IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI TINGKAT INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DENGAN VARIABEL HARAPAN MASA SEKOLAH, PENGELUARAN PERKAPITA, DAN HARAPAN USIA DI JAWA TIMUR

Pada tahun 2023, Jawa Timur dengan populasi mencapai 41 juta penduduk, memiliki peran sentral dalam struktur sosial dan ekonomi Indonesia. Meskipun demikian, tantangan utama tetap pada upaya meningkatkan kesejahteraan masyarakat, yang tercermin dalam komitmen untuk meningkatkan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). IPM, yang mencakup harapan hidup, harapan masa sekolah, dan pengeluaran per kapita, menjadi parameter kunci dalam mengevaluasi kesejahteraan suatu daerah.

Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes untuk mengklasifikasi tingkat IPM dengan faktor-faktor yang memengaruhi IPM di daerah wilayah Jawa Timur. Data yang digunakan berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS), mencakup periode tahun 2018 hingga 2022 dengan 284 data historis sebagai data latihan, serta 38 data untuk tahun 2023 sebagai data uji. Dengan menggunakan platform Rapid Miner, model penelitian ini mencapai tingkat akurasi sebesar 84,6%. Hasil ini menunjukkan bahwa model tersebut cukup dapat diandalkan dalam mengklasifikasikan, lebih khusus pada kasus ini.