STUDI KOMPARASI ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI KELUARGA MISKIN DI DESA NGADIWARNO KECAMATAN SUKOREJO KABUPATEN KENDAL
DOI:
https://doi.org/10.55123/storage.v3i2.3600Keywords:
Naive Bayes, KNN, Klasifikasi, Keluarga MiskinAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja algoritma Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN) dalam mengklasifikasikan keluarga miskin di Desa Ngadiwarno, Kecamatan Sukorejo, Kabupaten Kendal. Data yang digunakan mencakup 675 Kepala Keluarga (KK) yang terdaftar dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) 2023. Data ini diolah menggunakan perangkat lunak RapidMiner Studio, dengan evaluasi berdasarkan akurasi, precision, recall, dan Area Under Curve (AUC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memiliki akurasi sebesar 99,26%, precision 100%, recall 95,41%, dan AUC 0,978, sedangkan KNN memiliki akurasi 98,52%, precision 100%, recall 90,82%, dan AUC 0,993. Meskipun KNN memiliki nilai AUC sedikit lebih tinggi, Naive Bayes menunjukkan performa keseluruhan yang lebih unggul dalam klasifikasi keluarga miskin. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Naive Bayes lebih efektif untuk digunakan dalam konteks data yang ada, dan diharapkan dapat membantu pemerintah daerah dalam menyusun kebijakan penanggulangan kemiskinan yang lebih tepat sasaran dan efektif
Downloads
References
Bayu Delvika, Syahida Nurhidayarnis, Puji Dwi Rinada, Naufal Abror, & Assad Hidayat. (2022). Perbandingan Klasifikasi Antara Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor Terhadap Resiko Diabetes Pada Ibu Hamil. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 2(2), 68-75. https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/article/view/432
Maulidya Dwi Nurmalasari, Kusrini, & Sudarmawan. (2021). Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk Membangun Pengetahuan Diagnosa Penyakit Diabetes. Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika), 5(1), 52-57. https://doi.org/10.31603/komtika.v5i1.5140.
Santoso, A., Utami, E., & Hartanto, A. D. (2022). Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Kriteria Masyarakat Miskin. Jurnal Informa: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, 8(1), 19-23.
Sholeha, E. W., Yunita, S., Hammad, R., Hardita, V. C., & Kaharuddin. (2022). Analisis Sentimen Pada Agen Perjalanan Online Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor. JTIM: Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, 3(4), 203-208.
Wang, X., Xu, X., & Zhao, Y. (2021). Runoff and Sediment Deposition Characteristics of Gravel-Mulched Land: An Experimental Study. Land, 10(2), 445. https://doi.org/10.3390/land10020445.
Zurisdah, Z. (2017). Pengaruh Tingkat Pengangguran terbuka terhadap Tingkat Kemiskinan di provinsi Banten (Doctoral dissertation, Universitas Islam Negeri Sultan Maulana Hasanuddin BANTEN).
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Wahyu Aji Bayu Pemungkas, muhamad Fuat Asnawi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
