JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 193-199
Page | 193                                                               Received: July 04, 2022 | Published: September 01, 2022

## PENENTUAN PENERIMA BANTUAN BEASISWA KARTU INDONESIA PINTAR (KIP) KULIAH MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Gagan Suganda 1 , Marsani Asfi 2 , Ridho Taufiq Subagio 3 , Ricky Perdana Kusuma 4
1,3 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Catur Insan Cendekia
2 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Catur Insan Cendekia Jln. Kesambi No. 202 – Kota Cirebon
1 gagan.suganda98@gmail.com
2 marsani.asfi@cic.ac.id
3 ridho.taufiq@cic.ac.id
4 rickyperdanak @cic.ac.id

## Abstrak
Seleksi penerima bantuan beasiswa Kartu Indonesia Pintar (KIP) Kuliah untuk perguruan tinggi swasta dapat dilakukan secara mandiri. Selama ini proses seleksi penerima bantuan KIP Kuliah di Universitas Catur Insan Cendekia masih dilakukan melalui kelengkapan  dokumen  administratif  calon  penerima  bantuan.  Seleksi  kelengkapan  dokumen  administratif  tersebut mengakibatkan  bagian  Biro  Kemahasiswaan  kesulitan  karena  membutuhkan  waktu  lama  dalam  mengolah  data.  Banyaknya yang  mendaftar,  dokumen  yang  perlu  diverifikasi  ulang  serta  kelengkapan-kelengkapan administratif  lainnya menjadi  sesuatu yang  harus  diatasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  mengklasifikasi  data-data  calon  penerima  bantuan  KIP  Kuliah menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier.  Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  100  data  calon penerima bantuan KIP Kuliah diperiode 2019/2020. Dataset tersebut dibagi menjadi 90 data training serta 10 data uji. Kriteria penentuan klasifikasi diperoleh dari hasil verifikasi data calon penerima bantuan KIP Kuliah, seperti penghasilan ayah dan ibu, pendapatan ayah dan ibu, status ayah dan ibu, jumlah tanggungan, kepemilikan rumah dan MCK, sumber air dan listrik, luas tanah dan bangunan, prestasi, serta hasil tes ujian yang telah diikuti. Hasil pengujian klasifikasi terhadap 10 data uji diperoleh 6 data  terklasifikasi  ‘Layak’  sedangkan  4  data  uji  terklasifikasikan  ‘tidak  layak’.  Sedangkan  hasil  pengujian  terhadap implementasi  sistem  yang dirancang  diperoleh persentase  tingkat  kesesuaian  sebesar  88.21%  yang  artinya  aplikasi  yang  telah dibangun telah sesuai dengan kebutuhan.
Kata kunci: KIP Kuliah , Naïve Bayes Classifier, beasiswa, UCIC, seleksi .

## I. P ENDAHULUAN
Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  (KIP  Kuliah)  berdasarkan PERMENDIKBUD  No.  10  Tahun  2020  merupakan  bantuan biaya pendidikan yang diberikan Pemerintah melalui program KIP  Kuliah  agar  diperoleh  akses  yang  luas  dalam  belajar untuk peserta didik dan Mahasiswa baru dari keluarga miskin atau rentan miskin [1]. Program KIP Kuliah ada 2 jenis yaitu Beasiswa  KIP  Kuliah  dan  KIP  UKT.  Beasiswa  KIP  Kuliah merupakan  beasiswa  pengganti  program  Bidikmisi.  KIP Kuliah  memberikan  bantuan  pendidikan  untuk  lulusan  SMA, SMK  atau  sederajat  dari  keluarga  kurang  mampu  sehingga
dapat melanjutkan  ke perguruan tinggi.  Sedangkan  KIP UKT merupakan  pengganti  beasiswa  PPA  yang  diberikan  kepada mahasiswa  Semester  3,5,  dan  7  baik  di  PTN  dan  PTS[1]. Tujuan  KIP  UKT    adalah  untuk  meringankan  biaya pendidikan di masa pandemi Covid-19 seperti saat ini.
