Jurnal Ilmiah Edutic : Pendidikan dan Informatika /Vol.9, No.1, Nopember 2022
e-ISSN  2528-7303 p. 40 - 48

## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan (PKH) dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus di Balai Desa
Bendungan Kraton Pasuruan)

## Adimas Agung Saputro
Prodi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi,Universitas Merdeka Pasuruan Jalan. Ir. H. Juanda No. 68 Kota Pasuruan email: adimasvivoy71@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.21107/edutic.v9i1.12232 Diterima: 18 Oktober 2021 | Direvisi: 10 Juli 2022 | Diterbitkan : 15 Nopember 2022

## Abstrak
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  adalah  program  pemberian  uang  tunai  kepada  Keluarga  Miskin  (KM) berdasarkan persyaratan dan kententuan yang telah di tetapkan dengan melaksanakan kewajibannya. Pemilihan warga  penerimaan  bantuan  sosial  di  Desa  Bendungan.  Saat  ini  sering  kali  mengalami  ketidaktepatan  dalam menyeleksi warga yang mendapatkan bantuan sosial. Karena saat ini banyak warga mampu mendapatkan bantuan sosial yang mana seharusnya di berikan kepada warga yang kurang mampu untuk itu di perlukan pengelompokan berdasarkan warga mampu dan tidak mampu berdasarkan kriteria. Tujuan penelitian ini menyajikan implementasi metode  Naïve  Bayes  Classifier  pada  penerimaan  bantuan  sosial  program  harapan  di  Desa  Bendungan.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Naïve Bayes Classifier dengan data latih sebanyak 50 data dan data uji sebanyak 10 data mendapatkan hasil akurasi sebesar 80%. Dapat disimpulkan bahwa implementasi dari  metode  Naïve  Bayes  Classifier  dalam  penerimaan  bantuan  sosial  mendapatkan  tingkat  akurasi  cukup memuaskan.

## Kata Kunci:  Penerimaan bantuan, Naïve Bayes Classifier.

## Abstract
The Family Hope Program (PKH) is a program of providing cash to Poor Families (KM) based on the terms and conditions that have been set by carrying out their obligations. Selection of residents who receive social assistance in Bendungan Village. Currently, there are often inaccuracies in selecting residents who receive social assistance. Because at this time many residents are able to get social assistance which should be given to the less fortunate for that it is necessary to group them based on the able and poor citizens based on criteria. The purpose of this study is to present the implementation of the Naïve Bayes Classifier method on receiving social assistance for the Hope Program in Bendungan Village. The results showed that the use of the Naïve Bayes Classifier method with 50 training data and 10 test data obtained an accuracy of 80%. It can be concluded that the implementation of the Naïve Bayes Classifier method in receiving social assistance obtains a satisfactory level of accuracy.
Keywords: Acceptance of aid, Naïve Bayes Classifier

## PENDAHULUAN
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  adalah  program  pemberian  uang  tunai  kepada  Keluarga Miskin  (KM)  berdasarkan  persyaratan  dan  kententuan  yang  telah  di  tetapkan  dengan  melaksanakan kewajibannya.  Program  semacam  ini  secara  internasional  dikenal  sebagai  program  Bantuan  Tunai Bersyarat. Tujuan PKH adalah untuk mengurangi dan memutus rantai kemiskinan yang ditandai oleh rendahnya  rata-rata  kualitas  hidup  penduduk,  pendidikan,  kesehatan,  gizi  anakanak,  dan  sumber  air minum.  Karena  itu  pemerintah  membuat  kebijakan  untuk  mengatasi  masalah  kemiskinan  ini.  Dalam menanggulangi  kemiskinan,  pemerintah  meluncurkan  progam  khusus  yang  diberi  nama  Program Keluarga Harapan (PKH). (viona, 2017)
Pemilihan warga penerimaan bantuan sosial di Desa Bendungan. Saat ini sering kali mengalami ketidaktepatan  dalam  menyeleksi  warga  yang  mendapatkan  bantuan  sosial.  Karena  saat  ini  banyak warga mampu mendapatkan bantuan sosial yang mana seharusnya di berikan kepada warga yang kurang mampu untuk itu di perlukan pengelompokan berdasarkan warga mampu dan tidak mampu berdasarkan kriteria. Maka dari itu tujuan untuk penelitian ini untuk membantu menyeleksi bantuan sosial agar tidak terjadi kecurangan dan nilai yang dihasilkan lebih akurat serta penyuluhan bantuan lebih tepat sasaran.
