## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 12 Number 2, Tahun 2023, pp. 309-316 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i2.51745

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received August 26, 2022 Revised September 11, 2022 Accepted May 13, 2023 Available online July 25, 2023
Kata Kunci: Beasiswa, Algoritme, K-NN, Naïve Bayes, CART
Keywords: Scholarships, Algorithms, K-NN, Naïve Bayes, CART
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2023 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## Komparasi  Algoritme  K-NN,  Naïve  Bayes,  dan  Cart  untuk Memprediksi Penerima Beasiswa
Ali Nur Ikhsan 1 *, Pungkas Subarkah 2 , Raditya Sani Alifian 3
1,2.3 Informatika, Universitas Amikom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia

## A B S T R A K
Persebaran  penerima  beasiswa  di  tanah  air  Indonesia  terdapat  masalah  salah satunya  yaitu  tidak  tepat  sasaran.  Pemerintah  Indonesia  memberikan  beasiswa kepada  peserta  didik  di  Indonesia  sebagai  contoh  yaitu  Program  Indonesaia Pintar  dan,  Program  Indonesia  Pintar  Pendidikan  Dasar  dan  Pendidikan menengah. Pemberian beasiswa diperlukan adanya klasifikasi dalam mengambil keputusan  penerima  beasiswa  tersebut  untuk  meminimalisir  salah  sasaran. Prediksi  secara  dini  harus  dilakukan  untuk  mengantisipasi  kesalahan  dalam penerima  bantuan  beasiswa,  salah  satunya  menggunakan  teknik  data  mining. Tujuan  penelitian  ini  untuk  menganalisis  Komparasi  Algoritme  K-NN,  Naïve Bayes, Dan CART untuk Memprediksi Penerima Beasiswa bagi pengelola di SMA. Penelitian yang dilakukan menggunakan data mining terhadap dataset penerima beasiswa  dengan  memanfaatkan  aplikasi  Weka  dalam  mengolah  data.  Dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data penerima beasiswa di salah satu SMA dengan jumlah dataset yaitu 948 data dan memiliki 6 atribut (5 atribut dan 1  target  atribut).  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  Confusion matrix dan K-fold 10 Cross Validation.  Komparasi Algoritme K-NN, Naïve Bayes, Dan  CART  untuk  Memprediksi  Penerima  Beasiswa.  Dari  ketiga  Algoritme  yang digunakan  dalam  penelitian  diperoleh  kesimpulan  Algoritme  CART  merupakan Algoritme  dengan  hasil  akurasi  yang  paling  tinggi  sebesar  91.3502%  untuk memprediksi penerima beasiswa dengan kategori Good Classification.

## A B S T R A C T
The  distribution  of  scholarships  recipients  in  Indonesia  has  problems,  one  of  which  is  not  on  target.  The  Indonesian government  provides  scholarships  to  students  in  Indonesia,  for  example  the  Smart  Indonesia  Program  and  the  Smart Indonesia Program for Primary and Secondary Education. In granting scholarships, it is necessary to classify scholarship recipients to minimize mistargeting. Initial predictions must be made to anticipate mistakes in scholarship recipients, one of which is by using data mining techniques. The research was conducted using data mining on the dataset of scholarship recipients  by  utilizing  the  Weka  application  in  processing  data.  The  dataset  used  in  this  study  is  data  on  scholarship recipients in one of the high schools in Banjarnegara Regency, Central Java with a total dataset of 948 data and has 6 attributes (5 attributes and 1 target attribute). The method used in this research is Confusion matrix and K-fold 10 Cross Validation. Researchers compared the K-NN, Naïve Bayes, and CART algorithms to predict scholarship recipients. Of the three  algorithms  used  in  the  study,  it  was  concluded  that  the  CART  algorithm  was  the  algorithm  with  the  highest accuracy of 91.3502% for predicting scholarship recipients in the Good Classification category.

