Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.297 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 821-827 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## THE PREDICTION OF PPA AND KIP-KULIAH SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING NAIVE BAYES ALGORITHM
Asri Mulyani* 1 , Dede Kurniadi 2 , Muhammad Rikza Nashrulloh 3 , Indri Tri Julianto 4 , Meta Regita 5
1,2,5 Teknik Informatika, Jurusan Ilmu Komputer, Institut Teknologi Garut, Indonesia
3,4 Sistem Informasi, Jurusan Ilmu Komputer, Institut Teknologi Garut, Indonesia Email: 1 asrimulyani@itg.ac.id , 2 dede.kurniadi@itg.ac.id , 3 rikza@itg.ac.id , 4 indritrijulianto@itg.ac.id
(Naskah masuk: 26 April 2022, Revisi : 01 Mei 2022, diterbitkan: 20 Agustus 2022)

## Abstract
The aim of the research is was to predict the scholar recipient for Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) and the Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-K). The prediction results of scholarship recipients will provide information in the form of the possibility of acceptance and non-acceptance of scholarship applicants. To achieve this goal, this study uses the Naive Bayes algorithm, where this algorithm predicts future opportunities based on past data by going through the stages of reading training data, then calculating the number of probabilities and classifying the values in the mean and probability table. The data analysis includes data collection, data processing, model implementation, and evaluation. The data needed for analysis needs to use data from the applicants for Academic Achievement Improvement (PPA) scholarship and the Indonesia Smart Education Card (KIP-K) scholarship. The data used for training data were 145 student data. The results of the study using the Naive Bayes algorithm have an accuracy of 80% for PPA scholarships and 91% for KIP-K scholarships.
Keywords : KIP-Kuliah, Naive Bayes, PPA, Prediction, Scholarship.

## PREDIKSI PENERIMA BEASISWA PPA DAN KIP-KULIAH MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  memprediksi  pendaftar  Peningkatan  Prestasi  Akademik  (PPA)  dan  Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-K). Hasil prediksi penerimaan beasiswa akan memberikan suatu informasi berupa kemungkinan diterima dan tidak diterimanya para pendaftar beasiswa. Untuk mencapai tujuan tersebut penelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes dimana algoritma ini memprediksi peluang masa depan berdasarkan data masa  lalu  dengan  melalui  tahapan  membaca  data  latih,  kemudian  mengitung  jumlah  probabilitas  serta mengklasifikasikan nilai dalam tabel mean dan probabilitas. Analisis data yang dilakukan meliputi pengumpulan data,  pemrosesan  data,  implementasi  model  dan  evaluasi.  Data  yang  dibutuhkan  untuk  kebutuhan  analisis menggunakan data pendaftar beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) dan beasiswa Kartu Indonesia Pintar Kuliah  (KIP-K).  Data  yang  digunakan  untuk  data training sebanyak  145  data  Mahasiswa.  Hasil  penelitian menggunakan algoritma Naive Bayes memiliki akurasi 80% untuk beasiswa PPA dan 91% untuk beasiswa KIP- Kuliah.
Kata kunci : Beasiswa, KIP-kuliah, Naive Bayes, PPA, Prediksi.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan salah satu potensi dalam mewujudkan cita-cita bangsa Indonesia yang tertuang dalam Pembukaan UUD 1945 alinea 4 “mencerdaskan  kehidupan  bangsa”.  Di  Indonesia, faktor  ekonomi  menjadi  salah  satu  hambatan  dalam menyelesaikan  pendidikan  tinggi.  Maka  dari  itu, perlu  adanya  beasiswa  yang  disediakan  oleh  badan- badan  seperti  pemerintah,  perusahaan,  atau  yayasan untuk  membantu  kelancaran  dalam  pelaksanaan Pendidikan  Tinggi  [1].  Undang-undang  Nomor  20
Tahun  2003  tentang  Sistem  Pendidikan  Nasional, Bab  V  pasal  12  (1.c), menyebutkan  bahwa  setiap peserta  didik  pada setiap satuan pendidikan berhak mendapatkan  beasiswa  bagi  yang  berprestasi  yang orang tuanya tidak mampu membiayai pendidikannya [2]. Pemberian beasiswa ini diberikan sesuai dengan prasyarat  yang  diberikan  oleh  pihak  pemberi beasiswa  baik  pemerintah,  perusahaan  atau  yayasan [3].  Dengan  adanya  program  beasiswa,  diharapkan semangat  mahasiswa  untuk  berprestasi  dapat
meningkat,  dengan  begitu  mahasiswa  berhak mendapatkan penghargaan berupa beasiswa [4].
