## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI CALON PENERIMA BLT (STUDI KASUS DESA TRIDAYASAKTI, KABUPATEN BEKASI)
Muhamad Adhi Mukti 1* , Wiyanto Wiyanto 2 , Ismasari Nawangsih 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas  Pelita Bangsa email : adhimukti46@gmail.com 1*
Abstrak: Permasalahan  terjadi  di  Desa  Tridaysakti,  Kabupaten  Bekasi  banyak  masyarakat  yang  tidak  mendapatkan  BLT, masyarakat menilai pihak desa kurang objektif dan tidak transparan dalam proses penerima BLT. Diperlukan prediksi dalam proses  perhitungan  kriteria  penerima  BLT  dengan  menggunakkan  teknik Data Mining yaitu  Algoritma Naive  Bayes untuk memberi pengetahuan serta membuat keputusan data kepada masyarakat sehingga dapat mengetahui layak atau tidak menerima BLT. Algoritma Naive Bayes ini akan di implementasikan ke sistem informasi menggunakkan bahasa pemrograman PHP . Pada penelitian digunakan metode CRISP-DM dalam pengembangan sistem, untuk pengujiannya menggunakan perhitungan manual dan Rapidminer yaitu  perhitungan  manual data  training sebanyak  282  data dan data  testing 2  data  metode Naive  Bayes, pengujian  dilakukan  dengan  perhitungan  nilai Confussion  Matrix dihasilkan Accuracy,Precision, dan Recall yaitu  masing- masing 100%.. Data training sebanyak 197 dan data testing sebanyak 85 data dengan pengujian RapidMiner didapatkan hasil Performance nilai tingkat Accuracy sebesar 98,82% , Precision sebesar 100%, dan Recall sebesar 96,97%.
Kata Kunci : BLT , CRISP-DM, Naive Bayes, PHP, RapidMiner
Abstract:  The problem occurred in Tridaysakti Village, Bekasi Regency, many people did not receive BLT, the community considered the village to be less objective and not transparent in the process of receiving BLT. Predictions are needed in th e process of calculating the criteria for receiving BLT by using the Data Mining technique, namely the Naive Bayes Algorithm to provide knowledge and make data decisions to the public so they can find out if they are eligible or not to receive BLT. This Naive Bayes algorithm will be implemented in an information system using the PHP programming language. In this study the CRISP-DM method was used in system development, for testing it used manual calculations and Rapidminer, namely manual calculation of 282 data training data and data testing 2 data of the Naive Bayes method, testing was carried out by calculating the Confussion Matrix values resulting in Accuracy, Precision, and Recall namely each 100%.  197 training data and 85 data testing data with the RapidMiner test obtained Performance results with an Accuracy level of 98.82%, Precision of 100%, and Recall of 96.97%.
Keywords : BLT, CRISP-DM, Naive Bayes, PHP, RapidMiner

## PENDAHULUAN
Bantuan  Langsung  Tunai  atau  BLT  adalah salah  satu  kategori  bantuan  sosial  yang  disalurkan oleh pemerintah.  BLT ini berbeda dari kategori BLT lainnya  yang  disalurkan  oleh  Kementerian  Sosial. Sesuai  dengan  peraturan  yang  berlaku  bahwa penganggaran  BLT  Tahun  2023  wajib  dianggarkan 25%.  Terkait  hal  tersebut  diharapkan  kepada penerima  BLT  agar  dapat  memanfaatkan  bantuan tersebut  dengan  sebaik-baiknya  untuk  pemenuhan kebutuhan pokok.[1] Tujuan dalam penyaluran BLT ini  adalah  untuk  menstabilkan  daya  beli  masyarakat di  masa pandemi. Bantuan sosial yang dilaksanakan akan  disalurkan  secara  merata  untuk  kota-kota  serta kabupaten  yang  masyarakatnya  terdampak  pandemi saat ini. Dalam proses implementasinya, program ini menuai  polemic  dikarenakan  data  masyarakat  yang digunakan  merupakan  datalama  sehingga  banyak asumsi  muncul  jika  bantuan  ini  tidak  tepat  sasaran untuk  masyarakat  yang  benarbenar  membutuhkan. Dan  untuk  proses  penyalurannya,  terkesan  lambat diterima  oleh  masyarakat  terdampak  danterdapat ketidaksesuaian  data  karena  data  tersebut  belum diperbaharui.[2]
Permasalahan  terjadi  di  Desa  Tridaysakti, Kabupaten  Bekasi  banyak  masyarakat  yang  tidak
mendapatkan  BLT,  masyarakat  menilai  pihak  desa kurang  objektif  dan  tidak  transparan  dalam  proses penerima BLT. Hal tersebut salah satunya disebabkan karena pendataan masyarakat dan proses perhitungan kriteria  penerima  BLT  dari  penilaian  yang  masih dilakukan  secara  manual  belum  menggunakkan sistem informasi sehingga pihak desa kesulitan dalam mengambil sebuah keputusan.
Oleh  karena  itu  penulis  dalam  menghadapi permasalahan  yang  ada  di  Desa  Tridayasakti, Kabupaten  Bekasi  diperlukan  prediksi  dalam  proses perhitungan kriteria penerima BLT dengan menggunakkan teknik Data Mining yaitu Algoritma Naive  Bayes untuk  memberi  pengetahuan  serta membuat  keputusan  data  kepada  masyarakat sehingga  dapat  mengetahui  layak  atau  tidak menerima  BLT.  Algoritma Naive  Bayes ini  akan  di implementasikan ke sistem informasi menggunakkan bahasa  pemrograman  PHP.  Teknik  ini  diharapkan dapat  menghasilkan  suatu  pengambilan  keputusan terhadap calon  penerima BLT di  Desa Tridayasakti, Kabupaten Bekasi.

