Masa berlaku mulai Volume 9 Nomor 1 Tahun 2019 sampai Volume 13 Nomor 2 Tahun 2023 Terbit online pada laman: https://ojs.stmikplk.ac.id/index.php/saintekom/index
Diterima Redaksi: 2-6-2023 | Selesai Revisi: 6-9-2023 | Diterbitkan Online: 30-9-2023

## Sistem Klasifikasi Monitoring dan Evaluasi Kelayakan Penerima Beasiswa UAD Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
* Dyllan Bagus Siswanto 1 , Dwi Normawati 2 1,2) Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta Jl. Ringroad Selatan, Kragilan, Tamanan, Kec. Banguntapan, Kabupaten Bantul,
Daerah Istimewa Yogyakarta 55191 Email: 1 dyllanbgus8056@gmail.com, 2 dwi.normawati @tif.uad.ac.id,

## ABSTRACT
Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  scholarship  program  at  Ahmad  Dahlan  University  includes  a monitoring and evaluation internal process conducted at the end of each semester to monitor scholarship recipients.  This  allows  for  an  assessment  of  their  eligibility  to  receive  the  scholarship  in  the  upcoming semester. The current manual MONEVIN process results in a time-consuming and less objective eligibility analysis. This eligibility determination system is needed, utilizing data mining techniques based on previous KIP  scholarship  recipient  data  to  make  predictions.  Naïve  Bayes  algorithm,  a  data  mining  technique employing  mathematical  probability  calculations,  is  utilized.  The  process  begins  with  preprocessing, followed by data mining, evaluation, system implementation, and testing using System Usability Scale. The research  uses  a  dataset  of 270  student  records,  employing a  9-fold  cross-validation  process  to  split  the data. Implemented model is integrated into a website-based system accessible to Biro Kemahasiswaan dan Alumni (BIMAWA). Model testing employs the Confusion Matrix technique, resulting in an accuracy score of 0.985, precision of 0.987, recall of 0.985, and an F-score of 0.985, indicating a favorable classification outcome.  The  system's  eligibility  assessment  is  further  tested  using  the  SUS,  yielding  a  score  of  90. Therefore, it can be concluded that the developed system is suitable for use.
Keywords : KIP Scholarship in UAD; Data Mining; classification; Naïve Bayes; Confusion Matrix

## ABSTRAK
Program beasiswa Kartu Indonesia Pintar (KIP) di Universitas Ahmad Dahlan  memiliki kegiatan laporan Monitoring dan  Evaluasi Internal yang  dilakukan  setiap  akhir  semester  sebagai monitoring penerima beasiswa sehingga dapat mengevaluasi dengan dinyatakan layak atau tidak layak untuk menerima beasiswa  tersebut  di  semester  berikutnya.  Proses  MONEVIN  masih  dikerjakan  manual  yang mengakibatkan  proses  analisis  penentuan  kelayakan  memakan  waktu  yang  lama  dan  kurang  objektif sehingga  diperlukan  sebuah  sistem  penentuan  kelayakan  menggunakan  teknik data  mining berdasarkan data  penerima  beasiswa  KIP  yang    diketahui  sebelumnya  dan  selanjutnya  dapat  melakukan  prediksi. Algoritma Naïve bayes merupakan teknik data mining dengan perhitungan probabilitas matematika. Proses diawali dengan preprocessing , data mining hingga evaluasi dilanjutkan implementasi sistem dan pengujian menggunakan System  Usability  Scale .  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berjumlah  270  data mahasiswa  dengan  dilakukan  proses split  data menggunakan  9- fold  cross  validation .  Hasil  model diimplementasikan ke dalam sistem berbasis website yang dapat diakses oleh pihak Biro Kemahasiswaan dan  Alumni  (BIMAWA)  dalam  pengklasifikasian  kelayakan,  pengujian  model  menggunakan  teknik Confusion  Matrix menghasilkan  nilai accuracy 0,985, precision 0,987, recall 0,985  dan F-score 0,985 dengan hasil klasifikasi dinyatakan bagus dan pengujian kelayakan sistem menghasilkan score SUS sebesar 90 sehingga dapat disimpulkan sistem yang dibangun layak/baik untuk digunakan.
