## PENERAPAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA
Debby Alita 1) , Indah Sari 2) , Auliya Rahman Isnain 3) , Styawati 4)
1,3 Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
2,3 Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
12 Jl. H.Zainal Abidin Pagaralam 9-11 Labuhanratu, Telp. (0721) 702022 (hunting)
Email: 1 debbyalita@teknokrat.ac.id, 2 indah00156@gmail.com, 3 auliyarahman@teknokrat.ac.id 4 styawati@teknokrat.ac.id

## Abstract
Scholarships are the provision of assistance in the form of financial assistance provided to individuals with the aim of being used for the sustainability of the education achieved. The problem that occurs in this research is that the process  of  determining  which  is  still  carried  out  conventionally  the  student  section  must  check  one  by  one  the scholarship  application  files  submitted  by  students  because  each  data  will  be  compared  one  by  one  according  to predetermined  criteria,  which  results  in  the  student  section  becoming  difficult  in  the  decision  so  that  It  takes  a  long time, therefore we need a decision support system that can help schools make decisions about scholarship recipients.
The Naive Bayes Classifier method is a method that can be used in decision making to get better results on a classification problem. The purpose of this study is to build a scholarship recipient  decision support system using the Naïve Bayes Classifier method. In this study, a problem analysis  was carried out  using  PIECES analysis and for the system development method using.
The  result  of  this  research  is  that  applying  the  naïve  Bayes  method  to  the  scholarship  recipient's  decision support  system  can  assist  the  school  in  determining  the  scholarship  recipient  more  quickly  and  accurately.  The scholarship recipient's decision support system was built using the Java programming language and MySQL database.
Keyword: Decision Support Systems, Naïve Bayes Classifier, Waterfall, Blackbox Testing, PIECES

## Abstrak
Beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan  demi  keberlangsungan  pendidikan  yang  ditempuh.  Permasalahan  yang  terjadi  pada  penelitian  ini  adalah proses  penentuan  beasiswa  masih  dilakukan  secara  konvensial  yaitu  bagian  kesiswaan  harus  memeriksa  satu  persatu berkas  pengajuan  beasiswa  yang  diajukan  oleh  siswa  karena  setiap  data  siswa  akan  dibandingkan  satu  persatu  sesuai dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  yang  mengakibatkan  bagian  kesiswaan  menjadi  kesulitan  dalam  mengambil keputusan sehingga membutuhkan waktu yang lama, maka dari itu diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang bisa membantu pihak sekolah dalam mengambil keputusan penerima beasiswa.
Metode Naive  Bayes  Classifier merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  hal  pengambilan keputusan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  pada  suatu  permasalahan  klasifikasi.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  Untuk  membangun  sistem  pendukung  keputusan  penerima  beasiswa  dengan  metode Naïve  Bayes  Classifier. Pada penelitian  ini dilakukan analisis permasalahan  menggunakan analisis PIECES dan untuk  metode pengembangan sistem menggunakan.
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  dengan  menerapkan  metode naïve  bayes pada  sistem  pendukung  keputusan penerima beasiswa dapat membantu pihak sekolah dalam melakukan penentuan penerima beasiswa dengan lebih cepat dan tepat. Sistem pendukung keputusan penerima beasiswa dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Java dan database MySQL .
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Naïve Bayes Classifier, Waterfall,Blackbox Testing, PIECES

## 1. Pendahuluan
SMP  Al  Azhar  1  Bandar  lampung  adalah salah  satu  sekolah  berstatus  swasta  yang dibawahi  oleh  yayasan  pendidikan  Al  Azhar Lampung.  Sejak  berdirinya  SMP  Al  Azhar  1 Bandar  Lampung  memiliki  komitmen  dalam mewujudkan proses pembelajaran dengan visi dan  misi  yang  bertujuan  untuk  menciptakan siswa/siswi  yang  mempunyai  nilai-nilai  islam dalam kehidupan sehari-hari dan unggul serta sesuai  dengan  norma  yang  ada  di  dalam masyarakat. SMP Al Azhar 1 Bandar lampung menyediakan  program  pemberian  beasiswa bagi  siswa  yang  berprestasi  dan  bagi  siswa yang kurang mampu. Beasiswa diberikan oleh yayasan  kepada  siswa  yang  masuk  dalam kriteria-kriteria  yang  diberikan  oleh  pihak sekolah.
