## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA KIP KULIAH (STUDI KASUS STIKI MALANG)

## IMPLEMENTATION OF NAÏVE BAYES ALGORITHM IN DETERMINING KIP – KULIAH SCHOLARSHIP (CASE STUDY STIKI MALANG)
1 Cendikia Fitri Nuril Halizah, 2 Meivi Kartikasari*
1 Program Studi Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia Jl. Raya Tidar No.100 Malang, 65146
*e-mail: Meivi.k@stiki.ac.id

## Abstrak
Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  atau  sering  disebut  KIP  Kuliah  merupakan  salah  satu  program pemerintah  berupa  bantuan  pendidikan  untuk  lulusan SMA/K  atau  sederajat,  yang  berasal  dari keluarga  kurang  mampu  dan  memiliki  prestasi  untuk  dapat  melanjutkan  studi  ke  Perguruan Tinggi. Agar proses seleksi penerimaan beasiswa tersebut tepat sasaran, maka perlu dibuat sebuah sistem yang dapat merekomendasikan peserta yang layak dan tidak layak menerima beasiswa KIP Kuliah  pada  Perguruan  Tinggi  penerima.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplemantasikan algoritma Naïve Bayes dalam proses penentuan pemberian beasiswa KIP Kuliah. Metode Naïve Bayes dapat membantu mengklasifikasi data-data calon penerima bantuan beasiswa KIP Kuliah. Kriteria penentuan klasifikasi diperoleh melalui beberapa tahap yaitu, hasil seleksi berkas, ujian online  dan  wawancara.  Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  100  data  calon penerima beasiswa. Tingkat akurasi dari penerapan algoritma Naïve Bayes setelah dilakukan uji dan  perhitungan  menggunakan  confusion  matrix  adalah  sebesar  98,89%.  Berdasarkan  hasil perhitungan  tersebut  menunjukkan  bahwa  algoritma Naïve  Bayes  Classifier dapat  digunakan untuk mengklasifikasi kriteria penentuan pemberian beasiswa KIP Kuliah.
Kata kunci: Beasiswa, KIP Kuliah, Klasifikasi, Naïve Bayes.

## Abstract
The Indonesia Smart College Card or often called KIP Kuliah is a government program in the form  of  educational  assistance  for  high  school,  vocational  or  equivalent  graduates  who  come from underprivileged families and have the achievements to be able to continue their studies at tertiary  institutions.  In  order  for  the  scholarship  selection  process  to  be  right  on  target,  it  is necessary to create a system that can recommend participants who are eligible and who are not eligible  to  receive  KIP  Kuliah  scholarships.  This  study  aims  to  implement  the  Naïve  Bayes algorithm in determining scholarship awards so that they are right on target. The Naïve Bayes method can help classify data on prospective recipients of KIP Kuliah scholarships. The criteria for determining the classification were obtained through several stages, namely, the results of file selection, online exams and interviews. The dataset used in this study is 100 scholarship recipient data. The accuracy level of implementing the Naïve Bayes algorithm after testing and calculating using the confusion matrix is 98.89%. So based on the results of the calculation suggests that the Naïve  Bayes Classifier  algorithm  can  be used  to  classify  the  criteria  for  the  award  of the KIP College scholarship .
Keywords: Scholarship, KIP Kuliah, Classification, Naïve Bayes.

