e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Classification Of Welfare Of Rw 006 Kalideres Village Using The Naïve Bayes Method
Adella Fitriany Cahyana 1 , Veri Arinal 2
The Study Program in Informatics Engineering Department of Information System Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Jakarta adellafitriany28@gmail.com, veriarinal@gmail.com
Received: July 10, 2022 Revised: August 10, 2022 Accepted: September 6, 2022 .  Issue Period: Vol.6 No.2 (2022), Pp. 335-342
Abstrak: Tingkat Kesejahteraan merupakan sebuah pengukuran masyarakat ataupun warga dalam suatu negara apakah dapat mencapai kualitas hidup yang layak ataupun tidak. Hakikatnya kita masih bisa melihat tentang kesenjangan sosial ini benar terjadi di kehidupan terdekat kita yang mengakibatkan adanya ketidak adilan dan kedudukan di  lingkungan  masyarakat.  Seperti  halnya  yang  terjadi  di  Kelurahan  Kalideres  RW 006,  tingkat  kesejahteraan  yang  masih  belum  terukur  mengakibatkan  banyaknya kekeliruan  yang  terjadi  pada  saat  pemberian  bantuan  sosial  baik  dari  pemerintah maupun  donatur  yang  ingin  membantu.  Melalui  penelitian  ini  dibuatlah  sebuah klasifikasi  kesejahteraan  dengan  metode  algoritma  Naïve  Bayes  yang  diharapkan dapat membantu pemerintah maupun donatur agar bantuan yang akan diberikan dapat sampai  dan  diterima  oleh  masyarakat  yang  berhak  mendapatkannya.  Hasil  dari klasifikasi  Naïve  Bayes  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  85%  dimana  nilai precision data tidak sejahtera mendapat nilai sebesar 97% dan data sejahtera sebesar 73%,  untuk  nilai  recall  pada  data  tidak  sejahtera  sebesar  80%  dan  data  sejahtera sebesar 95%.
Kata kunci: Klasifikasi, Naïve Bayes, Kesejahteraan, Data Mining.
Abstract: The  welfare  level  is  a  measurement  of  whether  people  or  citizens  in  a country can achieve a decent quality of life or not. We can still see social things that happened before us which result in the absence of justice and position in society. As happened in Kalideres Village RW 006, the level  of welfare still occurs when social assistance is provided, both from the government and donors who want to help. This research  uses  the  Nave  Bayes  algorithm  method  to  classify  welfare.  hoped  that  it could help the government and donors so that the donations that will be given can be accepted by the people entitled to them. The results of the Naïve Bayes classification get an accuracy value of 85%, where the precision value of the non-prosperous data is 97%, the prosperous data is 73%, for the recall value of the non-prosperous data is 80%, and the prosperous data is 95%.
Keywords: Classification, Naïve Bayes, Welfare, Data Mining
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## I. PENDAHULUAN
Tingkat  Kesejahteraan  adalah  sebuah  pengukuran  masyarakat  ataupun  warga  dalam  suatu  negara  apakah dapat mencapai kualitas hidup yang layak ataupun tidak. Kesejahteraan ini dapat di pengaruhi oleh pendapatan warga tersebut, tingkat pendidikan, serta kemampuan warga tersebut dalam mengakses fasilitas Kesehatan dan Pendidikan. Pada hakikatnya, tingkat kesejahteraan ini sering menimbulkan kesenjangan sosial yang merupakan ketidak seimbangannya antara warga satu dan lainnya.
Kesenjangan  social  ekonomi  merupakan  keadaan  yang  tidak  seimbang  antara  warga  satu  dan  lainnya dalam kehidupan di masyarakat. Isu mengenai kesenjangan merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari setiap pembicaraan  mengenai  kualitas  hidup  manusia.  Kesenjangan  sosial  ini  dapat  berdampak  pada  banyak  hal, termasuk dengan timbulnya kriminalitas, pengangguran, kemiskinan, serta tidak hanya pada segi ekonomi dari suatu negara melainkan masih banyak hal lagi didalamnya termasuk kualitas pelayanan public, masalah hukum, serta bagaimana birokrasi dalam negara tersebut berjalan, dan bagaimana pula kualitas pendidikaan pada suatu negara dapat dinilai semua merupakan dampak dari kesenjangan sosial yang ada saat ini.
