KLASIFIKASI PENERIMAAN BANTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Daftar Isi:
- Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan umum yang sering dihadapi dalam hal peningkatan kesejahteraan di hampir semua negara. Dengan tersedianya data kemiskinan yang akurat dan berkesinambungan merupakan salah satu usaha penting dalam mengevaluasi kebijakan pemerintah mengenai penanganan kemiskinan dengan memfokuskan perhatian pada hal pendistribusian bantuan. Penelitian terkait klasifikasi tingkat prioritas penerimaan bantuan dari pemerintah ini memerlukan beberapa kriteria pendukung dalam melakukan klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes. Data yang digunakan sebagai kriteria yaitu, jenis atap, dinding, lantai, jumah penghasilan dan pendidikan. Data yang digunakan untuk proses pengklasifikasian sebanyak 120 data yang akan dipakai sebagai data training, untuk menghasilkan 3 kategori yaitu, prioritas tinggi, prioritas sedang dan prioritas rendah. Masing-masing data memiliki 5 kriteria yang akan digunakan dalam proses klasifikasi. Hasil yang diperoleh dari menggunakan metode ini adalah sistem mampu mengklasifikasikan data baru berdasarkan data lama. Dari 30 data sebanyak 26 data yang dapat diklasifikasikan sehingga menghasilkan akurasi sebesar 86,6667%. Kata Kunci : Akurasi, Data Mining, Kemiskinan, Klasifikasi, Naive Bayes.