Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis – JTEKSIS Vol.04 No.2 Juli 2022

## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MENENTUKAN CALON PENERIMA BEASISWA DI SMK YPM 14 SUMOBITO JOMBANG
Wahyuningsih 2) , Budiman 2) , Izzatul Umami 3)
123 Fakultas Teknik, Universitas Darul ‘Ulum, Jl. Gus Dur No.29A Mojongapit Jombang email: aningwahyuningsih0@gmail.com, budimanjombang1@gmail.com , izzatulumammuslimi@gmail.com

## ABSTRACT
Scholarships are grants in the form of financial assistance given to individuals that aim to be used for the continuation  of  the  education  achieved.  With  this  scholarship  program,  it  is  hoped  that  it  can  help students  who  have  problems  in  financing.  The  selection  of  scholarship  recipients  at  SMK  YPM  14 Sumobito  still  experiences  problems  in  decision  making,  because  the  assessment  process  is  not  always decided based on definite considerations but the policy of the decision makers who ultimately determine the  scholarship  recipients.  This  is  because  there  is  no  method  that  can  predict  prospective  scholarship recipients.  Eligibility  of  prospective  scholarship  recipients  is  determined  by  applying  the  Naïve  Bayes method. This method was chosen because  it was able to study the previous case data used as test data. After  testing  with  the  Naïve  Bayes  algorithm  using  the  Rapidmaner  tool,  the  results  were  90.48% accuracy,  96.88%  precision,  83.33%  recall  each.  So  that  it  can  be  said  as  a  good  key  to  apply  for prospective scholarship recipients.
Keywords: (scholarship assistance, Data Mining, Naïve Bayes).

## ABSTRAK
Beasiswa  adalah  pemberian  berupa  bantuan  keuangan  yang  diberikan  kepada  perorangan  yang bertujuan  untuk  digunakan  demi  keberlangsungan  pendidikan  yang  ditempuh.  Dengan  adanya  program Beasiswa  ini  diharapkan  dapat  membantu  siswa  yang  memiliki  masalah  dalam  hal  pembiayaan.  Seleksi penerimaan  beasiswa  di  SMK  YPM  14  Sumobito  masih  mengalami  kendala  pada  pengambilan keputusan, karena proses penilaiannya tidak selalu diputuskan berdasarkan perhitungan yang pasti tetapi kebijakan  dari  pembuat  keputusan  yang  akhirnya  menentukan  penerima  beasiswa.  Hal  ini  dikarenakan belum ada sebuah metode yang dapat memprediksi calon penerima beasiswa. Kelayakan calon penerima beasiswa  ditentukan  dengan  menerapkan  metode  Naïve  Bayes.  Metode  ini  dipilih  karena  mampu mempelajari data kasus sebelumnya yag digunakan sebagai data uji.Setelah dilakukan pengujian dengan algoritma  Naïve  Bayes  tersebut  menggunakan  tools  Rapidmaner  didapatkan  hasil  yaitu  nilai  accuracy 90,48%,  precision  96,88%,  recall  83,33%  disetiap  algoritmanya.  Sehingga  dapat  disimpulkan  algoritma Naïve Bayes merupakan algoritma yang baik untuk diterpakan untuk calon penerima beasiswa.
( Kata Kunci : Bantuan beasiswa, Data Mining, Naïve Bayes)
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan kebutuhan manusia  yang  sangat  penting  karena pendidikan  mempunyai  tugas  untuk
menyiapkan  Sumber  Daya  Manusia (SDM)  bagi  pembangunan  bangsa  dan negara.  Mengingat  begitu  pentingnya pendidikan,negara  sangat  mendukung
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis – JTEKSIS Vol.04 No.2 Juli 2022
warga negaranya untuk meraih pendidikan  setinggi-tingginya.  Namun, tidak setiap orang memiliki kesempatan untuk  mengenyam  pendidikan  karena permasalahan.  Program  Beasiswa  dapat membantu siswa yang memiliki masalah dalam hal pembiayaan.
Beasiswa  adalah    pemberian  bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk
digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh dan diberikan  oleh  lembaga  pemerintah, perusahaan ataupun yayasan.