Universitas  Catur  Insan  Cendekia  (UCIC),  memberikan kesempatan  bagi  calon  Mahasiswa  untuk  melanjutkan pendidikan menggunakan bantuan KIP Kuliah [2]. Berdasarkan panduan umum dari KEMDIKBUD dipersyaratkan  adanya  seleksi  bagi  calon  penerima  bantuan KIP  Kuliah.  Sehingga  Universitas  CIC  sebagai  salah  satu perguruan tinggi yang menyediakan bantuan KIP Kuliah harus melakukan tahap seleksi terhadap calon Mahasiswa.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 193-199
Page | 194                                                               Received: July 04, 2022 | Published: September 01, 2022
Saat  ini  proses  seleksi  calon  Mahasiswa  penerima  bantuan KIP  Kuliah  masih  dilakukan  secara  manual  yaitu  dengan pengumpulan  berkas  secara  langsung  sebagai  persyaratan yang  telah  ditentukan.  Seleksi  manual  yang  sekarang diterapkan  mengakibatkan  bagian  Biro  Kemahasiswaan kesulitan dan membutuhkan waktu lama dalam mengolah data yang  ada  karena  banyaknya  peserta  yang  mendaftar.  Tidak hanya itu, peserta yang mendaftar untuk mendapatkan bantuan KIP  Kuliah  selalu  melebihi  kuota  yang  telah  ditetapkan. Untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  diperlukan klasifikasi dalam menentukan penerima bantuan KIP Kuliah.
Salah satu bagian dari teknik data mining dilakukan dengan merupakan  proses  penempatan  objek  atau  konsep  tertentu  ke dalam  satu  set  kategori  berdasarkan  objek  yang  digunakan disebut  klasifikasi  [3].  Salah  satu  teknik  klasifikasi  yang menggunakan  pendekatan  teorema bayes yaitu  metode Naïve Bayes  Classifier ,  teorema  tersebut  merupakan  prinsip  dari peluang  statistika  untuk  mengkombinasikan  pengetahuan sebelumnya dengan pengetahuan yang baru [4].
Metode Naïve Bayes Classifier dapat dijadikan suatu teknik untuk  sistem  menentukan  penerima  bantuan  KIP  Kuliah dengan hasil perhitungan probabilitas antar kriteria yang telah ditentukan. Dengan adanya sistem berbasis komputer tersebut diharapkan  dapat  membantu  bagian  Biro  Kemahasiswaan dalam  meningkatkan  efisiensi  waktu  dan  menberikan rekomendasi  terhadap  calon  Mahasiswa  yang  mengikuti seleksi penerima bantuan KIP Kuliah.
Beberapa penelitian yang mendasari diantaranya penelitian tentang  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja Mahasiswa penerima KIP Kuliah [5]. Metode yang digunakan adalah  metode  TOPSIS  dan  PROMETHEE.  Sistem  berhasil diimplementasikan dan hasil pengujian menunjukkan presentase  sebesar  91,54%  sistem  telah  sesuai  dengan kebutuhan.  Penelitian  lainnya  adalah  penerapan Naïve  Bayes Classifier untuk  menentukan  dosen  pembimbing  [6]  [7]  [8]. Penelitian    menggunakan  kriteria  kompetensi,  jabatan fungsional dan homebase dosen. Hasil penelitian menunjukkan  didapatkan  perbandingan  tingkat  kesesuaian dosen pembimbing 1 yaitu 90% : 10% serta tingkat kesesuaian dosen  pembimbing  2  sebesar  30%  :70%  [6].  Penelitian lainnya tentang penggunaan Naive Bayes Classifier dilakukan oleh [9][10] dan [11][12].
Naive  Bayes  Classifier sendiri  merupakan  metode klasifikasi  berdasarkan  nilai  probabilitas.  Dikemukakan  oleh ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes.  Proses  kerja  dari  N aïve Bayes  Classifier adalah  melakukan  prediksi  peluang  di  masa depan menggunakan data pengalaman di masa lalu [6].
