## KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL UMKM MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Dara Azlil Huriah 1 , Nisa Dienwati Nuris 2
1 Program Studi Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon
2 Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. 0231-490480-490481 daraazlilhuriah09@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  masa  digital  dikala  ini,  data  ialah  perihal  yang  sangat  berarti  dalam  mendukung  aktivitas  bisnis. Tetapi,  dalam  perihal  pemberian  bantuam  sosial  UMKM,  namun  banyak  data  yang  tidak  digunakan  secara efektif.  Karena  itu,  diperlukan  sesuatu  tata  cara  yang  bisa  mencerna  data  tersebut  serta  menciptakan  prediksi yang akurat tentang penerima bantuan sosial UMKM. Riset bertujuan untul memaksimalkan penerima bantuan sosial  UMKM  dengan  memakai  metode  Data  Mining.  Metode Naive  Bayes hendak  diterapkan  untuk menganalisis  data  yang  terdapat  serta  membuat  prediksi  yang  akurat  tentang  penerima  bansos.  Permasalahan yang  hendak  dibahas  dalam  riset  ini  merupakan  bagaimana  memaksimalkan  penerima  bantuan  sosial  UMKM dengan memakai metode Data Mining serta metode Naive Bayes . Tujuan dari tugas akhir ini  merupakan untuk meningkatkan  sistem  yang  bisa  menolong  pengambil  keputusan  dalam  memastikan  penerima  bantuan  sosial UMKM  dengan  membagikan  prediksi  yang  akurat.  Sistem  tersebut  diharapkan  bisa  meningkatkan  daya  guna penyaluran bansos dengan mengurangi jumlah penerima yang tidak layak serta meningkatkan jumlah penerima yang  layak.  177  lembar data  yang digunakan  memiliki property  yang dikategorikan sesuai dengan persyaratan kelas  Nik,  Nama,  Alamat,  Bidang  Usaha,  Pekerjaan  dan  Hasil.  Beberapa  probabilitas  ingin  mengetahui keakuratan prediksinya, dan  setelah diperiksa  menggunakan  Algoritma Naïve Bayes, diperoleh temuan dengan persentase Accuracy 95,43%, Precision 97,87%, dan Recall 93,88% untuk akurasi prediksi.
Kata kunci: Klasifikasi, Bansos, UMKM, Data Mining, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah  memberikan  bantuan kepada pelaku UMKM berbentuk Bantuan Sosial(Bansos). Dukungan pemerintah terhadap UMKM sepanjang ini sudah  dialami  khasiatnya  oleh  warga  secara  totalitas ataupun  pelaku  UMKM.  Bagi  para  pelaku  UMKM, dukungan  ini  bisa  jadi  dapat  membuat  industri mereka  senantiasa  bertahan.  Dalam  Undang-Undang No  20 Tahun  2008  tentang  UMKM,  usaha  produktif milik  orang  atau  badan  usaha  perseorangan  yang memenuhi  persyaratan  usaha  mikro  dalam  Undang- Undang  ini  dikira  selaku  usaha  mikro.  Usaha  kecil merupakan  industri  yang  berhasil  secara  ekonomi yang beroperasi secara mandiri, dijalankan oleh orang ataupun  kelompok  yang  bukan  merupakan  cabang atau  cabang  dari  industri  yang  lebih  besar  ataupun lebih  mapan  serta  tidak  dipunyai,  dikendalikan, ataupun diintegrasikan secara langsung ataupun tidak langsung ke dalamnya. [1]
UMKM  pula  harus  memperoleh  pembiayaan, penjaminan,  serta  kemitraan  dari  pemerintah  pusat serta  pemerintah  wilayah  bersumber  pada  UU Nomor.  20  Tahun  2008.  UMKM  bisa  berfungsi dalam  pembangunan.  Perekonomian  wilayah  tidak melenyapkan  bermacam  tantangan  internal  serta eksternal  yang  dialami  UMKM,  semacam  yang terpaut dengan penciptaan serta pengolahan, pemasaran,  sumber  energi  manusia,  teknologi  serta desain,  permodalan,  serta  hawa  usaha.  Bermacam regulasi  yang  mengendalikan  fasilitasi  pemasaran,
