## PENGEMBANGAN SISTEM IDENTIFIKASI KELUARGA MISKIN DI KABUPATEN TABANAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DALAM PENGENTASAN KEMISKINAN
I Wayan Supriana 1 , Putu Wida Gunawan 2 , IWK.Teja Sukmana 3
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dhyana Pura
3 Program Studi Manajemen,  Universitas Dhyana Pura Mangupura, Indonesia
Email: supriana@undhirabali.ac.id 1 , putu.wida@gmail.com 2 , tejasukmana@yahoo.com 2

## ABSTRAK
Kemiskinan  adalah  isu  klasik  yang  masih  terjadi  di  berbagai  daerah  di  Indonesia  termasuk Bali,  khususnya  daerah  Tabanan  yang  memiliki  tinggkat  kemiskinan  lebih  tinggi  dari  tingkat kemiskinan  provinsi.  Jumlah  keluarga  miskin  di  Kabupaten  Tabanan  masih  cukup  tinggi meskipun  Bali  manjadi  salah  satu  tujuan  wisata  mancanegara.  Berbagai  program  prorakyat diterapkan  untuk  memutus  rantai  kemiskinan  oleh  pemerintah  Kabupaten  Tabanan,  namun dalam  prakteknya  program  kemiskinan  seringkali  salah  sasaran.  Dalam  penelitian  ini dilakukan  penerapan  pemanfaatan  kemajuan  teknologi  informasai  untuk  mengidentifikasi sebuah  keluarga,  sistem  yang  dibangun  akan  menentukan  tingkat  kemiskinan  keluarga berdasarkan indikator tingkat keluarga sejahtera. Metode identifikasi untuk mengetahui tingkat kemiskinan  keluarga  dengan  menggunakan  analisis  Bayesian  yaitu  Naïve  Bayes  Classifier. Hasil  yang  diperoleh  berdasarkan  analisis  dan  implementasi  bahwa  sistem  yang  dibangun mampu mengidentifikasi tingkat kemiskinan keluarga sebesar 72% berdasarkan data uji yang digunakan,  hal  ini  akan  memudahkan  program-program  penanggulangan  kemiskinan  dapat disalurkan tepat sasaran sesuai rumah tangga miskin yang membutuhkan.
Kata kunci: Kemiskinan, Keluarga, Bayesian Analysis, Naïve Bayes Classifier

## ABSTRACT
Poverty  is  a  classic  issue  that  still  occurs  in  various  regions  in  Indonesia  including  Bali, especially  Tabanan  area  which  has  higher  poverty  than  the  provincial  poverty  level.  The number of poor families in Tabanan regency is still quite high even though Bali is one of the foreign  tourist  destinations.  Various  prorakyat  programs  are  implemented  to  break  the poverty  chain  by  the  Tabanan  regency  government,  but  in  practice  poverty  programs  are often misplaced. In this research, the use of information technology advancement to identify a family, the system built will determine the level of family poverty based on the indicators of family  level  prosperous.  Identification  method  to  know  the  level  of  family  poverty  by  using Bayesian  analysis  is  Naïve  Bayes  Classifier.  The  results  obtained  based  on  analysis  and implementation that the system built is able to identify the family poverty rate of 72% based on  the  test  data  used,  this  will  facilitate  poverty  reduction  programs  can  be  channeled  on target according to poor households in need.
Keywords : Poverty, Family, Bayesian Analysis, Naïve Bayes Classifier

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  permasalahan klasik  yang  masih  terjadi  di  berbagai  daerah di  Indonesia  khususnya  Bali.  Kemiskinan secara  harfiah    berasal  dari  kata “ miskin ” . Makna kata miskin ini menurut Kamus Besar Bahasa  Indonesia  (KBBI)  diartikan  sebagai keadaan  tidak  berharta,  serba  kekurangan.
Sedangkan  kemiskinan  disebutkan  sebagai situasi  penduduk  atau  sebagian  penduduk yang  hanya  dapat  memenuhi  makanan, pakaian  dan  perumahan  yang  sangat diperlukan  untuk  mempertahankan  tingkat kehidupan    yang    minimum   (Badan Pusat
Statistik  Provinsi  Bali,  2014).  Berdasarkan data  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Bali (Badan  Pusat  Statistik  Bali,  2016  ),  jumlah keluarga  miskin  di  Bali  pada  bulan  Maret tahun  2016  sebesar  4,25%  yang  tersebar  di 9  Kabupaten/Kota.  Tingkat  kemiskinan  di masing-masing kabupaten berbeda-beda seperti  halnya  di  Kabupaten  Tabanan memiliki  tingkat  kemiskinan  sebesar  5,21%, Kabupaten Badung memiliki tingkat
kemiskinan sebesar 2,46% dan lain sebagainya.  Standar kemiskinan  yang  kenali oleh  masyarakat  untuk  dapat  digolongkan miskin ataupun tidak miskin telah mengalami pergeseran  hal  ini  dikarenakan  cakupan mengenai  kemiskinan  sendiri  yang  telah mengalami perubahan, seiring dengan semakin rumitnya indikator penyebab permasalahan  kemiskinan  tersebut  (Badan Pusat  Statistik  Bali,  2016).  Provinsi  Bali manjadi  tujuan  obyek  wisata  mancanegara yang mestinya dapat mensejahterakan masyarakatnya  secara  merata,  namun  pada kenyataanya terdapat banyak rumah tanggan miskin  (RTM)  khususnya  di  daerah-daerah pedesaan.
