salah satu cara untuk  menerapkan  metode  ini  adalah  dengan  mencari  referensi  pada  jurnal,  buku,  atau  penelitian  lain  yang terkait dengan masalah.
b. Observasi
Dalam  proses  observasi  ini,  melakukan  melihat,  mempelajari  secara  langsung  serta  mengumpulkan  data penerima  bantuan  PKH  di  Kecamatan  Bungaraya.  Data  yang  dikumpulkan  terdiri  dari  data  primer,  yang mencakup semua penerima bantuan PKH di Kecamatan Bungaraya pada tahun 2022, serta calon penerima dari beberapa desa di Kecamatan Bungaraya. File.xlsx dari data ini akan digunakan untuk pengujian data training dan testing. Atribut yang terdapat pada penelitian ini yaitu nama, usia, penghasilan, jumlah tanggungan, jumlah tanggungan anak sekolah, penyandang disabilitas, status rumah, jenis lantai dan jenis dinding, status PKH.

## 2.3 Analisa Permasalahan
Salah  satu  langkah  penting  yang  biasa  dilakukan  setelah  pengumpulan  data  adalah  analisis.  Pada  titik  ini, pemahaman terhadap data yang telah dikumpulkan diperlukan untuk menarik kesimpulan dan menginterpretasikan temuan.  Berikut  adalah penjelasan  tentang  langkah-langkah  yang digunakan untuk  menemukan klasifikasi dari kumpulan data penerima bantuan PKH dengan menggunakan algoritma  Naïve Bayes: 1. Data Selection
Data selection merupakan tahapan seleksi data. Pemiilihan data pada proses seleksi data  melibatkan pemilihan 8  atribut  yang  akan  digunakan,  yakni  usia,  penghasilan,  jumlah  tanggungan,  tanggungan  anak  sekolah, tanggungan  disabilitas,  status rumah,  jenis  lantai  dan  jenis  dinding.  Data  PKH  kecamatan  Bungaraya  dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data PKH Nama Usia Penghasilan Jumlah Tanggungan Tanggungan Anak Sekolah Tanggungan Disabilitas Status Rumah Jenis Dinding Jenis Lantai Status PKH Kartiyem 65 1.500.000 3 1 0 Pribadi Tembok Plester YA Sopini 69 0 1 0 0 Rumah anak Tembok Plester YA Misiran 69 1.300.000 2 0 0 Pribadi Tembok Plester YA Istiqomah 45 1.200.000 4 2 0 Sewa Tembok Plester YA Sri Tami 52 1.300.000 5 2 0 Pribadi Semi Tembok Plester YA Bayu 28 2.000.000 4 1 0 Pribadi Semi tembok Plester TIDAK Ponidah 28 2.000.000 3 1 0 Sewa Semi Tembok Keramik  TIDAK Samsul 26 2.500.000 2 1 0 Rumah Semi Tembok Plester TIDAK Orang Tua Slamet 29 1.900.000 3 0 0 Pribadi Semi Tembok Plester TIDAK Jamal 27 1.900.000 2 0 0 Sewa Tembok Keramik  TIDAK Marinem 31 1.000.000 3 0 0 Pribadi Tembok Plester TIDAK Dian 28 2.000.000 3 0 0 Pribadi Tembok Plester TIDAK Marsidi 77 1.500.000 2 0 0 Pribadi Tembok Keramik  TIDAK Sapri 36 2.300.000 4 1 0 Pribadi Tembok Plester TIDAK Sutarwan 34 2.500.000 3 2 0 Pribadi Tembok Plester TIDAK
2. Pre-procesing
Pre-processing  yakni  membersihkan  data  yang  memiliki  nilai  kosong  (value  missing),  inkonsistensi,  atau nilai yang tidak sesuai [15].
3. Tranformation
Dalam  penelitian  ini,  fitur  tipe  data  kategorial  diubah  untuk  melakukan  transformasi  data,  ditunjukan  pada Tabel 2 berikut ini
Tabel 2. Transformasi data Atribut Tipe Atribut Tipe Atribut setelah Transformasi Usia Numerik Kategorial (Rendah, sedang, Tinggi) Penghasilan Numerik Kategorial (Rendah, sedang, Tinggi)
Atribut Tipe Atribut Tipe Atribut setelah Transformasi Jumlah tanggungan Numerik Kategorial (Rendah, sedang, Tinggi) Jumlah tanggungan anak sekolah Numerik Kategorial (Rendah, sedang, Tinggi) Penyandang disabilitas Numerik Kategorial (Rendah, sedang, Tinggi) Status rumah Kategorial Kategorial (Pribadi, Sewa, Rumah Orang tua, Rumah Anak) Jenis lantai Kategorial Kategorial (Keramik, Plester, Semi Plester) Jenis dinding Kategorial Kategorial (Tembok, Papan, Semi tembok)
Tabel 2 menunjukan transformasi data numerik menjadi menjadi kategorial. Tranformasi data dilakukan pada atribut Usia, Penghasilan, Jumlah tanggungan, Jumlah tanggungan anak sekolah dan Penyandang disabilitas.