Kata kunci : Beasiswa KIP UAD; Data Mining ; Klasifikasi; Naïve Bayes
ISSN 2088-1770 (Print) ISSN 2503-3247 (Online) Vol. 13 No. 2 (2023) 161-172
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 13 No. 2 (2023) 161-172
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.428 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa  merupakan  pendanaan yang sumbernya bukan dari pihak terkait maupun  orang  tua  dengan  tujuan  untuk meringankan  biaya  pendidikan  dan memotivasi  penerimanya  dalam  belajar (Alita  et  al.,  2021).  Program  KIP merupakan  salah  satu  beasiswa  yang disediakan  oleh  UAD,  tujuan  dari program ini yaitu membantu masyarakat
yang kurang mampu dalam
meningkatkan akses ke perguruan tinggi juga  melaksanakan  visi  dari  presiden Indonesia terkait Sumber Daya Manusia (SDM) yang unggul (Kemdikbud, n.d.).
Beasiswa  ini  mencakup  biaya  kuliah hingga lulus, sehingga proses seleksinya dilakukan  setiap  akhir  semester  agar dapat memantau mahasiswa yang benar- benar layak menerima beasiswa tersebut di  semester  berikutnya  dan  melakukan evaluasi  kelayakan  penerima  Beasiswa apakah dapat dinyatakan layak menerima Beasiswa  tersebut  disemester
depan,  proses  ini  disebut  Proses
Monitoring dan evaluasi internal
(MONEVIN).
Terdapat  tujuh  kriteria  atau
variabel yang dijadikan sebagai penentuan kelayakan yaitu IPK, seminar,
pelatihan,  prestasi,  publikasi,  perilaku cendekiawan  dan  organisasi  (ormawa,
ortom,  UKM,  LSO)  dengan  hasil rekomendasi  keputusan  layak  dan  tidak layak.
Dewasa  ini,  proses  MONEVIN oleh  BIMAWA  UAD  masih  dikerjakan manual  dengan  melakukan monitoring satu  persatu  dan  menentukan  hasil  dari monitoring tersebut  berupa  evaluasi
sebuah  keputusan  kelayakan  yang mengakibatkan proses analisis
penentuan  kelayakan  memakan  waktu yang  lama  dan  kurang  objektif,  oleh karena  itu  diperlukan  sistem  klasifikasi penentuan  kelayakan  pada  penerima beasiswa.
Data mining suatu proses analisis dari  tumpukan  data  yang  dikumpulkan lalu menghasilkan pola tertentu sehingga dapat dibangun sebuah model yang dapat memprediksi  menggunakan machine learning yang belum diketahui kelasnya (Abdullah  et  al.,  2021;  Damuri  et  al.,
2021).
Klasifikasi  merupakan  teknik data mining yang melakukan pembagian suatu  kelompok  ke  dalam  kelas  yang sudah ditentukan sebelumnya (Abdullah et  al.,  2021).  Algoritma Naïve  Bayes yaitu  suatu  metode  klasifikasi  untuk menghasilkan  kelas  keputusan  dengan perhitungan  peluang  matematika  dari
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.428 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
syarat  kebenaran  berdasarkan  variabel (Damuri et al., 2021).
Penelitian  pada  tahun  2021  oleh Noviyanto et al. (2021), yaitu penentuan kelayakan  calon  penerima  beasiswa menggunakan  metode Naïve  Bayes dan melakukan perbandingan dengan metode C4.5  dan  KKN  untuk  mencari  metode terbaik.  Jumlah  data  yang  digunakan
sebanyak  seratus  data  mahasiswa  serta terdapat delapan variabel yang
digunakan.  Proses  dilakukan  sebanyak dua  kali  dengan  perbedaan  pada perbandingan  antara  data  latih  dan  data
uji , pada  proses  pertama  dengan perbandingan 70:30 dengan menghasilkan  metode  dengan accuracy
score terbaik  adalah Naïve  Bayes
sedangkan  pada  proses  kedua  dengan perbandingan  80:20  semua  metode menghasilkan accuracy  score yang
sama. Dapat disimpulkan bahwa metode
Naïve Bayes dapat melakukan klasifikasi dengan  jumlah  data latih  yang  sedikit
(Noviyanto et al., 2021).
