Dovan K. Manafe Pengarang Emerensye S.Y Pandie, S.Kom.,M.Kom Dosen Pembimbing 1 Tiwuk Widiastuti, S.Si.,M.Kom Dosen Pembimbing 2 Nelcy Dessy Rumlaklak, S.Kom.,M.Kom Ketua Penguji Yelli Y. Nabuasa, S.Kom., M.Kom Penguji 1 Clarissa Elfira Amos Pah, S.Kom,.M.T.I Penguji 2

Kemiskinan merupakan salah satu persoalan mendasar yang menjadi pusat perhatian di suatu negara. Salah satu upaya yang dilakukan negara adalah penyaluran bantuan untuk mengatasi kemiskinan, namun penyaluran belum sepenuhnya efektif dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kelayakan masyarakat penerima bantuan di Kecamatan Kupang Barat yang lebih tepatnya penelitian ini berfokus di tiga (3) Desa yaitu Desa Sumlili, Desa Bolokdan Desa Oematnunu. Klasifikasi data mining dengan metode naive bayesmemiliki beberapa keunggulan antara lain kecepatan, efisiensi spasial, dan kategorisasi yang lebih akurat. Tahapan pengolahan data mining yang digunakan adalah CRISP-DM yaitu Bussines Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, Deployment. Jenis kelamin, usia, pendidikan, pekerjaan, pendapatan, jumlah tanggungan, status perkawinan, kondisi rumah, dan status kepemilikan rumah adalah faktor/variabel yang dipertimbangkan dalam pengklsifikasian dengan menggunakan data sebesar 1880 record. Sistem klasifikasi menggunakan tool Rapidminer dengan ratio data training 0.9 dan ratio data testimg 0.1 yang hasilnya menunjukkan bahwa metode naïve bayes memiliki tingkat keakuratan sebesar 99.94 %, recall sebesar 100%, dan precision sebesar 99.38% berdasarkan pengujian confusion matrix.