Pemanfaatan teknologi dapat digunakan dalam mempermudah pekerjaan manusia yang sifatnya memberikan, seperti halnya perhitungan yang banyak dan berulang-ulang serta membutuhkan banyak waktu dalam pengambilan kesimpulan (Kusumadewi, 2003).
Metode Naïve Bayes Classifier adalah  salah  satu algoritma yang digunakan untuk  klasifikasi teks  serta  merupakan  metode  Machine  Learning  yang  menggunakan  perhitungan  probabilitas  dan statistik  yang  dikemukakan  oleh  Thomas  Bayes.  Algoritma  tersebut  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas di masa depan berdasarkan pengalaman di masa lalu.
Sistem  pengambilan  keputusan  banyak  dilakukan  diberbagai  bidang  ilmu.  Dalam  Penerapan PSO Untuk Seleksi Fitur Pada Klasifikasi Dokumen Berita Menggunakan NBC, akurasi dari dokumen training yang didapat adalah 85,42%, dalam pengujian dengan proporsi dokumen training sebesar 80% (15077 dokumen). Menurut dari penelitian Junianto dan Riana dapat disimpulkan bahwa pengujian data trining  sebanyak  15077  dokumen  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  tingkat akurasinya lebih tinggi dan hasil akhirnya 80%. Sedangkan pengujian menggunakan dokumen testing menghasilkan akurasi sebesar 99,87% dengan proporsi dokumen testing sebesar 20% (3370 dokumen). (Junianto & Riana, 2017)
Perancangan  Sistem  Analisis  Sentimen  Komentar  Pelanggan  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes Classifier, dari hasil perhitungan 175 data latih pada akurasi kategori mendapatkan 77.14% dan untuk accuration sentimen 75.42%. (Sipayung, dkk 2016)
Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naïve Bayes, dataset yang telah diambil pada objek penelitian diperoleh tingkat akurasi sebesar 73% kategori good. Sementara nilai Precision sebesar 92% (171 record data trining dan data testing) dan Recall sebesar 86%. (Annur, 2018)
Berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  pernah  menggunakan  metode  klasifikasi Naives  Bayes  Classifier  .  Pada  penelitian  ini,  peneliti  tertarik  untuk  meneliti  lebih  lanjut  untuk mengetahui dan mendalami tentang metode Naives Bayes Classifier dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan  Penerimaan  Bantuan  Sosial  Program  Keluarga  Harapan  Dengan  Menggunakan  Metode Naive Bayes Classifier”.

## NAIVE BAYES CLASSIFIER
Naïve Bayes Classifier merupakan sebuah metoda klasifikasi yang berakar pada teorema Bayes . Metode  pengklasifikasian  dengan  menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes  ,  yaitu  memprediksi  peluang  dimasa  depan  berdasarkan
p. 40 - 48
pengalaman dimasa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes . Ciri utama dari Naïve Bayes Classifier ini adalah  asumsi yang sangat kuat (naïf) akan  independensi dari  masing-masing kondisi / kejadian.
Perhitungan Rumus Naïve Bayes Classifier:
(Sarwani & Mahmudy, 2015)
P(A|B) = (P(B|A) ∗ P(A))/P(B) (1) Keterangan : A = Data dengan class yang belum diketahui B = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik. 𝑃(𝐴|𝐵) = probabilitas hipotesis A berdasarkan kondisi B (posteriori probability).
