## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES TERHADAP PENERIMA KARTU INDONESIA PINTAR
Weni Agustin 1 , Agus Bahtiar 2
1 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK Ikmi Cirebon
2 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK Ikmi Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem, Kota Cirebon weniagustin202@gmail.com

## ABSTRAK
Pentingnya  peran  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  sebagai  program  pemerintah  untuk  mendukung  akses pendidikan  bagi  siswa  berprestasi  yang  memiliki  keterbatasan  finansial.  Analisis  ini  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  terhadap  perbaikan  proses  seleksi  penerimaan  KIP,  sehingga  dukungan  finansial  dapat disalurkan  secara  lebih  dan  tepat  sasaran.  KIP  merupakan  program  bantuan  pendidikan  yang  dirancang  untuk mendukung siswa yang berperstasi dari latar belakang keterbatas ekonomi bertujuan untuk memberikan program tunjangan  pendidikan.  Dengan  metode  Algoritma Naïve  Bayes bisa  memudahkan  dalam  menghadapi penerimaan  program  bantuan  pendidikan.  Dalam  mempengaruhi  penerimaan  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP) termasuk  nilai  ujian,  prestasi,  penghasilan  orantua,punya  kartus  sejenis  seperti  KIP,  dan  kepemilikan  rumah yang  ditempati.  Dengan  mengembangkan  model  yang  dapat  memprediksi  penerimaan  KIP  dengan  melihat tingkat  akurasi  yang  tinggi  menggunakan  algoritma Naive  Bayes. Oleh  karena  itu  ada  beberapa  poin  yang menjadi dasar penelitian ini untuk mengidentifikasi Penerimaan KIP melalui dengan Hasil tujuan yang pertama menganalisis  dan  menegevaluasi  algoritma Naïve  Bayes dalam  menetukan  penerimaan  kartu  Indonesia  pintar (KIP). Dari hasil penentuan ada beberapa siswa yang lulus dan tidak lulus selain itu ada juga hasil prediksi atau bisa disebut memprediksi kemungkinan lulus dan tidak lulus. Pada gambar di 4.17 hasil dari proses penyeleksian menunjukan prediksi tidak lulus dengan  keterangan true tidak lulus sekitar 112 siswa,  dan prediksi  yang true lulus  sekitar  15  siswa.  Dan  prediksi  lulus  dengan  keterangan  true  tidak  lulus  sekitar  23  siswa,  yang  true  lulus sekitar 50 siswa. Dan terdapat nilai akurasi  sebesar 81.00%. Dengan class recall yang  true tidak lulus sebesar 82.96%  sedangkan  yang  lulus calass  recall nya  hanya  mendapatkan  76.92%.  Dari  hasil  analisis  tersebut  bisa disimpulkan  bahwa  yang  true  tidak  lulus  mendapat  angka  paling  tertinggi  dengan class  racall nya  sebesar 82.96%. Dan  hasil  tujuan  yang  kedua  Mengukur  tingkat  akurasi  dari  model  prediktif  yang  dikembangkan menggunakan algoritma Naive Bayes pada dataset 1000 siswa. Hasilnya adaalah bisa dilihat Pada gambar 4.18 akurasi  yang didapat adalah 81.00% dengan split data 80/20. dengan  rincian  Prediksi  Tidak lulus  dan True Tidak lulus  sebesar  112,  Prediksi  lulus  dan True lulus sebesar 15, Prediksi Lulus dan True Tidak sebesar  23, Prediksi  Lulus  dan True Lulus   sebesar  50. Dengan class  recall True Tidak Lulus sebesar  82.96%  dan class  recall    True Lulus  sebesar  76.92%.eksplorasi  data  fokus  studi  pada  analisis  pendaftaran  KIP  dan menekankan  perlunya  memahami  dan  memperbaiki  proses  yang  menentukan  penerimaan  bantuan  pendidikan penekanan  pada  penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes  mencerminkan  metode  klasifikasi  yang  dipilih  untuk mengembangkan model.
