## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6151

## Evaluasi Performa Algoritma Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai
Mohammad Mastur Alfitri, Nurahman * , Minarni, Depi Rusda
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1 alfiisampit@gmail.com, 2,* nurahman@unda.ac.id, 3 minarnifikom2512@gmail.com, 4 rusdadepi7@gmail.com Email Penulis Korespondensi: nurahman@unda.ac.id
Abstrak− Peningkatan taraf hidup masyarakat  di Desa Bapinang Hulu dilakukan dengan berbagai macam program bantuan sosial. Realisasi pelaksanaan program bantuan sosial tidaklah berjalan mulus. Sering kali terjadi kecemburuan sosial dikalangan masyarakat  dalam  pembagian bantuan  sosial.  Pembagian  bantuan  dilakukan berdasarkan  penilaian  para pengurus  desa dan Badan Permusyawaratan Desa.  Kemudian divalidasi  oleh ketua RT dan RW. Kuota yang diberikan pemerintah  sering juga tidak sesuai dengan kondisi jumlah yang berhak menerima di Desa. Kesulitan lain yang dialami yaitu menentukan kreteria atau atribut  yang  digunakan  untuk  pemilihan  masyarakat  penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memperoleh model klasifikasi yang nantianya pola dari model klasifikasi dapat diterapkan. Memperoleh atribut yang memiliki korelasi tinggi terhadap atribut yang lain sehingga dapat digunakan dalam klasifikasi data penduduk desa Bapinang Hulu untuk seleksi penerima bantuan sosial. Untuk menyelesaikan permasalah maka diterapkan metode klasifikasi dengan menggunakan Algoritma Naive Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performa model algoritma Naive Bayes sebelum seleksi fitur nilai  tertinggi  terdapat  pada  pengujian  ke-8  dengan  akurasi  89,80%.  Sedangkan  setelah  seleksi  fitur  nilai  akurasi  tertinggi terdapat pada pengujian ke-3 dengan akurasi 88,37%. Hasil seleksi fitur menggunakan algoritma Information Gain dari atribut sebanyak 16 menjadi 6 atribut. Dengan demikian diketahui bahwa akurasi tertinggi terdapat sebelum seleksi fitur hanya saja dalam  melakukan  seleksi  penerima  bantuan  sosial  perlu  menerapkan  kreteria  lebuh  banyak  dan  cukup  memakan  waktu. Sedangkan setelah seleksi fitur hanya menggunakan 6 kreteria untuk menentukan penerima bantuan sosial.
Kata Kunci: Algoritma; Naïve Bayes; Data Mining; Klasifikasi; Bantuan Sosial; Gain; Seleksi Fitur;
Abstract− The improvement of the standard of living of the community in Bapinang Hulu Village is carried out through various social assistance programs. However, the realization of the implementation of social assistance programs did not go smoothly. Social jealousy often occurs among the community during the distribution of social assistance. The distribution of assistance is carried out based on the assessment of the village officials and the Village Consultative Body, which is then validated by the heads of RT and RW. The quota provided by the government is often not in accordance with the actual number of eligible recipients in the village. Another difficulty is determining the criteria or attributes used for the selection of Non-Cash Food Assistance recipients. This study aims to obtain a classification model from which the classification pattern can be applied to the  population  data  of  Bapinang  Hulu  Village  for  the  selection  of  social  assistance  recipients.  To  solve  this  problem,  the classification method is applied using the Naive Bayes Algorithm. The research results show that the performance of the Naive Bayes algorithm model before feature selection had the highest accuracy in the 8th test with an accuracy of 89.80%. Meanwhile, after feature selection, the highest accuracy was found in the 3rd test with an accuracy of 88.37%. The feature selection using the Information Gain algorithm reduced the number of attributes from 16 to 6. Therefore, it is known that the highest accuracy is obtained before feature selection, but in selecting social assistance recipients, more criteria need to be applied, which is time- consuming. Meanwhile, after feature selection, only 6 criteria are used to determine social assistance recipients.
Keywords : Algorithm; Naive Bayes; Data Mining; Classification; Social Assistance; Gain; Feature Selection.