Hakikatnya kita masih bisa melihat tentang kesenjangan sosial ini benar terjadi di kehidupan terdekat kita yang  mengakibatkan  adanya  ketidak  adilan  dan  kedudukan  di  lingkungan  masyarakat.  Seperti  halnya  yang terjadi  di  Kelurahan  Kalideres  RW  006,  tingkat  kesejahteraan  yang  masih  belum  terukur  mengakibatkan banyaknya  kekeliruan  yang  terjadi  pada  saat  pemberian  bantuan  sosial  baik  dari  pemerintah  maupun  donatur yang ingin membantu.
Agar tidak terjadi bias dalam menentukan siapa yang berhak mendapatkan bantuan di RW 006 Kelurahan Kalideres,  melalui  penelitian  ini  dibuatlah  sebuah  klasifikasi  kesejahteraan  dengan  metode  algoritma  naïve bayes  yang  diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  maupun  donatur  agar  bantuan  yang  akan  diberikan  dapat sampai dan diterima oleh masyarakat yang berhak mendapatkannya.

## II. METODE DAN MATERI
Made  Ayu  Dusea  Widyadara  pada  kajiannya  yang  berjudul  Implementasi  Metode  Naïve  Bayes  Dalam Penentuan Tingkat Kesejahteraan  Keluarga[1]  yang diperlukan  hanyalah  mengolah data  yang dapat  digunakan untuk  memberikan  informasi  tingkat  kesejahteraan  keluarga,  yang  saya  tulis  adalah  sebuah  sistem.  Sebuah teknik klasifikasi pertambangan yang menggunakan metode Nave Bayes. Dalam penelitian ini, nilai akurasinya adalah 87,2%, berdasarkan hasil eksperimen yang membandingkan 80%:20% data pelatihan dan data uji.[1].
Dalam  penelitian  yang  ditulis  oleh  Annur  (2018)  dengan  judul  Klasifikasi  Masyarakat  Miskin Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes[2]  menuliskan  membangun  sistem  klasifikasi  masyarakat  miskin  di Kecamatan  Tibawa  dan  menggunakan  metode  klasifikasi  naive  Bayes  pada  dataset  yang  diperoleh  sebagai subjek  penelitian  dapat  direkayasa  dan  berdasarkan  hasil  uji  confusion  matrix  dengan  teknik  split-validation telah  tercapai  atau  tercapai.  sebesar  73%  Masuk  dalam  kategori  “baik”.  Nilai  presisi  adalah  92%  dan  recall adalah 86%[2],[3].
Arianto Tarigan dkk menuliskan pada penelitian berjudul “Klasifikasi Status Kesejahteraan Rumah Tangga di  Kabupaten  Siak  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier”[4]  bahwa  teknik  data  mining  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasi  keakuratan  penentuan  status  kesejahteraan  rumah  tangga.  Dalam  penelitian tersebut  digunakan  dalam  menghitung  menggunakan  metode  confusion  matriks  yaitu  perbandingkan  Kelas Label Fakta dan Kelas Label Klasifikasi menggunakan tools weka dan menghasilkan nilai akurasi rata-rata 53% [4].

## 2.1. Pengumpulan Data
Dalam penulisan jurnal ini, data yang diperoleh berupa data pribadi dan penulis melakukan penyebaran kuisioner kepada warga RW 006 Kelurahan Kallideres. Jumlah data yang penulis peroleh adalah sebanyak 273 data kepala keluarga yang diperoleh dari warga RT 01 sampai RT 16.
2.2. Pengolahan Data
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Pada  tahap  ini  di  lakukan  analisa  terkait  data  yang  sudah  dikumpulkan,  analisa  tersebut  mencakup pemberian  atribut  serta  menentukan  atribut  apa  saja  yang  akan  dimasukan  sebagai  penilaian.  Atribut  yang dimasukan  tersebut  meliputi  Status  Pekerjaan,  Penghasilan  Perbulan,  Jumlah  Tanggungan,  Akses  Kesehatan, Dana Darurat(Tabungan) dan Status Kesejahteraan. Jumlah data yang akan diolah sebanyak 273 data dan akan dibagi menjadi 218 data training dan 55 data test.
Tabel 1. Variabel dan Kategori Data
No. Variable Kategori
Status Pekerjaam
1  PNS 1 2  Karyawan Swasta 3  Pengusaha
4  Dll. 2 Penghasilan Perbulan
1  Dibawah UMR 2  UMR
3  Diatas UMR 3 Jumlah Tanggungan 1  1
2  2
3  lebih dari 2 4
Akses Kesehatan
0  Tidak Memiliki 1  Memiliki 5
Tabungan/Dana Darurat 0  Tidak Memiliki
1  Memiliki 6
Status Sejahtera
0  Tidak
1  Ya 2.3. Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 1. Proses Klasifikasi j Naïve Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes  merupakan  metode  probabilitas  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasi  kelas pada data. Hasil dari  metode ini  merupakan analisis statis dimana probabilitas utamanya dapat ditentukan dari data training.
