Implementasi Metode Naïve Bayes dalam Penentuan Tingkat Kesejahteraan Keluarga - Made Ayu Dusea Widyadara; Roni Heri Irawan (RESEARCH : Journal of Computer, Information System & Technology Management, 2019)
Tingkat kesejahteraan penduduk dalam suatu pemerintah daerah maupun pusat dapat ditunjukan dengan tingkat keberhasilnya mencapai tujuanya. Dalam rangka meningkatkan kesejahteraan penduduk, pemerintahan melaksanakan berbagai program untuk meningkatkan kesejahteraan penduduk. Namun dalam meningkatkan kesejahteraan penduduk tersebut dirasa kurang berjalan efektif, dimana seringkali ditemukan terjadinya kesalahan dalam menentukan kelayakan penerima bantuan atau kurang tepatnya dalam menentukan target sasaran penerima bantuan tersebut. Maka, diperlukan suatu sistem yang dapat digunakan untuk mengolah data kesejahteraan penduduk sehingga didapatkan informasi mengenai tingkat kesejahteraan keluarga dengan teknik data mining classification yang menggunakan metode Naive Bayes. Dengan adanya hasil prediksi kondisi penduduk setiap keluarga tersebut, diharapkan dapat memberikan informasi mengenai tingkat kesejahteraan keluarga dan dapat digunakan untuk membuat keputusan yang bertujuan untuk kesejahteraan penduduk. Data yang digunakan berdasarkan data Pemutakhiran Basis Data Terpadu (PBDT) penduduk rumah tangga yang di peroleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Kediri melalui Badan Perencanaan, Pengembangan, Penelitian & pengembangan (BARENLITBANG) pada Bidang Penelitian dan Pengembangan Kota Kediri. Data yang berasal dari PBDT digunakan sebagai variable input dan diolah dengan metode Naive Bayes. Dimana variable class nya dibagi menjadi empat yaitu, tingkat kesejahteraan dibawah 10%, tingkat kesejahteraan dengan rentang 11% sampai dengan 20%, tingkat kesejahteraan dengan rentang 21% sampai dengan 30% dan tingkat kesejahteraan dengan rentang 31% sampai dengan 40%. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi data mining dengan metode Naive Bayes dalam menentukan dan memprediksi tingkat kesejahteraan keluarga dengan tingkat akurasi mencapai 87%.