## 1. PENDAHULUAN
Desa merupakan perwujudan atau kesatuan goegrafi, sosial, ekonomi, politik dan kultur dan budaya yang terdapat di dalamnya. Pada suatu desa juga memiliki hubungan dan pengaruhnya secara timbal balik dengan daerah lain. Bapinang Hulu merupakan salah satu desa dari 14 (empat belas) desa yang ada di Kecamatan Pulau Hanaut [1]. Bapinang Hulu yang memiliki 3 (tiga) Rw dan 9 (Sembilan) RT merupakan salah satu dari 14 desa yang ada di Kecamatan Pulau Hanaut dengan jumlah penduduk 1.107 jiwa serta Nilai Indeks Desa Membangun : 0.814 dengan status Desa Maju [2].
Secara geografis Desa Bapinang Hulu yang berada di sebelah timur tepi Sungai Mentaya. Transportasi yang umum  digunakan  di  Kecamatan  Pulau  Hanaut  adalah  Darat  dan  Air.  Observasi  lapangan  menunjukkan  bahwa secara kultur budaya desa Bapinang Hulu masih sangat kuat perpegang pada tradisi dan kebiasaan para tetuha atau sesepuh di masyarakat sehingga dapat menyebabkan kesulitan untuk bisa berkembang lebih cepat (berpola hidup terbuka). Dalam hubungan sosial kemasyarakatan Desa Bapiang Hulu Kecamatan Pulau Hanaut juga merupakan salah satu desa yang belum mendapatkan kemajuan secara signifikan, walaupun telah mendapat bantuan kucuran dana desa beberapa tahun terakhirnya.
Pemerintah tetap berupaya untuk meningkatkan kebutuhan masyarakat[3] di desa Bapinang Hulu melalui peningkatan kebutuhan masyarakat yang dilakukan secara bertahap[4] dari berbagai bidang pembangunan, seperti pembangunan infrastrukur desa, fasilitas kesehatan, fasilitas pendidikan, dan jalur transportasi. Selain peningkatan fasilitas desa,  pemerintah juga melakukan peningkatan taraf hidup  masyarakat  [5] desa Bapinang Hulu, seperti peningkatan taraf hidup masyarakat yang dilakukan dengan adanya berbagai macam program bantuan sosial[6]. Untuk  progamnya,  bantuan  sosial  itu  seharusnya  merupakan  komitmen  pemerintah  untuk  mempercepat  dalam penanggulangan untuk mengatasi dan menurunkan angka kemiskinan di daerah tersebut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6151
Bantuan Sosial adalah bantuan berupa uang, barang, atau jasa kepada seseorang, keluarga, kelompok atau masyarakat miskin, tidak mampu, dan/atau rentan terhadap risiko sosial, untuk memenuhi kebutuhan dasar fakir miskin [7]. Negara melaksanakan penanganan fakir miskin dengan melakukan penyaluran Bantuan Sosial Pangan secara Non Tunai[8]. Pemerintah juga berupaya menciptakan penyaluran bantuan sosial pangan yang lebih efektif, tepat sasaran, dan mendorong kemanfaatan secara optimal buat masyarakat.
Program  program  bantuan  sosial  ini  diluncurkan  mulai  dari  pemerintah  pusat  secara  langsung  hingga sampai program bantuan sosial yang dikelola langsung oleh pihak desa dengan menggunakan dana anggaran desa seperti  Bantuan  Langsung  Tunai  BNBA  (By  Name  By  Address).  Beberapa  Program  Bantuan  Sosial  untuk masyarakat diantaranya mencakup Program Indonesia Pintar (PIP), Program Jaminan Kesehatan Nasional (JKN- KIS), Program Keluarga Harapan (PKH), Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD) dan Bantuan Rastra / Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT). Perluasan program bantuan sosial merupakan komitmen pemerintah untuk mempercepat  penanggulangan  dan  penurunan  angka  kemiskinan,  terutama  pada  Pasca  masa  pandemi  covid19 tahun 2021 dan 2022.
Kementerian  sosial  mengkategorikan  bantuan  sosial  dibagi  menjadi  bantuan  sosial  reguler  dan  bantuan sosial khusus. Bansos reguler dirancang untuk mendukung kebijakan pemerintah dalam percepatan penanganan kemiskinan. Bansos reguler yang dimaksud adalah Program Keluarga Harapan (PKH) dan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) / Kartu Sembako. Adapun bansos khusus memiliki karakteristik berbeda. Bansos khusus eksisting yang dikelola Kemensos adalah Bantuan Sosial Tunai (BST). BST ini dirancang untuk kedaruratan, bukan untuk keperluan permanen.
Realisasi  pelaksanaan  program  bantuan  sosial  tidaklah  berjalan  mulus.  Dalam  pembagiannya,  pihak penerima bantuan sosial sering kali terjadi bentuk kecemburuan sosial dikalangan masyarakat. Teknik pembagian bantuan  sosial  dilakukan  berdasarkan  penilaian  para  pengurus  desa  dan  Badan  Permusyawaratan  Desa  (BPD). Sebelum melakukan pembagian bantuan sosial pengurus desa dan BPD melakukan pendataan secara menyeluruh terhadap masyarakat. Dari data yang terkumpul pihak pengurus desa dan Badan Per musyawaratan Desa (BPD) melakukan konfirmasi atau validasi terhadap penanggungjawab wilayah yaitu ketua RT dan RW yang di anggap mengetahui  persis  kondisi  masyarakatnya.  Belum  lagi  mengenai  kuota  yang  diberikan  pemerintah  kerap  juga terjadi  pertanyaan  masyarakat,  karena  merasa  di  data  oleh  perngurus  desa  maka  yang  bersangkutan  meminta bantuan yang dianggap telah dijanjikan oleh pemerintah desa.
Program bantuan sosial dilaksanakan setiap tahun sehingga seharusnya perlu dilakukan pengumpulan data kembali  atau  melakukan  pendataan  secara  update.  Data  yang  digunakan  dalam  pengajuan  bantuan  sosial  ke pemerintah sering kali menggunakan data lama yang terkadang kondisi masyarakat telah berubah dari yang dulu miskin telah menjadi orang mampu, Kemudian yang dulu mampu saat ini menjadi orang miskin, pindah penduduk, meninggal  dunia  dan  lain-lain.  Hal  ini  juga  merupakan  salah  satu  permasalah  yang  dapat  menimbulkan permasalahan di masyarakat sehingga sampai berujung pada timbulnya sikap kecemburuan sosial.
Pada  desa  bapinang  hulu  mengalami  kesulitan  dalam  melakukan  klasifikasi  data  penduduk  penerima Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT).  Selain  itu  juga  kesulitan  untuk  menentukan  kreteria  atau  atribut  yang digunakan  untuk  menentukan  masyarakat  penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT).  Untuk  memudahkan penentun  atribut   maka  pengurus  desa  memengikuti  standar  umum  yang  sewajarnya  diperlukan  untuk  memilih penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT).
Hal  ini  juga  masih  dianggap  merepotkan  karena  atribut  yang  digunakan  cukup  banyak  sehingga  dalam pendataan satu penduduk juga cukup memakan waktu. Selain itu, dari penelitian yang telah dilakukan sebelumnya juga  bahwa  dengan  pengujian  yang  dilakukan  9  (sembilan)  kali  dan menggunakan  sebanyak  102  (seratus  dua) record menghasilkan Accuracy performance vector mencapai 90.00% [9].
Permasalahan mengenai klasifikasi terhadap data Bantuan Sosial Pangan Non Tunai (BPNT) juga pernah dilakukan dalam penelitian [10]. Pada penelitiannya klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma naive bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma naive bayes mampu mengklasifikasi data dengan tingkat akurasi  88%.  Algoritma  naive  bayes  memiliki  kelebihan  Sangat  simple,  mudah  untuk  digunakan  dan  cepat, Membutuhkan lebih sedikit data pelatihan.
Menangani data yang kontinyu maupun diskrit (tidak saling berhubungan), model ini juga dapat digunakan untuk   prediksi  probabilistik [11],[12]. Akurasi  digunakan untuk  menunjukkan tingkat  keakuratan model yang dibangun  oleh  algoritma  dalam  mengklasifikasi  data.  Akurasi  merupakan  perhitungan  yang  dilakukan  dengan mengetahui  nilai  kebenaran  dalam  memprediksi  data  hasil  dibagi  seluruh  data  penelitian  [13].  Meningkatkan ketepatan  sasaran  dan  waktu  penerimaan  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  sebagai  KPM,  memberikan  pilihan  dan kendali  kepada  KPM    dalam  memenuhi  bantuan  pangan  Non  Tunai,  dan  Mendorong  hasil  pencapaian  Tujuan Pembangunan Berkelanjutan [14].
Berdasarkan permasalahan dan beberapa penelitian terdahulu yang telah diuraikan di atas, maka penelitian ini dilakukan dengan melajutkan penelitian [9]  yaitu menggali kembali data sample pada penelitian. Selain itu, penelitian ini juga melakukan seleksi fitur atau atribut. Analisis yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu dengan membandingkan nilai performa yang dihasilkan dari model yang dibangun algoritma yang digunakan. Algoritma memungkinkan mesin untuk menerima data, menganalisisnya, dan kemudian menghasilkan keluaran yang berada dalam kisaran yang dapat diterima[15].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6151

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  termasuk  jenis  penelitian  kuantitatif. Penelitian  kuantitatif  adalah  suatu  proses  menemukan pengetahuan yang menggunakan data berupa angka sebagai alat menganalisis keterangan mengenai apa yang ingin diketahui  [16].  Penelitian  ini  dapat  diartikan  sebagai  bagian  dari  serangkaian  investigasi  sistematika  terhadap fenomena dengan mengumpulkan data untuk kemudian diukur dengan teknik statistik matematika atau komputasi. Riset  ini  sebagian  besar  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  statistik  dalam  pengumpulan  data  kuantitatif lewat  studi  penelitian[17].  Pada  penelitian  kuantitatif  biasanya  menggunakan  tahapan-tahapan  dalam menyelesaikan  penelitiannya[18].  Untuk  itu  gambar  1  menunjukkan  tahapan-tahapan  penelitian  yang  akan dilaksanakan untuk menemukan hasil dari penelitian ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Penelitian Sebelumnya
Penelitian  ini  dilakukan  terinspirasi  dari  penelitian  sebelumnya  yaitu  mengenai  penelitian  klasifikasi  penduduk untuk menerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) [9]. Penelitian kali ini merupakan penelitian lanjutan yang akan  melakukan  pengembangan  penelitian.  Pada  peneltian  ini  melakukan  penambahan  data  sampel  yang  akan diolah.  Pada  penelitian  ini  juga  akan  melakukan  seleksi  fitur  untuk  mengetahui  performa  algoritma  dalam mengklasifikasi data penelitian.

## 2.2 Studi Literatur
Pada studi literature ini dilakukan untuk  mengembangkan pemahaman peneliti mengenai  kasus penelitian yang dipilih. Peneliti mencari referensi pendukung yang dapat memperkuat penelitian yang akan dilaksanakan hingga nantinya hasil penelitian dapat relevan sesuai dengan ketentuan prosedur penelitian. Referensi yang dipilih untuk mendukung  penelitian  ini  berkaitan  dengan  teori-teoi  dalam  bidang  ilmu  data  mining.  Selain  itu,  juga memperhatikan penelitian-penelitian lain yang telah dilakukan oleh para pakar data mining.