Berbagai program prorakyat dilaksanakan  untuk  mengurangi  tingkat kemiskinan  dan  merupakan  prioritas  utama dalam penanganan kemiskinan oleh pemerintah  Daerah  Provinsi  Bali.  Program pengentasan  kemiskinan  yang  dilaksanakan diharapkan  bermanfaat  bagi  masyarakat kurang  mampu  di  Bali,  seperti  misalnya program  bedah  rumah  dan  program  raskin. Program  bedah  rumah  adalah  program prorakyat yang memiliki tujuan untuk membantu  rumah  tangga  miskin  sehingga dapat  mempunyai  rumah  yang  layak  huni, dan  dapat  memenuhi  kebutuhan  dasar secara  minimal.  Sementara  program  raskin (beras  untuk  rumah  tangga  miskin)  adalah subsidi  pangan  berupa  beras  dengan sasaran rumah tangga yang memiliki penghasilan kecil sebagai program pemerintah  dalam  mendorong  ketahanan pangan  serta  memberikan  jaminan  sosial pada keluarga miskin. (Badan Pusat Statistik Provinsi Bali, 2014).
Tabanan merupakan salah satu kabupaten  yang  memiliki  tingkat  kemisikinan lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  tingkat kemiskinan  Provinsi  Bali,  hal  ini  membuat pemerintah daerah Kabupaten Tabanan lebih serius mengatasi masalah kemiskinan dengan  melaksanakan  berbagai  program
bantuan bagi RTM. Pada saat ini pelaksanaan program-program untuk menanggulangi  kemiskinan  di  Kabupaten Tabanan  sering  kali  salah  sasaran  atau penerima  bantuan  bukan  rumah  tangga miskin  tetapi  termasuk  golongan  rumah tangga yang sudah mampu secara perekonomian.  Fenomena  ini  terjadi  karena tidak  akuratnya  identifikasi  sebuah  rumah tangga      yang      tergolong      miskin    atau tidak,  adanya  permainan  pihak-pihak  untuk mengambil keuntungan secara pribadi karena sistem pendataan rumah tangga tidak terkelola  dan  tidak  terekem  dengan  baik. Pengajuan  program-program  pengentasan kemiskinan  Kabupaten  Tabanan  dilalui  dari pendataan  rumah  tangga  untuk  menentukan tingkat  kemiskinan  sebuah  rumah  tangga. Proses  yang  berjalan  saat  ini  masih  belum optimal  dan  terukur,  sebab  faktor-faktor penentuan tingkat kemiskinan tidak bersesuaian  dengan  data  rumah  tangga yang  sudah  dinilai  atau  dianalisis  pada tahun-tahun  sebelumnya.  Terdapat  indikasi kesesuaian  antara  data  rumah  tangga  yang di  analisis  tahun-tahun  sebelumnya  dengan data  rumah  tangga  yang  akan  di  nilai berdasarkan faktor-faktor penilai yang digunakan.  Data  RTM  yang  tidak  baik  akan berdampak  pada  tahap  berikutnya  yaitu proses  pengajuan  daftar  calon  penerima bantuan  program  pengentasan  kemiskinan ke  pemerintah  daerah,  RTM  mana  yang sifatnya  segera  di  ajukan  dan  yang  tidak sehingga  bantuan  dapat  disalurkan  sesuai dengan kebutuhan dari RTM.
Berdasarkan  kondisi  tersebut  maka melalui  penelitian  ini  dilakukan  penerapan pemanfaat  kemajuan  teknologi  informasi berupa sistem aplikasi yang dapat membantu untuk mengidentifikasi kemiskinan sebuah rumah tangga berdasarkan indikator tingkat keluarga sejahtera. Metode identifikasi untuk mengetahui  tingkat  kemiskinan  dari  sebuah rumah tangga menggunakan Bayesian Analysis yang  dalam  hal  ini  adalah Naïve Bayes Classifier .
Naïve  Bayes  Classifier adalah  sebuah metode  identifikasi  yang  bersumber  pada terorema  Bayes.  Metode  identifikasi  dengan menggunakan  metode  probabilistik  dan statistika  yang  di  kemukakan  oleh  ilmuwan Inggris    Thomas    Bayes,   yaitu
memprediksi  peluang  di  masa  yang  akan datang berdasarkan referensi kejadian waktu sebelumnya kemudian dikenal sebagai Teorema  Bayes.  Kriteria  dari  Naïve  Bayes Classifier  adalah  hipotesis  yang  sangat  kuat (naif) akan ketidakbergantungan dari masing- masing kondisi/kejadian. Berdasarkan (Utami,  2014)  menerangkan  bahwa  Naive Bayes  dalam  setiap  kelompok  keputusan memiliki  probabilitas  sebagai  syarat  bahwa kelompok
keputusan adalah benar
berdasarkan informasi obyek. Proses algoritma  ini  mengindikasikan  bahwa  setiap atribut dalam obyek adalah tidak bergantung ( independent ).  Probabilitas  yang  terlibat dalam  memproduksi  perkiraan  akhir  dihitung sebagai jumlah  frekuensi  dari  master  tabel keputusan.  Naïve  Bayes  Classifier  bekerja sangat baik dibanding dengan model classifier  lainnya  (Natalius  dan  Samuel, 2010).  Keuntungan  mengunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier  adalah  metode  ini hanya memerlukan jumlah data training yang relatif kecil dalam menentukan perkiraan nilai parameter  dalam  proses  identifikasi  (Syaril, 2016).  Asumsi  independen  naif  tersebut menyebabkan ketentuan probabilitas menjadi lebih sederhana, hal ini menyebabkan proses perhitungan  metode  ini  lebih  mungkin  untuk di lakukan.