## TINJAUAN PUSTAKA
Setiap perusahaan selalu melakukan penilaian terhadap  karyawannya  namun  di  perusahaan  ini
masih  subyektif  dalam  melakukan  penilaiannya sehingga  dilakukan  penelitian  yang  bertujuan  untuk memprediksi karyawan teladan dengan mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan untuk  memperoleh  prediksi  karyawan  teladan  yang obyektif  dengan  metode Naive  Bayes menggunakan parameter  penilaian  absen,  skill,  kaizen,  teamwork dan parameter ini untuk  mendapatkan kriteria status karyawan  teladan,  karyawan  baik  dan  karyawan kurang baik.[3]
Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  menganalisa sentimen  terhadap  PHK  untuk  menentukan  opini negatif  atau  positif  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes  dengan  penambahan  seleksi  fitur.  Tahapan penelitian terdiri dari pengumpulan data, preprocessing  text,  seleksi  fitur  dan  penerapan Algoritma.  Proses  pengujian  pada  penelitian  ini menggunakan  aplikasi  Rapidminer.  Hasil  pengujian pada  penelitian  ini  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes nilai accuracy sebesar 93,57% dan untuk penambahan dengan  seleksi  fitur  Naïve  Bayes  +  PSO  nilai accuracy  sebesar  93,71%.  Nilai  accuracy  terbaik dalam sentiment analysis PHK pada pandemic covid- 19 ialah dengan penambahan seleksi fitur PSO pada Algoritma Naïve Bayes yaitu lebih baik 0,14%.[4]

## Data Mining
Data  Mining adalah  suatu  proses  ekstraksi  atau penggalian  data  dan  informasi  yang  besar,  yang belum diketahui sebelumnya, namun dapat dipahamidan berguna dari database yang besar serta digunakan  untuk  membuat  suatu  keputusanbisnis yang sangat penting. [5]

## BLT (Bantuan Langsung Tunai)
Bantuan  Langsung  Tunai  (bahasa  Inggris: cash transfers )  atau  disingkat  BLT  di  Indonesia  adalah program  bantuan  pemerintah  berjenis  pemberian uang  tunai  atau  beragam  bantuan  lainnya,  baik bersyarat  ( conditional  cash  transfer )maupuntak bersyarat ( unconditional cash transfer ) sesuai dengan Peraturan Pemerintah Republic Indonesia Nomor 60 Tahun  2014  Tentang  Dana  Desa  Yang  Bersumber Dari Anggaran Pendapatan Dan Belanja Negara. [6]

## Naive Bayes
Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data. Bayesian classification merupakan pengklasifikasian statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediski probabilitas keanggotaan suatu class..[7]

## Persamaan Metode Naive Bayes
Persamaan teorema Bayes adalah
P(C i |X) = 𝑷( 𝑿 | 𝑪 𝒊)𝑷(𝑪 𝒊 ) 𝑷(𝑿)
Keterangan : P(Ci|X)  = Probabilitas hipotesis  Ci  jika  diberikan fakta atau record X (Posteriorprobability)
P(X|Ci)  =    mencari  nilai  parameter  yang  memberi kemungkinan yang paling besar ( likelihood ) P(Ci)    = Prior probability dari X ( Prior probability )
P(X) = Jumlah probability tuple yg muncul. Pada perkembangannya, P(X) dapat dihilangkan  karena  nilai  tetap,  sehingga  saat dibandingkan  dengan  tiap  kategori,  nilai  ini  dapat dihapuskan karena asumsi atribut tidak selalu terkait (conditionally indenpenden ) maka:
P(X|C i )   = ∏ 𝑷(𝑿 𝒌 𝒏 𝒌=𝟏 |𝑪 𝒊 ) = P(X i |C i ) × P(X 2 |C i )× ...
× P(X n | C i )
Bila P(X) dapat diketahui melalui perhitungan diatas, maka klas (label) dari data sampel X adalah klas (label) yang memiliki P(X |Ci) * P(Ci) maksimum.[8]
Posterior = 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒍𝒊𝒉𝒐𝒐𝒅 𝒙 𝒑𝒓𝒊𝒐𝒓 𝒑𝒓𝒐𝒃𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕𝒚 𝑬𝒗𝒊𝒅𝒂𝒏𝒄𝒆

## Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan  konsep  atau  kelas  data,  dengan  tujuan untuk  dapat  memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek yang  labelnya  tidak  diketahui.[9]  Keuntungan menggunakan Naïve Bayes adalah hanya membutuhkan sedikit data pelatihan untuk menentukan  estimasi  parameter  yang  dibutuhkan dalam proses klasifikasi.[10]

## CRISP-DM
CRISP-DM sebagai pemecah masalah yang umum  untuk  bisnis  dan  penelitian.  Metodologi  ini terdiri dari enam tahapan yaitu Business
Understanding , Data Understanding , Data Preparation , Modelling , Evaluation , dan
Deployment .  Proses  metodologi  ini  terdiri  dari  6 tahapan yang dapat dijelaskan sebagai berikut.
1. Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
2. Data Understanding (Pemahaman Data)
3. Data Preparation (Persiapan Ada beberapa hal  yang  akan  dilakukan  mencakup melakukan pembersihan data ( Data Cleaning ),  melakukan  pemilihan  data ( Data Selection ), record dan atribut-atribut, dan  juga  melakukan  transformasi  terhadap data ( Data Transformation ) untuk dijadikan masukan dalam tahap pemodelan.
4. Modelling (Pemodelan)
5. Evaluation (Pengujian). ......... 6. Deployment (Penyebaran.[11]

## RapidMiner
RapidMiner adalah  software  yang    berdiri sendiri    untuk    analisis    data    dan  sebagai        mesin data    mining yang    dapat diintegrasikan     pada produknya     sendiri, dengan  lebih  dari  500  operator untuk input,  output,    data preprocessing ,    dan visualisasi . RapidMiner berjalan  di  semua    sistem operasi karena dibuat dengan bahasa Java .[12]

## METODE

## Metode Yang Digunakan
Metode  untuk  mengumpulkan  data-data yang dibutuhkan pada peneitian ini adapun yang telah digunakan sebagai berikut :
1) Observasi
Observasi adalah suatu pengamatan sistematis  yang  dilakukan  secara  langsung terhadap objek ditempat penelitian.
Observasi  yang  dilakukan  langsung  di Kantor Desa Tridayasakti beralamat Jl. Desa Tridayasakti  No.  Kelurahan  Tridayasakti, Kecamatan  Tambun  Selatan,  Kabupaten Bekasi bertujuan untuk mendapatkan
sumber informasi berupa masalah, dan data- data. 2) Wawancara Wawancara merupakan metode pengumpulan data dengan cara mengajukan beberapa  pernyataan  langsung  kepada kepala kesejateraan desa tridayaasakti yang menangani  proses  penerima  BLT  di  Desa Tridayasakti,Kabupaten Bekasi.
3) Studi Pustaka melakukan  studi  terhadap  literature  (buku- buku,  jurnal,  dan  skripsi)  dan  mempelajari referensi  lain  yang  berkaitan  dengan masalah  yang  akan  dibahas  untuk  dapat dijadikan acuan dalam analisis ini.[13]
Maka  selesai  data  dikumpulkan  data  akan menjadi pembelajaran untuk  penelitian.

## Teknik Analisi Data
Menggunakan Metode pengembangan sistem CRISP-DM sebagai berikut :
1. Buss ines Un derstand in g 2. Data Un derstand in g 3. Data Preparation 4, Mod elling 5. Evaluat ion 6. Deploy ment Gambar 1. CRISP-DM

