Rahmatia Mau Tolang Pengarang KERISTINA BR GINTING Dosen Pembimbing 1 ARIYANTO Dosen Pembimbing 2 Keristina Br Ginting Ketua Penguji Ariyanto Penguji 1 Ganesha Lapenangga Putra Penguji 2

Penelitian ini bertujuan untuk mengetetahui nilai akurasi yang baik dan tepat pada kriteria-kriteria yang mempengaruhi kelayakan suatu keluarga dalam menerima bantuan PKH. Metode pengklasifikasian yang digunakan yaitu algoritma Naïve Bayes. Hasil dari penelitian ini menunjukan kriteria yang mempengaruhi kelayakan keluarga dalam menerima bantuan adalah penghasilan per bulan di bawah Rp.2.000.000 dan hasil prediksi perhitungan Naïve Bayes dengan menggunakan RapidMiner dengan Jumlah data yang diuji 316 data, Jumlah data yang diprediksi benar “Penerima” 108 data, Jumlah data yang diprediksi benar “Tidak layak” 110 data, Jumlah data yang diprediksi salah “Penerima” 22 data dan Jumlah data yang diprediksi salah “Tidak layak” 76 data. dengan akurasi sebesar 68,99% dan tingkat error sebesar 31,1%. Maka sangat cocok diterapkan dalam memprediksi peluang dimasa depan. Kata Kunci: PKH, Naïve Bayes, RapitMiner