Beasiswa  adalah  pemberian  berupa bantuan  keuangan  yang  diberikan  kepada perorangan  yang  bertujuan  untuk  digunakan demi  keberlangsungan  pendidikan  yang ditempuh, Murniasih dalam[1]. Proses pemberian Beasiswa di SMP Al Azhar 1 masih dilakukan  secara  konvensial  yaitu  bagian kesiswaan  harus  memeriksa  satu  persatu berkas  pengajuan  beasiswa  yang  diajukan oleh  siswa  karena  setiap  data  siswa  akan dibandingkan  satu  persatu  sesuai  dengan kriteria yang telah ditetapkan, yang mengakibatkan  bagian  kesiswaan  menjadi kesulitan dalam mengambil keputusan sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama. Dengan  perkembangan  teknologi  saat  ini, proses  penentuan  beasiswa  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  teknologi  informasi. Selain itu, penggunaan teknologi internet juga sangat  dibutuhkan  untuk  mendukung  setiap aktivitas  instansi  dalam  mengakses  informasi dari manapun[2].
Naive  Bayes  adalah  salah  satu  metode yang dapat digunakan SMP Al Azhar 1 Bandar Lampung untuk melakukan penentuan penerima  beasiswa.  Metode  Naive  Bayes Classifier  merupakan  salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  dalam  hal  pengambilan keputusan  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih baik pada suatu permasalahan klasifikasi [3][4]. Metode Naive Bayes Classifier juga dinilai berpotensi baik dalam mengklasifikasi dokumen dibandingkan metode  pengklasifikasian  yang  lain  dalam  hal akurasi dan efisiensi komputasi[5].
Berdasarkan  uraian  yang  dijelaskan diatas maka penulis ingin menerapkan metode
Naïve Bayes Classifier, dimana akan menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  baik dalam  menentukan  calon  penerima  beasiswa secara lebih efektif dan efisien.

## 2. Metode
Kerangka penenilitan pada dasarnya adalah  kerangka  hupromosin  antara  konsep- konsep yang ingin diamati atau diukur melalui penelitian  yang  akan  dilakukan.  Berdasarkan kerangka pemikiran yang ada, maka kerangka penelitian  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1 . Kerangka Penelitian Tahapan  penelitian  adalah  pengembangan dari  kerangka  penelitian,  dan  terbagi  dari beberapa sub menu bagian. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 2
2.1. Metode Pengembangan Sistem Metode pengembangan sistem yang digunakan di  penelitian  adalah  Model  SDLC  air  terjun (waterfall).  Ada  empat  tahap  pengembangan yang dilakukan pada penelitian ini[6][7].
Gambar 3 . Model Waterfall
2.2 Analisis Perhitungan Naïve Bayes
Algoritma  Naive  Bayes  adalah  salah  satu algortima yang terdapat pada teknik klasifikasi  [1].  Naive  Bayes  dikemukakan  oleh ilmuwan  Inggris Thomas  Bayes,  yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga  disebut  sebagai  Teorema  Bayes  [8]. Teorema  Bayes  dikombinasikan  dengan  Naïve dimana  diasumsikan  dengan  kondisi  antar atribut  yang  saling  bebas  [3][5].  Klasifikasi Naive  Bayes  diasumsikan  bahwa  ada  atau tidak  ciri  tertentu  dari  sebuah  kelas  tidak berhubungan dengan ciri dari kelas lain [4].
