DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1355
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## PENERAPAN ALGORITMA METODE NAÏVE BAYES UNTUK PENENTUAN PENERIMAAN BANTUAN PROGRAM INDONESIA PINTAR (PIP) (Studi Kasus SMP PGRI 1 CILACAP)
Imansyah Priyanto 1 , Elsa Mayorita Dewanti 2 , Tundo 3 , Muhammad Nurdin 4 , Roy Kasiono 5
1 ,2 Teknik Informatika, Universitas Nahdlatul Ulama Al Ghazali Cilacap
3 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika (STIKOM CKI)
4 BPPTL – Kementerian Perhubungan
5 Ketatalaksanaan Angkutan Laut dan Pelabuhan, Sekolah Tinggi Ilmu Pelayaran (STIP)
email : imansyah811@gmail.com, elsadewanti80@admin.smp.belajar.id, asna8mujahid@gmail.com , muhnuraldidika@gmail.com, kasionoroy@gmail.com

## Abstrak
Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  melalui  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  adalah  program  pemerintah yang ditawarkan dalam wujud pembiayaan pendidikan langsung kepada para siswa (6-21 tahun). KIP merupakan  bagian  penyempurnaan  dari  program  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  sejak  akhir  2014. Sasaran  PIP  di  SMP  PGRI  1  Cilacap  masih  kurang  tepat  sasaranya,  dikarenakan  kurangnya  kriteria penerima  KKS,  Oleh  karena  itu  penulis  menambahkan  kriteria  penerima  KKS  dalam  penelitian. Penelitian ini dibuat berdasarkan data yang telah ada sebelumnya yaitu dengan 100 data training dan 9 data  uji  menggunakan  metode  data  mining Naïve  Bayes dan  dengan  6  atribut  yaitu  pekerjaan  orang tua, jumlah tanggungan, penghasilan orang tua, penerima KIP, penerima KPS, penerima KKS . Hasil pengujian akurasi yang didapatkan yaitu 88,89% dan perhitungan Recall 85,71%.
Kata kunci: Data Mining, Naïve Bayes, Program Indonesia Pintar

## Abstract
The  Smart  Indonesia  Program  (PIP)  through  the  Smart  Indonesia  Card  (KIP)  is  a  government program  offered  in  the  form  of  direct  education  financing  to  students  (6-21  years).  KIP  is  an improvement part of the Poor Student Assistance (BSM) program since the end of 2014. The target of PIP at SMP PGRI 1 Cilacap is still not well targeted, due to the lack of criteria for KKS recipients. Therefore,  the  author  added  criteria  for  KKS  recipients  in  the  research.  This  research  was  created based  on  previously  existing  data,  namely  100  training  data  and  9  test  data  using  the  Naïve  Bayes data  mining  method  and  with  6  attributes,  namely  parents'  occupation,  number  of  dependents, parents'  income,  KIP  recipients,  KPS recipients,  KKS  recipients.  The  accuracy  test results  obtained were 88.89% and the Recall calculation was 85.71%.
Keywords: Data Mining, Naïve Bayes, Smart Indonesia Program

## 1 PENDAHULUAN
Sesuai  dengan  Undang-Undang  yang  ada  di  Indonesia  tentang  pentingnya    sebuah  pendidikan bagi  warga  Negara  yang  tertera  pada  pasal  31  Undang-Undang  Dasar  1945  yang  berisikan  bahwa
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1355
setiap  warga  Negara  berhak  memperoleh  dan    mengikuti  pendidikan  dasar  dan  pemerintah  wajib untuk  membiayai.  Pendidikan  memiliki  peranan  sangat  penting  dalam  meningkatkan  sumber  daya manusia.  Pendidikan  akan  memajukan  dan  mengembangkan  sikap,  keterampilan,  serta  kecerdasan intelektual  untuk  memberikan  manusia  yang  terampil,  cerdas,  dan  berakhlak  mulia.  Namun pendidikan  seringkali  tidak  berjalan  dengan  baik  karena  beberapa  faktor  penyebab  putus  sekolah, salah satu yang seringkali terjadi adalah faktor ekonomi yaitu dalam pendapatan pekerjaan orang tua.