## 1. PENDAHULUAN
Dampak pandemi covid 19 sangat berpengaruh terhadap kehidupan masyarakat salah satunya di bidang  Pendidikan.  Mendapatkan  dan  melanjutkan  pendidikan  yang  layak  dibutuhkan  oleh  setiap masyarakat  di  Indonesia (Arianto,  2021;  Fitria,  Linda.,  Neviyarni.,  Netrawati.,  &  Karneli,  2020). Ada beberapa  cara  mendapatkan  pendidikan  yang  baik  salah  satunya  dengan  memanfaatkan  beasiswa  yang berasal dari pemerintah (Alwi & Munirah, 2022; Kidd et al., 2020; Straub & Vilsmaier, 2020). Berdasarkan hasil observasi data dari pengelola Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) dan Kartu Indonesia Pintar (KIP - K) di SMA yang berada di Kabupaten Banjarnegara, Pendaftar beasiswa PPA dan KIP - K setiap tahunnya mengalami peningkatan,  namun dengan proses penyeleksiannya masih manual dengan bantuan pengolahan  aplikasi  Microsoft  Excel.  Hal  ini  dapat  menyebabkan  proses  penyeleksian  manual  kurang efektif dan tepat sasaran dalam segi mencapai tujuan maupun dalam segi waktu rekap penyeleksian. Hal ini  tentunya  membutuhkan  prediksi  dini  mengenai  penerima  beasiswa. Prediksi  secara  dini  harus dilakukan,  salah  satunya  mengguunakan  teknik  data  mining  ,  yang  bertujuan  untuk  menggambarkan penemuan  baru  pada  prediksi  mengenai  beasiswa  sekolah.  Dimana  strategi  penambangan  informasi menggambarkan  siklus  yang  menggunakan  prosedur Artiicial  Intelegence (AI) (Pungkas  Subarkah  et  al.,
2021). Prediksi ini bertujuan guna mengetahui nilai akurasi dari hasil yang didapatkan (Coussement et al., 2020;  Pallathadka  et  al.,  2021). Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  di  Kabupaten  Banjarnegara,  tiap  tahun akademik  mendapatkan  bantuan  Beasiswa,  baik  Beasiswa  yang  diperoleh  dari  lembaga  pemerintah, perusahaan, ataupun yayasan, dengan bentuk berupa bantuan biaya pendidikan bagi mahasiswa kurang mampu  secara  ekonomi  tetapi  memiliki  potensi  akademik.  Namun  jumlah  alokasi  Beasiswa  yang disalurkan  setiap  tahunnya  terbatas  dan  tidak  sebanding  dengan  jumlah  mahasiswa  yang  mengajukan Beasiswa,  sehingga  tersebut  mengakibatkan  harus  adanya  proses  penyeleksian  yang  ketat  oleh  bagian pengelola beasiswa, agar penyaluran Beasiswasesuai dan tepat sasaran. Pemberian beasiswa mempunyuai tujuan  meringankan  biaya  sekolah  siswa,  meningkatkan  optimisme  siswa  untuk  bersekolah  lagi. Mendorong  aagr  siswa  semangat  belajar  agar  bisa  meraih  cita - cita  yang  diinginkan (Laajaj  et  al.,  2022; Mittal,  P.,  &  Gill,  2014). Machine  Learning (ML)  adalah  salah  satu  metodologi  cerdas  yang  telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam domain klasifikasi dan prediksi. Salah satu tugas ML secara umum  melibatkan  memprediksi  variabel  target  dalam  data  yang  sebelumnya  tidak  terlihat,  adalah klasifikasi (Darmayanti et al., 2021) . Tujuan klasifikasi adalah untuk memprediksi variabel target (kelas) dengan membangun model klasifikasi berdasarkan pada dataset pelatihan, dan kemudian menggunakan model itu untuk memprediksi nilai kelas data uji (Bunker & Thabtah, 2019). Algoritme  K - Nearest  Neighbor  (K - NN)  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  dalam  data mining  yang  termasuk  ke  dalam supervised  learning (Lu  et  al.,  2021;  Okfalisa  et  al.,  2018;  Wang  &  Mao, 2020) . Pengklasifikasian  yang  dilakukan  berdasarkan  atribut  dan  data  training,  sehingga  proses pengklasifikasian data baru dilakukan berdasarkan perbandingan kemiripan mayoritas pada data training. K - NN  metode  nonparametrik  untuk  mengklasifikasikan  data  baru  yang  kelasnya  belum  diketahui  dan memilih data sebanyak k yang letaknya paling dekat dari data baru (Nurdiawan et al., 2021). Dalam kNN nilai jarak ditentukan dengan pengujian data testing terhadap data training kemudian menggunakan nilai terkecil dari nilai ketetanggan terdekat (Lu et al., 2021;  Permana et al., 2021). K - NN termasuk kelompok instance  based  learning .Algoritma  ini  juga  merupakan  salah  satu  teknik  lazy  learning.K - NN  dilakukan dengan mencari kelompok k objek dalam data training yang paling dekat (mirip) dengan objek pada data baru  atau  data testing (Bermejo - Martí n,  Rodrí guez - Monroy,  Nu n ez - Guerrero,  et  al.,  2021;  Mustakim  & Oktaviani F, 2016; Nawaz et al., 2021; Wazery et al., 2021). Algoritme K - Nearest Neighbor (KNN) dikenal karena  kemudahannya  dalam  melakukan  prediksi,  bekerja  dengan  cara  mencari  sejumlah  k  pola  yang terdekat  dengan  pola  masukan,  kemudian  menentukan  kelas  keputusan  berdasarkan  jumlah  pola terbanyak diantara k pola tersebut (Gao et al., 2021; Sisodia & Sisodia, 2021). Sedangkan pada algoritme naive bayes adalah suatu algoritma yang digunakan untuk klasifikasi, teorema bayes dan berasumsi bahwa nilai  antar  variabel  saling  bebas  (independen)  pada  suatu  nilai output (Han  et  al.,  2012;  Idris,  2019). Algoritme naive bayes diterapkan pada data asli untuk mendapatkan data pelatihan baru dan berkualitas tinggi dengan tujuan meningkatkan akurasi deteksi dan mengurangi tingkat noise (Gu & Lu, 2021; Karo et al.,  2022). Algoritme Classification  And  Regression Trees (CART)  CART  merupakan  metodologi  statistik nonparametrik yang dikembangkan untuk topik analisis klasifikasi, baik untuk variabel respon  kategorik maupun  kontinu.  