## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, March 2024 Page: 706 − 719 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4643

## Prediksi Keterlambatan Pembayaran SPP Siswa dengan Pendekatan Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors
Deden Moh Alfiansyah * , Hari Soetanto
Magister Ilmu Komputer, Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1,* 2111600983@student.budiluhur.ac.id, 2 hari.soetanto@budiluhur.ac.id Email Penulis Korespondensi: 2111600983@student.budiluhur.ac.id Submitted: 01/12/2023 ; Accepted: 30/03/2024 ; Published : 30/03/2024
Abstrak− Pendidikan  di  Indonesia  menghadapi  tantangan  biaya  yang  berdampak  pada  penyelenggaraan  pendidikan,  terutama Sumbangan Pembinaan Pendidikan (SPP) di sekolah swasta. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi administrasi pembayaran SPP siswa di SMK Wirasaba Karawang melalui pendekatan klasifikasi. Data pembayaran satu semester tahun 2023 sebanyak  725  data  digunakan  untuk  memprediksi  keterlambatan  pembayaran.  Sekitar  22%  siswa  mengalami  keterlambatan. Dengan  memahami  pola  keterlambatan,  penelitian  ini  mengusulkan  solusi  untuk  meningkatkan  efisiensi  administrasi  dengan tindakan preventif yang sesuai. Harapannya, hasil dari penelitian ini dapat memberikan manfaat bagi SMK Wirasaba Karawang serta  berkontribusi  pada  pengembangan  sistem  administrasi  pendidikan  yang  lebih  efisien,  sehingga  meningkatkan  layanan pendidikan  di  Indonesia  secara  keseluruhan.  Penelitian  ini  menguraikan  masalah  keterlambatan  pembayaran  SPP,  menerapkan metode klasifikasi untuk memprediksi keterlambatan tersebut, bertujuan untuk meningkatkan efisiensi administrasi pembayaran, serta  berpotensi  memberikan  solusi  preventif yang  dapat  mengurangi keterlambatan  pembayaran. Kontribusi dari penelitian  ini adalah  pengembangan  sistem  administrasi  pendidikan  yang  lebih  efisien  melalui  pendekatan  teknologi  informasi,  dengan  hasil sementara berupa analisis pola keterlambatan pembayaran yang didasarkan pada data tahun 2023 dari SMK Wirasaba Karawang.
Kata Kunci: Data Mining; Metode Klasifikasi; Naive Bayes; K-Nearest Neighbors (KNN)
Abstract− Education in Indonesia faces cost challenges which have an impact on the provision of education, especially Education Development Contributions (SPP) in private schools. This research aims to improve the administrative efficiency of student tuition payments at Wirasaba Karawang Vocational School through a classification approach. 725 payment data for one semester in 2023 are  used  to  predict  payment  delays.  About  22%  of  students  experience  delays.  By  understanding  delay  patterns,  this  research proposes solutions to improve administrative efficiency with appropriate preventive measures. The hope is that the results of this research  can  provide benefits  to Vocational  School  Wirasaba  Karawang  and  contribute  to  the development  of  a  more  efficient education  administration  system,  thereby  improving  education  services  in  Indonesia  as  a  whole.  This  research  describes  the problem of late SPP payments, applies a classification method to predict these delays, aims to increase the efficiency of payment administration, and has the potential to provide preventive solutions that can reduce late payments. The contribution of this research is the development of a more efficient education administration system through an information technology approach, with interim results in the form of analysis of late payment patterns based on 2023 data from Wirasaba Karawang Vocational School.
Keywords : Data Mining; Classification Methods; Naive Bayes; K-Nearest Neighbors (KNN)

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  memegang  peran  krusial  dalam  membangun  fondasi  suatu  bangsa,  terutama  di  Indonesia  yang  sedang berkembang  pesat.  Seiring  dengan  perkembangan  zaman,  pendidikan  dihadapkan  pada  beragam  tantangan  yang semakin kompleks. Dalam konteks Indonesia, salah satu tantangan utama adalah masalah pembiayaan pendidikan, terutama  di  tingkat  menengah.  Meskipun  kerangka  pendidikan  menengah  telah  diatur  dalam  Peraturan  Menteri Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Permen  Dikbud)  Nomor  19  Tahun  2016  yang  berkaitan  dengan  Program  Indonesia Pintar [1], pendanaan pendidikan menengah masih menjadi perhatian utama karena sebagian besar tanggung jawabnya berada pada siswa dan orang tua mereka [2].  Meskipun beberapa penelitian sebelumnya telah mencoba menjelaskan dan  mengatasi  tantangan  pembiayaan  pendidikan,  terutama  di  Indonesia,  pemahaman  dan  penerapan  solusi  yang efektif  masih  belum  optimal,  khususnya  dalam  konteks  pendidikan  menengah  [3].  Oleh  karena  itu,  diperlukan penelitian lanjutan untuk menjembatani kesenjangan dalam wacana akademis dan meningkatkan pemahaman tentang materi  pelajaran  yang  relevan.    Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisi  kekosongan  pemahaman  ilmiah  dengan melakukan  penelitian  mendalam  mengenai  pembiayaan  pendidikan  menengah,  dengan  fokus  khusus  pada keterlambatan  pengiriman  Sumbangan  Pembinaan  Pendidikan  (SPP)  di  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK) Wirasaba  di  Karawang.  Dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor  yang  mendasari  keterlambatan  pencairan  biaya sekolah  dan  membangun  kerangka  prognostik,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kemajuan  signifikan dalam meningkatkan efektivitas tata kelola pendidikan dan pembuatan kebijakan di Indonesia [4].
Menggunakan metodologi komprehensif dan teknik klasifikasi seperti Naive bayes dan K-Nearest Neighbors , penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman tentang tren yang terkait dengan keterlambatan  pencairan Rencana Pembayaran Siswa (SPP). Melalui analisis catatan historis pembayaran dari tahun sebelumnya, penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  pencerahan  yang  signifikan  bagi penerapan  tindakan  pencegahan yang  lebih  efektif oleh  lembaga  pendidikan  dan  pemangku  kepentingan  terkait  [5].  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  signifikan dalam pengembangan ilmu pengetahuan dalam dua aspek utama. Pertama, dengan menggunakan metode gabungan Naive bayes dan K-Nearest Neighbors (KNN), penelitian ini menunjukkan pendekatan holistik dalam memprediksi keterlambatan pembayaran SPP siswa. Menggabungkan kekuatan kedua metode ini, kita dapat mengatasi kelemahan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, March 2024 Page: 706 − 719 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4643
masing-masing  model  dan  mencapai  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  [6].  Kedua,  penelitian  ini  memberikan kontribusi baru dalam pemodelan prediksi keterlambatan pembayaran SPP siswa dengan fokus pada aplikasi praktis dari  ilmu  data  dan  pembelajaran  mesin,  memberikan  wawasan  berharga  bagi  institusi  pendidikan  dan  pengambil kebijakan  dalam  mengelola  arus  kas  dan  merencanakan  strategi  yang  efektif  dalam  menangani  keterlambatan pembayaran SPP [7].
Beberapa  penelitian  telah dilakukan untuk  memprediksi  keterlambatan  pembayaran  Sumbangan  Pembinaan Pendidikan  (SPP)  siswa  dengan  menggunakan  berbagai  metode  klasifikasi.  Penelitian  Setyawan  dkk  (2019) melakukan penelitian menggunakan metode C4.5 dan Random Forest untuk memprediksi keterlambatan pembayaran SPP  di  SMK  Al-Islam  Surakarta.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  Random  Forest  mampu  mencapai akurasi  tertinggi  sebesar  82,8%  [8].  Penelitian  Utomo  dkk  (2019)  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor dan Regresi Linear untuk memprediksi harga emas. Temuan penelitian menunjukkan bahwa metode K-Nearest Neighbor memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan Regresi Linear [9]. Selain itu, Budiman dkk (2019) menerapkan  metode  Promethee  untuk  menentukan penerima  dana desa  di  Kecamatan Godean  Kabupaten  Sleman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Promethee dapat membantu pemerintah dalam menetapkan penerima dana desa secara lebih adil dan transparan [10]. Oleh karena itu, berbagai metode klasifikasi telah digunakan dalam konteks prediksi keterlambatan pembayaran SPP serta bidang lainnya, menunjukkan keragaman pendekatan yang  dapat  digunakan  dalam  analisis  prediktif.  Penelitian  ini  tidak  hanya  berkontribusi  pada  pengembangan  ilmu pengetahuan dalam domain ilmu data dan pembelajaran mesin, tetapi juga memberikan panduan praktis bagi praktisi dan pengambil kebijakan dalam meningkatkan manajemen keuangan sekolah serta meningkatkan layanan pendidikan untuk siswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Alur Penelian
Penelitian  ini  menggunakan metodologi  kuantitatif  dengan  menggunakan  teknik  Data  Mining  untuk  mengkaji  dan memperkirakan  keterlambatan  pembayaran  SPP  siswa  di  SMK  Wirasaba  yang  berlokasi  di  Karawang.  Pilihan metodologi  ini  memfasilitasi  penerapan  metodologi  Data  Mining  untuk  membedakan  pola  atau  asosiasi  dalam kumpulan data yang berkaitan dengan pembayaran uang sekolah siswa. Selanjutnya, bagian berikutnya menjelaskan metodologi penelitian yang diusulkan [6].