Seperti
penjabaran
  n F F C P ... | 1 dapat disederhanakan menjadi:          
        n i i n C F P C P C F P C F P C F P C P F F C P 1 3 2 1 1 | | | | ... | (1)
Diharapkan  dalam  penelitian  yang dilakukan  identifikasi  rumah  tangga  miskin dapat  dilakukan  dengan  baik  sehingga program  pengentasan  kemiskinan  dapat tepat sasaran sesuai RTM yang membutuhkan.

## METODE
Penelitian yang dilakukan
menggunakan metode sistem dengan langkah-langkah sebagai berikut:

## A.   Analisis
Identifikasi  RTM  dengan  tepat  akan mempermudah  dalam  penyaluran  berbagai bantuan  program  pengentasan  kemiskinan bagi  Dinas  Sosial  Kabupaten  Tabanan. Dalam  menentukan  kemiskinan  dari  sebuah rumah  tangga  di  Kabupaten  Tabanan memiliki  indikator  keluarga  non  sejahtera (Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Bali,  2014) sebagai berikut:
1) Luas  lantai  rumah  tinggal  tidak  lebih dari 8 m 2
2) Jenis  lantai  rumah  tinggal  terbuat  dari dari tanah/bambu/kayu
3) Jenis  dinding  rumah  tinggal  dari bambu/rumbia/kayu berkualitas rendah
4) Tidak memiliki fasilitas MCK (jamban/kakus)
5) Sumber  pencahayaan  keluarga  bukan dari listrik
6) Konsumsi  air  minum  dari  mata  air  tak terlindungi/sungai/air hujan/sumur
7) Sumber  untuk  memasak  sehari-hari dari kayu bakar/arang
8) Tidak mengkonsumsi
daging/susu/ayam dalam satu minggu
9) Tidak  mampu  membeli  sandang  untuk setiap anggota keluarga dalam setahun 10)  Frekuensi  makan  kurang  dari  tiga  kali
per hari untuk setiap ART 11)  Tidak mampu berobat ke puskesmas/poliklinik 12)  Lapangan  pekerjaan  utama  kepala rumah tangga yaitu petani gurem/pekerja  bebas  dengan  upah  per bulan kurang dari Rp. 600.000
13)  Pendidikan tertingi kepala rumah tangga sekolah dasar atau tidak pernah sekolah 14)  Tidak mempunyai asset/tabungan/barang berharga
bernilai lebih dari 500.000.
Berdasarkan  hasil  pengamatan  yang dilakukan  terhadap  beberapa  permasalahan yang  ditemukan  dalam  proses  pendataan identifikasi  rumah  tangga,  maka  dapat ditentukan  kebutuhan  pengguna  sistem sebagi berikut:
1) Dibutuhkan informasi tentang standarisasi  dalam  proses  penilaian rumah tangga sehingga dapat ditentukan  tingkat  kemiskinan  rumah tangga  tersebut,  dengan  tujuan  bahwa program pengentasan kemiskinan dapat disalurkan dengan tepat sasaran.
2) Informasi  RTM  dapat  terekam  dengan jelas  baik  periode  saat  ini  maupun periode tahun-tahun yang sebelumnya
3) Pada  proses  penilaian  terhadap  rumah tangga  dalam  penelitian  ini  akan ditentukan  tingkat  Keluarga  Sejahtera (KS)  dari  sebuah  keluarga  yaitu: keluarga pra sejahtera, keluarga sejahtera    I,   keluarga    sejahtera    II,
keluarga sejahtera III, keluarga
sejahtera III plus.
4) Laporan  RTM  hasil  penilaian  yang dilakukan oleh sistem.
Melalui  kebutuhan  pengguna  maka ditentukan  analisis kebutuhan fungsional  dari sistem  yang  dibangun. Kebutuhan fungsional disajikan melalui Use Case dengan
menyiapkan  fungsi-fungsi  yang  diberikan oleh sebuah sistem informasi. Melalui kondisi tersebut  yang  ditekankan  adalah  apa  yang dikerjakan  sistem  dan  bukan  bagaimana sistem  itu  mengerjalan  proses. Use  Case mengindikasikan  sebuah  hubungan  antara pengguna  dengan  sistem.  Adapun  diagram Use Case pada gambar 1 dibawah.