Sekolah  Tinggi  Teknologi  Garut  (STT-Garut) merupakan  perguruan  tinggi  swasta  yang  ada  di Kabupaten  Garut,  yang  mana  setiap  tahunnya menyalurkan 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  hal  tersebut  mengakibatkan  harus  adanya proses penyeleksian yang ketat oleh bagian pengelola beasiswa, agar penyaluran Beasiswa sesuai dan tepat sasaran.  Berdasarkan  hasil  observasi  data  dari pengelola  Beasiswa  Peningkatan  Prestasi  Akademik (PPA)  dan  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP-K)  di  STT- Garut,  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.
Penelitian ini merujuk pada penelitian sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  penerimaan beasiswa  seperti  yang  dilakukan  oleh  Kurniadi, dkk dengan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dengan  hasil  akurasi  95,83%,  penelitian  ini memprediksi  siswa  yang  memiliki  peluang  terbesar untuk  mendapatkan  beasiswa  PPA  [1].  Sedangkan penelitian  berikutnya  menerapkan  Algoritma Naive Bayes untuk  mengklasifikasikan  penerima  beasiswa PPA  dan  BBM  (Beasiswa  Bantuan  Mahasiswa) dengan tingkat akurasi 83,05% untuk PPA dan 75% untuk  BBM  [5].  Disamping  itu  Naïve  bayes  juga digunakan  dalam  memprediksi  hasil  pembelajaran mata  kuliah  di  masa  depan  dengan  tingkat  hasil akurasi  78.6%  [6].  Sedangkan  Penelitian  lainnya menggunakan Algoritma C4.5 dengan tingkat akurasi 69,73%,  penelitian  ini  membuat  sistem  pendukung keputusan penerimaan beasiswa [7]. Algoritma Fuzzy Sugeno  juga  pernah  digunakan  dalam  penelitian untuk  menghasilkan  suatu  sistem  aplikasi  berbasis web  dengan  memodelkan  cara  berfikirnya  manusia dalam  seleksi  calon  penerimaan  beasiswa  dengan tingkat  akurasi  92,3%  [8].  Kemudian  penelitian berikutnya  menggunakan  algoritma  neural  network backpropagation dalam sistem pendukung keputusan untuk  prediksi  penerima  beasiswa,  penentuan  nilai akhir  mata  kuliah  dan  prediksi  kinerja  mahasiswa dengan tingkat akurasi masing-masing 90%, 93,43% dan 80,95% [9]–[11].
Berdasarkan  penelitian  rujukan  dan  latar belakang  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  maka tujuan  penelitian  ini  adalah  membahas  khusus prediksi  penerimaan  beasiswa  PPA  dan  beasiswa KIP-K  di  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Garut  dengan
menggunakan  Algoritma Naive  Bayes. Pemilihan Naive  Bayes karena  menghasilkan  tingkat  akurasi cukup  baik  berdasarkan  dari  penelitian  sebelumnya yang telah diuraikan, serta mampu mempelajari data kasus  sebelumnya  yang  digunakan  sebagai  data  uji [12]. Kontribusi dari penelitian ini diharapkan dapat membantu  pengelola  Beasiswa  di  STT-Garut  dalam menentukan  mahasiswa  yang  diterima  dan  ditolak khususnya untuk Beasiswa Jenis PPA dan KIP-K.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  menggunakan  pendekatan metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). KDD merupakan  metode  untuk  memperoleh pengetahuan dari database yang ada. Dalam database terdapat  tabel-tabel  yang  saling  berhubungan  atau berelasi.  Hasil  pengetahuan  yang  diperoleh  dalam proses  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  basis pengetahuan  ( knowledge  base )  untuk  keperluan pengambilan keputusan [13]. Adapun untuk tahapan penelitian disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pengumpulan  dalam  penelitian  ini  diambil langsung  dari  data  Beasiswa  Peningkatan  Prestasi Akademik (PPA) dan Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-K)  di  STT-Garut.  Data  yang  terkumpul  untuk kebutuhan  data training yaitu  untuk  program beasiswa PPA dengan jumlah 45 mahasiswa dan KIP- K dengan jumlah 100 mahasiswa.
