## Klasifikasi Pemberian Beasiswa Berprestasi Menggunakan Perbandingan Tiga Algoritma
Nanda Tri Haryati 1 , Edi Surya Negara 1, * , Tri Basuki Kurniawan 1
1 Program Pascasarjana, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia
Email: 1 nandatriharyati99@gmail.com 1,* e.s.negara@binadarma.ac.id, 1 tribasukikurniawan@binadarma.ac.id
Abstrak− Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  merupakan  program  kerjasama  dari  tiga  kementrian  yaitu  Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud), Kementrian Sosial (Kemensos) dan Kementrian Agama (Kemenag). PIP melalui Kartu Indonesia Pintar (KIP) adalah pemberian bantuan tunai pendidikan kepada anak usia sekolah yang berasal dari keluarga miskin, rentan miskin, pemilik Kartu Keluarga Sejahtera (KKS), Program Keluarga Harapan (PKH), yatim piatu, penyandang disabilitas dan  korban bencana alam/musibah. PIP  merupakan bagian dari penyempurnaan program Bantuan  Siswa Miskin (BSM) dengan tujuan untuk menjamin agar seluruh anak usia sekolah dari keluarga kurang mampu terdaftar sebagai penerima bantuan sampai anak lulus jenjang pendidikan menengah, baik melalui jalur pendidikan formal maupun non formal. Bantuan yang akan di terima yaitu berupa dana dengan besaran yang telah ditentukan sesuai tingkatan pendidikan. Banyaknya jumlah siswa  yang  mengajukan permohonan untuk  menerima  beasiswa  dan  kriteria penilaian  yang banyak pula  maka tidak semua siswa  yang  mengajukan  permohonan  beasiswa  dapat  dikabulkan.  Permasalahan  yang  biasanya  dihadapi  oleh  sekolah sehubungan dengan penentuan beasiswa adalah tidak adanya sistem yang dapat membantu untuk melakukan penyeleksian atau penentuan penerima beasiswa secara otomatis sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Untuk menyelesaikan hal ini, salah satu solusi yang akan digunakan adalah dengan mempelajari pola dari data siswa yang menerima beasiswa dan data siswa  yang  tidak  menerima  beasiswa.  Dari  data-data  tersebut  dapat  dibentuk  satu  model  yang  dapat  digunakan  untuk mepredisksi  siswa  siswa  mana  yang  kemungkinan  akan  menerima  beasiswa  pada  tahun  berikutnya. Dalam  penelitian  ini dilakukan perbandingan dari 3 (tiga) algoritma klasifikasi untuk membantu menentukan prediksi siswa penerima beasiswa, sehingga pihak sekolah dapat dengan mudah menentukan data siswa mana yang akan diajukan. Algoritma yang dipilih untuk dibandingkan  yaitu algoritma Naïve Bayes , Random  Fores t dan Support Vector Machine dengan tujuan  untuk  mengetahui algoritma  mana  yang  paling  baik  dalam  hal  tingkat  akurasi  dan  berdasarkan  literatur  yang  ada,  tiga  algoritma  ini  adalah algoritma  yang  umum  digunakan  dalam  penelitian  sejenis.  Dari  ke-3  algorithma  tersebut,  algoritma Random  Forest memberikan nilai akurasi yang paling tinggi, yaitu 75%, diikuti oleh algoritma Support Vector Machine sebesar 59% dan nilai akurasi  terendah  yaitu  algoritma Naïve  Bayes sebesar  55%.  Berikutnya,  dengan  menggunakan  algoritma Random  Forest , algoritma yang menghasilkan model dengan akurasi paling tinggi, dilanjutkan proses pemilihan fitur ( feature selection ) untuk melihat fitur mana yang paling memberikan pengaruh kepada label keputusan dan fitur mana yang tidak, yang selanjutkan dapat  diabaikan  atau  tidak  ikut  dalam  proses  pembentukan  model.  Hasil  yang  diperoleh,  menunjukkan  fitur  yang  paling berpengaruh yaitu fitur penghasilan, sedangkan fitur mtk dan bhs_inggris dapat diabaikan, karena tidak memberikan pengaruh yang  besar  kepada  label  keputusan.  Setelah  itu,  dilakukan  pembandingan  hasil  model  sebelum  dilakukan  pemilihan  fitur dengan  model  setelah  dilakukan  pemilihan  fitur  dalam  hal  tingkat  akurasi  dan  kecepatan  proses  menggunakan  algoritma Random Forest . Hasil perbandingan menunjukan hasil peningkatan akurasi dan penuruan waktu proses yang cukup signifikan.