Dari  penelitian  sebelumnya  penggunaan  metode Naïve Bayes Classifier belum digunakan dalam penentuan penerima beasiswa,  khususnya  beasiswa  KIP  Kuliah.  Oleh  karena  itu dalam  penelitian  ini  akan  di  implementasikan Naïve  Bayes Classifier dalam  suatu  aplikasi  penentuan  penerima  beasiswa KIP Kuliah.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Tahapan Penelitian
. Mulai Menyiapkan dataset Data training Data testing
Perhitungan jumlah kelas label pada data training
Perhitungan jumlah kasus yang sama pada kelas yang sama
Perkalian semua hasil sesuai dengan data testing yang akan dicari kelasnya
Rekomendasi layak atau tidaknya mendapatkan bantuan KIP Kuliah

## Selesai
Gambar 1. Tahapan Penelitian dengan metode Naive Bayes Classifier
Proses  penentuan  penerima  bantuan  KIP  Kuliah  dengan menggunakan  algoritma Naive  Bayes  Classifier seperti  pada Gambar 1, yaitu :
1) Menyiapkan  Dataset  : Dataset  dibagi  menjadi  data training yang merupakan data peserta yang mendaftar bantuan KIP  Kuliah  dan  sudah  ditetapkan  oleh  pihak  kampus  pada tahun  2019/2020  sebanyak  90  orang.  Peserta  yang  telah ditetapkan  ditentukan  berdasarkan  status  kelayakan  berupa label  layak  dan  tidak  layak,  sedangkan  data  testing  sebanyak 10 orang.
Dataset yang sesuai dengan kriteria yang digunakan yaitu :
• Pekerjaan Ayah dan Ibu
• Penghasilan Ayah dan Ibu
• Status Ayah dan Ibu
• Jumlah Tanggungan
• Kepemilikan Rumah dan MCK
• Sumber Listrik dan Air
• Luas Tanah dan Bangunan
• Prestasi
• Predikat hasil tes potensi akademik
Tabel 1 dan Tabel 2 merupakan contoh beberapa data training dan data testing yang akan digunakan dalam sistem nantinya.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 193-199
e-ISSN: 2581-2181
Page | 195                                                               Received: July 04, 2022 | Published: September 01, 2022
Tabel 1 . Sampel Beberapa Dataset untuk Data Training
Nama Pekerjaan Ayah Penghasilan Ayah Status Ayah Pekerjaan Ibu Nadita Rahmi Tidak Bekerja Tidak Bekerja Wafat Tidak Bekerja Angel Ika Tidak Bekerja Tidak Bekerja Wafat Lainnya Fardit Bilhar Peg. Swasta Tidak Bekerja Hidup Tidak Bekerja Erani Sambeng Lainnya 1.250.001- 1.500.000 Hidup Lainnya dst dst dst dst dst Tabel 2 . Sampel Beberapa Dataset untuk Data Testing Nama Evi Fitriani Nama Pekerjaan Ayah Pekerjaan Ayah Lainnya Penghasilan Ayah 1.250.001-1.500.000 Status Ayah Hidup Pekerjaan Ibu Lainnya Penghasilan Ibu 1.000.001-1.250.000 Status Ibu Hidup Jumlah Tanggungan 1 Orang Kepemilikan Rumah Sendiri Sumber Listrik PLN Luas Tanah 100 – 200 M2 Luas Bangunan 50 – 99 M2 Sumber Air PDAM MCK Kepemilikan Sendiri Prestasi Tidak Ada Predikat Ujian Baik 2) Perhitungan Jumlah Kelas Label pada Data Training : Dataset  memiliki  2  kelas  masalah,  sehingga  dapat  diketahui probabilitas  (P)  masing-masing  kelas  dengan  cara  membagi nilai  frekuensi/jumlah  data  untuk  masing-masing  kelas masalah  terhadap  jumlah  total  nilai  frekuensi/jumlah  data pada  kelas  tersebut.  Jumlah  total  nilai  frekuensi  yaitu  data dengan  label  layak  berjumlah  62  dan  label  tidak  layak berjumlah 28 dengan jumlah data sebanyak 90.
