SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN RUMAH TANGGA MISKIN (RTM) DENGAN METODE NAIVE BAYES

Authors

  • Dimas Pamilih
  • Didik Nugroho
  • Sri Tomo

DOI:

https://doi.org/10.30646/tikomsin.v4i2.268

Abstract

Rumah Tangga Miskin adalah merupakan kelompok masyarakat yang mempunyai kondisi ketidakmampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar hidup, kondisi yang terkucilkan di sosial masyarakat, kurangnya penghasilan dan kekayaan, untuk menentukan rumah tangga miskin harus melalui beberapa tahapan yang cukup lama. Maka dibuatlah aplikasi dengan metode naive-bayes untuk proses perhitungannya dengan tujuan membuat sistem pakar untuk menentukan rumah tangga miskin dengan cepat. Proses dimulai dari pencarian kriteria rumah tangga miskin dan membuat data training dengan metode penelitian observasi, study pustaka serta wawancara. Langkah selanjutnya adalah perhitungan metode naive-bayes yang menghasilkan nilai kemungkinan berdasarkan klasifikasi, dan nilai terbesar pada klasifikasi tertentu itu yang di pakai untuk menentukan rumah tangga miskin. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi website interface, dan hasil pengujian keakuratan data naive-bayes dilakukan dengan 22 datatraining yang di uji dibandingan dengan program,di dapatkan nilai akurasi sebesar 100% dengan catatan belum ada perubahan pada data training.

Kata kunci : Sistem Pakar, Naive-Bayes, Rumah Tangga Miskin, website.

TIKOMSIN VOL 4 No 2 OKTOBER 2016

Downloads

Published

2016-10-10

Issue

Vol. 4 No. 2 (2016): JURNAL TIKomSiN

Section

Articles

Citation Check

License

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  • Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  • Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  • Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

 

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.