Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Di Desa Minanga Sari Kabupaten Lampung Timur Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan C.45

Kemiskinan merupakan masalah lama yang belum terpecahkan dan sulit dipecahkan. Pemerintah sendiri telah melakukan beberapa upaya pemberantasan kemiskinan melalui program bantuan sosial, di tambah dampak dari covid-19 yang membuat ekonomi masyarakat semakin terpuruk, khususnya masyarakat marga tiga yang melonjak pada tahun 2021. Menurut aparatur desa, bantuan pemerintah kepada penduduk tidak sesuai dengan kebutuhannya, pembagian bantuan sosial yang tidak merata dan tidak tepat sasaran ini disebabkan karena validasi data yang tidak akurat. Data mining merupakan salah satu metode didalam ilmu komputer untuk memecahkan permasalahan klasifikasi, dengan algoritma naive bayes dan C4.5 variabel ini untuk mengukur faktor-faktor kelayakan penerima bantuan yang dikorelasikan untuk menghasilkan aturan. Untuk itu penulis melakukan penerapan menggunakan ke dua algoritma tersebut yang bertujuan untuk prediksi/klasifikasi bantuan masyarakat desa, Serta mengetahui hasil akurasi antara algoritma naive bayes dengan C.45. Selain mendapatkan akurasi penulis juga membandingan dari ke dua algoritma tersebut algoritma mana yang lebih layak digunakan untuk penentuan bantuan masyarakat desa. Setelah dilakukan penelitian menggunakan kedua algoritma tersebut dan menghasilkan tingkat akurasi 98% untuk algoritma C.45, hasil tersebut lebih besar dari algoritma naive bayes dengan tingkat akurasi 95%, maka algoritma
C.45 lebih akurat untuk menentukan penerima bantuan sosial di desa margatiga.

Kata Kunci: Klasifikasi, Data mining, Naive bayes, C45, Bantuan sosial.