Algoritma Naïve Bayes Dalam Penentuan Bantuan Renovasi Rumah Di Desa Sialang Buah

Abstract

Rumah merupakan kebutuhan dasar dalam melaksanakan peran sosial bagi anggota keluarga, Fakir Miskin pun memerlukan rumah yang layak dan nyaman. Di Indonesia masih banyak sekali rumah yang masuk dalam kategori layak tak huni. Pemerintah memberikan bantuan Rumah Tidak Layak Huni (RLTH) berupa uang untuk pembelian bahan bangunan guna pemugaran Rumah Tidak Layak Huni dimana rumah tersebut tidak memenuhi persyaratan keselamatan bangunan dan kecukupan minimal bangunan. Fokus penelitian ini untuk mengetahui bagaimana penerapan metode klasfikasi dalam penentuan bantuan renovasi rumah dengan menggunakan algoritma naïve bayes, sehingga mengetahui berapa tingkat akurasi yang diperoleh. Algoritma naïve bayes merupakan salah satu metode data mining yang dikemukan salah satu ilmuan dari inggris bernama Thomas Bayes yang menggunakan konsep teorema bayes atau probabilitas untuk memprediksi kelas data. Naïve bayes dikenal sebagai algoritma dengan perhitungan yang sederhana. Data tranning data penerimaan RTLH pada tahun 2017 sampai 2019 sebanyak 218 Data Penerima Bantuan Renovasi Rumah di Desa Sialang Buah, dan telah dilakukan validasi yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 97,71%, recall 98,50%, dan precision 97,97%. Sedangkan pada testing merupakan data pengusul RTLH pada tahun 2022 sebanyak 58 Data, data testing yang diuji menggunakan algoritma naïve menghasilkan persentasi Menerima 81%, dan persentasi 19% Tidak Menerima.