Kata Kunci: klasifikasi, beasiswa, program indonesia pintar (PIP), perbandingan algoritma
Abstract− The Smart  Indonesian Program (SIP) is  a collaborative program of three  ministries,  namely the Ministry  of Education and Culture, the Ministry of Social Affairs and the Ministry of Religion. SIP through the Smart  Indonesia Card (KIP) is the provision of educational cash assistance to school-age children who come from low-income families, vulnerable to poverty,  owners of Prosperous Family Cards, Family  Hope Programs, orphans, persons  with  disabilities and  victims  of natural disasters. SIP is part of the improvement of the Poor Student Assistance program to ensure that all school-age children from  underprivileged  families  are  registered  as  beneficiaries  until  the  children  graduate  from  secondary  education,  both through formal and non-formal education. The assistance that will be received is  in the form of funds with a predetermined amount according to the level of education. The  many students who apply to receive scholarships and the many assessment criteria mean that not all students who apply for scholarships can be granted. The problem that is usually faced by schools in connection  with the determination of scholarships is that  no system  can  help automatically select or determine scholarship recipients according to predetermined criteria. To solve this, one of the solutions that will be used is to study patterns from the data of students who receive scholarships and those who do not. From these data, a model can be formed that can be used to predict which students are likely to receive scholarships in the following year. In this study, 3 (three) classification algorithms were compared to help determine scholarship recipients' predictions, namely the Naïve Bayes algorithm, Random Forest and Support  Vector  Machine.  Of  the  3  algorithms,  the  Random  Forest  algorithm  provides  the  highest  accuracy  value,  75%, followed by the Support Vector Machine algorithm at 59%, and the lowest accuracy value is the Naïve Bayes algorithm at 55%. Next, using the Random Forest algorithm, a feature selection process is carried out to see which features have the most influence on the decision label and which features do not, which can then be ignored or not involved in the model formation process. The results show that the most noteworthy feature is the Income feature, while the Math and English features can be ignored because they do not significantly influence the decision label.
Keywords : classfication, shcolarship, smart indonesian program (SIP), comparison of algorithms

## 1. PENDAHULUAN
Secara  umum  beasiswa  merupakan  bantuan  keuangan  yang  diberikan  kepada  perorangan  dengan  tujuan  untuk dipergunakan  agar  dapat  melanjutkan  pendidikan.  Beasiswa  ini  dapat  diberikan  oleh  lembaga  pemerintah, perusahaan, ataupun yayasan. Adapun kategori pemberian beasiswa bisa dibagi menjadi dua, yaitu yang pertama pemberian beasiswa secara gratis dan yang kedua pemberian dengan ikatan pekerjaan atau ikatan dinas. Beasiswa tersebut diberikan kepada yang berhak menerima, berdasarkan klasifikasi, kualitas dan kompetensi penerimanya.
Program Indonesia Pintar (PIP) [1] merupakan program kerjasama dari tiga kementrian yaitu Kementerian Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Kemendikbud),  Kementerian  Sosial  (Kemensos)  dan  Kementrian  Agama (Kemenag). PIP melalui Kartu Indonesia Pintar (KIP) [2] adalah pemberian bantuan tunai pendidikan kepada anak usia  sekolah  yang  berasal  dari  keluarga  miskin,  rentan  miskin,  pemilik  Kartu  Keluarga  Sejahtera  (KKS)  [3], Program Keluarga Harapan (PKH) [4], yatim piatu, penyandang disabilitas dan korban bencana alam/musibah. PIP  merupakan  bagian  dari  penyempurnaan  program  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  [5]  dengan  tujuan  untuk menjamin agar seluruh anak usia sekolah dari keluarga kurang mampu terdaftar sebagai penerima bantuan sampai anak lulus jenjang pendidikan menengah, baik melalui jalur pendidikan formal maupun non formal. Bantuan yang akan diterima yaitu berupa dana dengan besaran yang telah ditentukan sesuai tingkatan pendidikan [6].
Melalui program  ini pemerintah  berupaya  mencegah peserta didik dari kemungkinan putus sekolah dan diharapkan dapat menarik siswa putus sekolah agar kembali melanjutkan pendidikannya. Selain itu dengan adanya program  ini  dapat  meringankan  biaya  personal  pendidikan  peserta  didik  baik  biaya  langsung  maupun  tidak langsung.
Banyaknya jumlah siswa yang mengajukan permohonan untuk menerima beasiswa dan kriteria penilaian yang  banyak  pula  maka  tidak  semua  siswa  yang  mengajukan  permohonan  beasiswa  dapat  dikabulkan. Permasalahan yang biasanya dihadapi oleh sekolah sehubungan dengan penentuan beasiswa adalah tidak adanya sistem yang dapat membantu untuk melakukan penyeleksian atau penentuan penerima beasiswa secara otomatis sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
Untuk menyelesaikan hal ini, salah satu solusi yang akan digunakan adalah dengan mempelajari pola dari data siswa yang menerima beasiswa dan data siswa yang tidak menerima beasiswa. Dari data-data tersebut dapat dibentuk  satu  model  yang  dapat  digunakan  untuk  mempredisksi  siswa  siswa  mana  yang  kemungkinan  akan menerima  beasiswa  pada  tahun  berikutnya.  Banyak  penelitian  sudah  dilakukan  oleh  peneliti  lain,  seperti  yang dilakukan oleh Yuniar  [7],  meneliti tentang proses klasifikasi data pemberian  beasiswa pada siswa bidik  misi, dengan menggunakan algoritma naïve bayes. Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan, algoritma naïve bayes dapat  memprediksi  dengan  hasil  yang  baik,  hampir  menyerupai  data  yang  sebenarnya,  yaitu  dengan  akurasi mencapai 83,33%.
