Vol. 20, No. 2, January 2024, pp. 440-454 DOI: 10.20956/j.v20i2.32069

## Eligibility Classification of Aid Recipients Hope Family Program in Cinta Rakyat Village Using the Method Weighted Naive Bayes with Laplace Smoothing

## Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan Di Desa Cinta Rakyat Menggunakan Metode Weighted Naive Bayes Dengan Laplace Smoothing
Nurjannah 1* , Hendra Cipta 2* , Rima Aprilia 3*  Department of Mathematics, Faculty of Science and Technology, University Islam Negeri Sumatera Utara
Email: nurjannah0703191054@uinsu.ac.id 1 ,hendracipta@uinsu.ac.id 2 ,rima_aprilia@uinsu.ac.id 3

## Abstract
The Indonesian government sometimes faces difficulties in dealing with poverty problems.  The Indonesian government utilizes a number of programs and stimulants to overcome the problem of poverty.  The government's PKH program offers conditional assistance to low-income families who have been designated as PKH recipient households.  PKH provision is still below optimal standards, this may be because the data used is not updated frequently.  To assist village officials in  determining  which  residents  are  eligible  to  receive  PKH  assistance,  this  research  tries  to classify the eligibility of recipient residents in Cinta Rakyat Village.  With the Weighted Naive Bayes method, classification calculations are not only based on probability distributions but also by adding weights to each attribute to the class.  Assisted with Laplace Smoothing to avoid a probability value of 0. As a result, there are eight factors that determine a person's eligibility to receive PKH assistance, including age, occupation, income, number of family members, number of  dependent  school  children,  quality  of  house,  type  of  floor,  and  type  of  walls.  As  well  as classification into eligible and non-eligible groups.  And obtained test results using the Confusion Matrix with an accuracy value of 95.65%, error rate of 4.34%, sensitivity of 100% and specificity of 94.74%.  To identify village communities who deserve PKH assistance, Cinta Rakyat Village administrators can use the findings of this research.
Keywords: PKH, Classification, Weighted Naive Bayes, Laplace Smoothing.

## Abstrak
Pemerintah  Indonesia  terkadang  menghadapi  kesulitan  dalam  menangani  permasalahan kemiskinan.    Pemerintah  Indonesia  memanfaatkan  sejumlah  program  dan  stimulan  untuk mengatasi  masalah  kemiskinan.    Program  PKH  pemerintah  menawarkan  bantuan  bersyarat kepada keluarga berpenghasilan rendah yang telah ditetapkan sebagai rumah tangga penerima PKH.  Pemberian PKH masih di bawah standar optimal, hal ini mungkin disebabkan karena data

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Nurjanna, Hendra Cipta, Rima Aprilia
yang digunakan tidak sering diperbarui.  Untuk membantu aparat desa dalam menentukan warga mana yang layak menerima bantuan PKH, penelitian ini mencoba mengklasifikasikan kelayakan warga  penerima  di  Desa  Cinta  Rakyat.  Dengan  metode Weighted  Naive  Bayes perhitungan klasifikasi tidak hanya berdasarkan distribusi probabilitas saja tetapi juga dengan penambahan bobot pada setiap atribut ke kelas. Dengan bantuan Laplace Smoothing untuk menghindari nilai probabilitas 0. Hasilnya, terdapat delapan faktor yang  menentukan kelayakan untuk menerima bantuan PKH yaitu usia, pekerjaan, pendapatan, jumlah anggota keluarga, jumlah  tanggungan anak sekolah, kualitas rumah, jenis lantai, dan jenis dinding serta klasifikasi ke dalam kelompok yang  layak  dan  tidak  layak.  Dari  hasil  pengujian  menggunakan Confusion  Matrix diperoleh akurasi sebesar 95,65%, tingkat error sebesar 4,34%, sensitivitas sebesar 100%, dan spesifisitas sebesar  94,74%.  Untuk  mengidentifikasi  masyarakat  desa  yang  layak  mendapatkan  bantuan PKH, pengurus Desa Cinta Rakyat dapat menggunakan temuan penelitian ini.
Kata kunci: PKH, Klasifikasi, Weighted Naive Bayes , Laplace Smoothing

## 1.  PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Pemerintah  Indonesia  terkadang  menghadapi  kesulitan  dalam  menangani  permasalahan kemiskinan. Untuk memerangi kemiskinan, pemerintah Indonesia melakukan berbagai inisiatif dan stimulan  [2].  Salah  satu  program  inovatif  yang  digunakan  pemerintah  untuk  mempercepat pengentasan  kemiskinan  yaitu  Program  Keluarga  Harapan  (PKH),  yang  merupakan  program bantuan keuangan langsung bersyarat, telah ada sejak tahun 2007 [15]. Tujuan PKH adalah memutus siklus  kemiskinan  dengan  mengembangkan  sistem  perlindungan  sosial  bagi  daerah  tertinggal, memelihara kesejahteraan sosial, dan meningkatkannya [17]. Hal ini dikenal sebagai Conditional Cash  Transfers (CCT)  di  komunitas  internasional  dan  sangat  efektif  dalam  mengatasi  masalah kemiskinan kronis di banyak negara [4].
Pemberian PKH masih belum optimal misalnya, terdapat sejumlah penerima bantuan PKH tidak tepat sasaran atau ada penerima manfaat di Dusun 5 yang memenuhi syarat dan berhak menerima bantuan  PKH  namun  tidak  menerimanya,  begitu  pula  sebaliknya.  Hal  tersebut  dapat  terjadi dikarenakan data yang digunakan tidak diperbarui secara berkala [23]. Keluarga yang membutuhkan dan yang benar-benar layak menerima bantuan PKH adalah mereka yang berhak menerima bantuan tersebut.  Hanya  ada  satu  cara  untuk  menghadapi  situasi  ini,  yaitu  dengan  mengklasifikasikan segalanya.
Klasifikasi  dapat  digunakan  dalam  sistem  prediksi,  sistem  pengambilan  bantuan,  sistem diagnosis, dan sistem lainnya dengan memanfaatkan teknologi data mining . Naive Bayes Classifier merupakan  salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  mengimplementasikan  klasifikasi. Namun Naive  Bayes  Classifier masih  memiliki  kekurangan,  dan  kekurangan  tersebut  harus diperbaiki  agar  algoritme  dapat  bekerja  lebih  baik.  Pengklasifikasi Naive  Bayes menggunakan pembobotan atribut sebagai solusi untuk masalah ini.  Para akademisi telah mengusulkan algoritma yang dikenal dengan Weighted Naive Bayes [11]. Weighted Naive  Bayes mempunyai  kelebihan  yaitu  dasar  penilaian  akurasi  tidak  hanya probabilitas saja namun juga bobot setiap atribut yang ada di kelas tersebut.  Bobot wi ditambahkan pada masing-masing atribut untuk menentukan bobot Weighted Naive Bayes [16]. Pendekatan Smoothing , khususnya Laplace Smoothing , digunakan dalam penelitian ini.  Salah satu  teknik  pemulusan  yang  dapat  digunakan  dengan Weighted  Naive  Bayes adalah Laplace Smoothing .  Tidak ada nilai probabilitas pada klasifikasi Weighted Naive Bayes yang mempunyai nilai probabilitas 0 atau nol karena Laplace Smoothing menambahkan sedikit nilai positif pada setiap nilai probabilitas bersyarat yang sudah ada [3]. Hal ini diharapkan dapat mengurangi waktu eksekusi proses data pelatihan metode Weighted Naive Bayes [12].