Gambar 1. Diagram Use Case Sistem Identifikasi Keluarga Miskin
Selanjutnya  kebutuhan  non-fungsional sistem  merupakan  kebutuhan  yang  harus dipenuhi agar aplikasi yang dibuat mendapat umpan  balik  yang  baik  dari  pengguna aplikasi.  adapun  kebutuhan  non-fungsional sistem antara lain:
 Performa: sistem harus mampu melakukan setiap  perintah  secara  utuh  dalam  selang waktu  yang  tidak  terlalu  lama  sesuai dengan ukuran data input yang diberikan.
 Informasi:
Sistem harus
mampu menyediakan  informasi  tentang  data-data yang akan digunakan pada sistem.
 Ekonomi:  Sistem  harus  dapat  bekerja dengan  baik  tanpa  harus  mengeluarkan biaya tambahan yang tinggi.
 Kontrol: sistem yang sudah diimplementasikan  harus  tetap  diawasi setelah  selesai  didesain  sehingga  fungsi serta  kinerja  sistem  selalu  siaga,  hal  ini dimaksudkan  supaya  hasil  yang  diberikan sesuai kebutuhan pengguna.
 Efisiensi: aplikasi harus di desain sesederhana mungkin supaya memberikan kemudahan bagi pengguna dalam menjalankan sistem tersebut.
 Pelayanan:  aplikasi  yang  telah  di  desain dapat  dikembangkan  ke  level  yang  lebih rumit lagi  bagi  pengembang  sistem tersebut.
Untuk  mengukur  akurasi  dari  hasil pengujian  dengan  data  uji  menggunakan formula sebagai berikut:
% 100 x uji data benar uji data
Akurasi    (2)

## B.  Perancangan
Tahap selanjutnya adalah perancangan setelah  melalui  tahapan  analisis.  Proses penilaian  sebuah  rumah  tangga  pada penelitian  ini  menggunakan  model Naïve Bayes Classifier , dimana model ini digunakan untuk melakukan klasifikasi penentuan tingkat kesejahteraan rumah tangga berdasarkan  indikator  penilai  kesejahteraan yang  digunakan.  Proses  pada  sistem  untuk melakukan  klasifikasi  Naïve  Bayes  yaitu dengan membaca model data:
 Data training digunakan menentukan data yang  akan  di  proses  dengan  algoritma Naive  Bayes  Classifier sehingga  langkah awal yang akan dilakukan adalah
membaca  data  latih.  Data  latih  yang digunakan sebanyak 60 data latih.
 Data  uji  menggunakan  data  dari  Desa Senganan, Kecamata Penebel, Kabupaten Tabanan.   Data   uji   memiliki
 indikator  berdasarkan faktor  penilai  dalam menentukan tingkat Kesejahteraan Keluarga.
Model  identifikasi  kesejahteraan  keluarga dalam  penelitian  ini  berdasarkan  tingkat keluarga sejahtera memiliki algoritma sebagai berikut:
1.  Baca data training
2.  Proses learning
a.  Hitung  jumlah  dan  probabilitas  yaitu dengan  mencari  angka  probabilitas
serta  menghitung  seluruh  data  yang sesuai dari katagori yang sama dibagi dengan  jumlah  data  pada  kategori tersebut.
b.  Mendapatkan nilai dalam tabel probabilitas 3.  Proses klasifikasi a.  Hasil kali posteriori probability dengan prior probability b.  Memeriksa kesesuaian untuk klasifikasi 4. Selesai
Aliran  proses  pada  sistem  identifikasi keluarga  miskin  dengan  Naïve  Bayes Classifier dijelaskan dengan flowchat dibawah ini.
Gambar 2. Metode Naïve Bayes Classifier
Flowchat pada  gambar  2  diatas menggambarkan  proses  klasifikasi  data penduduk  dengan Naïve  Bayes  Classifier dimana  varibel  C  adalah  cocok  dan  CT adalah  variabel  tidak  cocok.  Langkah pertama  menentukan  inputan  berdasarkan indikator  data  uji  dan  menentukan prior probability , jika nilainya diluar dari 0 sampai 1
maka  proses  akan  berhenti,  jika  tidak  maka dilanjutkan  dengan  menentukan conditional probability table (CPT). CPT menghitung nilai probabilitas dari seluruh indikator berdasarkan  jenis prior  probability kemudian semua  nilainya  dikalikan,  uji  apakah  nilai berada  pada  selang  0  sampai  1  jika  tidak proses  selesai  dan  jika  ya  maka  proses
dilanjutkan  dengan  menghitung  perkalian antara prior  probability dengan posterior probability untuk  masing-masing  C  dan  CT.
Hasil  perkalian  dari  dua  variabel  tersebut yang  lebih  besar  maka  nilai  itu  adalah outputnya.  Berdasarkan analisis
kebutuhan  pengguna  sistem  menunjukkan proses  yang  akan  terjadi  pada  sistem  yang dikembangkan  melalui  perancangan  sistem berupa  Data  Flow  Diagram  (DFD).  Pada gambar  3  dibawah  ini  menggambarkan proses  awal  adalah  proses  login  untuk  level user  pengguna  sistem  yaitu  administrator memiliki  akses  sebagai  super  user  untuk semua proses yang ada dalam sistem. Level kedua adalah pengguna sistem yaitu petugas yang memiliki fungsionalitas untuk melakukan  proses  pendataan  dan  penilaian berdasarkan    indikator    sistem.