## 1) Business Undestanding
Pada  penilitian  ini  permasalahan  yang terjadi  yaitu  proses  perhitungan  dari  calon penerima BLT di Desa
Tridayasakti,Kabupaten Bekasi yang kurang objektif dan tidak transparan sehingga calon penerima  menilai  tidak  bersifat  nyata  dan jelas  sesuai  fakta  data  yang  ada  dan  tidak mengetahui  keadaan  sebenarnya  di  sistem informasi.  Permasalahan  akan  dilakukan pemahaman,  sehingga  dapat  diselesaikan dengan Data Mining . Dengan Data  Mining hal  yang  akan dilakukan  yaitu  dengan  menggunakan sample  data  dari  penerima  BLT  2023 kemudian  ditentukan  dengan  kelayakan yang  menjadi  faktor  terbesar  hasil  prediksi calon  penerima  BLT  di  Desa  Tridayasakti, Kabupaten Bekasi.
2) Data Understanding (Pemahaman Data) Pada pemahaman data, data yang sudah di pahami yaitu data penerima BLT 2023 yang memiliki keterkaitan dan relevan terhadap kategori data,meliputi nama,tahun kelahiran,alamat,pekerjaan, dan kriteria.
3) Data Preparation (Pengolahan Data)
Pengolahan data yang mempunyai beberapa tahapan untuk pengolahan data yaitu data cleaning / pembersihan data, data selection / pemilihan data, dan data transformation /
informasi data. Sebagai berikut :
a. Data Cleaning / Pembersihan Data
Data yang diterima dari desa sudah dilakukan cleaning sehingga  data yang  diberikan  tidak  mengikuti tahap cleaning dan sudah
mempunyai  beberapa  atribut  yang
menentukan kelayakan calon penerima BLT di Desa
Tridayasakti, Kabupaten Bekasi
b. Data Preparation / Pemilihan Data
Pada tahap ini dilakukan pemilihan setiap atribut data yang digunakan antara  lain  nama,  tahun  kelahiran,
alamat,  pekerjaan,  dan  kriteria dalam  pengaruh  penerimaan  BLT menjadi  kelas  atribut.  Kemudian dataset tersebut disimpan
menggunakan Microsoft Excel.
c. Data Transformation / Transformasi Data yaitu diubah menjadi dataset .
4) Modeling (Pemodelan) Pada  tahap  ini  menemukan  teknik Data Mining yang  digunakan  untuk  mengolah data yang telah disiapkan sebelumnya. Data yang  sudah  melalui  proses  pengolahan kemudian akan
dianalisa dengan perhitungan  manual  algortima Naive Bayes dan di implementasikan ke dalam website .
5) Evaluation (Evaluasi)
Pada  tahap  evaluasi  akan  diketahui  apakah hasil dari tahap pemodelan dapat menjawab tujuan yang telah ditetapkan untuk mendapatkan  upaya  prediksi  dari  calon penerima BLT di Desa Tridayasakti,Kabupaten Bekasi.
6) Deployment (Penyebaran)
Pada  tahap  ini  dilakukan  penilai  penuih mengennai  hasil  dari  model  yang  telah dibentuk baru.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Perhitungan Manual
Pengujian  dilakukan  dengan  menggukan metode algoritma Naive Bayes yaitu hasil pengolahan data  dari  penelitian  di  bab  sebelumnya.  Data  yang dihasilkan  berupa Dataset ,  ini  digunakan  sebagai sample  data  dari  penerima  BLT  2023  di  Desa Tridayasakti,  Kabupaten  Bekasi.  Pengujian  dalam perhitungan akan menggunakan rumus atau persamaan dari perhitungan Naive Bayes yang sudah dijelaskan  pada  bab-bab  sebelumnya.  Setelah dilakukan  perhitungan  maka  diperlukann  pengujian performansi  dari  algoritma Naive  Bayes .  Tujuan pengujian  ini  adalah  untuk  mengetahui  proses perhitungan  manual  pada  algoritma  dengan  sample Dataset prediksi  calon  penerima  BLT  di  Desa Tridayasakti,Kabupaten Bekasi.
Pengujian  akan  dilakukan  menggunakan sample Dataset dari hasil penelitian data. Data yang
digunakan  terbagi  menjadi  dua    yaitu data  training dan data  testing .  Data  yang  digunakan  untuk pengujian penelitian ini sebagai berikut :
1) Data Training
Pengujian dari penelitian ini menggunakan sample data training sebanyak 282 orang
2) Data Testing
Data testing yang digunakan sebanyak 2 orang dari kelas klasifikasi untuk menentukan ”Layak” dan “Tidak Layak” sebagai berikut :
Tabel 1. Data Testing
Nam a Tahu n Kela hiran Alam at Pekerj aan Kriteria Sta tus Mary ati 1930- 1949 Kali Baru Tidak Bekerja Keluarga Miskin Covid- 19 ? Susw anto 1950- 1979 Sasak Tiga Bekerja Kehilangan Mata Pencaharian ? Pengujian Algoritma Naive Bayes Perhitungan penelitian ini adalah menggunakan  Algoritma Naive  Bayes untuk memprediksi  calon  penerima  BLT  di  Desa Tridayasakti,  Kabupaten  Bekasi.  Algoritma Naive Bayes dalam  pengujian  mempunyai  cara  kerjanya yaitu menentukan nilai  probabilitas pada kelas yang menggunakan  sample  data  dari Data  Training dari kelas status “Layak” dan “Tidak Layak”.
Untuk lebih jelas peneilitian ini, perhitungan dari  algoritma Naive  Bayes dengan  menggunakan sample Dataset sebelumnya, sample data yang sudah diuraikan  yaitu Data  Training dan Data  Testing . Sample Data  Training akan  digunakan  dalam menghitung  nilai prior,  likelihood, dan posterior . Sedangkan Data  Testing akan  digunakan  sebagai perhitungan pengujian.
