Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) adalah bantuan sosial pangan yang disalurkan dalam bentuk non tunai dari pemerintah kepada Keluarga Penerima Manfaat (KPM) setiap bulannya. Dengan jumlah warga miskin Moutong Utara yang begitu banyak maka diperlukan analisis yang mendalam untuk menentukan warga yang menerima dan tidak menerima BPNT pada kenyataannya dalam penyaluran BPNT banyak/ada beberapa yang tidak tepat sasaran. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan algoritma klasifikasi yang menghasilkan akurasi paling akurat yang nantinya akan digunakan untuk membuat sebuah sistem yang dapat membantu dalam menentukan kelayakan penerima BPNT. Salah satu upaya untuk untuk mengatasi permasalahan diatas adalah dengan mengimplementasikan konsep data mining yaitu teknik klasifkasi. Naive Bayes adalah salah satu metode yang digunakan dalam data mining yang didasarkan pada konsisten yang kuat. Naive Bayes adalah salah satu algoritma klasifikasi yang simple dan mudah dalam implimentasinya Berdasarkan dari hasil penelitian yang dilakukan peneliti maka mendapatkan hasil bahwa Penerapan metode N Naive Bayes dalam mengklasifikasi tingkat kelayakan penerima BPNT telah berhasil dilakukan dengan baik. Dengan hasil nilai probabilitas class “TERIMA” yaitu 0,347 dan nilai probabilitas c class “TIDAK TERIMA” yaitu 0.653. Hasil pengujian dan validasi algoritma Naive Bayes mendapatkan A Accuracy sebesar 73,78%, R Recall sebesar 39,78%, dan P Precision mendapatkan hasil sebesar 72,09%.