Proses  kedua  adalah  simpan  data  rumah tangga  yaitu  menyimpan  data  dasar  rumah tangga  dan  data  indikator  penilaian  rumah tangga      yang      dilakukan      oleh      user administrator serta menyimpan nilai pendataan data dasar dan penilaian indikator oleh  user  petugas.  Pada  proses  ketiga metode yaitu mengklasifikasikkan data rumah  tangga  dengan  algoritma Naïve Bayes  Classifier .  Proses  yang  terakhir adalah  menampilkan data laporan klasifikasi keluarga sejahtera
Selanjutnya
rancangan
Entity
relationship  diagram pada  sistem  identifikasi keluarga  miskin,  terdapat  6  entitas  yang terlibat  dalam  relasi  yaitu  user,  keluarga,
indikator,  indikator  detail,  data  latih  dan tingkat keluarga. ERD sistem disajikan pada gambar 4 dibawah.
Gambar 4. Data Flow Diagram Level 1

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan dari setiap tahapan penelitian diuraikan sebagai berikut:

## A.  Hasil Tahap Analisis
Pengembangan sistem identifikasi keluarga  miskin  menggunakan  Naïve  Bayes Classifier,  yaitu  pada  proses  pertama mendata  data  dasar  rumah  tangga  untuk
mengetahui  identitas  sebuah  keluarga.  Data yang di rekam pada proses ini adalah nomor kartu  keluarga,  nama  kelapa  keluarga,  jenis kelamin  kepala  keluarga,  jumlah  anggota rumah tangga, jumlah keluarga dalam rumah tangga, jumlah laki-laki dewasa dalam rumah tangga,  jumlah  perempuan  dewasa  dalam rumah  tangga,  jumlah  anak  laki-laki  dan jumlah  anak  perempuan.  Semua  keperluan
data  pada  proses  ini  harus  direkam  dengan baik yang akan digunakan untuk memverifikasi  rumah  tangga  sehingga  dapat dilanjutkan proses klasifikasi.
Pada proses kedua dilakukan penilaian terhadap  data  rumah  tangga  yang  sudah direkam.  Setiap  keluarga  yang  dinilai  oleh sistem  akan  di  klasifikasi  salah  satu  dari empat kelas  yang  digunakan  yaitu:  Keluarga Pra  Sejahtera,  Keluarga  Sejahtera  Tingkat  I, Keluarga  Sejahtera  Tingkat  II,  Keluarga Sejahter  Tingkat  III  dan  Keluarga  Sejahtera Tingkat  III  Plus.  Pada  proses  ini  ada  14 indikator  penilai  sebuah  keluarga  untuk menentukan  klasifikasinya seperti: luas lantai,  jenis  lantai,  jenis  dinding,  toilet, sumber  penerangan,  sumber  air,  bahan bakar,  konsumsi  daging,  pakaian,  frekuansi makan, berobat, lapangan pekerjaan, pendidikan KK dan kepemilikan tabungan.
Berdasarkan data latih yang digunakan, maka  akan  di  uji  dengan  melakukan perhitungan  manual  dari  data  inputan berupa:  luas  lantai  =  kurang  dari  8  m 2 ,  jenis lantai =  bukan tanah, jenis dinding =  dinding batako,  toilet  =  toilet  tidak  standar  MCK, sumber  penerangan  =  listrik,  sumber  air  = PDAM,  bahan  bakar  =  kayu,  konsumsi daging = diatas seminggu, pakaian = pakaian baru setahun sekali, frekuensi makan = 3 kali sehari,  berobat  =  puskesmas,  lapangan pekerjaan  KK  =  pekerjaan  serabutan, pendidikan  KK  =  SD,  tabungan  =  tidak memiliki  aset.  Berdasarkan  metode  Naïve Bayes  Classifier  yang  digunakan  maka klasifikasi  data  keluarga  dapat  ditentukan sebagai berikut:
1)  Tingkat Keluarga Sejahtera adalah KPS =   P(Kurang dari 8 m 2 | KPS) * P(Bukan Tanah  |  KPS)  *  P(Batako  |  KPS)  * P(Toilet  Tidak  Standar MCK  |  KPS)  * P(Listrik  |  KPS)  *  P(PDAM  |  KPS)  * P(Kayu | KPS) * P(Diatas Seminggu |
KPS)* P(Pakaian Baru Setahun Sekali | KPS) * P(3 Kali Sehari | KPS) * P(Puskesmas | KPS) * P(Pekerjaan Serabutan  |  KPS)  *  P(SD  |  KPS)  * P(Tidak Memiliki Aset | KPS)
=  0.93 * 0.47 * 0.27 * 0.53 * 0.40 * 0.60
*  0.67  *  0.93  *  0.13  *  0.27  *  0.20  * 0.73 * 0.27 * 0.53 =   0.00000686
2)  Tingkat Keluarga Sejahtera adalah KS I =   P(Kurang dari 8 m 2 | KS I) * P(Bukan Tanah  |  KS  I)  *  P(Batako  |  KS  I)  * P(Toilet  Tidak  Standar  MCK  |  KS  I)  *