Dalam  menyikapi  permasalahan  tersebut,    pemerintah  meluncurkan  program  Indonesia  Pintar. Pada  tahun  2015  Kebijakan  Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  didirikan  lewat  Permendikbud  No.  12 Tahun  2015  tanggal  12  Mei  2015.  Program  Indonesia  Pintar  adalah  program  pemerintah  yang ditawarkan dalam wujud pembiayaan pendidikan langsung kepada para siswa (6-21 tahun). Program ini  ditunjukan  kepada  individu  dari  keluarga  kurang  mampu  secara  ekonomi  yang  ditandai  dengan menggunakan  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP).  KIP  merupakan  bagian  penyempurnaan  dari  Program Bantuan Siswa Miskin (BSM) sejak akhir 2014. SMP PGRI 1 Cilacap bertempat di Jalan Rama No.22 Trajumas, Gumilir, Kecamatan Cilacap Utara, Kabupaten Cilacap, Jawa Tengah, SMP ini merupakan salah  satu  SMP  yang  berada  dikawasan  Gumilir  yang  mendapatkan  dana  Program  Indonesia  Pintar (PIP). Sasaran PIP di SMP PGRI 1 Cilacap masih kurang tepat sasaranya.
Menurut  penelitian  terdahulu  oleh  Tundo  dan  Shofwatul  Uyun  (2018)  berjudul  “Penerapan Decision  Tree  J48  dan  Reptree  Dalam  Menentukan  Prediksi  Produksi  Minyak  Kelapa  Sawit Menggunakan  Metode Fuzzy  Tsukamoto ”  kajian  tersebut  menggunakan metode  Fuzzy  Tsukamoto dengan  kombinasi decision  tree J48  dan REPTree ,  akurasi  yang  didapat  adalah  95,2381%  untuk decision tree J48 dan 90,4762% untuk decision tree REPTree [1], kemudian kajian oleh Okta Rin dan Suzi  Oktavia  Kunang  (2021)  berjudul  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Penerima Bantuan Program Indonesia Pintar (PIP) (Studi Kasus : Sd Negeri 9 Air Kumbang)” Berdasarkan uraian di atas, Implementasi data mining dengan prosedur Naïve Bayes guna  memprediksi  kelayakan  penerima  PIP  bersumber  pada  penambahan  atribut  dataset  “Jumlah tanggungan” sangat berguna untuk memastikan kelayakan penerima PIP. Bersumber pada informasi yang  diperoleh,  penentuan  penerima  PIP  memakai  prosedur  algoritma Naive  Bayes memberikan informasi prognostik yang lebih akurat tentang siswa yang berhak menerima dukungan PIP ketimbang dengan  penentuan  yang  dicoba  oleh  sekolah.  Dengan  demikian,  metode Naive  Bayes berhasil melakukan  prediksi  dengan  presisi  90,00%,  presisi  98,57%, recall 87,67%,  dan  AUC  0,868 menggunakan 101 data [2].
Sedangkan  kajian  oleh  Putri  Ayu  Ani  dan  Andri  (2021)  yang  berjudul  “Penerapan  Algortima Naïve  Bayes  untuk  Klasifikasi  Mahasiswa  Penerima  KIP  (Studi  Kasus  :  Universitas  Bina  Darma) Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  tersebut  dilakukan  menggunakan  pengklasifikasian algoritma naive  bayes dengan  teknik  data mining CRISP-DM maka  hasil  akhir  pengolahan  data dengan menggunakan bantuan tools Rapidminer dari 342 data mahasiswa penerima KIP dengan nilai akurasi  keseluruhan  49.15%  dan Class  recall Diterima  34.90%, Class  recall tidak  diterima  60.10%, Class precision diterima 40.31% dan Class precision tidak diterima 54.46% [3].
