PENERAPAN METODE NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENENTUAN PENERIMA BANTUAN PKH

Setiawan, Dian Ade and HELILINTAR, RISA and WAHYUNIAR, LILIA SINTA (2021) PENERAPAN METODE NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENENTUAN PENERIMA BANTUAN PKH. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

[img] Text (Full text)
RAMA_55201_17103020126.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Kemiskinan merupakan hal yang sudah biasa di indonesia berbagai cara telah dilakaukan oleh pemerintah untuk mengatasi kemiskinan di indonesia, salah satu caranya yaitu dengan membuat sebuah program bantuan bernama Program Keluarga Harapan (PKH) dimana program bantuan ini diperuntukkan untuk rakyat miskin guna menanggulangi masalah kemiskinan di Indonesia. Tetapi dalam proses penyalurannya mempunyai banyak permasalahan mulai dari data yang digunakan tidak sesuai dengan yang ada dilapangan kemudian data tidak sinkron, adanya pemalsuan atau kecurangan data, kemudian masyarakat merasa direpotkan karena untuk mengecek apakah mereka menerima bantuan PKH harus datang ke desa atau ke dinas sosial. Penelitian ini dibuat untuk memudahkan pemerintah dalam mengklasifikasikan penerima bantuan PKH serta untuk memudahkan masyarakat dalam pengecekan penerima bantuan PKH dengan menggunkan metode naive bayes dan laplace correction dimana dalam metode ini menggunakan kriteria yang telah ditentukan, kemudian proses perhitungan dimulai, setelah selesai perhitungan maka program akan menghasilkan data berupa keterangan penerima atau bukan penerima pada menu klasifikasi penerima PKH. Setelah dilakukan pengujian sistem menggunakan rapid minner dengan menggunakan data yang telah diinputkan menunjukkan tingkat akurasi 60%, recall 25% dan precission sebesar 75% dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa sistem ini masih perlu pengembangan lanjutan agar sistem dapat digunakan dan menghasilkan output data yang lebih akurat.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Data Minning, Kemiskinan, Klasifikasi, Laplace Correction, Naive Bayes.
Subjects: 410 Engineering science > 458 Technical information
410 Engineering science > 462 Information technology
410 Engineering science > 463 Software engineering
Divisions: Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1-Teknik Informatika
Depositing User: Mr Dian ade setiawan
Date Deposited: 18 Aug 2022 04:39
Last Modified: 18 Aug 2022 04:39
URI: http://repository.unpkediri.ac.id/id/eprint/4025

Actions (login required)

View Item View Item