Klasifikasi dan pemetaan posdaya tematik berbasis masjid menggunakan metode naïve bayes classifier

INDONESIA:

Pengabdian kepada masyarakat adalah salah satu komponen dari Tri Dharma Perguruan Tinggi selain pendidikan dan penelitian. Dengan dilaksanakannya dharma pengabdian kepada masyarakat selain kedua dharma lain, diharapkan selalu ada hubungan antara Perguruan Tinggi dengan masyarakat untuk mengantisipasi terjadinya isolasi Perguruan Tinggi dari masyarakat sekitarnya. Pengabdian kepada masyarakat ini diwujudkan dalam bentuk Pengembangan Pos Pemberdayaan Keluarga (Posdaya) Berbasis Masjid.

Sebagai bentuk evaluasi mahasiswa terhadap kegiatan pengabdian masyarakat, diperlukan adanya sistem yang dapat mengevaluasi serta monitoring persebaran Posdaya dari hasil program kerja mahasiswa. Salah satunya adalah menggolongkan Posdaya berdasarkan predikat penilaian terhadap indikator-indikator yang telah ditentukan. Hasil penggolongan tersebut dimaksudkan untuk memberikan gambaran pelaksanaan Posdaya berbasis masjid kepada stakeholder pelaksana kegiatan tersebut, agar bisa diambil tindakan dengan cepat apabila banyak ditemukan pelaksanaan Posdaya yang kurang baik.

Penelitian ini membahas mengenai pengklasifikasian dan pemetaan Posdaya menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Naïve Bayes Classifier merupakan teknik prediksi berbasis probabilitas sederhana yang berdasar pada penerapan teorema Bayes (atau aturan Bayes) dengan asumsi independensi (ketidak tergantungan) yang kuat (naïf). Pengklasifikasian tersebut terbagi menjadi tiga kategori, yaitu Posdaya dengan kategori baik, cukup baik dan kurang baik. Tujuan yang ingin dicapai adalah mengklasifikasikan dan memetakan Posdaya sebagai bentuk evaluasi terhadap kegiatan mahasiswa di lokasi Posdaya dan sebagai gambaran pelaksanaan Posdaya.

ENGLISH:

Society service is one components of Tri Dharma University in addition to education and research. With implementation of dharma service except two other dharma, expected there is an association between University and Society to anticipate University insulation from local society. Society service is manifested in the form of Development Family Empowerment Post (Posdaya) Mosque-Based.

As a form of student evaluation to Society service activities, required a system to evaluate and monitor Posdaya distribution from results of student work program. One of them is Posdaya classification based predicate ratings with indicators that have been determined. The classification results are intended to provide an overview Posdaya mosque-based implementation to stakeholders implementing these activities, so that action can be taken quickly when many found Posdaya poor implementation.

This study discusses Posdaya classification and mapping using Naïve Bayes Classifier method. Naïve Bayes Classifier is simple probabilistic-based prediction techniques based on the application of Bayes 'theorem (or Bayes' rule) with the assumption of independence (lack of dependence) is strong (naive). The classification is divided into three categories, with category good Posdaya, fairly good and less good. The aim is to classifying and mapping Posdaya as a form of student activities evaluation in Posdaya location and overview of Posdaya implementation.