Rizal  dan  Shinta  [8]  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  data  rata-rata  nilai  siswa  yang  lulus seleksi. Data yang ada, kemudian diolah dan diproses menjadi model dengan menggunakan algoritma naïve bayes. Selanjutnya  dilakukan pengujian  menggunakan confusion  matrix dan kurva Receiver  Operating  Characteristic (ROC)  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dari  model  yang  dihasilkan.  Sedangkan  menurut  Utamajaya  [9],  perlu dilakukan penambahan variabel data yang diproses. Hal ini dimaksudkan untuk dapat meningkatkan akurasi dari hasil prediksi model yang dibentuk. Pada penelitian ini, digunakan data siswa yang lulus dan tidak lulus seleksi beasiswa  bidik  misi. Dari kedua penelitian diatas, masing  masing  mendapatkan  nilai akurasi  yang sangat baik, yaitu 97.2% dan 96.67%.
Selain  algoritma  naïve  bayes,  terdapat  beberapa  algoritma  lainnya  yang  juga  mendapat  perhatian  dari peneliti lain, seperti penelitian yang dilakukan oleh Firdaus [10] menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM),  seperti  juga  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Damanik  [11],  selain  itu  juga  menggunakan  algoritma Decision Tree .  Selain  itu Hayati  [12] dalam penelitiannya  melakukan perbandingan antara  algoritma decision tree dan algoritma naïve bayes .
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  perbandingan  dari  3  (tiga)  algoritma  klasifikasi  untuk  membantu menentukan prediksi siswa penerima beasiswa, yaitu algoritma Naïve Bayes , Random Fores t dan Support Vector Machine dan  selanjutnya  berdasarkan  hasil  yang  memberikan  nilai  akurasi  yang  paling  tinggi,  akan  dilakukan proses pemilihan fitur yang paling memberikan pengaruh terhadap keputusan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Untuk memberikan gambaran yang jelas tentang tahapan-tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian ini, maka disusun  satu  panduan  tahapan  penelitian  di  dalam  satu  desain  penelitian,  seperti  diperlihatkan  pada  gambar  1, sebagai kerangka kerja penelitian.
Proses yang ditampilkan pada gambar 1 ini dikenal sebagai pre-processing dalam Knowledge Discovery in Database (KDD), yaitu salah satu metode yang umum digunakan dalam pemprosesan data mining. KDD adalah keseluruhan proses non-trivial untuk mencari dan mengidentifikasi pola ( pattern ) dalam data, dimana pola yang
ditemukan bersifat sah, baru, dapat bermanfaat dan dapat dimengerti. KDD berhubungan dengan teknik integrasi dan penemuan ilmiah, interpretasi dan visualisasi dari pola-pola sejumlah kumpulan data.
Pada  gambar  1,  tahapan  pertama  berupa  pengumpulan  data  yang  dalam  hal  ini  mengumpulkan  data langsung  dari  tempat  dimana  objek  penelitian  berada,  yaitu  berupa  data  siswa-siswa  dimana  penelitian  ini dilakukan.  Tahapan  selanjutnya  adalah  seleksi  data.  Setelah  data  dikumpulkan,  data  tersebut  selanjutnya dilakukan pemilihan. Tidak semua ada  yang telah dikumpulkan sesuai atau memberikan  informasi  yang sesuai dengan tujuan dari penelitian ini. Untuk itu, hanya akan dipilih data-data yang akan memberikan pengaruh kepada hasil keputusan dari tiap tiap data, yaitu siswa yang mendapat beasiswa dan siswa yang tidak mendapat beasiswa.
Langkah  ke-3,  adalah  proses  pembersihan  data.  Pada  proses  ini  akan  dilakukan  pembersihan  dan pembuangan data yang tidak lengkap. Atau untuk data lain yang mungkin hilang atau terjadi kesalahan penulisan data,  akan  dilakukan  proses  penggantian  data  dengan  data  yang  lebih  sesuai  atau tepat.  Selanjutnya  dilakukan proses transformasi data, bagi data-data yang memerlukan proses pengubahan data. Misalnya, jarak antara data- data numerik pada salah satu fitur terlalu jauh, maka bisa dilakukan proses normalisasi, sehingga semua data akan diubah ke dalam range antara 0 dan 1.