Hasil penelitian sebelumnya
hanya berupa analisa sehingga penelitian ini menghasilkan sebuah sistem berbasis
website yang  dapat  melakukan  prediksi dengan  menggunakan  data  yang  baru atau  belum  diketahui  hasil  prediksinya. Oleh  karena  itu  berdasarkan  penjelasan
sebelumnya, maka tujuan dari penelitian ini  adalah  membangun  sebuah  “Sistem Klasifikasi Monitoring dan  Evaluasi
Kelayakan  Penerima  Beasiswa  UAD Menggunakan Algoritma Naïve Bayes ”, dimana  algoritma  ini  melakukan  proses klasifikasi sederhana melalui training set sebagian  data  secara  efisien  (Sumiah  et al.,  2020).  Data  yang  digunakan merupakan data penerima beasiswa KIP dari  tahun  2020  hingga  2022  dengan bahasa  pemrograman PHP digunakan untuk  membangun  sistem  dan  bahasa pemrograman Python digunakan  untuk mengolah data.

## 2. METODE
Tahapan dari penelitian ini dapat digambarkan  seperti  pada  Gambar  1 flowchart tahapan penelitian.
Gambar  1. Flowchart tahapan penelitian
Tahapan penelitian berisi penjelasan  setiap  tahapan  pada  proses penelitian yang dimulai dari
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 13 No. 2 (2023) 161-172
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.428 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
pengumpulan dataset hingga  evaluasi
pola.

## 2.1. Pengumpulan Dataset
Pengumpulan dataset yang
dilakukan  dengan  menghubungi  pihak
BIMAWA,  dengan  mendapatkan  data yang  digunakan  untuk  penelitian  ini.
Data merupakan penerima beasiswa KIP mulai tahun 2020 hingga 2022 sebanyak 270 record data dengan  rekomendasi layak  dan  tidak  layak  serta  terdapat  16 atribut  yang  tersedia  namun  dilakukan seleksi  atribut  berdasarkan  kebutuhan atau syarat yang digunakan untuk proses penentuan kelayakan berdasarkan wawancara  dengan  pihak  BIMAWA sehingga  hanya  menggunakan  tujuh atribut fitur dan satu atribut target. Tabel 1  atribut dataset yang  digunakan  pada penelitian  ini  didapat  dari  BIMAWA UAD selaku pengelolah beasiswa.
Tabel 1. Atribut dataset Nama Deskripsi Value 1. IPK IPK mahasiswa 0 – 4.00 2. Seminar Mengikuti Seminar 1:Ada, 0:Tidak 3. Pelatihan Mengikuti Pelatihan 1:Ada, 0:Tidak 4. Prestasi Memiliki Prestasi (Non/akadem ik 1:Ada, 0:Tidak 5. Publikasi Memiliki jurnal publikasi 1:Ada, 0:Tidak 6.Perilaku Cendekiawan Mengikuti kegiatan 1:Ada, 0:Tidak
bersifat pengabdian 7. Organisasi Mengikuti ormawa/orto nom/UKM/L SO 1:Ada, 0:Tidak 8. Status ( Class) Hasil Klasifikasi Layak, Tidak Layak 2.2. Preprocessing Tahapan  awal Data  Mining merupakan preprocessing , dimana proses  ini  melakukan  persiapan  data mentah sebelum dilakukan proses
pengalihan  informasi(Lonang  et  al.,
2022). Data mentah terkadang mengandung nilai kosong atau inkonsisten data, sehingga teknik preprocessing diperlukan untuk menyelesaikan masalah tersebut.
Berdasarkan  kondisi  data  yang ada, preprocessing dilakukan  untuk memperbaiki  data  mentah.  Menurut peneliti  dan  pihak  BIMAWA  terdapat beberapa preprocessing yang  perlu dilakukan  seperti  pada  Gambar  2 (Lonang et al., 2022).
Cleaning Data Selection Atribut Transform Data Gambar  2. Tahapan Preprocessing
a. Cleaning Data
Proses pertama pada
preprocessing, tujuan  dari  proses  ini untuk  membersihkan  data  kotor  atau bernilai kosong.
