CLASSIFICATION OF POOR ASSISTANCE RECIPIENTS AT THE VILLAGE BALANCE OFFICE

April Liza Anzani Manurung, Hambali Hambali, Zulfan Efendi

Abstract


Abstract: The poor community is a condition in which the community does not have adequate facilities and infrastructure and an adequate environment, with the quality of housing and settlements far below the eligibility standard and uncertain livelihoods covering all multidimensional dimensions. The Pasiran Village Office, Sei Dadap District, is one of the agencies located in the Pasiran area, Sei Kamah. Where the Pasiran Village Hall Office carries out activities to distribute assistance to village communities who are declared to be underprivileged or have low incomes below 3.5 million. With such a large number of village people, an in-depth analysis is needed to determine which poor people are entitled to receive Non-Cash Food Assistance from the government. The solution to this problem is to use data mining with the Naïve Bayes algorithm for data classification. Data mining is the science of extracting information by utilizing data sets to obtain valuable information with a large enough data size through the process of extracting data or filtering data. The classification application uses the naïve Bayes algorithm used at the Pasiran Village Office to produce a classification of beneficiaries, namely Worthy and Unworthy based on the attributes of Citizenship, Family Group, ASN Status, and Having a Healthy Family Card.

           
Keywords: data mining; naïve bayes; classification, beneficiary

 

 

Abstrak: Masyarakat miskin merupakan suatu kondisi dimana keadaan masyarakat yang tidak memiliki sarana dan prasarana serta lingkungan yang memadai, dengan kualitas perumahan dan pemukiman yang jauh dibawah standar kelayakan serta mata pencaharian yang tidak menentu yang mencakup seluruh multidimensi. Kantor Balai Desa Pasiran Kecamatan Sei Dadap merupakan salah satu instansi yang berada di daerah Pasiran, Sei Kamah. Dimana Kantor Balai Desa Pasiran melakukan kegiatan pembagian bantuan terhadap masyarakat desa yang dinyatakan kurang mampu atau memiliki penghasilan rendah dibawah 3,5 juta. Dengan jumlah masyarakat desa yang begitu banyak, diperlukan analisis yang mendalam untuk menentukan masyarakat tidak mampu yang berhak untuk mendapatkan Bantuan Pangan Non Tunai dari pemerintah. Solusi dari permasalahan tersebut adalah menggunakan data mining dengan algoritma naïve bayes untuk klasifikasi data. Data mining merupakan suatu ilmu untuk menggali informasi dengan memanfaatkan kumpulan data untuk mendapatkan berbagai informasi yang berharga dengan ukuran data yang cukup besar melalui proses penggalian data atau penyaringan data. Aplikasi klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes yang terapkan pada Kantor Balai Desa Pasiran menghasilkan klasifikasi warga penerima bantuan yaitu Layak dan Tidak Layak berdasarkan atribut Kewarganegaraan, Golongan Keluarga, Status ASN dan Memiliki Kartu Keluarga Sehat.

 

Kata kunci: data mining; naïve bayes; klasifikasi, penerima bantuan


Full Text:

PDF

References


H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm., vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018..

B. W. Sari and D. Prabowo, “Penentuan Kelayakan Penerima Bantuan Renovasi Rumah Warga Miskin Menggunakan Naive Bayes,” vol. 18, no. 4, pp. 34–38, 2017.

R. M. Sari, V. Tasril, and Y. A. M, “Prediksi Jumlah APBD Kota Payakumbuh dengan Metode K-Means,” IPTEKS Terap., vol. 14, pp. 45–50, 2020.

Y. Apridonal M, W. Choiriah, and A. Akmah, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Association Rule Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Pola Penjualan Barang,” JURTEKSI, vol. V, no. 2, pp. 193–198, 2019.

H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 8, no. 2, pp. 19–24, 2020.

R. M. Sari and Y. Apridonal M, “Data Mining Implementation For Printer Sales Prediction Using Naive Bayes Method,” IcoSSIT, vol. 1, no. 1, pp. 215–220, 2020.

D. A. Setiawan, R. Helilintar, and L. S. Wahyuniar, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penentuan Penerima Bantuan PKH,” Semin. Nas. Inov. Teknol., pp. 249–254, 2021.

N. Alfiah, “Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Teknol. Inf., vol. 16, no. 1, pp. 32–40, 2021..

N. Riyanah and F. Fatmawati, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Surat Keterangan Tidak Mampu,” JTIM J. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 2, no. 4, pp. 206–213, 2021.

C. Fadlan, S. Ningsih, and A. P. Windarto, “Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Kelayakan Keluarga Penerima Beras Rastra,” J. Tek. Inform. Musirawas, vol. 3, no. 1, p. 1, 2018.




DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v9i4.2209

Article Metrics

Abstract view : 99 times
PDF - 83 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK ROYAL 

Copyright © LPPM STMIK ROYAL

 

Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.