Metode  ini  merupakan  metode  yang  biasa  diterapkan  suatu  himpunan  data  yang mempunyai  jumlah  besar,  variabel  yang  sangat  banyak  dan  dengan  skala  variabel  campuran  melalui prosedur pemilahan bineCART merupakan metodologi statistik nonparametrik yang dikembangkan untuk topik  analisis  klasifikasi,  baik  untuk  variabel  respon  kategorik  maupun  kontinu.  Metode  ini  merupakan metode yang biasa diterapkan suatu himpunan data yang mempunyai jumlah besar, variabel yang sangat banyak dan dengan skala variabel campuran melalui prosedur pemilahan bine (Helena et al., 2019). Pada klasifikasi algoritme CART (Classification and Regression Tress), sebuah  record akan diklasifikasikan ke dalam salah satu dari sekian klasifikasi yang tersedia pada variabel tujuan berdasarkan nilai–nilai variabel prediktornya (Susanto  &  Suryadi,  2010). Secara  umum,  algoritme  baik  digunakan  untuk dataset numeric (Bermejo - Martí n, Rodrí guez - Monroy, & Nu n ez - Guerrero, 2021; P. Subarkah et al., 2018) . Beberapa penelitian terdahulu terkait rekomendasi penerima beasiswa menggunakan algoritma K - Nearest  Neighbor  (K - Nn)  Dan  Algoritma  C4.5  dengan  hasil  algoritma  k - NN  memiliki  tingkat  akurasi yang  lebih  tinggi  dibandingkan  algoritma  C4.5 (Noviana  et  al.,  2019). Perbandingan  Algoritma  Decision Tree, kNN, dan Naive Bayes untuk Prediksi  Kesuksesan Start - up diperoleh hasil algoritma Decision Tree merupakan  algoritma  yang  paling  cocok  untuk  digunakan  di  antara  algoritma  kNN  dan  Naí ve  Bayes (Permana  et  al.,  2021). Klasifikasi  Calon  penerima  bidikmisi  dengan  menggunakan  algoritma  K - Nearest Neighbor  dengan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma  K - NN,  diperoleh  hasil  klasifikasi sudah  sangat  bagus (Zerlinda  et  al.,  2019). Prediksi  kelompok  UKT  mahasiswa  pada  program  studi  S1 Sistem  Informasi  FMIPA  Universitas  Riau  menggunakan  algoritme  K - Nearest  Neighbor.  Hasil  yang didapatkan pada penelitian ini yaitu nilai akurasi sebesar 84,21% (Sukamto et al., 2020). Kontribusi dari penelitian yang dilakukan yaitu  Komparasi Algoritme K - NN, Naí ve Bayes, Dan CART Untuk Memprediksi
Penerima Beasiswa. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis komparasi algoritme K - NN, Naí ve Bayes, dan CART untuk memprediksi penerima beasiswa bagi pengelola di SMA Kabupaten Banjarnegara.

## 2. METODE
Jenis  penelitian  ini  merupakan  penelitian  kualitatif.  Tahap  penelitian  terdiri  dari  tahap identifikasi masalah, tahap pre processing, dan penarikan kesimpulan. Pada tahap identifikasi masalah tim mencari  dan  mengidentifikasi  masalah  yang  akan  dijadikan  penelitian.  Objek  yang  dijadikan  penelitian yaitu  terkait  penerimaan  beasiswa  dan  untuk  subjek  penelitian  difokuskan  dengan  menggunakan  data SMA  yang  bekerja  sama  dengan  peneliti  untuk  diambil  dataset  penerima  beasiswa.  Pada  penelitian  ini, menggunakan  teknik data  mining ,  yaitu  komparasi  algoritme  Naive  Bayes,  KNN  dan  CART.  Dengan menggunakan 3 komparasi algortime diharapkan dapat memperoleh hasil perbandingan yang paling baik untuk  memprediksi  penerima  beasiswa.  Penelitian  ini  dilakukan  di  salah  satu  SMA  di  Kabupaten Banjarnegara dengan dataset yang digunakan juga bersumber dari SMA tesebut. Dataset dalam penelitian ini terdiri dari Jenis Kelamin, Usia, Alat Transportasi, Penghasilan Orang tua, KPS, Layak KIP dan Penerima KIP (Kelas Target). Pada tahap pengumpulan data dilakukan dengan pengumpulan data berupa jurnal dan buku  yang  berkaitan  dengan  penelitian.  Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  diperoleh  secara langsung  dari  pihak  SMA.  Tahap pre-processing,  d ataset  yang  diperoleh  masih  berupa  data  Excel,  data tersebut  diolah  terlebih  dahulu  ke  dalam  bentuk  file  dengan  jenis  Arff  yang  dapat  dibaca  oleh  aplikasi Weka.  Penelitian  melakukan  konversi  data  dengan  menyesuaikan  data  yang  akan  digunakan  dalam aplikasi  weka  untuk  dilakukan  mining.  Pada  tahap  ini,  melakukan  seleksi  data  yang  akan  digunakan sebagai  data  penelitian.  Data  diidentifikasi  dan  dikelompokkan  sesuai  dengan  atributnya  ( attribute identification  and  selection ),  kemudian  proses  penindakan  nilai  atribut  yang  hilang  atau  tidak  lengkap ( handling missing  values)  dan  proses  diskritisasi  nilai.