4. Data Mining
Langkah pertama dalam proses perhitungan Naïve Bayes adalah mengumpulkan data latih dari data penerima bantuan PKH. Berikut ini adalah  variabel penentu yang digunakan untuk  mengklasifikasikan data penerima bantuan PKH:
a. Usia  merupakan variabel yang dikelompokan  menjadi 3 kategori, yaitu rendah (≤ 40 tahun), sedang (41- 59 tahun), tinggi (≥ 60 tahun).
b. Penghasilan merupakan pendapatan/kemasukan yang diperoleh per-bulan. variabel ini  dikelompokan menjadi 3 kategori, yaitu rendah (≤ 1.000.000), sedang (1.100.000-2.900.000), tinggi (≥ 3.000.000).
c. Jumlah Tanggungan  merupakan  jumlah anggota keluarga yang terdapat di Kartu keluarga. variabel  yang dikelompokan sebanyak 3 (tiga) kategori, yakni rendah(≤ 2), sedang(3), dan tinggi(≥ 4).
d. Tanggungan  Anak  Sekolah  merupakan  jumlah  tanggungan  anak  yang  masih  bersekolah.  Variabel  yang dikelompokan sebanyak 3 (tiga) kategori, yakni rendah(≤ 1), sedang(2), dan tinggi(≥ 3).
e. Tanggungan disabilitas merupakan anggota keluarga yang memiliki keterbatasan  fisik atau mental. variabel yang dikelompokan menjadi 3 kategori, yaitu rendah (≤ 1), sedang (2), tinggi (≥ 3).
f. Status  Rumah  merupakan  variable  yang  dikelompokan  menjadi  4  kategori,  yaitu  rumah  sewa,  rumah pribadi, rumah orang tua, dan rumah anak.
g. Jenis Lantai merupakan variabel yang dikelompokan menjadi 3 kategori, yaitu Keramik, plester, dan semi plester.
h. Jenis Dinding merupakan variabel yang dikelompokan menjadi 3 kategori, yaitu tembok, papan dan semi papan.
5. Evaluation
Tahap  ini  dilakukan  guna  membandingkan  hasil  dari  pengerjaan  pada  Google  Collab  dan  pada  tools  Rapid Miner.  Sehingga  dapat  dijadikan  perbandingan,  dan  menemukan  pola  atau  data  baru  yang  menarik  dan menguntungkan.

## 2.4 Perhitungan Algoritma Naïve Bayes
Berikut  adalah  penjabaran  tentang  perhitungan  algoritma  Naïve  Bayes  pada  data  penerima  bantuan  PKH  di Kecamatan  Bungaraya.  Perhitungan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dapat  dilakukan menggunakan persamaan berikut[16][17]:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻) 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1) Keterangan X : Data yang memiliki class tidak diketahui H : Hipotesis data X yang merupakan suatu class yang lebih spesifik P (H|X)
: Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posteriori probability)
P (H)
: Probabilitas hipotesis H (prior probability)
P (X|H) : Probabilitas X bergantung kondisi hipotesis H P (X) : Probabilitas x
a. Menginput Dataset
Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan data PKH di Kecamtan Bungaraya, yang berisi data penerima dan bukan penerima bantuan PKH. Dataset awal yang digunakan, dapat dilihat pada table berikut.
