Analisis Hasil Implementasi Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes Clasifier Dalam Menentukan Lokasi Prioritas Penyuluhan Program Keluarga Berencana

Abstract

Pemerintah memberikan serangkaian usaha untuk menekan laju pertumbuhan
penduduk agar tidak terjadi ledakan penduduk yang lebih besar. Salah satu cara yang
dilakukan oleh pemerintah adalah dengan menggalakkan Program Keluarga
Berencana (KB). Program Keluarga Berencana yang dicanangkan oleh pemerintah
untuk menekan angka kelahiran yang tinggi ini belum sepenuhnya terlaksana dengan
baik karena lokasi penyuluhan program KB yang belum tepat sasaran. Oleh karena
itu diperlukan suatu sistem yang dapat membantu Badan Kependudukan dan
Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) dalam menentukan lokasi Prioritas
Penyuluhan Program Keluarga Berencana agar penyuluhan tepat sasaran. Metode
yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes Clasifier
yang mana keduanya merupakan metode pada teknik klasifikasi data mining. Hasil
proses klasifikasi dalam menentukan lokasi prioritas penyuluhan program keluarga
berencana menunjukkan bahwa Algoritma C4.5 memiliki tingkat akurasi 2% lebih
baik dibandingkan dengan metode Naïve Bayes.