Demikian  juga  di  SMK  YPM  14 Sumobito  masih  mengalami  kendala pada  proses  pengambilan  keputusan untuk  menentukan  mahasiswa  mana saja yang berhak mendapatkan beasiswa karena  proses  penilaiannya  tidak  selalu diputuskan  berdasarkan  perhitungan yang pasti tetapi kebijakan dari pembuat keputusan  yang  akhirnya  menentukan penerima beasiswa. Hal ini dikarenakan belum  ada  sebuah  metode  yang  dapat memprediksi calon penerima
beasiswa.[2]  Proses  seleksi  penerimaan beasiswa  merupakan  hal  yang  paling penting,agar tidak salah sasaran. Seleksi penerimaan  beasiswa  ini  melibatkan banyak  kriteria  yang  akan  dinilai. Semakin banyak siswa yang
mengajukan,maka akan semakin
menyulitkan  sekolah  dalam  melakukan perhitungan  yang  akan  mementukan siapa  yang  layak  menerima  beasiswa tersebut.
Proses penerimaan beasiswa di SMK YPM  14  Sumobito  akan  lebih  efektif dan  efisien  jika  menggunakan  sebuah system    pendukung  keputusan  yang dapat  membantu    mempercepat  dan mempermudah  pengambilan keputusan.
Maka  dari  itu  diperlukan  suatu  sistem atau  aplikasi  yang  dapat  membantu pihak sekolah dalam mengambil keputusan penentuan penerima beasiswa.
Penelitian  ini  akan  menerapkan algoritma Naïve Bayes dalam penentuan calon  penerima  beasiswa. Naïve  Bayes merupakan  sebuah  pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung  sekumpulan  probabilitas dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan kombinasi  nilai  dari  dataset  yang diberikan  .  Algoritma Naïve  Bayes adalah  salah  satu  metode data  mining yang termasuk kedalam sepuluh klasifikasi  data  mining  yang  paling popular  diantara  algoritma-algoritma lainnya[1].  Metode Naïve  Bayes juga dinilai berpotensi baik dalam mengklasifikasi  dokumen  dibandingkan metode  pengklasifikasian  yang  lain dalam hal akurasi dan efisiensi komputasi.

## METODE PENELITIAN
Metode  Penelitian  Populasi  dan Sampel
a. Populasi Populasi  adalah  keseluruhan  obyek penelitian
dengan batas-batas persoalan  yang  sudah  cukup  jelas.
Populasi  adalah  wilayah  generalisasi yang  terdiri  atas  obyek/subyek  yang mempunyai kualitas dan
karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan kemudian  ditarik  kesimpulannya. Jadi  populasi  adalah  keseluruhan objek penelitian dengan batas persoalan  yang  telah  ditentukan sebelumnya  untuk  dipelajari  dan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis – JTEKSIS Vol.04 No.2 Juli 2022
kemudian menghasilkan suatu kesimpulan. Populasi dalam penelitian  ini  merupakan  siswa  yang dinyatakan layak mendapatkan bantuan  beasiswa  dan  siswa  yang tidak  layak  mendapatkan  bantuan beasiswa  tahun  2022-2023  yang berasal  dari  data  internal  di  salah satu Sekolah yang ada di SMK YPM 14 Sumobito.
b. Sampel Sampel  adalah  bagian  dari  jumlah dan  karakteristik  yang  dimiliki  oleh populasi tersebut. Penelitian
menggunakan  sampel  yang  diambil dari  populasi.  Apa  yang  dipelajari dari sampel itu, kesimpulannya akan dapat  diberlakukan  untuk  populasi. Untuk  itu  sampel  yang  diambil  dari populasi harus betul-betul representatif (mewakili). Sampel dari penelitian ini adalah data siswa yang layak  mendapatkan  bantuan    dan siswa  yang tidak layak mendapatkan bantuan  beasiswa.  Data  tersebut bersifat intern yang
belum dipublikasikan  oleh  pihak  sekolah dapat  dilihat  pada  Table  3.1  jumlah sampel yang diambil : Tabel 3.1 Sampel Dataset Dataset Layak  Tidak Layak Total Sampel Data Training 29 155 184 Data Testing 9 33 42
Metode Pengumpulan Data Metode  pengumpulan  data  dibagi menjadi  dua  sumber  data  yaitu  data primer  dan  data  sekunder.  Data  Primer diperoleh  melalui  pertanyaan  lisan dengan menggunakan metode
wawancara,  observasi,  kuesioner  dll. Data  sekunder  adalah  data  dari  sumber data  lain  atau  data  yang  diperoleh  dari obyek penelitian yaitu berupa dokumentasi[2]. Data
sekunder diperoleh dari instansi dan bacaan terkait penelitia.  Jadi  data  primer  adalah  data yang  langsung  diperoleh  dari  sumber dan  data  sekunder  adalah  data  yang diperoeh dari sumber lain baik dokumentasi,  literatur,  buku,  jurnal,  dan informasi lainnya yang ada hubungannya dengan masalah yang diteliti.