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Nurjanna, Hendra Cipta, Rima Aprilia
Penelitian yang dilakukan oleh Umam dan Arifianto (2020). Diperoleh kesimpulan, bahwa jika data pelatihan sebanding dengan jumlah data positif dan negatif maka pendekatan Weighted Naive Bayes akan  menghasilkan  hasil  implementasi  yang  lebih  akurat  dibandingkan Naive  Bayes . Berdasarkan  pengujian  K-fold  2,  skenario  I  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  48%,  43%,  dan  95% berdasarkan recall [20].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  diketahui  bahwa  penggunaan  teknik Laplace  Smoothing bersama  dengan  metode Weighted  Naive  Bayes meningkatkan  hasil  klasifikasi. Weighted  Naive Bayes dengan Laplace  Smoothing akan  digunakan  untuk  mengelompokkan  peserta  Desa  Cinta Rakyat  yang  berhak  menerima  bantuan  PKH  ke  dalam  kelompok  yang  sesuai.  Untuk  membantu pengelola desa memilih masyarakat desa yang layak menerima bantuan ini dan memberikan hasil yang  lebih  cepat,  tepat,  dan  terfokus  bagi  pengguna  bantuan,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menetapkan kategori kelayakan bagi penerima bantuan PKH.

## 1.2 Tinjauan Pustaka

## A. Kemiskinan
Ketidakberdayaan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  termasuk  sandang,  pangan,  papan, pendidikan, dan kesehatan disebut sebagai kemiskinan. Karena kesehatan masyarakat yang buruk dan  produktivitas  yang  rendah,  kesehatan  yang  buruk  adalah  salah  satu  penyebab  kemiskinan. Produktivitas yang rendah juga mengakibatkan rendahnya pendapatan, dan rendahnya pendapatan pada akhirnya mengakibatkan kemiskinan.  Kurangnya akses terhadap pendidikan yang baik dan ketidakmampuan  membayar  biaya  pemeliharaan  dan  layanan  kesehatan  adalah  akibat  dari kemiskinan [21].  Upaya  untuk mengentaskan  kemiskinan  harus  didukung  oleh kegiatan program yang  berfokus  pada  membantu  keluarga  miskin  dan  mempunyai  perencanaan,  pengambilan kebijakan, dan strategi di belakangnya [10].

## B. Program Keluarga Harapan (PKH)
Program Keluarga Harapan, juga dikenal sebagai PKH, adalah program bantuan sosial untuk rumah tangga yang memenuhi kriteria tertentu yang membatasi perilaku buruk.  Berdasarkan syarat dan ketentuan yang ditetapkan dengan menepati janji, program ini memberikan bantuan keuangan kepada Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM).  Mengurangi angka kemiskinan, mengakhiri siklus kemiskinan, meningkatkan kualitas sumber daya manusia, dan mengubah sikap dan perilaku yang merugikan kesejahteraan kelompok paling rentan merupakan tujuan utama PKH [7].

## C. Data mining
Data mining adalah teknik yang menggabungkan beberapa disiplin ilmu, seperti pembelajaran mesin,  pengenalan  pola,  statistik,  basis  data,  dan  visualisasi,  untuk  mengatasi  masalah  pencarian informasi dalam basis data yang sangat besar [8]. Teknik menemukan informasi tersembunyi dalam database yang cukup besar sering disebut sebagai penambangan data atau Knowledge Discovery in Database (KDD).  Proses KDD yang terdiri dari aplikasi analisis data dan algoritma pencarian yang menghasilkan pola tertentu dari data, mencakup data mining sebagai salah satu langkahnya [13].

## D. Preprocessing
Preprocessing adalah metode untuk mengubah data yang belum diproses ke dalam format yang praktis dan efektif.  Inisiatif ini diperlukan karena data mentah seringkali memiliki bentuk yang tidak konsisten  dan  tidak  lengkap.    Prosedur Preprocessing meliputi  imputasi  dan  validasi  data. Preprocessing data melibatkan beberapa langkah, termasuk menangani nilai kosong, normalisasi, dan memisahkan data pelatihan dari data pengujian [22].

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Nurjanna, Hendra Cipta, Rima Aprilia

## E. Klasifikasi
Salah satu model yang paling sering digunakan sebagai model pembelajaran dalam data mining adalah  klasifikasi.  Klasifikasi  digunakan  untuk  memprediksi  perilaku  konsumen  di  masa  depan melalui pengelompokan catatan dalam database ke dalam kelompok kelas yang berbeda berdasarkan kriteria tertentu [9].

## F. Metode Naive Bayes
Untuk  kumpulan  data  yang  sangat  besar,  model Naive  Bayes sangat  membantu  dan  mudah dibuat.  Selain mudah dimengerti, Naive Bayes diketahui memiliki kinerja lebih baik dibandingkan teknik klasifikasi yang paling rumit sekalipun [5].

## G. Metode Weighted Naive Bayes
Dasar akurasi kalsifikasi tidak hanya sekedar probabilitas tetapi juga bobot setiap karakteristik dalam  kelas,  yang  dapat  ditentukan  dengan  memperhatikan  bobot  atribut  dalam  kelas  tersebut. Dengan menambahkan bobot wi pada setiap atribut, maka bobot Naive Bayes dihitung [6]. Sehingga didapatkan persamaannya yaitu :
( ) ( ) ( ) 1 i w i i P y x P y P x y  = =  (1.1)
Dengan keterangan 𝑃(𝑦 | 𝑥) adalah  probabilitas  pada  kelas  y  dalam  data  x, 𝑃(𝑦) adalah probabilitas pada label kelas y, 𝑃(𝑥 𝑖 | 𝑦) adalah probabilitas pada fitur x 1 dengan label kelas y, dan 𝑤 𝑖 adalah bobot atribut.