## 2.3 Penggalian Data
Penggalian  data  dilakukan  dengan  beberapa  langkah  untuk  memperoleh  data  penelitian  yang  sesuai  dengan kebutuhan penelitian. Beberapa langka dalam penggalian data yang dilakukan adalah sebagai berikut[19] :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6151
1. Observasi – Penelitian ini melakukan observasi lapangan dengan berkunjung langsung ke desa Bapinang Hulu Kecamatan  Pulau  Hanaut  Kotawaringin  Timur  untuk  mendapatkan  informasi  yang  lebih  detail.  Peneliti melakukan pengamatan terhadap komponen-komponen penting yang dibutuhkan dalam penelitian.
2. Telaah Dokumen / Studi pustaka – Penelitian ini melakukan telaahan terhadap dokumen-dokumen yang ada di desa Bapinang Hulu Kecamatan Pulau Hanaut Kabupaten Kotawaringin Timur, terutama mengenai dokumen penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT). Pada telaahan dokumen peneliti memperhatikan mulai dari dokumen pemilihan penerima hingga dokumen keputusan terhadap Kelompok Penerima Manfaat (KPM) atau para penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT).
3. Wawancara  –  pada  penelitian  ini  juga  melakukan  wawancara  untuk  memvalidasi  data-data  yang  dianggap kurang tepat berdasarkan hasil observasi  dan telaahan dokumen. Wawancara dilakukan untuk mempertajam hasil  pengumpulan  data.  Beberapa  pihak  yang  diwawancarai  diantaranya  kepala  desa,  kaur  umum,  dan masyarakat atau Kelompok Penerima Manfaat (KPM) yang dipilih dalam penelitian.

## 2.4 Pra-Prosesing Data
Pra-prosesing  data  dilakukan  untuk  mendapatkan  data-data  yang  relevan  dalam  penelitian[20]  dan  siap  untuk dilakukan pemodelan [21]. Pada penelitian ini data yang memiliki missing dilakukan cleaning data dan reduksi data.

## 2.4.1 Seleksi Fitur dengan Pencarian Nilai Gain
Seleksi fitur dilakukan dalam penelitian ini untuk memperoleh fitur-fitur  yang lebih relevan yaitu dengan memilih fitir-fitur yang memiliki  kontribusi  tinggi terhadap fitur-fitur  lainnya  [22], [23],  [12]. Hal  ini dilakukan dengan mencari  nilai  entropi  terlebih  dahulu  dan  kemudian  mencari  nilai  information  gain[24].  Kemudian,  entropy dihitung dengan menggunakan persamaan (1) dan information gain dihitung dengan menggunakan persamaan (2).
Entropy (S) = ∑ −p i n i=i ∗ log 2 p 2 (1)
Gain (S, A) = Entropy (S) − ∑ |S i | |S| n i=1 ∗ Entropy (S i ) (2)

## 2.4.2 Pemilihan Gain tertinggi
Setelah setiap fitur memiliki nilai information gain, maka selanjutnya dipilih lah fitur yang akan digunakan dalam penelitian.  Fitur  yang  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  merupakan  fitur  yang  memiliki  nilai  information Gain tertinggi[25].

## 2.5 Klasifikasi Data dengan Algoritma Naiive Bayes
Klasifikasi data dilakukan dengan menggunakan Algoritma naïve bayes. Algoritma naïve bayes. Klasifikasi yang dilakukan  algoritma  naïve  bayes  dilakukan  untuk  mengetahui  bahwa  pada  data  testing  apa  penduduk  berhak memdapatkan  Bantuan  Pangan  Non Tunai  (BPNT)  atau  tidak. Teorema  Bayes  memiliki  bentuk  umum  dengan persamaan (3) dibawah ini.
P(C|X) = P(X|C)·P(C) / P(X) (3)

## 2.6 Evaluasi Performa
Evaluasi  performa  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  kebenaran  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  terhadap nilai data yang sebenarnya[26]. Untuk itu dalam penelitian ini dilakukan dengan membentuk  Confusion matrix. Dari  Confusion  matrix  yang  dihasilkan maka  selanjutnya  dapat  dihitung  dengan  nilai  untuk  mendapatkan  nilai akurasi.  Persamaan (4) merupakan bentuk persamaan matematika yang akan digunakan untuk mengetahui nilai akurasi.
Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) (4)

## 2.7 Perbandingan Performa
Selanjutnya  setelah  mendapatkan  nilai  akurasi  maka  peneliti  dapat  membandingkan  hasil  nilai  akurasi.  Nilai akurasi  yang  dibandingkan  adalah  hasil  klasifikasi  tanpa  seleksi  fitur  dengan  hasil  klasifikasi  data  yang menggunakan seleksi fitur.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Dataset penelitian yang digunakan adalah data penduduk di desa bapinang hulu. Pada dataset memiliki beberapa variabel yang digunakan sebagai acuan dalam penentuan penerima bantuan social di desa bapinang hulu. Beberapa variabel yang akan menjadi pertimbangan dalam klasifikasi data pada penelitian ini adalah sebagai berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6151
1. Variabel  penghasilan  dapat  digunakan  untuk  menentukan  apakah  suatu  keluarga  atau  individu  memenuhi kriteria pendapatan yang dibutuhkan untuk menerima bantuan sosial.
2. Variabel jumlah anak laki-laki dan jumlah anak perempuan dapat digunakan untuk mengidentifikasi keluarga dengan anak yang membutuhkan bantuan sosial.
3. Variabel  jumlah  anggota  keluarga  yang  hamil  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  keluarga  yang membutuhkan bantuan kesehatan atau gizi.
4. Variabel  pendidikan  dan  pekerjaan  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  keluarga  atau  individu  yang membutuhkan bantuan pendidikan atau pelatihan kerja.
5. Variabel  jumlah  anak  SD,  SMP,  dan  SMA  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  anak-anak  yang membutuhkan bantuan pendidikan.
6. Variabel jumlah bumil (ibu hamil) dan jumlah usia dini dapat digunakan untuk mengidentifikasi keluarga yang membutuhkan bantuan kesehatan dan gizi khususnya untuk ibu dan anak balita.
7. Variabel  jumlah  lansia  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  keluarga  yang  membutuhkan  bantuan kesehatan khususnya untuk lansia.
Pada penelitian ini fitur atau variabel yang digunakan memiliki beberapa type data dalam mengklasifikasi bantuan pangan non tunai. Tabel 1 menunjukkan type data yang tterdapat pada dataset yang akan digunakan dalam klasifikasi bantuan pangan non-tunai pada penelitian ini.
Tabel 1. Typedata pada Dataset No Nama Fitur/Variabel Type Data 1 Nama Kepala Keluarga Polinominal (Sebagai ID) 2 Jenis Kelamin Binominal 3 Penghasilan Integer 4 Jumlah Anak Laki-Laki Integer 5 Jumlah Anak Perempuan Integer 6 Jumlah Anggota Keluarga Yang Hamil Integer 7 Rt Integer 8 Pendidikan Polinominal 9 Pekerjaan Polnominal 10 Jumlah Anak Sd Integer 11 Jumlah Anak Smp Integer 12 Jumlah Anak Sma Integer 13 Jumlah Bumil Integer 14 Jumlah Usia Dini Integer 15 Jumlah Lansia Integer 16 Penerima Bantuan Binominal (Sebagai Label) Penerima/Tidak
Pada tabel 1 terdapat 3 jenis type data yang digunakan pada penelitian. Type data yang digunakan yaitu binominal, polinominal, dan integer. Variabel yang memiliki 2 hasil atau 2 pilihan disebut variabel dengan type data  binominal  yang  terdapat  pada  variabel  jenis  kelamin  dan  variabel  penerima  bantuan.  Variabel  yang menunjukkan type data polinominal yaitu Nama Kepala Keluarga, Pendidikan dan Pekerjaan. Selanjutnya Variabel yang memiliki type data integer terdapat pada beberapa variabel berikut ini:
a. Penghasilan: Jumlah pendapatan dalam suatu periode tertentu
b. Jumlah Anak Laki-Laki: Jumlah anak laki-laki dalam sebuah keluarga
c. Jumlah Anak Perempuan: Jumlah anak perempuan dalam sebuah keluarga
d. Jumlah  Anggota  Keluarga  Yang  Hamil:  Jumlah  anggota  keluarga  yang  sedang  hamil  pada  suatu  periode tertentu
e. Rt: Nomor Rumah Tangga dalam suatu wilayah atau kompleks perumahan
f. Jumlah Anak SD: Jumlah anak yang masih bersekolah di Sekolah Dasar
g. Jumlah Anak SMP: Jumlah anak yang masih bersekolah di Sekolah Menengah Pertama
h. Jumlah Anak SMA: Jumlah anak yang masih bersekolah di Sekolah Menengah Atas
i. Jumlah Bumil: Jumlah ibu hamil dalam suatu populasi atau kelompok tertentu
j. Jumlah Usia Dini: Jumlah anak balita atau usia dini dalam suatu populasi atau kelompok tertentu
k. Jumlah Lansia: Jumlah individu yang berusia lanjut dalam suatu populasi atau kelompok tertentu.

