51
DAFTAR PUSTAKA
Adi, S. (2018). Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa PPA Di Universitas Amikom Yogyakarta. Jurnal Mantik Penusa, 22(1), 11–16.
Andalia, F., & Setiawan, E. B. (2015). Pengambangan Sistem Informasi Pengolahan Data Pencari Kerja Pada Dinas Sosial Dan Tenaga Kerja Kota Padang. Jurnal Ilmiah Komputer Dan Informatika (KOMPUTA), Vol.4 No.(2), 93–98.
Annur, H. (2018). KLASIFIKASI MASYARAKAT MISKIN MENGGUNAKAN METODE. 10, 160–165.
Arberd, F., & Kristianto, N. (2015). Partisipasi Masyarakat Kecamatan Kalibawang dalam Gerakan “ Bela-Beli Kulon Progo .” 12(1), 19–28.
Arif Novriansyah, M. (2018). Pengaruh Pengangguran dan Kemiskinan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Gorontalo. Gorontalo Development Review, 1(1), 59. https://doi.org/10.32662/golder.v1i1.115
Ayu, M., Widyadara, D., & Irawan, R. H. (2019). Implementasi Metode Naïve Bayes Dalam Penentuan Tingkat Kesejahteraan Keluarga. 2(1), 19–24.
Bety Wulan Sari, D. P. (2017). PENENTUAN KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN RENOVASI RUMAH WARGA MISKIN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES.
BPS. (2018). Presentase penduduk miskin Spetember 2018.
Dahri, D., Agus, F., & Khairina, D. M. (2016). METODE NAIVE BAYES UNTUK PENENTUAN PENERIMA BEASISWA BIDIKMISI UNIVERSITAS MULAWARMAN. 11(2).
Dicky Nofriansyah; Gunadi Widi Nurcahyo. (2017). Algoritma Data Mining dan Pengujian. Dee Publish.
Eny Hikmawati, T. G. (2016). Bedah Rumah sebagai Bentuk Pengentasan Kemiskinan. (0274), 131–144.
Erfan Karyadiputra, Edi Noersasongko, A. M. (2016). KLASIFIKASI STATUS KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA. 12, 116–122.
Fadlan, C., Ningsih, S., & Windarto, A. P. (2018). Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Kelayakan Keluarga Penerima Beras Rastra. Jurnal Teknik
51
52
Informatika Musirawas (JUTIM), 3(1), 1.
https://doi.org/10.32767/jutim.v3i1.286
Fatmawati, K., & Windarto, A. P. (2018). Data Mining: Penerapan Rapidminer Dengan K-Means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan Provinsi. Computer Engineering, Science and System Journal, 3(2), 173. https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.9661
Febie Elfaladonna, A. R. (2019). ANALISA METODE CLASSIFICATION- DECISSION TREE DAN ALGORITMA. 2(1), 10–17.
Haris Budiman. (2017). PERAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI DALAM PENDIDIKAN. Pengertian MYSQL:Journal, 8(I), 183.
Haryati, S., & Sudarsono, S. (2015). Implementasi Data Mining untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Media Infotama, 11(2), 130–138.
Herawati, H. & Mulyani, D. (2016). Pengaruh Kualitas Bahan Baku dan Proses Produksi Terhadap Kualitas Produk pada UD. Tahu Rosydi Puspon Maron Probolinggo. Dinamika Global: Rebranding Keunggulan Kompetitif Berbasis Kearifan Lokal, 463–482.
Karyadiputra, E., Kom, S., & Kom, M. (2016). ANALISIS ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI STATUS KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA KELUARGA BINAAN SOSIAL. 7(4), 199–208.
KEMENTERIAN KEUANGAN. (2015). Tata Kelola Bantuan Sosial Kementerian / Lembaga.
Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat. (2016). Pendataan Rumah Tidak Layak Huni.
Mahendra Putra, P., & Ulupui, I. (2015). Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus, Untuk Meningkatkan Indeks Pembangunan Manusia. E-Jurnal Akuntansi, 11(3), 863–877.
Muhammad Husni Rifqo, A. W. (2018). Implementasi Algoritma Naive Bayes Dalam Penentuan Pemberian Kredit. Jurnal Pseudocode, 4(2), 120–128.
Muis, I. A., Affandes, M., Muis, I. A., Studi, P., Informatika, T., & Sains, F. (2015).
Penerapan Metode Support Vector Machine ( SVM ) Menggunakan Kernel Radial Basis Function ( RBF ) Pada Klasifikasi Tweet. 12(2), 189–197.
munigsih & kiswati. (2015). 570-1255-1-Pb. Jurnal Bianglala Informatika, 3(1).
53
Pamilih, D. (2018). SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN RUMAH TANGGA MISKIN ( RTM ) DENGAN METODE NAIVE BAYES.
Paramita Mayadewi, E. R. (2015). PREDIKSI NILAI PROYEK AKHIR MAHASISWA MENGGUNAKAN. (November), 2–3.
Pauziah, U. (2016). Jurnal String Vol . 1 No . 1 Tahun 2016 ISSN : 2527 – 9661 KAJIAN KOMPARASI ALGORITMA C4 . 5 , NAÏVE BAYES DAN NEURAL NETWORK DALAM PEMILIHAN PENERIMA BEASISWA ( Studi Kasus pada SMA Muhammadiyah 4 Jakarta ) Pendahuluan Tinjauan Pustaka ISSN : 2527 – 9661. 1(1), 47–56.
Saleh, A. (2015). Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. 2(3), 207–217.
Sulaehani, R. (2016). PREDIKSI KEPUTUSAN KLIEN TELEMARKETING UNTUK DEPOSITO PADA BANK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE.
8(Desember), 182–189.
Suyanto. (2019). Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. informatika.
Zaman, K. (2016). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Untuk Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Rehabilitas Sosial Rumah Tidak Layak Huni ( Studi Kasus Di Pemerintahan Kabupaten Solok Selatan ). UPI YPTK Jurnal KomTekInfo, 3(2), 12–24.