Berikutnya adalah proses pemisahan data ( spiliting data ) menjadi dua bagian, yaitu data training yang akan digunakan  untuk  melakukan  pelatihan  model  dan  data  testing,  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengukuran akurasi dari  model  yang terbentuk  dari  hasil proses training. Setelah didapatkan  hasil akurasi dari  model  yang terbentuk  dengan  melakukan  perbandingan  dari  3  algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  selanjutnya dipilih satu algoritma yang memberikan hasil akurasi paling tinggi untuk dilakukan proses feature selection , atau pemilihan  fitur  yang  paling  memberikan  kontribusi  yang  paling  besar  kepada  label  dari  tiap-tiap  data  yang digunakan. Dengan mengetahui informasi ini, dalam proses pembentukan model berikutnya dapat hanya dipilih fitur yang  memberikan kontribusi  yang besar saja untuk mempercepat proses pembentukan  model dan diharap dapat memberikan nilai akurasi yang lebih tinggi.
Hasil dari proses, selanjutnya dianalisis dan ditampilkan dalam bentuk grafik (proses visualisasi), sehingga lebih mudah untuk difahami oleh orang awam.
Gambar 1. Desain Penelitian

## 2.2 Jenis Data
Di dalam penelitian ini digunakan penelitian dengan metode eksperimen dengan menggunakan data siswa yang mengajukan beasiswa PIP di “SMK Nurul Iman Palembang” tahun  angkatan 2018, 2019, 2020, 2021 dan 2022.
Terdapat  21  fitur  data  data  asal  yang  diperoleh  dari  pihak  SMK  Nurul  Iman  Palembang,  seperti  dapat dilihat pada tabel 1, yang terdiri dari data 6 jurusan, AK, AP, TBSM, TKJ, TKJ1 dan TKJ2, untuk semua tingkatan. Jumlah keseluruhan data yang dikumpulkan berjumlah 2434 data
Tabel 1. Daftar Fitur data yang dikumpulkan
No Nama Fitur Keterangan No Nama Fitur Keterangan 1 no_induk No Induk Siswa 12 pekerjaan Pekerjaan Orang Tua 2 nisn NIS Nasional 13 penghasilan Penghasilan Orang Tua 3 nama_siswa Nama Siswa 14 alamat_ortu Alamat Orang Tua 4 tahun_ajaran Data Tahun Ajaran 15 pai Nilai Pend. Agama Islam 5 alamat Alamat Siswa 16 pkn Nilai Pend. Kewarganegaraan 6 tempat_lahir Tempat Lahir 17 bhs_indo Nilai Bahasa Indonesia 7 ttl Tanggal Lahir Siswa 18 mtk Nilai Matematika 8 jenis_kelamin Jenis Kelamin Siswa 19 bhs_inggris Nilai Bahasa Inggris 9 asal_sekolah Asal SMP 20 kelas Kelompok Kelas 10 nama_ayah Nama Ayah dari Siswa 21 label Keputusan Dapat/Tidak Dapat 11 nama_ibu Nama Ibu dari Siswa Beasiswa di semester, tsb
Dari fitur yang ada pada tabel 1, tidak semua akan diikutkan di dalam proses pembentukan model. Terlebih dahulu akan dilakukan analisa dan pra-pemprosesan data, seperti dijelaskan sebelumnya.

## 2.3 Teknik Pengumpulan Data
Dalam penelitian  ini  metode pengumpulan data  yang digunakan adalah  pengumpulan data  primer, berupa data siswa  yang  lulus  seleksi  beasiswa  dan  yang  tidak  lulus  seleksi  beasiswa.  Sedangkan  data  pendukung  lainnya didapat dari buku, jurnal dan publikasi lainnya.
Data siswa ini yang nanti akan digunakan dalam proses menentukan calon penerima beasiswa. Di dalam data tersebut dapat diketahui status siswa yang lulus seleksi dan tidak lulus seleksi.

## 2.4 Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pemrosesan data terhadap angka atau numerik dan nominal.  Data yang akan diproses adalah  data siswa SMK dengan nilai  nilai mata pelajaran dari siswa yang lulus seleksi dan yang tidak lulus seleksi. Metode yang digunakan adalah metode klasifikasi,  dengan  membandingkan  tiga  (3)  algoritma,  antara  lain: Naïve  Bayes , Random  Forest and Support Vector Machine . Nilai akurasi dari tiga (3) algoritma yang akan digunakan sebagai perbandingan dan penilian dan selanjutnya dilakukan analisis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Pengumpulan Data
Hasil  dari  proses  pengumpulan  data  yang  dilakukan,  berupa  file  excel  dengan  format  tampilan  seperti diperlihatkan pada gambar 2, berikut ini.