Berdasarkan  hal-hal  yang  telah  dijelaskan  di  atas,  maka  penelitian  tertarik  untuk  melakukan penelitian  tentang  penentuan  penerimaan  Bantuan  Program  Indonesia  Pintas  (PIP)  menggunakan Algoritma  metode  Naïve  Bayes  dengan  data  yang  diperoleh  dari  SMP  PGRI  1  CILACAP menggunakan  6  atribut  yaitu  Pekerjaan  Orang  Tua,  Jumal  Tanggungan,  Penghasilan  Orang  Tua, Penerima KIP, Penerima KPS dan Penerima KKS. Dimana pada penelitian sebelumnya menggunakan 5  atribut  untuk  menentukan  kelayakan  penerima  bantuan  PIP,  Berdasarkan  penelitian  saat  ini, menggunakan  6  atribut  dengan  tambahan  atribut  penerima  KKS  (Kartu  Keluarga  Sehat)  dengan maksud dan tujuan dalam pemberian kelayakan penerimaan bantuan PIP tepat sasaran.

## 2 METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  pemodelan  algoritma  dengan  pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD) [4] . Tujuan dari metode pemodelan ini yaitu untuk menggali informasi
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1355
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
serta  pengetahuan  yang  belum  diketahui  sebelumnya  dari database [5]. Database ini  berisikan informasi  yang  disimpan  dalam  tabel  yang  saling  berelasi.  Adapun  tahapan  KDD  bisa  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan KDD

## 3.1. Collecting Data
Data  yang  telah  dikumpulkan  adalah  data  siswa  SMP  PGRI  1  CILACAP  penerima  PIP dengan  atribut  NPSN,  Pekerjaan  Orang  Tua,  Jumlah  Tanggungan,  Penghasilan  Orang  Tua, Penerima KIP, Penerima KPS, dan Penerima KKS. Data yang akan digunakan pada penelitian ini dikelompokan menjadi dari 3 data yaitu :
1. Data Latih
Data  training  adalah  data  yang  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk  proses  pembuatan pemodelan  prediksi  penerima  PIP  SMP  PGRI  1  Cilacap.  Data  Training  (dataset)  pada penelitian ini di ambil 100 data siswa.
2. Data Uji
Data  Testing  adalah  data  yang  digunakan  untuk  melakukan  uji  pada  pemodelan  data  yang terbentuk pada proses pemodelan. Data Uji pada penelitian ini di ambil 9 data siswa.
3. Data Prediksi
Data  prediksi  adalah  data  yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  penerima  PIP  SMP PGRI   1 Cilacap.
3.2. Cleaning Data
Data  yang  telah  terkumpul  selanjutnya  dibersihkan  dan  beberapa  diantaranya  dihapus  [6], proses    ini  meliputi  data  yang  tidak  sesuai,  data  yang  berisikan  salah  satu  atribut  kosong,  data anomali, dan membersihkan atribut yang tidak digunakan pada saat pemodelan.
3.3. Modeling
Setelah  tahap  pembersihan  dan  transformasi  data  selesai,  selanjutnya  dilakukan  tahap pemodelan, tahap ini akan menentukan hasil klasifikasi dan prediksi [7],[8]. Pada penelitian ini menggunakan pemodelan algoritma naive bayes.
3.4 Evaluation
Hasil  dari  ujicoba  pemodelan  disajikan  dalam  bentuk confusion  matrix atau  matriks kesalahan. Confusion  matrix ini  menyajikan  informasi  yang  aktual  terhadap  pemodelan  yang telah dilakukan, confusion matrix ini juga memberikan informasi berupa hasil akurasi [9].

