Penerapan Data Mining Klasifikasi Penerima Bantuan Pkh Di Desa Rambung Sialang Tengah Dengan Metode Naive Bayes

Abstract

 Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Naive Bayes 
dalam mengklasifikasikan penerima bantuan Program Keluarga Harapan 
(PKH) di Desa Rambung Sialang Tengah. Latar belakang penelitian ini 
adalah permasalahan dalam penyaluran bantuan yang sering kali tidak 
tepat sasaran karena kurangnya data yang terorganisir serta adanya bias 
dalam penentuan penerima bantuan. Untuk mengatasi masalah ini, 
digunakan metode Naive Bayes yang mampu mengklasifikasikan calon 
penerima berdasarkan indikator sosial-ekonomi seperti pendapatan 
bulanan, jumlah anggota keluarga, status pekerjaan, dan kondisi tempat 
tinggal. Metode penelitian ini menggunakan data dari warga Desa 
Rambung Sialang Tengah dan diolah melalui tahapan seperti 
pengumpulan data, observasi, wawancara, dan studi literatur. 
Implementasi sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP dan 
database MySQL, serta dilakukan pengujian menggunakan blackbox 
testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes memiliki 
akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan penerima bantuan, dengan 
sistem yang mampu memproses data secara cepat dan efektif. Sistem ini 
diharapkan dapat membantu pemerintahan desa dalam menentukan 
penerima bantuan yang lebih tepat sasaran, sehingga distribusi bantuan 
dapat lebih merata dan adil. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa 
metode Naive Bayes efektif digunakan untuk klasifikasi penerima bantuan 
PKH, dengan akurasi yang tinggi dan sistem yang mudah 
diimplementasikan di lingkungan desa.