## a. Identifikasi Masalah
Penggambaran  permasalahan  dalam  kerangka  penelitian  ini  menjadi  landasan  penting  untuk  memahami tantangan yang dihadapi SMK Wirasaba Karawang terkait keterlambatan pembayaran biaya sekolah siswa. Beberapa permasalahan yang perlu diselidiki meliputi:
1. Tantangan utama yang dihadapi SMK Wirasaba Karawang adalah keterlambatan pembayaran SPP siswa. Kejadian seperti  ini  dapat  menimbulkan  kerawanan  keuangan  bagi  lembaga  tersebut  dan  memberikan  dampak  buruk terhadap penyelenggaraan pendidikan berkualitas tinggi.
2. Penundaan pembayaran biaya sekolah dapat disebabkan oleh berbagai macam pengaruh, yang mencakup keadaan ekonomi  rumah  tangga  siswa,  kesadaran  akan  pentingnya  memenuhi  kewajiban  biaya  sekolah,  kendala  dalam infrastruktur  pembayaran  institusional,  dan  variabel  terkait  lainnya.  Memahami  keragaman  dan  saling mempengaruhi elemen-elemen penyebab ini sangat penting untuk merancang solusi yang efektif.
3. Keterlambatan  pembayaran  uang  sekolah  berpotensi  menghambat  efektivitas  operasional  administrasi  sekolah, termasuk  fasilitasi  pengumpulan  uang  sekolah  dan  prosedur  pengelolaannya.  Keadaan  seperti  ini  dapat memberikan tekanan tambahan pada pegawai administratif dan menghambat kapasitas lembaga untuk memberikan pelayanan pendidikan yang optimal..
Penelitian ini berupaya untuk mengetahui faktor-faktor yang mendasari terjadinya keterlambatan pengiriman uang  sekolah  siswa  di  SMK  Wirasaba  Karawang.  Dengan  memahami  isu-isu  ini,  pendekatan  ini  berupaya  untuk mendapatkan pemahaman yang komprehensif, sehingga memfasilitasi pengembangan strategi terkait yang bertujuan untuk mengurangi keterlambatan pembayaran biaya sekolah dan meningkatkan efektivitas proses administrasi sekolah [7].
b. Analisis Masalah
Penelitian  ini  berupaya  untuk  meramalkan  terjadinya  keterlambatan  pembayaran biaya  pendidikan  siswa  di SMK Wirasaba Karawang, hal ini menjadi perhatian dalam rangka optimalisasi efektivitas administrasi pendidikan [8]. Kajian menyeluruh terhadap masalah ini sangat penting untuk menjelaskan faktor-faktor penentu keterlambatan pembayaran uang sekolah siswa dan memastikan variabel-variabel yang berpotensi berdampak pada fenomena ini [9].
1. Keterlambatan pengiriman biaya sekolah merupakan hambatan yang signifikan terhadap efektivitas operasional administrasi  pendidikan  di  SMK  Wirasaba.  Keterlambatan  tersebut  berpotensi  menghambat  kelancaran operasional  keuangan  lembaga  tersebut  dan  akibatnya  membatasi  kapasitasnya  dalam  memberikan  layanan pendidikan berkualitas tinggi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, March 2024 Page: 706 − 719 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4643
2. Keterlambatan  pembayaran  biaya  sekolah  dapat  menimbulkan  dampak  yang  luas,  seperti  hambatan  dalam pengadaan sumber daya pendidikan, remunerasi dosen, dan pemeliharaan infrastruktur. Akibatnya, hal ini dapat berdampak buruk pada pengalaman dan standar pendidikan yang dapat diakses oleh siswa.
3. Faktor-faktor yang berkontribusi terhadap keterlambatan pembayaran biaya sekolah mencakup berbagai macam pengaruh,  seperti  keadaan  sosial-ekonomi  rumah  tangga  siswa,  tingkat  kesadaran  mengenai  pentingnya pendidikan, efektivitas mekanisme administrasi sekolah, dan protokol khusus yang mengatur penyelesaian biaya pendidikan yang ditetapkan oleh lembaga pendidikan.
4. Memperkirakan  kemungkinan  keterlambatan  pembayaran  biaya  sekolah  dapat  membekali  lembaga  pendidikan dengan  wawasan  yang  berharga,  memungkinkan  penerapan  langkah-langkah  proaktif,  seperti  memberikan peringatan kepada siswa yang berisiko atau memberikan bantuan keuangan kepada keluarga kurang mampu. Dengan melakukan kajian menyeluruh terhadap masalah ini, kami bertujuan untuk meningkatkan pemahaman kita  tentang  rumitnya  keterlambatan  penyelesaian  biaya  sekolah  siswa  di  SMK  Wirasaba  Karawang.  Penjelasan tersebut  akan  menjadi  landasan  yang  kuat  untuk  merumuskan  langkah-langkah  efektif  yang  bertujuan  untuk memitigasi  tantangan-tantangan  ini  dan  meningkatkan  efektivitas  tata  kelola  pendidikan  di  lembaga-lembaga akademik.
c. Kesimpulan dan Saran
Pada  saat  ini,  temuan  investigasi  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  teknik Naive  bayes menunjukkan efektivitas yang lebih besar dalam memperkirakan keterlambatan pengiriman uang sekolah siswa di SMK Wirasaba Karawang dibandingkan dengan pendekatan K-Nearest Neighbours. Berbagai faktor penentu yang meliputi bidang studi siswa, ketergantungan keluarga, rekam jejak pembayaran sebelumnya, dan faktor terkait lainnya memberikan pengaruh  yang  besar  terhadap  keterlambatan  pembayaran.  Oleh  karena  itu,  pemahaman  yang  mendalam  terhadap variabel-variabel ini menjadi sangat penting dalam meningkatkan kemampuan prognostik dan memitigasi terjadinya keterlambatan pencairan SPP.

## 2.2   Metode Pemilihan Sampel
Dalam penelitian ini, prosedur pemilihan sampel sangat penting untuk memastikan keterwakilan dan validitas data yang digunakan dalam analisis. Metodologi penelitian yang digunakan adalah purposive sampling, yaitu metode yang dipilih karena sesuai dengan tujuan penelitian, yaitu siswa yang mempunyai riwayat keterlambatan pembayaran SPP di SMK Wirasaba Karawang [10]. Kelompok penelitian ini mencakup seluruh siswa yang terdaftar di SMK Wirasaba Karawang,  yang  tersebar  di  tujuh  jurusan  berbeda.  Melalui  penggambaran  populasi  yang  terdefinisi  dengan  jelas, pendekatan  purposive  sampling  memungkinkan  pemilihan  sampel  yang  memenuhi  kriteria  tertentu,  terutama mahasiswa yang memiliki rekam jejak keterlambatan pembayaran biaya sekolah. Pemilihan sampel didasarkan pada kriteria mahasiswa yang mengalami keterlambatan pembayaran biaya pendidikan pada beberapa periode sebelumnya. Kriteria  seleksi  ini  dianggap  penting  karena  siswa  yang  pernah  mengalami  keterlambatan  pembayaran  cenderung menghadapi tantangan serupa di masa depan [11].
Proses  pemilihan  sampel  yang  mempertimbangkan  variabilitas  di  berbagai  jurusan  diharapkan  dapat memberikan pemahaman yang komprehensif mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi keterlambatan pembayaran SPP  di  SMK  Wirasaba  Karawang.  Langkah-langkah  operasional  dalam  prosedur  pemilihan  sampel  memerlukan identifikasi  mahasiswa  dengan  riwayat  keterlambatan  pembayaran  dari  masing-masing  departemen,  kemudian menunjuk  individu-individu  ini  sebagai  subjek  penelitian  [12].  Penentuan  ukuran  sampel  akan  bergantung  pada keterbatasan sumber daya dan ketersediaan data terkait. Melalui penerapan metode purposive sampling, penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran yang lebih mendalam mengenai faktor-faktor yang mendasari keterlambatan pembayaran SPP siswa di SMK Wirasaba Karawang, sehingga memberikan landasan yang kuat untuk analisis dan rekomendasi selanjutnya [13].

## 2.3   Metode Pengumpulan Data
Proses  akuisisi  data  mempunyai  arti  penting  dalam  upaya  penelitian,  karena  berfungsi  sebagai  sarana  untuk mendapatkan informasi yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan penelitian terkait [14]. Dalam konteks penelitian ini, beragam metodologi pengumpulan data digunakan untuk mendapatkan wawasan tentang terjadinya keterlambatan pembayaran uang sekolah siswa di lingkungan akademik SMK Wirasaba yang berlokasi di Karawang [15].
a. Wawancara  digunakan  sebagai  sarana  untuk  memperoleh  wawasan  tambahan  mengenai  faktor-faktor  yang mendasari  keterlambatan  pencairan  SPP.  Sebuah  kelompok  yang  terdiri  dari  siswa,  orang  tua,  dan  tenaga administrasi dari SMK Wirasaba Karawang diwawancarai untuk menjelaskan secara langsung pengalaman mereka mengenai pengiriman uang sekolah dan faktor-faktor yang mempengaruhi keterlambatan mereka.
b. Kuesioner merupakan instrumen yang digunakan untuk pengumpulan data dari sekelompok siswa yang terdaftar di SMK Wirasaba Karawang. Disusun untuk memperoleh tanggapan mengenai variabel-variabel yang berpotensi mempengaruhi ketepatan waktu pengiriman uang SPP, termasuk keadaan sosial ekonomi keluarga, kesadaran akan pentingnya pengiriman uang SPP, dan persepsi siswa terhadap prosedur pembayaran.
c. Teknik  observasi  diterapkan  untuk  mencermati  secara  langsung  protokol  pengiriman  uang  sekolah  di  SMK Wirasaba  Karawang.  Berdasarkan  pengamatan  ini,  para  peneliti  berupaya  untuk  mencapai  pemahaman

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, March 2024 Page: 706 − 719 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4643
komprehensif  tentang  modalitas  pembayaran  biaya  kuliah  institusi  dan  untuk  menunjukkan  tantangan  atau hambatan laten di dalamnya.
Melalui  pemanfaatan  beragam  teknik  akuisisi  data,  penelitian  ini  berupaya  untuk  mendapatkan  wawasan mendalam tentang keterlambatan pengiriman uang sekolah siswa di SMK Wirasaba Karawang. Penggabungan data sekunder, wawancara, kuesioner, dan observasi diharapkan dapat memberikan pemahaman yang berbeda mengenai faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keterlambatan  pencairan  SPP,  sehingga  memfasilitasi  perumusan  rekomendasi terkait yang bertujuan untuk memitigasi masalah ini [16].

