## Implementasi Aplikasi Pengajuan Beasiswa menggunakan Naïve Bayes untuk Efisiensi Pemilihan Mahasiswa Beasiswa

## Robby Yuli Endra, Yuthsi Aprilinda, Doni Triyanto
Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Bandar Lampung, Indonesia robby.yuliendra@ubl.ac.id, yuthsi.aprilinda@ubl.ac.id, doni.17421033@student.ubl.ac.id
Abstract- Every student at the Bandar Lampung University has the right to apply for a scholarship for those whose parents cannot afford to pay for their education, and is entitled to a scholarship for those who have good achievement and a good rating index. This study aims to apply the nave Bayes algorithm for the efficient implementation of application and selection of scholarship students by using the Nave Bayes method which is a simple probabilistic classification that calculates a set of probabilities by adding up the frequency and combination of values from a given dataset by determining the eligibility of scholarships according to the criteria specified. determined by the university. On the basis of the existing problems, a system or application is needed that can assist the student bureau in making decisions on the determination of scholarship applications. By applying the Naïve Bayes Method to the implementation of scholarship applications for efficient selection of scholarship students. In the process, this system was created to overcome the problems that exist at the university and become a solution for the student bureau to select the file for applying for scholarships at the University of Bandar Lampung according to the criteria and parameters set.

## Keywords: Naïve Bayes Method, Selection of Scholarship Students, Scholarship determination
Abstrak- Setiap peserta didik pada universitas bandar lampung berhak mengajukan beasiswa bagi mereka yang orang tuanya tidak mampu membiayai pendidikannya, dan berhak mendapatkan beasiswa bagi mereka yang mempunyai prestasi dan indek penilaian yang bagus. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naïve Bayes untuk implementasi aplikasi pengajuan dan pemilihan mahasiswa  beasiswa  secara  efisien  dengan  mengunakan  metode  Naïve  Bayes  yang  merupakan  sebuah  pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan dengan penentuan kelayakan beasiswa menurut kriteria yang di tentukan universitas. Pada dasar permasalahan yang ada  diperlukan  suatu  sistem  atau  aplikasi  yang  dapat  membantu  biro  kemahasiswaan  dalam  mengambil  keputusan  penentuan pengajuan beasiswa. Dengan menerapkan Metode Naïve Bayes untuk implementasi aplikasi pengajuan beasiswa untuk efisiensi pemilihan mahasiswa beasiswa. Pada prosesnya sistem ini di buat untuk mengatasi permasalahan yang ada pada universitas dan menjadi solusi untuk biro kemahasiswaan untuk menyeleksi berkas pengajuan mahasiswa beasiswa di Universitas Bandar Lampung sesuai dengan kriteria dan parameter yang ditetapkan.
Kata Kunci: Metode Naïve Bayes, Pemilihan Mahasiswa Beasiswa, Penentuan beasiwa

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  saat  ini  telah  merambah diberbagai aspek dan bidang kehidupan, khusunya pada bidang  pendidikan,  semua  itu  tidak  lepas  dari  adanya dampak kemajuan teknologi, perkembangan teknologi di bidang  pendidikan  saat  ini  diharapkan  mampu menyelesaikan  permasalahan  atas  keterbatasan  manusia itu  sendiri  [1].Data  besar  yang  sering  digunakan  di  era informasi  ini  biasa  di  sebut  dengan  data  mining,  data mining merupakan sebuah  proses dari knowledge discovery (penemuan  pengetahuan)  dari  data  yang  sangat  besar. Konsep  data  mining  adalah  sebagai  proses  atau  teknik
pemodelan yang mempergunakan analisis dengan variasi data yang banyak untuk mendapatkan pola dan hubungan diantara variasi data tersebut [2].
Di  Indonesia  beberapa  Universitas  memberikan bantuan  beasiswa  kepada  mahasiswanya.  Beasiswa tersebut  biasanya  dapat  di  peroleh  dengan  syarat  syarat tertentu.  Hal  ini  tentu  saja  bertujuan  untuk  membantu calon  mahasiswa  yang  ingin  melanjutkan  ke  jenjang perguruan  tinggi  namun  mengalami  permasalahan ekonomi.  Bantuan  beasiswa  dalam  perguruan  tinggi  ini