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  Algoritme  K-NN,  Naïve  Bayes,  Dan  CART.  Pada  tahap  ini  dilakukan  penghitungan  nilai akurasi  melalui confusion  matrix.  Tahap  validasi  dan  evaluasi dilakukan  dengan  tujuan  megetahui  hasil yang  diperoleh  dari  penelitian  sudah  akurat  dan  dapat  dilanjutkan  dengan  penarikan  kesimpulan. Penarikan  kesimpulan  dilakukan  dengan  melihat  hasil  perbandingan  atau  komparasi  Algoritme  K-NN, Naïve  Bayes,  dan  CART  yang  telah  dilakukan  dengan output berupa  nilai  akurasi  dari  ketiga  algoritme, jurnal nasional dan laporan penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Penelitian  ini  menggunakan dataset yang  berasal  dari  SMA  di  Kabupaten  Banjarnegara  dengan rincian 948 data dan memiliki 6 atribut (5 atribut dan 1 target atribut). Ya (siswa tersebut putus sekolah) dan  Tidak  (siswa  tersebut  tidak  putus  sekolah).  Data  terlebih  dahulu  diolah  melalui  tahapan pre- processing , bertujuan untuk menyesuaikan atribut-atribut yang akan diolah menggunakan aplikasi weka, serta  untuk  menemukan  nilai  yang  kosong  pada  atribut  ( missing  values ).  Atribut-  atribut  pada  dataset terdiri dari atribut 0,    Atribut  pertama ialah  jenis  kelamin siswa.  Atribut 1  usia siswa yang  bersekolah. Atribut  2    Alat  transportasi  yang  digunakan  saat  bersekolah.  Atribut  3  jumlah  penghasilan  orang  tua. Atribut 4 Kartu Perlindungan Sosial (KPS). Atribut 5   Layak KIP. Atribut 6 penerima KIP ( Class Target ). Selanjutnya  ialah  tahapan pre-processing yang  berguna  untuk  penyeleksian  dari  dataset  agar  diperoleh data  yang  siap  digunakan.  Dataset  yang  telah  dilakukan  penyesuaian  atribut  untuk  digunakan  pada aplikasi weka disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Pre-Processing
Data Orisinil Data Pre-Processing Keterangan P P Jenis Kelamin 15 15 Usia 5 5 Alat Transportasi 1 1 Penghasilan Orang tua Tidak Tidak KPS Ya Ya Layak KIP Tidak Tidak Penerima KIP (Kelas Target) Berdasarkan Tabel  1 bahwa  hasil  data pre-processing dataset  Penerima  Beasiswa  yang  telah dilakukan  tidak  terdapat missing  value. Tahap  selanjutnya  setelah  dilakukan  tahap pre-processing yaitu mengolah  dataset  dengan  menggunakan  aplikasi  Weka.  Tahap  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil
confusion Matrix berdasarkan metode evaluasi 10- fold cross validation. Dataset yang diolah dibagi menjadi 7  subsets  dengan  6  subsets  sebagai training  sets dan  1 subsets sebagai testing  set kemudian  dilakukan perulangan sebanyak 10 kali. Classifier yang digunakan pada dataset yaitu IBk/K-NN, NAÏVE BAYES, dan CART. Visualisasi informasi dataset yang telah melalui tahap pre-processing. disajikan pada Gambar 1.
Gambar 2. Visualisasi data keseluruhan
Berdasarkan Gambar 2. dapat dilihat penerima beasiswa pada grafik warna biru yaitu dan bukan penerima  beasiswa  pada  grafik  warna  merah.  Pada  algoritme  KNN  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar 90.0844%  yang  diperoleh  dari  nilai precision,  recall, dan F-Measure. Confusion Kelas  “0”  merupakan penjabaran dari nilai confusion matrix yang dihasilkan dari Classifier Output KNN. Pada Confusion Kelas “0” diperoleh nilai True Positive / TP = 85, False Positive/FP = 36, False Negatif/FN=58, dan True Negative/TN =  769. Confusion Kelas  “ 1 ”  merupakan penjabaran  dari  nilai confusion  matrix yang  dihasilkan  dari Classifier Output KNN. Pada Confusion Kelas “ 1 ” diperoleh nilai True Positive / TP = 769, False Positive/FP = 58, False Negatif/FN=36, dan True Negative/TN = 85. Dari perhitungan yang sudah dilakukan nilai akurasi berdasarkan Confusion Matrix Algoritme KNN dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Akurasi Berdasarkan Confusion Matrix Algoritme KNN Class Precision Recall F-Measure 0 0.702 0.594 0.644 1 0.930 0.955 0.942 Weighted Avg 0.896 0.901 0.897
Dengan menggunakan aplikasi Weka 3.8.6, pengujian dataset Penerima Beasiswa diperoleh hasil klasifikasi dengan waktu 0 seconds. Pada algoritme Naïve Bayes diperoleh nilai akurasi sebesar 90.8228% yang diperoleh dari nilai precision, recall, dan F-Measure. Confusion Kelas “0” merupakan penjabaran dari nilai confusion  matrix yang  dihasilkan  dari Classifier  Output Naïve  Bayes.  Pada Confusion Kelas  “0” diperoleh nilai True Positive / TP = 90, False Positive/FP = 34, False Negatif/FN=53, dan True Negative/TN =  771. Confusion Kelas  “ 1 ”  merupakan  penjabaran  dari  nilai confusion  matrix yang  dihasilkan  dari Classifier  Output Naïve  Bayes.  Pada Confusion Kelas  “ 1 ” diperoleh  nilai True  Positive /  TP  =  771,  False Positive/FP  =  53,  False  Negatif/FN=34,  dan  True  Negative/TN  =  90.  Dari  perhitungan  yang  sudah dilakukan nilai akurasi berdasarkan Confusion Matrix Algoritme Naïve Bayes dapat dilihat pada Tabel 3 .
