## KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES UNTUK MENENTUKAN CALON PENERIMA PIP
Angga Pebdika, Ruli Herdiana, Dodi Solihudin Program Studi Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. 0231-490480-490481 anggarahman1502@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam dunia global  saat  ini, pendidikan  sangat penting  untuk  lebih  meningkatkan  sumber daya  manusia. Pendidikan  akan  membantu  peserta  didik  mengenai  pengembangkan  sikap,  keterampilan,  serta  kecerdasan intelektualnya  untuk  memberikan  manusia  yang  terampil,  cerdas,  dan  berakhlak  mulia.  Namun  pendidikan seringkali  tidak  berjalan  dengan  baik,  Ada  beberapa  faktor  yang  berkontribusi  terhadap  hal  ini,  Contoh  yang paling  menonjol  adalah  faktor  ekonomi  yang  menyebabkan  banyak  anak  putus  sekolah.  Oleh  karena  itu pemerintah  membuat  program  agar  masyarakat  miskin  dapat  melanjutkan  pendidikannya  melalui  program  ini. Dalam  penyusunan  ini  dicoba  dengan  memakai  prosedur  Naive  Bayes.  Metode  ini  merupakan  metode mengklasifikasikan  data  satu  atau  lebih  kategori  yang  telah  diidentifikasi.  Operasi  Naive  Bayes  menggunakan perhitungan probabilitas dan statistik yang ditemukan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi probabilitas  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  masa  lalu.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menghindari kesalahan dalam menentukan penerimaan bantuan. Perlu diterapkan data mining dengan algoritma Naive  Bayes  yang  bisa  mengklasifikasi  tingkat  kelayakan  siswa  penerima  PIP,  sehingga  didapat  hasil penerimaan program Indonesia Pintar yang lebih akurat. Penelitian ini memberikan informasi baru tentang hasil dari  proses  analisis  yang  dilakukan,  selain  itu  dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes,  proses  analisis tersebut  dapat  membuat  model  kelayakan  untuk menerima  program  Indonesia  Pintar  berdasarkan  karakteristik yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Hasil  dari  proses  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menciptakan  sistem  data mining yang dapat memberikan hasil seleksi yang sangat akurat dalam memilih penerimaan  PIP.
Kata kunci : Data Mining,Naïve Bayes, Pendidikan,Program Indonesia Pintar

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  pendidikan  memiliki  peranan yang  sangat  penting,  Pendidikan  juga  dapat memajukan dan mengembangkan kepribadian seseorang  secara  mental  dan  fisik.  Itulah  sebabnya pendidikan  berakibat  positif  untuk  kita,  serta pembelajaran  pula  bisa  menyingkirkan  buta  huruf serta  mengarahkan  kepiawaian,  keterampilan  mental, serta  lain  sebagainya.  Namun  pendidikan  seringkali tidak  berjalan  dengan  baik  sebab  beberapa  faktor problematis  menjadi  penyebab  putus  sekolah, seringkali  alasan  finansial  menjadi  alasan  utama putus sekolah.
Dalam  menyikapi  permasalahan  perekonomian yang membuat banyak anak putus sekolah, pemerintah  meluncurkan  program  Indonesia  Pintar. Pada tahun 2015 Kebijakan Program Indonesia Pintar (PIP)  didirikan  lewat  Permendikbud  No.  12  Tahun 2015 tanggal 12 Mei 2015. Program Indonesia Pintar ialah  program  pemerintah  yang  ditawarkan  dalam wujud pembiayaan pendidikan. langsung kepada para siswa.  Program  ini  diperuntukkan  bagi  individu  dari keluarga  kurang  sanggup  secara  ekonomi  yang ditandai  menggunakan  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP) [1].