## 3.2 Preprocessing
Tahap  Preprocessing  dilakukan  dengan  baik  dapat  mempengaruhi  performa  model  Algoritma[27].  Untuk  itu, dilakukan  juga  dengan  memperbaiki  penulisan  yang  typo  dalam  dataset  pada  tahap  preprocessing.  Hal  ini dilakukan  karena  memperbaiki  penulisan  yang  typo  pada  dataset  termasuk  sebagai  salah  satu  tahapan  dalam preprocessing data. Preprocessing data adalah proses persiapan data sebelum melakukan analisis atau pemodelan data. Tujuannya adalah memastikan bahwa data dalam kondisi yang baik dan siap digunakan dalam analisis data.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6151
Preprocessing  data  meliputi  beberapa  tahapan,  seperti  membersihkan  data  (data  cleaning),  penghapusan atau pengisian nilai yang hilang (missing value), penghapusan outlier (data yang sangat berbeda), normalisasi data, pengkodean kategori data, reduksi dimensi, dan masih banyak lagi. Salah satu tahapan preprocessing data adalah memperbaiki  penulisan  yang  typo  pada  dataset,  yang  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  berbagai  teknik, seperti  penggunaan  fungsi  pencarian  dan  penggantian  (find  and  replace),  penggunaan  kamus  (dictionary),  dan penggunaan teknik otomatisasi deteksi dan koreksi typo pada data. Oleh karena itu, sebelum melakukan analisis atau  pemodelan  data,  perlu  dilakukan  tahapan  preprocessing  data  yang  tepat  dan  terstruktur,  termasuk memperbaiki penulisan yang typo pada dataset, untuk memastikan kualitas data yang baik dan hasil analisis yang akurat.

## 3.3 Pengolahan Data Tanpa Seleksi Fitur
Langkah awal dalam menggunakan adalah dengan membagi dataset menjadi dua bagian, yaitu data latih (training data)  dan  data  uji (testing  data).  Data  latih  digunakan  untuk  melatih  model  atau  algoritma,  sedangkan  data  uji digunakan untuk menguji performa model atau algoritma yang telah dilatih. Selanjutnya, variabel-variabel yang dapat dijadikan fitur atau input pada algoritma. Algoritma dapat dirancang untuk mempelajari pola atau hubungan antara  fitur  atau  variabel  dengan  kelas  yang  ada  pada  dataset.  Dalam  hal  ini,  kelas  yang  diinginkan  adalah "penerima  bantuan"  dan  "non-penerima  bantuan".  Setelah  Model  algoritma  dilatih,  dapat  dilakukan  pengujian terhadap data uji untuk mengukur akurasi dan performa model.
Algoritma  naïve  bayes  diterapkan  dengan  menggunakan  rumus  pada  persamaan  (3).  Secara  rinci  untuk dapat meperoleh hasil dari persaman (3) maka dilakukan beberapa tahapan dalam mengolah data menggunakan algoritma  naïve  bayes  yaitu  :  Prior  probability,  Likelihood  probability,  dan  Posterior  probability.  Tabel  2 menunjukkan perbedaan value label antara hasil perolehan data lapangan dengan hasil perhitungan menggunakan algoritma naïve bayes.

## Tabel 2. Hasil Prediksi Algoritma Naïve Bayes
No  Jumlah Data Training  Jumlah Data Testing  Hasil Prediksi Sama  Hasil Prediksi Berbeda
1 25 221 91 130 2 49 197 168 29 3 74 172 139 33 4 98 148 117 31 5 123 123 104 19 6 148 98 76 22 7 172 74 61 13 8 197 49 44 5 9 222 24 18 6
Pada tabel 2 menunjukkan bahwa prediksi yang dilakukan dengan menggunakan data training sebanyak 25 record  dan  data  testing  sebanyak  221  record  menghasilkan  kesalahan  prediksi  yang  dilakukan  algoritma  naïve bayes  sebanyak  130  record  data.  Selanjutnya  pada  data  testing  sebanyak  197  memiliki  kesalahan  prediksi  29 record,  data  testing  sebanyak  172  memiliki  kesalahan  prediksi  33  record,  data  testing  sebanyak  148  memiliki kesalahan  prediksi  31  record,  data  testing  sebanyak  123  memiliki  kesalahan  prediksi  19  record,  data  testing sebanyak 98 memiliki kesalahan prediksi  22  record, data testing sebanyak 172 memiliki kesalahan prediksi  33 record,  data  testing  sebanyak  74  memiliki  kesalahan  prediksi  13  record,  data  testing  sebanyak  49  memiliki kesalahan prediksi 5 record, dan data testing sebanyak 24 memiliki kesalahan prediksi 6 record data.

## 3.4 Pengolahan Data Setelah Seleksi Fitur
Pada penelitian ini seleksi fitur dilakukan dengan menggunakan Algoritma Information Gain. Seleksi fitur adalah proses  memilih  subset  dari  fitur  yang  paling  informatif  dalam  sebuah  dataset.  Salah  satu  cara  yang  umum digunakan  untuk  seleksi  fitur  adalah  dengan  menggunakan  algoritma  Information  Gain.  Pencarian fitur  terbaik dilakukan  dengan  algoritma  Information  gain  pada  penelitian  ini  menggunakan  Software  RapidMinner.  Hasil perhitungan  Algoritma  Information  gain  menggunakan  software  RapidMinner  ditunjukan  pada  tabel  3.  atribut yang dihitung nilai information gainnya adalah variabel yang menjaadi pertimbangan dalam menentukan penerima bantuan pangan non-tunai. Untuk itu, kolom Nama Kepala keluarga (ID role) dan Kolom Penerima bantuan (Label) tidak diperhitungkan untuk menpatkan niai information gain.
Tabel 3. Nilai Information gain atribut No Nama Atribut Nilai Information Gain 1 Jumlah Bumil 0.0 2 Jumlah Anak Perempuan 0.001 3 Jumlah Anak Smp 0.003 4 Jumlah Usia Dini 0.004

