Abstrak- Semakin pesatnya pertumbuhan teknologi informasi di dunia,sehingga semakin hari semakin banyak  pula  orang  yang  memanfaatkan  kemajuan  teknologi  informasi  ini  dalam  berbagai  aktivitas kehidupan ataupun untuk menyelesaikan berbagai permasalahan. Salah satunya adalah dalam bidang pendidikan.  Implementasinya seperti bagaimana membuat sistem pendukung keputusan merekomendasikan  mahasiswa  yang  layak  mendapatkan  beasiswa  dengan  metode  Naive  Bayes. Metode ini akan mengklasifikasikan data training yang nantinya menghasilkan suatu keputusan untuk digunakan  sebagai  hasil  rekomendasi  beasiswa.  Sehingga  apabila  seseorang  menginputkan  data mahasiswa  yang  ada  dalam  aplikasi  kemudian  data  tersebut  akan  diproses  selanjutnya  dihasilkan hasil  rekomendasi  beasiswa  seperti  rekomendasi  apakah  mahasiswa  tersebut  layak  mendapatkan beasiswa  atau tidak. Naive Bayes merupakan pendekatan statistik untuk melakukan inferensi induksi pada  persoalan  klasifikasi.  Metode  yang  dapat  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  (hipotesa) keputusan dalam rekomendasi beasiswa untuk mahasiswa. Dalam tugas akhir ini akan dibangun Web Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Penyeleksian  Mahasiswa  Penerima  Beasiswa Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  yang  akan  merekomendasikan  mahasiswa  yang  layak  untuk mendapatkan beasiswa. Pada proses training data akan diolah sebanyak 75% dan sisanya akan diolah pada proses testing sebanyak 25%. Dari proses testing tersebut akan menghasilkan kecocokan antara data asli atau hasil rekomendasi petugas dengan hasil rekomendasi program.
Kata Kunci: Algoritma Naïve Bayes, Data Mining, Decision Support System

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belang Masalah
Perguruan  tinggi  saat  ini  dituntut  untuk  memiliki  keunggulan  bersaing  dengan  memanfaatkan semua sumber daya yang dimiliki. Selain sumber daya, sarana prasarana dan manusia. Sebuah aplikasi pendukung  keputusan  adalah  salah  satu  sumber  daya  yang  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan keunggulan lembaga pendidikan.
Seperti  yang  telah  diketahui  pada  sistem database yang  ada  sampai  sekarang  hanya  mampu menangani data-data yang bersifat pasti. Kondisi yang pasti berarti struktur dan parameter dari model telah diketahui secara tepat. Sedangkan dalam kondisi nyata seringkali informasinya dihadapkan pada suatu  kondisi  yang  memiliki  nilai  yang  tidak  pasti,  seperti  kondisi  dimana  akan  mencari  mahasiswa yang  layak  direkomendasikan  untuk  beasiswa.  Pada  proses  rekomendasi  ini  diperlukan  beberapa kriteria  dari  mahasiswa  tersebut.  Kriteria  memiliki  nilai  yang  tidak  pasti.  Sedangkan  data  yang  ada pada database di institusi adalah nilai pasti (Nur Rahmad, 2009).
Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  untuk  penyeleksian  penerima  beasiswa  berbasis  web  ini memakai  data  mining  karena  aplikasi data  mining bisa  dipakai  dengan database berskala  besar. variabel-variabel yang  diolah  memiliki  pembobotan  yang  dinamis.  Sehingga  aplikasi  dapat menentukan variabel yang  menjadi  prioritas  dalam  pengambilan  derajat  perekomendasian.  Misalnya untuk beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik ( PPA) , keputusan yang diambil lebih ditekankan pada