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  perhitungan Naive  Bayes  untuk  penentuan  penerima beasiswa.  Tahap  awal  cara  kerja  dari  proses perhitungan  Naive  Bayes  adalah  dengan melakukan  pengambilan  data  training  dari data  siswa.  Adapun  variabel  penentu  yang digunakan dalam pengklasifikasian data siswa yaitu:
Tabel 1 . Kriteria Penerima Beasiswa
No   Variabel Nilai 1 Nilai rata-rata raport 80 – 95 2 Penghasilan orang tua   <=2.000.000 3 Jumlah saudara 3 – 5
Pada  proses  perhitungan  manual  disiapkan data  sample  yaitu  data  training  yang berjumlah 10 data dan data testing berjumlah 1  data.  Berikut  merupakan  tahapan  simulasi perhitungan  manual  menggunakan  metode Naïve Bayes Classifier:
1. Menghitung jumlah class/label P(Y=Layak)  =  5/10  “Jumlah  data  layak pada data  pelatihan  dibagi  dengan  jumlah keseluruhan class/label” P(Y= Tidak Layak) = 5/10 “Jumlah data tidak layak pada data pelatihan dibagi   dengan jumlah keseluruhan class/label”
2. Menghitung  jumlah  kasus  yang  sama dengan class yang sama P(Rata-rata  raport  =  87.33  |  Y=Layak)  = 1/5 P(Rata-rata raport = 87.33 | Y=Tidak layak) = 0/5 P(Jumlah Saudara = 3 | Y= Layak) = 2/5 P(Jumlah Saudara = 3 | Y=  Tidak Layak) = 1/5 P(Penghasilan  Orang  Tua  =  2000000  | Y=Layak) = 1/5 P(Penghasilan  Orang  Tua  =  2000000  |  Y= Tidak Layak) = 1/5 3. Kalikan semua hasil variable P(Rata-rata Raport/Layak) P(Jumlah Saudara/Layak) P(Penghasilan Orang Tua/Layak) P(Layak) = 1/5 x 2/5 x 1/5 x 5/10 = 0,008
P(Rata-rata  Raport/Tidak  Layak)  P(Jumlah Saudara/Tidak Layak) P(Penghasilan Orang Tua/Tidak Layak) P(Tidak Layak) =0/5 x 1/5 x 1/5 x 5/10 = 0
4. Membandingkan hasil dari variabel Dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan, telah  didapatkan  hasil  (P  |  Layak)  lebih besar  dari  (P  |  Tidak  Layak),  maka keterangan  untuk  data  testing  adalah “ Layak ” .

## 2.3. Rancangan Sistem
Sistem  ini  dirancang  menggunakan Unified Modeling Language (UML). UML adalah bahasa  yang  digunakan  pada  dunia  industri untuk  mendefinisikan  kebutuhan  sistem, membuat analisis dan rancangan sistem, serta menggambarkan arsitektur dalam pemrograman berorientasi objek[9]. Usecase atau diagram usecase merupakan  pemodelan  untuk  kegiatan  pada sistem  yang  akan  dibuat [10][11].  Sistem memiliki  2  aktor  yaitu  admin  dan  kepala sekolah.  Rancangan  usecase  diagram  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Usecase Diagram Activity  diagram  admin  menggambarkan aliran  kerja  atau  aktivitas  dari  sebuah  sistem atau  proses  bisnis  mulai  dari  login  sampai logout [12].
Gambar 5. Activity Diagram Admin
Gambar 6. Activity Diagram Kepala Sekolah Class  Diagram  adalah  diagram  yang menggambarkan  struktur  sistem  dari  segi pendefinisian  kelas-kelas  yang  akan  dibuat untuk  membangun  sistem.  Kelas  memiliki  3 bagian  utama  yaitu  attribute,  operation,  dan name.
Gambar 7. Class Diagram
Sequence  diagram  adalah  suatu  diagram yang  menggambarkan  interaksi  antara  objek dan  mengidentifikasikan  komuikasi  antara objek tersebut. Sequence diagram login admin dan  kepala  sekolah  memasukkan  username, password  dan  user  pada  form  yang  telah disediakan, sistem akan memverifikasi pengguna.
Gambar 8 . Sequence Diagram Login Admin dan Kepala Sekolah
Gambar 9. Sequence Diagram Data Siswa
2.4 Analisis PIECES Analisis  yang  digunakan  yaitu  metode analisis  PIECES  (Perfomance,  information, economy ,control ,efficiency, service).
1. Analisis Kinerja (Performance) Kinerja  pada  sistem  lama  memerlukan waktu  yang  relatif  lama  untuk  setiap proses, seperti pencatatan
berkas persyaratan  maupun  pencarian  berkas persyaratam  dan  juga  harus  mengecek kelengkapan  berkas  persyaratan  satu persatu  untuk  menyusun  laporannya, karena  sistem  yang  sedang  berjalan  masih bersifat manual.
2. Analisis Informasi (Information)
Informasi yang dihasilkan dari sistem lama kurang  tepat  dan  penyampain  informasi penerimaan beasiswa kurang akurat karena  banyaknya  siswa  yang  tidak mengetahui  adanya  pembukaan  program beasiswa.
3. Analisis Ekonomi (Economy) a. Biaya Penggunaan  kertas,  tinta  dan  alat  tulis lainnya untuk pengolahan dan penyimpanan  dokumen  dan  proses pengadaan formulis persyaratan beasiswa  membutuhkan  biaya  yang tidak sedikit.
b. Manfaat Semua  data  masih  tersimpan  dalam media  penyimpanan  berupa  dokumen kertas.