P(A)   = Probabilitas Hipotesis A (prior probability ).
P(B|A)  = Probabilitas X berdasarkan kondisi pada Hipotesis A P(X)   = Probabilitas dari X
Pada pengaplikasiannya rumus ini berubah menjadi :
P(Ci|D) = (P(D|Ci) ∗ (P(Ci))/P(D) (2)
Keterangan :
D : Data dengan class yang belum diketahui C : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(C|D) : Probabilitas hipotesis berdasar kondisi (posteriori probability) P(C) : Probabilitas hipotesis (prior probability) P(D|C) : Probabilitas berdasarkan kondisi pada hipotesis P(D) : Probabilitas C
Naïve  Bayes  Classifier adalah  model  penyederhanaan  dari  metode Bayes yang  cocok  untuk pengklasifikasian teks atau dokumen. Adapun rumusnya dipaparkan pada Persamaan :
VMAP = arg max P(Vj|a1,a2,…..,an) (3)
Berdasarkan Persamaan (3) dan Persamaan (1) dapat ditulis :
V MAP = arg 𝑚𝑎𝑥 𝑣𝑗 ∈ 𝑉 𝑃(𝑎1,𝑎2,….,𝑎𝑛|𝑣𝑗)𝑃(𝑣𝑗) 𝑃(𝑎1,𝑎2,….,𝑎𝑛) (4)
Karena ( 𝑎 1,2,…., 𝑎𝑛 ) konstan, Persamaan (1) dapat ditulis menjadi :
VMAP = arg 𝑚𝑎𝑥 𝑣𝑗 ∈ 𝑉 ( 𝑎 1, 𝑎 2,…., 𝑎𝑛 | 𝑣𝑗 ) 𝑃 ( 𝑣𝑗 ) (5)
Karena  ( 𝑎 1 , 2 ,…., 𝑎𝑛 | 𝑣𝑗 ) 𝑃 ( 𝑣𝑗 )  sulit  dihitung,  diasumsikan  setiap  kata  tidak  terkait,  maka  persamaan tersebut ditulis:
VMAP = arg 𝑚𝑎𝑥 𝑣𝑗 ∈ 𝑉 ( 𝑣𝑗 )Π 𝑃 ( 𝑎𝑖 | 𝑣𝑗 ) (6)
P(vj) = |docj| |Contoh| (7) P(wk|vj) = nk+1 𝑛+|𝐾𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑎| (8)
Dimana :
P(vj) : probabilitas setiap dokumen terhadap sekumpulan dokumen P(wk|vj) : Probabilitas kemunculan kata wk pada suatu dokumen dengan kategori klas vj. |docs| : frekuensi dokumen pada setiap kategori |Contoh| : jumlah dokumen yang ada Nk : Frekuensi kata ke-K pada setiap kategori. Kosakata : jumlah kata pada dokumen tes. Keterangan :
A = Data dengan class yang belum diketahui B = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik. 𝑃(𝐴|𝐵) = probabilitas hipotesis A berdasarkan kondisi B (posteriori probability).
P(A) = Probabilitas Hipotesis A (prior probability ).
