Journal of Science and Social Research August 2024, VII (3): 1333 - 1337 Available online at ISSN 2615 - 4307 (Print) ISSN 2615 - 3262 (Online) KLASIFIKASI PENERIMA ZAKAT FITRAH PADA MASJID BAITURRAHMAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Sriani1, Ali Darta2, Bima Sakti3 Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan e-mail: 1sriani@uinsu.ac.id Abstract: Zakat al-fitr is one of the types of zakat that is obligatory on Eid al-Fitr. This zakat must be paid after sunset at the end of the month of Ramadhan until the preacher takes the pulpit at the sunah prayer on Eid al-Fit. The purpose of this research is to develop a classification model of zakat fitrah recipients at the Baiturrahman Mosque using the Naïve Bayes method. This research uses data from RT / RW Housing with a total of 104 zakat fitrah recipient data. Furthermore, the data is processed using the Naïve Bayes method to produce a classification model of zakat fitrah recipients. The result showed thet the classification model of zakat recipients using Naïve Bayes method has an accuracy rate of 90%. This shows that the model can help amil zakat determining zakat fitrah recipients more effectively and efficiently. Keywords: naïve bayes, classification, zakat al-fitr Abstrak: Zakat fitrah adalah salah satu diantara jenis zakat yang diwajibkan pada saat Idul Fitri. Zakat ini wajib ditunaikan setelah terbenamnya matahari pada akhir bulan Ramadhan hingga khatib naik mimbar pada shalat sunah harri raya idul fitri. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sebuah model klasifikasi penerima zakat fitrah pada Masjid Baiturahman dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Penelitian ini menggunakan data dari RT/RW perumahan dengan jumlah 104 data penerima zakat fitrah. Selanjutnya, data tersebut diolah menggunakan metode Naïve Bayes untuk menghasilkan model klasifikasi penerima zakat fitrah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi penerima zakat fitrah dengan metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 90%. Hal ini menunjukkan bahwa model tersebut dapat membantu amil zakat dalam menentukan penerima zakat fitrah dengan lebih efektif dan efisien. Kata kunci: naïve bayes, klasifikasi, zakat fitrah PENDAHULUAN yang dilakukan seorang hamba kepada Allah Subhanahu wa Ta'ala agar ibadah itu sah dan diterima Allah Subhanahu wa Ta'ala. setiap muslim yang memiliki Bagi finansial yang stabil, atau mampu wajib baginya untuk membayar zakat kepada orang yang membutuhkan. Salah satu diantara jenis zakat adalah zakat fitrah yang diwajibkan pada saat Idul Fitri. Zakat setelah ini wajib ditunaikan terbenamnya matahari pada akhir bulan Ramadhan hingga khatib naik mimbar pada shalat sunnah hari raya idul fitri. Zakat adalah ibadah Pengerjaan zakat fitrah hanya diwajibkan jika anda beragama islam dan ada kelebihan makanan selama puasa siang dan malam hari raya. Oleh karena itu, zakat fitrah tidak menuntut nisab bagi yang mengeluarkannya. Selain itu, zakat fitrah diidentikkan dengan kuantitas yaitu satu sha (4 mud/2,5 kg/3,5 liter), berupa keju, anggur, gandum, beras, kismis atau jenis makanan pokok lainnya. Untuk rekomendasi menurut standar saat ini, zakat fitrah adalah 2,5 kg. Zakat fitrah tentunya harus diberikan kepada yang lebih pantas mendapatkan zakat tersebut. Dalam melakukan penyaluran, pertama pihak Amil zakat melakukan penyeleksian 1333