3) Perhitungan  Jumlah  Kasus  pada  Kelas  yang  Sama : Dataset yang digunakan dibagi menjadi dua bagian yaitu data training yang merupakan data peserta yang mendaftar bantuan KIP  Kuliah  dan  sudah  ditetapkan  oleh  pihak  kampus  pada tahun  2020  sebanyak  90  orang,  peserta  yang  telah ditetapkan ditentukan  berdasarkan  status  kelayakan  berupa  label  layak dan  tidak  layak,  sedangkan  data  kedua  merupakan    data testing sebanyak 10 orang.
Tabel 3 . Hasil Perhitungan Nilai Probabilitas Layak dan Tidak Layak
Kriteria Keterangan Nilai Probabilitas Layak Tidak Layak Pekerjaan Ayah Lainnya 0.522388060 0.575757576 Penghasilan Ayah 1.250.001- 1.500.000 0.125000000 0.289473684 Status Ayah Hidup 0.769230769 0.870967742 Pekerjaan Ibu Lainnya 0.343283582 0.393939394 Penghasilan Ibu 1.000.001- 1.250.000 0.055555556 0.210526316 Status Ibu Hidup 0.938461538 0.870967742 Jumlah Tanggungan 1 Orang 0.130434783 0.428571429 Kepemilikan Rumah Sendiri 0.863636364 0.906250000 Sumber Listrik PLN 1,000000000 1,000000000 Luas Tanah 100 – 200 M2 0.104477612 0.363636364 Luas Bangunan 50 – 99 M2 0.149253731 0.666666667 Sumber Air PDAM 0.707692308 0.806451613 MCK Kepemilikan Sendiri 0.937500000 0.966666667 Prestasi Tidak Ada 0.750000000 0.764705882 Predikat Ujian Baik 0.969230769 0.935483871 Kelas Label 0.684782609 0.315217391 Hasil Perkalian 0.000000522 0.000173553
4) Rekomendasi  layak  atau  tidaknya  mendapatkan bantuan  KIP  Kuliah : Nilai  probabilitas  yang  ditemukan dikalikan dengan semua nilai probabilitas pada label layak dan label  tidak  layak.  Maka  didapatkan  nilai  probabilitas  layak dengan  nilai  0.000000522  dan  tidak  layak  dengan  nilai 0.000173553.  Diketahui  nilai  probabilitas  tidak  layak  lebih besar  dibandingkan  dengan  nilai  probabilitas  layak  maka peserta  tersebut  masuk  dalam  kategori  tidak  layak  menerima bantuan KIP Kuliah. Tabel 3, menunjukkan hasil perhitungan nilai probabilitas layak dan tidak layak.

## B. Metodologi Pengembangan Perangkat Lunak
Metode  pengembangan  perangkat  lunak  menggunakan metode waterfall [13]. Metode waterfall seperti pada Gambar 1 merupakan  metode  pengembangan  perangkat  lunak  dengan 5 tahapan yang saling terkait dan mempengaruhi.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 193-199
e-ISSN: 2581-2181
Page | 196                                                               Received: July 04, 2022 | Published: September 01, 2022
.
Requirement Design Implementation Verification Maintenance
Gambar 2. Metode Waterfall [13]
Adapun tahapan-tahapan tersebut adalah sebagai berikut : 1. Requirements :  dilakukan  pengumpulan  data.  Observasi dan  wawancara  langsung  bersama  pihak  kampus  bagian Biro Kemahasiswaan.
2. Design: Merancang  alur  sistem    keseluruhan.  Alat  bantu perancangan berupa Unified Modelling Language (UML). Hasil  rancangan  dalam Use  Case  Diagram,  Activity Diagram, Sequence Diagram , dan Class Diagram .