Tabel 3. Dataset
Nama Usia Penghasilan Jumlah Tanggungan Tanggungan Anak Sekolah Tanggungan Disabilitas Status Rumah Jenis Dinding Jenis Lantai Status PKH Kartiyem Tinggi Sedang Sedang Rendah Rendah Pribadi Tembok Plester YA Sopini Tinggi Rendah Rendah Rendah Rendah Rumah anak Tembok Plester YA Misiran Tinggi Sedang Rendah Rendah Rendah Pribadi Tembok Plester YA
Nama Usia Penghasilan Jumlah Tanggungan Tanggungan Anak Sekolah Tanggungan Disabilitas Status Rumah Jenis Dinding Jenis Lantai Status PKH Istiqomah  Sedang Sedang Tinggi Sedang Rendah Sewa Tembok Plester YA Sri Tami Sedang Sedang Tinggi Sedang Rendah Pribadi Semi Tembok Plester YA Bayu Rendah Sedang Tinggi Rendah Rendah Pribadi Semi tembok Plester TIDAK Ponidah Rendah Sedang Sedang Rendah Rendah Sewa Semi Tembok Keramik  TIDAK Samsul Rendah Sedang Rendah Rendah Rendah Rumah Semi Tembok Plester TIDAK Orang Tua Slamet Rendah Sedang Sedang Rendah Rendah Pribadi Semi Tembok Plester TIDAK Jamal Rendah Sedang Rendah Rendah Rendah Sewa Tembok Keramik  TIDAK Marinem Rendah  Rendah Sedang Rendah Rendah Pribadi Tembok Plester TIDAK Dian Rendah Sedang Sedang Rendah Rendah Pribadi Tembok Plester TIDAK Marsidi Tinggi Sedang Rendah Rendah Rendah Pribadi Tembok Keramik  TIDAK Sapri Rendah Sedang Tinggi Rendah Rendah Pribadi Tembok Plester TIDAK Sutarwan Rendah Sedang Tinggi Sedang Rendah Pribadi Tembok Plester TIDAK
Tabel 3 di atas merupakan dataset yang di dapat dari data PKH di Kecamatan Bungaraya dan sudah dilakukan peoses transformasi sebelumnya.
b. Menghitung probabilitas kelas
Dalam penelitian  ini  menggunakan  data  set  sebanyak  15  data,  5  sebagai  penerima  dan  10  tidak  menerima. Probabilitas kemunculan nilai atribut label pada penelitian ini diketahui sebagai berikut:
1. 𝑃(𝑌𝑎) = 5 15 = 0,3333
2. 𝑃(𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘) = 10 15 = 0,6667
Dari perhitungan di atas didapatkan nilai probabilitas untuk kelas penerima sebesar 0,3333 dan probabilitas untuk kelas tidak menerima sebesar 0,6667. Perbandingan nilai kelas penerima dan tidak menerima yaitu 0,333 < 0,6667, yang artinya peluang penerima pada data set tersebut lebih sedikit.
c. Menghitung probabilitas atribut
Perhitungan  probabilitas  atribut  dilakukan  pada  setiap  masing-masing  kategori  pada  setiap  subset,  pada masing-masing kelas, yang terdapat pada data set. Probabilitas kemunculan nilai atributnya diketahui sebagai berikut:
Tabel 4. Probabilitas Kategori ATRIBUT SUBSET YA  TIDAK Usia Rendah 0 0,7 Sedang 0,4 0,2 Tinggi 0,6 0,1 Penghasilan Rendah 0,2 0,1 Sedang 0,6 0,7 Tinggi 0 0,2 Jumlah tanggungan Rendah 0,2 0 Sedang 0,4 0,8 Tinggi 0,4 0,2 Tanggungan Anak sekolah Rendah 0,4 0,8 Sedang 0,6 0,2 Tinggi 0 0 Tanggungan Disabilitas Rendah 1 1 Sedang 0 0 Tinggi 0 0 Status rumah Rumah Pribadi 0,6 0,7 Rumah Sewa 0,2 0,1 Rumah Orang tua 0 0,2 Rumah Anak 0,2 0 Jenis dinding Tembok 0,8 0,4 Semi Tembok 0,2 0,6 Papan 0 0 Jenis lantai Plester 1 0,7 Semi Plester 0 0
ATRIBUT SUBSET YA  TIDAK Keramik 0 0,3
Table  4  di  atas  menunjukan  nilai  subset  dari  masing-masing  atribut  pada  kelas  Ya  dan  kelas  Tidak.  Nilai tersebut akan digunakan untuk perhitungan pada probabilitas kelas yang akan terpilih.