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6151
No Nama Atribut Nilai Information Gain 5 RT 0.004 6 Jumlah Anak Sma 0.005 7 Jumlah Anggota Keluarga Yang Hamil 0.013 8 Jumlah Anak Sd 0.013 9 Jumlah Lansia 0.023 10 Jumlah Anak Laki-Laki 0.027 11 Jenis Kelamin 0.098 12 Pendidikan 0.185 13 Pekerjaan 0.201 14 Penghasilan 0.436
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  bahwa  fitur  "Penghasilan"  adalah  fitur  yang  paling  informatif  dalam membedakan  kelas  pada  dataset.  Hal  ini  disebabkan  oleh  fakta  bahwa  nilai  Information  Gain  pada  fitur "Penghasilan"  adalah  yang  tertinggi  (0,436).  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  fitur  memiliki  pengaruh  paling besar dalam membedakan antara kelas pada dataset. Selanjutnya, fitur "Pekerjaan" dan "Pendidikan" juga memiliki nilai Information Gain yang cukup tinggi (masing-masing 0,201 dan 0,185), yang menunjukkan bahwa kedua fitur tersebut  juga  berkontribusi  cukup  besar  dalam  membedakan  kelas  pada  dataset.  Sementara  itu,  fitur  "Jenis Kelamin"  juga  memiliki  nilai  Information  Gain  yang  cukup  tinggi  (0,098),  yang  menunjukkan  bahwa  fitur  ini memiliki  pengaruh  yang  cukup  besar  dalam  membedakan  kelas  pada  dataset. Fitur-fitur lainnya  memiliki  nilai Information Gain yang lebih rendah, yang menunjukkan bahwa kontribusi fitur tersebut dalam membedakan kelas pada dataset relatif lebih rendah dibandingkan dengan fitur-fitur yang memiliki nilai Information Gain lebih tinggi.
Kemudian  selanjutnya  setelah  mengetahui  nilai  information  gain  maka  dilakukan  seleksi  fitur  untuk memilih fitur atau atribut yang akan digunakan untuk mengklasifikasi data penduduk dalam penentuan penerima bantuan pangan non-tunai. Pada penelitian ini seleksi atribut juga dilakukan dengann menggunakan Software rapid minner. penyeleksian atribut pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Seleksi Fitur (attibutes)
Diketahui  bahwa  terdapat  beberapa  atribut  yang  memiliki  nilai  information  gain  tinggi  pada  tabel  3 digunakan  sebagai  rekomendasi  dalam  memprediksi  penerima  bantuan  pangan  non-tunai.  Untuk  itu,  gambar  2 menunjukkan bahwa dilakukannya seleksi fitur terhadap atribut yang digunakan dalam penelitian. Beberapa atribut yang  digunakan  adalah  jenis  kelamin,  pendidikan,  pekerjaan  dan  penghasilan.  Untuk  atribut  Nama  Kepala Keluarga tetap dijadikan sebagai role ID sedangkan Penerima Bantuan Sebagai atribut label atau variabel target yang ingin di ketahui hasil keputusannya.
Pada  tahapan  selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data  dengan  menggunakan  Algoritma  naïve  bayes berdasarkan atribut jenis kelamin, pendidikan, pekerjaan dan penghasilan. Untuk itu, selanjutnya dapat dilakukan pelatihan model. Algoritma Naive Bayes akan mempelajari pola dan distribusi dari atribut-atribut yang ada pada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6151
data pelatihan, dan menghasilkan model yang dapat  digunakan untuk memprediksi  label  pada data uji. Tabel  4 merupakan haasil dari data uji yang dilakukan oleh Algoritma naïve bayes.
Tabel 4. Hasil Prediksi Algoritma Naïve Bayes Setelah Seleksi Fitur
No  Jumlah Data Training  Jumlah Data Testing  Hasil Prediksi Sama  Hasil Prediksi Berbeda
1 25 221 180 34 2 49 197 174 23 3 74 172 152 20 4 98 148 129 19 5 123 123 99 24 6 148 98 86 12 7 172 74 62 12 8 197 49 41 8 9 222 24 19 5
Berdasarkan informasi yang diberikan pada tabel 4 dapat disimpulkan bahwa pengujian dilakukan sebanyak 9 kali dengan proporsi training yang berbeda-beda, yaitu 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, dan 90% dari  total  246  record  data.  Setelah  itu,  algoritma  Naive  Bayes  dijalankan  pada  setiap  kelompok  training  dan menghasilkan perbedaan prediksi seperti yang tertera pada tabel 4. Perbedaan prediksi yang terjadi dapat diartikan sebagai  selisih  antara  jumlah  data  yang  diprediksi  dengan  benar  dan  jumlah  data  yang  seharusnya  diprediksi dengan benar pada masing-masing kelompok training. Dengan demikian, semakin besar nilai perbedaan prediksi, semakin buruk kinerja model Naive Bayes dalam memprediksi label pada data uji. Berikut adalah interpretasi dari hasil perbedaan prediksi yang terjadi:
a. Pada  kelompok  training  dengan  10%  data,  terjadi  perbedaan  prediksi  sebanyak  34  data.  Hal  ini  mungkin disebabkan  oleh  kurangnya  jumlah  data  yang  digunakan  untuk  melatih  model,  sehingga  model  tidak  dapat mempelajari pola yang cukup dari data pelatihan.
b. Pada kelompok training dengan 20% data, terjadi perbedaan prediksi sebanyak 23 data. Meskipun lebih baik daripada kelompok sebelumnya, masih terjadi perbedaan yang cukup besar pada model.
c. Pada kelompok training dengan 30% data, terjadi perbedaan prediksi sebanyak 20 data. Kinerja model sedikit meningkat dibandingkan kelompok sebelumnya, tetapi masih belum cukup baik.
d. Pada kelompok training dengan 40% data, terjadi perbedaan prediksi sebanyak 19 data. Kinerja model semakin meningkat, dan perbedaan prediksi mulai menunjukkan nilai yang lebih kecil.
e. Pada  kelompok  training  dengan  50%  data,  terjadi  perbedaan  prediksi  sebanyak  24  data.  Terjadi  penurunan kinerja model pada kelompok ini, meskipun masih lebih baik daripada kelompok dengan 10% data.
f. Pada kelompok training dengan 60% data, terjadi perbedaan prediksi sebanyak 12 data. Kinerja model semakin meningkat dan perbedaan prediksi menurun secara signifikan.
g. Pada  kelompok  training  dengan  70%  data,  terjadi  perbedaan  prediksi  sebanyak  12  data,  yang  sama  dengan kelompok sebelumnya.
h. Pada kelompok training dengan 80% data, terjadi perbedaan prediksi sebanyak 8 data. Kinerja model semakin meningkat dan perbedaan prediksi semakin kecil.
i. Pada  kelompok  training  dengan  90%  data,  terjadi  perbedaan  prediksi  sebanyak  5  data.  Kelompok  ini menunjukkan kinerja model yang paling baik, karena menggunakan sebagian besar data untuk melatih model.

## 3.5 Performa Algoritma
Performa algoritma Naive Bayes dapat diukur dengan menggunakan beberapa metrik salah satunya adalah akurasi [28]. Banyak hal yang dapat mempengaruhi performa dari algoritma naïve bayes seperti yang akan dibahas sebagai berikut.

