## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 194-198 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Penerapan Naive Bayesian Classifier Dalam Penyeleksian Beasiswa PPA
Cici Alfiani Pradika Dita, Putri Chairunisyah, Mesran
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan Email: 1 cicialfianip@gmail.com, 2 putrichairunisyah2@gmail.com, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com Submitted: 05/02/2021 ; Accepted: 15/02/2021 ; Published: 27/02/2021
Abstrak −Pada  penelitian ini,  penulis  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  untuk  melakukan  klasifikasi  penerima beasiswa  di  Universitas  Budi  Darma.  Penggunaan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  dipilih  untuk  melakukan  pengambilan keputusan agar dapat menentukan diterima dan ditolak mahasiswa yang mendaftar program beasiswa. Metode classifier yaitu untuk mengklasifikasikan teks berdasarkan probabilitas tertinggi yang ditetapkan sebagai kategori dokumen baru. Dari hasil peniltian ini,maka mendapatkan hasil bahwa nilai “Menerima” lebih tinggi daripada “Tidak” yaitu 0.0351 dibanding 0 maka dapat disimpulkan maasiswa atas nama Riska Ramadhani menerima beasiswa PPA 2019.
Kata Kunci : Penyeleksian Beasiswa; Naive Bayesian Classifier
Abstract −In this study, the author uses the Naïve Bayes Classifier method to classify scholarship recipients at Budi Darma University. The use of the Naïve Bayes Classifier method was chosen to make decisions in order to determine whether students enrolled in the scholarship program were accepted or rejected. The classifier method is to classify text based on the highest probability that it is defined as a new document category. From the results of this research, the results show that the v alue of "Receiving" is higher than "No", which is 0.0351 compared to 0, so it can be concluded that the student on behalf of Riska Ramadhani received the PPA 2019 scholarship.
Keywords : Scholarship Selection; Naive Bayesian Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa adalah pemberian  berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang memiliki  tujuan untuk  digunakan  dalam  keberlangsungan  pendidikan  yang  sedang  ditempuh.  Pemberian  beasiswa  merupakan program  kerja  yang  ada  di  setiap  perguruan  tinggi.  Program  beasiswa  diadakan  untuk  meringankan  beban mahasiswa dalam menempuh masa kuliah khususnya pada masalah biaya. Pemberian beasiswa kepada mahasiswa dilakukan secara selektif sesuai dengan jenis beasiswa yang terdapat pada perguruan tinggi [1]–[3]. Universitas budi darma medan telah menyediakan beberapa program beasiswa, yaitu antara lain Beasiswa peningkatan prestasi akademik  (PPA).  Setiap  jenis  program  beasiswa  yang  ada,  memiliki  beberapa  kriteria  atau  faktor  bobot  yang berbeda-beda.
Beasiswa peningkatan prestasi akademik (PPA) didasarkan pada prestasi mahasiswa yang memilki indeks prestasi komulatif (IPK) minimal 3.00 dan memiliki beberapa penghargaan atau prestasi akademik. IPK,keaktifan Organisasi,pekerjaan orang tua menjadi kriteria lainnya dalam proses seleksi penerima beasiswa.
Agar  pemberian  Beasiswa  ini  tepat  sasaran,dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  petugas administrasi Universitas untuk menentukan siapa saja mahasiswa yang berhak menerima beasiswa tersebut. Sistem penentuan  pemberian  beasiswa  telah  banyak  diimplementasikan  untuk  menentukan  seorang  mahasiswa  berhak menerima beasiswa atau tidak [4].
Pemberian Beasiswa yang akan berusaha  dibangun ini menggunakan metode  Naive  Bayesian Classifier. Naïve Bayesian classifier adalah salah teknik dalam data mining dimana dalam pemecahan masalah menggunakan prinsip  probabilitas(kemungkinan).  Metode  naïve  Bayesian  classifier  hampir  sama  dengan  algoritma nearest neighbor dimana dalam penyelesaian kasus baru sama-sama berdasarkan kasus lama, perbedaannya adalah pada algoritma nearest neighbor menggunakan pendekatan berdasarkan nilai kedekatan dan nilai bobot setiap kriteria, sedangkan metode Naïve Bayesian Classifier berdasarkan peluang [5]–[7]. Hingga saat ini banyak penelitian yang telah dilakukan dengan menerapkan metode Naïve Bayesian Classifier.