d. Menghitung nilai probabilitas pada setiap kelas
Pada  tahap  ini,  menghitung  probabilitas  setiap  nilai  kelas  berdasarkan  nilai  data  uji  dan  tabel  probabilitas. Penjabaran perhitungan dapat dilihat seperti dibawah ini: P(Ya)  =  (UMUR  |  Tinggi)  *  (PENGASILAN  |  Sedang)  *  (JML  TANGGUNGAN  |  Sedang)  * (TANGGUNGAN ANAK SEKOLAH | Sedang) * (TANGGUNGAN DISABILITAS | Rendah) * (STATUS RUMAH | Pribadi) * (JENIS DINDING | Tembok) * ( JENIS LANTAI |Plester) P(Ya) =  0,3×0,6×0,6×0,4×0,6×1×0,6×0,8×1 = 0,0124 P(Tidak)  =  (UMUR  |  Tinggi)  *  (PENGASILAN  |  Sedang)  *  (JML  TANGGUNGAN  |  Sedang)  * (TANGGUNGAN ANAK SEKOLAH | Sedang) * (TANGGUNGAN DISABILITAS | Rendah) * (STATUS RUMAH | Pribadi) * (JENIS DINDING | Tembok) * ( JENIS LANTAI |Plester) P(Tidak) = 0,7×0,1×0,7×0,8×0,2×1×0,7×0,4×0,7 = 0,0061 Berdasarkan perhitungan tersebut, bandingkan hasil antara kelas YA dan kelas TIDAK. Nilai tertinggi adalah label yang terpilih. Sehingga hasil dari data uji adalah Kelas YA.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  data  mengenai  penerima  dan  calon  bantuan  Program  Keluarga Harapan  (PKH)  tahun  2022  di  Kecamatan  Bungaraya,  dengan  jumlah  sebanyak  560  data  penerima  dan  bukan penerima bantuan PKH. Atribut yang digunakan pada penelitian ini yaitu usia, penghasilan, jumlah tanggungan, tanggungan  anak  sekolah,  tanggungan  disabilitas,  status  rumah,  jenis  lantai  dan  jenis  dinding,  yang  akan ditunjukan pada tabel 4 berikut:
Tabel 5. Atribut Data No Atribut Keterangan 1. Usia Usia 2. Penghasilan Penghasilan yang bersangkutan perbulan 3. Jumlah Tanggungan Jumlah anggota keluarga dalam Kartu Keluarga (KK) 4. Tanggungan Anak Sekolah Jumlah anak yang masih bersekolah 5. Tanggungan Disabilitas Jumlah keluarga yang mengalami disabilitas 6. Status Rumah Status rumah rumah yang dihuni 7. Jenis Dinding Jenis dinding rumah yang dihuni 8. Jenis Lantai Jenis lantai rumah yang dihuni
Pada  tabel  5  berisi  seluruh  atribut  yang  ada  pada  data  penerima  dan  calon  penerima  bantuan  PKH  di Bungaraya dengan penjelasan dari masing-masing atribut, yang berfungsi sebagai kelas atau target. Perbandingan data yang digunankan dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 2. Perbandingan data antar kelas
Pada gambar 3, dapat mengetahui perbandingan  jumlah data  yang tersedia pada penelitian  ini.  dari  data yang tersedia, diagram berwarna biru menunjukan jumlah data penerima bantuan yang berjumlah 205 penerima, sementara sisanya merupakan data bukan penerima bantuan PKH ditunjukan dengan diagram berwarna merah.

## Perbandingan data antar kelas
data penerima

## 3.2 Pembagian Data
Proses pemisahan antara data latih dan data uji dilakukan  melalui penerapan validasi terpisah atau disebut  split validation, di  mana sebagaian data akan diidentifikasi  sebagai data training dan sisanya akan dianggap sebagai data testing untuk keperluan analisis.

## 3.3 Pembentukan Model Klasifikasi
Dalam  pembuatan  model  klasifikasi  pada  penelitian  ini  memanfaatkan  Google  Colab  dengan  Bahasa pemprograman python. Berikut adalah contoh pernyataan untuk membangun model  klasifikasi  penerima bantuan PKH menggunakan algoritma Naïve Bayes.

## Gambar 4. Proses pengolahan data di Google colab
Gambar 4 menunjukkan proses input data dan isi data. Selanjutnya, algoritma Naïve Bayes digunakan untuk mengolah  data  pada  Google  Colab.  Dalam  penelitian  ini,  percobaan  klasifikasi  dilakukan  beberapa  kali  pada Google Colab dan Rapid Miner dengan  membandingkan berbagai  jenis data training dan testing sebesar 70:30, 80:20 dan 90:10. Untuk mengukur sejauh mana model mampu melakukan klasifikasi data yang benar, dapat dilihat melalui nilai presisi, recall dan akurasi yang disajikan pada table berikut.
