IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN PANGAN NON TUNAI (BPNT) BERBASIS WEB: STUDI KASUS: KELURAHAN CENGKEH TURI - Syarida Aini, Desti; Febrian, Didi; Nasution, Hamidah; Iskandar Al Idrus, Said; Indra, Zulfahmi (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Kemiskinan merupakan tantangan utama dalam pembangunan Indonesia, yang semakin diperburuk oleh krisis ekonomi 1998. Untuk mengatasi hal ini, pemerintah meluncurkan program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) melalui sistem uang elektronik bagi keluarga miskin, guna memastikan pemenuhan pangan dan meringankan beban pengeluaran. Program ini juga mendukung pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs). Namun, pengolahan data penerima BPNT di Kelurahan Cengkeh Turi masih dilakukan secara manual, menyebabkan proses yang lam dan subjektif. Oleh karena itu, dibutuhkan analisis menggunakan teknik data mining, seperti klasifikasi Naïve Bayes, untuk meningkatkan efektifitas dan efisiensi dalam hal akurasi penyaluran bantuan. Naïve Bayes dipilih karena merupakan algoritma klasifikasi yang efisien dan efektif, menggunakan probabilitas dan statistik untuk memprediksi kategori data. Meskipun mengasumsikan independensi antar atribut, algoritma ini tetap memberikan hasil yang baik. Hasil klasifikasi menggunakan Naïve Bayes menunjukkan akurasi sebesar 83,33%, dengan 16,67% data terdeteksi kurang tepat sasaran. Dari 20% data uji, 9 data diterima dan 21 data ditolak. Dengan 25 data yang sesuai dan 5 data yang tidak sesuai, sistem ini efektif mengidentifikasi kelompok yang membutuhkan bantuan berdasarkan variabel yang memiliki korelasi kuat dengan hasil klasifikasi.