## 3.5.1 Performa Algoritma Naïve Bayes Sebelum Seleksi Fitur
Akurasi  dari  sebuah  model,  perlu  dilakukan  proses  pembelajaran  atau  pelatihan  terlebih  dahulu  dengan menggunakan data training dan validasi  yang cukup. Setelah model terlatih, barulah dapat  dilakukan pengujian pada data testing untuk mengetahui nilai akurasi model. Nilai akurasi dapat diperoleh dengan menghitung berbagai metrik  evaluasi  seperti accuracy, precision, recall, dan lain sebagainya setelah melakukan proses pelatihan dan pengujian pada data training dan data testing.
Untuk melakukan perhitungan akurasi pada penelitian ini menggunakan software rapid minner. Hasil dari perhitungan  nilai  akurasi  menggunakan  aplikasi  rapid  minner  dapat  dilihat  pada  gambar  3.    Pada  gambar  3 dilakukan pembangian data training dan data testing. Data training yang digunakan dalam pengujian gambar 3 sebanyak 90% dari 246 record dataset. Sehingga data yang dijadikan sebagai data training sebanyak 222 record data.  Karena  data  training  yang  digunakan  dalam  pengujian  gambar  3  sebanyak  222  record,  maka  yang  dapat digunakan dalam  proses testing pada gambar 3  adalah 24 record data. Pada tabel 2 telah diketahui bahwa hasil prediksi dari sebanyak data testing 24 record diperoleh prediksi sama dengan kondisi lapangan sebanyak 18 record data. Sedangkan terdapat 6 record data memiliki hasil prediksi berbeda dengan kondisi lapangan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6151
Gambar 3. Performa Algoritma Sebelum Seleksi fitur
Gambar 3 memberikan informasi tentang empat kemungkinan prediksi yang dapat dilakukan oleh model, yaitu prediksi penerima (positif) dan prediksi tidak penerima (negatif) yang masing-masing dibandingkan dengan kelas sebenarnya, yaitu data yang sebenarnya penerima (true penerima) dan data yang sebenarnya tidak penerima (true tidak). Dengan menggunakan rumus precision dan recall, didapatkan hasil sebagai berikut:
1. Precision = TP / (TP + FP) = 14 / (14 + 2) = 87.78%
Precision  merupakan  metrik  evaluasi  yang  menghitung  proporsi  data  yang  benar  diklasifikasikan  sebagai positif (penerima) dari seluruh data yang diprediksi sebagai positif. Dari hasil tersebut, dapat diketahui bahwa 87.78% data yang diprediksi sebagai penerima benar-benar merupakan penerima bantuan pangan non-tunai.
2. Recall = TP / (TP + FN) = 14 / (14 + 4) = 77.78% Recall merupakan metrik evaluasi yang menghitung proporsi data yang benar diklasifikasikan sebagai positif (penerima) dari seluruh data yang sebenarnya positif. Dari hasil tersebut, dapat diketahui bahwa 77.78% data penerima bantuan pangan non-tunai telah terdeteksi dengan benar oleh model.
3. Precision untuk kelas TIDAK = TN / (TN + FN) = 4 / (4 + 2) = 66.67%
4. Recall untuk kelas TIDAK = TN / (TN + FP) = 4 / (4 + 4) = 50.00%
5. Dari hasil tersebut, dapat diketahui bahwa precision untuk kelas tidak penerima (negatif) sebesar 66.67% dan recall sebesar 50.00%.
Kesimpulannya,  model  memiliki  precision  yang  baik  untuk  kelas  penerima  (87.78%),  namun  memiliki recall  yang  sedikit  lebih  rendah  (77.78%).  Sedangkan  untuk  kelas  tidak  penerima  (negatif),  model  memiliki precision sebesar 66.67% dan recall sebesar 50.00%. Oleh karena itu, perlu dilakukan evaluasi lebih lanjut terhadap model untuk meningkatkan performanya terutama pada kelas yang memiliki recall yang lebih rendah.
Nilai Accuracy dari gambar 3 adalah 75.00% yang diperoleh dengan rumus Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) yang mana diketahui bahwa nilai TP=14, TN=4, FP=2, FN=4. Sehingga perhitungan yang dapat dilakukan adalah:
Accuracy = 14+4 14+4+2+4 = 75,00%
Selanjutnya untuk mengathui nilai akurasi dari setiap pengujian mulai dari pengujian Ke-1 hingga pengijian Ke-9 dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai performa Algoritma (Accuracy) Sebelum Seleksi Fitur
No Jumlah Data Training Jumlah Data Testing Hasil Prediksi Sama Hasil Prediksi Berbeda Nilai Akurasi 1 25 221 91 130 41,18 2 49 197 168 29 85,26 3 74 172 139 33 80,81 4 98 148 117 31 79,05 5 123 123 104 19 84,55 6 148 98 76 22 77,55 7 172 74 61 13 82,43 8 197 49 44 5 89,80 9 222 24 18 6 75,00
Tabel  5  menunjukan  nilai  akurasi  dari  beberapa  tahapan  yang  telah  dilakukan  dengan  melakukan menerapkan  rumus  Accuracy.  Nilai-nilai  yang  diperoleh  yaitu  Pengujian  1:  41.18%,  Pengujian  2:  85.26%, Pengujian  3:  80.81%,  Pengujian  4:  79.05%,  Pengujian  5:  84.55%,  Pengujian  6:  77.55%,  Pengujian  7:  82.43%, Pengujian 8: 89.80%, dan Pengujian 9: 75.00%
Dari  nilai-nilai  tersebut,  terlihat  bahwa  nilai  akurasi  memiliki  variasi  yang  cukup  besar  dari  setiap pengujian. Pengujian ke-8 memiliki akurasi  tertinggi  dengan nilai  89.80%, sedangkan pengujian ke-1 memiliki akurasi terendah dengan nilai 41.18%. Rata-rata akurasi dari keseluruhan pengujian adalah sebesar 78.49%.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6151

## 3.5.2 Performa Algoritma Naïve Bayes Setelah Seleksi Fitur
Performa  Algoritma  setelah  seleksi  fitur  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  dari  kinarja  algoritma  naïve  bayes dalam  mengklasifikasi  peneduduk  penerima  bantuan  pangan  non-tunai.  Setelah  dilakukan  seleksi  fitur  dan pembagian data menjadi data training dan data testing, langkah selanjutnya adalah melakukan pelatihan (training) model  pada  data  training  dan  evaluasi  performa  model  pada  data  testing.  Evaluasi  performa  dapat  dilakukan dengan menggunakan metrik evaluasi seperti akurasi, precision, recall, dan lain-lain
Jumlah  record  data  sebelum  dan  setelah  seleksi  fitur  seharusnya  sama.  Seleksi  fitur  dilakukan  dengan memilih  subset  atribut  yang  dianggap  paling  relevan  dan  signifikan  dalam  memprediksi  target  variabel.  Oleh karena itu, seleksi fitur tidak mempengaruhi jumlah record data yang ada dalam dataset. Sebagai contoh, dalam penelitian ini sebelum seleksi fitur terdapat 246 record data dengan total 16 atribut, setelah dilakukan seleksi fitur terhadap 6 atribut yang dianggap paling relevan, maka jumlah record data dalam dataset akan tetap 246, namun hanya terdapat 6 atribut pada dataset yang akan digunakan untuk membangun model. Jadi pada dataset ini memiliki empat  jenis  variabel  regular,  yaitu:  Jenis  kelamin,  Pekerjaan,  Pendidikan,  dan  Penghasilan.  Sedangkan  untuk variabel target adalah "Penerima bantuan". Variabel "Nama Kepala Keluarga"dijadikan sebagai Role ID.
Data yang di proses pada gambar 5 merupakan data yang telah di kelompokkan menjadi data training dan data  testing  dari  246  record  data.  Data  Training  dialokasikan  sebnyak  90%  dan  data  testing  sebanyak  10%. Sehingga pada pengujiannya jumlah data training 222 record dan Jumlah data testing  sebanyak 24 record  data. Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa dari 24 record data testing terdapat 19 record data mampu diprediksi Algoritma Naïve bayes sesuai dengan hasil apangan sedangkan masih terdapat 5 record data menghasilkan prediksi yang berbeda dengan kondisi lapangan. Sehingga hasil dari nilai accuracy Algoritma Naïve bayes dapat  dilihat pada gambar  5.

## Gambar 5. Performa Algoritma Setelah Seleksi fitur
Pada Gambar 5 diketahui bahwa hasil prediksi yang diberikan adalah terdapat 24 record data yang menjadi sample data training. Diketahui bahwa 16 terdapat 16 data yang masuk pada kolom true PENERIMA. Kemudian dari 16 data tersebut, terdapat 13 sampel yang sebenarnya termasuk ke dalam kategori "PENERIMA" dan berhasil diprediksi  dengan  benar,  sementara  3  data  yang  sebenarnya  termasuk  ke  dalam  kategori  "TIDAK"  diprediksi sebagai "PENERIMA".
Kemudian pada kolom true TIDAK terdapat  8 record. Hasil prediksi  menunjukkan bahwah 6 data yang sebenarnya termasuk ke dalam kategori "TIDAK" dan berhasil diprediksi dengan benar, sementara 2 sampel yang sebenarnya termasuk ke dalam kategori "PENERIMA" diprediksi sebagai "TIDAK". Dengan menggunakan rumus precision dan recall maka diperoleh nilai :
1. Dalam  hal  ini,  precision  atau  akurasi  prediksi  untuk  kategori  "PENERIMA"  adalah  13/(13+3)  x  100%  = 81.25%, sedangkan untuk kategori "TIDAK" adalah 6/(6+2) x 100% = 75.00%.
2. Sementara itu, recall atau kemampuan model untuk mengenali kategori "PENERIMA" adalah 13/16 x 100% = 81.25%, sedangkan untuk kategori "TIDAK" adalah 6/8 x 100% = 75.00%.
3. Precision untuk kelas TIDAK = TN / (TN + FN) = 6 / (6 + 3) = 66.67%
4. Recall untuk kelas TIDAK = TN / (TN + FP) = 6 / (6 + 2) = 75.00% Nilai Accuracy pada gambar 5 diperoleh dengan rumus (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) sehingga
Accuracy = 13+6 13+6+2+3 = 79,17.
Pencapaian 79,17% accuracy setelah melakukan seleksi fitur pada dataset penerima bantuan pangan non- tunai. Selanjutnya untuk mengathui nilai akurasi dari setiap pengujian mulai dari pengujian Ke-1 hingga pengijian Ke-9 dapat dilihat pada tabel 6
Tabel 6. Nilai performa Algoritma (Accuracy) Setelah Seleksi Fitur
No Jumlah Data Training Jumlah Data Testing Hasil Prediksi Sama Hasil Prediksi Berbeda Nilai Akurasi 1 25 221 180 34 84,62 2 49 197 174 23 88,32

