## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Data Mining Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes dalam Prediksi Penerimaan Beasiswa
Ahmad Ilham Kushartanto 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 ilhamahmadre@gmail.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 11/11/2023; Accepted: 30/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak− Salah satu tujuan dari Negara Indonesia yang tertuang  pada Undang  – Undang Dasar Negara Republik Indonesia adalah  mencerdaskan  kehidupan  bangsa.  Pemerintah  melalui  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi (Kemendikbudristek) menjalankan program wajib belajar 12 tahun. Program Kartu Indonesia Pintar Kuliah mulai terlaksana pada tahun 2021 dimana pada awalnya program ini bernama bidikmisi. Program Kartu Indonesia Pintar Kuliah diperuntukan membantu  bagi  anak  –  anak  yang  mengalami  kesulitan  ekonomi  atau  terkendala  terhadap  biaya  untuk  melanjutkan pendidikan  pada  tingkat  perguruan  tinggi.  Bagi  penerima  bantuan  program  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  nantinya  akan mendapatkan  biaya  penuh  untuk  pelaksanaan  perkuliahan  dimulai  dari  awal  masuk  hingga  sampai  menyelesaikan perkuliahan  dengan  jangka  waktu  yang  telah  disepakati.  Hal  tersebut  bertujuan  agar  kiranya  bagi  anak  –  anak  yang  telah terpilih menjadi mahasiswa tidak lagi harus pusing ataupun merasa takut akan keberlangsungan hidup ketika melaksanakan perkuliahan.  Pemberian  batasan  terhadap  jumlah  penerima  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  bagi  Perguruan  Tinggi  Swasta (PTS) menjadi sebuah permasalahan yang harus diselesaikan dengan baik dan cermat. Proses seleksi bagi calon mahasiswa yang  mendaftar  pada  perguruan  tinggi  yang  dituju  bertujuan  untuk  mendapatkan  penerima  yang  memang  layak  untuk mendapatkan bantuan program Kartu Indonesia Pintar Kuliah tersebut. Proses seleksi bagi calon mahasiswa yang mendaftar pada perguruan tinggi yang dituju bertujuan untuk mendapatkan penerima yang memang layak untuk mendapatkan bantuan program  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  tersebut.  Hasil  yang  didapatkan  dari  penerapan  penelitian  bahwasannya  dari perbandingan hasil algoritma K-NN dan Naive Bayes didapatkan hasil yang sama terhadap data pengujian yaitu Diterima
Kata Kunci: Data Mining; Prediksi; Penerimaan; KIP Kuliah; K-NN; Naïve Bayes
Abstract− One of the goals of the Indonesian State as stated in the Constitution of the Republic of Indonesia is to make the nation's  life  more  intelligent.  The  government,  through  the  Ministry  of  Education,  Culture,  Research  and  Technology (Kemendikbudristek), is implementing a 12-year compulsory education program. The Indonesia Smart College Card program will start to be implemented in 2021, where initially this program was called bidikmisi. The Indonesia Smart College Card program is intended to help children who experience economic difficulties or are constrained by the costs of continuing their education at tertiary level. Beneficiaries of the Indonesian Smart College Card program will receive full tuition fees from the start of admission to completion of the course within the agreed time period. This aims to ensure that children who have been selected to become students no longer have to worry or feel afraid about their survival when studying. Placing limits on the number of recipients of the Indonesia Smart Tuition Card for Private Universities (PTS) is a problem that must be resolved properly  and  carefully.  The  selection  process  for  prospective  students  who  register  at  the  target  university  aims  to  find recipients  who  are  worthy  of  assistance  from  the  Indonesia  Smart  College  Card  program.  The  selection  process  for prospective  students  who  register  at  the  target  university  aims  to  find  recipients  who  are  worthy  of  assistance  from  the Indonesia Smart College Card program. The results obtained from the application of the research were that from comparing the results of the K-NN and Naive Bayes algorithms, the same results were obtained for the test data, namely Acceptable
Keywords: Data Mining; Prediction; Reception; KIP Lecture; K-NN; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu tujuan dari Negara Indonesia yang tertuang pada Undang – Undang Dasar Negara Republik Indonesia adalah mencerdaskan kehidupan bangsa. Berdasarkan hal tersebut sudah sepatutnya pemerintah memperhatikan lebih  baik  terhadap  pencerdasan  kehidpan  di  Negara  Indonesia.  Salah  satu  cara  yang  dilakukan  untuk mencerdaskan kehidupan bangsa adalah memberikan pendidikan yang baik dan layak bagi anak – anak generasi penerus  bangsa[1],  [2].  Pemerintah  melalui  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi (Kemendikbudristek) menjalankan program wajib belajar 12 tahun dimana seluruh anak – anak diwajibkan untuk menyelesaikan  pendidikan  hingga  jenjang  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  /  Sekolah  Menengah  Kejuruan (SMK).  Dimana  untuk  menjamin  terlaksananya  program  tersebut  pemerintah  memberikan  berbagai  macam bantuan  guna  mendukung  seluruh  anak  di  Indonesia  dapat  menyelesaikan  pendidikan  hingga  jenjang  SMA  / SMK[3]–[5].
Dalam  peningkatan  dan  pelaksanaan  mencerdasakan  generasi  penerus  di  Indonesia,  pada  saat  ini pemerintah melalui Kemendikbudristek sudah memberikan bantuan pendidikan hingga tingkat perguruan tinggi. Program bantuan yang diberikan pemerintah pada tingkat jenjang perguruan tinggi adalah Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP – Kuliah)[6], [7]. Program Kartu Indonesia Pintar Kuliah mulai terlaksana pada tahun 2021 dimana pada  awalnya  program  ini  bernama  bidikmisi.  Program  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  merupakan  bantuan beasiswa  kepada  para  generasi  penerus  untuk  melanjutkan  pendidikan  pada  tingkat  perguruan  tinggi.  Program Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  diperuntukan  membantu  bagi  anak  –  anak  yang  mengalami  kesulitan  ekonomi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
atau terkendala terhadap biaya untuk melanjutkan pendidikan pada tingkat perguruan tinggi[8]–[10]. Pemberian beasiswa Kartu Indonesia Pintar Kuliah terhadap anak – anak di Indonesia bukan saja dilihat berdasarkan dengan kesulitan  ekonomi  tetapi  program  ini  lebih  terfokus  terhadap  bagi  anak  –  anak  yang  memiliki  prestasi  secara akademik  ataupun  non  akademik  yang  sekiranya  masih  layak  untuk  melanjutkan  pendidikan  pada  tingkat perguruan  tinggi[11],  [12].  Bagi  penerima  bantuan  program  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  nantinya  akan mendapatkan  biaya  penuh  untuk  pelaksanaan  perkuliahan  dimulai  dari  awal  masuk  hingga  sampai menyelesaikan perkuliahan dengan jangka waktu yang telah disepakati. Selain bantuan biaya pendidikan seperti pembayaran uang  kuliah,  uang praktikum, uang  ujian dan lainnya program Kartu Indonesia Pintar Kuliah juga memberikan bantuan biaya hidup bagi penerima program tersebut[13], [14].