Menurut  penelitian  terdahulu  Kajian  oleh  Okta Rin  dan  Suzi  Oktavia  Kunang  (2021)  berjudul “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Metode
Naive  Bayes  Untuk  Penentuan  Penerima  Bantuan Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  (Studi  Kasus  :  Sd Negeri 9 Air Kumbang)”. Berdasarkan uraian di atas, Implementasi  data  mining  dengan  prosedur  Naive Bayes  guna  memprediksi  kelayakan  penerima  PIP bersumber  pada  penambahan  atribut  dataset  “Jumlah tanggungan”  sangat  berguna  untuk  memastikan kelayakan  penerima  PIP.  Bersumber  pada  informasi yang  diperoleh,  penentuan  penerima  PIP  memakai prosedur  algoritma  Naive  Bayes memberikan informasi prognostik  yang  lebih akurat tentang siswa yang  berhak  menerima  dukungan  PIP  ketimbang dengan penentuan  yang dicoba oleh sekolah. Dengan demikian,  metode  Naive  Bayes  berhasil  melakukan prediksi  dengan  presisi  90,00%,  presisi  98,57%, recall  87,67%,  dan  AUC  0,868  menggunakan  101 data [2].
Data  Mining adalah  cara  untuk  menemukan informasi  yang  berharga,  laten,  tersembunyi  dari sejumlah  besar  data  (database)  dan  dengan  demikian menemukan  pola  yang  menarik,  yang  sebelumnya tidak  diketahui.  Data  mining  adalah  sekumpulan proses untuk memastikan korelasi pola dengan tujuan memfilter  data  yang  besar  dan  mendapatkan  fitur terbaru  yang  berguna  untuk  memahami  suatu  model atau varian dari suatu database.
Metode  Naïve  Bayes  merupakan  metode  yang hanya  memerlukan  jumlah  data  latih  (training  data)
yang kecil untuk memilih parameter yang dibutuhkan selama  proses  klasifikasian.  Dengan  menggunakan beberapa  atribut  Dengan  atribut  saling  berhubungan untuk penentuan kelayakan [3].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA .
2.1. Program Indonesia Pintar
Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  adalah  Sebuah program pemerintah yang diprakarsai oleh Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  yang dibentuk  dengan  tujuan  mengatasi  permasalahan pengajaran  sekolah  yang  ada,  dimana  masih  banyak masalah  siswa  putus  sekolah  karena  kesulitan keuangan.  Siswa  dari  keluarga  miskin  membutuhkan program  Indonesia  Pintar  karena  siswa  dari  keluarga miskin  sangat  rawan  berhenti  sekolah  di  usia  dini. Hal  seperti  ini  diakibatkan  karena  keadaan  ekonomi keluarga  peserta  didik  yang  kurang  mendukung, sehingga kebanyakan peserta didik menetapkan untuk berhenti  sekolah  serta  memilih  untuk  membantu prekonomian  keluarga  dengan  bekerja.  Atas  dasar masalah  ini,  pemerintah  mengambil  tindakan  dalam upaya pemecahan masalah supaya peserta didik yang berasal dari keluarga kurang mampu bisa menuntaskan  pendidikannya  serta  dapat  meneruskan persekolahan ke jenjang yang lebih teratas [4]
Kebijakan  program  Indonesia  Pintar  melalui Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  ditetapkan  pemerintah di  bawah  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan (Kemendikbud) lewat Tim Percepatan Penanggulangan  Kemiskinan  Nasional  (TNP2K). Program  ini  bertujuan  agar  memberikan  pendidikan yang  layak  bagi  siswa  miskin,  mencegah  anak  putus sekolah  dan  penuhi  kebutuhan  dalam  pembelajaran. Siswa  ditujukan  menggunakan  bantuan  ini  untuk memenuhi  kebutuhan  sekolah  seperti:  Biaya  SPP, perlengkapan sekolah dan uang saku. Dengan adanya Kartu  Indonesia  Pintar,  diharapkan  siswa  tidak  putus sekolah  lagi  karena  kekurangan  dana.  Bantuan  Kartu Indonesia  Pintar  (KIP)  ditujukan  pada  peserta  didik yang  kekurangan  dari  tingkat  SD  sampai  dengan SMA.  Salah  satu  gejala  yang  muncul  ialah pemerataan  pendidikan  serta  akurasi  keselarasan berbasis  Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  melalui Kartu Indonesia Pintar (KIP) tidak tepat  sasaran. Hal ini  dibuktikan  dengan  masih  adanya  siswa  dari keluarga  mampu  dengan  terdaftar  sebagai  penerima dana  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP),  dan  terdapat peserta  didik  yang  tergolong  kekurangan  dan  bukan pemeroleh bantuan Indonesia Pintar yang terdaftar [5] .