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃(𝐸|𝐻)×𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1) E
= Data kelas tidak diketahui
H = Hipotesis data X adalah kelas tertentu.
P(H|X) = Probabilitas hipotesis H diberikan kondisi x.
P(H) = Probabilitas hipotesis H (probabilitas sebelumnya)
P(X|H) = Probabilitas X berlandaskan kondisi tertentu.
P(X) = Probabilitas dari X.
Pada  tahap  ini  data  yang  dianalisis  memiliki  6  variabel  kolom  yaitu  Status  Pekerjaan,  Penghasilan Perbulan, Jumlah Tanggungan, Pendidikan Terakhir, Akses Kesehatan (Asuransi), Tabungan. Setelah itu dalam analisis  tersebut  ditentukan  variable  dependen  dan  independent  dari  data  yang  akan  dianalisis,  dimana  Kolom Sejahtera termasuk kedalam tabel independent dan sisanya termasuk kedalam dependen.
Kemudian dari seluruh data yang sudah didapatkan, penulis melakukan pengujian dengan melakukan split validation  yang  merupakan  suatu  teknik  dalam  membagi  data  menjadi  dua  bagian  dan  membagi  data tersebut kedalam 80% data train dengan jumlah 218 records data dan 20% data test sebanyak 55 rcords data [2].
Selanjutnya dilakukan tahap pre-processing dimana pada tahap  ini  Proses pembersihan dilakukan  dengan menghapus  data  duplikat  dan  memvalidasi  data  yang  memiliki  value  kosong,  tidak  tepat  dan  memperbaiki kesalahan pada data seperti kesalahan ketik.
Lalu  penulis  melakukan  transformation  yang  mana  teknik  ini  adalah  teknik  yang  digunakan  dalam pembersihan data. Pada tahap ini, data dipisahkan dan dipilih, ditransformasikan ke dalam fungsi numerik, dan ditransformasikan ke dalam bentuk yang sesuai untuk pemrosesan data mining.
Langkah  berikutnya  penulis  melakukan  proses  penentuan  data  menggunakan  tools  jupyter  terhadap  data warga yang telah di lakukan testing menggunakan model j pengklasifikasi naïve bayes.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Tahap terakhir merupakan nilai akurasi yang menunjukan seberapa besar nilai akurat yang dihasilkan dari metode Naïve Bayes.

## III. PEMBAHASA DAN HASIL
Hasil  dari  uji  coba  dari  klasifikasi  yang  dilakukan  menggunakan  Naïve  Bayes  menghasilkan  nilai  warga sejahtera dan tidak sejahtera sebagai berikut
Gambar 2. Perbandingan Status Sejahtera Warga
Jumlah warga tidak sejahtera sejumlah 173 warga sedangkan jumlah warga yang sejahtera terdapat 100  warga.  Kemudian  hasil  test  dari  data  training  dan  data  test  menggunakan  convusion  matrix menghasilkan nilai sebagai berikut
Gambar 3. Hasil Split Validation Data Train dan Test
Pada  data  train  didapatkan  score  sebesar  0.849,  score  tersebut  termasuk  kedalam  kategori  good  dan memiliki data aktual yang di prediksi secara tepat sebanyak 107 data sedangkan data prediksi yang kurang tepat sebanyak  4  data.  Sedangkan  pada  kolom  kedua  dari  hasil  convusion  matrix  data  train  terdapat  78  data  yang diprediksi  secara tepat yang termasuk kedalam kategori sejahtera dan 29 data  miss  yang  seharusnya termasuk kedalam  kategori  sejahtera.  Lalu  pada  data  test  dihasilkan  score  sebesar  0.855  dimana  terdapat  30  data  yang
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
diprediksi  secara  tepat  sebagai  kategori  tidak  sejahtera  dan  hanya  1  data  yang  diprediksi  kurang  tepat.  Untuk kolom  kategori  warga  sejahtera,  terdapat  17  data  yang  termasuk  kedalam  kategori  sejahtera  dan  dapat  di prediksi secara tepat dan 7 data kategori sejahtera yang di prediksi secara tidak tepat.
Hasil dari klasifikasi Naïve Bayes mendapatkan nilai precision data tidak sejahtera mendapat nilai sebesar 97%  dan  data  sejahtera  sebesar  73%,  untuk  nilai  recall  pada  data  tidak  sejahtera  sebesar  80% dan  data sejahtera  sebesar  95%.  Secara  keseluruhan  penelitian  ini  berhasil  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar 85%.
