Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 21 - 26 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v2i1.1577 Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com/article/view/1577

## IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENERIMA PROGRAM KELUARGA HARAPAN
Andhini Asri Awaliyah Arifin 1 , Wiwin Handoko 2* , Zulfan Efendi
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
2 Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal *email : win.van.handoko@gmail.com
Abstract: The Family Hope Program (PKH) is a government program in the form of cash for Very  Poor  Households  (RTSM)  whose  qualifications  are  met  related  to  efforts  to  improve human quality, not in the field of education but also health. In the short term, the PKH program is calculated to reduce the expenditure of poor families and reduce poverty in the long term. To receive  the  PKH  Program)  the  government  has  set  several  criteria,  including  income,  house ownership status, house size, floor type, roof, wall, and type of water source. As for the way to do  the  settlement  of  the  criteria  that  have  been  set,  namely  by  utilizing  the  Data  Mining technique through the Naïve Bayes method. The dataset in this study is the data of recipients of the  2020  Family  Hope  Program  as  many  as  82  samples.  The  results  of  the  classification modeling with the Naïve Bayes Algorithm produce precision values for the positive class 100%, for  the  negative  class  77%,  the  recall  value  for  the  positive  class  80%,  for  the  negative  class 100%,  the  f1-score  value  for  the  positive  class  89%,  for  the  negative  class  87%,  and  88% accuracy  value.  The  purpose  of  this  research  is  to  help  the  Social  Service  in  classifying  the recipients of the Family Hope Program (PKH).
Keywords: The Family Hope Program; Data Mining; Naïve Bayes
Abstrak: Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  merupakan  program  pemerintah  dalam  bentuk tunai  untuk  Rumah  Tangga  Sangat  Miskin  (RTSM)  yang  kualifikasinya  terpenuhi  terkait dengan upaya peningkatan kualitas manusia tersebut bukan dalam bidang pendidikan tetapi juga kesehatan.  dalam  jangka  pendek  Program  PKH  diperhitungkan  bisa  mengurangi  biaya pengeluaran  keluarga  miskin  serta  mengurangi  kemiskinan  dalam  jangka  panjang.  Untuk menerima  Program  PKH)  pemerintah  sudah  menetapkan  beberapa  kriteria,  diantaranya Penghasilan, Status Kepemilikan Rumah, Ukuran Rumah, tipe Lantai, Atap, Dinding, serta jenis sumber air. Adapun cara untuk melakukan penyelesaian terhadap kriteria yang sudah ditetapkan yaitu  dengan  memanfaatkan  teknik Data  Mining melalui  Metode Naïve  Bayes .  Dataset  dalam penelitian ini adalah data penerima Program Keluarga Harapan tahun 2020 sebanyak 82 sampel. Hasil  pemodelan  klasifikasi  dengan  Algoritma Naïve  Bayes menghasilkan  besaran  nilai precision untuk  kelas  positif  100%,  untuk  kelas  negatif 77%,  nilai recall untuk  kelas  positif 80%, untuk kelas negatif 100%, nilai f1- score untuk kelas positif 89%, untuk kelas negatif 87%, dan  nilai  akurasi  88%.  Tujuan  dilaksanakannya  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  Dinas Sosial mengklasifikasikan penerima Program Keluarga Harapan (PKH).
Kata kunci: Program Keluarga Harapan; Data Mining; Naïve Bayes
Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 21 - 26 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v2i1.1577 Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com/article/view/1577