## 1 PENDAHULUAN
Pendidikan berperan penting untuk menyiapkan sumber daya manusia yang berkualitas bagi pembangunan  nasional  di  era  globalisasi.  Pada  saat  orang-orang  berlomba  untuk  mengenyam pendidikan  setinggi  mungkin  namun  disisih  lain  masih  banyak  masyarakat  yang  tidak  dapat melanjutkan  pendidikan  hingga  ke  jenjang  yang  lebih  tinggi.  Hal  ini  disebabkan  oleh  banyak faktor. Salah satu faktor yang paling mendasar adalah faktor finansial[1].
Mengingat begitu pentingnya pendidikan, salah satu upaya dari pemerintah Indonesia untuk dapat membangun sumber daya manusia secara profesional dan merata tanpa memandang status sosial dengan memberikan bantuan pendidikan kepada mahasiswa berupa Kartu Indonesia Pintar Kuliah atau KIP Kuliah. Berdasarkan panduan umum dari KEMDIKBUD dipersyaratkan adanya seleksi bagi calon penerima bantuan KIP Kuliah[2].
Kampus STIKI Malang menjadi salah satu Institusi yang memberikan kesempatan kepada calon  mahasiswa-nya  untuk  melanjutkan  pendidikan  menggunakan  bantuan  KIP  Kuliah.  Pada unit PMB (Penerimaan Mahasiswa Baru) di STIKI Malang bertugas untuk melakukan seleksi dan mengelola  bantuan  KIP  Kuliah.  Namun  permasalahan  yang  terjadi  pada  saat  seleksi  bantuan beasiswa  KIP  Kuliah  masih  dilakukan  secara  manual  dan  rentan  terjadinya  subjektivitas  yang memungkinkan terjadinya pemberian beasiswa kurang tepat sasaran. Mahasiswa yang seharusnya berhak  mendapatkan  beasiswa  tetapi  mereka  tidak  mendapatkannya.  Begitu  juga  sebaliknya, mahasiswa yang seharusnya tidak berhak atas beasiswa KIP Kuliah justru mendapatkan bantuan beasiswa tersebut.
Sistem  yang  terkomputerisasi  sangat  diperlukan  untuk  membantu  pihak  institusi  dalam menentukan  pemberian  beasiswa  KIP  Kuliah  agar  lebih  tepat  sasaran. Salah  satu  metode  yang dapat diterapkan adalah algoritma Naïve Bayes yang dapat menganalisa dan melakukan perbaikan terhadap data lama yang dimiliki dan data baru yang dihasilkan sehingga akan memberikan nilai probabilitas sederhana yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan[3].
Model  dari  analisis Naïve  Bayes penelitian  ini  digunakan  untuk  menentukan  layak  atau tidaknya seorang mahasiswa mendapatkan beasiswa KIP Kuliah. Proses seleksi calon mahasiswa penerima beasiswa terdapat beberapa tahapan. Tahap yang pertama persyaratan administrasi atau pemberkasan, tahap kedua tes akademik, dan tahap ketiga tes wawancara. Adapun kriteria yang diterapkan dalam penentuan pemberian beasiswa antara lain, prestasi, sumber listrik, kepemilikan rumah, sumber air, luas tanah, luas bangunan, penghasilan orang tua, pekerjaan orang tua, jumlah tanggungan, status orang tua (yatim/piatu), predikat ujian, rata-rata rapor, dan hasil wawancara.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Algoritma Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  algoritma  yang  terdapat  pada  teknik klasifikasi[4]. Naïve  Bayes merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan statistik. Teorema Bayes dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya.  Teorema  tersebut dikombinasikan  dengan  Naive  dimana  diasumsikan  kondisi  antar  atribut  saling  bebas. Naïve Bayes dinilai berpotensi baik dalam mengklasifikasikan dokumen dibandingkan dengan metode pengklasifikasian lain dalam hal akurasi dan efisiensi komputasi[5]. Keuntungan dari Naïve Bayes adalah menggunakan lebih sedikit data pelatihan, sehingga komputasi dapat dilakukan lebih cepat dan  lebih  efisien[6].  Kelemahan Naïve  Bayes adalah  pemilihan  fitur  yang  buruk  mengurangi akurasi dan meningkatkan waktu komputasi.
Dalam  metode Naïve  Bayes diperlukan  data  latih  dan data  uji  yang  akan  diklasifikasikan, dalam Naïve  Bayes ,  semakin  banyak  data  latih  yang  yang  dilibatkan,  semakin  baik  hasil  yang prediksi yang diberikan. Adapun persamaan dari Teori Bayes sebagai berikut:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋)
(1)
Menghitung  P(Ci)  yang merupakan  probabilitas prior untuk  setiap  sub  kelas C  yang  akan dihasilkan menggunakan persamaan:
𝑃(𝐶𝑖) = 𝑠𝑖 𝑠 (2)
Dimana  Si  adalah  jumlah  data  training  dari  kategori  Ci,  dan  s  adalah  jumlah  total  data training. Menghitung P(Xi|Ci) yang merupakan probabilitas posterior Xi dengan syarat C.

