<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan ketepatan dalam mengklasifikasikan penerima bantuan sosial Program Keluarga Harapan (PKH) di Kecamatan Gondanglegi. Kesalahan dalam penyaluran bantuan menjadi masalah utama yang mengurangi keberhasilan program ini dalam mengurangi kemiskinan dan meningkatkan taraf hidup masyarakat. Metode Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan berdasarkan data sosial ekonomi, yang mencakup informasi tentang kesehatan, pendidikan, kesejahteraan sosial, dan kemiskinan. Proses penelitian meliputi persiapan data, termasuk pemilihan kolom, pembagian data (dalam rasio 80:20, 70:30, 60:40), serta pengkodean variabel kategori menggunakan metode One-Hot Encoding. Model Gaussian Naïve Bayes diterapkan dan dievaluasi menggunakan Confusion Matrix untuk menghitung akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model dengan rasio data uji 80:20 mencapai akurasi tertinggi sebesar 96,5%. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan sistem klasifikasi yang membantu pemerintah daerah menargetkan penerima PKH secara lebih tepat. Rekomendasi penelitian selanjutnya mencakup pengujian di wilayah lain dan pengembangan sistem pembelajaran mesin untuk kebijakan sosial.]]>
Copyrights © 2025