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Collecting Data
Pada tahap ini data yang dikumpulkan adalah By Name By NIPD dari penerima PIP dengan  atribut  Nama,  NIPD,  Jenis  Kelamin,  NISN,    Tempat  Lahir,  Tanggal  Lahir,  NIK, Agama, Alamat, Jenis Tinggal, Alat Transportasi, Telepon / Hp, Penerima KPS, Data Orang Tua berupa Nama, Pekerjaan, Penghasilan, Nomer Seri Ijazah, Penerima KIP, Penerima KKS, Layak  PIP  (usulan  dari  sekolah),  Sekolah  Asal,  Anak  ke-berapa,  Jumlah  Saudara  Kandung, Jarak Rumah ke Sekolah data tersebut adalah data awal yang diambil dari dapodik SMP PGRI 1 Cilacap. Berikut data yang di dapatkan dari SMP PGRI 1 Cilacap dilampirkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Awal Siswa SMP PGRI 1 Cilacap
Nama NIPD JK ..... ..... Layak PIP (usulan dari sekolah), Sekolah Asal Anak ke- berapa Jumlah Saudara Kandung Jarak Rumah  ke Sekolah(K DATA SISWA Collecting Data Cleaning Data Modeling Evaluation
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1355
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
M) Abib A 8631 L ..... ..... Layak SDN  K  3 Kesugihan 4 3 1 Achmad  W A 8731 L ..... ..... Tidak SDN  G  4 Cilut 1 1 1 Adam G 8950 L ..... ..... Layak SDN  Tritih 3 3 1 1 Ade D 8632 L ...... ..... Layak SDN  K  3 Karangkan dri 3 1 1 : : : : : : : : : : Zian P 9194 L ..... ..... Tidak MI Nurul Huda 1 1 1 Zulfa N 9122 P ...... ..... Layak SDN Mertasinga 2 2 1 1

## 4.2 Cleaning Data
Setelah  data  dikumpulkan  proses  selanjutnya  dilakukan  pembersihan  data,  tahap  ini menghapus  data  yang  tidak  digunakan  sebagai  data  latih  (dataset)  seperti  Jenis  Kelamin, NISN,  Tempat Lahir, Tanggal Lahir, NIK, Agama, Alamat, Jenis Tinggal, Alat Transportasi, Telepon  /  Hp,  Nomer  Seri  Ijazah,  Sekolah  Asal,  serta  Jarak  Rumah  ke  Sekolah.  sehingga atribut yang digunakan untuk proses transformasi data yaitu Nama / NIPD, Pekerjaan Orang Tua,  Jumlah  Tanggungan,  Penghasilan  Orang  Tua,  Penerima  KIP,  Penerima  KPS,  dan Penerima  KKS,  Layak  PIP  (usulan  dari  sekolah).  Berikut  data  yang  sudah  dilakukan  proses Cleaning Data yang terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Tabel setelah dilakukan Cleaning Data
No. Nama Siswa Pekerjaan Orang Tua Jmlh Tanggun gan Penghasilan Orang Tua Penerima KIP Penerima KPS Penerima KKS PIP 1. Silsi Irda P/8658 Buruh 2 Rp. 1000.000,00 Ya Tidak Tidak Layak 2. Candra R/8804 Nelayan 3 Rp. 500.000,00 Tidak Tidak Tidak Layak 3. Dinda K/8991 Buruh 3 Rp. 1000.000,00 Tidak Tidak Tidak Tidak 4. Muhammad  Faiz S/8936 Nelayan 2 Rp. 500.000,00 Ya Ya Ya Layak 5. Wandika/8630 Buruh 2 Rp. 2000.000,00 Tidak Tidak Tidak Tidak 6. Rafif Ibnu/8817 Nelayan 1 Rp. 500.000,00 Ya Ya Ya Layak : : : : : : : : : 97. Syifa Dina/8759 Buruh 1 Rp. 2.000.000 Tidak Tidak Tidak Tidak 98. Tian Fiki/8850 Nelayan 2 Rp. 2.000.000 Tidak Tidak Tidak Tidak 99. Uswatun Nur/8760 Buruh 2 Rp. 500.000 Tidak Ya Tidak Layak 100. Vania Belva/8626 Buruh 1 Rp. 2.000.000 Tidak Tidak Tidak Tidak

## 4.3 Modeling Data
Modeling  menggunkan  metode  NBC    tahap  pemodelan  ini  akan  menghasilkan  nilai akurasi dari data yang diolah. pada penelitian ini menggunakan pemodelan Algoritma Naive Bayes adapun Persamaan teorema Naive bayes pada rumus (1)  [10],[11] :
P (A|B) = (P(B|A) * P(A))/P(B) Artinya Peluang kejadian A sebagai B tentukan dari peluang B saat A, peluang A, dan peluang B.