P(Listrik  |  KS  I)  *  P(PDAM  |  KS  I)  * P(Kayu | KS I) * P(Diatas Seminggu | KS  I)*  P(Pakaian  Baru  Setahun Sekali | KS I) * P(3 Kali Sehari | KS I) * P(Puskesmas | KS I) * P(Pekerjaan Serabutan  |  KS  I)  *  P(SD  |  KS  I)  *
P(Tidak Memiliki Aset | KS I)
=  0.77 * 0.73 * 0.64 * 0.82 * 0.77 * 0.59 *  0.73  *  0.91  *  0.36  *  0.59  *  0.55  * 0.55 * 0.32 * 0.59
=   0.00108
3)  Tingkat Keluarga Sejahtera adalah KS II =   P(Kurang dari 8 m 2 | KS II) * P(Bukan Tanah  |  KS  II)  *  P(Batako  |  KS  II)  * P(Toilet Tidak Standar MCK | KS II) * P(Listrik  |  KS  II)  *  P(PDAM  |  KS  II)  * P(Kayu | KS II) * P(Diatas Seminggu | KS  II)*  P(Pakaian  Baru  Setahun Sekali  |  KS  II)  *  P(3  Kali  Sehari  |  KS II)  *  P(Puskesmas  |  KS  II)  * P(Pekerjaan  Serabutan  |  KS  II)  * P(SD | KS II) * P(Tidak Memiliki Aset |
KS II)
=  0.23 * 0.85 * 0.38 * 0.54 * 0.69 * 0.77 *  0.15  *  0.23  *  0.23  *  0.54  *  0.69  * 0.31 * 0.23 * 0.08
=   0.000000359
4)  Tingkat Keluarga Sejahtera adalah KS III =   P(Kurang  dari  8  m 2 |  KS  III)  * P(Bukan Tanah  |  KS III)  *  P(Batako  | KS III) * P(Toilet Tidak Standar MCK | KS III) * P(Listrik | KS III) * P(PDAM | KS  III)  *  P(Kayu  |  KS  III)  *  P(Diatas Seminggu | KS III)  *  P(Pakaian Baru Setahun  Sekali  |  KS  III)  *  P(3  Kali Sehari  |  KS  III)  *  P(Puskesmas  |  KS III) * P(Pekerjaan Serabutan | KS III) *
P(SD | KS III) * P(Tidak Memiliki Aset | KS III)
=  0.17 * 0.67 * 0.17 * 0.17 * 0.67 * 0.67 *  0.17  *  0.33  *  0.33  *  0.33  *  0.67  * 0.33 * 0.17 * 0.17
=   0.000000058
5)  Tingkat Keluarga Sejahtera adalah KS III Plus
=   P(Kurang  dari  8  m 2 |  KS  III  Plus)  * P(Bukan  Tanah  |  KS  III  Plus)  * P(Batako  |  KS  III  Plus)  *  P(Toilet Tidak  Standar  MCK  |  KS  III  Plus)  * P(Listrik | KS III Plus) * P(PDAM | KS III  Plus)  *  P(Kayu  |  KS  III  Plus)  * P(Diatas  Seminggu  |  KS  III  Plus)* P(Pakaian  Baru  Setahun  Sekali  |  KS III Plus) * P(3 Kali Sehari | KS III Plus) *  P(Puskesmas  |  KS  III  Plus)  * P(Pekerjaan  Serabutan  |  KS  III  Plus)
*  P(SD  |  KS  III  Plus)  *  P(Tidak Memiliki Aset | KS III Plus)
=  0.25 * 0.75 * 0.25 * 0.25 * 0.75 * 0.75
*  0.25  *  0.25  *  0.25  *  0.25  *  0.75  * 0.50 * 0.25 * 0.25 =   0.000000603
Bandingkan  hasil  probabilitas  masing- masing  kelas  pada  langkah  diatas,  terlihat bahwa  nilai  probabilitas  kelas  tertinggi  ada
pada  kelas  P(Tingkat  KS  =  KS  I)  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  status  calon keluarga  tersebut  masuk  dalam  klasifikasi “ Keluarga Sejahtera I ” .
B.  Hasil Tahap Perancangan Hasi  proses penilaian  dengan  sistem terhadap perhitungan manual yang dilakukan dengan proses yang dihasilkan dalam sistem dapat disajikan pada gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5. Data Flow Diagram Level 1
Berdasarkan  hasil  perhitungan  sistem dengan  penilaian  manual  yang  sudah
dilakukan terlihat klasifikasi yang sama yaitu keluarga  sejahtera  I  dengan  nilai  0.00108.
Selanjutnya  pengujian  sistem  dilakukan terhadap  11  sampel  data  rumah  tangga  di Desa  Senganan.  Adapun  hasil  pengujian sistem yang sudah dilakukan adalah sebagai berikut:
1)  Keluarga Sang Wayan Guntur dari Banjar
Keridan  dengan  hasil  penilaian  sistem yaitu  keluarga  pra  sejahtera  sebesar 1.683 x 10 -5 , keluarga sejahtera I sebesar 3.188  x  10 -7 ,  keluarga  sejahtera  II sebesar  2.188  x  10 -9 ,  keluarga  sejahtera III  sebesar  7.209  x  10 -9 ,  keluarga sejahtera  III  plus  sebesar  1.341  x  10 -7 . Nilai  terbesar  dari  kelima  penilaian tersebut  menunjukkan  bahwa  keluaga  ini berada pada tingkat keluarga pra sejahtera.