## H. Metode Laplace Smoothing
Smoothing berupaya menurunkan kemungkinan hasil yang diamati, dan pada saat yang sama meningkatkan  kemungkinan  hasil  yang  tidak  teramati  [18].  Persamaan Laplace  Smoothing dapat dituliskan sebagai berikut:
( ) i i x y k P x y y k x + = +   (1.2)
Dengan  keterangan 𝑃(𝑥 𝑖 | 𝑦) adalah  probabilitas  pada  fitur  x 1 dengan  label  kelas  y, ∑ xi | y adalah jumlah data fitur x 1 dengan label pada kelas y, ∑ 𝑦 adalah jumlah data dengan label pada kelas y, k adalah faktor Laplace Smoothing , k=1, dan |x| adalah jumlah kelas pada sampel.

## I. Weighted Naive Bayes dengan Laplace Smoothing
Untuk menentukan klasifikasi kelayakan penerima bantuan PKH dilakukan perhitungan sebagai berikut dengan menggunakan metode Weighted Naive Bayes dengan Laplace Smoothing:
1. Rumus untuk menghitung nilai probabilitas setiap kelas adalah sebagai berikut:
( ) y P y n =  (1.3)
dengan 𝑃(𝑦) adalah probabilitas label pada kelas 𝐶𝑖 , ∑ 𝑦 adalah jumlah data dengan label pada kelas 𝐶𝑖 , dan 𝑛 adalah jumlah total pada data latih.
2. Penentuan  nilai  probabilitas  untuk  setiap  karakteristik.  Untuk  menghindari  nilai probabilitas  menjadi  0,  maka  digunakan  rumus Laplace  Smoothing untuk  menghitung jumlah dan probabilitas data dengan nilai K = 1.
3. Persamaan  (1.1)  digunakan  untuk  menghitung  distribusi  klasifikasi  data  latih  dengan menggunakan  teknik Weighted  Naive  Bayes dengan Laplace  Smoothing .    Anda  dapat menggunakan teknik Rank Order Centroid dan rumus berdasarkan persamaan (1.4) untuk mendapatkan bobot preferensi karakteristik data.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Nurjanna, Hendra Cipta, Rima Aprilia
4. Dengan menggunakan persamaan (1.3), tentukan nilai probabilitas akhir setiap kelas.
5. Temukan nilai probabilitas akhir untuk setiap fitur menggunakan persamaan (1.2).  Setelah data latih dihitung, data uji diuji menggunakan pendekatan Weighted Naive Bayes dengan
Laplace Smoothing , dan persamaan (1.1) digunakan untuk menentukan nilai probabilitas akhir yang diperoleh dari data latih.

## J. Rank Order Centroid (ROC)
Pendekatan Rank Order Centroid (ROC) digunakan dalam penelitian ini untuk menghasilkan nilai  bobot  pada  setiap  kriteria.    Teknik  yang  berkonsentrasi  pada  pentingnya  kriteria  yang  akan menjadi  kriteria  utama  adalah  penentuan  bobot  pendekatan  ROC  [14].  Sehingga  persamaannya sebagai berikut:
1 1 1 m m i W m i =   =     
(1.4)
Dengan keterangan W m adalah bobot kriteria, m adalah jumlah kriteria, dan i adalah kriteria.

## K. Evaluasi Confusion Matrix
Confusion  Matrix adalah  alat  lain  untuk  memvisualisasikan  hasil  pembelajaran  sistem;    itu menunjukkan setidaknya dua kategori sekaligus [19]. Ilustrasi hasil ramalan Confusion Matrix untuk dua kelas dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 1.1 Confusion matrix Two-Class Prediction Predicted Class Yes No Actual Yes True Positive False Negatif Class No False Positive True Negative
Persamaan untuk menghitung akurasi (1.5), laju eror (1.6), sensitivitas (1.7), spesifisitas (1.8) sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑐𝑎𝑟𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 × 100 (1.5) = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 × 100 𝐿𝑎𝑗𝑢 𝐸𝑟𝑜𝑟 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑐𝑎𝑟𝑎 𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 × 100 (1.6) = 𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 × 100 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100 (1.7) 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑁 𝐹𝑃+𝑇𝑁 × 100 (1.8)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data  ini  diambil  dan  dikumpulkan  dari  tempat  penelitian  langsung  secara  individu,  berupa informasi umur penerima bantuan PKH, pekerjaan, pendapatan, jumlah anggota keluarga, jumlah tanggungan anak sekolah, status perumahan, jenis lantai, dan jenis dinding.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Nurjanna, Hendra Cipta, Rima Aprilia
Data yang didapatkan dan digunakan oleh peneliti diambil dari data kepala keluarga dan data penerima PKH dusun 5 Desa Cinta Rakyat Kecamatan Percut Sei Tuan Kabupaten Deli Serdang dengan menggunakan data tahun 2023.
Berikut teknik penelitian yang digunakan dalam penelitian ini:
a. Menemukan  permasalahan  pada  pengguna  bantuan  PKH  di  Dusun  Desa  Cinta Rakyat 5. Berdasarkan kriteria yang digunakan dalam menentukan kelayakan penerima bantuan PKH, permasalahan tersebut dapat ditemukan.
b. Melakukan kajian sastra, yaitu mengumpulkan sumber-sumber pokok bahasan dari buku, jurnal,  artikel,  makalah, website ,  dan  tesis.    Referensi  digunakan  untuk  menggambarkan faktor-faktor dan pendekatan yang direkomendasikan untuk memecahkan masalah.
c. Pengumpulan data yang mempengaruhi kelayakan penerima bantuan PKH. Data didapatkan dari data kepala keluarga dan data penerima PKH dusun 5 Desa Cinta Rakyat tahun 2023.
d. Bagilah jumlah total data menjadi dua kategori: data yang digunakan untuk pengujian dan pelatihan.    Data  pengujian  digunakan  untuk  membandingkan  label  kelas  yang  diprediksi dengan  label  kelas  sebenarnya,  sedangkan  data  pelatihan  digunakan  untuk  menentukan probabilitas yang terkait dengan setiap nilai fitur dan label kelas.
e. Memilih kategori yang tepat bagi penerima bantuan PKH dan memenuhi persyaratan yang ditetapkan oleh perangkat desa dengan beberapa ciri atau kriteria yang memenuhi lebih dari 4.
f. Lakukan langkah  prapemrosesan  untuk  mengonversi jenis  atribut  kategorikal  dari  atribut numerik data pelatihan dan pengujian.
g. Selanjutnya, dengan menggunakan persamaan (1.3), tentukan nilai probabilitas kelas yang mungkin dan tidak layak berdasarkan data pelatihan.
h. Memanfaatkan  persamaan Laplace  Smoothing (1.2)  untuk  menentukan  nilai  probabilitas setiap fitur data pelatihan.
i. Aparat Desa Cinta Rakyat menentukan bobot preferensi atribut data dengan menggunakan penentuan prioritas atribut dan rumus perhitungan menggunakan persamaan (1.4).
j. Menggunakan  pendekatan Weighted  Naive  Bayes dengan Laplace  Smoothing untuk mendapatkan  distribusi  klasifikasi  data  latih.    Persamaan  (1.1)  digunakan  dalam  rumus perhitungan untuk memperoleh kategorisasi data latih.
k. Persamaan (1.3) selanjutnya digunakan untuk mendapatkan nilai probabilitas akhir setiap kelas, dan persamaan (1.2) digunakan untuk menentukan nilai probabilitas akhir setiap fitur.
l. Setelah menghitung klasifikasi data latih selanjutnya melakukan perhitungan pada data uji. Teknik Weighted Naive Bayes dengan Laplace Smoothing digunakan untuk menguji data uji dengan menggunakan nilai probabilitas akhir yang diperoleh dari data latih.  Persamaan (1.1) digunakan dalam rumus perhitungan untuk memperoleh hasil pengujian kategorisasi data uji.
m. Pada langkah ini dilakukan pengujian untuk memastikan metode dapat menghasilkan data yang andal.  Pendekatan Confusion Matrix digunakan untuk menguji klasifikasi kelayakan penerima bantuan PKH, sebagaimana ditunjukkan pada tabel 1.1.  Persamaan (1.5), (1.6), (1.7),  dan  (1.8)  digunakan  dalam  pengujian  ini  untuk  menghitung  nilai  akurasi,  tingkat kesalahan, sensitivitas, dan spesifisitas data pengujian.
n. Membuat kesimpulan berdasarkan hasil yang telah didapatkan.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Nurjanna, Hendra Cipta, Rima Aprilia

