IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES DAN C.45 UNTUK KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL DI DESA MINANGA SARI KABUPATEN LAMPUNG TIMUR - M Arep Huda; Ahmad Fauzi (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2024)
Kemiskinan merupakan masalah lama yang belum terpecahkan dan sulit dipecahkan. Pemerintah sendiri telah melakukan beberapa upaya untuk mengentaskan kemiskinan melalui program kesejahteraan sosial serta dampak Covid-19 yang merusak perekonomian Pemkot khususnya Pemkot Marga Tiga yang tumbuh eksponensial di tahun 2021. Masih ada dukungan pemerintah untuk warga yang tidak tercukupi kebutuhannya Sosialisasi ketimpangan sosial dan undertargeting disebabkan validasi data yang salah. Penambangan data adalah metode komputasi untuk memecahkan masalah klasifikasi dan menggunakan algoritma Naive Bayes dan C4.5 untuk mengukur faktor kelayakan penerima manfaat yang berkorelasi dengan aturan produksi. Oleh karena itu, penulis mengimplementasikan dua algoritma, yang tujuannya adalah untuk memprediksi/mengklasifikasikan bantuan masyarakat desa dan mengetahui akurasi antara algoritma Naive Bayes dan C.45. Selain akurasi, penulis membandingkan dua algoritma, algoritma mana yang lebih cocok untuk menentukan bantuan masyarakat desa. Setelah dilakukan penelitian dengan kedua algoritma tersebut dan algoritma C.45 dengan akurasi 98%, hasil tersebut lebih besar dari algoritma naive Bayesian dengan akurasi 95%, sehingga algoritma C.45 lebih akurat untuk penentuannya. Para dermawan di Desa Margatiga.