## 3 METODE PENELITIAN

## A. Prosedur Penelitian
Prosedur  penelitian  yang  dilakukan  melalui  beberapa  tahap.  Tahap  pertama  yaitu  analisis masalah untuk mengenali sejumlah data dalam penelitian. Tahap kedua adalah pengumpulan data. Data yang telah terkumpul akan memudahkan untuk ke proses perancangan sistem,  implementasi hingga ke tahap penarikan kesimpulan. Tahap prosedur penelitian di   ditunjukan pada Gambar 1. berikut.
Gambar  1. Prosedur Penelitian
Teknik  analisis  data  menggunakan  teknik  pendekatan  kuantitatif  berupa  numerik  dan nominal.  Pada  penelitian  ini  data  diolah  dan  diuji  dalam  pengujian  algoritma Naïve  Bayes [7]. Kemudian  pengujian Rule yang  diperoleh  algoritma Naïve  Bayes tersebut  selanjutnya  diuji dengan Confusion  Matrix .  Dengan  pengujian  diatas  dapat  diperoleh  nilai  akurasi  dari rule algoritma Naïve Bayes [8].
Naïve  Bayes  merupakan  metode  untuk  klasifikasi  yang  menghitung  probabilistik  dengan menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan  untuk  menentukan probabilistik  hasil[9].  Kelebihan  dari  algoritma Naïve Bayes adalah  sederhana  tapi mempunyai akurasi yang tinggi meskipun menggunakan data yang sedikit [10].
B. Perancangan Sistem
Pada proses perancangan sistem dibuat suatu perancangan dari sistem penentuan pemberian beasiswa  KIP  Kuliah  menggunakan  2  actor  yaitu  admin  dan  peserta[11].  Sebagai  admin  dapat melakukan login, lihat beranda, kelola pendaftaran, kelola kriteria, kelola proses seleksi beasiswa dan  melihat laporan. Sedangkan  sebagai  User  hanya  dapat  melakukan  login,  pendaftaran,  lihat beranda, perbaharui data diri, dan melihat pengumuman. Use case[12] perancangan sistem untuk unit PMB (Penerimaan Mahasiswa Baru) di STIKI Malang dapat dirancang seperti pada Gambar 2. sebagai penjelasan kebutuhan fungsional.
Gambar  2. Use Case Diagram
Pada Gambar 3. merupakan gambar PDM (Physical Data Model)[13] dengan menggunakan beberapa  tabel  untuk  menggambarkan  data  dan  hubungan  antar  data  yakni  tabel  peserta, administrator, kriteria, dan pendaftaran. Model tersebut merupakan gambaran perancangan sistem untuk penentuan pemberian beasiswa KIP Kuliah menggunakan algoritma Naïve Bayes[14].
Gambar  3. PDM (Physical Data Model)

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem
Proses  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  metode  black  box[15].  Pengujian  yang dilakukan untuk mengetahui keberhasilan sistem sesuai dengan rancangan sistem. Kasus uji pada sistem yang dilakukan yaitu, Login, pilih menu pendaftaran, menu kriteria, menu analisis peserta, dan menu laporan.  Berdasarkan pengujian yang dilakukan  dari kasus uji sistem diperoleh hasil yang valid sesuai dengan kondisi yang diharapkan. Berikut implementasi sistem dari penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam penentuan pemberian beasiswa KIP Kuliah.
Gambar  4.  merupakan  tampilan  halaman  utama  peserta.  Apabila  peserta  sudah  memiliki akun,  dapat  langsung  mengisi  form  login.  Namun,  jika  peserta  belum  memiliki  akun  dapat mengisi form pendaftaran terlebih dahulu.

## Gambar  5. Dashboard Admin
Gambar  5.  merupakan  tampilan  halaman  dashboard  admin  yang  berisi  informasi  terkait jumlah peserta yang telah melakukan pendaftaran.

## Gambar  6. Proses Analisis
Gambar  6.  merupakan  tampilan  dari  hasil  proses  perhitungan  analisis  Naïve  Bayes  oleh sistem[16]. Hasil perhitungan data testing menunjukkan peserta yang layak menerima beasiswa sebanyak 8 dan tidak layak sebanyak 2.