## 2.2. Data Mining
Data  mining  merupakan  salah  satu  teknik penggolongan  data  dengan  tujuan  mencari  kolerasi antar  data  yang  tidak  diketahui  oleh  pengguna  dan menyajikannya  dalam  hasil  yang  mudah  dipahami dan  kolerasi  data  tercatat  dapat  digunakan  sebagai dasar  pengambilan  keputusan.  Penambangan  data
dapat  terbagi  dari  beberapa  kelompok  seperti Deskripsi, Evaluasi, Prediksi, Klasifikasi, Pengelompokan  dan  Pemetaan  berdasarkan  tugas yang akan dilakukan [6].
Data  mining  adalah  suatu  proses  dimana sejumlah  besar  data  digali  dan  dianalisis  untuk mendapatkan  suatu  yang  valid,  baru  dan  bermanfaat, alhasil bisa menemukan pola atau formula dalam data tersebut.  Penambangan  data  secara  umum  dapat diklasifikasikan menjadi dua kategori utama, penambangan  deskriptif  dan  penambangan  prediktif. Deskriptif Mining adalah proses menemukan informasi  penting  dari  database.  Sedangkan  prediktif adalah  Proses  penentuan  polaritas  data  dengan menentapkan beberapa variabel untuk memperkirakan variabel lain di masa mendatang.
Data  Mining  ialah  bagian  integral  dari pengetahuan  pada  basis  data  atau  sering  disebut dengan  Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD), yang  berarti  progres  umum transformasi data mentah menjadi  model  yang  berguna,  yaitu  informasi  yang dibutuhkan  pengguna  sebagai informasi.   [7]. Dibawah  ini  ialah  proses  terjadinya  dalam  sebuah KDD :
1. Data selection Data  selection  berasal  dari  sekumpulan  data oprasional  yang  harus  dilakukan  sebelum  tahap ekstraksi  data  pada  KDD.  Hasil  Pemilihan  data yang  akan  digunakan  dalam  tahap  data  mining ditampilkan dalam satu halaman berdasarkan data operasional.
2. Preprocessing Sebelum  tahap selanjutnya dilakukan, Diperlukan metode  pembersihan  untuk  data  yang  menjadi fokus  KDD.  Dalam  tahapan  ini  mencangkup penghapusan duplikat data, pengecekan data yang tidak konsisten serta koreksi kesalahan dalam data seperti kekeliruan dalam cetak.
3. Transformation Coding  merupakan transformasi data  yang dipilih agar  cocok  untuk  langkah  penambangan  data. Coding  KDD  adalah  langkah  kreatif  yang  sangat bergantung  oleh  jenis  data  atau  model  yang diambil dari setdata.
4. Data mining Dalam langkah ini ialah digunakannya teknik atau metode dengan tujuan menemukan pola atau hasil yang  menarik.  Teknik,  metode,  atau  algoritma penambangan  data  yang  bervariasi,  menentukan metode  atau  algoritma  yang  tepat  sangat bergantung  dalam  tujuan  serta  keseluruhan tahapan dalam KDD.
5. Interpretation/Evaluation Model  data  yang  diperoleh  dari  langkah  data mining dapat memberikan hasil yang dapat mudah dimengerti daripada  yang berkepentingan.  Tujuan dari  bagian  ini  adalah  untuk  menentukan  apakah kebijakan atau informasi yang diperoleh bertentangan dengan informasi.
Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD) ialah  aktivitas  yang  mencakup  serta  memakai  data historis dengan tujuan mendapatkan keteraturan, pola serta  korelasi  pada  perpaduan  data  yang  besar  [8]. Dalam  jurnalnya  disampaikan  ciri-ciri  data  mining sebagai berikut :
a. Data  Mining mengacu  pada  inovasi  tersembunyi serta  model  data  spesifik  yg  sebelumnya  tidak diketahui.
b. Pada  umumnya  data  mining  menggunakan  big data.
c. Secara  umum,  big  data  digunakan  dengan  tujuan membentuk hasil yang kredibel.
d. Data  mining  bermanfaat  bagi  pengambilan ketentuan krusial terutama pada strategi

## 2.3. Naïve Bayes
Naive  Bayes  classifier  (NBC)  ialah  salah  satu metode  klasifikasi  yang  sering  digunakan.  Naive Bayes  Classifier  (NBC)  adalah  salah  satu  metode klasifikasi  dan  statistik  pengklasifikasi  yang  dapat memprediksi    peluang  untuk  menjadi  anggota  kelas. NBC berdasarkan pada teori Bayesian memperkirakan  bahwasanya  nilai  atribut  tidak bergantung  dengan  nilai  yang  lainnya.  Keunggulan NBC  ialah  sederhana  namun  mempunyai  akurasi yang  tinggi.  Proses  klasifikasi  data  terdiri  dari  dua langkah.  Langkah  pertama  ialah  pelatihan  dengan contoh  (model  training).  Langkah  kedua  ialah mengklasifikasikan  data  yang  kategorinya  tidak diketahui  [7].
Naive Bayes adalah teknik peramalan probabilistik  sederhana  sesuai  dengan  pelaksanaan teorema Bayes (hukum bayes) menggunakan perkiraan  independensi  yang  kuat.  Kelebihan  dari pada metode ini  ialah hanya memerlukan sedikit data latih  dengan  tujuan  memastikan  parameter  yang diharapkan pada langkah klasifikasi [2].
Kelebihan metode ini ialah : 1. Membenahi kuantitatif serta diskrit
2. Tangguh  untuk  titik  kebisingan  terisolasi,  seperti yang  dirata-rata  saat  mengevaluasi  probabilitas bersyarat data.
3. Hanya  dengan  jumlah  kecil  data  training  untuk memperkirakan  parameter  (rata  –  rata  serta variansi  yang  berasal  dari  variabel)  untuk klasifikasi.
4. Skala  nilai  yang  hilang  disebabkan  oleh pengabaian kejadian selama estimasi
kemungkinan peluang.
5. Cepat serta menghemat waktu
6. Kuat terhadap karakteristik yang tidak relevan.
Kekurangan Metode Naïve Bayes :