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## A.  Deskripsi Data
Data kepala keluarga di Dusun V, Desa Cinta Rakyat, Kecamatan Percut Sei Tuan, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara pada tahun 2023 akan dianalisis dalam penelitian ini.  Kriteria peneliti didasarkan pada informasi yang dikumpulkan desa mengenai kepala keluarga.
Tabel 3. 1 Atribut data No Atribut Tipe Atribut 1 Usia Numerik 2 Pekerjaan Kategorial 3 Penghasilan Numerik 4 Jumlah Keluarga Numerik 5 Jumlah Tanggungan Anak Sekolah Numerik 6 Status Rumah Kategorial 7 Jenis Lantai Kategorial 8 Jenis Dinding Kategorial
Penetapan kategori layak penerima bantuan PKH yang tepat yaitu masyarakat yang memenuhi standar yang ditetapkan oleh perangkat desa dan memiliki beberapa kualitas atau memenuhi lebih dari empat kriteria.
Tabel 3. 2 Kriteria kategori layak menerima bantuan PKH
No Atribut Keterangan 1 Usia ≥ 60 2 Penghasilan ≤ 1.000.000 3 Jumlah Keluarga ≥ 4 4 Jumlah Tanggungan Anak Sekolah ≥ 2 5 Status Rumah Sewa 6 Jenis Lantai Tanah, Semen 7 Jenis Dinding Kayu, Batu bata
Populasi  mengacu  pada  seluruh  komponen  penelitian,  termasuk  objek  dan  individu,  yang mempunyai kualitas dan sifat tertentu. Populasi dalam penelitian adalah kepala keluarga Dusun V, Desa  Cinta  Rakyat  pada tahun  2023  berjumlah  311  kepala  keluarga.  Sampel  sebagai  bagian  dari populasi yang mewakili keseluruhan populasi [1].
Pengambilan  jumlah  data  kepala  keluarga  pada  penilitian  ini  menggunakan  rumus slovin . Dengan N adalah populasi kepala keluarga Dusun V, Desa Cinta Rakyat pada tahun 2023 berjumlah 311 kepala keluarga dan e adalah tingkat eror 10%. Sehingga perhitungan slovin sebagai berikut:
2 (1 ( )) N n N e = +  (3.1)
2 311 (1 (311 0,1 )) 311 (1 (311 0, 01)) 311
(1 3,11)
311 4,11 75, 67 78 n n n n n = +  = +  = + = = 
Penelitian  ini  memasukkan  78  data,  yang  terdiri  dari  31  data  warga  yang  memenuhi  syarat bantuan PKH dan 47 data warga yang tidak layak menerima bantuan PKH.  Ke-78 data tersebut

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Nurjanna, Hendra Cipta, Rima Aprilia
dipecah menjadi 70 persen data latih sehingga menghasilkan 55 data latih terdiri dari 27 data kelas layak dan 28 data kelas tidak layak, serta 30 persen data uji sehingga ada 23 data uji.
Tabel 3. 3 Data Latih Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan PKH
No Nama Usia Pekerjaan Penghasilan Jumlah Keluarga Jumlah Tanggungan Anak
Status Rumah Jenis
Lantai Jenis
Dinding Kelas 1 L1 52 Wiraswasta 1.300.000 5 2 Sendiri  Keramik Tembok Layak 2 L2 73 Tidak bekerja 800.000 1 0 Sendiri Semen Batu bata Layak 3 L3 40 Wiraswasta 1.000.000 1 0 Sendiri  Keramik Tembok Layak .. .. .. .. .. .. ..
.. .. .. .. 53 L53 55 Buruh Harian Lepas 1.700.000 4 1 Sendiri Semen Tembok Tidak Layak 54 L54 75 PNS 1.300.000 3 0 Sendiri  Keramik Tembok Tidak Layak
55 L55 64 Buruh Harian Lepas 1.550.000 2 0 Sendiri Semen Batu bata Tidak Layak
Dengan menggunakan data pelatihan, nilai probabilitas setiap nilai fitur dan label kelas dihitung. Berdasarkan data pelatihan klasifikasi kelayakan penerima bantuan PKH, terdapat 27 data warga yang berhak mendapatkan bantuan PKH dan 28 orang yang tidak.