Pemrosesan  data  merupakan  proses  memilih variabel apa saja yang akan digunakan. Variabel yang digunakan untuk program beasiswa PPA yaitu Indeks Prestasi  Kumulatif  (IPK),  jumlah  tanggungan  dan penghasilan.  Sedangkan  untuk  beasiswa  Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-K) data yang digunakan terdiri dari tes tulis, tes wawancara, kondisi ekonomi, prestasi  akademik,  prestasi  non  akademik,  hasil survei.
Tahap  pemodelan  menggunakan  Algoritma Naive Bayes yaitu sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang diberikan [14], [15].
Tahap  evaluasi,  menggunakan Confussion matrix . Confussion matrix menurut Han dan Kamber yang  dikutip  dalam  penelitian  Fibrianda,  dkk  [16] dapat  diartikan  sebagai  suatu  alat  yang  memiliki fungsi  untuk  melakukan  analisis  apakah classifier tersebut baik dalam mengenali tuple dari kelas yang berbeda. Nilai dari True-Positive dan True-Negative memberikan  informasi  kepada classifier dalam melakukan klasifikasi data bernilai benar, sedangkan False-Positive dan False-Negative memberikan informasi  ketika  classifier  salah  dalam  melakukan
klasifikasi  data.  Berikut  gambar Confussion  Matrix disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Confussion Matrix

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  akan  dibahas  mengenai  hasil penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  penyajian bahasan  sesuai  tahapan  yang  telah  diuraikan  pada bagian  2  Metode  penelitian  dengan  menerapkan Algoritma Naive Bayes.

## 3.1. Pengumpulan Data
Jumlah  data  keseluruhan  yang  digunakan sebagai  data  training  dan testing adalah  145 mahasiswa yang terdiri dari data program beasiswa- Peningkatan  Prestasi  Akademik  (PPA)  dengan  data sejumlah 45 Siswa dan data program beasiswa Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-K) dengan jumlah data 100 mahasiswa.

## 3.2. Pemrosesan Data
Data yang telah terkumpul, dilakukan pembersihan  data  kemudian  data  dipilih  sesuai kebutuhan.  Algoritma Naive-Bayes untuk  beasiswa Peningkatan  Prestasi  Akademik  (PPA)  data  yang digunakan  terdiri  dari  IPK  (Indeks  Prestasi Kumulatif),  jumlah  tanggungan  dan  penghasilan. Sedangkan  untuk  beasiswa  KIP-K  data  yang digunakan  terdiri  dari test tulis, test wawancara,
kondisi  ekonomi,  prestasi  akademik,  prestasi  non akademik, dan hasil survei. Berikut data dan atribut yang  digunakan  untuk  kebutuhan  Beasiswa  PPA disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Hasil Pemrosesan Beasiswa PPA Nama IPK Tang- gungan Penghasi- lan Status Mhs 1 3.29 6 5.000.000 Ditolak Mhs 2 3.50 5 2.500.000 Diterima Mhs 3 3.32 4 2.061.200 Diterima Mhs 4 3.48 4 5.576.000 Ditolak Mhs 5 3.52 2 1.500.000 Diterima Mhs 6 3.78 5 1.000.000 Diterima Mhs 7 3.40 5 3.583.000 Diterima Mhs 8 3.80 4 2.000.000 Diterima Mhs 9 3.48 3 750.000 Diterima Mhs 10 3.00 4 1.500.000 Diterima ......... ....... ......... ......... ......... Mhs 45 3.57 5 5.168.407 Ditolak
Hasil  pemrosesan  data  PPA,  terkumpul sejumlah 45 data Mahasiswa dengan perbandingan 28 data Mahasiswa yang Diterima Beasiswa PPA dan 17 data Mahasiswa yang Ditolak Beasiswa PPA.