Gambar 3 merupakan hasil desain atau rancangan alur sistem activity  diagram yang  menggambarkan  jalannya  sistem  yang akan dikembangkan.
Gambar 3. Activity Diagram Rancangan
Gambar  3 activity  diagram tersebut  menggambarkan  alur aktifitas-aktifitas  yang  terjadi  pada  sistem  mulai  dari  awal sampai akhir.
3. Implementation: melakukan  terjemahan  keseluruhan desain  sistem  yang  telah  disusun  menjadi  kode-kode program sehingga dihasilkan sistem secara keseluruhan.
4. Verification: Sistem  yang  sudah  dibuat  akan  diuji  apakah berfungsi  dengan  baik  sesuai  dengan  tahap  analisis  dan desain yang telah dilakukan.
Dalam  penelitian  ini  verifikasi  dilakukan  menggunakan dua  alat  uji,  yaitu  pengujian  sistem  menggunakan  black
box  serta  pengujian  penerapan  sistem  berdasarkan user acceptance test.
5. Maintenance: Pemeliharaan  sistem  termasuk  diantaranya instalasi  dan  proses  perbaikan  sistem  apabila  ditemukan adanya  kesalahan/bug  yang  tidak  ditemukan  pada  tahap verifikasi

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem
Implementasi  Sistem  adalah  tahapan  realisasi  yang dilakukan  setelah  rancangan  aplikasi.  Gambar  4  dan  5 merupakan form dalam  sistem  penentuan  penerima  bantuan KIP  Kuliah  yang  digunakan  Biro  Kemahasiswaan  untuk melakukan  penerima  bantuan  KIP  Kuliah.  Pada form ini ditampilkan form  login sistem  serta  rekomendasi  penerima bantuan  KIP  Kuliah  dari  perhitungan  algoritma Naïve  Bayes Classifier.
Gambar 4. Implementasi Halaman Utama Pendaftar
Gambar 5. Implementasi Form Import Data Pendaftar
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 193-199
Page | 197                                                               Received: July 04, 2022 | Published: September 01, 2022

## Gambar 6. Form Persiapan Dataset
Gambar  5  sampai  Gambar  6.  merupakan  hasil  implementasi dari rancangan aplikasi yang telah dibuat. Gambar  4 halaman utama  pendaftar  dan  Gambar  5  dan  Gambar  6  merupakan form persiapan dataset yang akan digunakan baik data training maupun data testing.
Gambar  7.  Merupakan  hasil  perhitungan  jumlah  kelas  label pada  data training. Hasil  perhitungan  ini  di generate secara otomatis oleh sistem.
Gambar 7. Perhitungan jumlah kelas label pada data training
Sedangkan  pada Gambar 8, merupakan hasil perhitungan dari sistem secara langsung.
Gambar 8. Perhitungan jumlah kasus yang sama pada kelas yang sama
Gambar  9,  merupakan  Nilai  probabilitas  dari  rekomendasi Layak dan Tidak Layak.
Gambar 9. Nilai probabilitas layak dan tidak layak
Gambar  10.  Merupakan  hasil  rekomendasi  dari  sistem.  Hasil perhitungan  akan  secara  langsung  menampilkan  hasil kelayakan  dari  data  uji  yang  digunakan.  Rekomedasi  sistem akan memberikan informasi Layak/Tidak Layak.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 193-199
Page | 198                                                               Received: July 04, 2022 | Published: September 01, 2022

## B. Pengujian Black box
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  teknik black box terhadap  seluruh  proses  sistem,  diperoleh  kesimpulan yaitu:  tampilan  sistem  secara  keseluruhan  sudah  berfungsi sesuai perancangan. Apabila terdapat data yang tidak lengkap atau tidak sesuai, maka sistem akan menampilkan pesan agar user dapat  mengoreksi  data input sebelum  melanjutkan  ke proses selanjutnya yang diinginkan oleh user .