Kata kunci : Kartu Indonesia Pintar (KIP), klasifikasi, Naive Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan metode  algoritma  Naïve  Bayes.  Naïve  bayes merupakan  metode  pengklasifikasian  paling  populer digunakan  dengan  tingkat  keakuratan  yang  baik. Banyak  penelitian  tentang  pengklasifikasian  yang telah  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  ini. Berbeda  dengan  metode  pengklasifikasian  dengan logistic  regression  ordinal  maupun  nominal,  pada algoritma naive bayes pengklasifikasian tidak membutuhkan adanya pemodelan maupun uji statistik. Pada  algoritma  ini  pembelajaran  lebih  ditekankan pada pengestimasian probabilitas. Keuntungan algoritma  naive  bayes  adalah  tingkat  nilai  error  yang didapat  lebih  rendah  ketika  dataset  berjumlah  besar, selain itu akurasi naive bayes dan kecepatannya lebih tinggi  pada  saat  diaplikasikan  ke  dalam  dataset  yang
jumlahnya lebih besar.dilatarbelakangi oleh pentingnya peran  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  sebagai  program pemerintah  untuk  mendukung  akses  pendidikan  bagi siswa  berbakat  yang  memiliki  keterbatasan  finansial. Pendidikan  merupakan  landasan  terpenting  bagi pembangunan  masyarakat  dan  negara,  dan  pemerintah Indonesia    mengambil  langkah  nyata  dengan memberikan dukungan finansial melalui program KIP.
Namun, mengingat jumlah siswa yang memenuhi kriteria  dan  keterbatasan  anggaran,    efisiensi    proses seleksi  penerimaan  KIP  perlu  ditingkatkan.  Untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi seleksi, penggunaan  algoritma  klasifikasi  khususnya Naive Bayes dapat  menjadi  solusi.  Algoritma  ini  telah terbukti  berhasil  dalam  berbagai  aplikasi,  termasuk analisis  data  yang  besar  dan  kompleks.  Penelitian  ini bertujuan untuk memahami faktor-faktor yang
mempengaruhi  keputusan  penerimaan  KIP  dengan menerapkan Naive Bayes pada dataset sebanyak 1.000 siswa.  Analisis  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi  yang  signifikan  terhadap  perbaikan  proses seleksi penerimaan KIP, sehingga dukungan  finansial dapat  disalurkan  secara  lebih  tepat  sasaran.  Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan lebih  dalam  mengenai  pola  dan  variabel  yang mempengaruhi  keputusan  penerimaan  KIP.  Dengan cara  ini,  kami  dapat  memperbaiki  dan  menyesuaikan kriteria  seleksi  untuk  memastikan  bahwa  bantuan keuangan  menjangkau  siswa  yang  benar-benar membutuhkannya.
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  dapat  memberikan landasan  yang  kuat  untuk  mengembangkan  metode analisis  yang  lebih  canggih  dan  efektif  dalam menentukan  penerimaan  KIP  di  masa  depan. Pendidikan merupakan aspek penting dalam pembangunan suatu negara, dan pemerintah Indonesia memberikan  dukungan  finansial  melalui  program seperti Kartu Indonesia Pintar (KIP) untuk meningkatkan  akses  terhadap  pendidikan  bagi  siswa berbakat  namun  memiliki  keterbatasan  finansial. Seiring  kemajuan  teknologi,  pendekatan  analisis  data menjadi  semakin  penting  untuk  meningkatkan efisiensi penerapan program-program ini. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  kontribusi yang  signifikan  terhadap  pemahaman  pola  dan  faktor yang mempengaruhi penerimaan KIP dengan menerapkan  algoritma  klasifikasi,  khususnya Naive Bayes ,  pada  dataset  sintetik  yang  terdiri  dari  dataset 1.000 siswa.