Menghitung  nilai  prior  kelas  status  nilai Prior Probability merupakan nilai probabilitas yang diyakini  benar  sebelum  melakukan  experimen terhadap  sesuatu.  nilai  ini  dapat  ditemukan  dengan cara  menghitung  jumlah  kasus  pada  masing-masing kelas  yang  ada  pada  data  training  kelas  status “Layak” dan “Tidak  Layak”. Perhitungan  nilai prior  kelas  status “Layak” P(Status  =  “Layak”)  = 100/282  =  0,3546099291.  Perhitungan  nilai  prior kelas  status “Tidak  Layak” P(Status  =  “Tidak Layak”) = 182/282 = 0,6453900709 Menghitung  nilai likelihood pada data testing Pada  perhitungan  nilai likelihood adalah pengujian  menggunakan data  testing .  Sample  data orang  pertama  di data  testing akan  diujikan perhitungan  nilai likelihood pada  sample  data  orang pertama sebagai berikut :
1) P(Tahun Kelahiran = “1930-1949”|Status = “Layak”) = 21/100 = 0,21
2) P(Tahun Kelahiran = “1930-1949”|Status = “Tidak Layak”) = 7/182 = 0,0384615385 3) P(Alamat = “Kali Baru”|Status = “Layak”)
= 30/100 = 0,3
4) P(Alamat = “Kali Baru”|Status = “Tidak Layak”) = 62/182 = 0,3406593407
5) P(Pekerjaan = “Tidak Bekerja”|Status = “Layak”) = 50/100 = 0,5
6) P(Pekerjaan = “Tidak Bekerja”|Status =
“Tidak Layak”) = 15/182 = 0,0824175824
7) P(Kriteria = “Keluarga Miskin Covid 19”|Status = “Layak”) = 100/100 = 1
8) P(Kriteria = “Keluarga Miskin Covid
19”|Status = “Tidak Layak”) = 113/182 =
0,6208791209
Cara selanjutnya adalah menghitung keseluruhan  nilai likelihood pada  masing-masing kelas  status  dengan  cara  mengkalikan.  Berikut  nilai likelihood pada setiap kelas status sebagai berikut :
1) P( Likelihood| Status
= “Layak”)
= 0,21 × 0,3 × 0,5 × 1 = 0,0315
2) P( Likelihood| Status = “Tidak
Layak”)  =  0,0384615  ×  0,340659  ×
0,0824175 × 0,62087912 = 0,0006704616
Perhitungan  nilai likelihood pada  sample data orang kedua sebagai berikut :
1) P(Tahun Kelahiran = “1950-1979”|Status = “Layak”) = 67/100 =      0,67
2) P(Tahun Kelahiran = “1950-1979”|Status =
“Tidak Layak”) = 96/182 = 0,5274725275 3) P(Alamat = “Sasak Tiga”|Status = “Layak”) = 52/100 = 0,52
4) P(Alamat  =  “Sasak  Tiga”|Status  =  “Tidak Layak”) = 112/182 = 0,6153846154
5) P(Pekerjaan = “Bekerja”|Status = “Layak”) = 0/100 = 0
6) P(Pekerjaan  =  “Bekerja”|Status  =  “Tidak Layak”) = 167/182 = 0,9175824176 7) P(Kriteria = “Kehilangan Mata Pencaharian”|Status = “Layak”) = 0/100 = 0 8) P(Kriteria = “Kehilangan Mata Pencaharian”|Status  =  “Tidak  Layak”)  =
44/182 = 0,2417582418
Cara selanjutnya adalah menghitung keseluruhan  nilai likelihood pada  masing-masing kelas  status  dengan  cara  mengkalikan.  Berikut  nilai likelihood pada setiap kelas status sebagai berikut :
1) P( Likelihood| Status  =  “Layak”)  =  0,67  × 0,52 × 0 × 0
2) P( Likelihood |Status = “Tidak
Layak”)  =  0,5274725  ×  0,615384  ×
0,9175824 × 0,241758 =0,0720066906
Menghitung  nilai Posterior pada data testing nilai Posterior adalah  probabilitas  yang direvisi (diperbaiki) dengan memanfaatkan informasi tambahan.  Perhitungan  selanjutnya  adalah  mencari nilai Prosterior pada kelas status “Layak” dan “Tidak Layak”.  Perhitungan  dilakukan  berdasarkan  nilai prior  pada  masing-masing  kelas  sudah  diketahui sebagai berikut :
1) Nilai Prior kelas status “Layak” = 100/282 = 0,3546099291
2) Nilai Prior kelas  status  “Tidak  Layak”  =
182/282 = 0,6453900709
Selanjutnya dilakukan perhitungan berdasarkan hasil nilai likelihood sebagai berikut :
1) Posterior  Probability sample  data  pertama P( Posterior |Status  =  “Layak”)  =  0,0315  ×
0,3546099291 = 0,0111702128, P( Posterior |Status  =  “Tidak  Layak”  = 0,0006704616 × 0,6453900709 =
0,0004327093
2) Posterior  Probability sample  data  kedua P( Posterior |Status  =  “Layak”)  =  0  × 0,3546099291  = 0, P( Posterior |Status  = “Tidak  Layak”  =  0,0720066906  × 0,6453900709 = 0,0464724032 Berdasarkan hasil perhitungan nilai
Posterior ,  dapat  diketahui  hasil  prediksi  pada data testing dari  sample  data  orang  pertama  dapat diprediksi “Layak” dikarenakan nilai Posterior nilai kelas status “Layak” lebih besar daripada nilai kelas status “Tidak Layak”.  Kemudian pada data sample orang  kedua  dapat  diprediksi “Tidak  Layak” dikarenakan nilai Posterior nilai kelas status “Tidak Layak”  lebih  besar  daripada  nilai  kelas  status “Layak”.
Menghitung  perfomansi  algoritma Naive Bayes pada perhitungan perfomansi dapat menggunakan confussion matrix dengan memasukkan  nilai  hasil  prediksi.  Berikut  ini  tabel confussion matrix pengujian algoritma Naive Bayes :
Tabel 2. Confussion Matrix
Aktual
Layak  Tidak Layak
P re dik si Layak 1 0 Tidak Layak 0 1
Berdasarkan  tabel confussion  matrix yang terdapat  pada  tabel  ,perhitungan  dapat  diuraikan dengan  nilai accuracy,  precision, dan recall. Perhitungan ketiga nilai sebagai berikut :
1) Penghitungan  nilai accuracy.  Accuracy  =
1+1
1+1+0+0 × 100% = 100%
2) Penghitungan  nilai precision. Precision  =
1 1+0 × 100% = 100%
3) Penghitungan  nilai recall. Recall  = 1 1+0 × 100% = 100%