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.428 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
b. Selection Atribut Pemilihan atribut digunakan untuk  menyeleksi  atribut  yang  akan
dipakai pada proses data mining.
c. Transform Data
Perubahan nilai suatu data menjadi  sebuah  kategori,  namun  pada penelitian ini dilakukan proses normalisasi data untuk memastikan data tetap konsisten.

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  memiliki  dua  hal penting  yang  harus  dilakukan,  pertama membangun  model  atau  aturan  sebagai prototype yang  akan  disimpan  kedalam memori  dan  kedua  berdasarkan  model
atau aturan tersebut dilakukan pengenalan/prediksi/klasifikasi
pada
suatu  data  lain  yang  belum  diketahui kelasnya. Dalam  menyelesaikan  kasus klasifikasi  terdapat  metode  atau  model yang sudah dikembangkan oleh para ahli salah  satunya  adalah  algoritma Naïve
Bayes (Lonang et al., 2022). Algoritma Naïve Bayes merupakan  suatu  teknik  klasifikasi, metode ini menghasilkan kelas keputusan  berdasar-kan  perhitungan
peluang matematika dengan syarat  nilai keputusan  benar  berdasarkan  variabel
yang digunakan (Suyanto, 2019).
Metode  klasifikasi  ini  yang  paling populer karena dalam proses pengklasifikasian tidak perlu menggunakan  data  yang  besar  namun dapat  menghasilkan  nilai  akurasi  yang baik. Naïve  bayes dipilih  karena ketelitian  pada  Algoritma  ini  cukup tinggi  dan  proses  pengklasifikasian cukup cepat. Dalam penentuan probabilitas atau peluang dapat
ditemukan  menggunakan  Persamaan  1 sebagai berikut :
𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 ) = 𝑃 ( 𝐻 | 𝑋 ) 𝑃 ( 𝐻 ) 𝑃 ( 𝑋 ) (1)
X  adalah  data  kelas  yang  belum diketahui,  H  adalah  Hipotesis  data  dari suatu  kelas  yang  spesifik, P(H │ X) adalah  Probabilitas  hipotesis  H  dengan syarat X (Posterior Probabilitas), P(X │ H ) adalah Probabilitas hipotesis X dengan syarat  H,  P(H)  adalah  Probabilitas hipotesis  H  (Prior  Probabilitas),P(X) adalah Probabilitas hipotesis X.

## 2.4. K-Fold Cross Validation
K-fold  Cross  Validation yaitu pembagi  secara acak data  asli ke  dalam sub sampel k, kemudian satu sub sampel sebagian data dijadikan data uji dan sisa data lainnya dijadikan data latih. Proses tersebut  diulang  sebanyak  k  dan menghasilkan  perkiraan  berdasarkan
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 13 No. 2 (2023) 161-172
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.428 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
rata-rata  untuk  setiap  kelipatannya (Abidin et al., 2021).
Tujuan  dari  teknik  ini  yaitu mengevaluasi  hasil  perhitungan  analisis (Nasution  et  al.,  2019).  Gambar  3
ilustrasi 9-fold cross validation
mengilustrasikan  dilakukan  pengujian sebanyak  sembilan  kali  dimana  nilai sembilan  diambil  berdasarkan  banyak data sehingga data setiap fold mengalami balancing  data  dan  nilai  ke-k  sama dengan  pengujian  ke-k.  Pada  setiap pengujian  memiliki  data  uji  sebanyak satu dan data latih sebanyak delapan.

## 2.5. Evaluasi Performa

## Tahapan ini menggunakan teknik
Confusion  matrix yang  merupakan
metode  penghitungan  akurasi  pada proses data  mining yang  menghasilkan dua kelas atau lebih (Hozairi et al., 2021;
Normawati  et  al.,  2021). Confusion matrix dapat  digambarkan  sebagai matriks  2x2  yang  menampilkan  hasil klasifikasi biner pada  suatu dataset
dengan  empat  istilah  didalamnya  yaitu
True  Positive (TP), True  Negative (TN),
False  Positive (FP)  dan False  Negative
(FN).  Seperti  pada  Tabel  2 confusion matrix (Andika et al., 2019; Mutawalli et al., 2019).