P(B|A)  = Probabilitas X berdasarkan kondisi pada Hipotesis A P(X) = Probabilitas dari X Tabel 1. Data Training NO Luas lant ai ban gun an tem pat ting gal kura ng dari Jeni s lant ai tem pat ting gal dari Jenis dindin g bangu nan tempa t tingga l terbu at dari Bahan bakar untuk mema sak sehari hari dari Mengkom sumsi daging, susu dan ayam satu kali dalam Hany a mem beli satu setel pakai an dala m Hany a sangg up maka n seban yak dalam sehari Juml ah angg ota kelua rga bera pa Pendid ikan terting gi kepala rumah tangga Tidak memi liki tabun gan atau baran g yang muda h dijual denga n nilai Ketera ngan
1 3 2 3
2 2 1 2 3 2 4 layak 2 3 5 2 2 2 1 2 2 2 4 layak 3 2 2 1 2 1 2 2 3 3 5 layak 4 4 3 3 3 5 4 5 1 5 2 tidak layak 5 4 3 3 4 1 2 3 1 2 1 tidak layak 6 4 3 3 4 1 5 3 1 3 2 tidak layak … … … … … … … … … … … …
p. 40 - 48
47 4 2 5 3 2 1 3
1 1 2 tidak layak 48 4 1 2 1 3 1 2
1 2 2 tidak layak 49 4 2 3 3 2 5 3
1 3 1 tidak layak 50 4 1 1 1 5 1 1 1 2
1 tidak layak Keterangan <5 = 1 kayu =
1 kayu = 1  arang = 1
semingg u = 1 setahun = 1 satu kali = 1 2 sampai 3 = 1 tidak sekolah = 1 <500.000 = 1 >5 = 2 semen = 2 bambu = 2 kayu bakar = 2 sebulan = 2 sebulan = 2 dua kali = 2 4 sampai 5 tamat sd = 2 <1000.00 0 = 2 8 meter = 3 kramik = 3 batako = 3 minyak tanah = 2 setahun = 3 semingg u = 3 tiga kali = 3 lebih besar 5 tamat smp = 3 <10jt = 3 20 meter = 4 karpet = 4 beton = 4 Lpg = 4
sehari = 4 sehari = 4 empat kali = 4 tamat sma = 4 0 = 4 1 hektar = 5 vinil = 5 batu bata = 5 kompor listrik = 5 6 bulan = 5 6 bulan = 5 lima kali = 5 tamat s1 = 5 <250.000 = 5
Tabel 2. Data Testing
N O Luas lantai bangu nan tempa t tingga l kuran g dari Jeni s lant ai tem pat ting gal dari Jenis dindin g bangu nan tempa t tingga l terbu at dari Baha n bakar untuk mema sak sehari hari dari Mengkom sumsi daging, susu dan ayam satu kali dalam Hany a mem beli satu setel pakai an dala m Hany a sangg up maka n seban yak dala m sehari Juml ah angg ota kelua rga bera pa Pendid ikan terting gi kepala rumah tangga Tidak memil iki tabun gan atau baran g yang muda h dijual denga n nilai Ketera ngan
1 3 5 4 3 2 3 2
1 3 1 layak
2
4 4 3 4 2 2 3
1 4 5 tidak layak 3 3 3 3 3 1 5
2 1 2 4 tidak layak 4 3 3 3 3 1 2 2 3 2 4 layak
5 3 2 2 2 2 1 2 1 2 4 layak 6 3 3 3 4 1 5 3 3 4 1 tidak layak 7 4 3 3 3 2 2 3 1 3 1 tidak layak 8 3 2 2 2 2 2 2 2 1 4 layak 9 3 1 2 2 3 1 2 3 1 4 layak 1 0 4 3 4 4 1 5 3 1 3 5 tidak layak Perhitungan manual : P(Ci)
P(status layak = layak = 18/50 = 0.36 P(status tidak layak = tidak layak = 32/50 = 0.64 P(X|Ci) 1. P(luas lantai = 3 | status layak) = 13/18 = 0.722222
P(luas lantai = 3 | status tidak layak = 0/32 = 0
2. P(jenis lantai = 5 | status layak) = 1/18  = 0.055555 P(jenis lantai = 5 | status tidak layak = 0/32 = 0 3. P(jenis dinding = 4 | status layak) = 2/18 = 0.111111 P(jenis dinding = 4 | status tidak layak = 3/32 = 0.09375 4. P(bahan bakar = 3 | status layak) = 3/18 = 0.166666 P(bahan bakar = 3 | status tidak layak = 6/32 = 0.1875 5. P(konsumsi daging = 2 | status layak) = 7/18 = 0.388888 P(konsumsi daging = 2 | status tidak layak = 14/32 = 0.4375 6. P(membeli pakaian = 3 | status layak) = 1/18 = 0.055555