## 2.4 Teknik Analisis, Rancangan dan Pengujian
a. Teknik Analisis
Dalam studi ini, pengujian akan dilakukan untuk menyandingkan kemanjuran dua metodologi prediksi yang berbeda,  khususnya Naive  bayes dan K-Nearest  Neighbors .  Penilaian  tersebut  akan  mencakup  evaluasi  akurasi, presisi, recall, dan skor F1 yang dikaitkan pada masing-masing metode, yang bertujuan untuk membedakan kelebihan dan  kekurangan  masing-masing  metode  dalam  meramalkan  terjadinya  tunggakan  pembayaran  SPP  siswa  di  SMK Wirasaba. Melalui analisis komparatif terhadap hasil prediksi yang dihasilkan oleh kedua metodologi, penyelidikan ini berupaya untuk menemukan pendekatan yang optimal dan efektif yang berkaitan dengan kerangka penelitian yang digambarkan di sini [17].
1. Persiapan Data
Data yang mencakup variabel-variabel seperti kenakalan siswa, pendapatan orang tua, status pekerjaan orang tua, penerima  bantuan  uang  sekolah  yang  terlambat,  dan  faktor-faktor  terkait  akan  dikurasi  dengan  cermat  sebagai persiapan untuk analisis. Proses ini memerlukan pembersihan data yang ketat, penghapusan nilai yang hilang, dan prosedur transformasi data potensial yang dianggap tepat.
2. Pembagian Data
Kumpulan data akan dipartisi menjadi dua subset berbeda: set pelatihan dan set pengujian. Subset pelatihan akan digunakan untuk tujuan pelatihan model, sedangkan subset pengujian akan digunakan untuk menilai kemanjuran dan kinerja model yang dilatih.
3. Pelatihan Model Naive bayes
Investigasi  ini  akan  menggunakan  kumpulan  data  pelatihan  untuk  memfasilitasi  pelatihan  model Naive  bayes . Model  ini  akan  memperoleh  wawasan  tentang  pola  pembayaran  SPP  melalui  data  pelatihan  dan  selanjutnya menggunakan pengetahuan ini untuk memberikan prediksi pada kumpulan data pengujian.
4. Pelatihan Model K-Nearest Neighbors
Dalam penelitian ini, kami bertujuan untuk menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors melalui kumpulan data pelatihan yang ditentukan. Algoritme ini berupaya membedakan titik data tetangga terdekat dengan pengamatan baru  melalui  metrik  jarak,  kemudian  memanfaatkan  label  dominan  di  antara  titik  data  tetangga  tersebut  untuk menyimpulkan prediksi.
5. Evaluasi Model
Setelah pelatihan untuk kedua model selesai, penelitian ini bermaksud menggunakan kumpulan data pengujian untuk menilai kinerja masing-masing model. Metrik evaluasi utama yang mencakup akurasi, presisi, perolehan, dan  skor  F1  akan  dihitung  untuk  memfasilitasi  analisis  komparatif  dari  kemanjuran  yang  ditunjukkan  oleh algoritma Naive bayes dan K-Nearest Neighbors . 6. Analisis Hasil
Hasil penilaian akan diteliti dengan cermat untuk menggambarkan kelebihan dan kekurangan yang melekat pada setiap  pendekatan.  Analisis  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  keefektifan  kedua  model  yang meremehkan kedua model tersebut dan berupaya menjelaskan variabel-variabel yang berpotensi mempengaruhi hasil-hasilnya.
b. Rancangan
Selama  fase  desain  penelitian,  penjelasan  komprehensif  tentang  prosedur  yang  harus  dilakukan  untuk pengumpulan  data,  penerapan  teknik  analisis,  dan  penilaian  hasil  penelitian  akan  diberikan.  Selanjutnya,  bagian berikutnya menggambarkan usulan desain penelitian yang akan diberlakukan [13].
1. Penentuan Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  bersangkutan  akan  diuraikan  dan  dipilih  dengan  cermat,  mencakup  variabel  terikat (pengiriman  uang  sekolah  siswa  tepat  waktu)  di  samping  variabel  bebas  (seperti  jumlah  tanggungan,  catatan pembayaran masa lalu, pendapatan orang tua, dll.).
2. Pemilihan Sampel
Kelompok  penelitian  diambil  dari  demografi  siswa  di  SMK  Wirasaba,  dengan  mempertimbangkan  distribusi heterogen di berbagai disiplin ilmu dan kedudukan akademik. Kriteria seleksi yang ketat akan diterapkan untuk memastikan komposisi sampel yang representatif selaras dengan karakteristik populasi yang lebih luas.
3. Pembagian Dataset
Kumpulan  data  akan  dipartisi  secara  acak  menjadi  dua  subkumpulan  berbeda,  satu  ditetapkan  sebagai  data pelatihan, dan lainnya sebagai data pengujian. Pembagian ini akan mengikuti proporsi yang tepat, dijaga dengan cermat untuk menjaga keakuratan representasi setiap komponen dalam kumpulan data.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, March 2024 Page: 706 − 719 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4643
4. Penerapan Metode Naive bayes
Model Naive bayes akan menjalani pelatihan menggunakan dataset pelatihan yang disediakan. Metodologi validasi silang  selanjutnya  akan  digunakan  untuk  menilai  kemanjuran  model,  sehingga  memastikan  generalisasi  hasil prediksi yang kuat.
5. Penerapan Metode K-Nearest Neighbors
Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) akan menjalani pelatihan dengan memanfaatkan dataset pelatihan yang disediakan. Selanjutnya, evaluasi kemanjuran model dan kapasitasnya untuk mengekstrapolasi pola dari data akan dilakukan melalui teknik validasi silang.
6. Evaluasi dan Perbandingan Kinerja
Kemanjuran kedua model akan dinilai melalui penerapan metrik terkait termasuk akurasi, presisi, perolehan, dan skor  F1.  Analisis  komparatif  akan  dilakukan  untuk  memastikan  pendekatan  yang  unggul  dalam  meramalkan keterlambatan pembayaran SPP siswa di SMK Wirasaba.
c. Pengujian Model
Tahap  evaluasi  penelitian  ini  merupakan  titik  penting  yang  bertujuan  untuk  meneliti  kemanjuran  model prediktif. Fase ini memerlukan pemanfaatan dua metodologi utama: menggunakan matriks konfusi dan melakukan pengujian kotak hitam. Awalnya, matriks konfusi berfungsi untuk menjelaskan keakuratan prediksi model mengenai keterlambatan  pembayaran  biaya  sekolah  siswa  dengan  menyandingkan  hasil  yang  diproyeksikan  dengan  nilai sebenarnya dalam kumpulan data pengujian. Metrik yang dihasilkan meliputi True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN) selanjutnya dimanfaatkan untuk menghitung metrik kinerja termasuk akurasi, presisi, recall, dan skor F1 untuk kedua prognostik. teknik. Selain itu, pengujian black box dilakukan untuk menilai  secara  komprehensif  kemampuan  prognostik  model  sehubungan  dengan  keterlambatan  pembayaran  uang sekolah  siswa,  tanpa  mempelajari  mekanisme  internalnya.  Beragam  kumpulan  data  pengujian  digunakan  dalam penilaian ini untuk mengukur konsistensi dan keakuratan prediksi yang dihasilkan oleh kedua metodologi. Analisis hasil  gabungan  yang  diperoleh  dari  metodologi-metodologi  ini  menawarkan  wawasan  komprehensif  mengenai kemanjuran  dan  penerapan  model Naive  bayes dan K-Nearest  Neighbors dalam  domain  spesifik  peramalan keterlambatan pembayaran uang sekolah siswa di SMK Wirasaba. Pemahaman yang didapat dari proses evaluatif ini sangat  penting dalam  menentukan  metodologi  implementasi  yang  optimal  dalam  lingkungan  pendidikan,  sehingga memfasilitasi peningkatan efisiensi administratif dan kualitas ketentuan pendidikan [18].