Hal  tersebut  bertujuan  agar  kiranya  bagi  anak  –  anak  yang  telah  terpilih  menjadi  mahasiswa  tidak  lagi harus  pusing  ataupun  merasa  takut  akan  keberlangsungan  hidup  ketika  melaksanakan  perkuliahan.  Dengan memberikan  bantuan  biaya  hidup  tersebut  agar  kiranya  yang  mendapatkan  program  Kartu  Indonesia  Pintar Kuliah tersebut dapat lebih fokus untuk menyelesaikan perkuliahannya dimasa waktu yang telah ditentukan dan juga agar nilai dalam setiap semesternya mendapatkan hasil yang maksimal[15], [16]. Penyelnggaraan program Kartu Indonesia Pintar Kuliah bukan saja diberikan bagi anak  – anak yang ingin masuk pada Perguruan Tinggi Negeri (PTN) saja tetapi juga pada Perguruan Tinggi Swasta (PTS). Pemberian pada beasiswa di PTN dan PTS diharapkan  dapat  memberikan  ataupun  pelaksanaan  pembelajaran  yang  merata  dan  seimbang.  Selain  itu  juga agar tidak terjadi perbedaan bagi PTN ataupun PTS. Pemberian jumlah penerima Kartu Indonesia Pintar Kuliah bagi PTN dan PTS diatur ataupun dibagikan oleh lembaga yang berwenang dan bertanggung jawab pada setiap wilayahnya. Pemberian batasan terhadap jumlah penerima Kartu Indonesia Pintar Kuliah bagi Perguruan Tinggi Swasta  (PTS)  menjadi  sebuah  permasalahan  yang  harus  diselesaikan  dengan  baik  dan  cermat.  Hal  tersebut dikarenakan  jumlah  kuota  yang  diterima  lebih  sedikit  dibandingkan  dengan  jumlah  yang  mendaftar  pada program Kartu Indonesia Pintar Kuliah. Perbedaan jumlah yang diterima dan mendaftar tersebut mengharuskan bagi penyelenggara penerima  bantuan Kartu Indonesia Pintar Kuliah  harus  melakukan seleksi[17]–[19]. Proses seleksi bagi calon  mahasiswa  yang  mendaftar pada perguruan tinggi  yang dituju  bertujuan  untuk  mendapatkan penerima  yang  memang  layak  untuk  mendapatkan  bantuan  program  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  tersebut. Proses  seleksi  yang  dilakukan  secara  asal  –  asalan  dikhawatirkan  calon  mahasiswa  tersebut  tidak  dapat  untuk mengikuti perkuliahan dengan baik sehingga nilai yang didapatkan pada setiap semester menjadi buruk dan juga masa studi yang dijalani melewati dari kesepaktan penyelesaian waktu studi[20], [21].
Bagi PTS yang menyelenggarakan proses penyeleksian terhadap penerima bantuan Kartu Indonesia Pintar Kuliah menjadi sebuah polemik baru, dimana bagi tim penyeleksi diharuskan untuk menentukan siapa saja yang layak untuk terpilih mendapatkan bantuan program Kartu Indonesia Pintar Kuliah tersebut. Dimana proses yang harus  dilakukan  bukan  saja  mempertimbangkan  terhadap  kemampuan  ekonomi  saja  tetapi  juga mempertimbangkan  terhadap  faktor  prestasi  akademik  dan  non  akademik  sesuai  dengan  tujuan  dari  pada program  ini  dilaksanakaan[22],  [23].  Masalah  yang  dihadapi  bukanlah  sebuah  masalah  yang  bisa  dianggap sepele,  jika  masalah  ini  tidak  diselesaikan  dengan  baik  dan  bijak  akan  memberikan  dampak  –  dampak  lainnya bagi  pergruruan  tinggi  ataupun  juga  bagi  mahasiswa  tersebut.  Bagi  perguruan  tinggi  jika  proses  pemilihan ataupun mahasiswa yang terpilih tidak dapat mengikuti proses pembelajaran dengan baik maka bagi perguruan tinggi tersebut tidak mendapatkan kuota kembali terhadap penerimaan mahasiswa melalui jalur Kartu Indonesia Pintar  Kuliah.  Sedangkan  bagi  mahasiswa  sendiri  dampak  terburuk  adalah  diberhentikan  terhadap  pemberian beasiswa Kartu Indonesia Pintar Kuliah atau bahkan sampai dengan pengembalian dana. Permasalahan dan juga dampak  yang cukup besar tersebut  maka kiranya harus diselesaikan dengan baik, benar dan cermat. Maka dari itu diperlukan sebuah cara untuk membantu proses penyelesaian permasalahan tersebut. Dimana cara yang dapat dipergunakan  dengan  cara  melakukan  proses  pengolahan  data  terkhususnya  dari  data  –  data  penerima  bantuan program  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  sebelumnya.  Proses  penyelesaian  permasalahan  tersebut  dapat diselesaikan dengan menggunakan data mining.
Data  mining  merupakan  sebuah  teknik  pengolahan  data,  dimana  pada  data  mining  melakukan  proses pengolahan  data  berdasarkan  dengan  data  –  data  dimasa  lampau.  Data  dimasa  lampau  tersebut  yang  telah disimpan  dilakukan  proses  pengolahan  kembali  hingga  akhirnya  ditemukan  sebuah  informasi  –  informasi  baru ataupun sebuah pola baru yang dapat dimanfaatkan untuk proses pengambilan  keputusan[24], [25].  Penerapan data  mining  pada  penyelesaian  permasalahan  tersebut  sanggatlah  tepat,  hal  tersebut  dikarenakan  sebelumnya sudah  terdapat  data  mahasiswa  yang  telah  diterima  mendapatkan  bantuan  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  dan telah  melakukan  perkuliahan.  Dari  data  tersebut  dapat  dilihat  pola  seperti  apa  bagi  calon  mahasiswa  yang nantinya  dapat  mengikuti  perkuliahan  dengan  baik  tanpa  harus  perlu  dilakukan  pembinaan  secara  rutin  oleh dosen.  Pada  data  mining  sendiri  terdapat  banyak  bagian  proses  penyelesaiannya  salah  satunya  adalah klasifikasi[26]–[28].
Kalsifikasi pada data mining bertujuan untuk melakukan pengelompokan  – pengelompokan berdasarkan dengan atribut – atribut tertentu. Pengelompokan yang dilakukan berdasarkan dengan tujuan kelas dari data dan juga nilai – nilai atribut  yang dimiliki dari setiap data. Pada proses klasifikasi data diharuskan  memiliki tujuan kelas  agar  kiranya  dapat  dengan  mudah  untuk  dilakukan  proses  pengelompokan.  Pada  klasifikasi  data  mining terdapat berbagai macam algoritma seperti K-Nearest Neighbor (K-NN) dan juga Naïve Bayes[20]–[23].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Algoritma K-Nearest Neighbor termasuk dalam bagian klasifikasi data mining, hal tersebut dikarenakan untuk  dapat  menyelesaikan  dengan  algoritma  tersebut  harus  kiranya  diketahui  terlebih  dahulu  untuk  target kelasnya. Proses penyelesaian yang dilakukan dengan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor berdasarkan nilai  kedekatan  dari  objek  baru  dengan  objek  yang  lama.  Proses  awal  dilakukan  dengan  menentukan  nilai  K sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  nantinya,  setelah  itu  dilakukan  proses  perhitungan  jarak  terdekat  dari objek  baru  dengan  objek  lama  berdasarkan  dengan  euclidean  distance[29]–[31].  Algoritma  lainnya  selain  K- Nearest Neighbor yaitu Algoritma Naïve Bayes. Algoritma Naïve Bayes bagian dari pada klasifikasi data mining dikarenakan  proses  pada  algoritma  tersebut  berdasarkan  dengan  adopsi  proses  pada  teorema  bayes.  Dimana proses  dilakukan  dengan  melakukan  perhitungan  nilai  probabilitas  terhadap  kelas  yang  akan  dituju  dari  objek baru[32]–[34].