P(membeli pakaian = 3 | status tidak layak = 0/32 = 0 7. P(makan sehari = 2 | status layak) = 13/18 = 0.722222
P(makan sehari = 2 | status tidak layak = 11/32 = 0.34375 8. P(anggota keluarga = 1 | status layak) = 1/18 = 0.055555 P(anggota keluarga = 1 | status tidak layak = 32/32 = 1 9. P(pendidikan = 3 | status layak) = 5/18 = 0.277777 P(pendidikan = 3 | status tidak layak = 13/32 = 0.40625 10. P(tabungan = 1 | status layak) = 1/18 = 0.055555 P(tabungan = 1 | status tidak layak = 17/32 = 0.53125 P(X) | status layak = P (luas lantai = 3, jenis lantai = 5, jenis dinding =  4, bahan bakar = 3, konsumsi daging = 2, membeli pakaian = 3, makan sehari = 2, anggota keluarga = 1, pendidikan = 3, tabungan = 1) = 13/18 * 1/18 * 2/18 * 3/18 * 7/18 * 1/18 * 13/18 * 1/18 * 5/18 * 1/18 =  0.000994
P(X) | status tidak layak = P (luas lantai = 3, jenis lantai = 5, jenis dinding =  4, bahan bakar = 3, konsumsi daging = 2, membeli pakaian = 3, makan sehari = 2, anggota keluarga = 1, pendidikan = 3, tabungan = 1) = 0/32 * 0/32 * 3/32 * 6/32 * 14/32 * 0/32 * 11/32 * 32/32 * 13/32 * 17/32
[Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan (PKH) dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus di Balai Desa Bendungan Kraton Pasuruan)]....46
=  0 P (X) Ci)*P(Ci) P(X | status layak = layak) * P(status layak = layak) = 0.000994 * 0.36 = 0.000357 P(X | status tidak layak = tidak layak) * P(status tidak layak = tidak layak) = 0 * 0.64 = 0 Untuk  Luas  lantai  bangunan  =  3,  Jenis  lantai  =2,  Jenis  dinding  bangunan  =3,  Bahan  bakar  =2, Mengkonsumsi  daging  =2,  Membeli  pakaian  =1,  Makan  sehari  =2,  Jumlah  anggota  =3,  Pendidikan tertinggi =2, Tidak memiliki tabungan =4, Masuk ke kelas status bantuan = “Layak”
Keterangan : pada perhitungan naïve bayes classifier pada data testing pertama mendapatkan nilai layak sebesar 0.000357 dan nilai tidak layak 0 sehingga di klasifikasikan data testing tersebut sebagai layak menerima bantuan.
Proses perhitungan ini terus berlanjut dan akan berhenti apabila sampai data testing yang terakhir.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  masuk  ke  dalam  sistem  pertama  harus  melakukan  Login  terlebih  dahulu,  admin  harus memasukkan username dan password yang sudah diinputkan ke dalam database
Gambar 1. Tampilan Halaman
Gambar 2. Parameter
Gambar 3. Hasil Akurasi
Parameter  yang  menentukan  layak  atau  tidak  layak  untuk  mendapatkan  bantuan  berdasarkan parameter  diatas.  Berdasarkan  hasil  uji  coba  dari  Gambar  3  terlihat  bahwa  Naïve    Bayes  Classifier memiliki nilai akurasi sebesar 80% dan 8 data yang bernilai benar atau sesuai dengan bidangnya, dan 2 data  lainnya bernilai salah atau tidak sesuai dengan bidangnya.
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 x100 %.