Data  Uji  yang  dipilih  agar cocok  untuk  langkah  penambangan  data serta  pengunaan data diskirit dan continue untuk melakukan pengujian data. Setelah melakukan pembersihan data sebagai dataset (Data Latih) sebanyak 100 data siswa, serta  Data Uji sebanyak 9 data siswa terlihat pada tabel 3.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1355
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Tabel 3. Data Tabel Uji sebanyak 9 data siswa
4.3.1 Langkah 1 : Menghitung Probabilitas kemunculan setiap nilai untuk atribut Pekerjaan Orang Tua(C1) pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan atribut Pekerjaan Orang Tua (C1)
4.3.2 Langkah  2  :  Menghitung  Probabilitas  kemunculan  setiap  nilai  untuk  atribut  Jumlah Tanggungan(C2) pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan atribut Jumlah Tanggungan (C2) Nama Siswa / NIPD Pekerjaan Orang Tua Jmlh Tanggun gan Penghasilan Orang Tua Penerima KIP (Kartu Indonesia Pintar) Penerima KPS ( Keluarga Pra Sejahtera) Penerima  KKS  ( Kartu  Keluarga Sejahtera) Layak PIP Atau Tidak ? Ida Biora / 9245 Buruh 1 1.000.000 Ya Tidak Tidak ? Juanita  Alicya  Putri  / 8901 Petani 2 2.000.000 Tidak Tidak Tidak ? Rangga Khaerul Dzakirin / 8876 Karyawan Swasta 1 2.000.000 Tidak Tidak Tidak ? Maolana  Nurhidayat  / 9213 Buruh 2 500.000 Ya Ya Tidak ? Putri  Laura  Dani  / 8842 Nelayan 1 500.000 Ya Ya Tidak ? Retno Gupito/ 8653 Pedagang Kecil 1 500.000 Ya Ya Ya ? Riski  Agung  Sahputra / 8655 Buruh 3 500.000 Ya Tidak Ya ? Zulfa  Nur  Ramadhani / 9122 Buruh 1 1.000.000 Tidak Tidak Tidak ? Isbat Suyaki / 8682 Pedagang Kecil 2 500.000 Tidak Ya Tidak ?
Jumlah Tanggungan (C2) Layak    Tidak 2 3 3 2 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1355
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Rumus 2 : 2 1 3 1 3 3 2 1 2 3 1 1 5 1 1 2 1 4 1 1 2 1 2 1 2 2 1 3 1 1 1 1 1 3 1 3 1 2 4 2 6 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 3 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 3 1 1 3 2 1 1 Mean (µ) 2,2 1,6 DS (Deviasi Standar) 0,83666  0,894427
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1355
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Diketahui :  e = 2,7183
4.3.3 Langkah 3 : Menghitung Probabilitas kemunculan setiap nilai untuk atribut Penghasilan Orang Tua(C3) pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan atribut Penghasilan Orang Tua (C3)
Penghasilan Orang Tua (C3) Layak Tidak 1.000.000 1.000.000 500.000 2.000.000 500.000 1.000.000 500.000 1.000.000 1.000.000 1.000.000 500.000 2.000.000 1.000.000 1.000.000 1.000.000 1.000.000 500.000 1.000.000 500.000 2.000.000 500.000 2.000.000 1.000.000 2.000.000 1.000.000 2.000.000 1.000.000 1.000.000 1.000.000 4.000.000 1.000.000 3.000.000 2.000.000 2.000.000 500.000 2.000.000 2.000.000 2.000.000 2.000.000 4.000.000 1.000.000 4.000.000 2.000.000 2.000.000 2.000.000 2.000.000 1.000.000 2.000.000 500.000 2.000.000 2.000.000 1.000.000 1.000.000 2.000.000 2.000.000 2.000.000 500.000 2.000.000 2.000.000 1.000.000 1.000.000 3.000.000 1.000.000 2.000.000 1.000.000 2.000.000 1.000.000 4.000.000 2.000.000 4.000.000 500.000 2.000.000 1.000.000 3.000.000 500.000 4.000.000 1.000.000 1.000.000 500.000 2.000.000 500.000 4.000.000
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1355
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
500.000 2.000.000 500.000 1.000.000 500.000 1.000.000 500.000 2.000.000 500.000 4.000.000 500.000 2.000.000 1.000.000 2.000.000 1.000.000 2.000.000 500.000 2.000.000 Mean (µ) 700000 1200000 DS (Deviasi Standar) 273861,2788 447213,5955