Pelaksanaan penelitian tidak terlepas dari penelitian terdahulu beberapa penelitian terdahulu seperti yang dilakukan oleh Rino Bahtiar pada tahun 2023 dengan judul penelitian Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penjualan  Kusen  Terlaris  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dimana  dari  penelitian  yang  dilakukan didapatkan  hasil  bahwa  algoritma  K-NN  dapat  diperuntukan  mengklasifikasi  objek  dengan  hasil  prediksi  yang didapatkan sebesar 88,89%. Dari hasil prediksi yang didapatkan dapat dikategorikan sangat baik dan hasil dapat pergunakan  untuk  pengambilan  keputusan[31].  Di  tahun  yang  sama  yaitu  2023  juga  dilakukan  penelitian  oleh Rahmadini,  dkk  dengan  judul  penelitian  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Harga  Bahan  Pangan  Di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dimana hasil penelitian yang didapatkan yaitu algoritma K-NN dapat melakukan prediksi berdasarkan dengan data dimasa lampau[30].
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Ahmad Muhadi dan Alvino Octaviano ditahun 2023 juga dengan judul penelitian yang dilakukan Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Hasil Keuntungan Lelang Mesin X-Ray Tahun 2020 Dengan Metode  K-Nearest Neighbor (Studi Kasus : PT.Ramadika Mandiri) hasil  yang didapatkan dari  proses  penelitian  yaitu  Dari  hasil  prediksi  yang  dilakukan  didapatkan  hasil  prediksi  keuntungan  penjualan mesin x-ray sebanyak 3 tipe yaitu: 8 tipe bandara dinyatakan untung, 1 tipe medis dinyatakan untung dan 2 tipe hotel  dinyatakan  untung  dengan  akurasi  data  sebesar  77,68%[29].    Selain  algoritma  K-NN  juga  terdapat penelitian terdahulu dari algoritma Naïve Bayes seperti penelitian yang dilakukan oleh Qurotul A‟yuniyah, dkk pada  tahun  2023  dimana  judul  penelitian  yang  dilakukan  Analisa  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC) Untuk Prediksi Penjualan Alat Kesehatan dengan hasil penelitian yang didapatkan Hasil dari data penjualan alat Kesehatan dengan 2 kelas yaitu “Laris” dan “Tidak Laris”. Nilai yang dihasilkan sangat baik dan dapat dijadikan sebagai landasan untuk mengklasifikasikan penjualan alat kesehatan dengan menganalisa stok barang pada[34].
Penelitian lainnya yang telah dilakukan seperti penelitian yang dilakukan oleh Nurfazriah Attamam, dkk pada tahun 2023 dengan judul penelitian Analisis Performa Algoritma Klasifikasi Naive Bayes dan C4.5 untuk Prediksi Penerima Bantuan Jaminan Kesehatan dimana  hasil penelitian  yang didapatkan  bahwa tingkat akurasi yang didapatkan dari algoritma Naïve Bayes sebesar 92,97% dimana hal ini menandakan bahwa algoritma Naïve Bayes  dapat  dipergunakan  untuk  melakukan  proses  prediksi[33].  Penelitian  lainnya  juga  dilakukan  pada  tahun 2023  oleh  Nur  Syifa  Fauzia  dan  Raditya  Danar  Dana  dengan  judul  penelitian  yang  dilakukan  Implementasi Algoritma  Naive  bayes  dalam  Klasifikasi  Status  Kesejahteraan  Masyarakat  Desa  Gunungsari  bahwasannya algoirtma Naïve Bayes dapat dipergunakan untuk melakukan proses prediksi, dimana hasil tingkat akurasi yang didapatkan sebesar 93,69%[32].
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  proses  penyelesaian  dengan  menggunakan  algoritma  K-NN  dan  Naïve Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan hasil dari kedua algoritma tersebut. Perbandingan dilakukan  untuk  melihat  hasil  yang  didapatkan  apakah  sudah  benar  layak  termasuk  dalam  mahasiswa  yang mendapatkan  program  beasiswa  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah.  Perbandingan  dari  kedua  algoritma  bertujuan untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  pasti  dari  proses  prediksi  yang  dilakukan.  Sering  kali  didapatkan  hasil penyelesaian dengan menggunakan algoritma klasifikasi hasil yang didapatkan masih belum teruji dengan baik ataupun tingkat akurasi yang cukup rendah. Maka dari itu dengan dilakukan perbandingan dari kedua algoritma tersebut  nantinya  diharapkan  untuk  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  paling  bagus  dari  hasil  yang didapatkan dari penerapan algoritma tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  merupakan  gambaran  terhadap  proses  –  proses  yang  dilakukan  pada  penelitian, dengan  membuat  kerangka  kerja peneltian  maka  proses  yang  dilakukan  pada  penelitian  tidaklah  lagi  berulang. Selain itu kerangka kerja penelitian juga sebagai struktur dasar dari pelaksanaan penelitian dimulai dari tahapan awal  hingga  tahapan  akhir  penelitian.  Adapun  pada  penelitian  ini  kerangka  kerja  penelitian  dapat  dilihat  pada gambar alur proses di bawah ini:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan bagian dari pada pengolahan data pada komputer. Data mining memiliki peran terhadap proses pengolahan data yang cukup besar. Data yang besar tersebut tersimpan pada sebuah wadah yang bernama datawarehouse. Dengan data yang tersimpan tersebut kemudian nantinya akan dilakukan proses pengolahan data hingga didapatkan kembali informasi  – informasi baru yang tersimpan pada kumpulan data tersebut. Pencarian data  tersebutlah  merupakan  peran  dari  data  mining,  data  mining  bertanggung  jawab  untuk  menumukan  sebuah informasi  atau  pola  yang  tersembunya  dari  kumpulan  data.  Informasi  ataupun  pola  tersebut  nantinya  akan dimanfaatkan  dan  digunakan  bagi  pemilik  data  untuk  dilakukan  proses  pengambilan  keputusan[5],  [8].  Pada sekarang  ini  data  mining  sudah  banyak  dimanfaatkan  pada  banyak  kalangan  dan  bidang  ilmu,  bukan  saja dimanfaatkan pada perusahaan dengan skala besar tetapi perusahaan berskala kecil ataupun bahkan perorangan juga  menerapkan  data  mining  untuk  melakukan  proses  pengolahan  data.  Hasil  data  yang  didapatkan  dari  data mining beragarm bentuknya dan disesuaikan dengan kebutuhan dari pemilik ataupun pengguna data tersebut[7], [14], [17].