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN MAHASISWA PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB
[1] Kustanto, [2] Ayu Milati Nur Aziziah
[1],[2] Universitas Islam Balitar
prestasi  akademik  dan  untuk  beasiswa Bantuan  Belajar  Mahasiswa  (BBM) ,  lebih  ditekankan  pada kondisi ekonomi calon penerima beasiswa.
Serta  dengan  menggunakan  metode Naïve Bayes dapat  menganalisa  dan  melakukan  perbaikan terhadap  data  lama  yang  dimiliki  dan  data  baru  yang  dihasilkan  akan  memberikan  nilai  probabilitas sederhana  yang  dapat  digunakan  untuk  mengambil  keputusan.  Model  analisis Bayesian digunakan untuk menentukan layak atau tidak seorang mahasiswa mendapatkan beasiswa.

## B. Batasan Masalah
Batasan masalah dalam pembuatan aplikasi ini, yaitu sebagai berikut.
1. Data yang dikelola hanya data Akademik Beasiswa mahasiswa di Universitas Islam Balitar.
2. Penggunaan metode klasifikasi untuk menentukan mahasiswa yang paling berhak mendapatkan beasiswa dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes .
3. Untuk simulasi data menggunakan pemrograman web PHP (Personal Home Page).
4. Database menggunakan MySQL

## II. M ETODE P ENELITIAN
Wawancara dengan pihak – pihak yang terkait dengan permasalahan yang diteliti, dalam hal ini adalah dari bagian administrasi BAAK dan mahasiswa.
Observasi atau pengumpulan data dengan mengadakan penelitian secara langsung di Unisba.
Studi  literatur  dengan  mencari  literatur  dan  artikel  yang  menunjang  penyusunan  penelitian  ini serta  mempelajari  teori  –  teori  yang  berhubungan  dengan  SPK  guna  mencari  kesesuaian  antara perancangan sistem dan permasalahan yang ada.
Metode  yang  digunakan  adalah  menggunakan  algoritma  naïve  bayes. Naive  Bayes merupakan salah  satu  metode  pengklasifikasi  berpeluang  sederhana  yang  berdasarkan  pada  penerapan  Teorema Bayes dengan asumsi antar variabel penjelas saling bebas (independen). Algoritma ini memanfaatkan metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu memprediksi  probabilitas  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya.  Dasar  dari teorema naive digunakan dalam pemrograman adalah rumus Bayes berikut ini: P (A|B) = (P(B|A) * P(A))/P(B) …. (1)
Peluang kejadian A sebagai B ditentukan dari peluang B saat A, peluang A, dan peluang B. Pada pengaplikasiannya nanti rumus ini berubah menjadi : P(Ci|D) = (P(D|Ci)*P(Ci)) / P(D) …. (2)
Dimana pada rumus ini:
1. P ( Ci | D ) adalah peluang dokumen D  pada kategori Ci.
2. P ( D | Ci ) adalah peluang pada kategori Ci, kata pada dokumen D muncul pada kategori tersebut.
3. P  (  Ci  )  adalah  peluang  dari  kategori  yang  diberikan,  dibandingkan  dengan  kategori-kategori lainnya yang dianalisa.
4. P  (  D  )  adalah  peluang  dari  dokumen  tersebut  secara  spesifik.  Pada  pengembangannya,  P  (  D  ) dapat dihilangkan karena nilainya tetap, sehingga saat dibandingkan dengan tiap kategori, nilai ini dapat dihapus.
Apabila atribut bersifat kontinue ,maka diestimasi dengan fungsi densitas Gauss.
………(1)
Dengan µ = mean, dan σ = standar deviasi
Mean,  Standart  Deviasi dan Probabilitas merupakan  bagian  dari  rumus  dalam  metode Naïve Bayes , sehingga sangat diperlukan.