Tabel 2. Confusion Matrix
TP  adalah  Data  positif  yang  dideteksi benar,  FP  adalah  Data  negatif  yang dideteksi benar, FN adalah Data negatif yang  dideteksi  negatif,  TN  adalah  Data negatif yang dideteksi benar.
Hasil  dari  Tabel  2 confusion matrix dapat digunakan untuk menghitung performa klasifikasi dengan
mencari  nilai  dari accuracy,  precision,
recall dan F  Score sebagai  berikut
(Andika  et  al.,  2019;  Shianto  et  al.,
2019):
a. Accuracy
Accuracy adalah  jumlah  rasio prediksi  yang  benar  seperti  pada Persamaan 2.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (2)
b. Precision
Precision adalah  rasio  jumlah antara  data  bernilai  benar  dengan  data prediksi benar seperti pada Persamaan 3.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (3)
TRUE FALSE TP FP Correct Result Unexpec ted Result FN TN Missing Result Correct absence of result FAL SE TRUE VALUES PR ED IC TI ON TR UE 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Subset Ke- Fol d Ke - Data Testing Data Training
Gambar  3. Ilustrasi 9-fold Cross Validation
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.428 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## c. Recall
Recall adalah perbandingan rasio jumlah  prediksi  benar  dengan  seluruh rasio jumlah data yang benar seperti pada Persamaan 4.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (4)
d. F Score F  Score adalah  perhitungan dengan membandingkan antara
precision dan recall seperti Persamaan 5.
𝐹 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (5)

## 2.6 Pengujian Sistem
System  Usability  Scale (SUS)
adalah  metode  pengujian  kelayakan sistem yang dilakukan kepada pengguna perangkat  lunak  dengan  alat  ukur, dengan  sifatnya  “ quick  and  dirty ”
sehingga dapat diandalkan dalam pengujian (Ramadhan et al., 2019).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pertama  mempersiapkan data yang akan diolah dengan
menghilangkan noise atau  data  yang tidak diketahui nilainya dengan memberi nilai yang kosong dengan rata-rata nilai yang lain. Selanjutnya adalah pemilihan
atribut yang akan digunakan, berdasarkan  data  mentah  terdapat  16 atribut  yang  tersedia  namun  dilakukan
seleksi  atribut  berdasarkan  kebutuhan
atau syarat yang digunakan untuk proses penentuan kelayakan berdasarkan
wawancara  dengan  pihak  BIMAWA sehingga  menggunakan  tujuh  atribut fitur  dan  satu  atribut class atau  target.
Berikut  merupakan dataset Beasiswa
KIP yang akan digunakan, pada Tabel 3
dataset beasiswa KIP .
Tabel 3. Dataset Beasiswa KIP Data k e- IPK Seminar Pelatihan Prestasi Publik asi Perilaku Ce ndekiawan Organi sasi 1 3,87  1 1 1 1 1 0 2 3,89  1 1 0 1 1 1 3 3,77  1 1 1 1 1 1 … 269 3,93  1 1 0 1 0 0 270 3,72  1 1 1 1 1 1
Tahap  akhir  dari preprocessing
adalah transformasi data, dimana proses ini akan menormalisasikan data berdasarkan atribut fitur yang digunakan karena  normalisasi  digunakan  untuk memastikan dataset tetap  konsisten. Proses pengalihan informasi atau
mencari  pola  berdasarkan dataset yang ada, setelah informasi telah didapat maka dibuatkan  sebuah  model  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi  di masa  datang  dengan  data  yang  belum diketahui nilai dari target atau rekomendasinya. Implementasi pengolahan data pada bahasa
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 13 No. 2 (2023) 161-172
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.428 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
pemrograman python , pembuatan model ini menggunakan library pickle sehingga model  tersebut  dapat  di  ekstraksi  dan dapat  digunakan  saat  memprediksi  data yang  baru.  Sistem  yang  dibangun menggunakan  bahasa PHP , untuk
menggabungkan antara pengolahan data dan  sistem  yang  bangun  menggunakan
library flask pada python .