Sedangkan  Data  hasil  pemrosesan  beasiswa KIP-K  terkumpul  sejumlah  100  data  Siswa  dengan perbandingan  50  data  Mahasiswa  yang  Diterima Beasiswa  KIP-K  dan  50  data  Mahasiswa  yang Ditolak  Beasiswa  KIP-K.  Berikut  Data  Beasiswa KIP-K  hasil  pemrosesan  beserta  atribut  yang  akan digunakan seperti disajikan pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Data Hasil Pemrosesan Beasiswa KIP-K Nama Siswa Tes Tulis Wawancara Kondisi Ekonomi Prestasi Akademik Prestasi Non Akademik Hasil Survei Status Sis 1 73 84 Rp 200.000 60 60 79 Diterima Sis 2 63 86 Rp 125.000 80 10 98 Diterima Sis 3 53 84 Rp 160.000 20 10 80 Ditolak Sis 4 36 84 Rp 300.000 10 10 85 Ditolak Sis 5 45 85 Rp 230.000 10 10 75 Ditolak Sis 6 63 86 Rp 333.333 10 10 75 Ditolak Sis 7 55 87 Rp 80.000 100 10 97 Ditolak Sis 8 92 95 Rp 166.666 100 0 91 Diterima Sis 9 40 84 Rp 250.000 10 30 81 Ditolak Sis 10 60 87 Rp 400.000 80 0 70 Ditolak ..... ........ ........ ........... .... ... .... ....... Sis 100 90 78 Rp 250.000 60 30 87 Diterima
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.297 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 821-827 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## 3.3. Pemodelan Algoritma
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  implementasi perhitungan algoritma Naive Bayes yang merupakan salah  satu  metode  data  mining  yang  termasuk algoritma  klasifikasi  paling  popular  [12].  Teorema Bayes memiliki bentuk umum [17]:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑥 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan: X = data dengan class yang belum diketahui H = hipotesis data X merupakan suatu¬-class spesifik P(H|X)  =  Probabilistik-hipotesis  H  berdasarkan kondisi x P(H) = Probabilitas-hipotesis H P(X|H)  =  Probabilitas-X  berdasarkan  kondisi- tersebut P(X) = Probabilitas-dari X Berikut  implementasi  perhitungan  algoritma Naive Bayes pada beasiswa PPA dan KIP-K:
1. Perhitungan Algoritma Beasiswa PPA.
Berikut  ini  contoh  langkah-langkah  penerapan algoritma  Naïve  Bayes  menggunakan  uji  coba  data pertama yang terdapat pada Tabel 3 Beasiswa PPA. Langkah-1 : Menghitung jumlah kelas dibagi label
• P (Y = Diterima) = 30/45
• P (Y = Ditolak) = 15/45
Langkah-2 :  Menghitung  jumlah  kasus  yang  sama dengan kelas yang sama
• P  (IPK  =  3,29  |  Y  =  Diterima)  =  1/30  [jumlah data  IPK  3,29  dengan  status-diterima  dibagi dengan jumlah data diterima]
• P (IPK = 3,29 | Y = Ditolak)   =  2/15  [jumlah data  IPK  3,29  dengan  status-ditolak  dibagi dengan jumlah data ditolak]
• P  (jumlah_tanggungan  =  6  |  Y  =  Diterima)  = 2/30 [jumlah-data-jumlah_tanggungan 6 dengan status  diterima  dibagi  dengan  jumlah  data diterima]
• P (jumlah_tanggungan = 2 | Y = Ditolak) = 4/15 [jumlah  data-jumlah_tanggungan  =  6  dengan status ditolak dibagi dengan jumlah data ditolak]
• P  (Penghasilan  =  5.000.000  |  Y  =  Diterima)  = 1/30  [jumlah  data-Penghasilan  5.000.000 dengan  status  diterima    dibagi  dengan  jumlah data diterima]
• P  (Penghasilan  =  5.000.000  |  Y  =  Ditolak)  = 2/15  [jumlah-data  Penghasilan  5.000.000 dengan status ditolak  dibagi dengan jumlah data ditolak]
Langkah-3 : Menghitung seluruh jumlah variabel
• P  (P  (IPK  =  3.29  |  Y  =  Diterima)  x
P(jumlah_tanggungan-=  6  |  Y  =-Diterima)  x P(Penghasilan = 5.000.000 | Y = Diterima)
= 1 30 x 2 30 x 1 27 x 30 45
= 60 1215000 = 0.000049
• P  (P  (IPK  =  3,29  |  Y  =  Ditolak)  x  P (jumlah_tanggungan  =  6  |  Y  =  Ditolak)  x P(Penghasilan = 5.000.000 | Y = Ditolak) = 2 15 x
4 15 x 2 15 x 15 45 = 240 151875 = 0.001580
Langkah-4 :  Membandingkan-Variabel  “Diterima dan Ditolak”
Dari perhitungan yang dilakukan = (P | Ditolak) > (P | Diterima) = 0.001580 > 0.000049 = Ditolak
Maka,  hasil  prediksi  data  pada  Tabel  3  data pertama adalah Ditolak.