Tabel 6. Nilai Presisi dan Recall pada Google colab
Perbandingan data Training dan data Testing  Kelas (Label)  Presisi  Recall
70:30:00 TIDAK 99% 85% YA 78% 98% 80:20:00 TIDAK 100% 98% YA 98% 100% 90:10:00 TIDAK 100% 92% YA 86% 100%
Tabel 6 menunjukan nilai presisi dan recall yang diperoleh melalui perhitungan yang dilakukan pada google colab. Nilai presisi dan recall terbaik terdapat pada saat menggunakan perbandingan data training dan data testing 80:20 dengan nilai rata-rata sebesar 99%.
Tabel 7. Nilai Presisi dan Recall pada Rapid Miner
Perbandingan data Training dan data Testing  Kelas (Label) Presisi Recall 70:30:00 TIDAK 93,58%  95,33% YA 91,53%  88,52% 80:20:00 TIDAK 93% 94,37% YA 90% 87,80% 90:10:00 TIDAK 96,88%  88,57% YA 82,61% 95%
Tabel 7 menunjukan nilai presisi dan recall yang diperoleh melalui perhitungan yang dilakukan pada Rapid Miner. Nilai presisi dan recall terbaik terdapat pada saat menggunakan perbandingan data training dan data testing 70:30 dengan nilai rata-rata sebesar 92%. Nilai presisi digunakan untuk mengukur sejauh mana prediksi positif
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7203
model benar. Presisi dapat dihitung dengan membagi nilai jumlah prediksi positif yang benar dengan total jumlah prediksi positif. Sedangkan nilai recall merupakan nilai yang mengukur sejauh mana model dapat mengidentifikasi secara benar contoh-contoh positif. Nilai recall dihitung dengan cara membagi jumlah prediksi positif yang benar dengan  total  jumlah  contoh  dalam  dataset[18].  Nilai  akurasi  yang  didapat  pada  penelitian  ini  tersaji  pada  table berikut.
Tabel 8. Nilai Akurasi Perbandingan data Training dan data Testing Akurasi pada google colab Akurasi pada Rapid Miner 70:30:00 90% 92% 80:20:00 99% 94% 90:10:00 95% 91%
Tabel  8  menunjukkan  hasil  percobaan  bahwa  jumlah  data  antar  masing-masing  kelas  sasaran mempengaruhi nilai  akurasi  yang  diperoleh.  Akurasi  terbaik  diperoleh  ketika  menggunakan  perbandingan  data training dan data testing 80:20. Semakin seimbang jumlah data antara setiap kelas target, semakin baik nilai yang dihasilkan.  Untuk  mengetahui  keakuratan  model  yang  dibuat,  dapat  dilihat  melalui  nilai  akurasi,  presisi  dan recall[19]. Sebagaimana diketahui bahwa nilai akurasi dipresentasikan dari 0 hingga 100%, artinya semakin tinggi nilai akurasi yang didapat, maka akan baik pula model tersebut[20].

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengklasifikasi  penerima  bantuan  PKH  di Kecamatan  Bungaraya.  Atribut  yang  digunakan  meliputi  usia,  penghasilan,  jumlah  tanggungan,  jumlah tanggungan anak sekolah, tanggungan disabilitas, status rumah, jenis dinding rumah, dan jenis lantai rumah. Nilai akurasi terbaik yang diperoleh melalui perhitungan yang dilakukan pada Google Colab pada perbandingan 80:20, sebesar 99%. Dari hasil tersebut menunjukan bahwa terdapat 65 data bukan penerima bantuan yang diklasifikasikan sebagai data bukan penerima, dan terdapat 1 data penerima  yang diklasifikasikan sebagai data bukan penerima. Kemudian terdapat 46 data penerima yang seluruhnya diklasifikasikan sebagai data penerima. Metode klasifikasi dengan  algoritma  Naïve  Bayes  ini  dapat  diaplikasikan  untuk  menentukan  calon  penerima  bantuan  PKH  di Kecamatan Bungaraya  di  masa  depan.  Penelitian  yang akan datang diharapkan dapat  mengembangkan  aplikasi berbasis web yang menggunakan Naïve Bayes untuk menampilkan hasil klasifikasi penerima bantuan PKH.

## REFERENCES
[1] BADAN PUSAT STATISTIK,
“Profil
Kemiskinan di Indonesia Maret 2023,” 2023.
https://www.bps.go.id/pressrelease/2023/07/17/2016/profil-kemiskinan-di-indonesia-maret-2023.html (accessed Jul. 12, 2023).