kelembagaan,  keuangan  ataupun  permodalan,  serta pengembangannya sudah diformalkan buat tingkatkan kesempatan, tingkatkan kemampuan, serta melindungi  industri  mikro  serta  kecil.  Sebab kebijakan yang belum sanggup membagikan proteksi, kepastian  niaga,  serta  sarana  yang  mencukupi  buat memberdayakan  usaha  mikro  serta  kecil,  kebijakan tersebut belum seluruhnya tercapai. Dalam penafsiran ini,  berarti  buat  memberdayakan  UMKM  dengan meningkatkan area bisnis yang mendesak perkembangan serta pertumbuhan mereka. [2]
Bantuan  sosial  UMKM  merupakan  dukungan yang  diberikan  kepada  usaha  kecil  serta  menengah buat menolong mereka dalam tingkatkan perkembangan ekonomi serta pemerataan pemasukan. Kasus  yang  diteliti  dalam  riset  ini  merupakan permasalahan  yang  dialami  oleh  UMKM  dalam mengakses  bantuan  sosial.  Banyak  UMKM  yang tidak  pas  sasaran  dalam  menerima  dorongan  sosial. Perihal  ini  disebabkan  minimnya  sistem  yang  efisien dalam  memastikan  penerima  dorongan  sosial. Pangkal  perkaranya  merupakan  minimnya  informasi yang  ada  serta  sistem  yang  kurang  efisien  dalam memastikan penerima dorongan sosial.
Bagi  riset  lebih  dahulu  oleh  Rizal  Rachman serta  Rissa  Nurfitriana  yang  diterbitkan  di  Harian Informatika  tahun  2021  dengan  judul  “Klasifikasi Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Tingkatan  Kelancaran  Pembayaran  Sewa  Teras UMKM”, Pemerintah sangat mencermati
pertumbuhan  usaha  kecil,  menengah,  dan  besar  di Indonesia  (UMKM).  Pegiat  UMKM  tercantum industri  yang  lagi  berekspansi  sampai wajib  bersaing ketat dengan persaingan pasar. Disebabkan kesusahan yang dialami oleh mayoritas Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah  masih  kesulitan  untuk  menyediakan laporan  pembukuan  yang  akurat  dan  tertata  dengan baik  untuk  laporan  keuangan  dan  administrasi mereka.  Perihal  ini  diakibatkan  usaha  kecil  serta menengah,  spesialnya  usaha  mikro,  kecil,  serta menengah  awal  kali  didirikan  dari  industri  swasta. Banyak dari mereka tidak dalam perihal ini. [3]
Permasalahan  yang  ditemui  dalam  riset  tentang implementasi  informasi  mining  prediksi  penerima dorongan  sosial  UMKM  merupakan  permasalahan dalam  pengelolaan  dorongan  sosial  UMKM  yang kurang efektif. Pada dikala ini, pengelolaan dorongan sosial  UMKM  masih  dicoba  secara  manual  dengan memakai sistem pengajuan dorongan yang lingkungan serta membutuhkan waktu yang lama buat diproses.  Perihal  ini  menimbulkan  banyak  UMKM yang kurang beruntung tidak bisa menerima dorongan yang  diperlukan.  Tidak  hanya  itu,  terdapat  pula permasalahan  dalam  penentuan  penerima  dorongan sosial  yang  didasarkan  pada  subjektifitas  dari  pihak yang memastikan. Buat menanggulangi permasalahan tersebut,  dibutuhkan  sesuatu  tata  cara  yang  bisa tingkatkan  efisiensi  dalam  pengelolaan  dorongan sosial  UMKM.  Salah  satu  tata  cara  yang  bisa digunakan  merupakan  dengan  memakai  metode informasi  mining  buat  memprediksi  penerima dorongan sosial UMKM. Dengan memakai informasi mining,  diharapkan  bisa  tingkatkan  efisiensi  dalam pengelolaan dorongan sosial UMKM serta tingkatkan mutu  dalam  penentuan  penerima  dorongan  sosial. Tetapi,  implementasi  informasi  mining  dalam pengelolaan  dorongan  sosial  UMKM  masih  terbatas serta butuh diteliti lebih lanjut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Bansos UMKM