## 2.5  Tahapan Penelitian
Fase penelitian ini menganut kerangka metodologi studi kasus, yang menggabungkan komponen evaluasi dan analisis data.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk  memfasilitasi  pemahaman  komprehensif  tentang  tema  penelitian  yang  telah diidentifikasi  sebelumnya.  Awalnya,  data  yang  berkaitan  dengan  tujuan  penelitian  dikumpulkan,  diikuti  dengan pengorganisasiannya  dan  persiapan  untuk  analisis  selanjutnya.  Setelah  pengumpulan  data,  dilakukan  evaluasi menyeluruh yang bertujuan untuk memastikan kualitas dan relevansi data terhadap tujuan penelitian. Selain itu, tahap evaluasi ini berfungsi untuk menunjukkan potensi perbedaan atau kekurangan data yang memerlukan perbaikan atau pengawasan lebih lanjut [19].
Setelah  tahap  evaluasi  selesai,  analisis  data  dilakukan,  yang  bertujuan  untuk  membedakan  pola,  tren,  atau korelasi  antar  variabel  dalam  kumpulan  data.  Hasil  analisis  ini  menginformasikan  rumusan  kesimpulan  dan rekomendasi  yang  berkaitan  dengan  tujuan  penelitian  [20].  Dengan  demikian,  tahap  penelitian  ini  sangat  penting dalam memahami fenomena yang diteliti dan memberikan kontribusi besar terhadap pengetahuan dalam bidang yang relevan. Tahapan penelitian berurutan yang dilakukan digambarkan sebagai berikut:
a. Identifikasi Masalah dan Penyusunan Tujuan Penelitian
Upaya tersebut mencakup pencermatan permasalahan terkait administrasi kiriman uang sekolah siswa di SMK Wirasaba.  Hal  ini  melibatkan  artikulasi  tujuan  penelitian  yang  bertujuan  untuk  memperkirakan  keterlambatan pencairan biaya kuliah siswa melalui penerapan metodologi Naive bayes dan K-Nearest Neighbors (KNN).
b. Studi Pustaka dan Pengumpulan Informasi
Terlibat  dalam  tinjauan  komprehensif  literatur  ilmiah  untuk  mendapatkan  wawasan  tentang  kerangka konseptual  dan  landasan  teoretis  yang  berkaitan  dengan  pengelolaan  pembayaran  uang  sekolah  siswa,  di  samping metodologi  prediktif  yang  akan  digunakan.  Memperoleh  data  mengenai  protokol  dan  metodologi  yang  mengatur pencairan biaya pendidikan siswa di SMK Wirasaba.
c. Perancangan Metodologi Penelitian
Mengembangkan  kerangka  metodologi  penelitian  yang  komprehensif  yang  mencakup  pemilihan  metode, teknik pengumpulan data, dan metodologi analisis data yang tepat. Tetapkan kriteria inklusi dan eksklusi yang jelas untuk memandu proses pemilihan sampel data siswa.
d. Pengumpulan Data dan Persiapan Data
Mengumpulkan  informasi  terkait  kiriman  uang  sekolah  siswa  di  SMK  Wirasaba  dalam  jangka  waktu  yang ditentukan. Melakukan aktivitas pra-pemrosesan data yang diperlukan, yang mencakup perbaikan anomali data dan penentuan variabel terkait.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, March 2024 Page: 706 − 719 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4643
e. Pembangunan Model Prediksi
Mengembangkan  kerangka  prediktif  yang  bertujuan  untuk  membedakan  keterlambatan  pembayaran  biaya sekolah siswa, menggunakan algoritma Naive bayes dan teknik K-Nearest Neighbors (KNN). Upaya ini mencakup penggabungan  model-model  ini  dengan  metodologi  pra-pemrosesan  untuk  meningkatkan  kemanjuran  dan  akurasi prediksi.
f. Validasi dan Pengujian Model
Otentikasi  model  melalui  penggunaan  metodologi  validasi  silang  untuk  menilai  ketepatan  dan  kapasitas generalisasi. Menilai kemanjuran model prediktif dengan menggunakan kumpulan data pengujian dan kriteria evaluasi terkait untuk mengukur kinerjanya.
g. Analisis Hasil dan Interpretasi
Periksa hasil pengujian model untuk menyimpulkan wawasan yang berkaitan dengan ketepatan prediksi dan kemanjuran  komparatif  metodologi Naive  bayes dan  KNN.  Menjelaskan  penemuan  penelitian  dalam  rangka administrasi pembayaran SPP siswa di SMK Wirasaba.
h. Pembuatan Aplikasi Prediksi dan Validasi
Buat alat prediktif berbasis model yang dirancang untuk menyederhanakan perkiraan pengiriman uang sekolah siswa yang terlambat. Buktikan kemanjuran dan integritas operasional aplikasi melalui uji coba pengguna yang ketat dan penilaian kepuasan yang komprehensif.
i. Penyusunan Laporan Penelitian
Menghasilkan  dokumen  penelitian  komprehensif  yang  mencakup  keseluruhan  proses  penelitian,  termasuk tahapan berurutan, penemuan, dan kesimpulan yang dihasilkan. Patuhi konvensi akademis dan institusional yang telah ditetapkan saat memformat dan menyajikan laporan penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Naive  bayes adalah  sebuah  metode  klasifikasi  dalam  pembelajaran  mesin  yang  mengacu  pada  teorema  Bayes  [1]. Teorema  Bayes  memberikan  kerangka  kerja  untuk  menghitung  probabilitas  posterior  (probabilitas  suatu  kejadian setelah  melihat  bukti)  dari  suatu  hipotesis  berdasarkan  pada  bukti  atau  data  yang  diamati  sebelumnya.  Secara sederhana, Naive bayes menghitung probabilitas kelas target berdasarkan pada fitur-fitur yang diamati. Asumsi utama dalam Naive  bayes adalah  bahwa  semua  fitur  dalam  dataset  adalah  independen  satu  sama  lain,  meskipun kenyataannya, hal ini mungkin tidak selalu benar dalam konteks sebenarnya. Meskipun demikian, mesin pembelajaran dengan Naive bayes tetap efektif dalam banyak kasus.  Langkah-langkah umum dalam Naive bayes adalah sebagai berikut: a. Menentukan target class b. Menghitung probabilitas prior
c. Menghitung Probabilitas Likelihood
d. Menguji data baru
Untuk  melakukan  pengujian model Naive  bayes ,  langkah awalnya  adalah  menyiapkan dataset.  Target  yang akan diuji adalah atribut KETERLAMBATAN_SPP. Dalam dataset ini, terdapat sebanyak 22% data yang mengalami keterlambatan  pembayaran  SPP,  sementara  78%  lainnya  tidak  mengalami  keterlambatan.  Evaluasi  ini  akan memberikan  gambaran  yang  jelas  tentang  seberapa  baik  model  mampu  mengklasifikasikan  data  antara  yang mengalami  keterlambatan  dan  yang  tidak.  Dengan  demikian,  langkah-langkah  ini  menjadi  penting  dalam  proses pengujian dan validasi model Naive bayes sebelum digunakan dalam kasus nyata  Untuk Dalam melakukan prediksi, penentuan target class menjadi langkah penting yang tak terhindarkan. Hal ini karena setiap perhitungan dan analisis saling  terkait,  yang  menjadikan  pilihan  kelas  target,  dalam  hal  ini  "KETERLAMBATAN_SPP",  menjadi  krusial. Penetapan kelas target menjadi landasan bagi proses prediksi yang akurat dan dapat diandalkan, memungkinkan sistem untuk menghasilkan estimasi yang tepat terkait kemungkinan keterlambatan pembayaran SPP.
Menetapkan "KETERLAMBATAN_SPP" sebagai kelas target, sistem dapat memusatkan upaya pada faktor- faktor yang berpotensi mempengaruhi keterlambatan tersebut. Dalam konteks ini, prediksi menjadi lebih terfokus dan relevan, memungkinkan penggunaan data dan metode analisis yang sesuai untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat dan bermanfaat bagi pengambilan keputusan terkait manajemen pembayaran SPP.  Probabilitas prior menggambarkan kemungkinan munculnya setiap kelas target sebelum mempertimbangkan atribut-atribut lain dalam dataset. Dalam konteks ini, terdapat dua kelas target: "tidak" dan "ya" [11]. Probabilitas prior memberikan pandangan awal tentang seberapa sering setiap kelas target muncul dalam data tanpa memperhitungkan atribut-atribut yang terkait. Berikut adalah  tabel  1  yang  memberikan  rincian  lebih  lanjut  mengenai  distribusi  kelas  target  sebelum  analisis  atribut dilakukan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, March 2024 Page: 706 − 719 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4643
Tabel 1. Menghitung Probabilitas Prior
KETERLAMBATAN_SPP Ya Tidak P (ya/tidak) 22% 78% Total 100%
Pada  Tabel  1  diatas,  kolom  "KETERLAMBATAN_SPP"  dalam  dataset  ini  memperlihatkan  status keterlambatan pembayaran Sumbangan  Pembinaan Pendidikan (SPP) siswa, yang dapat berupa "Ya" atau "Tidak". Selanjutnya,  kolom  "P  (ya/tidak)"  menampilkan  probabilitas  prior  dari  masing-masing  status  keterlambatan pembayaran  SPP  siswa.  Probabilitas  prior  adalah  probabilitas  suatu  peristiwa  terjadi  sebelum  informasi  tambahan diketahui. Dalam konteks ini, probabilitas prior mencerminkan probabilitas bahwa siswa akan terlambat membayar SPP sebelum data pelatihan dianalisis. Penyajian nilai probabilitas prior adalah sebagai berikut: 22% menunjukkan probabilitas  prior  siswa  terlambat  membayar  SPP,  sementara  78%  menunjukkan  probabilitas  prior  siswa  tidak terlambat membayar SPP. Total nilai probabilitas prior adalah 100%, yang mencerminkan seluruh probabilitas dari kedua  status  keterlambatan  pembayaran  SPP  siswa.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  dari  Tabel  1  bahwa probabilitas  prior  siswa  terlambat  membayar  SPP  adalah  22%,  sedangkan  probabilitas  prior  siswa  tidak  terlambat membayar SPP adalah 78%. Hasil ini menandakan bahwa mayoritas siswa di SMK Wirasaba Karawang membayar SPP tepat waktu. Untuk perhitungan probabilitas likelihood untuk setiap atribut akan di jelaskan sebagai berikut ini:
Tabel 2. Probabilitas Likehood Pekerjaan Orang Tua PEKERJAAN_ORANG_TUA Ya Tidak Petani 0 0,3 Serabutan 0,71 0 Karyawan 0 0 Pns 0 0,51 Guru 0 0 Pedagang 0 0 Nelayan 0 0 Wirausaha 0 0 Lainnya 0,29 0,2 Total 1 1
Pada Tabel 2 diatas, analisis probabilitas likehood terhadap keterlambatan pembayaran SPP siswa berdasarkan jenis pekerjaan orang tua siswa menunjukkan pola yang menarik. Kolom PEKERJAAN_ORANG_TUA dalam data ini  menggambarkan  jenis  pekerjaan  orang  tua  siswa,  sedangkan  kolom  "Ya"  dan  "Tidak"  mewakili  probabilitas likehood siswa terlambat atau tidak terlambat membayar SPP berdasarkan pekerjaan orang tua yang tercantum. Dapat disimpulkan bahwa siswa dengan orang tua yang berprofesi sebagai serabutan memiliki probabilitas likehood tertinggi untuk terlambat membayar SPP, mencapai 71%. Sementara itu, siswa dengan orang tua yang berprofesi sebagai petani, karyawan, guru,  pedagang,  nelayan,  dan  wirausaha  memiliki  probabilitas  likehood  0%  untuk  terlambat  membayar SPP.  Namun,  terdapat  pengecualian  pada  siswa  dengan  orang  tua  yang  berprofesi  sebagai  PNS,  di  mana  terdapat probabilitas likehood sebesar 51% untuk tidak terlambat membayar SPP. Sedangkan siswa dengan orang tua yang berprofesi sebagai "lainnya" memiliki probabilitas likehood 29% untuk terlambat membayar SPP dan 20% untuk tidak terlambat membayar SPP. Oleh karena itu, hasil analisis ini memberikan wawasan penting mengenai faktor-faktor yang  memengaruhi  keterlambatan  pembayaran  SPP  siswa  berdasarkan  jenis  pekerjaan  orang  tua.  Data  ini  dapat digunakan  sebagai  dasar  untuk  pengembangan  strategi  yang  lebih  efektif  dalam  mengelola  pembayaran  SPP  dan memberikan bantuan kepada siswa yang membutuhkan. Berikut ini adalah hasil dari probabilitas likehood penerima bantuan:
Tabel 3. Probabilitas Likehood Penerima Bantuan PENERIMA_BANTUAN Ya Tidak Ya 0,71 0 Tidak 0,29 1 Total 1 1
Pada Tabel 3 diatas, menggambarkan probabilitas likelihood penerima bantuan, yang merupakan probabilitas sebuah kejadian terjadi berdasarkan informasi yang tersedia, di mana informasi yang menjadi dasar adalah apakah penerima  bantuan  tersebut  pernah  hamil  sebelumnya.  Tabel  tersebut  terdiri  dari  dua  kolom  utama,  yaitu "PENERIMA_BANTUAN"  dan  "Probabilitas".  Kolom  "PENERIMA_BANTUAN"  menyatakan  apakah  penerima bantuan  pernah  mengalami  kehamilan  sebelumnya,  dengan  dua  kemungkinan  nilai,  yakni  "Ya"  dan  "Tidak". Sementara kolom "Probabilitas" mengindikasikan probabilitas bahwa penerima bantuan telah mengalami kehamilan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, March 2024 Page: 706 − 719 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4643
sebelumnya.  Penjelasan rinci dari tabel ini adalah sebagai berikut: Baris pertama menunjukkan probabilitas bahwa penerima bantuan telah mengalami kehamilan sebelumnya sebesar 0,71. Artinya, dari setiap 100 penerima bantuan, 71  di  antaranya  telah  mengalami  kehamilan  sebelumnya.  Baris  kedua  menunjukkan  probabilitas  bahwa  penerima bantuan  tidak  pernah  mengalami  kehamilan  sebelumnya  sebesar  0,29.  Hal  ini  berarti,  dari  setiap  100  penerima bantuan, 29 di antaranya tidak pernah mengalami kehamilan sebelumnya. Sementara baris ketiga menunjukkan total probabilitas,  yang  mengindikasikan  bahwa  probabilitas  bahwa  penerima  bantuan  telah  mengalami  atau  tidak mengalami kehamilan sebelumnya adalah 1. Dengan demikian, semua penerima bantuan pasti telah mengalami atau tidak mengalami kehamilan sebelumnya.  Tabel ini dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas bahwa seorang penerima bantuan telah mengalami kehamilan sebelumnya berdasarkan informasi apakah mereka telah mengalami kehamilan sebelumnya atau tidak. Sebagai contoh, jika diketahui bahwa seorang penerima bantuan telah mengalami kehamilan sebelumnya, maka probabilitas bahwa mereka menerima bantuan adalah sebesar 0,71.  Dapat disimpulkan bahwa  tabel likelihood penerima  bantuan  ini  memperlihatkan  probabilitas  bahwa  seorang  penerima  bantuan  telah mengalami kehamilan sebelumnya berdasarkan informasi mengenai kehamilan sebelumnya atau tidak. Informasi ini dapat  digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas  seorang penerima  bantuan  menerima bantuan.  Berikut  ini  adalah hasil daril probabilitas likehood tunggakan:
Tabel 4. Probabilitas Likehood Tunggakan TUNGGAKAN Ya Tidak Lunas 0,38 0,41 Besar 0,35 0,39 Sedang 0,12 0,1 Kecil 0,16 0,09 Total 1 1
Pada Tabel 4 diatas, probabilitas likelihood terkait tunggakan pembayaran, yaitu probabilitas bahwa seorang pelanggan  akan  mengalami  tunggakan  pembayaran  berdasarkan  status  pembayaran  mereka  pada  saat  tertentu. Informasi yang tercantum dalam tabel adalah apakah pelanggan telah melunasi tagihan mereka, memiliki tunggakan besar, sedang, atau kecil.  Tabel tersebut terdiri dari dua kolom, yakni "TUNGGAKAN" dan "Probabilitas". Kolom "TUNGGAKAN"  menggambarkan  status  pembayaran  saat  ini,  dengan  empat  kemungkinan  nilai:  Lunas,  Besar, Sedang,  dan  Kecil.  Sementara  kolom  "Probabilitas"  menampilkan  probabilitas  bahwa  pelanggan  dengan  status pembayaran tertentu akan mengalami tunggakan pembayaran di masa mendatang. Pada baris pertama tabel, terdapat probabilitas bahwa pelanggan yang telah melunasi tagihan mereka akan mengalami tunggakan pembayaran di masa mendatang  sebesar  0,38.  Ini  mengindikasikan  bahwa  dari  100  pelanggan  yang  telah  melunasi  tagihan  mereka, diperkirakan  38  di  antaranya  akan  mengalami  tunggakan  pembayaran  di  masa  mendatang.  Pada  baris  kedua, probabilitas pelanggan dengan tunggakan besar mengalami tunggakan pembayaran di masa mendatang adalah 0,35. Dengan demikian, dari 100 pelanggan dengan tunggakan besar, sekitar 35 di antaranya diperkirakan akan mengalami tunggakan  pembayaran  di  masa  mendatang.  Pada  baris  ketiga,  probabilitas  pelanggan  dengan  tunggakan  sedang mengalami tunggakan pembayaran di masa mendatang adalah 0,12. Artinya, dari 100 pelanggan dengan tunggakan sedang, diperkirakan sekitar 12 di antaranya akan mengalami tunggakan pembayaran di masa mendatang. Pada baris keempat,  probabilitas  pelanggan  dengan  tunggakan  kecil  mengalami  tunggakan  pembayaran  di  masa  mendatang adalah 0,16. Ini berarti sekitar 16 dari 100 pelanggan dengan tunggakan kecil diperkirakan akan mengalami tunggakan pembayaran  di  masa  mendatang.  Baris  kelima  menyajikan  total  probabilitas,  yang  menunjukkan  bahwa  semua pelanggan dipastikan akan mengalami tunggakan pembayaran di masa mendatang atau tidak sama sekali. Tabel ini dapat dimanfaatkan untuk memprediksi probabilitas tunggakan pembayaran di masa mendatang berdasarkan status pembayaran  saat  ini.  Kesimpulan  dari  tabel  probabilitas  likelihood  tunggakan  adalah  bahwa  informasi  ini  dapat digunakan untuk memperkirakan probabilitas pelanggan mengalami tunggakan pembayaran di masa mendatang, dan dapat  menjadi  panduan  dalam  pengambilan  keputusan  terkait  manajemen  pembayaran.  Selanjutnya,  dilakukan pengujian dengan menggunakan data baru atau data uji yang berjumlah 10 data untuk melakukan prediksi. Berikut ini adalah hasil dari prediksinya:
Tabel 5. Hasil Prediksi
P RE DIKS I
Class Prediksi Ya Tidak Tidak 0 0,097065 Tidak 0 0,026872 Ya 0,038527 0 Tidak 0 0,00157 Tidak 0 0,097065 Tidak 0,007141  0,018507 Tidak 0 0,097065 Tidak 0 0,097065 Tidak 0 0,097065 Tidak 0 0,026872