Gambar 2. Format data yang diperoleh dari tempat penelitian
Data yang diperoleh dari tempat penelitian, terdiri dari beberapa bagian data, yaitu informasi tentang data siswa,  seperti  no  induk,  NISN,  nama  siswa  dan  tahun  ajaran.  Berikutnya  bagian  data  pribadi,  seperti  alamat, tempat tanggal lahir, jenis kelamin, jenis kelamin dan asal sekolah.
Pada  bagian  data  orang  tua,  terdapat  data  nama  ayah,  nama  ibu,  pekerjaan,  penghasilan  orang  tua  dan alamat orang tua. Sedangkan bagian akhir adalah informasi mengenai nilai 5 mata pelajaran untuk semester 1 dan semester  2  pada  tahun  ajaran  itu.  Untuk  5  mata  pelajaran  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  nilai pelajaran  Pendidikan  Agama  Islam,  Pendidikan  Kewarganegaraan,  Bahasa  Indonesia,  Matematika  dan  Bahasa Inggeris.
Untuk  memudahkan  dalam  pemrosesan  data,  dilakukan  sedikit  perubahan  format  pada  data.  Data  perlu dipisah untuk setiap  semesternya. Sehingga untuk semester 1 dan semester 2, akan digunakan data yang sama untuk bagian informasi data siswa, data pribadi siswa dan data orang tua.
Hasil dari pengumpulan data, diperoleh data sebanyak 2486 baris dan 22 kolom, seperti diperlihatkan pada gambar 3 dan 4, berikut ini.
Gambar 3 . Informasi fitur yang ada
Gambar 4 . Tampilan data dan jumlah data yang ada
Pada gambar 3, ditampilkan semu fitur yang telah diperoleh. Sedangkan pada gambar 4, detail dari data pada tiap-tiap baris diperlihatkan. Pada bagian bawah kanan gambar 4, terdapat informasi jumlah baris dan kolom dari data yang kita peroleh, yaitu sejumlah 2486 baris dengan 22 kolum data.

## 3.2 Seleksi Data
Pada tahapan seleksi data, dilakukan analisis terhadap data-data yang tersedia. Dari hasil analisis, dipilih beberapa fitur  yang  dianggap  akan  memberikan  pengaruh  kepada  keputusan.  Adapun  fitur  yang  dipilih  tersebut,  seperti diperlihatkan pada tabel 2, berikut ini.  Sedangkan fitur  yang  lain dianggap tidak  mempunyai korelasi terhadap kemungkinan seorang siswa akan mendapatkan beasiswa ataupun tidak.
Tabel 2. Daftar Fitur data yang dipilih untuk diproses selanjutnya
No Nama Fitur Keterangan 1 pekerjaan Mempunyai korelasi terhadap kelompok ekonomi keluarga 2 penghasilan Menentukan kelompok ekonomi keluarga 3 pai Nilai dari mata pelajaran pokok 4 pkn Nilai dari mata pelajaran pokok 5 bhs_indo Nilai dari mata pelajaran pokok 6 mtk Nilai dari mata pelajaran pokok 7 bhs_inggris Nilai dari mata pelajaran pokok 8 kelas Mempunyai korelasi terhadap kelompok nilai dari kelas yang sama 9 label Keputusan menerima beasiswa ataupun tidak
Table  2  memperlihatkan  daftar  fitur  yang  akan  diproses  selanjutnya  dengan  masing-masing  alasan mengapa fitur tersebut dipilih.

## 3.3 Pembersihan Data
Selanjutnya akan dilakukan proses pembersihan data.  Dalam proses ini termasuk dilakukannya perbaikan data, atau format penulisan  yang tidak tepat  ataupun tidak konsisten. Untuk itu, perlu dilakukan proses  analisis data dengan bantuan visualisasi kelompok item nilai yang ada pada tiap tiap kolom data.
Proses  dimulai  dengan  kolom  data  yang  paling  penting,  yaitu  kolom  label.  Pertama,  dilakukan pengelompokan  data  berdasarkan  nilai  yang  ada  di  dalam  kolom  label.  Dengan  menggunakan  pemrograman Python, kita kelompokkan data berdasarkan  nilainya dan  selanjutnya kita tampilkan dalam sebuah  grafik  jenis batang, seperti diperlihatkan pada gambar 5 dan 6 berikut ini. Selanjutnya nilai ‘TIDAK’ kita ubah menjadi nilai numerik 0 dan nilai ‘YA’, kita ubah menjadi nilai numerik 1.
Gambar 5. Distribusi nilai ‘TIDAK’ dan ‘YA’ dan hasil perubahan ke nilai nominal
Gambar 6. Distribusi jumlah data dengan nilai label ‘TIDAK’ dan ‘YA’
Pada  gambar  5,  diperlihatkan  ada  1400  data  yang  mempunyai  label  ‘TIDAK’  dan  1033  data  yang mempunyai label ‘YA’. Disini dapat disimpulkan, terdapat lebih banyak data dengan label ‘TIDAK’ berbanding dengan data dengan label ‘YA’. Dalam penelitian ini tidak membahas tentang kondisi inbalanced data dan dapat diusulkan untuk dilakukan dalam penelitian berikutnya.