## Tabel 3. 4 Data Uji Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan PKH
No Nama Usia Pekerjaan Penghasilan Jumlah Keluarga Jumlah Tanggungan Anak
Status
Rumah Jenis
Lantai Jenis
Dinding Kelas 1 U1 50 Tidak bekerja 1.300.000 5 2 Sendiri  Keramik Tembok Layak 2 U2 69 Tidak bekerja 700.000 1 0 Sendiri Semen Batu bata Layak 3 U3 65 Petani 850.000 3 0 Sendiri Semen Tembok Layak .. .. .. ..
.. ..
.. .. .. .. .. 22 U22 69 Buruh Harian Lepas 1.100.000 2 0 Sendiri Semen Kayu Tidak Layak 23 U23 50 Wiraswasta 1.400.000 4 2 Sendiri Semen Tembok Tidak Layak
Data  uji  digunakan  untuk  membandingkan  label  kelas  yang  diprediksi  dengan  label  kelas sebenarnya dalam data.  Dikumpulkan 4 data masyarakat yang berhak menerima bantuan PKH dan 19 data masyarakat tidak layak PKH berdasarkan data uji klasifikasi kelayakan penerima bantuan PKH.

## B.  Data Processing
Data pelatihan dan pengujian dikenakan Processing, yang berupaya mengubah tipe atribut dari numerik menjadi kategorial.
Tabel 3. 5 Tipe Atribut Setelah Preprocessing
No  Atribut Tipe Atribut Tipe Atribut Setelah Preprocessing 1 Usia Numerik Kategorial (Rendah, Sedang, Tinggi)

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Nurjanna, Hendra Cipta, Rima Aprilia
2 Pekerjaan Kategorial Kategorial (Tidak Bekerja, Pedagang, Karyawan Swasta, Wiraswasta, Buruh Harian Lepas, Petani, PNS) 3 Penghasilan Numerik Kategorial (Rendah, Sedang, Tinggi) 4 Jumlah Keluarga Numerik Kategorial (Rendah, Sedang, Tinggi) 5 Jumlah Tanggungan Anak Sekolah Numerik Kategorial (Rendah, Sedang, Tinggi) 6 Status Rumah Kategorial Kategorial (Sewa, Sendiri) 7 Jenis Lantai Kategorial Kategorial (Tanah, Semen, Keramik) 8 Jenis Dinding Kategorial Kategorial (Kayu, Batu bata, Tembok)
Umur, pendapatan, jumlah anggota keluarga, dan jumlah tanggungan anak sekolah merupakan jenis ciri-ciri yang mengalami perubahan.  dimana tipe atribut kategorikal telah menggantikan tipe atribut numerik sebelumnya. Penentuan nilai kategorial dari atribut tersebut ditampilkan pada tabel 3.6 sampai dengan tabel 3.9.
Tabel 3. 6 Kategorial Usia No Nilai Usia Kategorial Usia 1 ≤ 40 Rendah 2 41-64 Sedang 3 ≥ 65 Tinggi Tabel 3. 7 Kategorial Penghasilan No Nilai Penghasilan Kategorial Penghasilan 1 ≤ 1.000.000 Rendah 2 1.100.000 – 3.000.000 Sedang 3 ≥ 3.100.000 Tinggi Tabel 3. 8 Kategorial Jumlah Keluarga No Nilai Jumlah Keluarga Kategorial Jumlah Keluarga 1 ≤ 1 Rendah 2 2-3 Sedang 3 ≥ 4 Tinggi Tabel 3. 9 Kategorial Jumlah Tanggungan Anak No Nilai Jumlah Tanggungan Anak Kategorial Jumlah Tanggungan Anak 1 0 Rendah 2 1-2 Sedang 3 ≥ 3 Tinggi
Setelah nilai karakteristik dari empat atribut di atas telah ditentukan, maka preprocessing dapat dilakukan sehingga semua tipe atribut menjadi kategorial.
Tabel 3. 10 Hasil Preprocessing Data Latih
No  Nama Usia Pekerjaan Penghasilan
Jumlah Keluarga Jumlah
Tanggungan Anak Status Rumah Jenis Lantai Jenis Dinding Kelas 1 L1 Sedang Wiraswasta Sedang Tinggi Sedang Sendiri Keramik Tembok Layak 2 L2 Tinggi Tidak bekerja Rendah Rendah Rendah Sendiri Semen Batu bata Layak 3 L3 Rendah Wiraswasta Rendah Rendah Rendah Sendiri Keramik Tembok Layak .. .. .. ..
..
.. .. .. .. .. .. 53 L53 Sedang Buruh Harian Lepas Sedang Tinggi Sedang Sendiri Semen Tembok Tidak Layak 54 L54 Tinggi PNS Sedang Sedang Rendah Sendiri Keramik Tembok Tidak Layak

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Nurjanna, Hendra Cipta, Rima Aprilia
55 L55 Sedang Buruh Harian Lepas Sedang Sedang Rendah Sendiri Semen Batu bata Tidak Layak Tabel 3. 11 Hasil Preprocessing Data Uji
No Nama Usia Pekerjaan Penghasilan
Jumlah
Keluarga Jumlah Tanggungan
Anak
Status Rumah Jenis
Lantai Jenis Dinding Kelas 1 U1 Sedang  Tidak bekerja Sedang Tinggi Sedang Sendiri  Keramik Tembok Layak 2 U2 Tinggi Tidak bekerja Rendah Rendah Rendah Sendiri Semen Batu bata Layak 3 U3 Tinggi Petani Rendah Sedang Rendah Sendiri Semen Tembok Layak .. .. .. .. .. ..
.. .. .. .. .. 22 U22 Tinggi Buruh Harian Lepas Sedang Sedang Rendah Sendiri Semen Kayu Tidak Layak 23 U23 Sedang Wiraswasta Sedang Tinggi Sedang Sendiri Semen Tembok Tidak Layak

## C. Perhitungan Weighted Naive Bayes Dengan Laplace Smoothing
Tahapan  berikut  digunakan  untuk  menentukan  nilai  probabilitas  label  kelas  kelayakan  bagi pemohon bantuan PKH berdasarkan hasil preprocessing data pelatihan:
1. Perhitungan nilai probabilitas masing-masing kelas.
Menentukan  nilai  probabilitas  kelas  layak  dengan  jumlah  kelas  layak  sebanyak  27  dan data  latih  sebanyak  55.  Begitupula  dalam  menentukan  nilai  probabilitas  kelas  tidak  layak dengan jumlah kelas tidak layak sebanyak 28 dan data latih sebanyak 55. Dihitung dengan persamaan (1.3).
Nilai probabilitas kelas layak Nilai probabilitas kelas tidak layak ( ) 27 0, 49 55 L P L n = = =  ( ) 28 0,51 55 TL P TL n = = = 
Didapatkan probabilitas kelas layak adalah 0,49 dan probabilitas kelas tidak layak adalah 0,51.