## C. Pengujian User Acceptance
User  Acceptance  Test (UAT)  merupakan  pengujian  yang dilakukan  secara  objektif  dengan  cara  program  aplikasi  diuji secara  langsung  oleh  pihak  yang  menggunakan  aplikasi  ini secara langsung dengan range nilai 1 sampau 4 dimana nilai 1 (kurang),  2  (cukup),  3  (baik),  dan  4  (sangat  baik).  Pengujian aplikasi  ini  dilakukan  oleh  31  user  (1  orang  bagian  Biro Kemahasiswaan  dan  30  orang  siswa),  dengan  hasil  seperti pada Tabel 4.
Tabel 4 . Pengujian User Acceptance Test Pertanyaan Presentase Penilaian (Skor) 4 3 2 1 1 60 (56%) 48 (44%) 0 (0%) 0 (0%) 2 60 (56%) 45 (42%) 2 (2%) 0 (0%) 3 56 (54%) 42 (40%) 6 (6%) 0 (0%) 4 44 (45%) 48 (49%) 6 (6%) 0 (0%) 5 84 (74%) 30 (26%) 0 (0%) 0 (0%) 6 92 (79%) 24 (21%) 0 (0%) 0 (0%) 7 80 (71%) 33 (29%) 0 (0%) 0 (0%) 8 88 (77%) 27 (23%) 0 (0%) 0 (0%)
Dari  hasil  pengujian  didapatkan  nilai  kesesuaian  sistem melalui  hasil  proses  perhitungan  antara  skor  penilaian  dan skor ideal sebagai berikut :
Sedangkan  berdasarkan  tahap  pengujian User  Acceptance Test (UAT)  mendapatkan  responden  sebanyak  31  orang  dan telah  memperoleh  tingkat  kesesuaian  sebesar  88.21%, sehingga  sistem  telah  memenuhi  tujuan  penelitian  dan  sesuai dengan kebutuhan yang diharapkan.

## IV. K ESIMPULAN
Dengan  adanya  aplikasi  yang  dibuat  sudah  sesuai  dengan kebutuhan  untuk  mempermudah  bagian  Biro  Kemahasiswaan dalam  mengklasifikasikan  persyaratan  untuk  menentukan penerima  bantuan  KIP  Kuliah.  Sistem  berbasis  komputer  ini dapat  memberikan  rekomendasi  kelayakan  dalam  melakukan proses  seleksi  peserta,  dan  metode Naïve  Bayes  Classifier dapat  diterapkan  pada  aplikasi  komputer  untuk  mempercepat dalam  menentukan  penerima  bantuan  KIP  Kuliah.  Hasil pengujian User  Acceptance  Test (UAT)  telah  memperoleh tingkat  kesesuaian  sebesar  88.21%  yang  dilakukan  terhadap 31  responden,  sehingga  sistem  telah  memenuhi  tujuan penelitian  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  diharapkan pengguna.

## V. S ARAN
Saran  untuk  pengembangan  ke  depan  yaitu  :  menambah variasi  kriteria  baru  dalam  penentuan  penerima  bantuan  KIP Kuliah  serta  menambahkan  metode  lain  dalam  proses perhitungan  sebagai pembanding.  Untuk  implementasi  sistem bisa  diintegrasikan  dalam  sistem  ujian  secara  online  untuk dimasukkan  dalam  prosedur  penerimaan  mahasiswa  baru. Penambahan fitur notifikasi pada aplikasi penentuan penerima bantuan  KIP  Kuliah  agar  mempermudah  bagian  Biro Kemahasiswaan  dalam  mengetahui  informasi  terbaru  terkait peserta  yang  baru  mendaftar . Dataset  yang  menjadi  sumber data  menggunakan  dataset  semua  mahasiswa  baru  yang mendaftar,  sehingga  variasi  dalam  perhitungan  algoritma menjadi lebih baik.

