PENDEKATAN BERBASIS KECERDASAN BUATAN DENGAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK WEBSITE BAZNAS

Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) Pub Date : 2021-04-30 DOI:10.20527/JTIULM.V6I1.68

Endi Gunawan, Johan Wahyudi, Yuslena Sari

{"title":"PENDEKATAN BERBASIS KECERDASAN BUATAN DENGAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK WEBSITE BAZNAS","authors":"Endi Gunawan, Johan Wahyudi, Yuslena Sari","doi":"10.20527/JTIULM.V6I1.68","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Badan amil zakat nasional (BAZNAS) adalah badan resmi nasional dalam menyalurkan zakat. Zakat adalah kewajiban umat Islam. Hal tersebut dijelaskan dalam kitab suci Alquran. Zakat perlu disalurkan dengan adil. Banyaknya data penerima zakat menyebabkan penyaluran sering terkendala. Dengan klasifikasi zakat antara fakir dan miskin akan menjadi solusi untuk kendala data yang banyak. Teknik kecerdasan buatan yang digunakan pada penelitian ini adalah Naïve Bayes Classifier. Ini adalah teknik klasifikasi berdasarkan Teorema Bayes dengan asumsi independensi antar prediktor. Secara sederhana, pengklasifikasian Naive Bayes mengasumsikan bahwa keberadaan fitur tertentu di kelas tidak terkait dengan keberadaan fitur lainnya. Label data penerima zakat ini ada dua, yaitu fakir dan miskin. Kecerdasan buatan sebagai metode dalam pembuatan prototype sistem pada website BAZNAS dalam penentuan penerima zakat. Pengukuran performa metode naïve bayes classifier menggunakan confusion matrix. Hasil dari metode naïve bayes classifier dalam mengklasifikasi penerima zakat cukup baik yaitu 96%.","PeriodicalId":330464,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20527/JTIULM.V6I1.68","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Badan amil zakat nasional (BAZNAS) adalah badan resmi nasional dalam menyalurkan zakat. Zakat adalah kewajiban umat Islam. Hal tersebut dijelaskan dalam kitab suci Alquran. Zakat perlu disalurkan dengan adil. Banyaknya data penerima zakat menyebabkan penyaluran sering terkendala. Dengan klasifikasi zakat antara fakir dan miskin akan menjadi solusi untuk kendala data yang banyak. Teknik kecerdasan buatan yang digunakan pada penelitian ini adalah Naïve Bayes Classifier. Ini adalah teknik klasifikasi berdasarkan Teorema Bayes dengan asumsi independensi antar prediktor. Secara sederhana, pengklasifikasian Naive Bayes mengasumsikan bahwa keberadaan fitur tertentu di kelas tidak terkait dengan keberadaan fitur lainnya. Label data penerima zakat ini ada dua, yaitu fakir dan miskin. Kecerdasan buatan sebagai metode dalam pembuatan prototype sistem pada website BAZNAS dalam penentuan penerima zakat. Pengukuran performa metode naïve bayes classifier menggunakan confusion matrix. Hasil dari metode naïve bayes classifier dalam mengklasifikasi penerima zakat cukup baik yaitu 96%.

查看原文本刊更多论文

一种基于人工智能的方法，用火箭筒的天真的方法

国家电视台amil zakat(火箭筒nas)是国家官方机构。Zakat是穆斯林的责任。这在《古兰经》中得到了解释。天课需要公平分配。zakat接收数据的数量导致通道经常受阻。在fakir和穷人之间的zakat分类将是解决大量数据问题的方法。这项研究使用的人工智能技术是天真的贝斯经典费尔。这是基于Bayes定理的分类技术，假定预测之间的独立性。简单地说，天真的假设假设类中某些特征的存在与其他特征的存在无关。zakat接收数据的标签有两个，分别是穷人和穷人。人工智能是在BAZNAS网站建立系统原型的一种方法，用于确定zakat接收器。用孔子矩阵来测量天真的贝斯经典方法。nave bayes classifier对zakat接收器的分类很好，结果是96%。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM)

自引率

0.00%

发文量