## Pengujian Pada RapidMiner
Pada pengujian dengan Rapidminer berfungsi  untuk  melihat  perfomansi  antara dataset yang  digunakan  menggunakan  metode  algoritma Naive  Bayes . Dataset yang  digunakan  sama  seperti pada  pengujian  manual  hanya  saja dataset akan dibagi menjadi 2 bagian yaitu data training dan data testing dengan pembagian data 70% berbanding 30% dikarenakan data  traaining harus  lebih  banyak daripada data  testing supaya  peformansi  menjadi lebih  akurat. Data  training sebanyak  197  data  dan data testing sebanyak 85 data, pengujian menggunakan Rapidminer 10.1.3.

## Tahap Pengujian
Setelah
membuka aplikasi Tools
Rapidminer  10.1.3 langkah  pertama  yang  dilakukan yaitu  mengimport data  training dan data  testing dengan mengatur atribut role dan label pada data.
1) Import Data Training Data  training akan  digunakan untuk  melatih  algoritma  dalam  mencari model  yang  sesuai.  Klasifikasi  digunakan pada metode naïve bayes pada penelitian ini data  akan  diolah  menggunakan  algoritma naïve  bayes untuk  prediksi  calon  penerima BLT  di  Desa  Tridayasakti,  Kabupaten Bekasi.
Gambar 2. Data Training
2) Import Data Testing Data  Testing akan  dipakai  untuk  menguji dan  mengetahui  performa  model  yang didapatkan  pada  tahapan testing.  Pada penelitian  ini  pengolahan  data  digunakan
30%  dari data  training atau  sebanyak  85 data.
Gambar 3. Data Testing

## Proses Data Training dan Data Testing
Pada bagian desain masukan Data Training dan Data  Testing kemudian  gunakan  model Naïve Bayes. Operator  Apply  Model digunakan  untuk menerapkan  model  yang  telah  dilatih  sebelumnya menggunakan data training pada unlabeled data (data testing), masukan dan koneksikan data testing dengan apply model.
Gambar 4. Proses Apply Model

## Hasil Performance Vektor
Hasil performance  vector dapat  dilihat  jika memasukkan  operator performance di Rapidminer . Setelah dimasukan bisa dilihat hasil performance dari pengujian  data  yaitu  hasil accuracy,  precision, dan recall .  Pada  proses  klasifikasi  menggunakan rapidminer dengan  metode naïve  bayes yang digunkan untuk prediksi calon penerima BLT di Desa Tridayasakti, Kabupaten Bekasi.
Gambar 5. Proses Performance
Gambar 6. Hasil Performance
1. Accuracy
Hasil Performance dari Accuracy dari pengolahan data yang diklasifikasi secara benar maka dapat diketahui hasil prediksinya yaitu 98,82%.
Gambar 7. Accuracy
2. Precision
Hasil performance dari  pengujian data  precision yang  diklasifikasi  secara benar maka dapat diketahui hasil prediksinya yaitu 100%.
Gambar 8. Precision
3. Recall
Hasil Performance dari  pengujian data  recall yang  diklasifikasi  secara  benar maka dapat diketahui hasil prediksinya yaitu 96,97%.