Pada tahapan akhir, data label yang semula berjenis nominal atau teks, kita ubah menjadi nilai numerik. Hal  ini  diperlukan  untuk  menjadikan  seluruh  data  nantinya  bernilai  numerik,  karena  nilai  dari  mata  pelajaran, sudah dalam bentuk numerik semua.
Berikutnya kita proses untuk data pada kolom pekerjaan, penghasilan dan kelas, seperti diperlihatkan pada gambar 7 sampai dengan gambar 9, berikut ini.
Gambar 7. Distribusi nilai yang ada di dalam kolom pekerjaan dan konversi ke bentuk numerik
Gambar 8. Distribusi nilai yang ada di dalam kolom penghasilan dan konversi ke bentuk numerik
Gambar 9. Distribusi nilai yang ada di dalam kolom kelas dan konversi ke bentuk numerik
Pada gambar 7, dapat dilihat jumlah data untuk nilai buruh yang paling tinggi yaitu 1775 sedangkan jumlah nilai terbanyak kedua yaitu wiraswasta, sebanyak 200 atau hanya 11,27%, sangat berbeda jauh dengan nilai lain pada kolom pekerjaan. Hal ini akan mempengaruhi bagaimana model yang akan dibentuk nantinya belajar tentang data data yang ada. Berikutnya pada gambar 8, terlihat untuk penghasilan antara Rp 500.000 – Rp. 999.999 yang mempunyai  data  paling  banyak,  yaitu  sebanyak  2067  data.  Sedangkan  nilai  terbanyak  keduanya  adalah  nilai Rp.1.000.000 – Rp. 1.999.999 yaitu sebanyak 310 data, atau hanya   14,51%.
Pada  gambar 9, perbandingan  jumlah data untuk masing-masing nilai terbagi pada dua kelompok, yaitu kelompok data yang jumlahnya cukup besar yaitu untuk nilai AK, AP dan TKj, dan kelompok yang jumlah jumlah nya kecil, yaitu TBSM, TKj1 dan TKj2. Perbandingan antara jumlah terbanyak dari kelompok pertama terhadap jumlah terbanyak dari kelompok kedua adalah sebesar 24,16%.

## 3.4 Transformasi Data
Pada tahapan  ini, kita  mula-mula perlu  melihat apakah  jangkauan data untuk tiap-tiap kolom  sudah seimbang. Untuk itu kita perlu menampilkan data dalam grafik boxplot, seperti diperlihatkan pada gambar 10.
Gambar 10. BoxPlot data
Pada gambar 10, terlihat perbedaan yang sangat jauh antara nilai-nilai yang ada pada kolom mata pelajaran berbanding dengan nilai-nilai yang ada pada kolom pekerjaan, penghasilan dan kelas. Untuk itu perlu dilakukan proses transformasi data ke nilai normalisasinya. Hal ini dapat diselesaikan dengan mengubah nilai-nilai tersebut menggunakan fungsi MinMaxScalar yang disediakan oleh library sklearn .
Setelah dilakukan proses perubahan data, maka hasil  yang diperoleh,  seperti diperlihatkan pada gambar 11, berikut ini.
Gambar 11. BoxPlot data setelah dilakukan normalisasi proses
Pada gambar 11, semua kolom sudah mempunyai cakupan nilai yang sama. Artinya pada tahapan ini, data kita sudah siap untuk diproses.

## 3.5 Pembagian Data
Pada  tahapan  ini,  data  akan  kita  bagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  training  sebanyak  70%  dan  data  testing sebanyak 30%, atau dengan pembagian sebanyak 1703 data untuk data training dan 730 data untuk data testing, seperti diperlihatkan pada gambar 12.
Gambar 12. Tampilan code dalam Python untuk membagi data
Pada  gambar  12,  kita  menggunakan  fungsi train_test_split pada library sklearn untuk  membagi  data menjadi  dua  bagian,  data training  dan  data testing.  Selanjutnya  data training  akan  kita  gunakan  untuk  melatih model yang akan kita buat.

## 3.6 Pembuatan Model dan Pengukuran Akurasi
Proses  pembentukan  model  menggunakan  3  (tiga)  algoritma,  yaitu  Naïve  Bayes,  Random  Forest  dan  Support Vector Machine, yang masing-masing menggunakan fungsi GaussianNB , RandomForestClassifier dan svm dari library sklearn .