Bantuan  pemerintah  bagi  pelaku  UMKM  ini dikenal  dengan  Bantuan  Sosial  UMKM.  Bantuan UMKM  ini  dimaksudkan  untuk  mendukung  para pemilik  usaha  kecil.  Pemerintah  pusat  melimpahkan bantuan  ini  kepada  Kementrian  Koperasi  dan  Usaha Kecil dan Menengah Republik Indonesia (Kemenkop UKM).  Peraturan  Kementerian  Koperasi,  Usaha Kecil dan Menengah Republik Indonesia menjelaskan undang-undang  yang  secara  khusus  relevan  dengan bantuan  sosial  dan  UMKM.  ”Bantuan  sosial  bagi pengusaha  mikro  adalah  bantuan  pemerintah  dalam bentuk  uang  yang  diberikan  kepada  pelaku  usaha mikro yang bersumber dari Anggaran Pendapatan dan Belanja  Negara,”  bunyi  Bab  I  Tahun  2020  Pasal  1 Ayat  1.  Pemilik  usaha  mikro  yang  saat  ini  tidak menerima  pekerjaan  pinjaman  modal  dan  investasi dari bank, yang warga negara Indonesia (WNI), yang memiliki  Nomor  Induk  Kependudukan  (NIK),  yang
bukan ASN, yang bukan anggota TNI atau Polri, dan yang bukan pegawai negeri sipil BUMN/BUMD juga harus  warga  negara  Inodnesian  (WNI)  adalah  SOP penerimaan  bantuan  ini.  [4]  Keberadaan  UMKM wajib  dipertahankan  serta  dibesarkan  supaya  bisa terus  berfungsi  dalam  tingkatan  kehidupan  ekonomi warga,  jika  usaha  kecil  bisa  memunculkan  akibat positif  bagi  pertumbuhan  lapangan  kerja,  tingkat pengangguran, tingkat keparahan kemiskinan, pemerataan  distribusi  pendapatan,  dan  pembangunan ekonomi daerah. [5]

## 2.2. Data Mining
Dengan  memilah-milah  Sebagian  besar  data yang tersimpan di media penyimpanan menggunakan teknologi  pengenalan  pola,  seperti  metodologi statistic  dan  matematika,  data  mining  adalah Tindakan  mengenmbangkan  ikatan  baru  yang memilki  makna,  pola,  dan  rutinitas.  Untuk  tujuan menuntut kasus pengambilan data dari database yang cukup  besar.  Data  Mining  untuk  mengidentifikasi hubungan  yang  jelas  dan  menarik  kesimpulan  baru dengan  cara  yang  saat  ini  dikenali  dan  membantu pemilik  data.  [6]  Data  mining  dapat  dipisahkan menjadi beberapa area, termasuk deskripsi, perkiraan, klasifikasi,  pengelompokan,  dan  asosiasi.  Divisi- divisi  ini  kemudian  dapat  dibagi  lagi  menjadi  tugas- tugas yang dapat dicapai. [7]

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  ialah  salah  satu  topik  utama  dalam data  mining  ataupun  machine  learning.  Klasifikasi merupakan  sesuatu  pengelompokan  data  dimana setiap  potongan  informasi  memeiliki  label  atau  kelas target.  Dengan  demikian  pembelajaran  terawasi  atau supervised  learning  adalah  dua  kategori  algoritma yang digunakan untuk mengatasi kesulitan klasifikasi.[8]  Suatu  pendekatan  untuk  memastikan bahwa  keanggotaan  kelompok  dudasarkan  pada  data yang  sudah  ada  adalah  klasifikasi.  Ide  mendasar  di balik  klasifikasi  adalah  bahwa  data  tertentu  akan memiliki  klasifikasi  serupa  jika  mereka  memiliki struktur data yang serupa.[7]  Suatu metode pengolahan data yang disebut klasifikasi memisahkan item  menjadi  beberapa  kelas  berdasarkan  jumlah kelas  yang  diinginkan.  Untuk  mengidentifikasi  item mana  yang  masuk  ke  dalam  kategori  tertentu, klasifikasi adalah strategi untuk mengidentifikasi pola yang  dapat  membagi  satu  kelas  data  dari  yang  lain dengan  memperhatikan  karakteristik  dan  perilaku pengelompokan  yang  telah  ditentukan.  Dengan menerapkan  temuan  untuk  menghasilkan  sejumlah aturan, strategi ini dapat membantu data baru menjadi lebih mudah dipahami. Banyak metode, seperti Naïve bayes, SVM,  KNN  (K-Nearest  Neighbor),  Decision Tree,  dan  ANN  (Artifical  Neural  Network),  dapat digunakan  untuk  mengatasi  tantangan  kategorisasi data (Support Vector Machine). [9]