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6151
No Jumlah Data Training Jumlah Data Testing Hasil Prediksi Sama Hasil Prediksi Berbeda Nilai Akurasi 3 74 172 152 20 88,37 4 98 148 129 19 87,16 5 123 123 99 24 80,49 6 148 98 86 12 87,76 7 172 74 62 12 83,78 8 197 49 41 8 83,67 9 222 24 19 5 79,17

## 3.6 Analisis Perbandingan
Dataset  penelitian  telah  memiliki  karakteristik  yang  sama  dengan  data  penerima  bantuan  pangan  non-tunai, sehingga hasil dari  analisis dapat  diterapkan pada data asli. Algoritma yang dipilih telah memiliki kemampuan untuk mengolah data penerima bantuan pangan non-tunai dan sudah terbukti memiliki performa yang baik pada tugas-tugas yang serupa. Hal ini telah terbukti pada penelitain sebelumnya[9] bahwa  hasil klasifikasi data dengan menggunakan dataset sebanyak  102 record data menghaasilkan nilai akurasi sebesar 90% pada pengujian ke-9. Dengan membagi data training 90% dan data testing 10%.
Berdasarkan  penelitian  [9]  maka  penelitian  ini  perlu  dilakukan  kembali  dengan  jumlah  dataset  yang digunakan lebih banyak dari data sebelumnya.  Sebagaimana menurut penelitian [29] dan [30] yang menyatakan banyaknya  data  dalam  penelitian  juga  akan  mempengaruhi  hasil  penelitian.  Dalam  penelitian,  semakin  besar ukuran dataset yang digunakan, semakin representatif hasil yang diperoleh terhadap populasi yang diteliti. Dengan jumlah data yang lebih banyak, akan memungkinkan algoritma machine learning untuk belajar lebih banyak pola dan  memprediksi  dengan  lebih  baik.  Bahkan  dengan  menambah  jumlah  data  tidak  selalu  berarti  akan meningkatkan performa model. Kualitas data dan keberagaman data juga mempengaruhi performa model.
Berbagai tahapan pengolahan data telah dilakukan bahkan hingga pengujian role performa algoritma yang dihasilkan oleh algoritma naïve bayes. Maka langkah selanjutnya adalah melakukan evaluasi terhadap hasil yang diperoleh. Evaluasi dilakukan dengan memperhatikan nilai  accuracy yang dihasilkan dari pengolahan data yang telah diterapkan.  Perbandingan Nilai accuracy dapat dilihat pada tabel 7.

## Tabel 7. Analisis Perbandingan
Pengujian Ke-  Nilai Akurasi Sebelum Seleksi Fitur  Nilai Akurasi Setelah Seleksi Fitur
1 41,18 84,62 2 85,26 88,32 3 80,81 88,37 4 79,05 87,16 5 84,55 80,49 6 77,55 87,76 7 82,43 83,78 8 89,80 83,67 9 75,00 79,17
Tabel 7 menunjukkan hasil pengujian akurasi sebelum dan setelah seleksi fitur pada sembilan pengujian yang dilakukan. Dalam tabel tersebut, terdapat dua kolom yang masing-masing menunjukkan nilai akurasi sebelum dan setelah dilakukan seleksi fitur. Tabel 7 tersebut dapat dilihat bahwa seleksi fitur berhasil meningkatkan nilai akurasi  pada  beberapa  pengujian,  namun  pada  beberapa  pengujian  lainnya  justru  menurunkan  nilai  akurasi. Selanjutnya  untuk  mengetahui  bahwa  perubahan  nilai  akurasi  mengalami  tingkat  signifikansi  atau  tidak  perlu dilakukan pula pengujian pairen t-Test. Uji Pairen t-Test terhadap nilai akurasi akan dapat menunjukkan tingkat signifikansi  pada  Classifiers.  Uji  Pairen  t-Test  dilakukan  pada  sub  bab  ini  yaitu  dengan  menguji  nilai  akurasi sebelum seleksi fitur dengan setelah menggunkan metode seleksi fitur Information Gain. Tingkat signifikansi dapat dijelaskan pada bagian berikut ini dengan ketentuan Jika t ≤ - z atau t ≥ z. Tabel 8 menunjukkan nilai signifikansi terhadap perubahan nilai akurasi dalam penelitian ini.
Tabel 8. t-Test: Paired Two Sample for Means
Nilai Akurasi Sebelum Seleksi Fitur Nilai Akurasi Setelah Seleksi Fitur Mean 77,29222222 84,81555556 Variance 202,9849944 11,51087778 Observations 9 9 Pearson Correlation 0,036892741 Hypothesized Mean Difference 0 df 8

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6151
Nilai Akurasi Sebelum Seleksi Fitur Nilai Akurasi Setelah Seleksi Fitur t Stat -1,554043442 P(T<=t) one-tail 0,079390174 t Critical one-tail 1,859548038 P(T<=t) two-tail 0,158780347 t Critical two-tail 2,306004135
Uraian tabel 8 menunjukkan bahwa penggunaan Algoritma Naive Bayes mengalami peningkatan akurasi secara  signifikan  setelah  menerapkan  metode  seleksi  fitur  dengan  Algoritma  Information  Gain.  Hal  tersebut diperlihatkan dengan nilai t Stat adalah -1,554043442 dan nilai t Critical two-tail adalah 2,306004135. Sehingga skema  penulisan  persamaannya  adalah  nilai  -7.462902557  ≤  -2,306004135  dan  dapat  disimpulkan  bahwa pernyataan tersebut benar bahwan nilai t- Stat ≤ t Critical two-tail. Hal ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan nilai  akurasi  mengalami  peningkatan signifikan ketika dilakukan seleksi  fitur pada dataset  penelitian walaupun pada pada pengujian ke-8 sebelum seleksi fitur masih terdapat nilai akurasi tertinggi yang sebesar 89,80. Dengan demikian pada penelitian ini merekomendasikan 2 pilihan model klasifikasi yang dihasilkan dari algoritma naïve bayes dalam melakukan seleksi penerima bantuan sosial. Pilihan pertama menggunakan model klasifikasi setelah seleksi fitur pada pengujian ke-3 dengan nilai akurasi 88,37 sehingga dalam menentukan penerim bantuan sosial dapat lebih cepat tanpa memerlukan waktu lebih lama.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  melakukan  klasifikasi  data  penduduk  untuk  menentukan  penerima  bantuan  sosial  dengan menerapkan 9 kali pengujian. Selain itu juga melakukan perbandiangan antara pengolahan data penelitian sebelum dan sesudah dilakukannya seleksi fitur pada data penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performa model algoritma Naive Bayes sebelum seleksi fitur nilai tertinggi terdapat pada pengujian ke-8 dengan akurasi 89,80%. Sedangkan setelah seleksi fitur nilai akurasi tertinggi terdapat pada pengujian ke-3 dengan akurasi 88,37%. Hasil seleksi  fitur  menggunakan  algoritma  Information  Gain  dari  atribut  sebanyak  16  menjadi  6  atribut.  Dengan demikian  penelitian  ini  memperoleh  2  pilihan  rekomendasi  dalam  melakukan  seleksi  penerima  bantuan  sosial. Pilihan pertama menggunakan model klasifikasi yang memiliki akurasi tertinggi. Dengan pola tanpa seleksi fitur hanya saja dalam melakukan seleksi penerima bantuan sosial perlu menerapkan kreteria lebih banyak dan cukup memakan waktu. Pilihan ke-2 menggunakan model  klasifikasi  setelah seleksi  fitur  yaitu  hanya menggunakan 6 kreteria  untuk  menentukan  penerima  bantuan  sosial.  Untuk  mengembangkan  penelitian  ini,  pada  penelitian selanjutnya dapat melakukan teknik atau algoritma-algoritma lainnya dalam tahapan preprocessing maupun seleksi fitur

