PENERAPAN METODE NAIVE BAYES KLASIFIKSI KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN PANGAN NON TUNAI (BPNT) - Sofie Azizah, Jahra; Pranoto, Wawan Joko; Hasudungan, Rofilde (Jurnal Mnemonic, 2025)
Program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) masih menghadapi kendala dalam menentukan penerima yang benar-benar layak sehingga diperlukan metode klasifikasi yang dapat meningkatkan ketepatan dalam seleksi penerima bantuan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kelayakan penerima BPNT di Kelurahan Bukit Biru menggunakan metode Naïve Bayes. Data yang digunakan mencakup 1041 data kelayakan penerima BPNT yang diperoleh dari Kelurahan Bukit Biru pada tahun 2023 dengan data yang mencakup jumlah penghasilan, jumlah tanggungan, jumlah kendaraan, status perkawinan, jenis pekerjaan, dan kondisi rumah. Model Naïve Bayes diterapkan dengan pembagian data latih dan data uji dengan rasio 9:1. Naïve Bayes bekerja dengan menghitung probabilitas setiap kelas berdasarkan atribut yang diberikan dan menentukan hasil akhir berdasarkan probabilitas tertinggi, menjadikannya metode yang efektif untuk klasifikasi data BPNT. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode Naïve Bayes berhasil menentukan kelas kedalam dua kategori yaitu layak atau tidak layak dengan akurasi sebesar 90%. Oleh karena itu diharapkan penelitiaan ini dapat membantu meningkatkan ketepatan sasaran dalam penyaluran bantuan sosial. Dengan demikian, penelitian ini dapat berkontribusi dalam meningkatkan efisiensi program bantuan sosial dan mendukung pengentasan kemiskinan.