2.4. Naïve Bayes
Pengklasifikasi  probabilistik  langsung  yang disebut Naive  Bayes menjumlahkan  frekuensi  dan kumpulan nilai dari kumpulan data untuk menentukan kumpulan  probabilitas.  Mengingat  nilai  variabel kelas,  algoritma  menerapkan  semua  atribut  dianggap independen  atau  tidak  saling  eksklusif  menurut teorema  Bayes.  Menurut  uraian  lain, Naive  Bayes adalah  kategorisasi  yang  memanfaatkan  pendekatan statistik dan Thomas Bayes seorang fisikawan Inggris mengajukan  teori  probabilitas,  yaitu  meramalkan prospek  berdasarkan  kinerja  masa  lalu.  [3]  Naïve Bayes adalah penyederhanaan bahwa, mengingat nilai output,  nilai  atribut  bersifat  independen  secara kondisional.  Dengan  kata  lain,  ikatan  yang  diamati secara  bersamaan  adalah  jumlah  dari  probabilitas individu  yang  diberi  nilai  output.  Memanfaatkan Naive Bayes memiliki keuntungan karena membutuhkan sedikit atau tidak dengan menggunakan data pelatiha, perkiraan parameter yang diperlukan  untuk  prosedur  klasifikasi.  Di  sebagian besar waktu, Naive Bayes berperforma jauh lebih baik yang  diharapkan  di  sebagian  besar  skenario  dunia nyata  yang  kompleks.[10]  Asumsi  yang  sangat  kuat (naif)  tentang  independensi  setiap  kondisi  atau kejadian  merupakan  ciri  pembeda naive  Bayes Classifier.  Jelaskan  bagaimana Naive  Bayes dengan sektor  informasi  objek,  memperoleh  peluang  bahwa setiap kelas pilihan benar. Algoritma ini menganggap properti objek tidak terkait. Frekuensi tabel keputusan ”master” ditambahkan untuk menentukan probabilitas yang  terlibat  dalam  memperoleh  perkiraan  akhir. Pengklasifikasi Naive Bayes berperforma mengagumkan saat diukur dengan model pengklasifikasi alternatif.[11] 2.5. Rapid Miner RapidMiner  disebut  perangkat  lunak  sumber terbuka.  Alat  untuk  analisis  prediktif,  penambangan teks,  dan  penambangan  data  disebut  Rapid  Miner. Rapid  Miner  menggunakan  serangkaian  algoritme memberikan  informasi  kepada  konsumen  untuk membantu  mereka  membuat  keputusan  terbaik membutuhkan  deskriptif  dan  prediktif.  Untuk  rapid Miner,  ada  lebih  dari  500  spesialis  data  mining, termasuk pakar input, output, preprocessing data, dan visualisasi.  Rapid  Miner  ialah  mesin  penambangan data  yang  dapat  ditambahkan  ke  produk  lain  serta digunakan  secara  mandiri  sebagai  perangkat  lunak
analisis  data.  Rapid  Miner  dapat  berjalan  di  sistem operasi  apapun  karena  dibua  di  Java.  Pipa  analitik dapat  dirancang  menggunakan  GUI  (Graphical  User Interface)  yang  disediakan  oleh  RapidMiner.  Proses analitik  yang  diinginkan  pengguna  akan  ditentukan dalam file XML (Extensible Markup Language) yang dihasilkan oleh GUI ini. [12]

## 3. METODE PENELITIAN
Data  untuk  penelitian  ini  sumber  data  primer dan  sekunder.  Sumber  data  primer  adalah  data lapangan  yang  dikumpulkan  secara  langsung.  Dalam studi  ini,  observasi  dan  wawancara  dengan  penerima bantuan  sosial  UMKM  menjadi  sumber  sekunder. Data sekunder ini berasal dari arsip data pelaku usaha UMKM milik pemerintah desa.