[2] N.  Apriani,  D.  Tampubolon,  and  Y.  Maulida,  “Analisis  Pelaksanaan  Program  Keluarga  Harapan  (  Pkh  )  Dalam Meningkatkan Ekonomi Masyarakat Miskin ( Studi Pada Kecamatan Tenayan Raya Kota Pekanbaru ),” vol. 5, no. 2, pp. 132–138, 2023.
[3] D. Utami and P. A. R. Devi, “Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (Pkh) Menggunakan Metode Weighted Naïve Bayes Dengan Laplace Smoothing,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 7, no. 4, pp. 1373–1384, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i4.3592.
[4] Menteri Sosial Republik Indonesia, Peraturan Menteri Sosial Republik Indonesia Nomor 1 Tahun 2018 Tentang Program Keluarga Harapan, no. 1. 2018, pp. 430–439.
[5] A.  Arifin,  W.  Handoko,  and  Z.  Efendi,  “Implementasi  Metode  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Penerima  Program Keluarga Harapan,” J-Com (Journal Comput., vol. 2, no. 1, pp. 21–26, 2022, doi: 10.33330/j-com.v2i1.1577.
[6] N.  Nuryanti,  “Pemanfaatan  Bantuan  Program  Keluarga  Harapan  untuk  Menyukseskan  Wajib  Belajar  XII  Tahun  di Kecamatan Pusako Siak,” Indones. J. Islam. Educ. Manag., vol. 2, no. 1, p. 26, 2019, doi: 10.24014/ijiem.v2i1.7122.
[7] D.  .  U.  and  M.  Mesran,  “Analisis  Komparasi  Metode  Klassifikasi  Data  Mining  dan  Reduksi  Atribut  pada  Data  Set Penyakit Jantung,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 4, no. 2, pp. 437–444, 2020.
[8] M. Kamber and J. Han, Data Mining: Concepts and Techniques : Concepts and Techniques. 2018.
[9] N. I. Nella, N. Y. Setiawan, and ..., “Klasifikasi Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan menggunakan Algoritme Decision Tree C4. 5 (Studi Kasus: Desa Mlirip Kabupaten Mojokerto),” … Teknol. Inf. dan …, vol. 6, no. 3, pp. 1332– 1339, 2022, [Online]. Available: https://jptiik.multi.web.id/index.php/j-
ptiik/article/view/10801%0Ahttps://jptiik.multi.web.id/index.php/j-ptiik/article/download/10801/4769.
[10]  C. Prianto, Ema  Ainun Novia,  Woro  Isti Rahayu,  Sistem Perbandingan Algoritma  K-Means Dan  Naive Bayes Untuk Memprediksi Prioritas Pembayaran Tagihan Rumah Sakit Berdasarkan Tingkat Kepentingan. Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[11]  N. Alfiah and P. S. Informasi, “Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan Menggunakan Metode Naive Bayes,” vol. XVI, pp. 32–40, 2021.
[12]  T.  A.  Pratiwi,  M.  Irsyad,  R.  Kurniawan,  S.  Agustian,  and  B.  S.  Negara,  “Klasifikasi  Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Di Kabupaten Pelalawan,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 6, no. 1, p. 139, 2021, doi: 10.24114/cess.v6i1.22555.
[13]  P. M. Yudhi and D. Ismiyana Putri, “Pemanfaatan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Kelas XI,” J. Tekno Kompak, vol. 16, no. 2, pp. 176–187, 2022.
[14]  A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk  Klasifikasi  Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,”  JURIKOM (Jurnal Ris.  Komputer), vol. 8,  no. 6,  p. 219, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[15]  M. Y. H. S.  Dinda  Ayu Pratiwi, Rolly Maulana Awangga,  Seleksi Calon  Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Metode Naive Bayes. Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[16]  J. Homepage et al., “IJIRSE: Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering Naïve Bayes Classifier (NBC) Algorithm Analysis for Prediction Medical Device Sales,” vol. 3, no. 2, pp. 119–126, 2023.
[17]  A. Ridwan, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” J. SISKOM-KB (Sistem Komput. dan Kecerdasan Buatan), vol. 4, no. 1, pp. 15–21, 2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.169.
[18]  D. Hasanudin Sirait., Rini Mayasari., Nono Heryana., Metode Dan Penerapan Sistem Pakar. Get prees Indonesia, 2023.
[19]  Kuncahyo Setyo Nugroho, “Condusion Matrix untuk Evaluasi Model pada Supervised Learning,” Medium, 2019. .
[20]  M. L. P. Putra, “Menghitung Akurasi Dengan Confusion Matrix,” Medium, 2020.