4. Analisis Pengendalian (Control)
Antisipasi  terhadap  keamanan  data  tidak terjamin,  karena  tidak  adanya  sistem penerima  beasiswa  yang  memiliki  proteksi terhadap data atau penggunaan kata sandi (password) sehingga siapapun bisa melihat,
merubah,  serta  memungkinkan  adanya kehilangan dan manipulasi data.
5. Analisis Efisiensi (Eficiency)
a. Penggunaan sumber daya
Kinerja sistem penyeleksian calon penerima  beasiswa  masih  dengan  cara manual  sehingga  terjadi  pemborosan waktu, personil dan peralatan dalam hal kertas  formulir  serta  pada  tahap penyeleksian berkas. b. Hasil yang didapat Jika  masih  menggunakan  cara  manual dalam pengisian formulir, maka membutuhkan waktu yang relative lebih lama  dan  membutuhkan  ketelitian  yang lebih
6. Analisis Pelayanan (Service) a. Pelayanan informasi
Pada  sistem  lama  terjadi  keterlambatan pelayanan karena proses pencarian data atau  berkas  calon  penerima  beasiswa dilakukan  secara  manual  dengan  data yang  belum  terorganisise  dengan  baik sehingga  membutuhkan  waktu  yang lama.
b. Waktu
Waktu  pelayanan  informasi  tidak  begitu efektif dikarenakan terjadinya penumpukan/antrian  antara  siswa  yang satu dengan yang lainnya.

## 3. Hasil dan Analisis
3.1 Analisa Pengujian Pengujian  dilakukan  untuk  memastikan apakah  sistem  yang  akan  dipakai  sudah sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Metode  yang digunakan  untuk  pengujian  ini  adalah blackbox,  yaitu  melakukan  pengujian  dengan memfokuskkan  pada  fungsionality  sistem tanpa  mengetahui  apa  sesungguhnya  yang terjadi dalam black end system.
Dasar  yang  digunakan  dalam  pengujian blackbox  testing  adalah  menghitung  total responden x bobot kriteria jawaban berdasarkan  skala  likert.  Berikut  adalah perhitungan  skor  aktual  berdasarkan  skala likert,  total  jawaban  dari  5  responden terhadap 26 butir pertanyaan :
1. Sangat Setuju = 72 jawaban x 4 = 288
2. Setuju = 43 jawaban x 3 = 129
3. Tidak Setuju = 15 jawaban x 2 = 30
4. Sangat Tidak Setuju = 0 jawaban x 1 = 0
Total  keseluruhan  skor  aktual  dari  seluruh aspek adalah 288 + 129 = 30 + 0 = 447.
Setelah diperoleh skor aktual maka dilakukan pencarian skor ideal pada blackbox teting.
Berikut adalah perhitungan skor ideal : 5 responden x 4 x 26 pertanyaan = 520 Total skor ideal adalah 520.
Setelah  di  peroleh  skor  aktual  dan  skor  ideal maka  hasil  tersebut  dilakukan  pengolahan data  untuk  mendapatkan  persentase  skor aktual.
Berdasarkan  perhitungan  persentase  skor aktual yang telah dilakukan memberikan hasil sebesar  85.96%  dan  dibandingkan  dengan range  kelayakan  bahwa  nilai  85.96%  berada pada  range  85-100%  yaitu  sangat  baik.  Maka dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  sistem pendukung  keputusan  penerima  beasiswa dinyatakan sangat baik .
3.2. Implementasi
Implementasi  merupakan  tahap  dimana sistem siap dioperasikan pada tahap sebenarnya,  sehingga  akan  diketahui  apakah sistem  yang  akan  dibuat  benar-benar  dapat menghasilkan tujuan yang diinginkan.
1. Menu Login
Menu  login  adalah  menu  untuk  masuk kedalam sistem dengan memasukan username dan password.
Gambar 10. Menu Login
2. Menu Utama
Menu utama adalah adalah tampilan yang menampilkan  tampilan  awal  program  dimenu admin.
Gambar 11 . Menu Utama
3. Menu Seleksi Menu  Seleksi  adalah  tampilan  yang menampilkan  pengolahan  data  siswa  dan seleksi penerima beasiswa.