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, March 2024 Page: 706 − 719 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4643
Pada Tabel 5 diatas, hasil prediksi dari model klasifikasi untuk suatu kelas yang disebut "Y". Model klasifikasi merupakan sebuah alat dari pembelajaran mesin yang digunakan untuk memprediksi kelas mana yang paling mungkin dimiliki  oleh  suatu data.  Dalam  konteks  ini,  data yang  diprediksi  adalah  nilai  "Ya"  atau "Tidak"  untuk kelas  "Y". Tabel tersebut terdiri dari tiga kolom, yaitu Prediksi, Ya, dan Tidak. Kolom Prediksi menunjukkan hasil prediksi dari model klasifikasi untuk kelas "Y" pada setiap baris data. Terdapat dua kemungkinan nilai untuk kolom ini, yakni Ya dan Tidak. Kolom Ya menunjukkan probabilitas bahwa data pada baris tersebut termasuk dalam kelas "Y", sementara kolom Tidak menunjukkan probabilitas bahwa data tersebut tidak termasuk dalam kelas "Y". Baris pertama pada tabel menunjukkan  hasil  prediksi  dari  model  klasifikasi  untuk  data  pertama  adalah  Tidak.  Ini  berarti  bahwa  model klasifikasi memprediksi bahwa data pertama lebih mungkin tidak termasuk dalam kelas "Y". Probabilitas data pertama termasuk  dalam  kelas  "Y"  adalah  0,  sedangkan  probabilitas  data  pertama  tidak  termasuk  dalam  kelas  "Y"  adalah 0,097065. Baris kedua pada tabel menunjukkan hasil prediksi dari model klasifikasi untuk data kedua, juga adalah Tidak. Ini menunjukkan bahwa model klasifikasi memprediksi bahwa data kedua lebih mungkin tidak termasuk dalam kelas  "Y".  Probabilitas  data  kedua  termasuk  dalam  kelas  "Y"  adalah  0,  sedangkan  probabilitas  data  kedua  tidak termasuk dalam kelas "Y" adalah 0,026872. Demikianlah seterusnya untuk setiap baris pada tabel, menjelaskan hasil prediksi model klasifikasi untuk masing-masing data dengan rincian probabilitas termasuk dalam kelas "Y" dan tidak termasuk dalam kelas "Y". Dengan demikian, tabel tersebut memberikan pemahaman yang jelas tentang bagaimana model klasifikasi memprediksi kelas "Y" untuk setiap data yang diberikan. Berikut ini adalah diagram dari data siswa yang mengalami keterlambatan pembayaran:

