Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Mengklasifikasi Penerima BLT Pada Desa Pelangsian - ica warisa; Nurahman (JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer), 2022)
Abstrak   Pada proses penelitian ini data bantuan tunai langsung (BLT) yang berhubungan pada penerima manfaat bantuan yang sudah dilaksanakan pada Desember 2021. Tetapi bantuan tersebut ada juga yang tidak sesuai harapan masyarakat karena disebabkan status rakyat miskin yang tidak maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bantuan tunai langsung (BLT) pada desa PELANGSIAN disalurkan melalui kelurahan desa agar masyarakat yang tidak mampu mendapatkan bantuan, dan membantu rakyat miskin menanggulangi ketidak seimbangan atara desa kedesa. Dalam mengklasifikasi penerima bantuan ini maka penulis menggunakan metode naive bayes untuk menganalisis probabilitas dalam suatu objek yang termasuk dalam atribut kelas di dalam algoritma tersebut maka penelitian ini menggunakan software rapidminer untuk menghitung tingkat accuracy data. Dan hasil analisis menggunakan software rapidminer dengan metode naive bayes tingkat akurasi yang di dapat 83.67%. Pada prediksi terdaftar sekitar 26 data orang yang “terdaftar”, true tidak terdaftar prediksinya 7 data orang yang “tidak terdaftar” dan jumlah class precision terdaftar adalah 78.79% serta jumlah class recall nya 74.29%, dan pada perdiksi tidak terdaftar true terdaftarnya 9 orang yang “terdaftar” dan 56 data orang” tidak terdaftar” pada prediksi tidak terdaftar, jumlah class precision 86.16%. Serta jumlah class recall nya 88.88%. Dan nilai yang didapatkan pada accuracy 83.67%, precision 78.79% dan recall 74.29%. Selain di uji dengan software rapidminer. Dan itulah hasil yang penulis dapatkan pada saat menganalisis probabilitas angka yang didapatkan pada saat mencari tingkat akurasi data serta proses di dalam menggunakan metode naive bayes. Kata kunci : metode naive bayes, bantuan tunai langsung (BLT).   Kata kunci— metode naive bayes, bantuan tunai langsung (BLT)