Gunungsari村社会福利地位分类中Naive bayes算法的实施

Nurul Syifa Fauziah, Raditya Danar Dana
{"title":"Gunungsari村社会福利地位分类中Naive bayes算法的实施","authors":"Nurul Syifa Fauziah, Raditya Danar Dana","doi":"10.56211/blendsains.v1i4.234","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"\n\n\n\nKesejahteraan merupakan suatu pencapaian tatanan dalam kehidupan sosial, material, maupun spiritual yang diliputi oleh rasa keselamatan serta ketentraman lahir batin yang memungkinkan setiap individu masyarakat untuk melakukan usaha-usaha dalam memenuhi kebutuhan hidupnya guna mendapatkan kehidupan yang layak serta mampu mengembangkan dirinya dalam melaksanakan fungsi sosialnya. Pemerintah mempunyai peranan penting dalam mensejahterakan warganya, berbagai upaya pembangunan telah dilakukan oleh pemerintah dengan tujuan utama untuk mencapai kesejahteraan masyarakat melalui berbagai program pembangunan. Namun dalam pelaksanaannya dirasa    kurang    berjalan    efektif, sering kali   ditemukan   kesalahan salah satunya dalam menentukan kelayakan   penerima   bantuan   Dalam Implementasi pada Desa Gunungsari belum terdapatnya metode penilaian yang tepat dalam memastikan status kesejahteraan masyarakat. Konsep Data mining akan memudahkan dalam menangani permasalahan yang belum optimal salah satunya metode klasifikasi naive bayes yang mampu menciptakan model yang membedakan dalam memastikan status kesejahteraan masyarakat dengan memprediksi peluang di masa depan bergantung kepada kumpulan jenis data yang ada. Naive Bayes menghitung probabilitas bersumber pada kriteria- kriteria yang sudah ditetapkan. Metode ini menerapkan teknik supervised objek dengan menetapkan target kelas berdasarkan kategori sudah sejahtera dan belum sejahtera. Dari keseluruhan data yang berjumlah 1109 akan digunakan sebanyak 70% Sebagai data training, dan akan diuji sebanyak 30% menggunakan data testing. Variabel yang digunakan sebanyak 21 variabel. Hasil pengujian yang didapatkan menghasilkan akurasi sebesar 93,69 serta akurasi error sebesar 6,31%. Dengan adanya hasil prediksi kondisi penduduk setiap keluarga tersebut, diharapkan penelitian ini dapat memberikan informasi mengenai status kesejahteraan masyarakat dan dapat digunakan dalam membuat keputusan tepat dan akurat dan menjadi bahan pertimbangan yang bertujuan untuk kesejahteraan masyarakat.\n\n\n\n","PeriodicalId":246534,"journal":{"name":"Blend Sains Jurnal Teknik","volume":"256 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-03-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Implementasi Algoritma Naive bayes dalam Klasifikasi Status Kesejahteraan Masyarakat Desa Gunungsari\",\"authors\":\"Nurul Syifa Fauziah, Raditya Danar Dana\",\"doi\":\"10.56211/blendsains.v1i4.234\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"\\n\\n\\n\\nKesejahteraan merupakan suatu pencapaian tatanan dalam kehidupan sosial, material, maupun spiritual yang diliputi oleh rasa keselamatan serta ketentraman lahir batin yang memungkinkan setiap individu masyarakat untuk melakukan usaha-usaha dalam memenuhi kebutuhan hidupnya guna mendapatkan kehidupan yang layak serta mampu mengembangkan dirinya dalam melaksanakan fungsi sosialnya. Pemerintah mempunyai peranan penting dalam mensejahterakan warganya, berbagai upaya pembangunan telah dilakukan oleh pemerintah dengan tujuan utama untuk mencapai kesejahteraan masyarakat melalui berbagai program pembangunan. Namun dalam pelaksanaannya dirasa    kurang    berjalan    efektif, sering kali   ditemukan   kesalahan salah satunya dalam menentukan kelayakan   penerima   bantuan   Dalam Implementasi pada Desa Gunungsari belum terdapatnya metode penilaian yang tepat dalam memastikan status kesejahteraan masyarakat. Konsep Data mining akan memudahkan dalam menangani permasalahan yang belum optimal salah satunya metode klasifikasi naive bayes yang mampu menciptakan model yang membedakan dalam memastikan status kesejahteraan masyarakat dengan memprediksi peluang di masa depan bergantung kepada kumpulan jenis data yang ada. Naive Bayes menghitung probabilitas bersumber pada kriteria- kriteria yang sudah ditetapkan. Metode ini menerapkan teknik supervised objek dengan menetapkan target kelas berdasarkan kategori sudah sejahtera dan belum sejahtera. Dari keseluruhan data yang berjumlah 1109 akan digunakan sebanyak 70% Sebagai data training, dan akan diuji sebanyak 30% menggunakan data testing. Variabel yang digunakan sebanyak 21 variabel. Hasil pengujian yang didapatkan menghasilkan akurasi sebesar 93,69 serta akurasi error sebesar 6,31%. Dengan adanya hasil prediksi kondisi penduduk setiap keluarga tersebut, diharapkan penelitian ini dapat memberikan informasi mengenai status kesejahteraan masyarakat dan dapat digunakan dalam membuat keputusan tepat dan akurat dan menjadi bahan pertimbangan yang bertujuan untuk kesejahteraan masyarakat.