Tabel 1. Penelitian Terkait No Nama Penulis Judul Hasil Penelitian 1. Andi Carol junior, Imelda Pangaribuan Penerapan  Algoritma  Naive Bayes  Untuk  Seleksi  Beasiswa Pemprov  Dan  Bawaku  Di Universitas Komputer Indonesia Hasil  dari  peneliatian  ini  yaitu,  Data  mining merupakan  set  kegiatan  dalam  pengumpulan, pemakaian  data  hictorical  untuk  menghasilkan pola atau hubungan dalam data berukuran besar atau banyak [7]. 2. Hariadi yutanto,Nurcholis Setiawan Penerapan Data Mining Sebagai Model Seleksi Penerimaan Beasiswa Penuh Menerapkan teknik data mining dalam menampilkan  informasi  untuk  pengambilan keputusan  mengenai  calon  penerima  beasiswa [2].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 194-198 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
No Nama Penulis Judul Hasil Penelitian 3. Febrian Anggoro Harimurti Klasifikasi Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Studi Kasus Universitas Trunojoyo Madura) Menggunakan  metode  Naive  bayes  sehingga dapat  memberikan  hasil  klasifikasi  untuk menentukan  diterima  dan  ditolak  mahasiswa yang telah mendaftar program beasiswa [1]. 4. Diasrina dahri, fahrul agus, dyna marisa khairina Metode  Naive  Bayes  Untuk Penentuan  Penerima  Beasiswa Bidikmisi Universitas Mulawarman Penelitian  ini  berhasil  menerapkan  metode naive  bayes  untuk  membantu  menyeleksi penerima  beasiswa  bidikmisi,dengan  tingkat akurasi sebesar 85,56%.[4] 5. Leona Gerda Cindy Sistem pendukung pengambilan keputusan  pemberian  beasiswa bagi mahasiswa universitas sanata  dharma  menggunakan metode bayesian berbasis java Hasil  dari  peneliatian  ini  yaitu  dari  keputusan yang  diambil  oleh  sistem  ini  adalah  untuk menentukan  penerima  beasiswa  berdasarkan dengan  ketentuan  yang  ditetapkan  oleh beasiswa tersebut [5].
Dari pembahasan diatas, penulis tertarik menerapkan metode Naive Bayesian Classifier yang diharapkan mampu  memberikan  sebuah  hasil  rekomendasi  kepada  perguruan  tinggi  terhadap  suatu  proses  penyeleksian penerimaan program beasiswa dengan pemohon yang sangat banyak.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih yang menggunakan Teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning . Teknik metode atau algoritma dalam data mining sangat berfariasi untuk mengekstrasi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  serta  meningkatkan  pengetahuan  bagi  pengguna terkait dari berbagai database besar [8].

## 2.2 Beasiswa PPA
Program  Peningkata  Prestasi  Akademik  (PPA)  merupakan  dukungan  biaya  Pendidikan  yang  diberkan  kepada mahasiswa untuk mengikuti dan/atau menyelesaikan Pendidikan tinggi berdasarkanpertimbangan utama prestasi dan/atau  potensi  akademik.  Dana  dialokasikan  dari  kemenristekdikti  (Kementrian  Riset,  Teknologi,  dan Pendidikan  Tinggi  Republik  Indonesia)  kepada  masing-masing  perguruan  tinggi  dan  penyelesaian  penerima dilakukan oleh kebijakan dari perguruan tinggi yang besangkutan.

## 2.3 Metode Naive Bayesian Classifier
Salah  satu  teknik  dalam  data  mining  dimana  dalam  pemecahan  masalah  menggunakan  prinsip  probabilitas (kemungkinan).  Algoritma  Naïve  Bayesian  Classifier  berdasarkan  peluang  menggunakan  teorema  bayes  dan mengansumsikan  semua  atribut  independen  atau  tidak  saling  ketergantungan  yang  diberikan  oleh  nilai  pada variable  kelas[1].  Cara  kerja  metode  Naïve  Bayesian  Classifier  yaitu  memakai  rumus  yang  digunakan  untuk mencari nilai peluang dalam metode Naïve Bayesian Classifier [9][10][6], sebagai berikut :
Keterangan:
X = Sampel data yang memiliki kelas H = Hipotesa x data kelas P(H) =  Peluang Hipotesa H P(X) = Peluang sampel data yg memiliki kelas P(X|H) = Peluang dari data sampel X dari data hipotesa data kelas

## 2.4 Tahapan Penelitian
Serangkaian Langkah penulis lakukan dalam penelitian yang dilakukan, yaitu:
a. Studi Pustaka
Yaitu mencari informasi dari beberapa referensi, serta situs diinternet yang dapa membantu permasahan yang berhubungan dengan materi penelitian ini.
b. Menyiapkan data dalam bentuk decision (kasus lama)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 194-198 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Decision adalah suatu prpses pemikiran dalam pemilihan dari beberapa  alternative atau kemungkinan yang paling  sesuai  dengan  nilai  atau  tujuan  individu  untuk  mendapatkan  hasil  atau  solusi  mengenai  prediksi kedepan.