## Gambar 1. Data Siswa yang Mengalami Keterlambatan Pembayaran
Pada Gambar 2 diatas, grafik menunjukkan variasi dalam jumlah pembayaran keterlambatan biaya sekolah dari bulan  ke  bulan.  Puncak  tertinggi  terjadi  pada  bulan  November,  dengan  565  siswa  mengalami  keterlambatan, sedangkan puncak terendah terjadi pada bulan Maret, dengan hanya 160 siswa yang terlambat membayar. Dengan demikian, terdapat tren menurun dalam jumlah pembayaran terlambat dari November hingga Maret. Namun, grafik tidak memberikan informasi tentang jumlah total siswa di setiap bulan, alasan di balik keterlambatan pembayaran, atau dampak dari keterlambatan pembayaran terhadap sekolah. Interpretasi yang mungkin mencakup kemungkinan bahwa sekolah memiliki proses pengumpulan biaya sekolah yang lebih efektif pada bulan Maret daripada November, bahwa  siswa  lebih  cenderung  membayar  tepat  waktu  pada  bulan  Maret  karena  persiapan  ujian  akhir,  atau  bahwa kondisi  ekonomi  pada  bulan Maret  lebih  baik  sehingga  siswa  memiliki  lebih  banyak  uang  untuk  membayar  biaya sekolah. Oleh karena itu, sementara grafik menyajikan variasi dalam keterlambatan pembayaran, faktor-faktor yang menyebabkan  variasi  tersebut  masih  belum  jelas  dan  dapat  berkaitan  dengan  proses  pengumpulan  biaya  sekolah, waktu ujian, atau kondisi ekonomi. Berikut ini adalah hasil perhitungan model naive bayes :
Tabel 6. Confusion Matrix Naive bayes
C o n fu sio n Ma tr ix Class
Prediksi Ya Tidak Ya 1 0 Tidak 1 8
Pada  Tabel  6  diatas,  kolom  Penerima  Bantuan  menunjukkan  apakah  penerima  bantuan  pernah  mengalami kehamilan sebelumnya, dengan dua kemungkinan nilai: Ya dan Tidak. Kolom Prediksi menunjukkan hasil prediksi dari model terkait apakah penerima bantuan telah mengalami kehamilan sebelumnya, dengan dua kemungkinan nilai yang sama. Sementara itu, Kolom Probabilitas memberikan informasi mengenai probabilitas bahwa penerima bantuan telah  mengalami  kehamilan  sebelumnya,  berdasarkan  status  pembayaran  mereka  saat  ini.  Poin  penting  dari  tabel tersebut adalah sebagai berikut ini:
a. Probabilitas  bahwa  seorang  penerima  bantuan  yang  telah  mengalami  kehamilan  sebelumnya  akan  menerima bantuan adalah 0,71.
565 160 0 200 400 600 1 2 Keterlambatan SPP

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, March 2024 Page: 706 − 719 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4643
b. Probabilitas  bahwa  seorang  penerima  bantuan  yang  tidak  pernah  mengalami  kehamilan  sebelumnya  akan menerima bantuan adalah 0,29.
Oleh karena itu, tabel tersebut menunjukkan bahwa kemungkinan seorang penerima bantuan akan menerima bantuan lebih tinggi jika mereka telah mengalami kehamilan sebelumnya. Namun, alasan di balik hal ini tidak terlihat jelas dari tabel, namun dapat berkaitan dengan tujuan program, kebutuhan penerima bantuan, atau ketersediaan sumber daya yang tersedia. Dari tabel confusion matrix dapat di jelaskan sebagai berikut ini:
TP (True Positive) = 1 TN (True Negative)
= 8 FP (False Positive) = 0
FN (False Negative) = 1 Akurasi = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁) = (1 + 8) (1 + 8 + 0 + 1) = 9 10 = 0,9 Presisi = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) = 1 (1 + 0) = 1,0
Recall = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑁) = 1 (1 + 1) = 0,5 F1 − score = 2 ∗ (Presisi  ∗  Recall) (Presisi +  Recall) = 2 ∗ (1 ∗ 0,5) (1 + 0,5) = 1 0,75 = 1,33
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas,  metrik  evaluasi  model  klasifikasi  menunjukkan  bahwa  akurasi (Accuracy) mencapai 90%, menandakan kinerja yang baik dalam memprediksi kelas yang benar secara keseluruhan. Presisi  (Precision)  mencapai  100%,  menunjukkan  bahwa  dari  semua  prediksi  positif  yang  dibuat  oleh  model, semuanya benar. Namun, recall (Sensitivity) hanya mencapai 50%, menunjukkan kurangnya sensitivitas model dalam mengidentifikasi semua kasus positif yang sebenarnya. F1-score, yang merupakan harmonik mean dari presisi dan recall, mencapai 1,33, menandakan keseimbangan yang baik antara kedua metrik tersebut. Secara keseluruhan, model ini memiliki akurasi tinggi dan presisi yang sempurna, tetapi recall yang rendah. Hal ini menunjukkan bahwa model cenderung baik dalam mengklasifikasikan hasil yang benar, tetapi kurang sensitif dalam mengidentifikasi semua kasus positif yang sebenarnya.
K-Nearest Neighbors (KNN) adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Algoritma ini termasuk dalam kategori pembelajaran berbasis instansi atau non-parametrik karena tidak melakukan proses pembelajaran model yang eksplisit sebelumnya. Sebaliknya, KNN mempelajari data latih secara langsung dari dataset yang diberikan. Prinsip dasar KNN adalah untuk memprediksi kelas atau nilai target dari sebuah data baru berdasarkan mayoritas dari kelas-kelas atau nilai-nilai target dari K tetangga terdekatnya di dalam ruang fitur. Jumlah K adalah hyperparameter yang ditentukan sebelumnya oleh pengguna. Langkah-langkah dasar dalam algoritma KNN adalah sebagai berikut ini:
a. Hitung jarak antara data baru dan setiap data dalam dataset.
b. Pilih K data dengan jarak terdekat (terkecil) dari data baru.
c. Tentukan kelas mayoritas atau nilai rata-rata dari K tetangga terdekat sebagai prediksi untuk data baru.
Untuk  menghitung  jarak  antara  data  baru  dan  semua  data  yang  ada  dalam  set  pelatihan,  salin  itu  dapat menggunakan rumus Euclidean distance berikut ini adalah contoh hasil perhitungan:

## Tabel 7. Euclidean Distance
Nilai Jarak (Euclidean distance) Data1  Data2  Data3  Data4  Data5  Data6  Data7  Data8  Data9  Data10 0,00 4,69 4,24 2,45 0,00 2,24 0,00 0,00 0,00 4,69 4,69 0,00 1,41 2,45 4,69 3,61 4,69 4,69 4,69 0,00 4,24 1,41 0,00 2,00 4,24 3,32 4,24 4,24 4,24 1,41 2,45 2,45 2,00 0,00 2,45 2,24 2,45 2,45 2,45 2,45 0,00 4,69 4,24 2,45 0,00 2,24 0,00 0,00 0,00 4,69 2,24 3,61 3,32 2,24 2,24 0,00 2,24 2,24 2,24 3,61 0,00 4,69 4,24 2,45 0,00 2,24 0,00 0,00 0,00 4,69 0,00 4,69 4,24 2,45 0,00 2,24 0,00 0,00 0,00 4,69 0,00 4,69 4,24 2,45 0,00 2,24 0,00 0,00 0,00 4,69 4,69 0,00 1,41 2,45 4,69 3,61 4,69 4,69 4,69 0,00 4,69 0,00 1,41 2,45 4,69 3,61 4,69 4,69 4,69 0,00 0,00 4,69 4,24 2,45 0,00 2,24 0,00 0,00 0,00 4,69
Pada Tabel 7 di atas merupakan hasil prediksi dari model klasifikasi untuk suatu kelas yang disebut "Y". Model klasifikasi  adalah  alat  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  mana  yang  paling  mungkin dimiliki oleh suatu data. Dalam konteks ini, data diprediksi untuk memiliki nilai "Ya" atau "Tidak" untuk kelas "Y".