## 2.3 Algoritma K-NN
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  merupakan  algoritma  pada  data  mining  yang  termasuk  dalam  klasifikasi  data mining.  Proses  pada  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dimulai  dengan  penentuan  nilai  K  terlebih  dahulu.  Setelah penentuan nilai K maka selanjutnya proses yang dilakukan menghitungan kedekatan nilai antar objek. Pada K- Nearest  Neighbor  objek  yang  terpilih  untuk  memenuhi  nilai  K  dihitungang  berdasarkan  dengan  euclidean distance. Euclidean distance merupakan proses perhitungan jarak terdekat antara objek baru dengan objek lama yang tersimpan pada data. Adapun rumus yang digunakan untuk menyelesaikan algortima K-Nearest Neighbor yaitu[35]–[37]:
Dq = √
(1)

## 2.4 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes  merupakan algoritma klasifikasi pada data  mining.  Algoritma  Naïve Bayes  melakukan proses  klasifikasi  berdasarkan  dengan  konsep  statistika,  hal  tersebut  didasari  dengan  alogirtma  Naïve  Bayes mengadopsi dari Teorema Bayes. Setiap kelas pada algoritma Naïve Bayes memiliki nilai probablitias tersendiri yang nantinya dapat digunakan untuk proses pengambilan keputusan. Adapun persamaan umum yang digunakan yaitu[38], [39]:
P(H|X) = |
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Masalah
Dalam  menunjang  program  wajib  belajar  pemerintah  memberlakukan  program  beasiswa  yang  bernama  Kartu Indonesia  Pinta  Kuliah  (KIP  Kuliah).  Program  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  bertujuan  untuk  memberikan bantuan  materi  bagi  anak  –  anak  yang  ingin  melanjutkan  pendidikan  pada  tingkat  perguruan  tinggi  namun terkendala terhadap biaya perkuliahan. Selain itu juga, program Kartu Indonesia Pintar Kuliah juga memberikan bantuan tunjangan biaya hidup ketika menjalankan masa studi dengan tujun agar lebih fokus untuk menjalankan perkuliahan  hingga  mendapatkan  hasil  yang  maksimal  pada  setiap  matakuliah  dan  juga  dapat  menyelesaikan perkuliahan  dengan  tepat  waktu.  Dalam  pelaksanaannya  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  diberlakukan  secara merata  bagi  Perguruan  Tinggi  Negeri  dan  Perguruan  Tinggi  Swasta.  Proses  pelaksanannya  setiap  perguruan tinggi  mendapatkan  kuota  yang  telah  ditentukan  oleh  lembaga  penanggung  jawab  dimasing  –  masing  wilayah,
Identifikasi Masalah Observasi Pengumpulan Data Analisis Data Penerapan Algoritma K-NN dan Naive Bayes Perbandingan Metode Implementasi Pengujian Kesimpulan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
dimana  setiap  perguruan  tinggi  kemungkinan  mendapatkan  kuota  yang  berbeda  berdasarkan  dengan pertimbangan  didalamnya.  Pembatasan  jumlah  kuota  tersebut  menjadi  sebuah  polemik  baru  bagi  perguruan tinggi, dimana jumlah calon  mahasiswa  yang  mendaftar lebih banyak dibandingkan dengan jumlah kuota  yang diterima.  Jumlah  pelamar  yang  melebihi  jumlah  kuota  maka  diperlukan  proses  penyeleksian,  dimana  proses penyeleksian  harus  dilakukan  dengan  sebaik  mungkin,  agar  kiranya  mahasiswa  yang  terpilih  merupakan mahasiswa yang pantas untuk mendapatkan bantuan program Kartu Indonesia Pintar Kuliah. Pemberian bantuan Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  bukan  saja  diberikan  bagi  calon  mahasiswa  yang  kekurangan  secara  ekonomi tetapi  lebih  terfokus  terhadap  calon  mahasiswa  yang  memiliki  prestasi  baik  dibidang  akademik  ataupun  non akademik  yang  kiranya  masih  memliki  potensi  untuk  melanjutkan  pendidikan  pada  tingkat  perguruan  tinggi. Proses  penyeleksian  yang  dilakukan  diharuskan  untuk  mempertimbangkan  atribut  –  atribut  pendukung,  hal tersebut  dikarenakan  kesalahan  dalam  proses  penerimaan  bukan  saja  menimbulkan  kerguian  salah  satu  pihak tetapi juga seluruh pihak.
Bagi perguruan tinggi jika mahsiswa bermasalah dalam proses pendidikannya maka tidak akan diberikan kembali  kuota  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  hingga  terselesainya  permasalahan  tersebut  dan  bagi  mahasiswa dampak  yang  terjadi  hingga  sampai  pembatalan  program  beasiswa  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah.  Pentingnya peran  atribut  dalam  proses  penyeleksian  maka  kiranya  harus  diselesaikan  dengan  menggunakan  teknik  khusus ataupun  teknik  tersebut  bernama  data  mining.  Dalam  proses  penyelesaiannya  data  mining  bertujuan  untuk melakukan  proses  pengolahan  data  dengan  meninjau  kembali  kumpulan  data  yang  tersimpan  pada datawarehouse. Kumpulan data diproses hingga didapatkan sebuah pola baru ataupun informasi– informasi baru yang dapat dipergunakan untuk proses penyelesaian permasalah. Informasi baru yang didapatkan kembali pada proses data mining bisa bersifat prediksi, asosisasi, estimasi, klasifikasi ataupun klasterisasi. Dalam penelitian ini proses penyelesaian dengan menggunakan klasifikasi dan terdapat algoritma yang digunakan yaitu Algoritma K- NN dan Algoritma Naïve Bayes. Algoritma K-NN dan Algoritma Naïve Bayes dipergunakan pada data mining untuk  membantu  dalam  proses  pengklasifikasi  data  dan  juga  untuk  melakukan  prediksi  data.  Dimana  kedua algoritma tersebut sudah banyak teruji dapat membantu proses penyelesaian permasalahan pada data minig. Pada penelitian  ini  akan  dipergunakan  kedua  algoritma  tersebut  untuk  membantu  proses  penyelesaian  masalah. Dimana  dengan  kedua  algoritma  tersebut  nantinya  akan  dilakukan  proses  perbandingan  hasil  yang  didapatkan. Perbandingan  dari  kedua  algoritma  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  terpercaya  dari  hasil  yang didapatkan.