Setelah model terbentuk, selanjutnya dilakukan pengukuran akurasi dengan memprediksi data testing dan selanjutnya membandingkan hasil prediksi dengan label yang ada di data testing. Dengan menggunakan confusion matrix, akurasi  dari  model  dapat  kita  ukur.  Berikut  ini,  seperti  diperlihatkan  pada  gambar  13  sampai  dengan gambar  15,  diperlihatkan  hasil  proses  pengukuran  akurasi  kepada  ketiga  model  dan  selanjutnya  pada  tabel  3 diperlihatkan hasil perbandingan dari ketiga model.
Gambar 13. Hasil pengukuran akurasi model dengan algoritma Naïve Bayes Gaussian
Gambar 14. Hasil pengukuran akurasi model dengan algoritma Random Forest
Gambar 15. Hasil pengukuran akurasi model dengan algoritma Support Vector Machine
Tabel 3. Hasil pengukuran akurasi untuk setiap model
No Algoritma Akurasi (%) 1 Naïve Bayes 55,07 2 Random Forest 75,52 3 Support Vector Machine 59,18
Dari gambar 13 sampai dengan gambar 15, diperlihatkan hasil prediksi dari ketiga model, Naïve Bayes , Random  Forest dan Support  Vector  Machine .  Selanjutnya  dari  tabel  3  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma Random  Forest membentuk  model  yang  tingkat  akurasinya  paling  baik,  yaitu  mencapai  75,52%.  Sedangkan akurasi  tertinggi  kedua  didapat  dari  model  yang  dibentuk  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine dengan nilai akurasi 59,18% dan terakhir didapat dari model dengan algoritma Naïve Bayes , sebesar 55,07%.
Selanjutnya  dengan  menggunakan  fungsi cross_val_score dari library  sklearn ,  dilakukan  percobaan dengan pengulangan sebanyak 10 kali lalu diambil nilai rata-ratanya. Hal ini dilakukan untuk melihat seberapa baik dan cukup kuat dan konsisten hasil akurasi yang diperoleh, sekiranya dilakukan percobaan lebih dari satu kali. Hasil dari ketiga algoritma dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil pengukuran akurasi menggunakan cross validation untuk setiap model
No Algoritma Hasil akurasi untuk 10 kali percobaan Akurasi rata-rata – (Max) – (Min) (%) 1 Naïve Bayes [0.53835616 0.5109589  0.51917808 0.49452055 0.50547945 0.53561644 0.53287671 0.53424658 0.53287671 0.5109589 ] 52,15 – (53,84) – (49,45) 2 Random Forest [0.72328767 0.71780822 0.71369863 0.76438356 0.72328767 0.76438356 0.75890411 0.74109589 0.73835616 0.70958904] 73,55 – (76,44) – (70,96) 3 Support Vector Machine [0.58767123 0.59178082 0.58356164 0.60410959 0.57671233 0.57534247 0.58356164 0.59589041 0.58219178 0.58630137] 58,67 – (60,41) – (57,53)
Dari  tabel  4  dapat  dilihat  terdapat  konsistensi  hasil  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  satu  kali percobaan  saat  dibandingkan  dengan  yang  menggunakan  10  kali  percobaan  melalui cross  validation .  Dapat disimpulkan  artinya,  masing-masing  algoritma  cukup  stabil  dan  tangguh  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih kurang sama. Dari hasil percobaan, algoritma Random Forest tetap memberikan nilai akurasi rata-rata yang paling tinggi, yaitu 73,55%. Walaupun lebih sedikit rendah dibandingkan hasil akurasi yang dilakukan pada percobaan sebelumnya (75,52%), tetapi terdapat satu kali  percobaan dengan hasil melampaui nilai akurasi dari percobaan sebelumnya, yaitu dengan nilai 76,44% (nilai tertinggi yang diperoleh dalam 10 kali percobaan).

## 3.7 Penentuan Fitur yang Paling Berpengaruh
Tahapan akhir yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pemilihan fitur. Hal ini dilakukan untuk menentukan fitur mana yang paling memberikan pengaruh dan paling tidak memberikan pengaruh kepada keputusan atau label. Informasi ini dapat digunakan untuk memilih fitur fitur yang memberikan pengharuh saja untuk diproses dalam pembentukan  model.  Selain  akan  mengurangi  waktu  proses  karena  fitur  yang  digunakan  lebih  sedikit,  juga diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  dari  model.    Proses  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi SelectKBest dan fungsi chi2 dari library sklearn . Hasil dari percobaan yang dilakukan menunjukan bahwa dari 8 fitur yang digunakan, seperti diperlihatkan pada gambar 16, fitur yang paling memberikan pengaruh adalah fitur penghasilan,  seperti  diperlihatkan  pada  gambar  17.  Sedangkan  fitur  yang  paling  tidak  memberikan  pengaruh adalah fitur matematika (mtk), seperti diperlihatkan pada gambar 18.