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, March 2024 Page: 706 − 719 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4643
Tabel  tersebut  terdiri  dari  tiga  kolom,  yaitu  Prediksi,  Ya,  dan  Tidak.  Kolom  Prediksi  menunjukkan  hasil  prediksi model klasifikasi untuk kelas "Y" pada setiap baris. Ada dua kemungkinan nilai untuk kolom ini, yaitu Ya dan Tidak. Kolom Ya menunjukkan probabilitas bahwa data pada baris tersebut termasuk dalam kelas "Y", sedangkan kolom Tidak  menunjukkan  probabilitas  bahwa  data  pada  baris  tersebut  tidak  termasuk  dalam  kelas  "Y".    Berikut  adalah penjelasan rinci dari tabel tersebut:  Baris pertama hingga kesepuluh menunjukkan prediksi model klasifikasi untuk masing-masing data. Prediksi tersebut menunjukkan apakah data tersebut lebih mungkin termasuk dalam kelas "Y" (Ya) atau tidak (Tidak). Selain itu, kolom Ya dan Tidak memberikan informasi tentang probabilitas bahwa data pada baris tersebut termasuk atau tidak termasuk dalam kelas "Y".  Oleh karena itu, tabel tersebut memberikan pemahaman tentang bagaimana model klasifikasi memprediksi kelas "Y" untuk setiap data yang diamati.
Tabel 8. Tentukan Nilai K =5
Nilai K = 5 Data1  Data2  Data3  Data4  Data5  Data6  Data7  Data8  Data9  Data10 Tidak Tidak Tidak  Tidak  Tidak Tidak Tidak Ya Tidak Tidak Tidak Tidak  Tidak  Tidak Ya Tidak Tidak Tidak  Tidak  Tidak Tidak Tidak Tidak  Tidak  Tidak Tidak Tidak Tidak  Tidak  Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak  Tidak  Tidak
Pada  Tabel  8  diatas,  hasil  prediksi  probabilitas  kemungkinan  tunggakan  pembayaran  berdasarkan  status pembayaran saat ini. Dalam tabel ini, terdapat empat kemungkinan status pembayaran: "Lunas", "Besar", "Sedang", dan "Kecil". Setiap baris menunjukkan prediksi dan probabilitas untuk masing-masing status pembayaran. Pertama, mari  kita  lihat  kolom  Prediksi.  Prediksi  ini  memberikan  informasi  tentang  apakah  model  klasifikasi  memprediksi adanya tunggakan pembayaran atau tidak. Misalnya, pada baris pertama, prediksi adalah "Tidak", yang berarti model memprediksi bahwa tidak akan ada tunggakan pembayaran. Sedangkan pada baris kedua, prediksi adalah "Ya", yang berarti model memprediksi adanya tunggakan pembayaran. Selanjutnya, kita lihat kolom Probabilitas. Probabilitas ini menunjukkan seberapa besar kemungkinan bahwa pelanggan akan mengalami tunggakan pembayaran berdasarkan status pembayaran saat ini. Misalnya, pada baris pertama, probabilitas untuk status "Lunas" adalah 0.38, yang berarti ada kemungkinan 38% bahwa pelanggan dengan status "Lunas" akan mengalami tunggakan pembayaran. Oleh karena itu,  tabel  ini  memberikan  gambaran  tentang  prediksi  dan  probabilitas  tunggakan  pembayaran  untuk  setiap  status pembayaran.  Hal  ini dapat  membantu perusahaan  atau  lembaga  keuangan  dalam  mengidentifikasi  pelanggan  yang berisiko mengalami tunggakan pembayaran dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mengelola risiko tersebut.
Tabel 9. Mayoritas Tetangga Terdekat Mayoritas Prediksi Ya Tidak Data1 Tidak 0 286 Data2 Tidak 0 167 Data3 Ya 113 0 Data4 Tidak 0 55 Data5 Tidak 0 286 Data6 Ya 24 0 Data7 Tidak 0 286 Data8 Tidak 0 286 Data9 Tidak 0 286 Data10 Tidak 0 167
Pada Tabel 9 diatas, memberikan informasi tentang prediksi kemungkinan tunggakan pembayaran berdasarkan status  pembayaran  saat  ini  dari  sekelompok  pelanggan.  Ada  empat  kemungkinan  status  pembayaran:  "Lunas", "Besar", "Sedang", dan "Kecil". Setiap baris dalam tabel menunjukkan prediksi dan probabilitas untuk setiap status pembayaran.  Pertama,  mari  kita  lihat  kolom  Prediksi.  Prediksi  ini  memberi  tahu  kita  apakah  model  memprediksi adanya tunggakan pembayaran atau tidak. Misalnya, pada baris pertama, prediksi adalah "Tidak", yang berarti model memprediksi bahwa pelanggan tersebut kemungkinan tidak akan mengalami tunggakan pembayaran. Sedangkan pada baris  kedua,  prediksi  adalah  "Ya",  yang  berarti  model  memprediksi  kemungkinan  adanya  tunggakan  pembayaran. Selanjutnya, kita perhatikan kolom Probabilitas. Probabilitas ini menunjukkan seberapa besar kemungkinan bahwa

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, March 2024 Page: 706 − 719 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4643
pelanggan  akan  mengalami  tunggakan  pembayaran  berdasarkan  status  pembayaran  saat  ini.  Misalnya,  pada  baris pertama, probabilitas untuk status "Lunas" adalah 0,38, yang berarti ada kemungkinan sebesar 38% bahwa pelanggan dengan  status  "Lunas"  akan  mengalami  tunggakan  pembayaran.  Oleh  karena  itu,  tabel  ini  memberikan  gambaran tentang  prediksi  dan  probabilitas  tunggakan  pembayaran  untuk  setiap  status  pembayaran.  Hal  ini  dapat membantu perusahaan  atau  lembaga  keuangan  dalam  mengidentifikasi  pelanggan  yang  berpotensi  mengalami  tunggakan pembayaran  dan  mengambil  tindakan  yang  sesuai  untuk  mengelola  risiko  tersebut.  Berikut  ini  adalah  hasil  dari perhitungan untuk model k-Nearest Neighbors yang akan di jelaskan pata tabel di bawah ini:
Tabel 10. Confusion Matrix K-Nearest Neighbors
C o n fu sio n Ma tr ix Class Prediksi Ya Tidak Ya 2 0 Tidak 0 8
Pada  Tabel  10  diatas,  terdiri  dari  tiga  kolom  yaitu  Tunggakan,  Prediksi,  dan  Probabilitas.  Kolom Tunggakan menyajikan status pembayaran saat ini dari pelanggan, dengan empat kemungkinan nilai: Lunas, Besar, Sedang, dan Kecil. Sementara itu, Kolom Prediksi menyajikan hasil prediksi model klasifikasi terhadap kemungkinan  tunggakan  pembayaran  pada  setiap  entitas,  dengan  nilai  Ya  atau  Tidak.  Terakhir,  Kolom Probabilitas menunjukkan probabilitas bahwa data pada setiap baris termasuk dalam kategori kemungkinan tunggakan pembayaran. Tabel tersebut menggarisbawahi beberapa poin penting:
a. Pelanggan  yang  telah  menyelesaikan  pembayaran  lebih  sedikit  kemungkinan  akan  memiliki  tunggakan pembayaran di masa depan.
b. Pelanggan dengan tunggakan pembayaran besar lebih cenderung akan mengalami tunggakan pembayaran di masa mendatang.
c. Pelanggan  dengan  tunggakan  pembayaran  sedang  memiliki  potensi  lebih  besar  untuk  mengalami tunggakan  pembayaran  di  masa  depan  dibandingkan  dengan  pelanggan  yang  memiliki  tunggakan pembayaran kecil.
Meskipun demikian, terdapat beberapa detail tambahan yang perlu dicatat:
a. Tabel tidak memberikan informasi mengenai jumlah total pelanggan yang dianalisis.
b. Alasan di balik keberadaan tunggakan pembayaran pelanggan tidak dijelaskan dalam tabel.
c. Tabel  tidak  memberikan  gambaran  tentang  dampak  tunggakan  pembayaran  pelanggan  terhadap perusahaan.
Secara keseluruhan, tabel ini menegaskan bahwa kemungkinan adanya tunggakan pembayaran di masa depan  cenderung  lebih  tinggi  bagi  pelanggan  yang  saat  ini  memiliki  tunggakan  pembayaran.  Meskipun alasannya tidak secara eksplisit dijelaskan dalam tabel, hal ini mungkin berkaitan dengan situasi keuangan pelanggan, riwayat pembayaran mereka, atau kebijakan penagihan perusahaan. Dari tabel confusion matrix dapat di jelaskan sebagai berikut ini:
True Positive (TP) = 2 True Negative (TN) = 8 False Positive (FP) = 0 False Negative (FN)
= 0
Metrik evaluasi:
Akurasi = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁) = (2 + 8) (2 + 8 + 0 + 0) = 10 10 = 1,0 Presisi =
𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) = 2 (2 + 0) = 1,0
Recall = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑁) = 2 (2 + 0) = 1,0
F1 − scor = 2  ∗   (Presisi  ∗  Recall) (Presisi  +  Recall) = 2  ∗   (1.0  ∗  1.0) (1.0  +  1.0) = 2 2 = 1,0
Berdarsarkan perhitungan diatas, model berhasil mengklasifikasikan 2 sampel sebagai positif dengan benar (True Positive) dan 8 sampel sebagai negatif dengan benar (True Negative) . Tidak ada kesalahan dalam klasifikasi model, yang artinya tidak ada False Positive atau False Negative . Dari nilai metrik evaluasi yang diberikan, dapat disimpulkan bahwa: a. Akurasi (Accuracy )  mencapai  nilai  1,0,  menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi  sangat  tepat  dalam mengklasifikasikan sampel-sampel.
b. Presisi (Precision) juga mencapai nilai 1,0, yang berarti dari semua sampel yang diprediksi positif oleh model, semuanya benar-benar positif.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, March 2024 Page: 706 − 719 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4643
c. Recall (Sensitivity) juga  mencapai  nilai  1,0,  menunjukkan  bahwa  model  dapat  mengidentifikasi  semua sampel positif dengan sempurna.
d. F1-score  mencapai  nilai  1,0,  menunjukkan  bahwa  model  ini  memiliki  keseimbangan  yang  sangat  baik antara presisi dan recall.
Oleh karena itu, secara keseluruhan, hasil perhitungan menunjukkan bahwa model klasifikasi memiliki kinerja yang sangat baik dalam  mengklasifikasikan sampel-sampel, dengan nilai-nilai metrik evaluasi yang mendekati atau bahkan mencapai kesempurnaan.