## PENDAHULUAN
PKH  merupakan  program  dari  pemerintah  melalui  bantuan  kepada  Rumah Tangga  Sangat  Miskin  (RTSM)  dalam  bentuk  tunai.  Dalam  hal  ini  RTSM  diharuskan untuk  memenuhi  kualifikasi  yang  ditentukan  dalaam  upaya  peningkatan  kualitas  SDM khususnya  bidang  kesehatan  serta  kesehatan.  Sebenarnya,  secara  mendasar  PKH bertujuan buat menaikkan jangkauan terhadap pelayanan kesejahteraan sosial, kesehatan &  pendidikan  agar  kualitas  keluarga  yang  baik  dapat  tercapai. Dalam  jangka  pendek Program  PKH  diperhitungkan  bisa  mengurangi  biaya  pengeluaran  keluarga  miskin  serta mengurangi kemiskinan dalam jangka panjang [1] .
Program  PKH  di  Desa  Sarang  Helang  Kecamatan  Sei  Kepayang  Timur  belum dapat  dirasakan  warga  yang  berhak,  sehingga  kecemburuan  sosial  dalam  lingkungan masyarakat.  belum  adanya  sistem  yang  baik  adalah  salah  satu  penyebabnya  sehingga tidak dapat mempermudah dalam mengklasifikasi penerima Program PKH. Proses olah data  masih  dengan  cara  sederhana.  Hal  tersebut  tentunya  memakan  waktu  yang signifikan  dalam  memproses  data  tersebut,  resiko  lainnya  adalah  terjadinya  dokumen sering hilang atau rusak. Sehingga, penyaluran Program PKH dinilai kurang tepat.
Berdasarkan  masalah  diatas,  Desa  Sarang  Helang  Kecamatan  Sei  Kepayang Timur membutuhkan suatu sistem yang dapat menentukan kelayakan penerima Program Keluarga  Harapan  (PKH)  secara  efisien.  Masalah  penentuan  kelayakan  tersebut  dapat diatasi  dengan  penerapan  data  mining  dengan  menggunakan  metode  Algoritma Naïve Bayes .  Berikut  rangkuman  riset  terdahulu  yang  sudah  dicoba  antara  lain:  riset  yang dicoba  oleh  [2]  dengan  judul“  Implementasi  Tata  cara  Naïve  Bayes  dalam  dengan klasifikasi Penerima Program Keluarga Harapan ( PKH) Desa Minggiran Kediri”. Riset tersebut dicoba untuk mengklasifikasikan calon  penerima dorongan PKH berbasis web dengan tingkatan akurasi sebesar 93, 33%
Riset  berikutnya  yang dicoba oleh  [3]  yang bertajuk  “Penerapan Metode Naïve bayes dan Simple  Additive  Weighting Dalam  Penentuan  Penerima  Program  Keluagra Harapan”.  Riset  tersebut  memakai  2  model,  ialah  Naïve  Bayes  serta  SAW  untuk memastikan penerima PKH dengan kriteria luas bangunan, tipe lantai, tipe bilik, energi listrik,  jumlah  makan  daging  per  pekan,  kemampuan  berobat,  jumlah  makan  per  hari, pemasukan,  kepemilikan  kendaraan,  tipe  pekerjaan,  serta  mempunyai  anak  sekolah hingga jenjang SMP serta memiliki tingkat akurasi sebesar 93,8% dengan model Naïve Bayes serta tingkat akurasi  mencapai 100% dengan model SAW. Pada penelitian yang dilakukan  oleh  [4]  dengan  judul  “Klasifikasi  Penerima  Bantuan  Sosial  Program Keluarga  Harapan  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes ”  menyimpulkan  bahwasannya data  mining model Naïve  Bayes akan  mempermudah  pemerintah  dalam  penentuan penerima bantuan PKH dengan tingkat akurasi menggunakan Confusion Matrix sebesar 84,2411% yang termasuk ke dalam kategori Good Classification .
Selain  itu,  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  dengan  judul  “Penerapan Algoritma Naïve  Bayes untuk  Pemilihan  Keluara  Yang  Membutuhkan  Bantuan  Dalam Program Keluarga Harapan (PKH)” menggunakan 6 dasar utama kriteria, yakni: Status PKH,  ,  Kepala  Rumah  Tangga,  Jumlah  Tanggungan,  Jumlah  Penghasilan,  Kondisi Rumah,  dan  Status  Pemilik  Rumah.  Hasil  akhir  dari  penerapan  metode Naïve  Bayes adalah  dari  70  sampel  yang  digunakan  terdapat  3,5%  sampel  tidak  tepat  untuk menerima bantuan PKH.
Penelitian  yang  dilakukan  di  Desa  Sarang  Helang  Kecamatan  Sei  Kepayang Timur bertujuan untuk menerapan Algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasi warga tidak  mampu  berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya  yang  berhak  memperoleh bantuan  pemerintah  dalam  bentuk  PKH.  output  dari  penelitian  ini  diharapkan  menjadi solusi  alternatif  khususnya  dinas  sosial  dalam  menanggulangi  permasalahan  penerima bantuan PKH di Desa Sarang Helang Kecamatan Sei Kepayang Timur.