= 8 10 𝑥100%
= 80%
Dikatakan data benar artinya data yang sesuai dengan keaslian data tersebut bahwa antara data yang diproses oleh system dan data riil sama, sedangkan data dikatakan salah artinya data yang diproses oleh system tidak benar pada kenyataannya.
Dari rumus diatas dapat diketahui bahwa jumlah data benar pada data testing berjumlah 8 data dan  untuk  jumlah  keseluruhan  data  testing  berjumlah  10  data  sehingga  dapat  diketahui  jumlah akurasinya sebesar 80%.

## KESIMPULAN
Dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier aplikasi ini dapat memudahkan pemilihan penerimaan bantuan sosial di Desa Bendungan. Karena hasil akurasi yang didapat dari 10 data testing menghasilkan nilai 8 data testing yang benar yang dibagi dengan seluruh data testing yaitu 10 data yang menunjukkan akurasi yang paling tinggi sebesar 80%.

## SARAN
1) Untuk pengembangan lebih lanjut mungkin aplikasi sistem pendukung keputusan PKH dapat diperluas areanya dan tidak hanya berlaku di Desa Bendungan saja.
2) Mungkin juga pada penelitian lebih lanjut aplikasi tersebut dapat ditambahkan fitur yang lain yang lebih terinci.

## DAFTAR PUSTAKA
Annur, H. (2018). Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes. ILKOM Jurnal Ilmiah , 165.
Haughee, E. (2013). Sublime Text Aplikasi yang digunakan . Retrieved from 123dok: https://text- id.123dok.com/document/wyeox89eq-mysql-sublime-text-aplikasi-yang-digunakan.html
p. 40 - 48
Junianto, E., & Riana, D. (2017). Penerapan PSOUntuk Seleksi Fitur Pada Klasifikasi Dokumen Berita Menggunakan NBC. JURNAL INFORMATIKA , 38. Khalimi, A. M. (2020, desember juni). Dataset adalah Data untuk Data Mining . Retrieved from pengalaman edukasi: https://www.pengalaman-edukasi.com/2020/06/dataset-adalah-data- untuk-data-mining.html Khansa, M. K. (2018, Desember 11). SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN . Retrieved from mercubuana: http://43217110334.blog.mercubuana.ac.id/2018/12/11/sistem-pengambilan- keputusan/
Mulyawan, R. (2019, juli selasa). Pengertian XAMPP : Menurut Para Ahli, Sejarah XAMPP, Pengunaanya . Retrieved from rifqimulyawan: https://rifqimulyawan.com/blog/pengertian- xampp/
Putratama, S. d. (2016). Retrieved from
http://repository.umy.ac.id/bitstream/handle/123456789/15477/BAB%20II.pdf?sequence=3&i sAllowed=y
Sarwani, M. Z., & Mahmudy, W. F. (2015). ANALISIS TWITTER UNTUK MENGETAHUI
KARAKTER SESEORANG MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYESS CLASSIFIER. Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia . Siadari, C. (2015, april kamis). Kumpulan Pengertian Menurut Para Ahli . Retrieved from Kumpulan Pengertian: https://www.kumpulanpengertian.com/2015/04/pengertian-sistem-pendukung- keputusan.html
Sipayung, E. M., Maharani, H., & Zefanya, I. (2016). Perancangan Sistem Analisis Sentimen
Komentar Pelanggan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Jurnal Sistem Informasi , 965.
Sumberpengertian.id. (2020, juni rabu). Pengertian Flowchart Secara Umum dan Menurut Para ahli Lengkap . Retrieved from sumberpengertian.id: https://www.sumberpengertian.id/pengertian- flowchart-menurut-para-ahli-lengkap
viona, P. (2017). Retrieved from http://repository.teknokrat.ac.id/1263/2/14.BAB%201.pdf Widianto, M. H. (2019, Desember 23). Algoritma Naive Bayes . Retrieved from BINUS UNIVERSITY: https://binus.ac.id/bandung/2019/12/algoritma-naive-bayes/