1. Memperkirakan bahwa karakteristiknya bebas.
2. Ini  tidak  berlaku,  Jika  probabilitas  bersyarat adalah  0,  probabilitas  prediksi  juga  akan  menjadi 0.
Pendekatan  Naïve  Bayes  digunakan  untuk analisis  data.  Ini  adalah  pengklasifikasi  probabilitas dasar  yang  menggunakan  Teorema  Bayes  dengan asumsi  independensi  yang  tinggi.  Pendekatan  Nave Bayes memiliki keuntungan karena hanya menggunakan sedikit data training untuk mendapatkan  estimasi  parameter  yang  diperlukan dalam  proses  klasifikasi.  Oleh  karena  itu,  terlepas dari  variabel  independen  yang  dipertimbangkan, hanya  varian  dari  variabel  kelas  yang  diperlukan untuk  menentukan  kategorisasinya,  bukan  seluruh variabel kelas. [9]

## 2.4. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  salah  satu  langkah  terpenting pada data mining. Klasifikasi ialah proses mengkategorikan atau  memberi  label data atau objek baru  berdasarkan  kualitas  tertentu. Teknik  klasifikasi melibatkan pemeriksaan variabel yang dihasilkan dari data  yang  ada.  Tujuan  dari  klasifikasi  adalah  untuk mengantisipasi  kelas  yang  dihasilkan  dari  item  yang tidak  diketahui.  Ada  tiga  tahap  klasifikasi  yaitu konstruksi  model,  aplikasi  model  serta  evaluasi. Pembuatan  model  melibatkan  pembuatan  contoh memakai  data  pelatihan  yang  telah  memiliki  atribut serta  kelas.  informasi  ini  lalu  digunakan  untuk memilih  kelas  data  atau  objek  baru.  Data  tersebut kemudian  dievaluasi  untuk  melihat  keakuratan  yang didapatkan dari pengembangan dan  penerapan model pada data baru  [10].
Salah  satu  metode  classifier  yang  dapat digunakan  adalah  metode  Naive  Bayes  yang  sering disebut dengan Naive Bayes Classifier (NBC). Naive Bayes  Classifier  (NBC)  adalah  salah  satu  metode klasifikasi  dan  statistik  pengklasifikasi  yang  dapat memprediksi    peluang  untuk  menjadi  anggota  kelas. Menurut  NBC,  nilai  atribut  grup  tidak  bergantung pada  nilai  karakteristik  lainnya.  Keunggulan  NBC ialah  dasar  namun  akurat.  Prosedur  kategorisasi  data dibagi  menjadi  dua  tahap.  Langkah  pertama  adalah berlatih  dengan  contoh  (Training  Example).  Tahap kedua adalah proses pengkategorian data yang belum diketahui kelasnya [7].

## 3. METODE PENELITIAN
Data penelitian dipisahkan menjadi dua kategori ialah  data  primer  serta  data  sekunder.  Data  primer adalah  informasi  yang  dikumpulkan  langsung  di lapangan,  sedangkan  data  sekunder  dikumpulkan secara tidak langsung.

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
1. Obervasi Metode observasi  dilakukan  dengan  pengambilan data  calon  penerima  program  indonesia  pintar  di SMP 1 Negeri Kramatmulya.
2. Metode wawancara Hal  ini  dilakukan  melalui  wawancara  dengan wakil kepala sekolah dan pengurus  sekolah untuk
mendapatkan informasi tentang data calon
penerima manfaat program Indonesia Pintar.

## 3.2. Tahap Perancangan
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  tahap perancangan KDD :
Gambar 1. Tahapan KDD
1. Data selection Data  selection  berasal  dari  sekumpulan  data oprasional  yang  harus  dilakukan  sebelum  tahap ekstraksi  data  pada  KDD.  Hasil  Pemilihan  data yang  akan  digunakan  dalam  tahap  data  mining ditampilkan dalam satu halaman berdasarkan data operasional.
2. Preprocessing Sebelum tahap selanjutnya dilakukan, Diperlukan metode  pembersihan  untuk  data  yang  menjadi fokus  KDD.  Dalam  tahapan  ini  mencangkup penghapusan duplikat data, pengecekan data yang tidak konsisten serta koreksi kesalahan dalam data seperti kekeliruan dalam cetak.
3. Transformation Coding  merupakan transformasi data  yang dipilih agar  cocok  untuk  langkah  penambangan  data. Coding  KDD  adalah  langkah  kreatif  yang  sangat bergantung  oleh  jenis  data  atau  model  yang diambil dari setdata.
4. Data mining Dalam langkah ini ialah digunakannya teknik atau metode dengan tujuan menemukan pola atau hasil yang  menarik.  Teknik,  metode,  atau  algoritma penambangan  data  yang  bervariasi,  menentukan metode  atau  algoritma  yang  tepat  sangat bergantung  dalam  tujuan  serta  keseluruhan tahapan dalam KDD.