## METODE
Data  mining diartikan  sebagai  proses  menemukan  informasi  dan pattern yang lebih  berguna  dari  data  yang  cukup  besar. Data  mining mencakup  pengumpulan, ekstraksi,  analisis,  dan  statistik  data  [6].  Data  mining  yaitu  suatu  proses  bantuan matematika,  metode  statistik,    kecerdasan  artifisial,  serta machine  learning untuk mengekstrasi  serta  inisialisasi  data  berguna  menciptakan  pengetahuan  yang  terpaut berbagai  sumber  data  besar [7]. Output dalam data  mining dipergunakan  sebagai alternatif  solusi  menentukan  keputusan  untuk  memperbaiki  keputusan  dimasa  akan datang.
Alur  penelitian  ini  mengacu  pada Cross-Industry  Standard  Process (CRISP- DM)  untuk Data  Mining .  CRISP-DM  merupakan  standart  proses  data  mining  untuk strategi pemecahan permasalahan secara universal dari bisnis ataupun unit riset [8].

## Gambar 1. Tahapan CRISP-DM
Berdasarkan gambar 1 dapat dilihat terdapat 6 dari CRISP-DM yaitu:

## Bussines Understanding
PKH  adalah  program  pemerintah  dalam  bentuk  bantuan  sosial  bersyarat  yang diberikan  kepada  warga  ketegori  miskin.  salah  satunya  adalah  warga  miskin  yang berada  di  Desa  Sarang  Helang  Kecamatan  Sei  Kepayang  Timur.  Fokus  penelitian  ini adalah  analisis  bagaimana  membuat  klasifikasi  untuk  menentukan  warga  kategori miskin menerima bantuan PKH atau tidak sehingga bantuan disalurkan tepat sasaran.

## Data Understanding
Sumber  data  yang  didapat  berasal  dari  Dinas  Sosial  Kabupaten  Asahan, khususnya  Desa  Sarang  Helang  Kecamatan  Sei  Kepayang  Timur.  Data  tersebut berisikan atribut antara lain: Nama, Penghasilan, Kepemilikan Rumah, Ukuran Rumah, tipe Lantai, tipe Atap, tipe Dinding, jenis sumber air, dan Status PKH.
Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 21 - 26 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v2i1.1577 Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com/article/view/1577

## Gambar 2. Deskripsi Data

## Data Preparation
Beberapa  hal  yang  dilakukan  dalam  persiapan  data  diantaranya  yaitu  memilih data, membangun data, mengintegrasikan data dan pembersihan data.

## Gambar 3. Deskripsi Data yang dipakai

## Modelling
Metode naive bayes ialah pengklasifikasi peluang sederhana melalui perhitungan sekumpulan  probabilitas  menambahkan  kombinasi  nilai  dari  kumpulan  data  tertentu frekuensinya.  Model  ini  didasari  pada  asumsi  yang  disederhanakan  nilai  atribut independen bersyarat diberikan nilai luaran. sehingga nilai luaran ( output ), probabilitas mengamati secara bersama adalah produk dari probabilitas individu [9].
Persamaan dari teorema bayes adalah:
( | ) ( | )  ( )
( ) (1)
Keterangan: P(H|X): Probabilitas Hipotesis H berdasarkan kondisi X (posterior probabilitas) P(X|H): Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(H): Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas)

## P(X): Probabilitas X
Dari  82  data  yang  dimiliki,  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu data  training dan data testing dengan porsi 70:30.
Gambar 4. Split Data
Evaluation
Model  ini  alat  yang  umum  digunakan  untuk  analisis  kualitas  pengklasifikasi
yang  dapat  mengenal  kelas  tupel  yang  berbeda.  Evaluasi  dengan Confusion  Matrix biasanya  menampilkan  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Confusion  matrix  adalah  tabel matriks yang terbagi menjadi dua kelas yaitu kelas negatif dan kelas positif [10].