Gambar 16. Semua fitur yang digunakan dalam proses klasifikasi
Gambar 17. Fitur yang paling tidak berpengaruh, matematika (mtk)
Gambar 18. Fitur yang paling berpengaruh, penghasilan
Dapat disimpulkan, fitur matematik yang paling tidak memberikan pengaruh, hal ini terlihat dari gambar 17, pada saat hanya dipilih 7 fitur dari 8 fitur yang ada, fitur matematika tidak terpilih. Sedangkan fitur penghasilan adalah fitur yang paling berpengaruh, terlihat pada gambar 18, dimana fitur penghasilan adalah fitur yang terpilih pada saat hanya  satu (1) fitur yang diperlukan.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini telah dilakukan proses pemodelan untuk memprediksi data siswa yang mendapat beasiswa dan data yang tidak mendapat beasiswa. Mulai dari proses pengumpulan data telah dijelaskan proses yang perlu dilakukan  sampai  dengan  didapatkan  hasil  akurasi  bagi  tiga  algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Akurasi yang paling tinggi diperoleh oleh algoritma Random Forest . Selanjutnya, dengan menggunakan metode Random Forest , telah dilakukan percobaan untuk mengetahui fitur  mana  yang paling  memberikan pengaruh dan  fitur  mana  yang paling tidak  memberikan pengaruh  kepada keputusan  atau  label.  Dari  hasil  pemilihan  fitur  dapat  dapat  diketahui  bahwa  fitur  penghasil  adalah  fitur  yang paling memberikan pengaruh, sedangkan fitur matematika adalah fitur yang paling tidak memberikan pengaruh. Dengan  informasi  ini  dapat  dilakukan  pembentukan  model  dengan  lebih  cepat  karena  tidak  semua  fitur  harus diikutkan dalam proses dan dapat memberikan hasil akurasi yang lebih baik.

## REFERENCES
[1] M. Pendidikan, dan Kebudayaan Republik, and Indonesia, “Permen-10-Tahun-2020 PIP,” 2020.
[2] N. E. Rohaeni and O. Saryono, “Implementasi Kebijakan Program Indonesia Pintar ( PIP ) Melalui Kartu Indonesia Pintar ( KIP ) dalam Upaya Pemerataan Pendidikan,” J. Educ. Manag. Adm. Rev. , vol. 2, no. 1, pp. 193–204, 2018.
[3] A. Anggleni, “Implementasi Kebijakan Program Kartu Keluarga Sejahtera (KKS ) dalam Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat Miskin di Kelurahan Sekip Jaya Kecamatan Kemuning Kota Palembang,” J. PPS UNISTI , vol. 1, no. 1, pp. 24–39, 2018.
[4] D. Utomo, A. Hakim, and H. Ribawanto, “Pelaksanaan Program Keluarga Harapan dalam Meningkatkan Kualitas Hidup Rumah Tangga Miskin (Studi pada Unit Pelaksana Program Keluarga Harapan Kecamatan Purwoasri, Kabupaten Kediri),” Jap , vol. 2, no. 1, pp. 29–34, 2013.
[5] P. Suprastowo, "Contributions of Students Aid Program Towards Sustainability and Continuity of Students' Education," J. Pendidik. dan Kebud. , vol. 20, no. 2, pp. 149–172, 2014.
[6] L. N. Saraswati, “Implementasi Kebijakan Program Indonesia Pintar (Pip) Pada Jenjang Sekolah Dasar Di Kecamatan Sungai Pinang Kota Samarinda,” Adm. Negara , vol. 5, no. 4, pp. 6738–6749, 2017.
[7] Y. Farida and N. Ulinnuha, “Klasifikasi Mahasiswa Penerima Program Beasiswa Bidik Misi Menggunakan Naive Bayes,” Syst. Inf. Syst. Informatics J. , vol. 4, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[8] R. A. Saputra and S. Ayuningtias, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Penentuan Calon Penerima Beasiswa Pada Smk Pasim Plus Sukabumi,” Swabumi , vol. IV, no. 2, pp. 114–120, 2016.
[9] J. N. Utamajaya, A. Mentari, and S. Masnunah, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Penentuan Calon Penerima Beasiswa PIP Pada SDN 023 Penajam,” J. Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 11–17, 2019.
[10] M. I. Firdaus and M. G. L. Putra, “Seleksi Beasiswa Bidik Misi Uniska Mab Banjarmasin Hibah Lldikti Xi
Kalimantan Menggunakan Metode Svm Dan Topsis,” Al Ulum J. Sains Dan … , pp. 1–6, 2020.
[11] W. A. Damanik and Prihandoko, “Analisis Penentuan Pemberian Beasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Decision Tree dan SVM ( Support Vector Machine ),” J. Tek. Dan Inform. , vol. 6, pp. 2018–2020, 2019.
[12] I. Hayati, “Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out Menggunakan Algoritma Decision Tree C4 . 5 Dan Naive Bayes Di Universitas Jambi,” p. 115032, 2021.