5. Interpretation/Evaluation Model  data  yang  diperoleh  dari  langkah  data mining dapat memberikan hasil yang dapat mudah dimengerti daripada  yang berkepentingan. Tujuan dari  bagian  ini  adalah  untuk  menentukan  apakah kebijakan atau informasi yang diperoleh bertentangan dengan informasi
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Data Selection Data  selection  mencakup  semua  atribut  dari kumpulan  data  asli,  dipilih  untuk  mendapatkan atribut yang diperlukan untuk proses penambangan  data  selanjutnya .  Berikut  ini
menjelaskan  proses  dimana  tolos  Rapidminer memilih atribut mana yang akan digunakan dalam tahapan  data  mining.  Pada  tahap  ini  adalah menyeleksi  atribut  mana  saja    yang  dibutuhkan menggunakan oprator select attributes  yang dapat memfilter  atribut  yang  diperlukan.  Dengan parameter  subset,  opsi  ini  memilih  beberapa atribut  yang  akan  digunakan.  Jika  metadata diketahui,  semua  atribut  dicantumkan  dan  atribut yang  diperlukan  dapat  dipilih  dengan  mudah. Berikut dibawah ini adalah hasil seleksi atribut.
Gambar 2. Hasil Seleksi Atribut
2. Preprocessing Dalam  tahap  ini  mencakup  hapus  duplikat  data, periksa  data  yang  tidak  konsisten  dan  perbaiki kesalahan  dalam  data.  Pada  langkah  ini  penulis menggunakan  filter  sampel  rapidminer  untuk menghilangkan  missing value, data missing value tersebut  mengandung  dua  atribut  yaitu  pekerjaan dan pendapatan. Berikut adalah proses penghapusan  pada  rapidminer  menggunakan oprator filter examples.
Gambar 3. Penggunaan Oprator Filter Example
3. Tranforsformasi Pada  tahapan  ini,  mengubah  data  menjadi  model analisis  data  dan  memodelkan  data  agar  sesuai dengan analisis data mining yang diharapkan,  tujuan transformasi adalah mengubah data  yang  dipilih  ke  dalam  bentuk  prosedur penambangan. Mengubah kode NISN menjadi ID dan kode PIP menjadi Label. Atribut dalam peran label  berperan  sebagai  label  dan  atribut  berlabel sebagai  operator  pembelajaran,  label  sering disebut  sebagai  variabel  atau  kelas.  Berikut  data yang diolah untuk data mining.
Gambar 4. Penggunaan Operator Set Role Set-Role merupakan operator yang
mengklasifikasikan atribut menjadi atribut spesifik  atau  atribut  standar .  Operator  Set  Role memisahkan  baris  yang  mengambil  atribut koordinat  serta  prediksi  posisi  yang  diberikan  ke kelas label. Dibawah ini merupakan hasil transformation  data  dengan  mengganti  NISN sebagai ID serta Layak PIP sebagai label.
Gambar 5. Hasil Transformasi Data
4. Data Mining
Pada  tahapan  data  mining  ini  ialah  menggunakan algoritma naïve bayes yang berfungsi memecahkan  masalah  klasifikasi.  aplikasi  yang digunakan  pada  proses  ini  ialah  rapidminer  versi 9.8.  Dengan  menggunakan  operator  Retrieve, Split  Data,  Naive  Bayes,  Apply  Model  dan Perpormance.  Pada  gambar  dibawah  ini  ialah proses  Data  mining dengan  memakai algoritma naïve  bayes untuk  mengklasifikasikan  tingkat kelayakan peserta  didik calon  penerima  Program Indonesia Pintar.