Analisis Naive Bayes diharapkan dapat memberikan  prediksi  yang  akurat  mengenai  siswa mana  yang  berhak  mendapatkan  bantuan  pendidikan melalui  KIP  dengan  membedah  variabel  seperti  nilai ujian,    prestasi,  dan  faktor  ekonomi.  Penggunaan metode ini bertujuan untuk meningkatkan transparansi dan objektivitas proses seleksi penerimaan, mengurangi risiko kesalahan manusia, dan memastikan  dukungan  keuangan  disalurkan  tepat sasaran.  Sebagai  langkah  pertama,  pemahaman  yang lebih  baik  tentang  potensi  metode-metode  ini  untuk meningkatkan efektivitas program dukungan pendidikan  dapat  memberikan  landasan  yang  kuat untuk  perbaikan  kebijakan  dan  prosedur  di  masa depan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penerimaan Kartu Indonesia Pintar (KIP)
Kartu Indonesia Pintar (KIP) harus tepat sasaran agar  dapat  dimanfaatkan  sebaik-baiknya.  Daerah diharapkan  memilih  pemerintah  yang  bertanggung jawab  menyalurkan  KIP  dengan  sebaik-baiknya  agar tidak terjadi kesalahan sasaran. Sebab disetiap daerah di  Indonesia  banyak  sekali  masyarakat  yang  sangat membutuhkan  bantuan  dari  pemerintah,    sangat membutuhkan  uang  dan  biaya  untuk  memperlancar keuangan  rumah  tangganya  [1]  Dalam  pemberian beasiswa  perlu  diperhatikan  kemampuan  penerima,
pemenuhan persyaratan pengajuan, kemampuan finansial    dan    kemampuan akademik  sesuai dengan ketentuan   sistem   beasiswa masing-masing. INSTIKI merupakan  salah  satu  universitas  yang  menyalurkan beasiswa  kepada  mahasiswa      dan      saat      ini      belum ada      metode      yang  sistematis  dan  objektif  untuk menyeleksi penerima beasiswa.Beasiswa adalah sebuah  format    Kompensasi  bantuan    keuangan berikan    kepada    seseorang    organisasi  untuk  prestasi kerja  dihasilkan.  Hadiahnya  adalah  akses  ke    institusi dalam    bentuk    dana    khusus    atau  bantuan  keuangan kegiatan penelitian [2]

## 2.2. Naïve Bayes
Naïve  Bayes adalah  pengklasifikasian  statistik yang  dapat  digunakan  untuk  memprediski  probabilitas keanggotaan  suatu class .  Metode  Bayes  merupakan pendekatan statistic untuk melakukan inferensi induksi pada  persoalan  klasifikasi. Naive  Bayes classifie r merupakan  salah  satu  metode  pembelajaran  mesin yang  memanfaatkan  perhitungan  probabilitas  dan statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  probabilitas  pada masa  depan  berdasarkan  pengalaman  pada  masa sebelumnya.  (Widianto,  2019)  [3].  Menurut  (Naomi Chatrina Siregar, 2020) Naïve Bayes adalah salah satu metode  pengklasifikasian  sederhana  yang  sering digunakan karena mudah diterapkan dan memiliki hasil yang  baik  saat  diterapkan  pada  banyak  kasus. Sedangkan  kelemahan  dari  metode  ini  sendiri  yaitu adanya  asumsi  atau  dengan  kata  lain  kondisi  kelas saling  bebas,  sehingga  kurang  akurat.  Adapun  pada prakteknya,  kebergantungan  ada  diantara  variabel. Misalnya  rumah  sakit:  pasien,  umur,  keluarga  ,dsb. Kebergantungan  diantara  variabel  ini  tidak  dapat dimodelkan  dengan  menggunakan Naïve Bayesian Classifier . [5] Rumus  dari teorema  bayes akan  disajikan  pada persamaan berikut :
𝑃(𝐻|𝑋) = P(X|H). 𝑃(𝐻)
P(X)

## 2.3. Flowchart Naïve Bayes
Sistem  Naïve  Bayes  pada  Flowchart  tersebut merupakan cara penulisan algoritma dengan menggunakan  notasi  garis.  Flowchart  merupakan gambar  atau  bagian  yang  memperlihatkan  langkah- langkah dari suatu program dan hubungan antar proses beserta  pernyataan  nya.  Gambaran  ini  dinyatakan dengan  symbol.  Dengan  demikian  setiap  simbol menggambarkan  proses  tertentu.  Sedangkan  antar proses digambarkan dengan garis penghubung. Dengan menggunakan Flowchart akan memudahkan kita untuk melakukan pengecekan bagian-bagian yang terlupakan dalam  analisis  masalah  .  Pada  Flowchart  Naïve  Bayes suatu  proses  klasifikasi  data.  Meskipun  detail  spesifik dari  Flowchart  mungkin  berbeda,  ada  yang  mencakup langkah-langkah  seperti  menghitung  probabilitas, membagi kumpulan data, mengklasifikasikan data, dan
menampilkan hasil klasifikasi. Flowchart memberikan representasi  visual  dari  tahapan  berurutan  dari algoritma  Naïve  Bayes,  mulai  dari  input  data  hingga hasil  klasifikasi  akhir  Algoritma  Naïve  Bayes merupakan  algoritma  klasifikasi  berdasarkan  teorema Bayesian dalam statistik.