## 3.1.1 Pengumpulan Data
Tahapan  ataupun  langkah  awal  sebelum  dilakukan  proses  pengolahan  data  harus  dilakukan  terlebih  dahulu pengumpulan  data.  Pengumpulan  data  bertujuan  untuk  mengetahui  dan  juga  membatasi  data  –  data  mana  saja yang  dapat  dipergunakan  untuk  proses  pengolahan  data  hingga  didapatkan  informasi  baru  yang  berharga  bagi pemilik data. Adapun data yang digunakan pada penelitian dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Penelitian Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Kondsi Rumah Kepemilikan Rumah Jumlah Prestasi Hasil A1 Rp. 2.500.000 3 Permanen Milik Sendiri 1 Diterima A2 Rp. 2.250.000 2 Tidak Permanen Sewa 3 Diterima A3 Rp. 2.100.000 2 Semi Permanen Milik Sendiri 2 Diterima A4 Rp. 1.850.000 2 Permanen Sewa 3 Diterima A5 Rp. 3.100.000 2 Semi Permanen Milik Sendiri 1 Tidak Diterima A6 Rp. 3.050.000 1 Permanen Milik Sendiri 2 Tidak Diterima A7 Rp. 1.500.000 2 Tidak Permanen Sewa 3 Diterima A8 Rp. 1.800.000 3 Permanen Sewa 2 Diterima A9 Rp. 2.200.000 2 Semi Permanen Milik Sendiri 1 Tidak Diterima A10  Rp. 2.500.000 1 Permanen Sewa 1 Tidak Diterima
Pada  tabel  1  dapat  dilihat  untuk  data  yang  digunakan  pada  panelitian,  dimana  pada  data  tersebut digunakan data objek sebanyak 10 orang yang merupakan data pendaftar program Kartu Indonesia Pintar Kuliah sebelumnya. Pada tabel tersebut juga terlihat atribut dan nilai atribut yang digunakan pada penelitian. Selain data penelitian atau sampel data, dalam proses penyelesaian data  mining  harus dibutuhkan data pengujian atau data yang akan dilakukan proses pengambilan keputusan. Adapun data tersebut dapat dilihat pada tabel 2 berikut
Tabel 2. Data Pengujian / Data Baru Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Kondsi Rumah Kepemilikan Rumah Jumlah Prestasi Hasil A1  Rp. 2.100.000 2 Semi Permanen Sewa 3 ???

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 3.1.2 Preprocesing Data
Selain  pengumpulan  data  dalam  proses  penyelesaian  data  mining  juga  diperlukan  preprocesing  data. Preprocesing  data  merupakan  proses  peninjauan  kembali  terhadap  data  apakah  data  terdapat  kesalahan  data ataupun juga data sudah sesuai dan siap pakai terhadap algoritma yang digunakan. Dalam penelitian ini terdapat 2 (dua) preprocesing data yaitu
Tabel 3. Hasil Preprocesing Data Untuk Algoritma K-NN Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Kondisi Rumah Kepemilikan Rumah Jumlah Prestasi Hasil A1 2 3 3 1 1 Diterima A2 2 2 1 2 3 Diterima A3 2 2 2 1 2 Diterima A4 1 2 3 2 3 Diterima A5 3 2 2 1 1 Tidak Diterima A6 3 1 3 1 2 Tidak Diterima A7 1 2 1 2 3 Diterima A8 1 3 3 2 2 Diterima A9 2 2 2 1 1 Tidak Diterima A10 2 1 3 2 1 Tidak Diterima
Pada tabel 3 dapat dilihat preprocesing data untuk algoritma K-NN. Proses penyelesaian pada algoritma K-NN  diselesaikan  dengan  menggunakan  data  numerical,  sehingga  data  –  data  harus  dirubah  dalam  bentuk numerical. Selanjutnya juga dilakukan preprocesing terhadap algoritma Naïve Bayes. Dimana hasil preprocesing data algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Hasil Preprocesing Data Untuk Algoritma Naïve Bayes
Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Kondsi Rumah Kepemilikan Rumah Jumlah Prestasi Hasil A1 Sedang Sedang Permanen Milik Sendiri Sedikit Diterima A2 Sedang Sedikit Tidak Permanen Sewa Sedang Diterima A3 Sedang Sedikit Semi Permanen Milik Sendiri Sedikit Diterima A4 Sedikit Sedikit Permanen Sewa Sedang Diterima A5 Banyak Sedikit Semi Permanen Milik Sendiri Sedikit Tidak Diterima A6 Banyak Sedikit Permanen Milik Sendiri Sedikit Tidak Diterima A7 Sedikit Sedikit Tidak Permanen Sewa Sedang Diterima A8 Sedikit Sedang Permanen Sewa Sedikit Diterima A9 Sedang Sedikit Semi Permanen Milik Sendiri Sedikit Tidak Diterima A10 Sedang Sedikit Permanen Sewa Sedikit Tidak Diterima
Pada  tabel  4  dapat  dilihat  hasil  preprocesing  data  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  proses penyelesaian dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Berbeda halnya dengan K-NN, proses penyelesaian pada Naïve Bayes data yang digunakan merupakan data kategorikal / pengelompokan.

## 3.1.3 Penerapan Algoritma K-NN
Setelah  dilakukan  proses  preprocesing  data  maka  selanjutnya  dapat  diselesaikan  untuk  proses  penerapan  dari algoritma K-NN. Proses penyelesaian dengan algoritma K-NN nantinya akan dilakukan perhitungan nilai jarak terdekat  dari  data  testing  dengan  nilai  objek  pada  data  sebelumnya.  Adapun  data  yang  digunakan  pada  proses algoritma K-NN dapat dilihat di tabel 5.
Tabel 5. Dataset Algoritma K-NN Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Kondsi Rumah Kepemilikan Rumah Jumlah Prestasi Hasil A1 2 3 3 1 1 Diterima A2 2 2 1 2 3 Diterima A3 2 2 2 1 2 Diterima A4 1 2 3 2 3 Diterima A5 3 2 2 1 1 Tidak Diterima A6 3 1 3 1 2 Tidak Diterima A7 1 2 1 2 3 Diterima A8 1 3 3 2 2 Diterima A9 2 2 2 1 1 Tidak Diterima

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Kondsi Rumah Kepemilikan Rumah Jumlah Prestasi Hasil A10 2 1 3 2 1 Tidak Diterima
Selanjutnya setelah diketahui data tersebut terlebih dahulu ditentukan nilai K sebagai dasar pengambilan keputusan. Pada penelitian ini nilai K yang akan digunakan adalah K=5. Setelah itu diharuskan terlebih dahulu untuk mengetahu data uji yang akan digunakan pada penyelesaian algoritma K-NN adapun data uji dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 6. Data Pengujian Algoritma K-NN Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Kondsi Rumah Kepemilikan Rumah Jumlah Prestasi Hasil A1 2 2 2 2 3 ???