Gambar 6. Proses Algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan  gambar  di  atas,  Operator  Split  Data digunakan untuk membagi data menjadi data latih
dan data uji. pada subproses training menggunakan operator naive bayes sebagai penerapan model algoritme. sementara operator Apply model terapkan menggunakan subproses  Pengujian  untuk  menguji  data  yang dihasilkan  dari  operator  Naive  Bayes,  operator Kinerja dipergunakan untuk mengevaluasi kinerja model, secara otomatis menyampaikan daftar nilai kriteria  kinerja  yang  disediakan  untuk  tugas tertentu.
5. Interpretation/Evaluation Pada fase  ini dilakukan proses evaluasi  hasil data mining  untuk  memudahkan  pendataan ,  salah satunya  adalah  penggunaan  Confusion  Matrix. Confusion  matrix  ialah  alat  untuk  menganalisis seberapa  baik  sebuah  klasifikasi.  True  positive serta  true  negative  menyampaikan  hasil  ketika klasifikasi  benar,  sedangkan  false  positive  serta false negative menyampaikan  hasil  ketika klasifikasi salah.
Gambar 7. Hasil Klasifikasi Naïve Bayes
Dari  hasil  klasifikasi  algoritma  naive  bayes didapatkan hasil akurasi mencapai 88,89%. Lebih spesifiknya,  bilangan  true  positive  (TP)  126, true negative (TN) 10, false positive (FP) 14, dan false negative  (FN)  3.  True  Yadan  true Tidak adalah kelas asli atau nilai real. prediksi YA dan prediksi tidak adalah  kelas  atau  nilai  prediktif.  Class Precision  ialah class  yang  mengukur  tingkat presisi  antara  informasi  yang  diminta  oleh pengguna  dengan  hasil  prediksi  yang  diberikan oleh sistem. Class reccal ialah kelas yang mengevaluasi  hasil  yang  diberikan  oleh  sistem saat memprediksi informasi.
Algoritma  Naïve  bayes,  bisa  dihitung  dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
1. Accuracy 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 126 + 10 126 + 10 + 14 + 3 𝑥 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 0.8888 = 88.89%
Dari  perhitungan  tersebut,  nilai  akurasi  hasil pengujian  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naive Bayes adalah sebesar 88.89%.

## 2. Precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥 100% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 126 126 + 14 𝑥 100%

## 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 0.9 = 90.00%
Dari  perhitungan  tersebut,  nilai  precision  hasil pengujian  klasifikasi  Algoritma  Naive  Bayes memiliki tingkat keberhasilan 90,00%.

## 3. Recal
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 126 126 + 3 𝑥 100%

## Recall = 0.9767 = 97.67%
Dari  perhitungan  tersebut,  nilai  recali  hasil pengujian  klasifikasi  Algoritma  Naive  Bayes memiliki tingkat keberhasilan 97.00%
4. AUC Dari  analisis  data  diatas  menggunakan  software Rapid  Miner  dengan  pengukuran  Naive  Bayes, hasil  AUC-0.807  masuk  dalam  kategori  baik (klasifikasi  baik).  Tingkat  akurasi  AUC  dibagi menjadi lima bagian, yaitu :
- 0.90 – 1.00 = Excellent Classification
- 0.80 – 0.90 = Good Classification
- 0.70 – 0.80 = Fair Classification
- 0.60 – 0.70 = Poor Classification
- 0.50 – 0.60 = Failure
Gambar 8. Hasil AUC
5. Perpormance Vector PerformanceVector accuracy 88.89% Confusion Matrix:
True Ya Tidak Ya 126 14 Tidak 3 10 Precision: 76.92% (positive class: Tidak)
ConfusionMatrix: True Ya Tidak Ya 126 14 Tidak 3 10
recall: 41.67% (positive class: Tidak)
ConfusionMatrix: True Ya Tidak Ya 126 14 Tidak 3 10
AUC (optimistic): 0.889 (positive class: Tidak) AUC: 0.807 (positive class: Tidak) AUC (pessimistic): 0.851 (positive class: Tidak)

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  berikut  dapat  dibentuk  berdasarkan penjelasan  yang  diberikan  :  Data  mining  dengan metode  naive  bayes  dapat  memprediksi  tingkat kelayakan pengguna bantuan PIP berdasarkan data set yang  sudah  dikumpulkan  dengan  menggunakan bantuan tolls rapidminer serta menggunakan beberapa operator  diantaranya  Oprator  Retrieve,  Split  Data, Naïve  Bayes,  Apply  Model,  dan  Performance. Berdasarkan  hasil  penelitian  serta  pengujian  dengan teknik  data  mining  memakai  algoritma  klasifikasi naive  bayes  KDD  maka  nilai  akurasi  keseluruhan 88.89%  dan  Class  recall  YA  97.67%,  Class  recall tidak 41.67%, Class precision YA 90.00% dan  Class precision tidak 76.92%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Herlinawati,  E.  Heriyati,  Sudiyono,  and  A.  B. Susanto, Kajian  Program  Indonesia  Pintar (PIP):  Strategi  Penjangkauan  Anak  Tidak Sekolah  (ATS)  Untuk  Mengikuti  Pendidikan Melalui Program Indonesia Pintar (PIP) . 2018.