## a) Mean
Mean  atau  rata-rata  hitung  biasa  digunakan  dalam  menyimpulkan  sekelompok  data,  didalam aplikasi ini Mean digunakan untuk mencari nilai rata-rata dari  rekening listrik, IPK dan gaji orang tua Rumus Mean :
……….....(2)

## b) Standart Deviasi
Standart deviasi adalah nilai yang menunjukkan tingkat variasi suatu kelompok . dalam aplikasi ini akan diambil  nilai standart deviasi dari data nilai rekening listrik, IPK dan gaji orang tua. Rumus Standart Deviasi :
σ  =  √ ∑
……….…(3)

## c) Probabilitas
Probabilitas  atau  kemungkinan  digunakan  didalam  aplikasi  ini untuk mencari  nilai  dari rekomendasi beasiswa.
Rumus Probabilitas : P(A/B) = P (A dan B) / P(B)  …….…(4)
Perancangan  aplikasi  berbasis  web  ini  untuk  menentukan  klasifikasi  rekomendasi  beasiswa dimulai dari pengumpulan data yang berasal dari beberapa database , kemudian diambil data-data yang penting  untuk  proses  klasifikasi.  Data  tersebut  kemudian  dimasukkan  kedalam  database,  langkah selanjutnya membuat form input nilai menggunakan pemrograman PHP . Dalam form input , data yang diperlukan  dan  yang  akan  menjadi  attribut  yaitu  Nama  Mahasiswa,  NIM,  Prodi,  Jenis  Kelamin, Semester, IPK, Gaji OrangTua, Rekening  Listrik, Jumlah Piagam, Proposal PKM.  Berikut ini adalah gambaran flowchart dari metode algoritma Naïve Bayes .
Gambar  1  dijelaskan flowchart dari  algoritma Naïve Bayes .  Sistem  berawal  dari  proses memasukkan  data training yang  kemudian  dihitung mean,  standar  deviasi,  probabilitas .  Hasil  dari proses training ini  akan  diambil  sebagai  acuan  dalam  proses testing .  Langkah  selanjutnya memasukkan  data testing dengan  menghitung likehood dan probabilitas sesuai  dengan  algoritma Bayesian  classification .  Sistem  akan  berhenti  jika  hasil  akhir  perhitungan probabilitas ditemukan. Hasil yang paling besar yang akan menunjukkan rekomendasi beasiswa.
Untuk  menggunakan  Algoritma Naïve Naive  Bayesian  classification dilakukan  proses training terlebih  dahulu  dengan  mengambil  75%  data  mahasiswa.  Data  yang  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  adalah  Nama  Mahasiswa,  NIM,  Prodi,  Jenis  Kelamin,  Semester,  IPK,  Gaji  OrangTua, Rekening Listrik, Jumlah Piagam, Proposal PKM.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan  pembahasan  pada  bab  sebelumnya  ada  beberapa  tujuan  khusus  yang  ingin  dicapai untuk  sistem  aplikasi  web  yang  dapat  digunakan  untuk  menyeleksi  mahasiswa  penerima  beasiswa menggunakan  algoritma Naive  Bayes yaitu  memberikan  keputusan  dalam  perekomendasian  beasiswa untuk  mahasiswa  sesuai  dengan  pembobotan  nilai.  Selanjutnya  akan  diperoleh  hasil  implementasi sistem, dimana nantinya akan dapat  diketahui apakah hasil  implementasi program aplikasi  yang telah dibuat  dapat  mencapai  tujuan  yang  diharapkan  atau  tidak.  Pada  web  aplikasi  ini  terdapat  beberapa form dan fungsinya antara lain :
a. Form login
Untuk  melalukan  proses login agar admin dapat  mengakses  menu-menu  yang  disediakan oleh  sistem  aplikasi.  Tanpa login admin tidak  dapat  menggunakan  menu-menu  yang  ada  dalam sistem.
b. Form master data prodi
Untuk  melakukan entry data  prodi  yang  kemudian  akan  ditambahkan  dalam  tabel  prodi dalam database . c. Form master data beasiswa
Untuk  melakukan entry data  beasiswa  yang  kemudian  akan  ditambahkan  dalam  tabel beasiswa dalam database . d. Form data sampel / training
Untuk  melakukan  proses  perhitungan  probabilitas,mean,  standar  deviasi  data  sampel  yang nanti akan membentuk rule dan diterapkan pada proses berikutnya.
e. Form proses probabilitas
Untuk  menentukan  perhitungan  dari  algoritma Naïve  Bayes yang  akan  menentukan rekomendasi beasiswa menurut rule yang telah dibuat pada data training . f. Form data mahasiswa
Untuk  melakukan entry data  mahasiswa  yang  dipakai  untuk  keperluan  data  testing  yang nantinya  akan  diproses  dan  menghasilkan  hasil  rekomendasi  beasiswa  dari  masing-masing mahasiswa.
g. Form rekomendasi
Untuk  menampilkan  hasil  rekomendasi  beasiswa  menurut rule yang  telah  dibuat  pada  data training . h. Form cetak report
Untuk mencetak data hasil rekomendasi beasiswa
Langkah awal dari sistem ini adalah saat admin melakukan pengisian data mahasiswa kemudian disimpan  dalam  tabel  mahasiswa.  Proses  berikutnya  adalah  melakukan  seleksi  data  dalam  form
Testing .  Panggil  data  mahasiswa  yang  akan  di  seleksi  kemudian  tekan  tombol    ”Proses”.  Maka  akan muncul  hasil  dari  rekomendasi  apakah  mahasiswa  tersebut  layak  atau  tidak  untuk  mendapatkan beasiswa  sesuai  dengan rule dan  kriteria  yang  telah  dihasilkan  dalam  form training ,  yaitu  mulai menghitung mean,standar  deviasi,  likehood  dan  probabilitas .  Jadi  mahasiswa  bisa  mendapatkan beasiswa  jika  hasil  probabilitasnya  tinggi.  Dan    hasil  rekomendasi  mahasiswa  yang  mendapatkan beasiswa akan disimpan dalam tabel rekomendasi.