Tabel 3. Nilai Akurasi Berdasarkan Confusion Matrix Algoritme Naïve Bayes Class Precision Recall F-Measure 0 0.726 0.629 0.674 1 0.936 0.958 0.947 Weighted Avg 0.904 0.908 0.905
Dengan menggunakan aplikasi Weka 3.8.6, pengujian dataset Penerima Beasiswa diperoleh hasil klasifikasi  dengan  waktu  0.03  seconds.  Pada  algoritme  CART  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  91.3502% yang diperoleh dari nilai precision, recall, dan F-Measure.Confusion Kelas “0” merupakan penjabaran dari nilai confusion matrix yang dihasilkan dari Classifier Output CART. Pada Confusion Kelas “0” diperoleh nilai True Positive / TP = 97, False Positive/FP = 36, False Negatif/FN=46, dan True Negative/TN = 76. Confusion
Kelas “ 1 ” merupakan penjabaran dari nilai confusion matrix yang dihasilkan dari Classifier Output CART. Pada Confusion Kelas  “ 1 ” diperoleh  nilai True  Positive /  TP  =  769,  False  Positive/FP  =  46,  False Negatif/FN=36,  dan  True  Negative/TN  =  97.  Dari  perhitungan  yang  sudah  dilakukan  nilai  akurasi berdasarkan Confusion Matrix Algoritme CART dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Akurasi Berdasarkan Confusion Matrix Algoritme CART Class Precision Recall F-Measure 0 0.729 0.678 0.703 1 0.944 0.955 0.949 Weighted Avg 0.911 0.914 0.912
Dengan menggunakan aplikasi Weka 3.8.6, pengujian dataset Penerima Beasiswa diperoleh hasil klasifikasi  dengan  waktu  0.03  seconds.  Hasil  perhitungan  yang  sudah  dilakukan  dengan  menggunakan IBk/K-NN, NAÏVE BAYES, dan CART diperoleh perbandingan hasil akurasi yang dapat dilihat pada Tabel 5. Algoritme CART mempunyai hasil akurasi paling tinggi dibandingkan algoritme K-NN dan NAÏVE BAYES.
Tabel 5. Perbandingan Hasil Akurasi Algoritme IBk/K-NN, NAÏVE BAYES, dan CART
Algoritme Hasil Akurasi Precision Recall F-Measure Waktu ( Seconds ) KNN 90.0844 % 0.896 0.901 0.897 0 NAÏVE BAYES 90.8228 % 0.904 0.908 0.905 0.03 CART 91.3502 % 0.911 0.914 0.912 0.03
Dari penelitian yang telah  dilakukan  terkait komparasi Algoritme K-NN,  Naïve Bayes dan CART untuk memprediksi penerima beasiswa, Dari Tabel 5. pada algoritme KNN diperoleh nilai akurasi sebesar 90.0844%,  pada  algoritme  Naïve  Bayes  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  90.8228%,  dan  pada  algoritme CART  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  91.3502%  diperoleh  kesimpulan  bahwa  nilai  akurasi  CART  lebih baik  dibandingkan  dengan  KNN  dan  NAÏVE  BAYES  dalam  memprediksi  penerima  beasiswa  dan rekomendasi  untuk  penggunaan  Algoritme  yang  digunakan  dalam  memprediksi  penerima  beasiswa adalah  menggunakan  algoritme  CART.  Upaya  mengukur  tingkat  akurasi  dari  Algoritme  KNN,  NAÏVE BAYES  dan  CART  digunakan confusion  matrix yang  diperoleh  dari  proses  pengolahan  data  di  aplikasi Weka.
Tabel 6. Confusion Matrix Algoritme KNN
Class 0 1 0 85 58 1 36 769 948 121 827
Pada Tabel 6, jumlah data hasil bentukan rule yang diprediksi menerima beasiswa dengan data testing yang juga menerima beasiswa sebanyak 85. Jumlah data hasil bentukan rule yang diprediksi tidak menerima  beasiswa  dengan  data  testing  yang  diprediksi  menerima  beasiswa  sebanyak  58,  kemudian jumlah  data  hasil  rule  yang  diprediksi  tidak  menerima  beasiswa  dengan  data  testing  yang  diprediksi menerima beasiswa sebanyak 36. jumlah data hasil rule yang diprediksi tidak menerima beasiswa dengan data testing yang diprediksi tidak menerima beasiswa sebanyak 769.

## Tabel 7. Confusion Matrix Algoritme NAÏVE BAYES
Class 0 1 0 90 53 1 34 771 948 124 824
Pada Tabel 7, jumlah data hasil bentukan rule yang diprediksi menerima beasiswa dengan data testing yang juga menerima beasiswa sebanyak 90. Jumlah data hasil bentukan rule yang diprediksi tidak menerima  beasiswa  dengan  data  testing  yang  diprediksi  menerima  beasiswa  sebanyak  53,  kemudian jumlah  data  hasil  rule  yang  diprediksi  tidak  menerima  beasiswa  dengan  data  testing  yang  diprediksi
menerima beasiswa sebanyak 34. jumlah data hasil rule yang diprediksi tidak menerima beasiswa dengan data testing yang diprediksi tidak menerima beasiswa sebanyak 771.