## 2.4. Data Mining
Data  mining    menganalisis    data    menggunakan tool    untuk    menemukan    pola    dan    aturan    dalam himpunan  data.  Perangkat  lunak  bertugas  untuk menemukan pola dengan mengidentifikasi aturan  dan fitur  pada  data.  Budi  Santosa  menjelaskan  bahwa data    mining    adalah    kegiatan  yang    meliputi pengumpulan,    pemakaian    data    historis    untuk menemukan  keteraturan  pola dan  hubungan  dalam set    data    berukuran    besar.    Suatu    organisasi    dapat dibanjiri dengan berbagai macam data, sangatlah tidak berguna data yang terkumpul dan tersimpan jika tidak dimanfaatkan.    Berdasarkan    tugasnya  data    mining dikelompokkan  menjadi  deskripsi,  estimasi,  prediksi klasifikasi [6]
Data  mining  adalah  proses  pengumpulan  dan pengolahan  data  yang  bertujuan  untuk  mengekstrak informasi  penting  pada  data.  Data  mining  memiliki tiga  tujuan  yaitu  sebagai  sarana  untuk  menjelaskan atau explanatory , untuk konfirmasi atau confirmatory, dan  untuk  eksplorasi  atau exploratory .  Ia  juga memiliki  beberapa  metode  seperti Association, Classification, Regression, dan Clustering.Association adalah  Teknik  yang  pertama  adalah association . Association adalah  metode  berbasis  aturan  yang digunakan  untuk  menemukan  asosiasi  dan  hubungan variabel  dalam  satu  set  data.  Biasanya  analisis  ini terdiri  dari  pernyataan  “if  atau  then”  sederhana. Association banyak digunakan dalam mengidentifikasi  korelasi  produk  dalam  keranjang belanja  untuk  memahami  kebiasaan  konsumsi pelanggan. Sehingga, perusahaan dapat mengembangkan  strategi  penjualan  dan  membuat sistem  rekomendasi  yang  lebih  baik. Classification adalah  metode  yang  paling  umum  digunakan  dalam data  mining. Classification adalah  tindakan  untuk memprediksi  kelas  suatu  objek. Regression adalah teknik  yang  menjelaskan  variabel  dependen  melalui proses  analisis  variabel  independen.  Sebagai  contoh, prediksi  penjualan  suatu  produk  berdasarkan  korelasi antara  harga  produk  dengan  tingkat  pendapatan  rata- rata pelanggan. Clustering Terakhir, metode clustering. Clustering digunakan  dalam  membagi  kumpulan  data  menjadi beberapa  kelompok  berdasarkan  kemiripan  atribut yang  dimiliki.  Contoh  kasusnya  adalah Customer Segmentation.  Ia  membagi  pelanggan  ke  dalam beberapa grup berdasarkan tingkat kemiripannya [4]

## 2.5. Klasifikasi
Klasifikasi  data  merupakan  pengkategorian  data yang  diperoleh  berdasarkan  bagian-  bagian  penelitian yang telah ditetapkan. Klasifikasi data dilakukan agar
terdapat  suatu  batasan  mengenai  bahasan  yang  akan diteliti.Klasifikasi      adalah      metode      pembelajaran data yang  digunakan  untuk  prediksi suatu  nilai  yang ada  pada  sekumpulan        atribut.        Klasifikasi biasanya  memperoleh    seperangkat  rulesbiasa    disebut aturan.  Aturan    ini    dipakai    untuk    metrik    guna mendapatkan  prediksi    suatu    objek    dari    data    yang akan    dilakukan  prediksi  [7]  Klasifikasi  merupakan suatu pekerjaan menilai objek data untuk memasukkannya ke dalam kelas tertentu dari sejumlah kelas  yangtersedia.  Dalam  klasifikasi  ada  dua pekerjaan  utama  yang  dilakukan,  yaitu  Pembangunan model  sebagai prototype untuk  disimpan  sebagai memori  dan  Penggunaan  model  tersebut  untuk melakukan  pengenalan/klasifikasi/prediksi  pada  suatu objek data lain agar diketahui dikelas mana objek data tersebut dalam model yang sudah disimpannya [8]

## 2.6. Rapid Miner
Pada proses ini setelah peneliti melakukan proses perhitungan  secara  manual,  proses  selanjutnya  adalah melakukan  pengujian  dari  hasil  perhitunganyang dilakukan  secara  manual,  dengan  menggunakan bantuan  tools rapidminer .  Yang  fungsinya  adalah untuk  melakukan  perbandingan  tingkat  akurasi  pada diagnose  [9] RapidMiner adalah    platform  perangkat lunak    data    ilmu    pengetahuan  yang  dikembangkan oleh  perusahaan  dengan  nama  yang  sama,  yang menyediakan lingkungan terpadu untuk pembelajaran  mesin (machine  learning ),  pembelajaran mendalam  ( deep  learning ),  penambangan  teks  ( text mining ),  dan  analisis    prediktif  ( predictive  analytics ). Aplikasi ini digunakan   untuk   aplikasi   bisnis   dan komersial serta untuk penelitian, pendidikan, pelatihan, pembuatan prototype dengan cepat, dan pengembangan  aplikasi    serta  mendukung  semua langkah    proses  pembelajaran  mesin  termasuk persiapan  data,      visualisasi      hasil,      validasi    dan pengoptimalan. RapidMiner dikembangkan  dengan model open core [10]
3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  sintetik berdasarkan  karakteristik  siswa  dan  parameter  terkait perolehan  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP).  Sumber  data ini diperoleh dari Kaggle, sebuah platform online yang menyediakan  berbagai  dataset  untuk  keperluan penelitian  dan  pengembangan.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  berjenis  data  sekunder.  Link pengambilan  datanya  saya  lampirkan  dibawah  ini: (https://www.kaggle.com/datasets/gedewahyupurnama/ student-data-kip).

