Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan Menggunakan Metode Naive Bayes

Abstract

INTISARI

PKH (Program Keluarga Harapan) merupakan sebuah program bantuan sosial bersyarat yang dikeluarkan oleh pemerintah dalam upaya untuk mengentaskan kemiskinan. Dalam implementasinya di wilayah kecamatan Cimanggu masih belum optimal dikarenakan PKH ini banyak yang belum tepat sasaran dalam menentukan siapa penerima PKH yang berhak untuk mendapatkannya. Konsep Data Minning akan mempermudah dalam mengatasi masalah tersebut. Dengan menggunakan Algoritma Naive Bayes Classification dan metode CRISP-DM (Croos Industry Standard Process for Data Minning) penelitian ini diharapkan dapat membantu pemerintah khususnya Dinas Sosial Kabupaten Cilacap dalam menentukan siapa penerima PKH yang berhak untuk mendapatkannya.

Kata Kunci – Data Minning, Program Keluarga Harapan (PKH), Naive Bayes, CRISP-DM

ABSTRACT

PKH (Program Keluarga Harapan) is a conditional social assistance program issued by the government in an effort to alleviate poverty. In its implementation in the Cimanggu subdistrict, it is still not optimal because many PKH have not been on target in determining who PKH recipients are entitled to get it. The concept of Data Minning will make it easier to solve this problem. By using the Naive Bayes Classification Algorithm and the CRISP-DM (Croos Industry Standard Process for Data Minning) method, this research is expected to help the government, especially the Cilacap Regency Social Service, in determining who PKH recipients are entitled to get it.

Keywords – Data Minning, Program Keluarga Harapan (PKH), Naive Bayes, CRISP-DM