## Tabel 8. Confusion Matrix Algoritme CART
Class 0 1 0 97 46 1 36 769 948 133 815
Pada Tabel 8, jumlah data hasil bentukan rule yang diprediksi menerima beasiswa dengan data testing yang juga menerima beasiswa sebanyak 97. Jumlah data hasil bentukan rule yang diprediksi tidak menerima  beasiswa  dengan  data  testing  yang  diprediksi  menerima  beasiswa  sebanyak  46,  kemudian jumlah  data  hasil  rule  yang  diprediksi  tidak  menerima  beasiswa  dengan  data  testing  yang  diprediksi menerima beasiswa sebanyak 36. jumlah data hasil rule yang diprediksi tidak menerima beasiswa dengan data testing yang diprediksi tidak menerima beasiswa sebanyak 769.

## Pembahasan
Hasil  perbandingan  algoritme  K-NN,  Naïve  Bayes  dan  CART  mendapatkan  nilai  hasil  yaitu algoritme  K-NN  sebesar  90.0844%,  algoritme  Naive  Bayes  sebesar  90.8228%,  dan  algoritme  CART sebesar  91.3502%.  Melalui  pengujian  algoritme  tersebut,  instansi  sekolah  dapat  menggunakan  sebagai media pertimbangan dalam menentukan penerima beasiswa, sehingga memudahkan dalam proses seleksi hingga  penetapan  penerima  beasiswa (Pujianto  et  al.,  2018). Nilai  akurasi  pada  penentuan  penerima beasiswa  dengan  menggunakan  948  data,  dapat  diketahui  bahwa  dari  ketiga  algoritme  menunjukkan bahwa  algoritme  CART  yang  memperoleh  nilai  akurasi  tertinggi  dari  kedua  algoritme  yang  digunakan. Didasarkan  pada  nilai Precision,  Recall dan F-Measure pada  algoritme  CART.  Algoritme  CART  memang cocok  digunakan  untuk  data  non  parametrik  dan  jumlahnya  besar (P.  Subarkah  et  al.,  2018). Beberapa penelitian  yang  menggunakan  dan  mengimplementasikan  algoritme  CART  telah  berhasil  dan  mampu memberikan nilai akurasi yang baik dan tinggi pada klasifikasi dan prediksi permaslahan yang ada (García et al., 2019; Khan et al., 2022; Shen et al., 2022). Tingkat akurasi Algoritme CART yang tinggi ditunjukkan pada  penelitian  Klasifikasi  Bike  Share  Daily  Dataset  menggunakan  berdasarkan  gambar  pada  Global Feature  Extraction  untuk  Akurasi  tertinggi  diperoleh  pada  CART  dengan  hasil  akurasi  sebesar 96% (Purnamawati et al., 2022). Pada penelitian  Perbandingan Akurasi Algoritma C4.5 dan CART dalam Memprediksi  Kategori  Indeks  Prestasi  Mahasiswa,    algoritma  CART  memberikan  akurasi  lebih  baik daripada  C4.5,  yaitu  63,16%  berbanding  61,54% (Alverina  et  al.,  2018). Penelitian  Sistem  Prediksi Penyakit  Kanker  Serviks  Menggunakan  CART,  Naive  Bayes,  dan  k-NN,  algoritme  yang  termasuk  dalam eager learner yang salah satunya yaitu algoritme CART memiliki performa yang lebih baik dibandingkan lazy learner (k-NN) (Praningki & Budi, 2018).

## 4. SIMPULAN
Hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  pada  KNN,  NAÏVE  BAYES  dan  CART  pada  penentuan penerima  beasiswa  dapat  diperoleh  kesimpulan  Algoritme  CART  merupakan  Algoritme  dengan  hasil akurasi yang paling tinggi untuk memprediksi penerima beasiswa dan berkategori Good Classification .

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Alverina,  D.,  Chrismanto,  A.  R.,  &  Santosa,  R.  G.  (2018).  Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan  CART  dalam Memprediksi  Kategori  Indeks  Prestasi  Mahasiswa. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Komputer , 6 (2), 76 – 83. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.6.2.2018.76-83.
Alwi, A., & Munirah. (2022). The Concept Of Naive Bayes And Its Simple Use For Prediction Final Score Of Student  Examination  Using  R  Language. Jurnal  Teknik  Informatika  (JUTIF) , 3 (1),  133 – 140. https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.139.
Arianto,  B.  (2021).  Dampak  Pandemi  COVID-19  terhadap  Perekonomian  Dunia. Jurnal  Ekonomi Perjuangan , 2 (2), 212 – 224. https://doi.org/10.36423/jumper.v2i2.665.
Bermejo-Martín,  G.,  Rodríguez-Monroy,  C.,  &  Núñez-Guerrero,  Y.  M.  (2021).  Water  consumption  range prediction in Huelva’s households using classification and regression trees. Water (Switzerland) , 13 (4). https://doi.org/10.3390/w13040506.
Bermejo-Martín, G., Rodríguez-Monroy, C., Núñez-Guerrero, Y. M., S, S., Wang, H., Subarkah, P., Abdallah, M. M., Hidayah, S. O. N., Wazery, Y. M., Saber, E., Houssein, E. H., Ali, A. A., Amer, E., Lu, J., Qian, W., Li,
S.,  Cui,  R.,  Ye,  H.,  Wu,  P.,  …  Ali,  H.  A.  (2021).  Accurate  detection  of  Covid -19  patients  based  on Feature  Correlated  Naïve  Bayes  (FCNB)  classification  strategy. IEEE  Access , 9 (1),  121. https://doi.org/10.1007/s12652-020-02883-2.