2. Perhitungan Algoritma Beasiswa KIP-K.
Berikut  ini  contoh  langkah-langkah  penerapan algoritma Naïve Bayes menggunakan data-data yang terdapat  pada  Tabel  4  Beasiswa  KIP-K  dengan  uji coba menggunakan data pertama.
Langkah-1 : Menghitung Jumlah-Kelas
• P (Y = Diterima) =-50/100
• P (Y = Ditolak) =-50/100
Langkah-2 : Menghitung jumlah Kelas dengan kelas yang Sama
• P (Tes tulis = 73 |y = Diterima) = 3/50 [jumlah data  testulis  73  dengan  status¬-diterima  dibagi dengan jumlah data yang diterima]
• P  (Tes  tulis  =  73  |y  =  Ditolak)  =  1/50  [jumlah data  testulis  73  dengan  status-ditolak  dibagi dengan jumlah data yang ditolak]
• P (Tes Wawancara = 84 |y = Diterima) = 1/50 [jumlah data test wawancara 75 dengan status- diterima  dibagi  dengan  jumlah  data  yang diterima]
• P  (Tes  Wawancara  =  84  |y  =  Ditolak)  =  3/50 [jumlah data test wawancara 75 dengan status- ditolak dibagi dengan jumlah data yang ditolak]
• P (Kondisi Ekonomi = 200.000 |y = Diterima) = 3/50  [jumlah  data  kondisi  ekonomi  200.000 dengan status-diterima dibagi dengan jumlahdata yang diterima]
• P (Kondisi Ekonomi = 200.000 |y = Ditolak) = 1/50  [jumlah  data  kondisi  ekonomi  200.000 dengan  status-ditolak  dibagi  dengan  jumlah- data yang ditolak]
• P (Prestasi Akademik = 60 |y = Diterima) = 7/50 [jumlah  data  Prestasi  Akademik  80  dengan status-diterima dibagi dengan jumlah-data yang diterima]
• P (Prestasi Akademik =60 |y = Ditolak) = 5/50 [jumlah  data  Prestasi  Akademik  80  dengan status-ditolak  dibagi  dengan  jumlah-data  yang ditolak]
• P (Prestasi Non Akademik = 60 |y= Diterima) = 3/50  [jumlah  data  Prestasi  Non  Akademik  60 dengan  status-diterima  dibagi  dengan  jumlah- data yang diterima]
• P  (Prestasi  Non  Akademik  =60  |y=Ditolak)
=1/50 [jumlah data Prestasi Non Akademik 60
dengan  status-ditolak  dibagi  dengan-jumlah data yang ditolak]
• P (Hasil Survei = 79 |y = Diterima) =4/5 [jumlah data  Hasil  Survei  79  dengan  status-diterima dibagi dengan jumlah-data yang diterima]
• P (Hasil Survei = 79 |y = Ditolak) = 7/5 [jumlah data  Hasil  Survei  79  dengan  status-ditolak dibagi dengan jumlah-data yang ditolak]
Langkah-3 : Menghitung seluruh jumlah-variabel
• Diterima = P (P (Test tulis = 73 | Y = Diterima) x  P  (test  wawancara  =  75  |  Y  =  Diterima)  x  P (Kondisi Ekonomi = 200.000 | Y = Diterima) x P(Prestasi  Akademik  =  60  |  Y  =  Diterima)  -x
P(Prestasi Non Akademik = 60 | Y = Diterima) -x P ( Hasil Survei= 79 | Y = Diterima)
𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 = 3 50 𝑥 1 50 𝑥 3 50 𝑥 7 50 𝑥 3 50 𝑥 4 50 𝑥 50 100
= 37800 1562500000000 = 0,000000024192
• Ditolak = P (P (Tes-tulis = 77 | Y = Ditolak) x P (tes-wawancara = 75 | Y = Ditolak) x P(Kondisi Ekonomi = 125.000 | Y = Ditolak) x P(Prestasi- Akademik = 80 | Y = Ditolak) x P(Prestasi Non
Akademik = 0 | Y = Ditolak) x P( Hasil Survei =-82 | Y = Ditolak)
𝑑𝑖𝑡𝑜𝑙𝑎𝑘 = 1 50 𝑥 3 50 𝑥 1 50 𝑥 5 50 𝑥 1 50 𝑥 7 50 𝑥 50 100
= 5250 1562500000000 = 0.00000000336 Langkah-4 : membandingkan Variabel = (P |Diterima) > (P| Ditolak) = 0,000000024192> 0.00000000336 = Diterima Maka,  hasil-prediksi  data  pada  Tabel  4  data pertama adalah Diterima.

