Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Menggunakan Metode Naive Bayes - Andara Cantika Effendy; Roberto Kaban (CV. Raskha Media Group, 2026)
Program bantuan merupakan salah satu upaya yang diselenggarakan untuk mendukung masyarakat dalam memenuhi kebutuhan hidup. Dalam proses penentuan penerima bantuan, diperlukan suatu metode yang mampu mengelompokkan data secara objektif berdasarkan informasi yang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kelayakan penerima bantuan menggunakan algoritma Naive Bayes berdasarkan karakteristik ekonomi setiap individu. Dataset yang digunakan berasal dari Adult Income Dataset yang diperoleh melalui Kaggle, dengan atribut meliputi usia, tingkat pendidikan, jenis pekerjaan, jumlah jam kerja per minggu, dan pendapatan. Tahapan penelitian mencakup seleksi data, preprocessing, transformasi data, serta penerapan algoritma Naive Bayes. Dataset dibagi menjadi data latih sebesar 70% dan data uji sebesar 30% untuk proses pelatihan serta evaluasi model. Berdasarkan hasil pengujian, model Naive Bayes memperoleh tingkat akurasi sebesar 76,78%, precision 78,70%, recall 95,25%, dan F1-score sebesar 86,19%. Temuan tersebut menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memiliki kemampuan yang cukup baik dalam mengklasifikasikan kelayakan penerima bantuan berdasarkan kondisi ekonomi individu. Model yang dikembangkan mampu memberikan performa klasifikasi yang memadai pada dataset yang digunakan. Dengan demikian, metode Naive Bayes dapat dijadikan sebagai salah satu alternatif metode klasifikasi untuk mendukung proses pengambilan keputusan dalam menentukan kelayakan penerima bantuan.