## IV.   S IMPULAN
Adapun kesimpulan dari penelitian ini sebagai berikut.
a. Sistem Pendukung Keputusan dapat membantu proses pengambilan keputusan bagian administrasi untuk  memutuskan  mahasiswa  yang  berhak  menerima  beasiswa  dengan  cara  memberikan alternatif urutan derajat rekomendasi diambil dari hasil probabilitas tertinggi.
b. Proses  pengambilan  keputusan  penyeleksian  beasiswa  dengan  metode Naive  Bayes sangat tergantung dengan data learning yang digunakan.
c. Sistem Pendukung Keputusan dalam penelitian  ini dapat dibuat dengan  bantuan perangkat lunak PHP, WAMP sebagai web server dan MySQL untuk penyimpan database  yang dapat dijalankan melalui jaringan intranet.

## V. D AFTAR P USTAKA
Kusrini, Emha Taufiq Luthfi. 2009. Algoritma Data Mining . Yogyakarta: STMIK Amikom. Kusumadewi, Sri., Hartati,S., Harjoko, A., Wardoyo, R. 2006. Fuzzy Multi- Attribute Decision Making (Fuzzy Madm). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Nur  Rahmad.  2009. Perancangan  dan  Pembuatan  Fuzzy  Query  Database  untuk  Penyelesaian Mahasiswa  Penerima  Beasiswa .  Tugas  Akhir,  tidak  dipublikasikan,  Surabaya:  Universitas Negeri Surabaya.
Supardi Yuniar. 2002. 12 Langkah Menjadi Web Master Dengan Joomla . Jakarta: Ardikom.
Suryadi K., Ramdhani, A. 2003. Sistem Pendukung Keputusan . Bandung : Rosda.
Susanto  Sani,  Dedy  Suryadi.  2010. Pengantar  Data  Mining  Menggali  Pengetahuan  dari  Bongkahan Data . Yogyakarta: C.V Andi Offset .