## Deployment
Tampilan  hasil  data  mining  divisualisasikan  dalam  bahasa  pemrograman  agar masyarakat umum dapat memahami dan membacanya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  awal  untuk  analisis  yaitu  meng -import modul  yang  diperlukan  serta dataset Penerima Program Keluarga Harapan (PKH).
Gambar 5. Dataset Penerima PKH
Setelah  membangun  model  dengan  data  training,  gunakan  data  testing  untuk melakukan pengujian. perolehan confussion matrix untuk metode Naïve Bayes adalah:
Gambar 6. Visualisasi Confusion Matrix
Gambar 7. Tingkat Akurasi
Berdasarkan Gambar 8 maka didapat hasil Algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai precision untuk  kelas  positif 100%,  untuk  kelas  negatif 77%,  nilai recall untuk  kelas positif 80%,  untuk  kelas  negatif 100%,  nilai  f1- score untuk  kelas  positif  89%,  untuk  kelas negatif sebesar 87%, dan nilai akurasi 88% untuk metode Naïve Bayes .

## SIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes dan  Model Confusion Matrix , didapatkan nilai precision 91%, nilai recall 88%, nilai f1- score 87%,
Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 21 - 26 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v2i1.1577 Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com/article/view/1577
dan  nilai  akurasi  sebesar  88%  yang  masuk  dalam  kategori Good  Classification .  Oleh karena  itu,  metode Naïve  Bayes adalah  model  yang  dikategorikan  baik  dan diimplementasikan  memprediksi  peluang  berdasarkan  pengalaman  histori  sebelumnya untuk mempermudah dalam proses klasifikasi calon penerima program PKH .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. Fitriani, “Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan,” Sistemasi , vol. 9, no. 1, p. 103, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i1.596.
[2] F.  K.  Pratama,  D.  W.  Widodo,  and  N.  Shofia,  “Implementasi  Metode  Naïve Bayes dalam Mengklasifikasi Penerima Program Keluarga Harapan ( PKH ) Desa Minggiran Kediri,” 2021.
[3] Y. Susanti, Y. D. Rosita, and D. Hanum, “Penerapan Metode Naive Bayes Dan Simple  Additive  Weighting  Dalam  Penentuan  Penerima  Program  Keluarga Harapan,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Terap. , pp. 205–210, 2018.
[4] N.  Alfiah,  “Klasifikasi  Penerima  Bantuan  Sosial  Program  Keluarga  Harapan Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Teknol. Inf. , vol. XVI, pp. 32–40, 2021.
[5] Wiyanto  and  S.  Atmaja,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Pemilihan Keluarga  Yang  Membutuhkan  Bantuan  Dalam  Program  Keluarga  Harapan (PKH)  (Studi  Kasus  di  Desa  Karang  Asih,  Cikarang  Utara),” J.  Teknol.  Pelita Bangsa , vol. 46, no. 4, pp. 31–44, 2018.
[6] N.  E.  Putria,  “Data  Mining  Penjualan  Tiket  Pesawat  Menggunakan  Algoritma Apriori Pada Terminal Tiket Batam Tour & Travel,” Comput. Based Inf. Syst. J. , vol. 6, no. 1,
pp. 29–39, 2018, [Online]. Available:
http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/cbis/article/download/643/410.
[7] K.  Handoko  and  L.  S.  Lesmana,  “Data  Mining  Pada  Jumlah  Penumpang Menggunakan Metode Clustering,” Snistek , no. 1, pp. 97–102, 2018.
[8] M. Fitriani and G. F. Nama, “Implementasi Association Rule Dengan Algoritma Apriori  Pada  Data  Peminjaman  Buku  Upt  Perpustakaan  Universitas  Lampung Menggunakan  Metodologi  CRISP-DM  Jurnal  Informatika  dan  Teknik  Elektro Terapan ( JITET ) Vol 10 , No . 1 , Januari 2022,” vol. 10, no. 1, pp. 310–318, 2022.
[9] E. Manalu, F. A. Sianturi, and M. R. Manalu, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi  Barang  Berdasarkan  Data  Persediaan  dan Jumlah Pemesanan Pada CV. Papadan Mama Pastries,” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, pp. 16–21, 2017.
[10]  L.  A.  Utami,  “Melalui  Komparasi  Algoritma  Support  Vector  Machine  Dan  K- Nearest  Neighbor  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization,”  vol.  13,  no.  1,  pp. 103–112, 2017.