4.3.4 Langkah  4  :  Menghitung  Probabilitas  kemunculan  setiap  nilai  untuk  atribut  Penerima KIP(C4) pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan atribut Penerima KIP (C4) Penerima KIP Probabilitas (C4) Jumlah Kejadian "Dipilih" Layak Tidak Layak Tidak Ya 0,72 0 36 0 Tidak 0,28 1 14 50
4.3.5 Langkah  5  :  Menghitung  Probabilitas  kemunculan  setiap  nilai  untuk  atribut  Penerima KPS(C5) pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perhitungan atribut Penerima KPS (C5)
4.3.6 Langkah  6  :  Menghitung  Probabilitas  kemunculan  setiap  nilai  untuk  atribut  Penerima KKS(C6) pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Perhitungan atribut Penerima KKS (C6)
4.3.7 Langkah  7  :  Menghitung  Probabilitas  kemunculan  setiap  nilai  untuk  atribut  Dipilih sebagai Layak PIP(C7) pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Perhitungan atribut Dipilih sebagai Layak PIP (C7) Layak Tidak P(Layak / Tidak) 0,5 0,5 Total Data 50 50
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1355
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
4.3.8 Langkah 8 : Menghitung Class Prediksi Layak PIP atau Tidak dari 9 data Uji pada tabel 11.
Tabel 11. Hasil Perhitungan Class Prediksi Layak PIP atau Tidak Class Prediksi Layak Tidak Layak 87985,45334 0 Tidak 788,349662 24000 Tidak 4582,575695 56000 Layak 32941,75373 0 Layak 14274,75995 0 Layak 1852,973647 0 Layak 17104,37213 0 Tidak 11825,24493 184000 Layak 1281,068201 0
4.3.9 Langkah  9  :  Membandingkan  Hasil  Class  Prediksi  dengan  data  yang  sudah  ada  dari instansi SMP PGRI 1 Cilacap, disajikan dalam bentuk tabel 12.
Tabel 12. Hasil Perbandingan Class Prediksi dengan data Instansi Layak PIP Atau Tidak ? (Instansi) Class Prediksi Layak Layak Tidak Tidak Tidak Tidak Layak Layak Layak Layak Layak Layak Layak Layak Layak Tidak Layak Layak
4.3.10 Contoh  perhitungan  Class  Prediksi  untuk  menentukan  Layak  atau  Tidak  Sebagai Penerima  PIP  yaitu  dengan  perhitungan  C1*C2*C3*C4*C5*C6  dengan  diketahui sesuai tabel 13.
Tabel 13. Menghitung Layak atau Tidak untuk Class Prediksi
Nama  Siswa  / NIPD Pekerjaan Orang Tua Jmlh Tanggun gan Penghasilan Orang Tua Penerima KIP Penerima KPS
Penerima KKS Layak PIP Atau Tidak ? IDA  BIORA  / 9245 Buruh 1 1.000.000 Ya Tidak Tidak ?
L. Class Prediksi Layak : 0,6 x 0,83666 x 273861,2788 x 0,72 x 0,48 x 0,64 = 87985,45334 L. Class Prediksi Tidak : 0,46 x 0,894427 x 447213,5955 x 0 x 1 x 1 = 0 Jadi,  dapat  diperoleh  nilai  probabilitas  Class  Prediksi  dapat  dihitung  dengan  melakukan normalisasi terhadap likelihood tersebut sehingga jumlah nilai yang diperoleh = 1. Perbandingan sampel perhitungan untuk menentukan Layak atau Tidak pada Class Prediksi yaitu Layak.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1355
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 3.4 Evaluation
Untuk mencari nilai akurasi dan recall pada pemodelan yang telah dilakukan terhadap data uji, langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian terhadap data uji yang telah dipisahkan sebelumnya, nilai akurasi dan nilai recall disajikan dalam bentuk tabel 14. Confusion Matrix. Rumus 3 : Akurasi = TP+TN / TP+TN+FP+FN = 6 + 2 / 6 + 2 + 0 + 1 = 8 / 9 = 0,8889 x 100% = 88,89% Tabel 14. Confusion Matrix Akurasi 88,89% confusion matrix class label Prediksi Layak Tidak Layak 6 1 Tidak 0 2 Rumus 4 : Perhitungan Recall = TP / (TP+FN) = 6 / (6 + 1) = 6 / 7 = 0,8571 x 100% = 85,71 % TP = True Positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa,  penerapan  Data Mining  menggunakan Metode Naive Bayes untuk  memprediksi kelayakan penerima bantuan PIP berdasarkan  dataset  dengan  menambahkan  atribut  Penerima  KKS  sangat  membantu  dalam menentukan kelayakan penerima bantuan  PIP.