## 3.4. Testing dan Evaluasi
Untuk mengevaluasi
performa model menggunakan algoritma Naïve Bayes maka dilakukan  pengujian  data  sampel  yang  ada  dengan data sampel itu sendiri untuk melakukan peninjauan keakuratan  prediksi.  Adapun  perbandingan  hasil pengujian  untuk  data  prediksi  PPA  disajikan  pada Tabel  3,  sedangkan  untuk  data  hasil  pengujian beasiswa KIP-K disajikan pada Tabel 4.
Tabel 3. Perbandingan Hasil Pengujian Data Beasiswa PPA Nama IPK Tanggungan Penghasilan Status Prediksi Mhs 1 3.29 6 5.000.000 Ditolak Ditolak Mhs 2 3.50 5 2.500.000 Diterima Diterima Mhs 3 3.32 4 2.061.200 Diterima Diterima Mhs 4 3.48 4 5.576.000 Ditolak Ditolak Mhs 5 3.52 2 1.500.000 Diterima Diterima Mhs 6 3.78 5 1.000.000 Diterima Diterima Mhs 7 3.40 5 3.583.000 Diterima Diterima Mhs 8 3.80 4 2.000.000 Diterima Diterima Mhs 9 3.48 3 750.000 Diterima Diterima Mhs 10 3.00 4 1.500.000 Diterima Diterima ......... ......... ......... ......... ......... ......... Mhs 45 3.57 5 5.168.407 Ditolak Ditolak Tabel 4. Perbandingan Hasil Pengujian Beasiswa KIP-K Nama Siswa Tes Tulis Wawanc ara Kondisi Ekonomi Prestasi Akademik Prestasi Non Akademik Hasil Survei Status Prediksi Sis 1 73 84 Rp 200.000 60 60 79 Diterima Diterima Sis 2 63 86 Rp 125.000 80 10 98 Diterima Diterima Sis 3 53 84 Rp 160.000 20 10 80 Ditolak Ditolak Sis 4 36 84 Rp 300.000 10 10 85 Ditolak Ditolak Sis 5 45 85 Rp 230.000 10 10 75 Ditolak Ditolak Sis 10 60 87 Rp 400.000 80 0 70 Ditolak Ditolak ..... ........ ........ ........... .... ... .... ....... ....... Sis 100 90 78 Rp 250.000 60 30 87 Diterima Diterima
Dalam pengujian dan evaluasi model algoritma Naive Bayes digunakan pengujian Confussion matrix . Berikut  ini  pengujian  Beasiswa  PPA  dan  KIP-K berdasarkan  hasil training yang  bertujuan  untuk mengetahui  hasil  perbandingan output antara  data aktual  dan  prediksi.  Adapun  hasil  perhitungan confussion  matrix untuk  Beasiswa  PPA  disajikan pada Tabel 5 dan Beasiswa KIP-K pada Tabel 6.
Pada  Tabel  5,  menghasilkan confussion  matrix dari  penyeleksian  beasiswa  Peningkatan  Prestasi Akademik  (PPA).  Jumlah True-Positive 27,  jumlah
True-Negative 9, jumlah False-Positive 4 dan jumlah False-Negative 5.