[2]  O.  Rini  and  S.  O.  Kunang,  “Implementasi  Data Mining  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Untuk  Penentuan  Penerima  Bantuan  Program Indonesia  Pintar  (  Pip  )  (  Studi  Kasus :  Sd Negeri  9  Air  Kumbang  ),” Bina  Darma  Conf. Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  714–722,  2021,
[Online].
Available: https://conference.binadarma.ac.id/index.php/B DCCS/article/view/2450
[3]  A.  Saleh,  “Implementasi  Naive  Bayes,” J.
Informatics, Inf.  Syst.  Softw.  Eng. Appl. ,  vol.  2, no. 3, pp. 207–2017, 2015, doi: 10.24076/citec.2015v2i3.49.
[4]  Yudi  Agusman,  “Public  Inspiration :  Jurnal Administrasi  Publik  Implementasi  Program Indonesia  Pintar  di  Sekolah  Dasar  Negeri  1 Kolakaasi Kabupaten Kolaka,” vol. 4, no. 2, pp. 105–113,  2019,  doi:  10.22225/pi.4.2.2019.105- 113.
[5]  N.  E.  Rohaeni  and  O.  Saryono,  “Implementasi Kebijakan  Program  Indonesia  Pintar  (  PIP  ) Melalui  Kartu  Indonesia  Pintar  (  KIP  )  dalam
Upaya  Pemerataan  Pendidikan,” J.  Educ. Manag.  Adm.  Rev. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  193–204, 2018, doi: 10.4321/ijemar.v2i1.1824.
[6]  A.  Syafii,  G.  Dwilestari,  and  A.  Ajiz, “KOMPARASI ALGORITMA NAÏVE BAYES
DAN ALGORITMA C4.5 DALAM KLASIFIKASI PELANGGAN PRODUK
INDIHOME,” JURSIMA  J.  Sist.  Inf.  dan Manaj. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  60–70,  2022,  doi: 10.47024/js.v10i2.414.
[7]  S.  Adi,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa PPA  Di  Universitas  Amikom  Yogyakarta,” J. Mantik Penusa , vol. 22, no. 1, pp. 11–16, 2018, [Online].
Available: https://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/art
icle/view/342
[8]  R. Saputra and A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” vol. 7, no. 2, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[9]  E.  W.  Ningsih  and  Hardiyan,  “Penerapan Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam  Penentuan Kelayakan Penerima Kartu Jakarta Pintar Plus,”
J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 6, no. 1, pp. 15– 20, 2020, doi: 10.31294/jtk.v6i1.6680.
[10]  D.  A.  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  and  N. Chamidah,  “Perbandingan  Normalisasi  Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma  K-NN,” Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J. , vol.  4,  no.  1,  pp.  78–82,  2019,  doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.