Setelah diketahui data uji yang akan digunakan pada proses penyelesaian dengan algoritma K-NN maka selanjutnya  dapat  dilakukan  proses  penyelesaian  dengan  melakukan  perhitungan  nilai  jarak.  Adapun  proses perhitungan nilai jarak dapat dilihat pada pross berikut:
Dq = √
D1 = √ = √ = √ = √ = 2,65
D2 = √ = √ = √ = √ = 1
D3 = √ = √ = √ = √ = 1,41
D4 = √ = √ = √ = √ = 1,41
D5 = √ = √ = √ = √ = 2,45
D6 = √ = √ = √ = √ = 2,24
D7 = √ = √ = √ = √

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
= 1,41
D8 = √ = √ = √ = √ = 2
D9
= √ = √ = √ = √ = 2,24
D10 = √ = √ = √ = √ = 2,45
Setelah  dilakukan  proses  perhitungan  jarak  dari  data  testing  dengan  data  sebelumnya,  maka  selanjutnya dilakukan penyusunan data. Dimana penyusunan data perhitungan jarak dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Jarak No  Objek  Hasil Perhitungan Jarak 1 A1 2,65 2 A2 1 3 A3 1,41 4 A4 1,41 5 A5 2,45 6 A6 2,24 7 A7 1,41 8 A8 2 9 A9 2,24 10 A10 2,45
Setelah disusun terhadap hasil perhitungan jarak maka selanjutnya dilakukan proses perankingan, dimana proses  perankingan  dimulai  dari  jarak  terdekat  hingga  jarak  terjauh.  Tujuan  dilakukan  perangkingan  agar memudahkan dalam proses pemilihan nilai K. Adapun hasil perangkingan dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perangkingan Jarak No  Objek  Hasil Perhitungan Jarak  Ranking 1 A2 1 1 2 A3 1,41 2 3 A4 1,41 3 4 A7 1,41 4 5 A8 2 5 6 A6 2,24 6 7 A9 2,24 7 8 A5 2,45 8 9 A10 2,45 9 10 A1 2,65 10
Setelah  dilakukan  proses  perangkingan  data,  selanjutnya  memisahkan  data  berdasarkan  dengan  nilai  K. Pada penelitian ini  nilai K  yang digunakan adalah K=5,  maka dari itu nilai jarak terdekat dari ranking 1 dan 5 akan dipisahkan dengan data yang lainnya. Adapun hasil pengelompokan nilai K dapat dilihat berikut pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Data Nilai K=5 No  Objek  Hasil Perhitungan Jarak  Ranking Hasil 1 A2 1 1 Diterima 2 A3 1,41 2 Diterima

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
No  Objek  Hasil Perhitungan Jarak  Ranking Hasil 3 A4 1,41 3 Diterima 4 A7 1,41 4 Diterima 5 A8 2 5 Diterima
Setelah  dilakukan  proses  pemilihan  data  berdasakan  dengan  nilai  K-5,  maka  selanjutnya  dilakukan proses  pengambilan  keputusan  beradasarkan  dengan  hasil  terbanyak  dari  data  apakah  Diterima  atau  Tidak Diterima.  Dari  hasil nilai K=5 dapat dilihat bahwasannya  seluruh data  memiliki  hasil Diterima oleh  karena itu hasil prediksi yang dilakukan yaitu Diterima. Ataupun hasil dapat dilihat berikut
Tabel 10. Hasil Penerapan Algoritma K-NN Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Kondsi Rumah Kepemilikan Rumah Jumlah Prestasi Hasil A1 Rp. 2.100.000 2 Semi Permanen Sewa 3 Diteirma

## 3.1.4 Penerapan Algoritma K-Naïve Bayes
Setelah  dilakukan  proses  dengan  menggunakan  algoritma  K-NN  selanjutnya  proses  dilakukan  dengan menerapkan  algoritma  Naïve  Bayes.  Proses  pada  Naïve  Bayes  berdasarkan  dengan  teorema  bayes  dan  juga besarnya tingkat probabilitas dari data. Adapun data yang digunakan pada proses penyelesaian algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Dataset Algoritma Naïve Bayes Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Kondsi Rumah Kepemilikan Rumah Jumlah Prestasi Hasil A1 Sedang Sedang Permanen Milik Sendiri Sedikit Diterima A2 Sedang Sedikit Tidak Permanen Sewa Sedang Diterima A3 Sedang Sedikit Semi Permanen Milik Sendiri Sedikit Diterima A4 Sedikit Sedikit Permanen Sewa Sedang Diterima A5 Banyak Sedikit Semi Permanen Milik Sendiri Sedikit Tidak Diterima A6 Banyak Sedikit Permanen Milik Sendiri Sedikit Tidak Diterima A7 Sedikit Sedikit Tidak Permanen Sewa Sedang Diterima A8 Sedikit Sedang Permanen Sewa Sedikit Diterima A9 Sedang Sedikit Semi Permanen Milik Sendiri Sedikit Tidak Diterima A10 Sedang Sedikit Permanen Sewa Sedikit Tidak Diterima
Pada  tabel  11  dapat  dilihat  data  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  proses  penyelesaian  dengan algoritma Naïve Bayes. Sama halnya dengan algoritma K-NN pada Naïve Bayes juga dibutuhkan data uji untuk dilakukan prediksi Diterima atau Tidak Diterima. Data uji dapat dilihat berikut pada tabel 12.
Tabel 12. Data Pengujian Algoritma Naïve Bayes Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Kondsi Rumah Kepemilikan Rumah Jumlah Prestasi Hasil A1 Sedang Sedang Semi Permanen Sewa Sedang ???
Setelah  didapatkan  data  uji  untuk  dilakukan  prediksi  maka  selanjutnya  dilakukan  proses  penyelesaian dengan algoritma Naïve Bayes. Adapun tahapan proses dari algoritma Naïve Bayes dapat dilihat berikut 1. Menghitung Nilai p(XK|H) tiap kelas
a. P(Atribut Penghasilan Orang Tua = “Sedang” | Hasil = “Diterima”) P(Atribut Penghasilan Orang Tua = “Sedang” = 3/6 = 0,5)
b. P(Atribut Penghasilan Orang Tua = “Sedang” | Hasil = “Tidak Diterima”) P(Atribut Penghasilan Orang Tua = “Sedang” = 2/4 = 0,5)
c. P(Atribut Jumlah Tanggungan = “Sedang” | Hasil = “Diterima”) P(Atribut Jumlah Tanggungan = “Sedang” = 2/6 = 0,33)
d. P(Atribut Jumlah Tanggungan = “Sedang” | Hasil = “Tidak Diterima”)
P(Atribut Jumlah Tanggungan = “Sedang” = 0/4 = 0)
e. P(Atribut Kondisi Rumah = “Semi Permanen” | Hasil = “Diterima”) P(Atribut Kondisi Rumah = “Semi Permanen” = 1/6 = 0,17)
f. P(Atribut Kondisi Rumah = “Semi Permanen” | Hasil = “Tidak Diterima”)
P(Atribut Kondisi Rumah = “Semi Permanen” = 2/4 = 0,5)
g. P(Atribut Kepemilikan Rumah = “Sewa” | Hasil = “Diterima”) P(Atribut Kepemilikan Rumah = “Sewa” = 4/6 = 0,67)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
h. P(Atribut Kepemilikan Rumah = “Sewa” | Hasil = “Tidak Diterima”)
P(Atribut Kepemilikan Rumah = “Sewa” = 1/4 = 0,25)
i. P(Atribut Jumlah Prestasi = “Sedang” | Hasil = “Diterima”)
P(Atribut Jumlah Prestasi = “Sedang” = 3/6 = 0,5)
j. P(Atribut Jumlah Prestasi = “Sedang” | Hasil = “Tidak Diterima”)
P(Atribut Jumlah Prestasi = “Sedang” = 0/4 = 0)
2. Menghitung Nilai p(X|H) untuk tiap kelas label
a. P(X|Hasil = “Diterima”)
= 0,5 * 0,33 * 0,17 * 0,67 * 0,5 = 0,00939675
b. P(X|Hasil = “Tidak Diterima”)
= 0,5 * 0 * 0,5 * 0,25 * 0 = 0
3. Menghitung Nilai p(X|H) * p(H)
a. (P(X|Hasil = “Diterima”) x P(Hasil=”Diterima”)
= 0,00939675 * 6/10
= 0,00939675 * 0,6 = 0,00563805
b. (P(X|Hasil = “ Tidak Diterima”) x P(Hasil=” Tidak Diterima”)
= 0 * 4/10 = 0 * 0,4 = 0
4. Menentukan Kelas
Setelah dilakukan proses penyelesaian dengan algoritma Naïve Bayes nilai probabilitas unuk hasil Diterima sebesar 0, 00563805. Sedangkan untuk nilai probablitias hasil Tidak Diterima adalah 0. Berdasarkan dengan hasil  proses  nilai  probabilitas  tersebut  maka  dapat  disimpulkan  bahwasannya  data  uji  termasuk  dalam kategori diterima. Adapun proses dapat dilihat pada tabel 13 berikut.