## 3.2. Teknik Pengumpulan
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  berdasarkan karakter  siswa  dan  parameter  terkait  perolehan  Kartu Indonesia Pintar (KIP) dengan 1.000 data. Sumber data ini diperoleh dari Kaggle , sebuah platform online yang menyediakan  berbagai  dataset  untuk  keperluan
penelitian  dan  pengembangan.  Data  yang  digunakan dalam penelitian ini berjenis data sekunder.

## 3.3. Tahap Perancangan
Fase desain menggunakan Knowledge Discovery in  Databases (KDD)  adalah  proses  sistematis  dalam mengekstraksi  pengetahuan  dan  pola    berharga  dari kumpulan  data  besar.  KDD  menyertakan  beberapa langkah penting yang diambil untuk  lebih memahami data anda pada gambar dibawah ini.

## Gambar 1. Tahapan perancangan
Berikut adalah penjelasan mengenai tahapan perancangan :
3.3.1. Data Selection Seleksi data adalah proses memilih subkumpulan  data  tertentu    yang  relevan  untuk dianalisis atau diproses lebih lanjut. Tujuan pemilihan data  adalah  untuk  fokus  pada  bagian  penting  dari kumpulan data dan mengabaikan data yang tidak perlu atau  tidak  relevan.  Proses  pemilihan  data  mungkin melibatkan  pemilihan  baris  (pengamatan)  atau  kolom (atribut)  dari  kumpulan  data.  Penggunaan  metode pemilihan  data  bergantung  pada  konteks  dan  tujuan analisis yang diinginkan. Metode pemilihan data yang umum  mencakup  pemfilteran,  pemilihan  fitur,  atau teknik lainnya bergantung pada karakteristik kumpulan data dan jenis analisis yang  dilakukan.
3.3.2. Data Pre-processing ( Preprocessing ) Pemrosesan  awal  data  ( preprocessing )  adalah serangkaian langkah atau proses yang dilakukan pada data  sebelum    digunakan  dalam  suatu  analisis  atau model pembelajaran mesin. Tujuan utama pemrosesan awal data adalah untuk membersihkan, mengatur, dan mengubah  data  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk
analisis dan pelatihan model .
3.3.3. Data Transformation Data  Transformation adalah    proses  mengubah atau memodifikasi nilai data dalam suatu dataset.Tujuan  utama    transformasi  data  adalah  untuk memperbaiki atau mengubah distribusi data, mengurangi  anomali,  atau  menyiapkan  data  untuk memenuhi  persyaratan  analisis  atau  pemodelan  yang Anda lakukan. Transformasi data sangat penting ketika mempersiapkan data sebelum dianalisis atau dimodelkan.  Memilih  teknik  transformasi  yang  tepat bergantung  pada  karakteristik  data  Anda,  distribusi variabel,  dan  tujuan  analisis  atau  pemodelan  yang Anda inginkan.