Gambar 12. Menu Seleksi
4. Menu Laporan Beasiswa Laporan adalah tampilan yang
menampilkan  laporan  beasiswa.  Laporan beasiswa dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13 . Menu Laporan
4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan yaitu dengan menerapkan metode naïve bayes
pada  sistem  pendukung  keputusan  penerima beasiswa  dapat  membantu  pihak  sekolah dalam melakukan penentuan penerima beasiswa dengan lebih cepat dan tepat. Sistem pendukung  keputusan  penerima  beasiswa dibangun  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman Java dan database MySQL.
5. Saran
Penelitian ini dapat dilanjutkan menggunakan  kombinasi  metode  klasifikasi dan  optimasi.  Metode  klasifikasi  Support Vector Machine (SVM) dengan metode optimasi Firefly  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi dibandingkan dengan metode SVM[13].   Maka pada  penelitian  berikutnya  dapat  dicoba metode  Naive  Bayes  dikombinasikan  dengan metode Firefly.

## Daftar Pustaka
[1] R.  A.  Saputra  and  S.  Ayuningtias, “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes Untuk  Penentuan  Calon  Penerima Beasiswa  Pada  SKM  PASIM  PLUS Sukabumi,” SWABUMI , vol. IV No. 2, pp. 114–115, 2016.
[2]
S.  Styawati  and  F.  Ariany,  “Sistem Monitoring Tumbuh Kembang Balita/Batita di Tengah Covid-19 Berbasis  Mobile,” J.  Inform.  Univ. Pamulang ,  vol.  5,  no.  4,  p.  490,  2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.7067.
[3] F.  A.  Harimurti  and  E.  Riksakomara, “Klasifikasi Penerimaan
Beasiswa Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  (Studi  Kasus  Universitas Trunojoyo Madura),” 2017.
[4] A.  R.  Isnain,  N.  S.  Marga,  and  D.  Alita, “Sentiment  Analysis  Of  Government Policy  On  Corona  Case  Using  Naive
Bayes Algorithm,” vol. 15, no. 1, pp. 55– 64, 2021.
[5] D.  Alita,  S.  Priyanta,  and  N.  Rokhman, “Analysis  of  Emoticon  and  Sarcasm Effect  on  Sentiment  Analysis  of Indonesian Language on Twitter,” J. Inf.
Syst.  Eng.  Bus.  Intell. ,  vol.  5,  no.  2,  p. 100,
2019, doi:
10.20473/jisebi.5.2.100-109. [6] Kisworo  and  A.  D.  Wahyudi,  “Model Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan  Metode  Fmadm  Untuk Seleksi  Beasiswa-Ppa  Dan  Bbp-Ppa Pada,” pp. 49–54, 2017.
[7] D. Damayanti and H. Sulistiani, “Sistem Informasi  Pembayaran  Biaya  Sekolah Pada SD Ar-Raudah Bandar Lampung,”
J. Teknoinfo , vol. 11, no. 2, p. 25, 2017, doi: 10.33365/jti.v11i2.23.
[8] R. Y. Hayuningtyas, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Rekomendasi  Pakaian  Wanita,” J.
Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  18–22,  2019,
doi: 10.31311/ji.v6i1.4685. [9] H.  A.  Septilia,  P.  Parjito,  and  S. Styawati, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemberian  Dana  Bantuan menggunakan  Metode  AHP,”  vol.  1,  no.
2, pp. 34–41, 2020.
[10]  F.  S.  Jaya,  “Rancang  Bangun  Aplikasi E-Commerce,”  vol.  1,  no.  1,  pp.  68–75, 2019.
[11]  D.  Alita,  I.  Tubagus,  Y.  Rahmanto,  S. Styawati,  and  A.  Nurkholis,  “Sistem Informasi  Geografis  Pemetaan  Wilayah Kelayakan  Tanam  Tanaman  Jagung Dan Singkong Pada Kabupaten Lampung  Selatan,” J.  Sos.  Sci.  Teknol. Community Serv. , vol. 1, no. 2, pp. 1–9, 2020.
[12]  S.  Suaidah,  “Perancangan  Monitoring
Prestasi  Akademik  Dan  Aktivitas  Siswa Menggunakan Pendekatan Key Performance  Indicator  (Studi  Kasus Sma  N  1  Kalirejo),” J.  Tekno  Kompak , vol.  12,  no.  2,  p.  62,  2018,  doi: 10.33365/jtk.v12i2.154.
[13]  S. Styawati and K. Mustofa, “A Support Vector  Machine-Firefly  Algorithm  for Movie  Opinion  Data  Classification,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern. Syst. ,  vol.  13,  no.  3,  p.  219,  2019,  doi: 10.22146/ijccs.41302.