Tabel 5. Confussion Matrix Beasiswa PPA Prediction - Actual - Diterima Ditolak Diterima - 27 5 Ditolak - 4 9
Menghitung Recall atau Sensitivity dengan mmenggunakan rumus Recall [18]:
Menghitung Recall atau Sensitivity dengan mmenggunakan rumus Recall [18]:
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) = 𝑇𝑃
𝑃 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2) = 27 27 + 5 = 27 32 =  0.84375
Kemudian,  Menghitung specificity dengan menggunakan rumus specificity [18]:
Specificity = 𝑇𝑁 𝑁 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃
(3) = 9 9+4 = 9 13 = 0,69231
Kemudian,  Menghitung precission dengan menggunakan rumus precision [18]:
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
(4) = 27 27 + 4 = 27 31 =  0.87097
Setelah  diketahui  hasil  perhitungan Recall , specificity dan precission ,  selanjutnya  menghitung nilai akurasi  menggunakan rumus akurasi [18]:
Accuracy = 𝑇𝑁𝑃+𝑇 𝑃+𝑁 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁 +𝐹𝑃+ 𝐹𝑁 (5)
= 27 + 9 27 + 9 + 4 + 5 = 36 45 = 0.8
Jadi  tingkat  akurasi  untuk  program  beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) adalah 80%.
Tabel 6 . Confussion Matrix Beasiswa KIP-K
Prediction - Actual - Diterima Ditolak Diterima - 45 5 Ditolak - 4 46
Pada  Tabel  6,  menghasilkan confussion  matrix dari  penyeleksian  beasiswa  Kartu  Indonesia  Pintar Kuliah  (KIP-K).  Jumlah True-Positive 45,  jumlah True-Negative 46,  jumlah False-Positive 4  dan jumlah False-Negative 5. Menghitung Recall atau Sensitivity dengan menggunakan rumus recall [18]:
Sensitivity (Recall ) = 𝑇𝑃 𝑃 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 45 45+5 = 45 50 =  0.90
Kemudian,  Menghitung spesificify dengan menggunakan rumus spesificify [18]:
Specificity = 𝑇𝑁 𝑁 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 = 46 46+4 = 46 50 =  0.92
Kemudian,  Menghitung precission dengan menggunakan rumus precission [18]:
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 45 45+4 = 45
49 =  0.92
Setelah  mengetahui  hasil-perhitungan Recall , specificity dan precission ,  selanjutnya  menghitung- akurasi untuk mengetahui-nilai yang telah didapatkan klasifikasi-penyeleksian-untuk setiap program- beasiswa  yang  telah  dilakukan.  untuk  menghitung nilai-akurasi menggunakan rumus [16]:
Accuracy = 𝑇𝑁𝑃+𝑇
𝑃+𝑁 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁 +𝐹𝑃+ 𝐹𝑁 = 45 + 46 45 + 46 + 4 + 5 = 91 100 = 0.91
Jadi,  hasil  akurasi  beasiswa  Kartu  Indonesia Pintar Kuliah (KIP-K) adalah 91%.
Berikut  rekapitulasi  persentase  Perhitungan Confussion Matrix untuk  beasiswa  PPA  dan  KIP-K meliputi Akurasi ( Acc ), Precision ( Pre ), Recall ( Rec ), dan Specificity ( Spe ) yang disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7 . Persentase Perhitungan Confussion Matrix Beasiswa Acc Pre Rec Spe PPA 80 87 84 69 KIP-K 91 92 90 92

## 4. KESIMPULAN
Algoritma Naïve-Bayes merupakan  algoritma yang  cukup  baik  digunakan  untuk  memprediksi penerima  beasiswa  Peningkatan  Pretasi  Akademik (PPA)  dan  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  (KIP-K). Hal  tersebut  dibuktikan  berdasarkan  hasil  uji  coba, untuk Dataset PPA  menghasilkan  tingkat  akurasi 80%, sedangkan untuk Dataset KIP-K menghasilkan tingkat akurasi 91%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Kurniadi,  E.  Abdurachman,  H.  L.  H.  S. Warnars, and W. Suparta, “The prediction of scholarship  recipients  in  higher  education using  k-Nearest  neighbor  algorithm,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 434, no. 1, p.
012039,
2018, doi: 10.1088/1757-
899X/434/1/012039.
[2] M.  N.  Sutoyo,  “Implementasi  Metode MADM Model Yager untuk Seleksi Penerima Beasiswa PPA,” JUITA  J. Inform. , vol.  5,  no.  2,  p.  81,  2018,  doi: 10.30595/juita.v5i2.1630.