Dalam penelitian ini metode pengumpulan  data  untuk  mendapatkan sumber  data  yang  digunakan  adalah metode  pengumpulan  data  sekunder. Data  utama  diperoleh  dari  data  siswa yang layak mendapatkan bantuan beasiswa    dan  siswa  yang  tidak  layak mendapatkan bantuan beasiswa sedangkan  data  pendukung  lainnya didapat  dari  buku,  jurnal  dan  publikasi lainnya.
Diagram Alir Penelitian
Langkah  –  langkah  penelitian  pada tugas  akhir  Implementasi  Algoritma Naïve  Bayes  untuk      Memprediksi Kelayakan Penerima Bantuan
Beasisawa  di  SMK  YPM  14  Sumobito di ilustrasikan seperti pada Gambar 3.1.
Pada  diagram  alir  akan  terdapat tahapan  proses  pengolahan  data  dari data  awal  yang  belum  diolah  hingga proses  data  mining  dan  menghasilkan suatu kesimpulan yang diperoleh setelah  data  diolah.  Dari  kesimpulan tersebut  diharapkan  dapat  membantu SMK  YPM  14  Sumobito  dalam memprediksi kelayakan penerima bantuan siswa dan sebagai bahan seleksi dalam memilih atau menentukan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis – JTEKSIS Vol.04 No.2 Juli 2022
penerima  manfaat  tersebut  kepada sekolah tersebut.
Tahapan  penelitian  pada  Tugas Akhir  Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  untuk  memprediksi  kelayakan penerima  bantuan  beasiswa  di  SMK YPM  14  Sumobito  dapat  diilusikan seperti gambar 3.2 dibawah ini :
Metode Analisis dan Pengujian Data Teknik  Analisis  data  menggunakan berupa  matematika  terhadap  angka  atau numerik  dan  nominal.  Pada  penelitian ini,  analisis  data  dilakukan  melalui  data siswa  salah  satu  sekolah  yang  ada  di SMK  YPM  14  Sumobito  Jombang dengan  nilai  rata-rata  siswa  yang mendapatkan  beasiswa  dan  siswa  yang tidak  layak  mendapatkan  bantuan.  Data diolah  dan  di  uji  dalam  pengujian  pada algoritma  Naïve  Bayes.  Kemudian pengujian Rule yang  diperoleh  Naïve Bayes  tersebut  kemudian  diuji  dengan confusion matrix untuk mengukur tingkat akurasi yang akan dihasilkan dari metode tersebut.
Metode  penelitian  yang  digunakan pada  eksperimen  ini  menggunakan metodologi  standar  dalam  penelitian data  mining adalah  model Cross- Standard  Industry  for  Data  Mining (CRISP-DM). Model CRISP-DM (Cross –  Industry  Standard  Process  for  Data Mining)  yang terdiri dari  6 tahap proses yaitu  : Business  Understanding , Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, Deployment . a. Business Understanding Berdasarkan  data  masyarakat  yang menerima beasiswa menunjukan adanya  tidak  tepat  sasaran  penerima beasiswa tersebut. Pada penelitian ini dilakukan  pengembangan  dengan komparasi  algoritma  Naïve  Bayes dengan  tujuan  untuk  mengetahui kelayakan  siswa  dalam  penerima bantuan  beasiswa  dan  meningkatkan akurasi  dari  perhitungan  algoritma klasifikasi tersebut. b. Data Understanding Pada  tahap Data  Understanding, dilakukan pengumpulan data, melakukan analisis penyelidikan data (data siswa penerima bantuan beasiswa)  untuk  mengenali  lebih lanjut data dan pencarian pengetahuan awal kemudian mengevaluasi  kualitas  dari  data tersebut.  Adapun sumber data utama yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan  data  siswa  di  SMK YPM  14  Sumobito  dengan  beberapa atribut tersebut. Data tersebut dianalisis misalnya jumlah data yang akan  diambil,  dan  jumlah  data dengan  keterangan  layak  atau  tidak layak.