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
juga  diterapkan  di  Universitas  Bandar  Lampung  yang bersumber dari yayasan. Adapun faktor  yang mendorong mengapa  Universitas  Bandar  Lampung  menerapakan program beasiswa adalah keinginan untuk mencerdaskan masyarakat  dan  untuk  membantu  mahasiswa  yang memiliki  keingian  untuk  melanjutkan  pendidikan  ke jenjang yang lebih tinggi [3].
Universitas  bandar  lampung  memiliki  program pengajuan  beasiswa  untuk  mahasiswa  yang  ingin melakukan pengajuan beasiswa dengan kriteria penilaian yang  telah  ditetapkan,  Dalam  penerapannya  progam pengajuan beasiswa ini menemui beberapa permasalahan, salah  satu  permalasahannya  ialah  sulitnnya  biro kemahasiswaan  dalam  menentukan  keputusan  yang  di ambil  dalam  menaikan  beasiswa  yang  di  ajukan  oleh mahasiswa.  selain  itu  jumlah  mahasiswa  yang  ingin mengajukan  permohonan  beasiswa  yang  cukup  banyak menyebabkan  proses permohonan beasiswa tidak dapat di  layani  dengan  cepat  dan  efisien.  Pengajuan  beasiswa masih dilakukan dengan cara konvensional, yaitu dengan memeriksa  satu  persatu  berkas  permohonan  beasiswa yang  mengakibatkan  penumpukan  berkas  yang  banyak dan juga dalam pengambilan keputusan di perlukan waktu yang lama juga kurangnya sistem yang membantu untuk melakukan  penyeleksian  atau  penentuan  penerimaan beasiswa secara otomatis sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan.
Untuk mengatasi permasalahan yang ada maka dari itu diperlukan  suatu  sistem  atau  aplikasi  yang  dapat membantu  biro  kemahasiswaan  dalam  mengambil keputusan  penentuan  pengajuan  beasiswa  secara  tepat dan  untuk  efisiensi  penyeleksian  berkas  pengajuan beasiswa.  Penulis  menggunakan  metode Naïve  Bayes . Metode Naïve  Bayes dipilih  karena  didalam  mesin pembelajaran  berdasarkan  data Training ,  dengan menggunakan  probabilitas  bersyarat  sebagai  dasarnya.
Metode Naïve Bayes juga merupakan suatu metode untuk menghasilkan estimasi parameter dengan menggabungkan informasi dari sampel dan informasi lain yang  telah  tersedia.  Berdasarkan  pada  pengertian  diatas maka  peneliti  menerapkan  Metode Naïve  Bayes untuk implementasi aplikasi pengajuan beasiswa untuk efisiensi pemilihan mahasiswa beasiswa.
Penelitian lain yang mendukung penelitian lain adalah penelitian  yang  berjudul  [4]  pada  penelitian  ini  peneliti membandingkan  dua  algoritma  data  mining  yaitu menggunakan Naïve  Bayes dan Support  Vector machine (SVM).  Hasil  dari  Penelitian  ini  didapat  hasil perhitungan akurasi algoritma Naïve Bayes sebesar 0.7542 dan Support  Vector  machine  (SVM) sebesar  0.99.  pada penelitian  lain  [5]  peneliti  membuat  sistem  pendukung keputusan penerimaan beasiswa dengan Naïve Bayes hasil yang  didapat  dari  penelitian  tersebut  adalah  hasil keputusan penerimaan beasiswa sebesar 92.7% dari hasil tersebut,  hasil  rekomendasi  tersebut  layak  untuk digunakan. Pada penelitian lain [6] membandingkan dua algortima C4.5 dan Naïve Bayes untuk mengkelompokan hasil  dari  penerima  beasiswa.  Hasil  yang  didapat  untuk algoritma C4.5 sebesar 96.40 % dan hasil dari algoritma Naïve Bayes 95.11%. Penelitian lain [7] pada penelitian ini peneliti  merancang  dan  membuat  aplikasi  berbasis  web dengan  menggunakan  bahasa  pemograman  php  dan databases  menggunakan  Mysql.  Pada  penelitian  lain  [8] peneliti melakukan klasifikasi dengan memiliki 5 variabel dengan  jumlah  data  sebesar  122,  hasil  penelitian  yang didapat dari algoritma naïve bayes memiliki akurasi lebih tinggi  yaitu  90.90%  dibandingkan  dengan  algortima Support  Vector  machine  (SVM) yaitu  89.25%.  pada penelitian  lain  [9]  peneliti  membuat  sistem  pendukung keputusan  untuk  penerimaan  beasiswa  dengan menggunakan algoritma naïve bayes. Dan penelitian lain yang serupa [10][11][12].