DOI: 10.52362/jisicom.v6i2.885 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## IV. KESIMPULAN
Pada  hasil  test  yang  dilakukan  penulis  untuk  mengklasifikasi  kesejahteraan  warga  RW  006  Kelurahan Kalideres dapat disimpulkan bahwa warga tidak sejahtera masih lebih banyak dibandingkan dengan warga sejahtera. Nilai  akurasi  yang  didapat  sebesar  85%  dimana  nilai  tersebut  termasuk  kedalam  kategori  ‘Baik’  dan  diharapkan dengan adanya penelitian ini dapat membantu para volunteer maupun pemerintah dalam memberikan bantuan sosial agar tepat pada yang membutuhkan

## Referensi
[1] M. Ayu, D. Widyadara, and R. H. Irawan, “Implementasi Metode Naïve Bayes Dalam Penentuan Tingkat Kesejahteraan Keluarga,” vol. 2, no. 1, pp. 19–24, 2019.
[2] H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[3] N. Afni and Y. I. Maulana, “IMPLEMENTATION OF NAIVE BAYES METHOD IN CLASSIFICATION OF PROSPECTIVE KARTU KELUARGA SEJAHTERA,” vol. 6, no. 1, pp. 265–272, 2022, doi: 10.52362/jisicom.v6i1.821.
[4] A. Tarigan, E. Wahyudi, and J. Adhiva, “Klasifikasi Status Kesejahteraan Rumah Tangga di Kabupaten Siak Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” no. November, pp. 187–196, 2019.
[5] D. Dahri, F. Agus, and D. M. Khairina, “Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Mulawarman,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 11, no. 2, p. 29, 2016, doi: 10.30872/jim.v11i2.211.
[6] R. Y. Kisworini, “Peningkatan Performa Naive Bayes Dengan Seleksi Atribut Menggunakan Chi Square Untuk Klasifikasi Loyalitas Pelanggan GRAB,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 2, no. 2, pp. 69–75, 2020, doi: 10.20895/inista.v2i2.127.
[7] D. : F. Dewi, “Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan Kelayakan Pemberian Kredit Pada Adira,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, p. 750, 2020, [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2018.11.018%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2017.05.043%0Ahtt ps://ezp.lib.unimelb.edu.au/login?url=https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=ffh&AN=20 08-10-Aa4022&site=eds-live&scope=site%0Ahttp://www.i.
[8] E. Karyadiputra, E. Noersasongko, and A. Marjuni, “Klasifikasi Status Kesejahteraan Rumah Tangga Keluarga Binaan Sosial Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Seleksi Atribut Chi Squared,” Cyberku J. , vol. 12, no. 2, pp. 116–122, 2016, [Online]. Available: http://research.pps.dinus.ac.id/index.php/Cyberku/article/view/13.
[9] W. P. Nurmayanti, D. Ayu, L. Saky, M. Malthuf, M. Gazali, and R. H. Hirzi, “Penerapan Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasikan Masyarakat Miskin di Desa Lepak,” vol. 5, no. September 2019, pp. 123–132, 2021, doi: 10.29408/geodika.v5i1.3430.
DOI: 10.52362/jisicom.v6i2.885 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
[10] E. Karyadiputra, S. Kom, and M. Kom, “ANALISIS ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI STATUS KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA KELUARGA BINAAN SOSIAL,” vol. 7, no. 4, pp. 199–208, 2016.
[11] F. I. Komputer, U. M. Buana, F. I. Komputer, and U. M. Buana, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PELAYANAN PUBLIK PADA RUKUN WARGA 05 CENGKARENG TIMUR DENGAN PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES,” vol. 12, no. 1, pp. 36–46, 2019.
[12] S. Farhana, “Classification of Academic Performance for University Research Evaluation by Implementing Modified Naive Bayes Algorithm,” Procedia Comput. Sci. , vol. 194, pp. 224–228, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.10.077.
[13] I. W. Santiyasa, “Klasifikasi Kesejahteraan Masyarakat Menggunakan Metode Moderated Multiple Regression ( Mmr ),” J. Ilm. Komput. , vol. X, no. 2, pp. 39–44, 2017.
[14] F. Harahap, A. Y. N. Harahap, E. Ekadiansyah, R. N. Sari, R. Adawiyah, and C. B. Harahap, “Implementation of Naïve Bayes Classification Method for Predicting Purchase,” 2018 6th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2018 , no. Citsm, pp. 1–5, 2019, doi: 10.1109/CITSM.2018.8674324.