## 2. Perhitungan nilai probabilitas masing-masing fitur.
Berikut  rumus  Laplace  Smoothing  yang  digunakan  untuk  menghitung  kuantitas  dan probabilitas data dimana K=1 untuk mencegah nilai probabilitas 0 menggunakan persamaan (1.2). Nilai probabilitas pada fitur usia. ∑ xi | y adalah jumlah data fitur xi yaitu usia rendah (R), usia sedang (S) dan usia tingi (T) dengan label pada kelas layak (L) dan tidak layak (TL). Hal yang sama dilakukan pada seluruh fitur di masing-masing kelas. Nilai probabilitas pada fitur usia:
Kelas layak Kelas tidak layak ( ) ( )
( ) 5 1 6 0, 21 27 1(2) 29 12 1 13 0, 45 27 1(2) 29 10 1 11 0, 38 27 1(2) 29
i i i x y k P R L y k x x y k P S L y k x x y k P T L y k x
+ + = = = = + + + + = = = = + + + + = = = = + +  
   
( ) ( ) ( ) 9 1 10 0, 33 28 1(2) 30 14 1 15 0, 5 28 1(2) 30 5 1 6 0, 2
28 1(2) 30 i i i x y k P R TL y k x x y k P S TL y k x x y k P T TL
y k x + + = = = = + + + + = = = = + + + + = = = = + +      
3. Perhitungan sebaran klasifikasi data latih.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Nurjanna, Hendra Cipta, Rima Aprilia
Gunakan persamaan (1.1) dan teknik Weighted Naive Bayes dengan Laplace Smoothing untuk  menentukan  distribusi  klasifikasi  data  latih.    Sebelum  mengklasifikasikan  data  latih, terlebih dahulu dilakukan perhitungan bobot preferensi atribut data menggunakan pendekatan Rank Order Centroid dengan persamaan (1.4) untuk menentukan prioritas atribut desa.
1 1 2 3 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 4 5 6 7 8 0, 34 8 1 1 1 1 1 1 1 0 2 3 4 5 6 7 8 0, 21
8 1 1 1 1 1 1 0 0 3 4 5 6 7 8 0,15 8 1 1 1 1 1 0 0 0 4 5 6 7 8 0,11 8 m m i W m i W W W W =   =     + + + + + + + = = + + + + + + + = = + + + + + + + = = + + + + + + + = =  5 6 7 8 1 1 1 1
0 0 0 0 5 6 7 8 0, 08 8 1 1 1
0 0 0 0 0 6 7 8 0, 05 8 1 1 0 0 0 0 0 0 7 8 0, 03 8 1 0 0 0 0 0 0 0 8 0, 02 8 W W W W + + + + + + + = = + + + + + + + = = + + + + + + + = = + + + + + + + = =
Berikut adalah hasil keseluruhan perhitungan metode ROC sesuai dengan urutan kriteria:
Tabel 3. 12 Hasil Bobot Kriteria No Kriteria Nama Kriteria Bobot 1 C1 Penghasilan 0,34 2 C2 Jumlah Tanggungan Anak 0,21 3 C3 Usia 0,15 4 C4 Jumlah Keluarga 0,11 5 C5 Pekerjaan 0,08 6 C6 Status Rumah 0,05 7 C7 Jenis Lantai 0,03 8 C8 Jenis Dinding 0,02
Setelah nilai bobot setiap atribut data telah ditentukan, selanjutnya menghitung  sebaran klasifikasi data latih dengan persamaan (1.1).
Menghitung sebaran klasifikasi data latih ke-1 Kelas layak ( ) 0.15 0.08 0.34 0.11 0.21 0.05 0.03 0.02 0.49 (0.45 ) (0.21 ) (0.14 ) (0.28 ) (0.48 ) (0.9 ) (0.28 ) (0.38 ) P layak x =         ( ) 0.14 P layak x =
Kelas tidak layak ( ) 0.15 0.08 0.34 0.11 0.21 0.05 0.03 0.02 0.51 (0.5 ) (0.33 ) (0.8 ) (0.47 ) (0.53 ) (0.8 ) (0.57 ) (0.77 ) P tidak layak x =         ( ) 0.3
P tidak layak x =
Hasil terbesar dari perhitungan di atas adalah P(tidak layak|x) dengan nilai probabilitas 0.3. Akibatnya, kumpulan data pelatihan pertama dimasukkan ke kelas tidak layak.  Tabel 3.13 mencantumkan seluruh temuan klasifikasi data pelatihan untuk kelayakan penerima PKH.
Tabel 3.13 Hasil Klasifikasi Data Latih No Layak Tidak Layak Status 1 0.14 0.3 Tidak Layak 2 0.3 0.12 Layak 3 0.24 0.12 Layak

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Nurjanna, Hendra Cipta, Rima Aprilia
.. .. .. .. 53 0.14 0.3 Tidak Layak 54 0.12 0.24 Tidak Layak 55 0.14 0.27 Tidak Layak

## 4. Perhitungan nilai probabilitas akhir masing-masing kelas
Dengan menggunakan hasil klasifikasi data latih sebanyak 28 kelas layak yang diperoleh dari  55  data  latih, maka  ditentukan  nilai probabilitas akhir  kelas layak tersebut. Begitupula dalam  menentukan  nilai  probabilitas  kelas  tidak  layak  dengan  jumlah  kelas  tidak  layak sebanyak  27  yang  diperoleh  dari  hasil  klasifikasi  data  latih  dan  data  latih  sebanyak  55. Dihitung dengan persamaan (1.3)
Nilai probabilitas akhir kelas layak Nilai probabilitas akhir kelas tidak layak ( ) 28 0, 51 55 L P L n = = =  ( ) 27 0, 49 55 TL P TL n = = = 