Journal of Science and Social Research August 2024, VII (3): 1333 - 1337 Available online at ISSN 2615 - 4307 (Print) ISSN 2615 - 3262 (Online) data calon penerima zakat fitrah. Proses ini dilaksanakan dengan penyeleksian melakukan untuk lapangan survey memastikan kebenaran data. Setelah melakukan survey lapangan pihak amil zakat akan mengadakan musyawarah untuk mengambil keputusan penerima zakat fitrah. Karena data calon penerima zakat fitrah lebih banyak dibandingkan dengan jumlah zakat fitrah yang telah di terima oleh pihak amil zakat, maka dari itu pihak BKM Masjid Baiturrahman mengalami kesulitan dalam menentukan siapa yang lebih berhak menerima bantuan zakat fitrah dengan memiliki setiap prioritas yang berbeda pada penerima zakat fitrah. Oleh karena itu untuk mempermudah BKM Masjid Baiturrahman untuk mengelompokkan penerima zakat fitrah dibuatlah suatu sistem aplikasi yang dapat membantu Amil zakat dalam menentukan siapa saja diantara calon penerima zakat yang berhak menerima zakat fitrah tersebut . mengklasifikasikan penentuan masyarakat miskin di Kecamatan Surade agar penerima zakat benar-benar orang yang miskin dan berhak mendapatkan zakat menurut syarat wajib mendapatkan zakat. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya sebelumnya yaitu menentukan penerima zakat fitrah dah zakat mal dengan penggunaan metode K- Nearest Neighbor sedangkan penelitian ini hanya fokus pada penerima zakat fitrah dengan penggunaan metode Naïve Bayes. Metode Naïve Bayes dipilih karena dapat menghasilkan akurasi yang lebih maksimal. METODE Teknik pengumpulan data yang ini adalah dilakukan pada penelitian sebagai berikut: Pengamatan (Observasi) pemb agian zakat fitrah sendiri menggunakan metode Bayes. klasifikasi Naïve Klasifikasi Naïve Bayes adalah salah satu metode klasifikasi yang diterapkan dalam system pendukung keputusan. Tujuan dari metode Naïve Bayes yaitu untuk melakukan klasifikasi data pada label tertentu. Pada metode ini, masing-masing variable akan memberikan kontribusinya, dengan bobot variable yang sama penting dan setiap variabel tersebut saling bebas satu sama lain. Dengan menggunakan metode Naïve Bayes diharapkan mempermudah amil dalam penentuan kelompok penerima zakat fitrah, dengan memprediksi kelompok penerima zakat dengan memanfaatkan input yang ada diperoleh, berdasarkan sehingga mendapatkan hasil yang cepat dan tepat sasaran. Dalam pengelompokan data yang Penelitian yang telah menerapkan ini yaitu oleh metode Naïve Bayes dengan Buchory Agung penelitiannya Penentuan Masyarakat Miskin Penerima Zakat Menggunakan Neighbor. K-Nearest Algoritma mengenai informasi Memberikan Firdaus Meineiliti masalah zakat fitrah di Masjid Baituirrahman, Teipat nya di Jalan Flamboyan Raya Kota Meidan yang akan meinjadi dasar uintuik proseis analisa dan meineimuikan soluisi dari peirmasalahan yang teirjadi pada Masjid Baituirrahman. Wawancara Peineiliti beirtatap muika langsuing deingan yang beirkaitan deingan zakat fitrah uintuik peirtanyaan-peirtanyaan meingajuikan seicara informasi langsuing. Suimbeir pada peineilitian ini adalah salah satui panitia amil zakat Masjid Baituirrahman deingan bapak Wahidin, S.Pd. I. suimbeir informasi Stuidi Puistaka Uintuik meimpeiroleih data yang teioritis, data dikuimpuilkan deingan meimbaca dan meineiliti buikui, juirnal atauipuin reifeireinsi lainnya yang teirkait ini, yaitui teintang deingan peineilitian zakat fitrah dan Naïvei Bayeis baik di peirpuistakaan mauipuin di inteirneit dan lain-lain. Algoritma Naïve Bayes 1334
Journal of Science and Social Research August 2024, VII (3): 1333 - 1337 Available online at ISSN 2615 - 4307 (Print) ISSN 2615 - 3262 (Online) sebuah alat/metode untuk melakukan klasifikasi yang berakar pada teori probabilitas dan statistik yang ditemukan oleh ilmuwan asal inggris yaitu Thomas Bayes. Metode naïve bayes adalah Teknik data mining yang digunakan untuk memprediksi suatu peristiwa dimasa depan. Ciri khas dari Naïve Bayes adalah bahwa metode klasifier ini membuat asumsi yang kuat tentang setiap independensi kondisi/peristiwa. Dalam metode Naïve Bayes, setiap kelas keputusan menghitung probabilitas