Berdasarkan data yang telah diperoleh, proses penentuan penerima bantuan PIP menggunakan metode Naive Bayes menghasilkan informasi prediksi siswa yang layak mendapatkan bantuan PIP lebih  akurat  dibandingkan  dengan  penentuan  yang  dilakukan  pihak  sekolah.  Dengan  demikian metode  Naive  Bayes  ini  berhasil  memprediksi  dengan  presentase Accuracy sebesar  88,89%  dan perhitungan Recall 85,71%  dengan  menggunakan  data  sebanyak  100  data  siswa  sebagai  Data  uji sebanyak 9 Data Siswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Tundo  and  S.  Uyun,  “Penerapan  Decision  Tree  J48  Dan  Reptree  Dalam  Menentukan Prediksi Produksi Minyak Kelapa Sawit Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 483–492, 2020.
[2] O.  Rini  and  S.  O. Kunang,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Untuk  Penentuan  Penerima  Bantuan  Program  Indonesia  Pintar  (  Pip  )  (  Studi  Kasus :  Sd Negeri 9 Air Kumbang ),” Bina Darma Conf. … , pp. 714–722, 2021.
[3] P.  A.  Ani  and  A.  Andri,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Mahasiswa Penerima Kip Pada Universitas Bina Darma,” Bina Darma Conf. Comput. Sci. , pp. 172–180, 2022.
[4] R. Rachman and R. N. Handayani, “Klasifikasi Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Tingkat Kelancaran Pembayaran Sewa Teras UMKM,” J. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 111–122, 2021.
[5] N. A. Khairudin et al. , “Implementasi Sistem Informasi Pengelolaan Bantuan Warga Kampung
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1355
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Pulojahe Jakarta Timur Berbasis Web,” SELAPARANG J. Pengabdi. Masy. Berkemajuan , vol. 6, no. 1, p. 355, 2022.
[6] A. Pebdika, R. Herdiana, and D. Solihudin, “Klasifikasi Menggunakan Metode Naive Bayes Untuk  Menentukan  Calon Penerima  Pip,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp. 452–458, 2023.
[7] M.  H.  Rifqo  and  A.  Wijaya,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Penentuan Pemberian Kredit,” Pseudocode , vol. 4, no. 2, pp. 120–128, 2017.
[8] T. Tundo and F. Mahardika, “Fuzzy Inference System Tsukamoto – Decision Tree C 4 . 5 in Predicting  the  Amount  of  Roof  Tile  Production  in  Kebumen,” JTAM  (Jurnal  Teor.  dan  Apl. Mat. , vol. 7, no. 2, pp. 533–544, 2023.
[9] T.  Tundo  and  S.  ’Uyun,  “Konsep  Decision  Tree  Reptree  Untuk  Melakukan  Optimasi  Rule Dalam Fuzzy Inference System Tsukamoto,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 3, 2022.
[10] Heliyanti Susana, “Penerapan Model Klasifikasi Metode Naive Bayes Terhadap Penggunaan Akses Internet,” J. Ris. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[11] D.  Ariadi  and  K.  Fithriasari,  “Indonesian  News  Classification  Using  Naive  Bayesian Classification Method and Support Vector Machine With Confix Stripping Stemmer,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 4, no. 2, pp. 2337–3520, 2015.