## 5. Perhitungan nilai probabilitas akhir masing-masing fitur
Nilai probabilitas akhir pada fitur usia: Kelas layak Kelas tidak layak ( ) ( )
( ) 6 1 7 0, 23 28 1(2) 30
11 1 12 0, 4 28 1(2) 30
11 1 12 0, 4 28 1(2) 30 i i i x y k P R L y k x x y k P S L y k x x y k P T L y k x + + = = = = + + + + = = = = + + + + = = = = + +       ( ) ( ) ( ) 8 1 9 0, 31
27 1(2) 29
15 1 16 0, 55 27 1(2) 29 4 1 5 0,17 27 1(2) 29 i i i x y k P R TL y k x x y k
P S TL y k x x y k
P T TL y k x + + = = = = + + + + = = = = + + + + = = = = + +      
6. Pengujian data uji
Setelah  dilakukan  komputasi  data  latih,  teknik Weighted  Naive  Bayes dengan Laplace Smoothing digunakan  untuk  menguji  data  uji  dengan  menggunakan  nilai  probabilitas  akhir yang diperoleh dari data latih.
Pengujian data uji terlebih dahulu ke data 1 Kelas layak ( ) 0.15 0.08 0.34 0.11 0.21 0.05 0.03 0.02 0.51 (0.4 ) (0.73 ) (0.97 ) (0.2 ) (0.43 ) (0.87 ) (0.2 ) (0.33 ) P layak x =         ( ) 0.28 P layak x = Kelas tidak layak ( ) 0.15 0.08 0.34 0.11 0.21 0.05 0.03 0.02 0.49 (0.55 ) (0.03 ) (0.03 ) (0.55 ) (0.59 ) (0.83 ) (0.66 ) (0.83 ) P tidak layak x =         ( ) 0.09 P tidak layak x =

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Nurjanna, Hendra Cipta, Rima Aprilia
Hasil terbesar dari perhitungan di atas adalah P(layak|x) dengan nilai probabilitas 0,28. Maka data uji ke-1 diklasifikasikan pada kelas layak. Dengan status asli data uji ke-1 adalah layak dan status klasifikasi data uji ke-1 juga layak, maka akurasi data ke-1 benar. Seluruh hasil klasifikasi data uji kelayakan penerima bantuan PKH tercantum pada tabel 3.14.
Tabel 3. 14 Hasil Pengujian Klasifikasi Data Uji No Kelas Status Akurasi Layak Tidak Layak Klasifikasi Asli 1 0.28 0.09 Layak Layak Benar 2 0.34 0.05 Layak Layak Benar 3 0.25 0.06 Layak Layak Benar .. .. .. .. .. .. 22 0.09 0.22 Tidak Layak Tidak Layak Benar 23 0.08 0.33 Tidak Layak Tidak Layak Benar
7. Pengujian sistem
Metode Confusion  Matrix digunakan  untuk  menguji  sistem  kategorisasi  kelayakan penerima bantuan PKH.  Pada data uji akan dihitung nilai accuracy, laju error, sensitivitas, dan spesifisitas sistem ini.
Tabel 3. 15 Hasil Pengujian dengan Confusion Matrix Kelas Klasifikasi Layak Tidak Layak Kelas Asli Layak 4 0 Tidak Layak 1 18 4 18 100 95.65 4 1 0 18 0 1 100 4.34 4 1 0 18 4
100 100 4 0 18 100 94.74 1 18 Accuracy Eror Sensitivitas Spesifisitas + =  = + + + + =  = + + + =  = + =  = +
Pada penelitian ini digunakan teknik Weighted Naive Bayes dengan Laplace Smoothing sehingga diperoleh nilai akurasi sebesar 95,65%. Dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Listiowarni  dan  Ramadhani  pada  tahun  2019  mengimplementasikan Naive Bayessian dengan Laplacian Smoothing dan memperoleh nilai akurasi sebesar 92,11%. Hal  ini  menjelaskan  bahwa  metode Weighted  Naive  Bayes dengan Laplace  Smoothing mempunyai nilai akurasi yang lebih baik dari Naive Bayessian dengan Laplacian Smoothing . Penelitian ini memperoleh nilai laju eror sebesar 4,34%. Sensitivitas didapatkan dengan nilai sebesar 100% dan spesifisitas dengan nilai sebesar 94.74%.

## 4.  KESIMPULAN
Program  bantuan  PKH  dilakukan  pemerintah  untuk  mengatasi  permasalahan  kemiskinan  di Indonesia. Pemberian PKH masih belum optimal, hal tersebut dapat terjadi dikarenakan data yang digunakan  tidak  diperbarui  secara  berkala.  Dengan  metode Weighted  Naive  Bayes perhitungan