Evaluasi  performa  dari  model yang  dibangun  menggunakan  teknik
cross validation dimana untuk menentukan  beberapa  nilai  seperti
accuracy,  precision,  recall  dan  f  score.
Pengujian tersebut dilakukan menggunakan proses k-fold cross
validation .  Pada  penelitian  ini  memiliki
data  yang  berjumlah  270  data  dengan perbandingan  nilai  rekomendasi  layak dan tidak layak sebesar 50:50, sehingga dilakukan percobaan dengan banyak fold
atau  nilai  K  terbaik  adalah  sembilan dengan setiap fold berisi 30 data. Berikut hasil  informasi confusion matrix salah
satu fold ,  berikut    Gambar  4  hasil
confusion matrix.
Gambar  3. Hasil Confusion Matrix
Hasil Confusion  Matrix yang
dilakukan sebanyak 9-fold menghasilkan nilai  sebagai  berikut,  berikut  Tabel  4 nilai hasil 9-fold cross validation.
Tabel 4. Nilai hasil 9-fold Cross Validation Fold Ke- Accur acy Precis ion Recall F Score
1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 3 1 1 1 1 4 1 1 1 1 5 1 1 1 1 6 0,934  0,941  0,933  0,933 7 1 1 1 1 8 0,934  0,941  0,933  0,933 9 1 1 1 1
Rata-rata  0,985  0,987  0,985  0,985
Berdasarkan  Tabel  4,  nilai  hasil
9-fold  cross  validation mendapatkan nilai akhir atau rata-rata dari setiap fold, dimana  nilai accuracy 0,985, precision
0,987, recall 0,0985  dan f score 0,985 sehingga Score tersebut dapat
menunjukkan bahwa sistem data mining yang dibangun dapat dikatakan baik.

## 3.1. Rancangan Sistem
Sistem  yang  akan  dibangun berdasarkan  kebutuhan  dari  BIMAWA, kebutuhan  tersebut  dapat  dijadikan landasan  dari  kebutuhan  sebuah  sistem sehingga sistem  dapat dibangun  dengan semestinya. Rancangan use case
diagram dibuat  pada  penelitian  ini,
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
berikut  merupakan use  case diagram pada Gambar 5.
Gambar  4. Use case Diagram
Gambar  5 use  case  diagram
dapat dijelaskan bahwa user dari sistem adalah Admin BIMAWA  dengan  dapat melakukan input dataset , preprocessing , membuat model dan melakukan
klasifikasi  dengan dataset yang  belum diketahui rekomendasinya.

## 3.2. Implementasi Sistem
a. Halaman Awal Sistem
Halaman beranda yaitu  tampilan awal  dari  sistem  ini,  dimana  terdapat sekilas  informasi  tentang  sistem  ini.
Tampilan halaman awal sistem ditujukan
Gambar 6.
Gambar  5. Halaman awal sistem

## b. Halaman Upload Dataset
Halaman ini yaitu halaman untuk mengunggah dataset dengan format file
.xlsx. Tampilan halaman upload dataset
ditujukan Gambar 7.
Gambar  6. Halaman upload dataset
c. Halaman Lihat Data
Halaman lihat data akan
menampilkan  data  seluruh  isi  dari dataset yang di upload ke dalam sistem, juga    terdapat  sebuah  tombol  untuk menghapus seluruh dataset yang telah di upload ke  sistem,  berikut  merupakan tampilan  halaman  lihat  data  ditujukan Gambar 8.
Gambar  7. Halaman lihat data
d. Halaman Preprocessing
Halaman  ini  akan  menampilkan
berdasarkan dataset yang ada dilakukan proses preprocessing seperti cleaning,
selection dan transform  data .  Tampilan halaman ini ditujukan Gambar 9.
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 13 No. 2 (2023) 161-172
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.428 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
Gambar  8. Halaman preprocessing
e. Halaman Pembuatan Model
Pada  halaman  ini  akan  terdapat tombol yang digunakan untuk membuat model machine learning sehingga model
tersebut  dapat  memprediksi  data  yang belum diketahui rekomendasinya.