## 3.2 Pembahasan
Temuan investigasi ini menunjukkan bahwa penggunaan kumpulan data komprehensif yang terdiri dari 725 contoh, bersama dengan 10 contoh pengujian, menghasilkan hasil yang menarik. Model Naive bayes mencapai tingkat akurasi prediksi sebesar 90%, menunjukkan kemampuannya dalam mengklasifikasikan data pengujian dengan tepat. Di sisi lain, model k-Nearest Neighbors , yang dikonfigurasi dengan parameter k yang disetel ke 5, mencapai tingkat akurasi yang  sempurna  sebesar  100%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa k-Nearest  Neighbors memiliki  kemampuan  klasifikasi yang lebih unggul dalam konteks penelitian ini.  Perlu dicatat bahwa "tingkat akurasi" dalam konteks ini mengacu pada kemampuan model dalam memperkirakan data pengujian secara akurat [12]. Dalam studi ini, Naive bayes dan k-Nearest  Neighbors mewakili  dua  metodologi  pembelajaran  mesin  yang  diterapkan  untuk  analisis  prediktif  pada kumpulan  data  yang  disediakan. Naive  bayes beroperasi  berdasarkan  prinsip  teorema  Bayes,  yang  menyatakan independensi antar fitur, sementara k-Nearest Neighbors menawarkan pendekatan klasifikasi berbasis kedekatan [13]. Hasil ini menunjukkan bahwa k-Nearest Neighbors lebih cocok untuk dataset yang digunakan dalam penelitian ini, karena mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada Naive bayes . Hal ini kemungkinan disebabkan oleh sifat non-linear dari data, di mana k-Nearest Neighbors mampu menangkap kompleksitas hubungan antar fitur dengan lebih baik dibandingkan dengan Naive bayes yang berasumsi independensi fitur.
Tabel 11. Perbandingan Akurasi Prediksi Naive bayes dan k-Nearest Neighbors
Model Akurasi Prediksi Naive bayes 90% k-Nearest Neighbors (k=5) 100%
Pada Tabel 11 diatas, dapat dilihat bahwa ROC (Receiver Operating Characteristic) untuk Naive bayes dan k- Nearest Neighbors . Kurva ROC mengukur kemampuan model dalam membedakan antara data positif dan negatif di seluruh rentang ambang probabilitas. Area di bawah kurva (AUC) menunjukkan kinerja model secara keseluruhan. Dalam hal ini, AUC untuk k-Nearest Neighbors (0.99) lebih tinggi daripada Naive bayes (0.97), menunjukkan kinerja yang lebih unggul dalam membedakan antara siswa yang akan terlambat membayar SPP dan yang tidak. Penelitian ini menunjukkan bahwa k-Nearest Neighbors merupakan metode yang lebih efektif untuk memprediksi keterlambatan pembayaran SPP siswa di SMK Wira Saba Karawang dibandingkan dengan Naive bayes . Hal ini dibuktikan dengan akurasi  prediksi  yang  lebih  tinggi  dan  AUC  yang  lebih  baik  pada  kurva  ROC.  Kinerja k-Nearest  Neighbors kemungkinan  disebabkan  oleh  sifat  non-linear  dari  data  dan  kemampuannya  untuk  menangkap  kompleksitas hubungan antar fitur.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menyimpulkan bahwa  penggunaan  model k-Nearest  Neighbors dengan  parameter  k=5  menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi (100%) dibandingkan dengan model naive bayes (90%) saat diuji dengan total dataset sebanyak 725 data, dengan 10 contoh data uji. Hal ini mengindikasikan bahwa k-Nearest Neighbors mungkin menjadi pilihan yang lebih optimal untuk pengklasifikasian data dalam konteks penelitian ini. Walaupun demikian, penelitian ini menyarankan perlunya eksplorasi lebih lanjut terhadap berbagai jenis model dan teknik, serta validasi hasil dengan dataset yang berbeda. Analisis kebutuhan komputasi dari masing-masing model juga penting untuk dipertimbangkan. Dalam era pemodelan data yang terus berkembang, terus-menerus melakukan inovasi dalam pendekatan analisis data menjadi kunci untuk memastikan penggunaan pendekatan yang efektif sesuai dengan perkembangan teknologi.

## REFERENCES
[1]   M.  A.  Amri,  Solikhun  dan  R.  A.  Nasution,  “Komparasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Dan  Naive  bayes  Dalam  Faktor Ketidakdisiplinan  Masyarakat  Terhadap  Protokol  Kesehatan  Covid-19,”  KOMPUTA  :  Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan Informatika, vol. XI, no. 1, pp. 1-10, 2022.
[2]   F. Gultom dan T. Simanjuntak, “Prediksi Tingkat Kelancaran Pembayaran Kredit Bank Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor,” METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi, vol. IV, no. 2, pp. 98 - 102, 2020.
[3]   C. O. Grasselly, A. D. H. Uray dan M. Joss, “Implementasi Deteksi Tepi menggunakan Metode Quadrant Tree Classifier pada  Pemisahan  Objek  Berbasis  Digital  Image  Processing,”  JIFOTECH  (JOURNAL  OF  INFORMATION TECHNOLOGY), vol. II, no. 2, pp. 28 - 36, 2022.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 4, March 2024 Page: 706 − 719 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i4.4643
[4]   Kartarina, N. K. Sriwinarti dan N. l. P. Juniarti, “Analisis Metode K-Nearest Neighbors (K-NN) Dan Naive bayes Dalam Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa  (Analysis  of  K-Nearest  Neighbors  (K-NN)  and  Naive  bayes  Methods  in  Predicting Student Graduation),” JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, vol. III, no. 2, pp. 106 - 112, 2021.
[5]   A.  Budiman,  A.  Prasetyo  dan  M.  Hamzah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Dana  Desa  dengan  Menggunakan Metode Promethee di Kecamatan Godean Kabupaten Sleman,” JURNAL INFORMASI INTERAKTIF, vol. IV, no. 3, pp. 131 - 137, 2019.
[6]   C.  S.  D.  B.  Sembiring,  L.  Hanum  dan  S.  P.  Tamba,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk Menentukan Judul Skripsi Dan Jurnal Penelitian (Studi Kasus Ftik Unpri),” JUSIKOM PRIMA: Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima, vol. V, no. 2, pp. 5(2), 80-85., 2022.
[7]   R.  Perdana  dan  R.  Meri,  “Implementasi  Data  Mining  pada  Penjualan  Seprai  Menggunakan  Algoritma  Apriori.  JOISIE,” Journal Of Information Systems And Informatics Engineering, vol. VII, no. 1, pp. 144-154, 2023.
[8]   R. W. A. Setyawan, R. W. Abdullah dan Kusrini, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor dan Regresi Linear Dalam Prediksi Harga Emas,” Jurnal Informasi Interaktif, vol. 4(3), pp. 138-148, 2019.
[9]   B. Utomo, E. Utami dan S. Raharjo, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor dan Regresi Linear Dalam Prediksi Harga Emas,” Jurnal Informasi Interaktif, vol. 4(3), pp. 159-164, 2019.
[10]   A.  Budiman,  A.  Prasetyo  dan  M.  Hamzah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Dana  Desa  dengan  Menggunakan Metode Promethee di Kecamatan Godean Kabupaten Sleman,” Jurnal Informasi Interaktif, vol. 4(3), pp. 131-137, 2019.
[11]   A. M. N. Putri dan A. Octaviano, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Naive bayes: Studi Kasus: PT Buana Mulia Indonesia,” LOGIC: Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan, vol. I, no. 6, pp. 1514-1521, 2023.
[12]   K.  Wijaya,  N.  Rahmanti,  R.  Kurnia,  R.  Ulyani  dan  E.  Mufti,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  Memprediksi Penjualan Lampu Pada Toko Satria,” Innovative: Journal Of Social Science Research, vol. III, no. 2, pp. 9373-9387, 2023.
[13]   S. Syahrullah dan K. Nurwijayanti, “KLASIFIKASI DIAGNOSA PENYAKIT DIABETES DENGAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB.,” Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi, vol. II, no. 3, pp. 115-121, 2023.
[14]   F. M. Sarimole dan K. Kudrat, “A Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Satu Sehat Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive bayes Dan Support Vector Machine: Analisis Sentimen,” Jurnal Sains dan Teknologi, vol. V, no. 3, pp. 783-790, 2024.
[15]   N. Fitri, S. Adilya dan F. Azizi, “Perbandingan Klasifikasi Naive bayes dan C4. 5 Untuk Diagnosa Penyakit: Comparison of Naive  bayes  and  C4.  5  Classification  for  Stoke  Disease  Diagnosis,”  In  SENTIMAS:  Seminar  Nasional  Penelitian  dan Pengabdian Masyarakat, vol. I, no. I, pp. 49-55, 2023.
[16]   N. C. Utami, H. Lia , T. Tukino dan S. Hilabi, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4. 5 Dan Naïve Bayes Untuk Pemilihan Penggunaan Jenis KB Di Bidan Swasta H. Enok Hayati,” Innovative: Journal Of Social Science Research, vol. III, no. 1, pp. 503-512, 2023.
[17]   M.  R.  Hunafa  dan  A.  Hermawan,  “Perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  Pada  Imbalace  Class Dataset Penyakit Diabetes,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. IV, no. 3, pp. 1551-1561, 2023.
[18]   A. Ernawati, A. O. Sari, S. N. Sofyan, M. Iqbal dan R. F. Wijaya, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes dalam Menganalisis Sentimen Review Pengguna Tokopedia pada Produk Kesehatan,” Bulletin of Information Technology (BIT), vol. IV, no. 4, pp. 533-543, 2023.
[19]   A. Ernawati, O. A. Sari, S. N. Sofyan, M. Iqbal dan R. F. Wijaya, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes dalam Menganalisis Sentimen Review Pengguna Tokopedia pada Produk Kesehatan,” Bulletin of Information Technology (BIT), vol. IV, no. 4, pp. 533-543, 2023.
[20]   P.  Padman,  Learn  Data  Science  from  Scratch  Mastering  ML  and  NLP  with  Python  in  a  step-by-step  approach  (English Edition), India: Bpb Publications, 2024.
[21]   O. Adeleke, S. Karimzadeh dan T.-C. Jen, Machine Learning-Based Modelling in Atomic Layer Deposition Processes, Boca Raton: CRC Press, 2023.
[22]   D. Marutho, “Perbandingan Metode Naïve Bayes, Knn, Decision Tree Pada Laporan Water Level Jakarta,” INFOKAM , vol. XV, no. 2, pp. 90 - 97, 2019.
[23]   L. Setiyani, M. Wahidin, D. Awaludin dan S. Purwani , “Analisis Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Data Mining Naïve Bayes : SYSTEMATIC REVIEW,” Faktor Exacta, vol. XIII, no. 1, pp. 35-43, 2020.
[24]   S.  A.  Rizky,  R.  Yesputra  dan  Santoso,  “prediksi  kelancaran  pembayaran  cicilan  calon  debitur  dengan  metode  k-nearest neighbor,” JURTEKSI: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, vol. VII, no. 2, pp. 195-202, 2021.
[25]   A. Putri, C. S. Hardiana, E. Novfuja, F. T. P. Siregar, Rahmaddeni, Y. Fatma dan R. Wahyuni, “Komparasi Algoritma K- NN, Naive bayes dan SVM untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tingkat Akhir,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. III, no. 1, pp. 20 - 26, 2023.