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Nurjanna, Hendra Cipta, Rima Aprilia
klasifikasi  tidak  hanya  berdasarkan  distribusi  probabilitas  saja  tetapi  juga  dengan  penambahan bobot  pada  setiap  atribut  ke  kelas. Laplace  Smoothing digunakan  untuk  membantu  mencegah probabilitas 0. Terdapat delapan faktor yang menentukan kelayakan untuk menerima bantuan PKH yaitu  usia,  pekerjaan,  pendapatan,  jumlah  anggota  keluarga,  jumlah  tanggungan  anak  sekolah, kualitas rumah, jenis lantai, dan jenis dinding serta klasifikasi ke dalam kelompok yang layak dan tidak layak. Dari hasil pengujian menggunakan Confusion Matrix menghasilkan temuan pengujian yang  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  95,65%,  tingkat  kesalahan  sebesar  4,34%,  nilai  sensitivitas sebesar 100%, dan nilai spesifisitas sebesar 94,74%.  Oleh karena itu, temuan penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh pengurus Desa Cinta Rakyat untuk menentukan warga desa mana yang layak menerima bantuan PKH.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Amin,  N.  F.,  Garancang,  S.,  &  Abunawas,  K.,  2023. Konsep  Umum  Populasi  dan  Sampel Dalam Penelitian. JURNAL PILAR: Jurnal Kajian Islam Kontemporer , 14 (1), 5–31.
[2]  Annisya, N. M. O., & Novira, A., 2023. Implementasi Program Keluarga Harapan (PKH) di Kelurahan Kampung Seraya Kecamatan Batu Ampar Kota Batam. Jurnal Wacana Kinerja: Kajian  Praktis-Akademis  Kinerja  Dan  Administrasi  Pelayanan  Publik , 26 (1),  29. https://doi.org/10.31845/jwk.v26i1.810
[3]  Davier, M. V., 2023. Omitted Response Treatment Using a Modified Laplace Smoothing for Approximate Bayesian  Inference  in Item  Response Theory . Retrieved from https://doi.org/10.31234/osf.io/pc395
[4]  Djabar,  D.  A.,  Olilingo,  F.  Z.,  &  Santoso,  I.  R.,  2022.  Efektivitas  Pelaksanaan  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  Dalam  Upaya  Penanggulangan  Kemiskinan  Di  Desa  Lonuo Kecamatan  Tilingkabila  Kabupaten  Bonebolango. EKOMBIS  REVIEW:  Jurnal  Ilmiah Ekonomi Dan Bisnis , 10 (2). https://doi.org/10.37676/ekombis.v10i2.1887
[5]  Gu,  Y.,  2023.  Exploring  the  application  of  teaching  evaluation  models  incorporating association  rules  and  weighted  naive  Bayesian  algorithms. Intelligent  Systems  with Applications , 20 , 200297. https://doi.org/10.1016/j.iswa.2023.200297
[6]  Guo,  W.,  Wang,  G.,  Wang,  C.,  &  Wang,  Y.,  2023.  Distribution  network  topology identification based on gradient boosting decision tree and attribute weighted naive Bayes. Energy Reports , 9 , 727–736. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.04.256
[7]  Hidayat,  M.,  2018.  Penentuan  Pemberian  Bantuan  Program  Keluarga  Harapan  Dengan Metode Topsis. Jurnal PPKM 1 , 98–106.
[8]  Idris,  M.,  2019.  Implementasi  Data  mining  Dengan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Memprediksi Angka Kelahiran. Jurnal Pelita Informatika , 7 (3), 421–428.
[9]  Jollyta,  D.,  Ramdhan,  W.,  &  Zarlis,  M.,  2020. Konsep  Data  mining  Dan  Penerapan . Yogyakarta: CV BUDI UTAMA.
[10]  Khairi, M. W., & Aidar, N., 2018. Pengaruh Subsidi Energi terhadap Kemiskinan diIndonesia. Jurnal Ilmiah Mahasiswa (JIM) , 3 (3), 359–369.
[11]  Kim,  T.,  &  Lee,  J.S.,  2022.  Exponential  Loss  Minimization  for  Learning  Weighted  Naive Bayes Classifiers. IEEE Access , 10 , 22724–22736.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3155231
[12]  Listiowarni,  I.,  &  Ramadhani,  N.,  2019.  Implementasi  Naïve  Bayessian  dengan  Laplacian Smoothing untuk Peminatan dan Lintas Minat Siswa SMAN 5 Pamekasan. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 8 (2), 124–129.
https://doi.org/10.32736/sisfokom.v8i2.652

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Nurjanna, Hendra Cipta, Rima Aprilia
[13]  Marisa, F., Maukar, A. L., & Akhriza, T. M., 2021. Data mining Konsep Dan Penerapannya . Yogyakarta: CV BUDI UTAMA.
[14]  Mesran,  M.,  Diansyah,  T.  M.,  &  Fadlina,  F.,  2019.  Implemententasi  Metode  Rank  Order Cendroid (ROC) dan Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dalam Penilaian Kinerja  Dosen  Komputer  Menerapkan  (Studi  Kasus:  STMIK  Budi  Darma). Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) , 1 , 822. https://doi.org/10.30645/senaris.v1i0.89
[15]  Nadilla, H. F., Nurwati, N., & Santoso, M. B., 2022. PERAN PENDAMPING PROGRAM KELUARGA  HARAPAN  (PKH)  DALAM  PENANGGULANGAN  ANAK  STUNTING PADA KELUARGA PENERIMA MANFAAT. Focus : Jurnal Pekerjaan Sosial , 5 (1), 17. https://doi.org/10.24198/focus.v5i1.39561
[16]  Narayan,  S.,  &  Sathiyamoorthy  E.,  2023.  Early  Prediction  of  Heart  Diseases  using  Naive Bayes Classification Algorithm and Laplace Smoothing Technique. International Journal of Grid and High Performance Computing , 14 (1), 1–14.
https://doi.org/10.4018/IJGHPC.316157
[17]  Nur Aeda, & Riadul Jannah, 2022. Implementasi dan Efektifitas Program Keluarga Harapan (PKH)  dalam  Meningkatkan  Kesejahteraan  Ekonomi  Masyarakat.  Studi  di  Desa  Kekait Kecamatan Gunungsari Kabupaten Lombok Barat. Journal of Economics and Business , 8 (1), 165–186. https://doi.org/10.29303/ekonobis.v8i1.98
[18]  Randy, H., & Musdar, I. A., 2018. Aplikasi Prediksi Kerusakan Smartphone Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Laplace Smoothing. JTRISTE , 5 (2).
[19]  Sethi, J. K., & Mittal, M., 2022. Efficient weighted naive bayes classifiers to predict air quality index. Earth  Science  Informatics , 15 (1),  541–552.  https://doi.org/10.1007/s12145-021- 00755-7
[20]  Umam,  K.,  &  Arifianto,  D.,  2020. Metode  Optimasi  Pembobotan  Gain  Ratio  Terhadap Metode Klasifikasi Weighted Naive Bayes Studi Kasus Ulasan Produk White Perfect Clinical Day Cream .
[21]  Wardhama,  A.,  &  Kharisma,  B.,  2019.  Peran  Pengeluaran  Sektor  Pendidikan  dan  Sektor Kesehatan Terhadap Kemiskinan di Indonesia. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 8 (12).
[22]  Yoga,  I.  K.,  Prasetyowati,  S.  S.,  &  Sibaroni,  Y.,  2022.  Prediction  And  Mapping  Rainfall Classification Using Naive Bayes And Simple Kriging. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Pembelajaran Informatika) , 07 (04), 1244–1253.
[23]  Yusuf Hidayat, Laila Azkia, M. R., 2022. Hambatan Pelaksanaan Program Keluarga Harapan (PKH) Dalam Peningkatan Kesejahteraan Sosial Masyarakat Di Kelurahan Pelambuan Kota Banjarmasin. PADARINGAN  (Jurnal  Pendidikan  Sosiologi  Antropologi) , 4 (2),  93. https://doi.org/10.20527/padaringan.v4i2.5457