## 3.3.4. Data Mining
Data  Mining adalah  proses  ekstraksi  pola-pola yang  bermanfaat  atau  pengetahuan  yang  mendalam dari sekumpulan data besar atau kompleks. Tujuannya adalah untuk mengungkap informasi yang tersembunyi,  relevan,  dan  berharga  yang  dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Data Mining menggunakan  teknik  analisis  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan  metode  lainnya  untuk mengeksplorasi dan menganalisis data, mengidentifikasi  pola  atau  tren,  serta  memahami hubungan  yang  dapat  memberikan  wawasan  yang berharga.
3.3.5. Data Evaluation
Evaluation dalam  konteks  analisis  data  atau pemodelan  merujuk  pada  langkah-langkah  untuk memahami  dan  mengevaluasi  hasil  dari  suatu  analisis atau  pemodelan.  Ini  melibatkan  penafsiran  terhadap temuan  atau  output  yang  dihasilkan  dari  suatu  proses analisis  data  atau  pembuatan  model .  Evaluasi merupakan  tahapan  kritis  dalam  siklus  analisis  data atau pembuatan model. Langkah-langkah ini membantu  memastikan  bahwa  hasil  yang  dihasilkan tidak hanya akurat secara statistik tetapi juga memiliki arti  dan  relevansi  yang  signifikan  dalam  konteks  yang lebih luas.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Tujuan 1 Menganalisis dan mengevaluasi  algoritma Naive  Bayes dalam menentukan  Penerimaan  Kartu  Indonesia Pintar (KIP)

## 4.1.1. Pengumpulan data
No. Alias Prestasi Nilai Ujian Penghasilan Orangtua …......  Target 1 _Rare_ 0 65 2.1 …….. 2 2 _Rare_ 0 70 2.7 …….. 2 ........ …. …. …… …… ……. …… 1000 _Rare_ 1 78 2.2 ……. 2
4.1.2. Data Selection Analisis Naïve bayes menggunakan
RapidMiner a. Langkah pertama yaitu klik aplikasi RapidMiner
b. Membuat  dataset  dengan  format  . xlsx pada Ms.Excel dan klik Blank Process .
Gambar 1. Blank Process
c. Menambahkan  data,  pilih read  excel pada  menu operators .Untuk  menambahkan  data  yang  akan diolah,  maka  perlu  ditambahkannya read  excel yang  ada  pada  menu operators . Seperti  terlihat pada gambar berikut.
Gambar 1.  Pemilihan Operators Read Excel
d. Pilih  data  yang  ingin  ditambahkan,  lalu  klik Next.
Gambar 2. Klik operator read excel kemudian klik pilih file .xlsx
e. Pilihlah atribut yang akan diproses.
Gambar 3. Pemilihan atribut yang akan di proses
f. Merubah format kolom
Gambar 4. Dibagian kolom alias klik exclude colom .
Gambar 5. Dibagian kolom target pilih exclude colom
Gambar 6. Dibagian kolom status klik change role kemudian pilih label
Pada  gambar  7  di  lakukan  data  selection  atau penyeleksian data dimana attribute attribute yang tidak memiliki arti untuk menentukan penerima kip kuliah di hapus  atau  dihilangkan.  Pada  kasus  diatas  attribute
yang  dihilangkan  adalah  alias  dan  target.  Dimana attribut target diganti menjadi status.
a. Hasil seleksi data
Gambar 7. Hasil seleksi data
Pada gambar 8 menunjukan  bahwasannya  hasil dari    seleksi    data    sudah    sesuai    keinginan    dan sudah sesuai apa yang dibutuhkan oleh penulis
b. Penambahan operator split data
Gambar 8. Pembagian data
Dari read excel kemudian disambungkan dengan operator  Split  data.  Split  data  merupakan  bagian  data di  mana  pada  bagian  ini  data  di  split  menjadi  2  yaitu 80%/20%
c. Penambahan  operator  Naïve  Bayes  dan  Apply
Model
Gambar 9. Proses klasifikasi data
Setelah  data  training  siap,  tahap  selanjutnya adalah  membangun  model  menggunakan  algoritma Naive  Bayes .  Ini  merupakan  salah  satu  teknik klasifikasi  data  biner  yang  cukup  sederhana  dan efektif. Model Naive Bayes bekerja dengan menghitung  probabilitas  suatu  data  termasuk  dalam kelas tertentu berdasarkan hubungan antara data input dan data target.
a. Penambahan operator Performance
Gambar 10. Hasil akurasi
Terakhir  ketika  performance  di  klik  maka  akan menampilkan hasil dari akurasi.
b. Pre-processing Data Pada Pre-processing yaitu  pemrosesan  data apakah  terdapat  missing  atau  tidak.  Akan  tetapi  pada gambar 4.9 menyatakan bahwa tidak ada missing data.