Tabel 13. Hasil Penerapan Algoritma K-NN Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Kondsi Rumah Kepemilikan Rumah Jumlah Prestasi Hasil A1 Rp. 2.100.000 2 Semi Permanen Sewa 3 Diteirma

## 3.2 Pembahasan
Setelah dilakukan proses pengujian dengan algoritma Naïve Bayes dan K-NN untuk seluruh data penerima Kartu Indonesia Pintar Kuliah, maka selanjutnya dilakukan pembahasan hasil. Adapun hasil dari kedua tersebut dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 14. Hasil Proses Penerapan No Algoritma Hasil 1 K-NN Diterima 2 Naïve Bayes  Diterima
Dari hasil pembahasan dan penerapan  dari  kedua algoritma tersebut dapat dikatakan bahwasannya hasil yang  didapatkan  dari  kedua  algoritma  adalah  sama  yaitu  Diterima.  Dengan  hasil  ini  maka  untuk  proses pengambilan keputusan tidaklah perlu terdapat kesalahan kembali.

## 4. KESIMPULAN
Langkah  akhir  yang  dilakukan  pada  penelitian  yaitu  penariakan  sebuah  kesimpulan.  Adapun  hasil  kesimpulan yang  didapatkan  dari  proses  penelitian  bahwa  algoirtma  data  mining  merupakan  teknik  yang  cukup  mudah digunakan dalam proses prediksi pada data uji. Selain itu proses yang dilakukan dapat dilihat bahwa hasil yang didapatkan dari penerapan kedua algoritma adalah sama yaitu “Diterima”

## REFERENCES
[1]  I. Arfyanti, M. Fahmi, and P. Adytia, “Penerapan Algoritma Decision Tree Untuk Penentuan Pola Penerima Beasiswa  KIP  Kuliah,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1196–1201,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2275.
[2]  R.  N.  H.  Hutasuhut,  H.  Okprana,  and  B.  E.  Damanik,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 196-207 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4566
Penerima  Program  Bidikmisi  Menggunakan  Algoritma  K-Medoids,” TIN  Terap.  Inform.  Nusant. ,  vol.  2, no. 11, pp. 667–672, 2022.
[3]  S.  Aminah  and  T.  Susanti,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  Penerima  Bantuan  Beasiswa UKT  Pada  Institut  Teknologi  Pagar  Alam,” J.  Ilm.  Teknosains ,  vol.  9,  no.  1,  2023,  [Online].  Available: https://journal.upgris.ac.id/index.php/JITEK/article/view/15889%0Ahttps://journal.upgris.ac.id/index.php/J ITEK/article/viewFile/15889/6936.
[4]  I. T. Julianto, D. Kurniadi, M. R. Nashrulloh, and A. Mulyani, “Data Mining Algorithm Testing For SAND Metaverse  Forecasting,” J.  Appl.  Intell.  Syst. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  259–267,  2022,  doi: 10.33633/jais.v7i3.7155.
[5]  M.  Martiano,  Y.  Sary,  and  F.  Akbar,  “Analysis  and  Optimization  of  the  K-Means  Algorithm  in Determining Course Scheduling,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4343.
[6]  R.  A.  Andari,  N.  P.  Lestari,  and  A.  Rosadi,  “PENERIMA  BEASISWA  BIDIKMISI  DAN  NON BEASISWA BIDIKMISI,” JIPM , vol. 4, no. 1, pp. 47–53, 2022.
[7]  M.  W.  D.  Wirawan,  S.  K.  Gusti,  Jasril,  and  Pizain,  “Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Mengklarifikasi Penerimaan  Bantuan,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  69–78,  2023,  doi: 10.30865/json.v5i1.6653.
[8]  D.  K.  Utami,  N.  Irawati,  and  Sumantri,  “Analisis  Metode  k-Means  pada  Clustering  Penerimaan  Bantuan PKH Desa Pulau Rakyat Tua,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 12, no. 3, pp. 953–961, 2023.
[9]  E.  Budiarto,  R.  Rino,  S.  Hariyanto,  and  D.  Susilawati,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Rekomendasi Beasiswa Pada SD Maria Mediatrix Menggunakan  Algoritma C4.5,” J. ALGOR , vol. 3, no. 2, pp. 23–34, 2022, doi: 10.31253/algor.v3i2.1019.
[10]  Asriyanik  and  A.  Pambudi,  “Machine  Learning-Based  Classification  for  Scholarship  Selection,” PIKSEL Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log. , vol. 11, no. 2, pp. 447–460, 2023.
[11]  F. Purwani, R. T. Wahyudi, and I. D. Jaya, “Penerapan  Algoritma K-Nearest Neighbor dengan Euclidean Distance untuk Menentukan Kelompok Uang Kuliah Tunggal Mahasiswa,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 344–353, 2022, doi: 10.29408/edumatic.v6i2.6547.
[12]  A. Mulyani, D. Kurniadi, M. R. Nashrulloh, I. T. Julianto, and M. Regita, “the Prediction of Ppa and Kip- Kuliah Scholarship Recipients Using Naive Bayes Algorithm,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 4, pp. 821–827, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.4.297.
[13]  A.  Hadi  and  I.  Ali,  “Menentukan  Kelayakan  Penerima  Kip  Menggunakan  Klasifikasi  Dengan  Metode Algoritma  Naive  Bayes,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  366–372,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6311.
[14]  A.  Triayudi,  “Penerapan  Algoritma  C5.0  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Pola  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Pelayanan  Akademik,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  4,  p.  2361,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i4.4961.
[15]  D.  B.  Siswanto,  D.  Normawati,  F.  T.  Industri,  U.  Ahmad,  D.  Yogyakarta,  and  K.  Bantul,  “Sistem Klasifikasi Monitoring dan Evaluasi Kelayakan Penerima Beasiswa UAD Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Indonesia terkait Sumber Daya Manusia,” J. Saintekom  Sains, Teknol. Komput. dan Manaj. , vol. 13, no. 2, pp. 2–6, 2023.
[16]  E.  Sabrina,  A.  Simorangkir,  N.  Yakub,  and  A.  Manalu,  “Jurnal  Mantik  The  implementation  of  machine learning for classifying eligible students for a scholarship at Budidarma University,” J. Mantik , vol. 6, no. 3, 2022.