\\n\\n\\n\\n\",\"PeriodicalId\":246534,\"journal\":{\"name\":\"Blend Sains Jurnal Teknik\",\"volume\":\"256 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-03-24\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Blend Sains Jurnal Teknik\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.56211/blendsains.v1i4.234\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Blend Sains Jurnal Teknik","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.56211/blendsains.v1i4.234","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

福利是一种社会、物质和精神生活中所体现的秩序,这种秩序被内在的救赎和秩序所征服,使每一个社会的人都能够努力满足自己的生活需求,获得有价值的生活,并能够发展自己履行社会职能的能力。政府在其人民的福利中发挥着重要作用,它们的发展努力是政府通过各种发展计划实现社会福利的主要目标。然而,在实施这种做法时,人们常常发现,在确定援助受益者在实现贡根萨里村的可行性方面,并没有获得适当的评估方法,以确保人民的福利状况,这是错误的。数据挖掘概念将有助于解决不太理想的问题,naive bayes的分类方法之一可以通过通过对现有数据集的预测预测未来机会来建立一个辨别社会福利状况的模型。天真的贝斯计算的概率是根据既定标准产生的。这种方法采用了对象监督技术,通过按可接受的类别确定类目标。1109个数据中有70%将用于培训数据,30%将通过数据测试进行测试。变量使用了21个变量。所取得的测试结果产生了93.69的准确性和6.31%的误差。根据对每个家庭公民状况的预测,本研究应提供有关社会福利状况的信息,并可用于做出正确和准确的决定,并以社会福利为目标。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Implementasi Algoritma Naive bayes dalam Klasifikasi Status Kesejahteraan Masyarakat Desa Gunungsari
Kesejahteraan merupakan suatu pencapaian tatanan dalam kehidupan sosial, material, maupun spiritual yang diliputi oleh rasa keselamatan serta ketentraman lahir batin yang memungkinkan setiap individu masyarakat untuk melakukan usaha-usaha dalam memenuhi kebutuhan hidupnya guna mendapatkan kehidupan yang layak serta mampu mengembangkan dirinya dalam melaksanakan fungsi sosialnya. Pemerintah mempunyai peranan penting dalam mensejahterakan warganya, berbagai upaya pembangunan telah dilakukan oleh pemerintah dengan tujuan utama untuk mencapai kesejahteraan masyarakat melalui berbagai program pembangunan. Namun dalam pelaksanaannya dirasa    kurang    berjalan    efektif, sering kali   ditemukan   kesalahan salah satunya dalam menentukan kelayakan   penerima   bantuan   Dalam Implementasi pada Desa Gunungsari belum terdapatnya metode penilaian yang tepat dalam memastikan status kesejahteraan masyarakat. Konsep Data mining akan memudahkan dalam menangani permasalahan yang belum optimal salah satunya metode klasifikasi naive bayes yang mampu menciptakan model yang membedakan dalam memastikan status kesejahteraan masyarakat dengan memprediksi peluang di masa depan bergantung kepada kumpulan jenis data yang ada. Naive Bayes menghitung probabilitas bersumber pada kriteria- kriteria yang sudah ditetapkan. Metode ini menerapkan teknik supervised objek dengan menetapkan target kelas berdasarkan kategori sudah sejahtera dan belum sejahtera. Dari keseluruhan data yang berjumlah 1109 akan digunakan sebanyak 70% Sebagai data training, dan akan diuji sebanyak 30% menggunakan data testing. Variabel yang digunakan sebanyak 21 variabel. Hasil pengujian yang didapatkan menghasilkan akurasi sebesar 93,69 serta akurasi error sebesar 6,31%. Dengan adanya hasil prediksi kondisi penduduk setiap keluarga tersebut, diharapkan penelitian ini dapat memberikan informasi mengenai status kesejahteraan masyarakat dan dapat digunakan dalam membuat keputusan tepat dan akurat dan menjadi bahan pertimbangan yang bertujuan untuk kesejahteraan masyarakat.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Prototype Kendali Arus dan Tegangan Menggunakan Internet of Things (IoT) Monitoring Suhu dan Kelembaban pada Penetas Telur Otomatis Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno Berbasis IoT Analisis Penerapan Program Keselamatan Kerja dalam Usaha Meningkatkan Produktivitas Kerja dengan Pendekatan Fault Tree Analysis Monitoring Kualitas Air pada Aquarium Berbasis Internet of Things (IoT) Analisis Penerapan Metode Waterfall Pada Sistem Penyewaan Alat Outdoor & Booking Online Trip Pendakian Berbasis Website
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1