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Proses  observasi  melibatkan  melacak  kondisi atau  perilaku  item  target  sambil  membuat  banyak rekaman  observasi.  [13]  Wawancara  adalah  jenis pengumpulan  data  objektif yang memerlukan pertanyaan dan tanggapan sepihak.
3.2. Tahapan Perancangan
Proses  tahapan  Knowledge  Discovery  Database (KDD)  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan tujuan  memformalkan  dan  menetapkan standar untuk metodologi  data  mining.  Seleksi  data,  preprocessing, transformasi, data mining, penilaian, dan pengetahuan merupakan langkah awal dalam proses KDD.

## Gambar 1. Tahapan Proses KDD

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Proses  verifikasi  informasi  basis  data  yang bersangkutan  karena  sering  ditemukan  bahwa  tidak semua data diperlukan untuk penambangan data.
Tabel 1. Data sebelum di processing NIK Nama Alamat Bidang Usaha Pekerjaan 3208192803610000 Samsu Dayeuh Warung Buruh 3208196909790001 Yeyet Dayeuh Warung Pedagang 3208190507520002 Suherman Dayeuh Ped.Buah Wiraswasta 3208191706460001 Suhendra Dayeuh Toko Klontong Petani 3208191511630001 Oji Dayeuh Jual Beli Pasir Wiraswasta 3208195012700008 Kusmini Dayeuh Warung Pedagang 3208190907800003 Rona Dayeuh Warung Buruh Bangunan 3208191208770002 Aris Dayeuh Tukang Las Wiraswasta 3208194712790001 Yuyun Dayeuh Ped.  Sayuran Pedagang 3208195011750002 Ida Dayeuh Warung Pedagang

## 4.2. Preprocessing
Data  yang  tidak  memenuhi  syarat  akan menghasilkan  data  mining  yang  berkualitas  tinggi. Berdasarkan  informasi  tersebut  di  atas,  diperlukan
pembersihan data agar sesuai untuk digunakan dalam penambang  cepat  dan  sesuai  dengan  persyaratan algoritma.
Tabel 2. Data setelah di processing NIK Nama Bidang Usaha Pekerjaan Hasil 3208192803610000 Samsu Warung Buruh Tidak Layak 3208196909790001 Yeyet Warung Pedagang Layak 3208190507520002 Suherman Ped.Buah Wiraswasta Tidak Layak 3208191706460001 Suhendra Toko Klontong Petani Tidak Layak 3208191511630001 Oji Jual Beli Pasir Wiraswasta Tidak Layak 3208195012700008 Kusmini Warung Pedagang Layak 3208190907800003 Rona Warung Buruh Bangunan Tidak Layak 3208191208770002 Aris Tukang Las Wiraswasta Tidak Layak 3208194712790001 Yuyun Ped. Sayuran Pedagang Layak 3208195011750002 Ida Warung Pedagang Layak

## 4.3. Transformation
Pada tahap ini dilakukan dengan mengubah item atribut baru menjadi atribut khusus pada  langkah ini. Atribut yang diubah adalah atribut item.
Gambar 2. Transformation data
4.4. Data Mining
Secara khusus, klasifikasi menggunakan Algoritma Naïve  Bayes digunakan  selama  thap pemodelan  penyelidikan ini.  Pengolahan  data pelatihan  dilakukan  dengan  maksud  menggunakan proses klasifikasi untuk membuat kesimpulan tentang kemungkinan layak atau tidaknya.