## R EFERENSI
[1] “Panduan dan FAQ • Kartu Indonesia Pintar Kuliah.” https://kip-kuliah.kemdikbud.go.id/panduan  (accessed Aug. 05, 2022).
[2] Cic.ac.id,  “Portal  -  Universitas  Catur  Insan  Cendekia Cirebon,”  2022.  https://cic.ac.id/  (accessed  Aug.  02, 2022).
[3] A. Azahari, Y. Yulindawati, D. Rosita, and S. Mallala, “Komparasi  Data  Mining  Naive  Bayes  dan  Neural Network memprediksi Masa Studi Mahasiswa S1,” J. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  3,  p.  443, May 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020732093.
[4] J. Suntoro, Data Mining: Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman PHP . Elex Media Komputindo, 2019.
[5] N.  Apriliani,  Y.  Putri,  R.  T.  Subagio,  and  M.  Asfi, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Mahasiswa  KIP  Kuliah  dengan  Penerapan  Metode TOPSIS  dan  PROMETHEE,” J.  MEDIA  Inform. BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  1394–1404,  Oct. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3268.
[6] M.  Asfi  and  N.  Fitrianingsih,  “Implementasi
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 193-199
Page | 199                                                               Received: July 04, 2022 | Published: September 01, 2022
Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  sebagai  Sistem Rekomendasi  Pembimbing  Skripsi,” InfoTekJar    J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 5, no. 1, pp. 44–50, Sep. 2020, doi: 10.30743/INFOTEKJAR.V5I1.2536.
[7] W.  A.  Dewa  and  L.  S.  Rahmawati,  “Analisis  dan Desain  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Dosen  Pembimbing  Tugas  Akhir  Menggunakan Metode AHP,” J. Technopreneur , vol. 6, no. 2, p. 81, 2018, doi: 10.30869/jtech.v6i2.208.
[8] M.  Asfi  and  I.  Widyastuti,  “Sistem  Pendukung
Keputusan  Perekomendasian  Penerima  Beasiswa Menggunakan  Logika  Fuzzy  Basis  Data  Model Tahani,” Eksplora  Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  53–64, 2011,  [Online].  Available:  https://eksplora.stikom- bali.ac.id/index.php/eksplora/article/view/176/124.
[9] S.  Sasmita  and  A.  Arif,  “Penerapan  Metode  Simple Addictive  Weighting  (Saw)  Untuk  Menentukan Kelayakan Penerima Beasiswa Kartu Indonesia Pintar (KIP)  Kuliah,” J.  Ilm.  Teknosains ,  vol.  7,  no.  2/Nov, pp. 74–81, Nov.
2021,
doi:
10.26877/jitek.v7i2/Nov.9922.
[10] G.  Dwilestari  and  I.  Ali,  “Analisis  terhadap  Dataset Penerima  Beasiswa  KIP  Kuliah  menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,” JURSIMA  (Jurnal  Sist.  Inf. dan  Manajemen) ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  274–281,  Sep. 2021, doi: 10.47024/JS.V9I3.301.
[11] H. Jurnal, H. Noviyanto, and B. Mukti, “Implementasi Algoritme Naive Bayes
Untuk
Menentukan
Kelayakan Calon Penerima Beasiswa,” J. Inform. dan
Teknol. Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 7–12, Jul. 2021, doi: 10.55606/JITEK.V1I2.378.
[12] K.  Khotimah,  “Teknik  Data  Mining  menggunakan Algoritma  Decision  Tree  (C4.5)  untuk  Prediksi Seleksi  Beasiswa  Jalur  KIP  pada  Universitas Muhammadiyah  Kotabumi,” J.  SIMADA  (Sistem  Inf. dan  Manaj.  Basis  Data) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  145–152, Jan. 2021, doi: 10.30873/SIMADA.V4I2.3064.
[13] S.  P.  Roger, Software  engineering:  a  practitioner’s approach . McGraw-Hill Education, 2019.