Gambar 11. Pre-processing data statistics
a. Data Transformation
Gambar 12. Penambahan label
Gambar 13. Atribut yang diberi label
Pada gambar 13  merupakan penentuan label pada dataset  yang  akan  digunakan  pada  proses  ini. Sedangkan  pada  gambar  14  merupakan  atribut  yang akan  di  beri  label  setelah  label  dipilih  maka  simpan dataset yang akan digunakan untuk pemrosesan.
a. Data Mining Pada  gambar  dibawah  14  merupakan Statistic Operators yang  digunakan  dalam  menggunakan model  Algoritma Naïve  Bayes . Data  Mining menggunakan  teknik  analisis  statistik,  dan  metode lainnya untuk mengeksplorasi dan menganalisis data.
Gambar 14. Model proses deasin Algoritma Naïve Bayes .
Pada tahap data ini dapat dilihat pada gambar 15 tahap  ini  menampilkan  keseluluruhan  proses  yang telah dilewati untuk mendapatkan hasil klasifikasi. Hasil yang diperoleh dari penelitian tersebut 81.00% , dan  untuk  enganalisis  dan  mengevaluasi  algoritma Naive  Bayes dalam  menentukan  Penerimaan  Kartu Indonesia Pintar (KIP) karena faktor yang mempengaruhi  adalah hasil  nilai yang yang dihasilkan.  Dapat  dibuktikan  digambar  16  dengan nilai yang paling tinggi yaitu nilai 80.
Gambar 15. Hasil klasifikasi data
b. Data Evaluation
Gambar 16. Hasil dari akurasi
Hasil  tujuan  yang  pertama  menganalisis  dan menegevaluasi algoritma Naïve Bayes dalam menetukan  penerimaan  kartu  Indonesia  pintar  (KIP). Dari  hasil  penentuan  ada  beberapa  siswa  yang  lulus dan  tidak  lulus  selain  itu  ada  juga  hasil  prediksi  atau bisa  disebut  memprediksi  kemungkinan  lulus  dan tidak  lulus.  Pada  gambar  di  4.17  hasil  dari  proses
penyeleksian  menunjukan  prediksi  tidak  lulus  dengan keterangan true tidak  lulus  sekitar  112  siswa,    dan prediksi yang true lulus sekitar 15 siswa. Dan prediksi lulus  dengan  keterangan  true  tidak  lulus  sekitar  23 siswa,  yang  true  lulus  sekitar  50  siswa.  Dengan class recall yang true tidak lulus sebesar 82.96% sedangkan yang  lulus calass  recall nya  hanya  mendapatkan 76.92%.  Dari  hasil  analisis  tersebut  bisa  disimpulkan bahwa  yang  true  tidak  lulus  mendapat  angka  paling tertinggi dengan class racall nya sebesar 82.96%.
4.2. Hasil Tujuan 2 Mengukur tingkat akurasi dari model prediktif yang dikembangkan menggunakan  algoritma Naive  Bayes pada dataset  1000 siswa.
Berdasarkan  hasil  dari    akurasi  bisa  dilihat  di bawah ini sebagai berikut :
Gambar 17. Hasil dari akurasi
Hasil  tujuan  yang  kedua  Mengukur  tingkat akurasi  dari  model  prediktif  yang  dikembangkan menggunakan  algoritma Naive  Bayes pada  dataset 1000 siswa. Hasilnya adaalah bisa dilihat Pada gambar 4.18  akurasi  yang  didapat  adalah  81.00% dengan  split data 80/20. dengan  rincian   Prediksi Tidak lulus  dan True Tidak  lulus    sebesar    112,    Prediksi    lulus    dan True lulus  sebesar  15,  Prediksi  Lulus  dan True Tidak sebesar  23,  Prediksi  Lulus  dan True Lulus  sebesar 50.  Dengan class    recall True Tidak  Lulus  sebesar 82.96%  dan class recall True Lulus sebesar 76.92%

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN
Variabel  dan  persamaan  yang  digunakan  pada algoritma  Naïve  Bayes  untuk  menentukan  penerima beasiswa Kartu Indonesia Pintar (KIP) tidak disebutkan  secara eksplisit dalam teks  yang diberikan. Namun algoritma  menganalisis dua  kelas  utama,  yaitu lulus  dan  gagal,  dan  hasil  prediksinya  meliputi  benar lulus,  benar  gagal,  salah  lulus,  dan  salah  gagal. Algoritme  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  81,00%, dengan  perolehan  kelas  tertinggi  untuk  kategori  gagal sebenarnya sebesar 82,96%, menunjukkan kemampuan algoritma  dalam  mendeteksi  siswa  yang  tidak  boleh lulus.  Pengingatan  kelas  untuk  kategori  lulus  adalah 76,92%,  menunjukkan  tingkat  keberhasilan  yang sedikit lebih rendah dalam mengidentifikasi siswa yang harus lulus.