Halaman  ini  juga  akan  menampilkan nilai  akurasi  yang  didapat  berdasarkan
data-set yang  digunakan.  Tampilan halaman ini pada ditujukan 10.
Gambar  9. Halaman pembuatan model
f. Halaman Proses Klasifikasi
Proses monitoring dan  evaluasi
pada  data  baru  dapat  dilakukan  di halaman  ini.  Sistem  dapat  mengunggah
data baru  yang belum diketahui rekomendasinya sehingga dapat melakukan  proses monitoring dan
menghasilkan  evaluasi  berupa  prediksi kelayakan dari setiap data.
Hasil  dari  prediksi  ini  akan langsung  mengelompokkan  mahasiswa berdasarkan hasil rekomendasinya yaitu layak  dan  tidak  layak,  Tahapan  akhir sistem dapat mengunduh hasil klasifikasi menjadi file .pdf. Tampilan halaman ini ditujukan Gambar 11.
Gambar  10. Halaman proses Klasifikasi 3.3 System Usability Scale (SUS)
Pengujian usability digunakan untuk  menghitung  nilai  kelayakan berdasarkan  perhitungan  SUS  sehingga dapat  dikategorikan  kelayakan  sistem. Pengujian  ditujukan  kepada  pengguna dari  sistem  yaitu  pihak  BIMAWA
dengan menyebarkan sebanyak 5
kuesioner kepada pengelolaan Beasiswa dan penanggung jawab dari pengelolaan Beasiswa  KIP.  Rata-rata  nilai  dari responden  yaitu  90  atau  90%,  sehingga dapat dikategorikan pada kriteria sangat baik  dan  dapat  dinyatakan  layak  untuk digunakan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini dengan  judul  sistem  klasifikasi data mining monitoring dan evaluasi
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
kelayakan  penerima  beasiswa  UAD menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu dapat  dibangun  sebuah  sistem  untuk melakukan proses klasifikasi monitoring
dan  evaluasi  penerima  beasiswa  UAD
dengan accuracy  score sebesar  0,985,
precision  score sebesar  0,987, recall score sebesar 0,985 dan F-score sebesar 0,985. Score tersebut dapat menunjukkan bahwa sistem data mining yang dibangun dapat dikatakan baik dan pengujian kelayakan sistem
menggunakan dengan score SUS sebesar
90  sehingga  dapat  disimpulkan  sistem yang  dibangun  layak/sangat  baik  untuk digunakan.  Adapun  saran  yang  dapat dilakukan  oleh  peneliti  lainya,  bahwa lakukan uji perbandingan dengan
metode  klasifikasi  lainnya  dan  pada tahap preprocessing dilakukan menggunakan teknik lain agar
mendapatkan accuracy score yang lebih
akurat.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Alhamdulillah,  segala  puji  bagi
Allah yang telah memberikan kelancaran dalam  mengerjakan  penelitian  ini, ucapan terimakasih kepada pihak BIMAWA UAD yang telah mengizinkan  dalam  penelitian  ini, kepada  orang  tua,  dosen  pembimbing skripsi telah membimbing selama penelitian  ini  dan  tidak  lupa  kepada pihak  lainnya  yang  membantu  dalam bentuk apapun.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, L., Tamin, R., & Qashlim, A.
