ANALISIS ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI STATUS KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA KELUARGA BINAAN SOSIAL - Erfan Karyadiputra (Technologia : Jurnal Ilmiah, 2016)
Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan yang sering dihadapi dalam upaya peningkatan kesejahteraan di hampir semua negara. Tersedianya data kemiskinan yang akurat dan berkesinambungan merupakan salah satu instrumen penting untuk mengevaluasi kebijakan pemerintah dalam mengentaskan kemiskinan dengan memfokuskan perhatian pada pendistribusian bantuan sesuai rumah tangga sasaran (RTS). Penelitian terkait klasifikasi kesejahteraan rumah tangga sering menggunakan variabel target/kelas berupa kategori miskin dan tidak miskin. Kategori tersebut jika dilihat dari aspek pendistribusian bantuan masih bersifat umum, hal tersebut karena kategori rumah tangga miskin tersebut dapat diklasifikasikan lagi kedalam status kesejahteraan rumah tangga sesuai rumah tangga sasaran (RTS) sehingga dalam pendistribusian bantuan dapat disesuaikan dengan status kesejahteraan rumah tangga sasaran (RTS). Oleh sebab itu diperlukan variabel kelas baru yang sesuai RTS yaitu sangat miskin dan miskin. Dalam penelitian ini akan dilakukan pengujian menggunakan algoritma Naive Bayes untuk mengklasifikasi status kesejahteraan rumah tangga miskin yaitu rumah tangga sangat miskin (RTSM) dan rumah tangga miskin (RTM). Hasil pengujian yang didapatkan adalah algoritma Naive Bayes menghasilkan akurasi sebesar 85.80% dan nilai AUC sebesar 0.930.