## Gambar 9. Recall
Perancangan dan Implementasi Sistem Perancangan Sistem
1) Flowchart
Mulai Halaman Utama Dataset PREDIKSI Isi Data Prediks Kalkulasi Dengan Algoritma Naïve Bayes Hasil Kalkulasi Laporan Dataset Selesai Gambar 10. Flowchart
Flowchart  sistem yang  dibuat adalah  implementasi  sistem  website  dari mulai  masuk  ke  dalam  Halaman  Utama kemudian  pilih  navigasi  PREDIKSI  untuk masuk ke halaman Prediksi calon penerima BLT  sampai  dengan  hasil  kalkulasi  data untuk  menentukan  status  kelayakan  user atau  pilih  navigasi  Dataset  untuk  melihat dataset  sebagai  sample  data  perhitungan Naive Bayes . 2) Use Case Diagram
Use Case Diagram menggambarkan fungsionalitas    yang    diharapkan    dari sebuah    sistem.  Yang  ditekankan  adalah
“apa”  yang  diperbuat  sistem,  dan    bukan “bagaimana”. Sebuah use
casemempresentasikan      sebuah      interaksi antara      aktordengan    sistem.  Dariuse casediatas    dapat    ditarik  bahwa  dalam sistem perpustakaan ini hanya 1 aktor yakni memiliki  deskripsinya  tersendiri.  Use  Case Diagram  adalah  suatu  kumpulan  urutan interaksi di antara user dengan sistem untuk mencapai suatu tujuan di mana use case ini
menggambarkan kebutuhan fungsional suatu  sistem  tanpa  menampilkan  struktur internal sistem.[14]
Gambar 11. Use Case Diagram
3) Activity Diagram Pada activity diagram aktor (anggota)  hal  yang  dilakukan  pertama  kali adalah membuka system website lalu system akan  menampilkan  halaman  utama.  Jika actor  ingin  melakukan  prediksi  data  maka pilih navigasi PREDIKSI dan selain itu pilih Dataset untuk melihat dataset dari perhitungan  algoritma Naïve  Bayes  system website .  Pada activity  diagram ini actor memilih  PREDIKSI kemudian system akan mengarahkan  ke  halaman  prediksi  calon penerima  BLT  lalu actor mengisi  data kemudian system akan  mengkalkulasikan data  untuk  menentukan  status  kelayakan actor setelah  itu  akan  menampilkan  hasil kalkulasi dan selesai.
Gambar 12. Activity Diagram Prediksi

## Gambar 13. Actitvity Diagram Dataset
4) Sequence Diagram Sequence diagram menggambarkan   interaksi antar  objek  di dalam    dan    sekitar    sistem    (termasuk pengguna,    display,    dan    sebagainya) berupa    mesage  yang      menggambarkan terhadap   waktu. Sequence diagram terdiri atas  dimensi  waktu  vertikal  (waktu) dan dimensi    horizontal    (objek-objek    yang terkait).  Berikut  adalah sequance  diagram yang dibangun.[15]
User
Form
PREDIKSI Kalkulasi 1. Isi Data PREDIKSI 2. Kalkulasi Data 3. Data Berhasil di Kalkulasi 4. Tampil Data Kalkulasi Gambar 14. Sequence Diagram Prediksi User Lihat
Dataset 1. Membuka Da taset
2. Tampil Dataset
Gambar 15. Sequence Diagram Dataset
Implementasi  Sistem  yang  dirancang  dari mulai  Halaman  Utama  sampai  dengan  proses perhitungan  prediksi  calon  penerima  BLT  di  Desa Tridayasakti, Kabupaten Bekasi.
Gambar 16. Halaman Utama
Halaman utama berfungsi untuk mengakses segala  perintah  yang  terdapat  dalam  aplikasi. Halaman sistem  website ini  dapat  diakses  oleh masyarakat  Desa  Tridayasakti,  Kabupaten  Bekasi tanpa  harus  register  akun  atau  login.  Pada  halaman utama  ini  terdapat  beberapa  navigasi  yaitu  Navigasi Desa  Tridayasakti  menampilkan  halaman  utama, navigasi  PREDIKSI menampilkan halaman Prediksi calon penerima BLT yang berisi tabel isi data prediksi dan submenu kalkulasi  yang  berfungsi  menghitung kalkulasi  prediksi  calon  penerima  BLT  di  Desa Tridayasakti, Kabupaten Bekasi.

## Gambar 17. Halaman Prediksi
Pada  halaman  navigasi  PREDIKSI  berisi tabel  isi  data  calon  penerima  BLT  yang  dapat ditampilkan melalui Desa Tridayasakti > PREDIKSI. Tabel isi data calon penerima BLT digunakan sebagai proses  perhitungan  calon  penerima  BLT  secara objektif  dan  transparan  untuk  prediksi  status kelayakan  pada  calon  penerima  BLT  kemudian submenu Prediksi  dengan  Kalkulasi  digunakan sebagai  submenu  perhitungan  dengan  Algoritma Naive Bayes .