2)  Keluarga  I  Ketut  Antika  dari  Banjar  Soka Kangin  dengan  hasil  penilaian  sistem yaitu  keluarga  pra  sejahtera  sebesar 6.646  x  10 -13 ,  keluarga  sejahtera  I sebesar 2.670 x 10 -10 , keluarga sejahtera II  sebesar  2.512  x  10 -5 ,  keluarga sejahtera  III  sebesar  3.167  x  10 -4 , keluarga sejahtera III plus sebesar 8.799 x 10 -4 . Nilai terbesar dari kelima penilaian tersebut  menunjukkan  bahwa  keluaga  ini berada pada tingkat keluarga sejahtera III plus.
3)  Keluarga  I  Gusti  Ngurah  Pinge  dari Banjar  Bugbugan  dengan  hasil  penilaian sistem  keluarga  pra  sejahtera  sebesar 6.859 x 10 -6 , keluarga sejahtera I sebesar 1.079  x  10 -3 ,  keluarga  sejahtera  II sebesar  3.594  x  10 -7 ,  keluarga  sejahtera III  sebesar  5.768  x  10 -8 ,  keluarga sejahtera  III  plus  sebesar  6.035  x  10 -7 .
Nilai  terbesar  dari  kelima  penilaian tersebut  menunjukkan  bahwa  keluaga  ini berada pada tingkat keluarga sejahtera I.
4)  Keluarga I Made Darma Yasa dari Banjar Bugbugan  hasil  penilaian  sistem  tidak dapat  dilakukan  hal  ini  disebabkan  data dasar  rumah  tangga  tidak  lengkap  yaitu data kartu tanda penduduk tidak ada atau hilang.
5)  Keluarga  I  Made  Patra  dari  Banjar  Pagi dengan  hasil  penilaian  sistem  keluarga pra  sejahtera  sebesar  2.597  x  10 -7 , keluarga sejahtera I sebesar 8.738 x 10 -5 , keluarga sejahtera II sebesar 3.100 x 10 - 6 ,  keluarga  sejahtera  III sebesar 1.387 x 10 -7 ,  keluarga  sejahtera  III  plus  sebesar 1.207  x  10 -6 .  Nilai  terbesar  dari  kelima penilaian  tersebut  menunjukkan  bahwa
keluaga ini berada pada tingkat keluarga sejahtera I.
6)  Keluarga  I  Wayan  Sukada  dari  Banjar Senganan Kangin dengan hasil penilaian sistem  keluarga  pra  sejahtera  sebesar 2.439  x  10 -10 ,  keluarga  sejahtera  I sebesar  4.531  x  10 -7 ,  keluarga  sejahtera II  sebesar  6.913  x  10 -5 ,  keluarga sejahtera  III  sebesar  3.500  x  10 -5 , keluarga sejahtera III plus sebesar 4.888 x 10 -5 . Nilai terbesar dari kelima penilaian tersebut menunjukkan bahwa keluaga ini berada pada tingkat keluarga sejahtera II.
7)  Keluarga I Gusti Ngurah Budi dari Banjar Anyar  hasil  penilaian  sistem  tidak  dapat dilakukan  hal  ini  disebabkan  data  dasar rumah  tangga  tidak  lengkap  yaitu  data kartu  keluarga  tidak  ada  atau  tidak punya.
8)  Keluarga  I  Nyoman  Cadra  dari  Banjar Soka  Kawan  hasil  penilaian  sistem  tidak dapat  dilakukan  hal  ini  disebabkan  data dasar  rumah  tangga  tidak  lengkap  yaitu data  kartu  tanda  penduduk  dan  kartu keluarga tidak ada.
9)  Keluarga I Made Susila Dana dari Banjar Senganan Kangin dengan hasil penilaian sistem  keluarga  pra  sejahtera  sebesar 2.458  x  10 -13 ,  keluarga  sejahtera  I sebesar 3.933 x 10 -10 , keluarga sejahtera II  sebesar  1.607  x  10 -4 ,  keluarga sejahtera  III  sebesar  6.430  x  10 -4 , keluarga sejahtera III plus sebesar 8.799 x 10 -4 . Nilai terbesar dari kelima penilaian tersebut menunjukkan bahwa keluaga ini berada pada tingkat keluarga sejahtera III plus.
10) Keluarga  I  Ketut  Suwena  dari  Banjar Senganan Kangin dengan hasil penilaian sistem  keluarga  pra  sejahtera  sebesar 2.684 x 10 -5 , keluarga sejahtera I sebesar 4.772  x  10 -7 ,  keluarga  sejahtera  II sebesar 5.916 x 10 -11 , keluarga sejahtera III  sebesar  4.398  x  10 -9 ,  keluarga sejahtera  III  plus  sebesar  2.235  x  10 -8 .
Nilai  terbesar  dari  kelima  penilaian tersebut menunjukkan bahwa keluaga ini berada  pada  tingkat  keluarga  pra sejahtera.
