Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUTIS : Jurnal Teknik Informatika
Prayoga, Muhammad Kahfi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Masyarakat Miskin Di Kelurahan Margajaya Rw 06 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Firmansyah, Firmansyah; Prayoga, Muhammad Kahfi
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA UNIS Vol. 13 No. 1 (2025): Jutis (Jurnal Teknik Informatika)
Publisher : Universitas Islam Syekh Yusuf

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33592/jutis.v13i1.5292

Abstract

Kemiskinan adalah masalah sosial yang mendesak, Kelurahan Margajaya merupakan salah satu daerah di Kecamatan Bogor Barat dengan populasi yang signifikan, dan masih banyak warga yang merasa bahwa bantuan dari pemerintah tidak tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan masyarakat miskin di Kelurahan Margajaya RW 06 menggunakan algoritma Naïve Bayes. Algoritma Naïve Bayes dipilih karena keunggulannya dalam kecepatan perhitungan, kesederhanaan algoritma, dan tingkat akurasi yang baik. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pemerintah dalam mengklasifikasikan masyarakat miskin dengan lebih akurat dan efisien, sehingga penyaluran bantuan dapat tepat sasaran dan mengurangi ketidakadilan sosial. Penelitian ini menguji algoritma Naïve Bayes dalam klasifikasi masyarakat miskin dan melihat nilai akurasi dari data masyarakat miskin di Kelurahan Margajaya RW 06. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Naïve Bayes dapat memberikan hasil klasifikasi yang baik dan akurat. Dengan penerapan metode ini, diharapkan dapat tercipta keharmonisan dalam masyarakat dan pemerataan kesejahteraan sosial di wilayah Kelurahan Margajaya RW 06. Dari hasil evaluasi menggunakan Confusion Matrix didapatkan akurasi yang dihasilkan untuk 135 data latih dengan 134 data uji dan enam atribut yang digunakan menghasilkan akurasi sebesar 92,54%, recall 91,53%, dan presisi 100%
Co-Authors Firmansyah Firmansyah