Bunker,  R.  P.,  &  Thabtah,  F.  (2019).  A  machine  learning  framework  for  sport  result  prediction. Applied Computing and Informatics , 15 (1), 27 – 33. https://doi.org/10.1016/j.aci.2017.09.005. Coussement,  K.,  Phan,  M.,  De  Caigny,  A.,  Benoit,  D.  F.,  &  Raes,  A.  (2020).  Predicting  student  dropout  in subscription-based  online  learning  environments:  The  beneficial  impact  of  the  logit  leaf  model. Decision Support Systems , 135 (May), 113325. https://doi.org/10.1016/j.dss.2020.113325.
Darmayanti,  I.,  Subarkah,  P.,  Anunggilarso,  L.  R.,  &  Suhaman,  J.  (2021).  Prediksi  Potensi  Siswa  Putus Sekolah Akibat Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritme K-Nearest Neighbor. Jurnal Sains Dan Teknologi , 10 (2), 230 – 238.
Fitria, Linda., Neviyarni., Netrawati., & Karneli, Y. (2020). Cognitive Behavior Therapy Counseling Untuk Mengatasi  Anxiety  Dalam  Masa  Pandemi  Covid-19. Al-Irsyad:  Jurnal  Pendidikan  Dan  Konseling , 10 (1), 23 – 29.
Gao, L., Li, D., Yao, L., & Gao, Y. (2021). Sensor drift fault diagnosis for chiller system using deep recurrent canonical  correlation  analysis  and  k-nearest  neighbor  classifier. ISA  Transactions , xxxx . https://doi.org/10.1016/j.isatra.2021.04.037.
García, V. J., Márquez, C. O., Isenhart, T. M., Rodríguez, M., Crespo, S. D., & Cifuentes, A. G. (2019). Evaluating the  conservation  state  of  the  páramo  ecosystem:  An  object-based  image  analysis  and  CART algorithm
approach for central Ecuador. Heliyon , 5 (10). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2019.e02701.
Gu,  J.,  &  Lu,  S.  (2021).  An  effective  intrusion  detection  approach  using  SVM  with  naïve  Bayes  feature embedding. Computers and Security , 103 , 102158. https://doi.org/10.1016/j.cose.2020.102158. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining Concepts and Techniques 3rd Edition . Morgan Kauffman.
Helena,  K.,  Susanti,  Y.,  &  Respatiwulan.  (2019).  Penerapan  Metode  Chi-Squared  Automatic  Interaction Detection (CHAID) dan Classification And Regression Trees (CART) pada Klasifikasi Status Kerja di Kabupaten Brebes. Seminar Nasional Sains Dan Enterpreneurship VI .
Idris,  M.  (2019).  Implementasi  Data  Mining  Dengan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi  Angka Kelahiran. Jurnal Pelita Informatika , 7 (3), 421 – 428.
Karo, I. M. K., Fajari, M. Y., Fadhilah, N. U., & Wardani, W. Y. (2022). Benchmarking Naïve Bayes and ID3 Algorithm  for  Prediction  Student  Scholarship. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 1232 (1), 012002. https://doi.org/10.1088/1757-899x/1232/1/012002.
Khan, A., Li, J. P., Hasan, M. K., Varish, N., Mansor, Z., Islam, S., Saeed, R. A., Alshammari, M., & Alhumyani, H. (2022).  PackerRobo:  Model-based  robot  vision  self  supervised  learning  in  CART. Alexandria Engineering Journal , 61 (12), 12549 – 12566. https://doi.org/10.1016/j.aej.2022.05.043.
Kidd, D., Miner, J., Schein, M., Blauw, M., & Allen, D. (2020). Ethics across the curriculum: Detecting and describing  emergent  trends  in  ethics  education. Studies  in  Educational  Evaluation , 67 (October 2019), 100914. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2020.100914. Laajaj,  R.,  Moya,  A.,  &  Sánchez,  F.  (2022).  Equality  of  opportunity  and  human  capital  accumulation: Motivational  effect  of  a  nationwide  scholarship  in  Colombia. Journal  of  Development  Economics , 154 . https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2021.102754. Lu,  J.,  Qian,  W.,  Li,  S.,  &  Cui,  R.  (2021).  Enhanced  k-nearest  neighbor  for  intelligent  fault  diagnosis  of rotating machinery. Applied Sciences (Switzerland) , 11 (3), 1 – 15. https://doi.org/10.3390/app11030919.
Mittal,  P.,  &  Gill,  N.  S.  (2014).  Comparative  Analysis  Of  Classification  Techniques  On  Medical  Data  Sets. IJRET: International Journal of Research in Engineering and Technology , 3 (6), 454 – 460. Mustakim, &  Oktaviani F, G. (2016). Algoritma K-Nearest Neighbor Classification Sebagai Sistem Prediksi Predikat Prestasi Mahasiswa . 13 (2), 195 – 202.
Nawaz, M. S., Shoaib, B., & Ashraf, M. A. (2021). Intelligent Cardiovascular Disease Prediction Empowered with Gradient Descent Optimization. Heliyon ,
7 (5), e06948. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e06948.
