PENENTUAN KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN RENOVASI RUMAH WARGA MISKIN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES

Intisari / Abstract

Program renovasi rumah yang diadakan pemerintah seringkali tidak tepat sasaran dikarenakan banyak faktor salah satunya adalah banyaknya kriteria yang harus dipertimbangkan untuk menjadi sebuah keputusan penerima bantuan. Dari tujuh kriteria yang ditetapkan membutuhkan algoritma yang tepat untuk melakukan perhitungan agar hasil yang diberikan lebih akurat. Algoritma Naive Bayes merupakan metode untuk klasifikasi dengan menggunakan teori probabilitas yang memiliki tingkat akurasi tinggi. Pengujian algoritma Naive Bayes menggunakan tools WEKA yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90% dari 50 data yang diberikan. Algoritma ini tepat digunakan untuk seleksi penerima bantuan renovasi rumah. Terdapat 2 class yang dibutuhkan yaitu Layak Renovasi dan Tidak Layak Renovasi.