Analisis Kelayakan Penerima Bantuan Langsung Tunai di Desa Belendung dengan Pendekatan Metode Naive Bayes
Abstract
Bantuan Langsung Tunai (BLT) adalah program pemerintah yang membantu masyarakat miskin untuk meningkatkan kesejahteraan. Di Desa Belendung, pemilihan penerima BLT masih dilakukan secara manual sehingga kurang tepat sasaran. Untuk menyelesaikan masalah ini, digunakan metode Naive Bayes dalam menentukan kelayakan penerima. Metode ini adalah algoritma pengklasifikasian statistik yang memperkirakan probabilitas keanggotaan dalam suatu kelas. Penelitian ini menerapkan kriteria seperti pekerjaan, penghasilan, tanggungan, status rumah, dan jumlah kendaraan. Data yang dianalisis menggunakan Python melibatkan 324 dataset penerima BLT tahun 2021, di mana 259 data untuk pelatihan dan 65 data untuk pengujian. Hasil uji menunjukkan akurasi 93%, presisi 100%, dan recall 96%, menandakan metode ini efektif.
References
[2] Titis Diah Pangestuti, “RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN BARU MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER,” 2020.
[3] F. Liantoni dan H. Nugroho, “KLASIFIKASI DAUN HERBAL MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN KNEAREST NEIGHBOR”.
[4] N. Ariesanto Ramdhan dan H. Bhakti, “METODE TOPSIS DAN ALGORITMA C4.5 DALAM MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI,” Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS, vol. 3, no. 2, hlm. 188–196, 2021.
[5] S. Lestari, M. Badrul, P. Studi Sistem Informasi, dan S. Nusa Mandiri Jakarta, “IMPLEMENTASI KLASIFIKASI NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI KELAYAKAN PEMBERIAN PINJAMAN PADA KOPERASI ANUGERAH BINTANG CEMERLANG,” vol. 7, no. 1, 2020.