Berdasarkan  analisis  algoritma  Naïve  Bayes dalam  menentukan penerimaan Kartu Indonesia Pintar (KIP),  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  prediksi  dan klasifikasi  Terdapat  dua  kelas  utama,  yaitu  lulus  dan tidak  lulus,  yang  dianalisis  melalui  algoritma  Naïve Bayes.  Hasil  prediksi  mencakup  true  lulus,  true  tidak
lulus,  (false  lulus),  dan  (false  tidak  lulus).  Dari  hasil penyeleksian,  terdapat  112  siswa  dengan  prediksi tidak lulus yang sesuai (true tidak lulus) dan 15 siswa dengan prediksi lulus yang sesuai (true lulus). Namun, terdapat 23 siswa dengan prediksi lulus yang ternyata tidak lulus (false lulus) dan 50 siswa dengan prediksi tidak  lulus  yang  ternyata  lulus  (false  tidak  lulus). Algoritma  Naïve  Bayes  mencapai  tingkat  akurasi sebesar 81.00%, yang mengindikasikan seberapa baik algoritma  dapat  memprediksi  hasil  yang  benar.  Class recall  untuk  kategori  true  tidak  lulus  mencapai  angka tertinggi  sebesar  82.96%,  menunjukkan  kemampuan algoritma  untuk  mendeteksi  dengan  baik  siswa  yang seharusnya  tidak  lulus.  Sementara  itu,  class  recall untuk  kategori  lulus  sebesar  76.92%,  menunjukkan tingkat  keberhasilan  yang  sedikit  lebih  rendah  dalam mengidentifikasi  siswa  yang  seharusnya  lulus. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa algoritma  Naïve  Bayes  cenderung  lebih  baik  dalam memprediksi atau mengidentifikasi.
Berdasarkan  hasil  pengukuran  tingkat  akurasi dari model prediktif yang dikembangkan menggunakan  algoritma Naive  Bayes pada  dataset 1000 siswa, mencapai tingkat akurasi sebesar 81.00%. Penelitian  ini  masih  memiliki  banyak  kekurangan adapun  saran  yang  dapat  dikemukakan  yaitu:  untuk peneliti  selanjutnya  dalam  mengklasifikasi  Penentuan Penerima  KIP  sebaiknya  menggunakan  metode  lain selain metode algoritma Naïve Bayes.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Afdul  Hadi,  I.  A.  (2023). MENENTUKAN KELAYAKAN PENERIMA KIP MENGGUNAKAN KLASIFIKASI
DENGAN METODE ALGORITMA NAIVE BAYES .
[2]  Cahyaningsih,  R.  I.  (2018). PENDISTRIBUSIAN KARTU INDONESIA PINTAR (KIP) .
[3]  Hakam  Febtadianrano  Putro,  R.  T.  (2020). Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan .
[4]  Jefi,  H.  A.  (2022). Penerapan  Algoritma  Naive Bayes Dalam Memprediksi Penyakit .
[5]  kurniawan,  I.  (2022). Penentuan  Penerima Bantuan  Siswa  Miskin  dengan  Metode  Naïve Bayes .
[6]  Naomi Chatrina Siregar, R. R. (2020). Implementasi  Metode  Naive  Bayes  Classifier (NBC) Pada Komentar .
[7]  Nyoman  Tri  Anindia  Putra,  G.  I.  (2023). Penerapan  Algoritma  Copeland  Score  Sebagai Penunjang  Penerimaan  Beasiswa  KIPDiKampus Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia .
[8]  Rika  Nofitri,  N.  I.  (2019). ANALISIS  DATA HASIL KEUNTUNGAN MENGGUNAKAN
SOFTWARE RAPIDMINER . [9]  Setiawan, R. (2021). https://www.dicoding.com/blog/apa-itu-data- mining/. Apa itu data mining .
[10] Widianto, M. H. (2019). Algoritma Naive Bayes .