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan implementasi dan pembahasan mengenai implementasi algoritma Naïve Bayes dalam penentuan pemberian beasiswa KIP Kuliah dapat disimpulkan bahwa:
a. Setelah melakukan uji menggunakan algoritma Naïve Bayes, sistem ini dapat membantu pihak  PMB  (Penerimaan  Mahasiswa  Baru)  untuk  merekomendasikan  layak  dan  tidak layak peserta beasiswa KIP Kuliah agar tepat sasaran berdasarkan dengan kriteria yang ada di kampus STIKI Malang.
b. Hasil pengujian menggunakan Microsoft excel dan sistem memiliki hasil rekomendasi yang sama.
c. Tingkat  akurasi  dari  penerapan  algoritma  Naïve  Bayes  setelah  dilakukan  perhitungan adalah  sebesar  98,89%.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes Classifier  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasi  kriteria  penentuan  pemberian beasiswa KIP Kuliah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alviyah, E. N., Meilani, M., Fawwaz, M., Aprilia, S. N., Saptaji, S. A. P., Rozak, R. W. A., & Mulyani, H. “Beasiswa KIP-K: Apakah Beasiswa Dapat Menjadi Motivasi Belajar Mahasiswa?”. Journal of Creative Student Research , 1 (2), 309-318. 2023.
[2] Bobby, M. “Implementasi Maqashid Syariah Terhadap Kebijakan Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-KULIAH)”. NUSANTARA: Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial , 10 (1), 217-232.
2023.
[3] Budiman,  B.,  &  Umami,  I.  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Menentukan Calon Penerima Beasiswa Di SMK YPM 14 Sumobito Jombang”. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 4(2). 446-454 2022.
[4] Darwis,  D.,  Siskawati,  N.,  &  Abidin,  Z.  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Analisis  Sentimen  Review  Data  Twitter Bmkg  Nasional”. Jurnal Tekno  Kompak , 15 (1),
131-145. 2021.
[5] Dita,  C.  A.  P.,  Chairunisyah,  P.,  &  Mesran,  M.  “Penerapan  Naïve  Bayesian  Classifier Dalam  Penyeleksian  Beasiswa  PPA”.  Journal  of  Computer  System  and  Informatics (JoSYC), 2(2), 194-198. 2021.
[6] Djamaludin, M. A., Triayudi, A., & Mardiani, E. “Analisis Sentimen Tweet KRI Nanggala 402  di  Twitter  menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier”.  Jurnal  JTIK  (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), 6(2), 161-166. 2022.
[7] Firmansyah,  F.,  &  Yulianto,  A.  “Prediksi  Hasil  Belajar  Menggunakan  Naïve  Bayes Classifier  pada  Tingkat  Sekolah  Dasar”. REMIK:  Riset  dan  E-Jurnal  Manajemen Informatika Komputer , 7 (2), 1174-1182. 2023.
[8] Hasugian,  A.  H.,  Putri,  R.  A.,  &  Simatupang,  M.  A.  “Penerapan  Algoritma  Klasifikasi Naïve  Bayes  Untuk  Analisis Sentimen  Tentang  Pemindahan  Ibu  Kota  Negara”. Journal Of Science And Social Research , 7 (2), 635-644. 2024.
[9] D. A. Fatah, E. M. S. Rochman, W. Setiawan, A. R. Aulia, F. I. Kamil, and A. Su’ud, “Sentiment Analysis of Public Opinion Towards Tourism in Bangkalan Regency Using Naïve  Bayes  Method,” E3S  Web  Conf. ,  vol.  499,  p.  01016,  2024,  doi:
10.1051/e3sconf/202449901016.
[10] Iskandar,  S.,  Refisis,  N.  R.,  &  Ginting,  B.  A.  “Metode  Naïve  Bayes  Classifer  Dalam Penentuan  Penerima  Beasiswa  Bidikmisi  Di  Universitas  Negeri  Medan”.  Karismatika, 7(1), 10-23. 2021.
[11] Karina,  B.  “Pembangunan  Sistem  Informasi  Distribusi  Pupuk  Di P t.  Gresik  Cipta Sejahtera  Perwakilan  Lampung  Berbasis Mobile (Doctoral  dissertation”,  IIB DARMAJAYA) 2019.
[12] Khamdun,  K.,  Nainggolan,  E.  R.,  &  Putra,  J.  L.  “Perancangan  Sistem  Informasi Manajemen Pelatihan Kursus Berbasis Web Pada CV Nixtrain Infotama”. Jurnal Ilmiah Informatika , 10 (01), 1-7. 2022.
[13] Murtadlo,  A.  D.  “ Pengembangan  Game  Edukasi  Memahami  Doa  Doa  Islam Menggunakan  Unity  &  Database” (Doctoral  dissertation,  UPN  Veteran  Jawa  Timur). 2024.
[14] Ningsih,  E.  W.,  &  Hardiyan,  H.  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam  Penentuan Kelayakan  Penerima  Kartu  Jakarta  Pintar  Plus”. Jurnal  Khatulistiwa  Informatika , 6 (1), 15-20. 2020.
[15] Suwirmayanti, N. L. G. P., Aryanto, I. K. A. A., Putra, I. G. A. N. W., Sukerti, N. K., & Hadi,  R.  “Penerapan  Helpdesk  System  dengan  Pengujian  Blackbox  Testing”. Jurnal Ilmiah Intech: Information Technology Journal of UMUS , 2 (02), 55-64. 2020.
[16] Watratan, A. F., & Moeis, D. “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia”. Journal of Applied Computer Science and Technology , 1 (1), 7-14. 2020.