c. Data Preparation Pada  tahapan  ini  data  siswa  yang
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis – JTEKSIS Vol.04 No.2 Juli 2022
terdiri  dari  siswa  yang  layak  dan yang  tidak  layak,  terdapat  beberapa atribut,  akan  dilakukan  beberapa penyeleksian  untuk  menghasilkan data yang dibutuhkan.
d. Modelling
Dilakukan  pemrosesan data  training sehingga akan menghasilkan beberapa aturan dan akan membentuk sebuah pohon keputusan.
e. Evaluation
Melihat  hasil  akurasi  pada  proses
klasifikasi komparasi algoritma
Naïve  Bayes  serta  evaluasi  dengan confision matrixe . Evaluasi bertujuan untuk  menentukan  nilai  kegunaan dari  model  yang  telah  berhasil  kita buat pada langkah sebelumnya.
f. Develoyment Berdasarkan penelitian yang
dilakukan  dengan  penerapan  model komparasi  algoritma  naïve  bayes untuk  menentukan  calon  penerima beasiswa.

## Tabel Kategori Kriteria Data Beasiswa
Adapun  Kriteria  yang  digunakan untuk  menentukan  calon  penerima beasiswa  SMMK  YPM  14  Sumobito dapat  dikategorikan  seperti  diatas. Data  yang  digunakan  adalah  siswa  di tahun pelajaran 2021/2022.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam melakukan penerapan Algoritma Naïve  Bayes,  memerlukan  lebih  dari satu data. Adapun data yang dibutuhkan adalah sebagai berikut :
a. Daftar nama calon penerima beasiswa
b. Nilai Siswa dan Sikap kepribadian
c. Dokumen  Pribadi  calon  penerima beasiswa Data  mentah  diatas  akan  diproses menjadi data-set untuk
memudahkan  penerapan  Algoritma data mining.
Pengolahan Awal Data Sebelumnya  diterapkan  algoritma data  mining  terhadap  sebuah  data-set, perlu dilakukan pengolahan awal yang bertujuan  untuk  mendapatkan  data-set
NO  ATRIBUT KATEGORI 1 Pekerjaan Orang Tua Swasta Wiraswasta Petani Pedagang Penjahit PNS/Polisi/TNI/ Polri 2 Penghasilan Orang Tua <1.000.000  Rendah 1.100.000- 1.500.000 Sedang 1.600.000- 2.500.000 Tinggi >2.600.000  Sangat Tinggi 3 Tanggungan Orang Tua < 3 Orang Cukup >3 Orang Banyak 4 Jarak < 1 KM Dekat 1-5 KM Jauh > 5 KM Sangat Jauh 5 Nilai <=80 Baik >80 Sangat Baik 6 Status Siswa Yatim/Piatu Tidak 7 Sikap Sangat Baik Baik
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis – JTEKSIS Vol.04 No.2 Juli 2022
yang  dapat  diolah  dengan  cepat  dan menghasilkan  kesimpulan  yang  tepat. Hasil  dari  pre  processing  dari  data sensus  menjadi  data  set,  data  yang akan  digunakan  didalam  laporan  ini berupa  data  sampling  sebanyak  42 data (20%) dari data testing,
Penghitungan Manual Naïve Bayes Data  Training  Uji  Coba  Berjumlah 42  buah  data  (20%)  dan  Data  Training berjumlah  184  data  (80%).  Variabel yang  menjadi  acuan  adalah  Tanggungan Orang  Tua,  Jarak  Rumah,  Pekerjaan Orang  Tua,  Penghasilan  Orang  Tua, Status  (Yatim/Piatu  atau  Tidak,  Nilai, Sikap.