[17]  M.  H.  Hasibuan  and  R.  Rosnelly,  “Optimizing  the  Selection  of  KIP  Scholarship  Recipients  at  STKIP  Al Maksum Langkat using K-Means Clustering Method,” Proceeding Medan Int. Conf. Econ. Bus. , vol. 1, no. January, pp. 2697–2704, 2023.
[18]  D.  T.  Yuliana,  M.  I.  A.  Fathoni,  and  N.  Kurniawati,  “Penentuan  Penerima  Kartu  Indonesia  Pintar  KIP Kuliah Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Focus Action Res. Math. (Factor M) , vol. 5, no. 1, pp. 127–141, 2022, doi: 10.30762/f_m.v5i1.570.
[19]  A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Dana KIP Kuliah Menggunakan Metode  ROC-EDAS,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  856–864,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i2.2265.
[20]  A.  Bengnga  and  R.  Ishak,  “Penerapan  XGBoost  untuk  Seleksi  Atribut  pada  K-Means  dalam  Clustering Penerima  KIP  Kuliah,” Jambura  J.  Electr.  Electron.  Eng. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  192–196,  2023,  doi: 10.37905/jjeee.v5i2.20253.
[21]  R. Al Ghani, A. F. Winanda, and M. L. Hamzah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa KIP- K  (Studi  Kasus:„UIN  SUSKA  RIAU‟),” Pros.  Semin.  Nas.  … ,  pp.  236–239,  2022,  [Online].  Available: http://ojs.udb.ac.id/index.php/Senatib/article/download/1892/1482.
[22]  S.  Aprilia,  E.  Elmayati,  and  A.  Sobri,  “Data  Mining  Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk Mengelompokkan  Penerima  Bantuan  Kartu  Indonesia  Pintar  (Studi  Kasus  …,” Escaf ,  pp.  1095–1100, 2023,
[Online]. Available:
https://semnas.univbinainsan.ac.id/index.php/escaf/article/view/487%0Ahttps://semnas.univbinainsan.ac.id/ index.php/escaf/article/download/487/320.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[23]  H.  Di  Kesuma  and    ul  Hamidani,  “Penerapan  data  mining  menggunakan  algoritma  k-means  clustering dalam pengelompokan penerima beasiswa KIP kuliah,” J. Ilm. Bin. STMIK Bina Nusant. Jaya , vol. 05, no. 01, pp. 2657–2117, 2023.
[24]  K.  Anam,  B.  Nurhakim,  and  C.  Juliane,  “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Menggunakan Optimize  Selection  untuk Peminatan Program  Studi,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  2,  pp. 606–613, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2160.
[25]  Gagan Suganda, Marsani  Asfi, Ridho Taufiq Subagio, and Ricky Perdana Kusuma,  “Penentuan Penerima Bantuan Beasiswa Kartu Indonesia Pintar (Kip) Kuliah Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 193–199, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i2.4376.
[26]  M. Sompa and R. Ishak, “Clustering Tingkat Ekonomi Mahasiswa Calon Penerima Kartu Indonesia Pintar (KIP)  Kuliah  Metode  K-Means,” J.  Ilm.  Ilmu  Komput.  Banthayo  Lo  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  65–71, 2022, doi: 10.37195/balok.v1i2.175.
[27]  U.  S,  “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Mengimplementasikan  Algoritma  K-Means  Dalam  Proses Clustering Untuk Pengelompokan Mahasiswa Calon Penerima Beasiswa KIP,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3411.
[28]  F. Nuraeni, D. Kurniadi, and G. Fauzian Dermawan, “Pemetaan Karakteristik Mahasiswa Penerima Kartu Indonesia  Pintar  Kuliah  (KIP-K)  menggunakan  Algoritma  K-Means++,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol. 11, no. 3, pp. 437–443, 2023, doi: 10.32736/sisfokom.v11i3.1439.
[29]  A. Muhadi and A. Octaviano, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Hasil Keuntungan Lelang Mesin X- Ray  Tahun  2020  Dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus :  PT.Ramadika  Mandiri),” J.  Inform. MULTI , vol.
1, no. 2, pp. 2985–8860, 2023, [Online]. Available:
https://jurnal.publikasitecno.id/index.php/jim126.
[30]  R.  Rahmadini,  Enjel  Erika  LorencisLubis,  Aji  Priansyah,  Yolanda  R.W.N,  and  Tuti  Meutia,  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Harga  Bahan  Pangan  Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor,” J. Mhs. Akunt. Samudra , vol. 4, no. 4, pp. 223–235, 2023, doi: 10.33059/jmas.v4i4.7074.
[31]  R. Bahtiar, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Kusen Terlaris Menggunakan Metode K- Nearest  Neighbor,” J.  Inform.  MULTI ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  200–214,  2023,  [Online].  Available: https://jurnal.publikasitecno.id/index.php/jim203.
[32]  N.  S.  Fauziah  and  R.  D.  Dana,  “Implementasi  Algoritma  Naive  bayes  dalam  Klasifikasi  Status Kesejahteraan  Masyarakat  Desa  Gunungsari,” Blend  Sains  J.  Tek. ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  295–305,  2023,  doi: 10.56211/blendsains.v1i4.234.
[33]  N.  Attamami,  A.  Triayudi,  and  R.  T.  Aldisa,  “Analisis  Performa  Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes  dan C4.5 untuk Prediksi Penerima Bantuan Jaminan Kesehatan,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 7, no. 2, pp. 262–269, 2023, doi: 10.35870/jtik.v7i2.756.
[34]  Q.  A‟yuniyah,  W.  Elvira,  N.  Nazira,  I.  Ambarani,  S.  F.  Intan,  and  D.  Ramadhani,  “Analisa  Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) Untuk Prediksi Penjualan Alat Kesehatan,” IJIRSE Indones. J. Inform. Res. Softw. Eng. J. , vol. 3, no. 2, pp. 119–126, 2023.
[35]  A.  E.  Gumanti,  Taslim,  S.  Handayani,  and  D.  Toresa,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk Klasifikasi  Topik  Skripsi  Mahasiswa  di  Fakultas  Ilmu  Komputer,” JITaCS  J.  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 44–50, 2022.
[36]  S.  Z.  H.  Rukmana,  A.  Aziz,  and  W.  Harianto,  “Optimasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (Knn)  Dengan Normalisasi Dan Seleksi Fitur Untuk Klasifikasi Penyakit Liver,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 439–445, 2022.
[37]  H.  W.  Azizah,  O.  Nurdiawan,  G.  Dwilestari,  and  E.  Tohidi,  “Klasifikasi  Pemberian  Bantuan  Umkm Cirebon  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,”  vol.  3,  no.  3,  pp.  110–115,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v3i3.1392.
[38]  A.  Y.  Simanjuntak,  I.  S.  E.  S.  Simatupang,  and  A.  Anita,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK DATA KENAIKAN PANGKAT DINAS  KETENAGAKERJAAN  KOTA  MEDAN,” J.  Sci.  Soc.  Res. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  85,  2022,  doi: 10.54314/jssr.v5i1.804.
[39]  E.  Y.  Kodratillah,  Daririn,  and  C.  Naya,  “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK  PREDIKSI KELULUSAN  SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA SMK GARUDA,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 12, no. 4, pp. 33–40, 2021.