11) Keluarga  I  Nyoman  Arka  dari  Banjar Senganan Kangin dengan hasil penilaian sistem  keluarga  pra  sejahtera  sebesar 9.481  x  10 -13 ,  keluarga  sejahtera  I sebesar  2.578  x  10 -9 ,  keluarga  sejahtera II  sebesar  3.774  x  10 -4 ,  keluarga sejahtera  III  sebesar  4.244  x  10 -4 ,
keluarga sejahtera III plus sebesar 2.933 x 10 -4 . Nilai terbesar dari kelima penilaian tersebut  menunjukkan  bahwa  keluaga  ini berada  pada  tingkat  keluarga  sejahtera III.
Dibawah  ini  adalah  tabel  penilaian keluarga  oleh  Dinas  Sosial  Kabupaten Tabanan. Tabel 1. Data Penilaian Manual Rumah Tangga Dinas Sosial Kabupaten Tabanan No Nama Kepala Rumah Tangga Kelengkapan Data Dasar RT Alamat Hasil Penilaian 1 Sang Wayan Guntur Lengkap Banjar Keridan Keluarga Pra Sejahter 2 I Ketut Antika Lengkap Banjar Soka Kangin Keluarga Sejahtera III Plus 3 I Gusti Ngurah Pinge Lengkap Banjar Bugbugan Keluarga Sejahtera I 4 I Made Darma Yasa Tidak Lengkap Banjar Bugbugan Keluarga Sejahtera I 5 I Made Patra Lengkap Banjar Pagi Keluarga Sejahtera I 6 I Wayan Sukada Lengkap Banjar Senganan Keluarga Sejahtera II 7 I Gusti Ngurah Budai Tidak Lengkap Banjar Anyar Keluarga Sejahtera II 8 I Nyoman Candra Tidak Lengkap Bajar Soka Kawan Keluarga Sejahtera I 9 I Made Susila Dana Lengkap Banjar Senganan Kangin Keluarga Sejahtera III Plus 10 I Ketut Suwena Lengkap Bajar Senganan Kangin Keluaga Pra Sejahtera 11 I Nyoman Arka Lengkap Banjar Senganan Kangin Keluarga Sejahtera III Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem yang sudah dilakukan dan apabila dibandingkan  dengan  data  penilaian  Dinas Sosial  Kabupaten  Tabanan  terlihat  bahwa penilaian  kelayakan  dari  sistem  mendekati dari  data  penilaian  Dinas  Sosial.  11  data  di identifikasi  oleh  sistem  dengan  3  perbedaan data  penilaian  dari  data  Dinas  Sosial, sehingga  jika  dihitung  akuransinya  dari  data pengujian sistem
% 72 % 100 72
. 0 11 8    x
Akurasi
kesesuai  pengujian  sistem  dengan  manual memiliki akurasinya sebesar 72 %.

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah dilakukan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan
sebagai berikut:
 Analisis  dan  pemodelan  sistem  identifikasi keluarga miskin dapat dilakukan perancangannya  berdasarkan  faktor-faktor penilai kemiskinan di Kabupaten Tabanan
 Metode Naïve  Bayes  Classifier dapat  di terapkan  dan  mampu  mengidentifikasi kelas  rumah  tangga  dari  indikator  penilai sebesar 72%.
 Penilaian  dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes   Classifier   menggabungkan penilaian-penilaian  dan  nilai-nilai  kedalam suatu  cara  logis, tetapi tingkat objektivitas penilaian  akan  sangat  tergantung  pada imajinasi, naluri, pengalaman, pengetahuan  dan  pemahaman  seseorang terhadap suatu masalah.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  disampaikan  Universitas Dhyana Pura melalui Lembaga Penelitian dan
Pengabdian Kepada Masyarakat dan Fakultas Ilmu Keshatan, Sains dan Teknologi Universitas Dhyana Pura yang telah membiayai pelaksanaan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Bali,  2014.
Sekretariat  Komite  Penanggulangan
Kemiskinan Republik
Indonesia . Denpasar. Badan  Pusat  Statistik  Bali,  2016.  Sekretariat Komite  Penanggulangan  Kemiskinan Republik Indonesia. Denpasar. Kendall, K.E. dan Kendall, J.E. 2006. Analisis dan  Perancangan  Sistem  Informasi . Versi Bahasa Indonesia. Edisi Kelima. Jilid I. PT. Indeks Kelompok Gramedia. Jakarta.
Kusumadewi,  Sri,  2009. Klasifikasi  Status
Gizi  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes  Classification ,  Jurusan  Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia Natalius, Samuel, 2010. Metode Naïve Bayes Classifier  dan  Penggunaannya  Pada
Klasifikasi  Dokumen ,  Program  Studi Sistem  dan  Teknologi  Informasi, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung. Syaril,  2016.  Metode  Naïve  Bayes  Untuk
Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa  Baru  Perguruan  Tinggi). Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer.  Volume
2 No 1, April 2016
Utami,  D.  K,  Kusuma.  W.A,  dan  Buono.  A 2014.  Klasifikasi  Metagenom  Dengan
Metode Naïve Bayes Classifier Metagenom  Classifier  Using  Naïve Bayes  Classfier  Methos.  Jurnal  Ilmu
Komputer  Agri  Informatika.  Volume  3 Nomor 1 Hal 9-18.