## REFERENCES
[1] A. A. Wadha, “Tradisi Manugal Pada Masyarakat Dayak Kahayan Kalimantan Tengah Perspektif Ekonomi Islam,” 2020. Accessed:  Apr.  15,  2023.  [Online].  Available:  http://digilib.iain-palangkaraya.ac.id/2991/1/Annisa  Aulya  Wadha  - 1604120554.pdf.
[2] Idm,  “Hasil  Rekomendasi  IDM,”    Direktorat  Jenderal  Pembangunan  Desa  dan  Perdesaan,  2020. https://idm.kemendesa.go.id/rekomendasi (accessed Apr. 15, 2023).
[3] G. Mahadika, “Conditional Harmony: The Relations between Mining Company and Local People,” JCIC  J. CIC Lemb. Ris. dan Konsult. Sos., vol. 3, no. 1, 2021, doi: 10.51486/jbo.v3i1.24.
[4] B. S. Kehik and M. Y. Mael, “Analisis Pengelolaan Alokasi Dana Desa dalam Peningkatan Perekonomian Masyarakat Petani di Desa Usapinonot,” AGRIMOR, vol. 2, no. 04, 2017, doi: 10.32938/ag.v2i04.319.
[5] D. A. Soraya, “Dampak Pemberian Dana Hibah Pemerintah Kota Metro Terhadap Peningkatan Taraf Hidup Masyarakat di Kelurahan Yosorejo Metro Timur,” J. Keperawatan. Univ. Muhammadya Malang, vol. 4, no. 1, 2017.
[6] M. Luthfi, “Efektifitas Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan Dalam Meningkatkan Kesejahteraan Keluarga (Studi Kasus di Desa Margajaya Kecamatan Ngamprah KBB),” Comm-Edu (Community Educ. Journal), vol. 2, no. 1, 2019, doi: 10.22460/comm-edu.v2i1.2442.
[7] M.  I.  Timmerman,  S.  Sambiran,  and  S. E.  Pangemanan,  “Implementasi  Kebijakan  Jaring  Pengaman  Sosial  Program Keluarga Harapan Dalam Penanganan Covid-19 Di Kelurahan Mahakeret Barat,” J. Gov., vol. 1, no. 1, 2021.
[8] I. Laloan, S. Kairupan, and J. Langkai, “Evaluasi Proses Implementasi Program Bantuan Pangan Nontunai di Kecamatan Tomohon  Selatan,”  J.  Adm.    J.  Kaji.  Kebijak.  dan  ilmu  Adm.  Negara,  vol.  2,  no.  2,  2021,  doi: 10.53682/administro.v2i2.1681.
[9] Nurahman, M. M. Alfitri, and E. Mashamy, “Klasifikasi Data Penduduk Untuk Menerima Bantuan Pangan Non Tunai Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 4, pp. 1035–1043, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4678.
[10]  A. A. 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, 2022, doi: 10.33330/j-com.v2i1.1577.
[11]  M.  Siddik,  H.  Hendri,  R.  N.  Putri,  Y.  Desnelita,  and G.  Gustientiedina,  “Klasifikasi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Pelayanan Perguruan Tinggi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 3, no. 2, 2020, doi: 10.31539/intecoms.v3i2.1654.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6151
[12]  I. Oktanisa and A. A. Supianto, “Perbandingan Teknik Klasifikasi Dalam Data Mining Untuk Bank Direct Marketing,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 5, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201855958.
[13]  R.  Indra  Borman  and  M.  Wati,  “Penerapan  Data  Maining  Dalam  Klasifikasi  Data  Anggota  Kopdit  Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Fak. Ilmu Komput., vol. 09, no. 01, pp. 25–34, 2020.
[14]  I. Fadlurrohim, S. A. Nulhaqim, and S. Sulastri, “Implementasi Program Bantuan Pangan Non Tunai (Studi Kasus di Kota Cimahi),” Share  Soc. Work J., vol. 9, no. 2, 2020, doi: 10.24198/share.v9i2.20326.
[15]  H. Jurnal, A. Fathurohman FKIP, and P. Fisika, “Machine Learning Untuk Pendidikan: Mengapa dan Bagaimana,” vol. 1, no. 3, pp. 57–62, 2021.
[16]  A.  Rahman,  “Mengukur  Loyalitas  Konsumen  Terhadap  Suatu  E-Commerce  Untuk  Meningkatkan  Penjualan  dengan Metode Logistic Regression,” J. Ilmu Data, vol. 2, no. 10, 2022.
[17]  I Made Laut Mertha Jaya, Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif: Teori, Penerapan, dan Riset Nyata. 2020.
[18]  J.  Jabbar,  “Sistem  Informasi  Stok  Barang  Menggunakan  Metode  Clustering  Kmeans  (Studi  Kasus  Rmd  Store),” INFOTECH J., vol. 8, no. 1, 2022, doi: 10.31949/infotech.v8i1.2280.
[19]  N.  Nosiel,  S.  Sriyanto,  and  F.  Maylani,  “Perbandingan  Teknik Data  Mining Untuk  Prediksi  Penjualan  Pada UMKM Gerabah,” Pros. Semin. Nas. Darmajaya, vol. 1, 2021.
[20]  E.  Etriyanti,  D.  Syamsuar,  and  N.  Y.  Kunang,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritme  Naive  Bayes Classifier dan C4.5 untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” Telematika, vol. 13, no. 1, pp. 56–67, Feb. 2020, doi: 10.35671/telematika.v13i1.881.
[21]  Y.  Pristyanto,  A.  Sidauruk,  and  A.  Nurmasani,  “Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Pada  Imbalanced  Class  Dataset Menggunakan Algoritme Stacking,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3442.
[22]  N. Nurahman and D. Tjahjo Seabtian, “Classification of Poverty Reduction Program Recipients with Neural Network Algorithm  in  East  Kotawaringin  Communities,”  E-Komtek,  vol.  5,  no.  2,  pp.  190–202,  2021,  doi:  10.37339/e- komtek.v5i2.751.
[23]  N.  Nurahman  and  P.  Prihandoko,  “Perbandingan  Hasil  Analisis  Teknik  Data  Mining  ‘Metode  Decision  Tree,  Naive Bayes, Smo Dan Part’ Untuk Mendiagnosa Penyakit Diabetes Mellitus,”  J. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 39–44, 2019, doi: 10.25139/inform.v4i1.1403.
[24]  S. Aljawarneh, M. Aldwairi, and M. B. Yassein, “Anomaly-based intrusion detection system through feature selection analysis  and  building  hybrid  efficient  model,”  J.  Comput.  Sci.,  vol.  25,  no.  1,  pp.  152–160,  2018,  doi: 10.1016/j.jocs.2017.03.006.
[25]  M. Hakiem, M. A. Fauzi, and Indriati, “Klasifikasi Ujaran Kebencian pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis N-Gram Dengan Seleksi Fitur Information Gain,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 3, 2019.
[26]  V. I. Yani, A. Aradea, and H. Mubarok, “Optimasi Prakiraan Cuaca Menggunakan Metode Ensemble pada Naïve Bayes dan C4.5,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 8, no. 3, 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i3.5455.
[27]  Syahril  Dwi  Prasetyo,  Shofa  Shofiah  Hilabi,  and  Fitri  Nurapriani,  “Analisis  Sentimen  Relokasi  Ibukota  Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan KNN,” J. KomtekInfo, 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.
[28]  N. Nurahman and S.- Aminah, “Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Di Desa Batuah Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” J. Tek. Inf. dan Komput., vol. 5, no. 2, p. 271, Dec. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.516.
[29]  K. Maksim et al., “Classification of wafer maps defect based on deep learning methods with small amount of data,” 2019, doi: 10.1109/EnT47717.2019.9030550.
[30]  W. Musu, A. Ibrahim, and Heriadi, “Pengaruh Komposisi Data Training dan Testing terhadap Akurasi Algoritma C4 . 5,” Pros. Semin. Ilm. Sist. Inf. Dan Teknol. Inf., vol. X, no. 1, 2021.