Noviana,  D.,  Susanti,  Y.,  &  Susanto,  I.  (2019).  Analisis  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  dan  Algoritma  C4.5. Seminar  Nasional  Penelitian Pendidikan Matematika (SNP2M) 2019 UMT , 79 – 87.
Nurdiawan, O., Kurnia, D. A., Solihudin, D., Hartati, T., & Suprapti, T. (2021). Comparison of the K-Nearest Neighbor  algorithm  and  the  decision  tree  on  moisture  classification. IOP  Conference  Series:
Materials  Science  and  Engineering , 1088 (1),  012031. https://doi.org/10.1088/1757- 899x/1088/1/012031.
Okfalisa,  Fitriani,  R.,  &  Vitriani,  Y.  (2018).  The  comparison  of  linear  regression  method  and  k-nearest neighbors in scholarship recipient. Proceedings - 2018 IEEE/ACIS 19th International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing, SNPD 2018 , 194 – 199. https://doi.org/10.1109/SNPD.2018.8441068.
Pallathadka,  H.,  Wenda,  A.,  Ramirez-Asís,  E.,  Asís-López,  M.,  Flores-Albornoz,  J.,  &  Phasinam,  K.  (2021).
Classification  and  prediction  of  student  performance  data  using  various  machine  learning algorithms. Materials Today: Proceedings , xxxx . https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.07.382.
Permana, A. P., Ainiyah, K., & Holle, K. F. H. (2021). Analisis Perbandingan Algoritma Decision Tree, kNN, dan Naive Bayes untuk Prediksi Kesuksesan Start-up. JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) , 6 (3), 178 – 188. https://doi.org/10.14421/jiska.2021.6.3.178-188.
Praningki, T., & Budi, I. (2018). Sistem Prediksi Penyakit Kanker Serviks Menggunakan CART, Naive Bayes, dan k-NN. Creative Information
Technology
Journal , 4 (2), 83. https://doi.org/10.24076/citec.2017v4i2.100.
Pujianto, A., Kusrini, K., & Sunyoto, A. (2018). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima  Beasiswa  Menggunakan  Metode  Neural  Network  Backpropagation. Jurnal  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (2), 157. https://doi.org/10.25126/jtiik.201852631. Purnamawati,  A.,  Winnarto,  M.  N.,  &  Mailasari,  M.  (2022).  Analisis  Cart  (Classification  and  Regression Trees)  Untuk  Prediksi  Pengguna  Sepeda  Berdasarkan  Cuaca. Jurnal  Teknoinfo , 16 (1),  14. https://doi.org/10.33365/jti.v16i1.1478.
Shen,  Z.,  Yang,  Y.,  Ai,  L.,  Yu,  C.,  &  Su,  M.  (2022).  A  hybrid  CART-GAMs  model  to  evaluate  benthic macroinvertebrate  habitat  suitability  in  the  Pearl  River  Estuary,  China. Ecological  Indicators , 143 (May), 109368. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.109368. Sisodia, D., & Sisodia, D. S. (2021). Engineering Science and Technology , an International Quad division prototype  selection-based  k-nearest  neighbor  classifier  for  click  fraud  detection  from  highly skewed  user  click  dataset. Engineering  Science  and  Technology,  an  International  Journal , xxxx . https://doi.org/10.1016/j.jestch.2021.05.015. Straub, R., & Vilsmaier, U. (2020). Pathways to educational change revisited – controversies and advances in  the  German  teacher  education  system. Teaching  and  Teacher  Education , 96 ,  103140. https://doi.org/10.1016/j.tate.2020.103140.
Subarkah, P., Ikhsan, A. N., & Setyanto, A. (2018). The effect of the number of attributes on the selection of study  program  using  classification  and  regression  trees  algorithms. Proceedings  -  2018  3rd International  Conference  on  Information  Technology,  Information  Systems  and  Electrical Engineering, ICITISEE 2018 . https://doi.org/10.1109/ICITISEE.2018.8721030. Subarkah, Pungkas, Abdallah, M. M., & Hidayah, S. O. N. (2021). Komparasi Akurasi Algoritme CART Dan Neural Network Untuk Diagnosis Penyakit Diabetes Retinopathy. CogITo Smart Journal , 7 (1), 121. https://doi.org/10.31154/cogito.v7i1.304.121-134.
Sukamto, S., Adriyani, Y., & Aulia, R. (2020). Prediksi Kelompok UKT Mahasiswa Menggunakan Algoritma
K-Nearest Neighbor. JUITA: Jurnal Informatika , 8 (1), 121.
https://doi.org/10.30595/juita.v8i1.6267.
Susanto, S., & Suryadi, D. (2010). Pengantar Data Mining – Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data . ANDI.
Wang, B., & Mao, Z. (2020). A dynamic ensemble outlier detection model based on an adaptive k-nearest neighbor rule. Information Fusion , 63 (May), 30 – 40. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2020.05.001. Wazery, Y. M., Saber, E., Houssein, E. H., Ali, A. A., & Amer, E. (2021). An Efficient Slime Mould Algorithm Combined  with  K-Nearest  Neighbor  for  Medical  Classification  Tasks. IEEE  Access , 9 ,  113666 – 113682. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3105485. Zerlinda,  H.  N.,  Slamet,  I.,  &  Zukhronah,  E.  (2019). Klasifikasi  Calon  Penerima  Bidikmisi  Dengan Menggunakan . 88 – 93.