MENENTUKAN KELAYAKAN WARGA PENERIMA RASKIN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES (STUDI KASUS DESA SUKORENO)

Program pendistribusian beras miskin atau yang lebih dikenal dengan
sebutan Raskin merupakan salah satu program penanggulangan kemiskinan.
Penentuan indikator penerima manfaat Raskin seringkali menjadi persoalan yang
rumit. Dinamika data kemiskinan memerlukan adanya kebijakan lokal melalui
musyawarah Desa/Kelurahan
(Mudes/Muskel
)sehingga disepakati indikator
penentuan kelayakan penerimaan Raskin adalah jumlah kategori dan kategori taraf
yang dihasilkan dari konversi atribut warga. Pada penelitian ini penulis
menggunakan metode Naïve Bayes dalam melakukan pengklasifikasian
penerimaan raskin. Dari penelitian yang dilakukan jumlah data awal sebesar 439
dengan jumlah data noise
(atribut data kurang lengkap
) sebesar 25. Dari data 414
peneliti menggunakan metode holdout untuk membaginya kedalam data latih dan
data uji sehingga menghasilkan 276 data latih dan 138 data uji. Dari pengukuran
menggunakan akurasi dan presisi terhadap data uji dihasilkan akurasi sebesar 84%
dan data presisi 81%.
Kata kunci : kemiskinan, klasifikasi, naive bayes.