[3] M.  B.  Kurniawan,  “Sistem  Pendukung Pengambilan Keputusan Pemberian Beasiswa  Dengan  Menggunakan  Metode AHP.” Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta, pp. 1–67, 2019. [4] H. Sulistiani, “Penerapan Algoritma
Klasifikasi  Sebagai  Pendukung  Keputusan Pemberian  Beasiswa  Mahasiswa,”  pp.  300– 305, 2018, doi: 10.31227/osf.io/yuavj.
[5] F.  A.  Harimurti  and  E.  Riksakomara, “Klasifikasi Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus Universitas Trunojoyo Madura),” 2017. [6] A.  Alwi  and  Munirah,  “The  Concept  Of Naive  Bayes  And  Its  Simple  Use  For Prediction Final Score Of Student
Examination  Using  R  Language,” JUTIF ,
vol. 3, no. 1, pp. 133–140, 2022.
[7]
A.  Merdekawati,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus :
Baitul  Maal),” J.  Pendidik.  Teknol.  dan Kejuru. ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  113–123,  2018, doi: 10.23887/jptk-undiksha.v15i1.13067.
[8] H. S. A. K. Muhammad Fikri Khaid, Sujalwo, “Model Logika Fuzzy Sugeno Berbasis Web Untuk  Seleksi  Penerima  Beasiswa,” J.  Ilm. SINUS ,  vol.  16,  no.  1,  p.  25,  2018,  doi: 10.30646/sinus.v16i1.329.
[9] A.  Pujianto,  K.  Kusrini,  and  A.  Sunyoto,
“Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan  Metode  Neural  Network
Backpropagation,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  157,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201852631.
[10] D. Kurniadi, A. Mulyani, Y. Septiana, and I.
M. Yusuf, “Prediction of courses score using Artificial Neural Network with Backpropagation algorithm,” in
IOP
Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , Mar. 2021, vol. 1098, no. 3, p. 032110, doi:
10.1088/1757-
899X/1098/3/032110.
[11] D.  Kurniadi,  H.  Leslie,  H.  Spits,  and  W. Suparta,  “Predicting  Student  Performance with  Multi-Level  Representation  in  an Intelligent  Academic  Recommender  System using  Backpropagation  Neural  Network,” ICIC Express Lett. Part B Appl. , vol. 12, no.
10, pp. 883–890, 2021, doi: 10.24507/icicelb.12.10.883.
[12] P.  R.  Sihombing  and  A.  M.  Arsani, “Comparison of Machine Learning Methods in Classifying Poverty in Indonesia in 2018,” J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 51–56, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.1.52.
[13] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[14] E. Manalu, F. A. Sianturi, and M. R. Manalu, “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Memprediksi  Jumlah  Produksi  Barang
Berdasarkan  Data  Persediaan  Dan  Jumlah
Pemesanan  Pada  Cv.  Papadan  Mama
Pastries,” J.  Mantik  Penusa ,  vol.  1,  no.  2,
2017.
[15] T. H. Apandi and C. A. Sugianto, “Algoritma Naive  Bayes  untuk  Prediksi  Kepuasan Pelayanan Perekaman e-KTP ( Naive Bayes Algorithm  for  Satisfaction  Prediction  of  e- ID,” JUITA (Jurnal Inform. UMP , vol. 7, no.
November, pp. 125–128, 2019.
[16] M. F. Fibrianda and A. Bhawiyuga, “Analisis Perbandingan  Akurasi  Deteksi  Serangan Pada  Jaringan  Komputer  Dengan  Metode Naïve  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine (SVM),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 9, pp. 3112–3123, 2018.
[17] S.  Rizal,  P.  Studi,  T.  Informatika,  and  U. Yudharta,  “Penerapan  Algoritma  Naïve Bayes  Untuk  Prediksi  Penerimaan  Siswa Baru Di Smk Al-Amien Wonorejo,” Explor. IT  J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 10,
no. 1, pp. 14–21, 2018, doi: 10.35891/explorit.v10i1.1671.
[18] S. Widaningsih, “Perbandingan Metode Data Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik
Informatika  Dengan  Algoritma  C4,5,  Naïve Bayes,  KNN  Dan  SVM,” J.  Tekno  Insentif , vol.  13,  no.  1,  pp.  16–25,  2019,  doi: 10.36787/jti.v13i1.78.