Berikut contoh penghitungan data
training Tanggungan Orang Tua | Cukup Banyak Jarak Rumah | Dekat Jauh Sangat Jauh Pekerjaan Orang Tua | Pedagang Penjahit Petani Swasta Wiraswasta
PNS
Polisi Penghasilan Orang Tua | Rendah Sedang Tinggi Sangat Tinggi Status | Tidak Yatim/Piatu Nilai | Baik Sangat Baik Sikap |
Baik Sangat Baik
Probabilitas Class Layak : P (Layak) = 29/184 = 0,157608696 Probabilitas Class Tidak Layak : P (Tidak Layak) = 155/184 = 0,842391 Menghitung kemungkinan kategori Layak : P (Class. Layak | Tanggungan Orang Tua. Cukup) = 18/29 = 0,620689655 P (Class. Layak | Tanggungan Orang Tua. Banyak) = 11/29 = 0,379310345 P (Class. Layak | Jarak Rumah. Dekat) = 2/29 = 0,068965517 P (Class. Layak | Jarak Rumah. Jauh) = 22/29 = 0,75862069 P (Class. Layak | Jarak Rumah. Sangat Jauh) = 5/29 = 0,172413793 P (Class. Layak |  Pekerjaan Orang Tua. Pedagang) = 4/29 = 0,137931034 P (Class. Layak |  Pekerjaan Orang Tua. Penjahit) = 1/29 = 0,034482759 P (Class. Layak |  Pekerjaan Orang Tua. Petani) = 14/29 = 0,482758621 P (Class. Layak |  Pekerjaan Orang Tua. Swasta) = 10/29 = 0,344827586 P (Class. Layak |  Pekerjaan Orang Tua. Wiraswasta) = 0/29 = 0 P (Class. Layak |  Pekerjaan Orang Tua. PNS) = 0/29 = 0 P (Class. Layak | Pekerjaan Orang Tua. Polisi) = 0/29 = 0
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis – JTEKSIS Vol.04 No.2 Juli 2022
P (Class. Layak | Penghasilan Orang Tua. Rendah) = 25/29 = 0,862068966 P (Class. Layak | Penghasilan Orang Tua. Sedang) = 4/29 = 0,137931034 P (Class. Layak | Penghasilan Orang Tua. Tinggi) = 0/29 = 0 P (Class. Layak | Penghasilan Orang Tua. Sangat Tinggi) = 0/29 = 0 P (Class. Layak | Status. Tidak) = 20/29 = 0,689655172 P (Class. Layak | Status. Yatim/Piatu) = 9/29 =  0,310344828 P (Class. Layak | Nilai. Baik) = 8/29 = 0,275862069 P (Class. Layak | Nilai. Sangat Baik) = 21/29 = 0,724137931 P (Class. Layak | Sikap. Baik) = 16/29 = 0,551724138 P (Class. Layak | Sikap. Sangat Baik) = 13/29 = 0,448275862
Menghitung kemungkinan kategori Tidak Layak : P (Class. Tidak Layak | Tanggungan Orang Tua. Cukup) = 111/155 = 0,716129 P (Class. Tidak Layak | Tanggungan Orang Tua. Banyak) = 44/155 = 0,283871 P (Class. Tidak Layak | Jarak Rumah. Dekat) = 9/155 = 0,058065 P (Class. Tidak Layak | Jarak Rumah. Jauh)
= 92/155 = 0,593548 P (Class. Tidak Layak | Jarak Rumah. Sangat Jauh) = 54/155 = 0,348387 P (Class. Tidak Layak | Pekerjaan Orang Tua. Pedagang) = 24/155 = 0,154839 P (Class. Tidak Layak | Pekerjaan Orang Tua. Penjahit) = 1/155 = 0,006452 P (Class. Tidak Layak | Pekerjaan Orang Tua. Petani) = 32/155 = 0,206452 P (Class. Tidak Layak | Pekerjaan Orang Tua. Swasta) = 60/155 = 0,387097 P (Class. Tidak Layak | Pekerjaan Orang Tua. Wiraswasta) = 35/155 = 0,225806 P (Class. Tidak Layak | Pekerjaan Orang Tua. PNS = 2/155 = 0,012903 P (Class. Tidak Layak | Pekerjaan Orang Tua. Polisi) = 1/155 = 0,225806 P (Class. Tidak Layak | Penghasilan Orang Tua. Rendah) = 87/155 = 0,56129 P (Class. Tidak Layak | Penghasilan Orang Tua. Sedang) = 46/155 = 0,296774 P (Class. Tidak Layak | Penghasilan Orang Tua. Tinggi) = 16/155 = 0,103226 P (Class. Tidak Layak | Penghasilan Orang Tua. Sangat Tinggi) = 6/155 = 0,03871 P (Class. Tidak Layak | Status. Tidak) = 151/155 = 0,974194 P (Class. Tidak Layak | Status. Yatim/Piatu)