c. Menyiapkan data baru
Data yang ingin dicari apakah mahasiswa tersebut berhak mendapatkan beasiswa PPA tersebut.
d. Penerapan NBC
1. Hitung peluang Hipotesa  P(X|H)
2. Hitung P(X|H) P(H) untuk setiap label
3. Hitung (P(X|H)(PH)/(P(X)) berdasarkan label
e. Hasil
Bandingkan nilai antar label, nilai paling tinggi yang menjadi hasilnay Dari penjelasan diatas, dapat dilihat pada gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan Pembahasan sebelumnya ada beberapa tujuan khusus yang ingin dicapai untuk mengklasifikasikan mahasiswa penerima beasiswa menggunakan metode naïve Bayesian classifier yaiu memberikan keputusan dalam perekomendasian beasiswa untuk mahasiswa sesuai dengan pembobotan nilai [9], [12]. Universitas Budi Darma setiap tahun memberikan peluang sama kepada seiap mahasiswa untuk memperoleh beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) dari DIKTI. Adapun data seleksi Penerimaan Beasiswa PPA 2018 tersebut sebagai berikut :
Tabel 2. Calon Penerima Beasiswa PPA 2018 No Nama Mahasiswa Prestasi IPK Keaktivan Organisasi Pekerjaan Orang Tua Keterangan 1 Arif Muhammad Ada Tinggi Aktif Petani Menerima 2 Sri Muliani Ada Sedang Tidak Wirausaha Menerima 3 Lia Agustina Tidak Sedang Tidak PNS Tidak 4 Eka Noviani Tidak Tinggi Aktif Petani Menerima 5 Renita Hsb Ada Sedang Aktif Karyawan Menerima 6 Juan Lubis Tidak Sedang Tidak Petani Tidak
Keterangan: IPK 3.51 – 4.0 = Tinggi dan IPK 3.0 – 3.5 = Sedang
Tahun 2019 dilaksanakan seleksi penerimaan beasiswa PPA 2019, salah satu data calon penerima beasisaw PPA 2019, sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 3. Calon Penerima Beasiswa PPA 2019
No Nama Mahasiswa Prestasi IPK Keaktifan Organisasi Pekerjaan Orang Tua Keterangan 1 Riska Ramadhanni Tidak Tinggi Aktif Wiraswasta ?
Untuk mengetahui hasil yang diinginkan apakah mahasiswa atas nama Riska Ramadhani menerima beasiswa PPA 2019  atau  tidak,  maka  disini  penulis  menerapkan  algoritma  Naïve  Bayesian  Classifier.  Adapun  penerapan  dari algoritma Naïve Bayesian Classifier dapat di lihat dibawah ini. a. Menghitung P(X|H) untuk setiap kriteria
P (Prestasi = “Tidak” | Keterangan = “Menerima”) P (1/4 = 0.25) P (Prestasi = “Tidak” | Keterangan = “Tidak”) P (2/2 = 1) P (IPK = “ Tinggi” | Keterangan = “Menerima”) P (2/4 = 0.5) P (IPK = “Tinggi” | Keterangan = “Tidak”) P (0/2 = 0) P (Keaktivan Organisasi = “Aktif” | Keterangan = “Menerima”) P (3/4 = 0.75) P (Keaktivan Organisasi = “Aktif” | Keterangan = “Tidak”) P (0/2 = 0) P (Pekerjaan Orang Tua = “Wirswasta” | Keterangan = “Menerima”) P (1/4 = 0.25) P (Pekerjaan Orang Tua = “Wirswasta” | Keterangan = “Tidak”) P (0/2 = 0)
b. Langkah selanjutnya menghitung P(X|H) P(H) untuk kelas Kelas = “Menerima”
= 0.25 x 0.5 x 0.75 x 0.25 = 0.0234
Kelas = “Tidak”
= 1 x 0 x 0 x 0 = 0
c. Terakhir selanjutnya menghitung berdasarkan kelas Kelas = P(X) = (4/6) – “Menerima”
= 0.0234 / (4/6)
= 0.0234 / 0.666666 = 0.0351
Kelas = P (X) = (2/6) – “Tidak” = 0 / (2/6) = 0 / 0.33333 = 0
Berdasarkan nilai diatas nilai “ Menerima” lebih tinggi daripada “Tidak” yaitu 0.0351 dibanding 0 maka dapat disimpulkan mahasiswa atas nama Riska Ramadhani menerima beasiswa PPA 2019.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  yaitu  hasil  klasifikasi  menggunakan  metode  Naive  Bayesian  Classifier  dapat membantu proses pengambilan keputusan untuk memutuskan mahasiswa yang berhak menerima beasiswa dengan cara  memberikan  alternatif  urutan  derajat  rekomendasi  diambil  dari  hasil  probabilitas  tertinggi.  Dengan menggunakan metode  Naive Bayes Classifier (NBC)  pemilihan penerima beasiswa PPA menggunakan beberapa data.