yang bergantung jika pada kelas keputusan tersebut benar dan juga metode ini mengasumsikan bahwa atribut objek adalah aktor independen. Naïve Bayes adalah P(x│c) yaitu probabilitas x beirdasarkan kondisi hipoteisis c dan P(x) yaitu probabilitas dari x.. Confusion Matrix Confusion matrix meirupakan seibuah meitodei untuk eivaluasi teirdiri dari dua kumpulan data yang keilas, satu keilas dianggap seibagai lainnya dianggap positif dan keilas neigatif. Confusion matrix seibagai klarifikasi. Confusion matrix modeil digunakan untuk meincari nilai preisisi, reicall dan akurasi. Nilai Confusion matrix biasanya dinyatakan dalam satuan peirsein (%). Naïvei Bayeis Classifieir adalah salah satu Teiknik peingklasifikasian statistic meitodei seideirhana yang meinghitung seikumpu lan probabilitas deingan meinjumlahkan freikueinsi dan kombinasi nilai dari yang dibeirikan. Klasifikasi dataseit Naïvei Bayeis beirhubungan deingan teiori yang meirupakan cabang dari mateimatika probabilistik yang dapat digunakan untuk meindeifinisikan modeil deingan data yang tidak pasti deingan tujuan dan hasil yang meinarik deingan meinggabungkan peingeitahuan dari hasil eikspeirimeintal dan bukti-bukti peingamatan. Rumus umum Teioreima Bayeis dapat dilihat pada rumus 1 beirikut ini: probabilistik dan probabilitas seideirhana, P (C│X)= (P(x│c).P(c))/(P(x)) (2.1 Tabel 1 Model Confusion Matrix Truei valueis Preidiksi + - + TP FN FP TN HASIL DAN PEMBAHASAN Tampilan Menu Utama User Beirikuit tampilan peirhituingan Naïvei Bayeis uintuik klasifikasi peineirima zakat fitrah meingguinakan yang sisteim ingin meingeitahuii hasil dibanguin. Jika klasifikasi peineirima zakat fitrah deingan meitodei Naïvei Bayeis maka dibawah ini meiruipakan langkah- langkah peineintuian fitrah. klasifikasi Tampilan yang akan muincuil peirtama kali keitika meinjalankan sisteim ini adalah Meinui uitama uintuik uiseir yang tidak meimiliki akseis login. peineirima zakat Keiteirangan rumus 2.1 ada pada peinjeilasan ini. x meirupakan data deingan class yang beilum dikeitahui dan c yaitu hipoteisis dari data x yang meirupakan speisifik. meirupakan Seidangkan yang C probabilitas (posteirior beirdasarkan probability) probabilitas hipoteisis c (prior probability). Untuk suatu class P(x│c) hipoteisis kondisi x lalu P(c) Tampilan Halaman Dataset Pada meinui dataseit ini meineiruipakan data yang teilah di import keidalam sisteim yang dimana teirdapat 104 data peineirima zakat didalamnya. Uintuik dataseit yang diguinakan ini teirdapat 43 peineirima zakat dan 61 buikan peineirima zakat fitrah. Beirikuit tampilan meinui dataseit pada sisteim: 1335
Journal of Science and Social Research August 2024, VII (3): 1333 - 1337 Available online at ISSN 2615 - 4307 (Print) ISSN 2615 - 3262 (Online) Gambar 1 Tampilan Halaman Dataset Gambar 3 Tampilan Akurasi Tampilan Klasifikasi Naïve Bayes Pada meinui klasifikasi Naïvei Bayeis ini guinanya uintuik meingituing probabilitas pada data yang dimiliki uintuik meingeitahuii apakah statuis pada data peineirima beinar ataui tidaknya. Jika meilihat hasil dari sisteim yang dibanguin deingan meitodei Naïvei Bayeis bisa dikatakan sisteim yang dibanguin beirjalan baik meiskipuin seideirhana. Dan disini dibanguin meingguinakan data kateigori kareina diteiori juiga peineiliti meingguinkan data kateigori yang dimana teiori dan sisteimnya haruis sinkron. sisteim yang SIMPULAN Gambar 2 Tampilan Klasifikasi Naïve Bayes Tampilan Akurasi Pada meinui akuirasi ini kita dapat meimasuikkan juimlah data yang ingin kita hituing akuirasinya, minimal data yang dapat dihituing adalah 10 data. Data teirseibuit deingan confuision matriks uintuik meindapatkan hasil akuirasi yang dimana beirfuingsi meinnggambarkan seibeirapa akuirat modeil dalam meingklasifikasikan deingan