Gambar 3. Model pemanggilan data
Gambar 4. Model algoritma naïve bayes
Berdasarkan  Gambar  3  menjelaskan  untuk memasukkan dataset dalam format excel atau .xlsx ke dalam  rapidminer,  digunakan  operator  Excel  Read dan  operator  Validasi  Silang  ini  melakukan  validasi untuk mengetahui kinerja model.
Berdasarkan  Gambar  4  menjelaskan  Algoritma Naïve  Bayes digunakan  pada  operator  Cross Validation untuk membagi data menjadi data training dan  data testing.  Operator Naïve Bayes ialah  aplikasi model  algoritma  yang  digunakan  dalam  subproses pelatihan.  Operator  Apply  Model  menggunakan  sub- proses  pengujian  untuk  menguji  keluaran  operator naive  Bayes,  dan  operator  Performa  menggunakan evaluasi algoritme yang kinerjanya sedang diuji untuk mempresentasikan hasilnya.

## 4.5. Evaluasi Akurasi
Pada tahap evaluasi akurasi hasil klasfikasi akan dimodelkan  dengan  menggunakan  kriteria  nilai akurasi,  presisi,  dan  recall  pada  tahap  evaluasi kebenaran hasil klasifikasi.
Gambar 5. Hasil klasifikasi naïve bayes
Akurasi  sebesar  95,43%  ditentukan  dari  hasil klasifikasi  metode  naive  bayes  pada  Gambar  5. Secara  spesifik,  terdapat  92  True  Positive,  75  True Negative, 2, dan 6 False Positive. Kelas asli atau nilai sebenarnya didefinisikan sebagai Benar LAYAK  dan Benar  TIDAK  LAYAK.  Kelas  prediktif  atau  nilai prediktif  adalah  Pred.  LAYAK  dan  Pred.  TIDAK LAYAK.  Tingkat  korespondensi  antara  informasi yang  dibutuhkan  pengguna  dan  prediksi  sistem dievaluasi  oleh  presisi  kelas.  Class  Recall  adalah kelas yang mengevaluasi hasil dari prediksi informasi sistem.  Rumus  di  bawah  ini  dapat  digunakan  untuk menghitung algoritma Naïve Bayes:

## 1. Accuracy
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100% 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 92 + 75 92 + 75 + 2 + 6 𝑥 100%
Accuracy = 0.9542 = 95.43%
Perhitungan  tersebut  menunjukan  bahwa  hasil Algoritma Naive Bayes untuk uji klasifikasi memiliki nilai akurasi 95.43%

## 2. Precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥 100%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 92
92 + 2 𝑥 100%
Precision = 0.9787 = 97.87%
Perhitungan  tersebut  menunjukan  bahwa  hasil Algoritma Naive Bayes untuk uji klasifikasi memiliki nilai akurasi 97.87%

## 3. Recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 92 92 + 6 𝑥 100%
Recall = 0.9387 = 93.88%
Perhitungan  tersebut  menunjukan  bahwa  hasil Algoritma Naive Bayes untuk uji klasifikasi memiliki nilai akurasi 93.88%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan berikut dapat ditarik dari studi yang disebutkan dalam temuan bab ini: Dengan menggunakan  atribut  nik,  nama,  alamat,  bidang usaha,  dan  pekerjaan,  temuan  penelitian  dapat digunakan  untuk  membuat  kesimpulan  tentang  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Algoritma
Naïve Bayes digunakan dengan operator pengambilan,  divalidasi  silang,  dan  model  serta kinerja  diterapkan  saat  membuat  model  dengan operator  algoritme  Naïve  Bayes  sebanyak  75  peserta yang  menerima  bantuan  sosial  UMKM  dan  tersebar di  sekitar  wilayah  Desa  Ciwiru  dan  masuk  ke  dalam kelompok  yang  terkena  dampak  digunakan  oleh peneliti  untuk  membuat  rekomendasi  yang  dapat diterima  untuk  menawarkan  bantuan  UMKM. Kemudian,  berdasarkan  penggunaan  metode  Naive Bayes,  terdapat  beberapa  peserta  UMKM  hingga  92 data yang tidak  layak  mendapatkan bantuan UMKM. Investigasi membuahkan hasil dengan tingkat akurasi 95,43%.  Secara  khusus  ada  True  Positive  92,  True Negative  75,  False  Positive  2,  dan  False  Negative  6. Kelas asli atau nilai sebenarnya didefinisikan sebagai benar  LAYAK  dan  benar  TIDAK  LAYAK.  Kelas prediktif  atau  nilai  prediktif  adalah  Pred.  LAYAK dan Pred. TIDAK LAYAK.