## REFERENCES
[1] F. A. Harimurti and E. Riksakomara, “Klasifikasi Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus Universitas Trunojoyo Madura),” 2017.
[2] H. Yutanto and N. Setiawan, “Penerapan Data Mining Sebagai Model Seleksi Penerima Beasiswa Penuh ( Studi Kasus : Stie Perbanas Surabaya ),” J. link , vol. 27, no. 1, pp. 8–12, 2018.
[3] A. S. Febri Wulandari, “istem Pengklasifikasian Pemilihan Penerima Beras Miskin (Raskin) Menggunakan Metode Naïve
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 194-198 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Bayes Classifier (Nbc),” Progr. Stud. Tek. Inform. Fak. Teknol. Inf. Elektro , 2019.
[4] D. Dahri, F. Agus, and D. M. Khairina, “Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Mulawarman,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 11, no. 2, p. 29, 2016.
[5] L.  G.  Cindy,  “Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan  Pemberian  Beasiswa  bagi  Mahasiswa  Universitas  Sanata Dharma Menggunakan Metode Bayesian Berbasis Java,” 2011.
[6] 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.
[7] I.  Pangaribuan,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Seleksi  Beasiswa  Pemprov  Dan  Bawaku  Di  Universitas Komputer  Indonesia  Application  of  Naive  Bayes  Algorithm  for  Selection  of  Providing  and  Bawaku  Scholarship  in University Computer Indonesia.”
[8] F. H. Messerli and R. B. Devereux, “Introduction: Left ventricular hypertrophy-Good or evil?,” Am. J. Med. , vol. 75, no. 3 PART A, pp. 1–3, 1983.
[9] A. Rahman and A. Suryanto, “Implementasi Sistem Informasi Seleksi Penerima Beasiswa Dengan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Penelit. Pendidik. Indones. , vol. 2, no. 3, pp. 1–8, 2017.
[10]  Y. Kurnia, “Implementasi data mining dengan metode klasifikasi untuk memprediksi status kelulusan peserta beasiswa : studi  kasus  lembaga  pengelola  dana  pendidikan  =  Implementation  of  data  mining  using  classification  method  for predicting selection results of scholars,” no. 5, p. 5, 2015.
[11]  U. Fadlilah, “Rancang Bangun Website dan E-Learning di TPQ Al-Fadhillah,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 40, 2015.
[12]  K. Ayu Milati Nur Azizah, “Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Mahasiswa Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Naã•Ve Bayes Berbasis Web,” Antivirus  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 6–10, 2016.

## Profile Author
Cici Alfiani Pradika Dita, Putri tunggal dari Bapak Muhammad Ripa’iy dan Ibu Suhaini, lahir di desa Bangun Rejo Dusun II, Kecamatan Tanjung Morawa, Kabupten Deli Serdang pada tanggal 08 April 2000 hari Sabtu pagi. Jenjang Pendidikan penulis berawal dari SD Negeri 101893 Bangun Rejo (2006-2012), melanjutkan pendidikan tingkat pertama di SMP Swasta Nur Azizi Tg Morawa (2012-2015), dan di SMA Swasta  Nur  Azizi  Tg  Morawa  (2015-2018).  Penulis  merupakan  mahasiswi  aktif  semester  lima  di Universitas Budi Darma Medan (2018 – Sekarang) Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi dengan mengambil Program studi Teknik Informatika / TI. Penulis juga aktif dibidang organisai semenjak SMP hingga SMA seperti Paskibra, Pramuka, Javanes Club, PMR hingga pernah mengikut Organisasi di Universita Budi darma seperti BPC (Budi Darma Programing Club) sewaktu berada di Semester dua.
Putri Chairunisyah,anak kedua dari 3 bersaudara ini adalah putri kandung dari bapak Jendri dan  ibu  Saadah.  Lahir  di  Medan  Sumatera  utara  pada  tanggal  28  desember  1999.  Jenjang pendidikan penulis berawal  dari  SDN 060898 sei  mati(2006-2012) melanjutkan pendidikan tingkat  menengah  pertama  di  Mts.ex-Pga  Univa  medan  (2013-2015),dan  di  SMK  Telkom Medan (2016-2018), penulis merupakan mahasiswi aktif semester 5 di Universitas Budi darma Medan(2018-sekarang),dengan  mengambil  program  studi  Teknik  Informatika(TI).  Penulis juga aktif dibidang ekskul Basket semenjak di SMK Telkom Medan.