ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulKLASIFIKASI ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM PENERIMAAN RASKIN ( BERAS MISKIN) STUDI KASUS KELURAHAN BESUSU BARAT |
| Nama: ILHAM ROMADHONI |
| Tahun: 2025 |
| Abstrak ILHAM ROMADHONI dengan judul klasifikasi algoritma naïve bayes dalam penerimaan raskin (beras miskin) studi kasus kelurahan besusu barat. Yang dibimbing oleh Ir.Yusuf Anshori, S.T., M.T penelitian ini untuk mengembangkan sistem prediksi penerimaan beras raskin berbasis website dengan implementasi Algoritma Naïve bayes dalam penentuan klasifikasi berdasarkan data dari kelurahan besusu barat. Program Raskin merupakan upaya dari pemerintah dalam meningkatkan ketahanan pangan dan kesejahteraan social masyarakat berpenghasilan rendah. Namun, penyaluran bantuan ini masih menghadapi kendala dalam penentuan calon penerima yang tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma naïve bayes dalam membangun sistem klasifikasi status ekonomi masyarakat sebagai dasar penentuan kelayakan penerima raskin dikelurahan besusu barat. Metode yang digunakan adalah teknik data mining dengan pendekatan klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes, yang dikenal memiliki keunggulan dalam kesederhanaan, efisiensi, dan akurasi. Penelitian ini mengembangkan sistem berbasis web menggunakan bahasa pemograman PHP dan basis data MySQL, dengan fitur input data klasifikasi, data latih, data uji. Kata kunci: Naïve bayes, Website, raskin, Klasifikasi, Algoritma, Data Mining ILHAM ROMADHONI with the title "Naïve Bayes Algorithm Classification in Raskin (Rice for the Poor) Distribution Eligibility: A Case Study at Besusu Barat Sub-district", supervised by Ir. Yusuf Anshori, S.T., M.T. This research aims to develop a web-based prediction system for Raskin rice distribution eligibility by implementing the Naïve Bayes algorithm to determine classification based on data from the Besusu Barat sub-district. The Raskin program is an initiative by the government to improve food security and social welfare for low-income communities. However, the distribution of this aid still faces challenges in accurately identifying eligible recipients. The objective of this study is to apply the Naïve Bayes algorithm in building a classification system for the economic status of citizens as a basis for determining their eligibility to receive Raskin aid in the Besusu Barat sub-district. The method used involves data mining techniques with a classification approach using the Naïve Bayes algorithm, which is known for its simplicity, efficiency, and accuracy. This study develops a web-based system using PHP as the programming language and MySQL as the database, with features including input for classification data, training data, and test data. |