## Gambar 18. Halaman Kalkulasi
Pada  halaman  hasil  perhitungan  dapat diakses  dengan  mengeksekusi submenu kalkulasi. Halaman  ini  berisi  hasil  perhitungan  dengan algoritman Naive Bayes pada saat mengisi tabel data calon penerima BLT di halaman PREDIKSI.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  maka penulis  dapat  mengambil  kesimpulan  bahwa penelitian ini berhasil di implementasikan ke website dan  proses  perhitungan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes berjalan  lancar  sesuai  perancangan sistem.  Sistem  objektif  dan  transparan  sehingga sistem ini dapat menjawab pada permasalahan calon penerima  yang  menilai  proses  perhitungan  tidak relevan dan tidak jelas sesuai fakta data yang ada dan tidak  mengetahui  keadaan  sebenarnya  di  sistem informasi.  Dari  data  yang  telah  diuji  mendapatkan hasi Perhitungan manual data training sebanyak 282 data dan data  testing 2  data  metode Naive  Bayes , pada pengujian  dilakukan  dengan  perhitungan  nilai Confussion  Matrix dihasilkan Accuracy,Precision, dan Recall yaitu  masing-masing  100%.  Perhitungan Data  Training sebanyak  197  dan data  testing sebanyak  85  data  dengan  pengujian RapidMiner didapatkan hasil Performance nilai tingkat Accuracy sebesar 98,82% , Precision sebesar 100%, dan Recall sebesar 96,97%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Menter Keuangan Republik Indonesia, “Peraturan Menteri  Keuangan  Republik  Indonesia  Nomor 201/PMK.07/2022  Tentang  Pengelolaan  Dana Desa,” p. 1295, 2022.
[2] T.  Blt  and  B.  Masyarakat,  “PELAKSANAAN PROGRAM  BANTUAN  LANGSUNG  COVID- 19  DI  DESA  MOJOREJO  KECAMATAN MODO,” 2019.
[3] W.  Wiyanto  and  F.  Muharam,  Anwar,  “Jurnal Teknologi Pelita Bangsa,” vol. 10, no. 1, 2019.
[4] W.  Wiyanto  and  Z.  Setyaningsih,  “Sentiment Analysis  Pemutusan  Hubungan  Kerja  Akibat
Pandemi  Covid-19  Menggunakan  Algoritma,”
vol. 10, pp. 426–431, 2021.
[5] Alvina  Felicia  Watratan,  Arwini  Puspita.  B,  and Dikwan  Moeis,  “Implementasi  Algoritma  Naive Bayes  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Penyebaran Covid-19  Di  Indonesia,” J.  Appl.  Comput.  Sci. Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  7–14,  2020,  doi: 10.52158/jacost.v1i1.9. [6] F.  Nurahmawati,  “Implementasi  Kebijakan Program  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT) Terhadap  Warga  Terdampak  Covid-19  di  Desa Cibadak,” Pkm-P , vol. 4, no. 2, p. 166, 2020, doi: 10.32832/pkm-p.v4i2.733. [7] M.  Ridho  Handoko  and  Neneng,  “Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Selama Kehamilan Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Berbasis Web,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI [8] S.  Lestari,  A.  Akmaludin,  and  M.  Badrul, “Implementasi  Klasifikasi  Naive  Bayes  Untuk Prediksi  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Pada Koperasi Anugerah Bintang Cemerlang,” PROSISKO  J.  Pengemb.  Ris.  dan  Obs.  Sist. Komput. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  8–16,  2020,  doi: 10.30656/prosisko.v7i1.2129.
[9] J.  J.  Aripin,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes Untuk  Mengklasifikasi  Data  Nasabah  Asuransi pada  BPR  Pantura,”  2019,  [Online].  Available: https://repository.nusamandiri.ac.id/index.php/rep o/viewitem/13890
[10] A.  Nugroho  and  Y.  Religia,  “Analisis  Optimasi Algoritma Klasifikasi Naive Bayes menggunakan Genetic  Algorithm  dan  Bagging,” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no.
3, pp. 504–510, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3067.
[11] M.  A.  Hasanah,  S.  Soim,  and  A.  S.  Handayani, “Implementasi  CRISP-DM  Model  Menggunakan Metode  Decision  Tree  dengan  Algoritma  CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 103– 108, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200.
[12] I. Santoso, S. Tinggi, I. Komputer, C. Karya, and U. T. Muhammadiyah, “ANALISIS SENTIMEN
PADA  TWITTER  TERHADAP  GAGALNYA PELAKSANAAN PIALA DUNIA DI INDONESIA,” vol. 7, no. 2, 2023.
[13] I.  Romli,  E.  Pusnawati,  and  U.  P.  Bangsa, “Penentuan  Tingkat  Penjualan  Mobil  Di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Teknol. dan Sains , vol. x, no. x, 2019.
[14] W. Wiyanto and A. Ratnasari, “Penerapan Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan  Objek Wisata  Di  Majalengka  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes,” vol. 9, pp. 2407–3903, 2019.
[15] T.  Arianti,  A.  Fa,  S.  Adam,  and  M.  Wulandari, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN DIAGRAM  UML  (  UNIFIED  MODELLING LANGUAGE  )  LIBRARY  APPLICATION SYSTEM DESIGN USING UNIFIED
MODELLING LANGUAGE ( UML ),” vol. 1, no.
1, pp. 19–25, 2022.