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis – JTEKSIS Vol.04 No.2 Juli 2022
= 4/155 =  0,025806 P (Class. Tidak Layak | Nilai. Baik) = 42/155 = 0,270968 P (Class. Tidak Layak | Nilai. Sangat Baik) = 113/155 = 0,729032 P (Class. Tidak Layak | Sikap. Baik) = 126/155 = 0,812903 P (Class. Tidak Layak | Sikap. Sangat Baik) = 29/155 = 0,187097
Karena  Probabilitas  Class  Tidak  Layak lebih besar dari Class Layak, maka dapat disimpulkan bahwa data diatas termasuk dalam kategori Tidak layak.
Analisis Evaluasi hasil dan Validasi Model Dari  hasil  pengujian  diatas  komparasi dari  data  mining  yaitu  algoritma  Naïve bayes, bahwa pengukuran akurasi menggunakan  confusion  matrix  terbukti bahwa  diperoleh  hasil  dengan  Accuracy sebesar 90%, precision . Hasil pengujian terbaik  dalam  metode  algoritma  pada data  mining  dapat  dilihat  di  tabel  4.10 berikut ini :

## Gambar Diagram Batang Nilai
Akurasi Algoritma

## 5.1 Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian ini adalah data  calon  penerima  beasiswa  SMK YPM  14  Sumobito  Jombang  yang memiliki beberapa atribut seperti Jumlah Tanggungan Anak, Jarak Rumah, Pekerjaan  Orang  Tua,  Penghasilan Orang  Tua,  Status  Anak,  Nilai  dan Sikap. Hal tersebut berpengaruh terhadap  keTidak  Layakan  penerima beasiswa,  karena  tidak  semua  calon penerima beasiswa bisa mendapatkannya.  Dalam  proses  data mining,  menerapkan  sebuah  metode untuk mengetahui tingkat keTidak
Layakan  dan  tidak  Tidak  Layaknya siswa  untuk  mendapatkan  beasiswa, namun tidak bisa dilakukan hanya sekali saja,  karena  penerima  manfaat  beasiswa dapat  berganti  sewaktu  waktu  seiring semakin  berkembangnya  tingkat  jumlah peserta didik yang ada di SMK YPM 14 Sumobito  tersebut.  Dari  proses  tersebut
90,48 96,88 83,33 75 80 85 90 95 100 Diagram Batang Nilai Akurasi Algoritma Naïve Bayes
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis – JTEKSIS Vol.04 No.2 Juli 2022
dapat disimpulkan bahwa jenis Tanggungan  orang  tua  dan  Pekerjaan orang  tua  sangat  mempengaruhi  tingkat keTidak Layakan sebuah bantuan beasiswa tersebut. Dengan menggunakan tools  RapidMiner  ditemukan  tingkat akurasi 90,48%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. H. Dewi and N. Indrawati,

## “Rancang Bangun Sistem Pendukung
Keputusan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Meotde Naive Bayes Classiffier,” Semin. Nas. ke – 9
Rekayasa Teknol. Ind. dan Inf. Ranc. , vol. 17, no. 3, pp. 79–84, 2014.
[2] Titis Eka Setyawati,” Perancangan
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa
Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Jurnal Siskomti, Vol. 3 No. 2 Juli 2020
[3] Joy Nashar Utamajaya and Andi Mentari A.P and Siti Masnunah,” Penerapan Algoritma NaḮve Bayes
Untuk Penentuan Calon Penerima Beasiswa PIP Pada SDN 023 Penajam”, Jurnal Sistem Informasi (2019) 3(1) 11-17