beinar, reicall uintuik yang keibeirhasilan modeil meinggambarkan dalam meineimuikan seibuiah informasi dan preicision yang beirfuingsi meinggambarkan akuirasi antara data yang diminta deingan hasil preidiksi yang dibeirikan oleih modeil. keimuidian dihituing beirfuingsi keimbali Adapun kesimpulan dari penelitian tentang klasifikasi penerima zakat fitrah pada Masjid Baiturrahman dengan menggunakan metode Naïve Bayes adalah aplikasi klasifikasi penerimaa zakat fitrah dapat diguinakan amil zakat untuk meilakuikan peindataan peineirima zakat fitrah. dengan menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai databasenya. Sistem dapat mempercepat proses klasifikasi penerima zakat fitrah dengan cepat dan akurat. Naïve Bayeis bisa digunakan untuk mengklasifikasi penerima zakat fitrah. Penerapan metode Naïve Bayes pada sistem ini mengguinakan 5 atribut, jumlah anggota, yaitu dan status pengeluaran. Klasifikasi penerima zakat fitrah pada Masjid Baituirrahman dengan menggunakan metode Naïve Bayes dapat sebanyak diklasifikasikan dengan baik dan akurat. Pada 10 data sampel yang diuji didapat akurasi sebesar 90% dengan perhitungan manual Naïve Bayes maupun dengan sistem yang dibangun. Aplikasi dibuat jenis kelamin, rumah, penghasilan 104 dataset 1336
Journal of Science and Social Research August 2024, VII (3): 1333 - 1337 Available online at ISSN 2615 - 4307 (Print) ISSN 2615 - 3262 (Online) DAFTAR PUSTAKA Puiblishing. Aguisvianto, H. (2017). Sisteim Informasi Uintuik Guidang Inveintori Meingontrol Peirseidiaan Barang Stuidi Kasuis : Pada Guidang PT.Alaisys Sidoarjo. Anwar, S. S. (2021). 10 Malam Akhir Ramadhan. Yayasan Do'a Para Wali. Ardiansyah, A. (2022). Sisteim Pakar Uintuik Meindeiteiksi Keilainan Kuilit Wajah Meingguinakan Meitodei Teioreima Bayeis. Bakir, A. (2021). Syarat Peimbeiri Zakat Dan Kriteiria Harta Zakat: Seiri Huikuim Zakat (M. Ahsan, Eid.). Hikam Puistaka. Einteirprisei, J. (2018). HTML PHP dan MySQL uintuik Peimuila. Eileix Meidia Kompuitindo. Fitri, R. (2020). Peimrograman Basis Data Meingguinakan MYSQL. Manuiruing, Ei., & Hasuigian, P. S. (2019). Data Mining Tingkat Kantor Inveintaris Peisanan Meingguinakan Algoritma Apriori Pada Keipolisian Daeirah Suimateira Uitara. Mardi, Y. (2017). Juirnal Eidik Mining : Meingguinakan Juirnal Eidik Informatika Klasifikasi Algoritma C4.5. Informatika, 2. Data Novia, Ei. A., Rahayui, W. I., & Prianto, C. (2020). Sisteim Peirbandingan Algoritma K-Meians Dan Naivei Uintuik Meimpreidiksi Bayeis Prioritas Tagihan Peimbayaran Ruimah Sakit Beirdasarkan Tingkat Keipeintingan. Praseityowati, (2017). DATA MINING Peingeilompokan Data uintuik Informasi Dan Eivaluiasi. Duita Meidia Puiblishing. Ei. Habibi, R., & Karnovi, R. (2020). Tuitorial Meimbuiat Aplikasi Sisteim Monitoring Teirhadap Job Deisk OPEiRATIONAL HUiMAN CAPITAL (OHC). Huida, A. S., Awangga, R. M., & Fathonah, N. S. (2020). Preidiksi Peineirimaan Barui Deingan Meitodei Naivei Bayeis. Kreiatif Induistri Nuisantara. Peigawai Idayanti, R. (2018). Distribuisi Zakat Fitrah Pada Masyarakat Miskin Keicamatan Taneitei Riattang Barat. 45 | Iltizam Jouirnal Of Shariah Eiconomic Reiseiarch, 2(1). Khairuiddin. (2020). Zakat dalam Islam Historis, dan Yuiridis. Zahir Meineilisik Sosiologis Aspeik Pratiwi, D. A., Awangga, R. M., & Seityawan, M. Y. H. (2020). Seileiksi Calan Keiluiluisan Teipat Waktui Mahasiswa Teiknik Informatika Meingguinakan Meitodei Naivei Bayeis (Vol. 1). Kreiatif Induistri Nuisantara. Rahmadi, F., Luibis, S., Tuimiran, & (2021). Habibuirrahman. Peingeilolaan Zakat Di Indoneisia Meiningkatkan Uipaya Peireikonomian CV. Meirdeika Kreiasi Grouip. Uimat. Wahyuiningtyas, R. D., & Chuisnah, M. Informasi (2021). Peirpuistakaan Manajeimein Beirbasis Weib SLIMS. Miftahchuil Chuisnah. Sisteim 1337