Adapun  saran  terkait  dengan  usaha  yang dilakukan pemerintah masih ada persoalan yang perlu diselesaikan  seperti  bantuan  permodalan  yang diberikan  kepada  pengusaha  UMKM  perlu  lebih disesuaikan  dengan  sasaran  yang  memang  layak. Selain  itu,  klasifikasi  menggunakan  teknik  lain penting untuk kemajuan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  A.  Ginting,  R.  Buaton,  M.  Kom,  and  M.  A. Syari,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Pengelompokan  Penerimaan  Bantuan  Untuk UMKM  dengan  Metode  Clustering  (  Studi Kasus : Kec . Salapian ),” vol. 6, no. 3, 2022.
[2]  UUD  Nomor  20  UMKM,  “Undang-Undang Republik  Indonesia  Nomor  20  Tentang  Usaha mikro, kecil, dan menengah,” no. 1, 2020.
[3]  R.  Rachman  and  R.  N.  Handayani,  “Klasifikasi Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Memprediksi Tingkat  Kelancaran  Pembayaran  Sewa  Teras UMKM,” Jurnal  Informatika ,  vol.  8,  no.  2,  pp. 111–122, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.10494.
[4]  APRILIA  F.,  F.  M.  G.  TULUSAN,  and  N. PLANGITEN, “Pengaruh Implementasi Kebijakan  Bantuan  Langsung  Tunai  Umkm Terhadap  Pengembangan  Usaha  Di  Kecamatan Kawangkoan  Kabupaten  Minahasa,”  vol.  8,  no. 114, pp. 1–9, 2022.
[5]  Choiri Rizal,  “UMKM  terhadap  tingkat kehidupan ekonomi warga,” UMKM , 2020.
[6]  Yuli Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data  mining merupakan bagian dari tahapan proses
Knowledge  Discovery  in  Database  (  KDD  )  .
Jurnal  Edik  Informatika,” Jurnal Edik Informatika , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2019.
[7]  Gifthera  Dwilestari,  “Naive  Bayes  Classifier (NBC), C4.5, IndiHome, CRISP-DM.,” vol. 10, no. 2, 2022.
[8]  Binus, “Pengertian klasifikasi,” 2019.
[9]  I.  Romli  and  A.  T.  Zy,  “Penentuan  Jadwal Overtime  Dengan  Klasifikasi  Data  Karyawan Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Jurnal  Sains Komputer  &  Informatika  (J-SAKTI ,  vol.  4,  no. 2, pp. 694–702, 2020.
[10]  G.  P.  Kawani,  “Implementasi  Naive  Bayes,” Journal  of  Informatics,  Information  System, Software Engineering and Applications
(INISTA) ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  73–81,  2019,  doi: 10.20895/inista.v1i2.73.
[11]  Rayuwati,  Husna  Gemasih,  and  Irma  Nizar, “IMPLEMENTASI AlGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI,” Jural Riset Rumpun  Ilmu  Teknik ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  38–46, 2022, doi: 10.55606/jurritek.v1i1.127.
[12]  Abdullah  Umar,  “RapidMiner,  Definisi  dan Fitur-Fiturnya,” Rapid miner , 2021.
[13]  Yusuf  Abdhul,  “Metode  Observasi:  Pengertian, Macam  dan  Contoh,” Penelitian  dan  Skripsi , 2022.