A. A. (2021). Klasifikasi Penerimaan Beasiswa Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes Di Universitas Al Asyariah  Mandar  Kabupaten Polewali  Mandar . 3 (1).  doi:
10.35329/jp.v3i1.1399 Abidin,  Z.,  Fredyatama,  Y.,  Teknik Informasi, P., Tinggi Teknik Pati Jl  Raya  Pati-Trangkil,  S.  K.,  & Jawa Tengah, P. (2021). Klasifikasi  Daun  Empon-Empo Menggunakan Metode Gray Level  Co-Occurrence  Matrix Dan  Algoritma  K-Nn. Jurnal Sains,  Teknologi  Dan  Industri , 18 (02), 261–267. doi: dx.doi.org/10.24014/sitekin.v18i 2.12913 Alita, D., Sari, I., & Rahman Isnain, A. (2021).  Penerapan  Naïve  Bayes Classifier Untuk Pendukung Keputusan  Penerima  Beasiswa. Jdmsi , 2 (1), 702022. doi: doi.org/10.55606/jitek.v1i2.378 Andika,  L.  A.,  Azizah,  P.  A.  N.,  & Respatiwulan, R. (2019). Analisis  Sentimen  Masyarakat terhadap  Hasil  Quick  Count Pemilihan  Presiden  Indonesia 2019  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Metode  Naive
Bayes  Classifier. Indonesian Journal  of  Applied  Statistics , 2 (1), 34. doi: 10.13057/ijas.v2i1.29998
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 13 No. 2 (2023) 161-172 DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.428
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
Damuri, A., Riyanto, U., Rusdianto, H., & Aminudin, M. (2021). Implementasi Data Mining dengan  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk  Klasifikasi  Kelayakan Penerima  Bantuan  Sembako. Jurnal  Riset  Komputer , 8 (6), 219–225. doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655 Hozairi,  Anwari,  &  Alim,  S.  (2021). Implementasi Orange Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan  Mahasiswa  Dengan Model K-Nearest Neighbor, Decision  Tree  Serta  Naive Bayes. Network  Engineering Research  Operation , 6 (2),  133.
doi: 10.21107/nero.v6i2.237 Kemdikbud,  P.  W.  (n.d.). KIP  Kuliah Merdeka: Akses Pendidikan Tinggi  Semakin  Merata  dan Berkualitas . Retrieved from https://www.kemdikbud.go.id/m ain/blog/2021/03/kip-kuliah- merdeka-akses-pendidikan-
tinggi-semakin-merata-dan- berkualitas
Lonang,  S.,  &  Normawati,  D.  (2022). Klasifikasi  Status  Stunting  Pada Balita  Menggunakan  K-Nearest Neighbor Dengan Feature Selection Backward Elimination. Jurnal Media Informatika Budidarma , 6 (1), 49. doi: 10.30865/mib.v6i1.3312 Mutawalli, L., Zaen, M. T. A., & Bagye, W.  (2019).  Klasifikasi  Teks Sosial Media Twitter Menggunakan  Support  Vector Machine (Studi Kasus Penusukan Wiranto). Jurnal Informatika Dan Rekayasa Elektronik , 2 (2), 43. doi: 10.36595/jire.v2i2.117 Nasution,  D.  A.,  Khotimah,  H.  H.,  & Chamidah, N. (2019). Perbandingan  Normalisasi  Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN. Computer  Engineering,  Science and  System  Journal , 4 (1),  78.
doi: 10.24114/cess.v4i1.11458
Normawati, D., & Prayogi, S. A. (2021).
Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks  Pada  Twitter. Jurnal  Sains Komputer  &  Informatika  (J- SAKTI , 5 (2),  697–711.  doi: http://dx.doi.org/10.30645/j- sakti.v5i2.369
Noviyanto,  H.,  &  Mukti,  B.  (2021).
Implementasi  Algoritme  Naïve Bayes Untuk Menentukan Kelayakan Calon. Jurnal Informatika Dan Teknologi Komputer , 1 (2),  7–12.  doi:
doi.org/10.55606/jitek.v1i2.378
Ramadhan,  D.  W.,  Soedijono,  B.,  &
Pramono,  E.  (2019). Pengujian Usability Website Time Excelindo  Menggunakan  System Usability  Scale  (  Sus  )  (  Studi Kasus :  Website  Time  Excelindo ) . 04 , 139–147.
Shianto, K. A., Gunadi, K., & Setyati, E.
(2019).  Deteksi  Jenis  Mobil Menggunakan  Metode  YOLO Dan Faster R-CNN. Jurnal Infra , 7 (1),  157–163.  Retrieved  from http://publication.petra.ac.id/ind ex.php/teknik- informatika/article/view/8065
Sumiah,  A.,  &  Mirantika,  N.  (2020).
Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes untuk Rekomendasi Penentuan Mahasiswa  Penerima  Beasiswa pada Universitas Kuningan . 6 (April). doi: doi.org/10.25134/buffer.v6i1.29 07
Suyanto,  D. (2019). Data  Mining untuk klasifikasi dan klasterisasi data .