## 2. Metodologi
Dalam  penelitian  ini  peneliti  memberikan  gambaran rancangan  penelitian,  yaitu  langkah-langkah  yang  harus ditempuh,  waktu  penelitian,  sumber  data  serta  dengan cara  apa  data-data  tersebut  diperoleh  untuk  diolah  dan dianalisis.  Dalam  rangka  menunjang  untuk  mencapai tujuan penelitian, maka metode penelitian yang digunakan peneliti yaitu metode eksperimental.
Terdapat  beberapa  teknik  pengumpulan  data  yang digunakan dalam penulisan ini adalah sebagai berikut : 1. Studi Pustaka ( Library Research ) Studi pustaka adalah metode yang digunakan untuk mengumpulkan data-data informasi  yang  berkaitan  dengan  pokok  permasalahan dalam penelitian.
2. Wawancara  Metode  wawancara  adalah  metode pengumpulan data dengan cara mengajukan pertanyaan- pertanyaan atau tanya jawab langsung dengan narasumber yang  berhubungan  dengan  masalah-  masalah  yang  di bahas.
A. Algoritma Naïve Bayes
Merupakan  sebuah  pengklasifikasian  probabilistik sederhana  yang  menghitung  sekumpulan  probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan. Algoritma Naïve Bayes merupakan perhitungan  yang  mengasumsikan  semua  atribut independen  atau  tidak  saling  ketergantungan  yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas. Algoritma Naïve Bayes adalah  salah  satu  algortima  yang  terdapat  pada teknik klasifikasi. Naïve Bayes dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes , yaitu memprediksi peluang di masa depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya sehingga  disebut  sebagai Teorema  Bayes . Teorema  Bayes dikombinasikan dengan Naïvedimana diasumsikan dengan kondisi antar atribut yang saling bebas. Klasifikasi Naïve Bayes diasumsikan bahwa ada atau tidak ciri tertentu dari sebuah  kelas  tidak  berhubungan  dengan  ciri  dari  kelas lain.  Persamaan  dari  teorema  Bayes  adalah  sebagai berikut.
Tabel 1 Rumus ( 𝐻 | 𝑋 ) ( 𝐻 | 𝑋 ) p(X|H). p(H) p(x)
Keterangan: X: Data denga kelas yang belum diketahui H  :  Hipotesis data X adalah sutau kelas spesifik ( 𝐻 | 𝑋 ) : Probabilitas hipotesis data H berdasarkan kondisi X ( posteriori probality ) P(H) : Probabilitas hipotesis H ( prior probability ) (X|H): Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X
Untuk menjelaskan teorima Naïve Bayes , perlu diketahui bahwa  proses  klasifikasi  perlu  sejumlah  petunjuk  untuk menentukan kelas yang cocok bagi sampel yang dianalisis. Maka  dari  itu  ,  teorima Naïve  Bayes di  atas  disesuaikan seperti berikut :
Tabel 2 Rumus ( 𝐶 | 𝐹 1 … 𝐹 𝑛 )
( 𝐶 | 𝐹 1 … 𝐹 𝑛 ) 𝐏(𝐂)𝐏(𝐅𝟏  …  𝐅 𝐧|𝐂) P(F1 … Fn)
Diketahui variable C merepresentasikan kelas, sementara variabel 𝐹 1  … 𝐹 𝑛 merepresentasikan  karakteristik petunjuk  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  klasifikasi. Maka dari itu, rumus tersebut menjelaskan bahwa peluang masuknya  sampel  karakteristik  tertentu  dalam  kelas  C ( Posterior )  adalah  peluang.  munculnya  kelas  C  (sebelum
masuknya sampel, biasanya disebut prior), dikali dengan peluang  munculnya  karakteristik  sampel  pada  kelas  C (biasanya  disebut likelihood ),  dibagi  dengan  peluang munculnya  karakteristik  sampel  secara  global  (biasanya disebut evidence ).  Maka  rumus  diatas  bisa  ditulis  dengan sederhana yaitu sebagai berikut:
Tabel 3 Rumus Posterioir 𝑃𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 𝒑𝒓𝒊𝒐𝒓 𝒙 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒍𝒐𝒉𝒐𝒐𝒅 Evidence
Nilai Evidence akan  tetap  untuk  setiap  kelas  pada  satu sampel. Nilai dari posterior tersebut akan dibandingkan dengan  nilainilai  posterior  kelas  lainnya  untuk  dapat menentukan  ke  kelas  suatu  sampel  yang  akan diklasifikasikan. Penjelasan lebih lanjut dalam rumus Bayes akan  dilakukan  dengan  menjabarkan ( 𝐶 | 𝐹 1  … 𝐹 𝑛 ) menggunakan aturan perkalian sebagai berikut:
( 𝐶 | 𝐹 1 … 𝐹 𝑛 ) = ( 𝐶 )( 𝐹 1 … 𝐹 𝑛 | 𝐶 ) = ( 𝐶 )( 𝐹 1| 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 2 … 𝐹 𝑛 | 𝐶 , 𝐹 1)
= 𝑃 ( 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 1| 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 2| 𝐶 , 𝐹 1) 𝑃 ( 𝐹 3, … , 𝐹 𝑛 | 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2)
= ( 𝐶 )( 𝐹 1| 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 2| 𝐶 , 𝐹 1) 𝑃 ( 𝐹 3| 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2), 𝑃 ( 𝐹 4, . . , 𝐹 𝑛 | 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2, 𝐹 3)
= ( 𝐶 )( 𝐹 1| 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 2| 𝐶 , 𝐹 1) 𝑃 ( 𝐹 3| 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2) … 𝑃 ( 𝐹 𝑛 | 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2, 𝐹 3, . . , 𝐹𝑛 − 1)
Setelah itu ada alur dari metode Naïve Bayes yaitu sebagai berikut:
1. Baca data Training
2. Hitung  jumlah  dan  probabilitas,  jika  data  numeric maka harus dilakukan:
a. Cari nilai mean dan standar deviasi dari masing- masing parameter yang data numeric
b. Cari nilai probabilistik dengan cara menghitung jumlah data yang sesuai dari kategori yang sama dibagi  dengan  jumlah  data  pada  kategori tersebut
3. Menghasilkan nilai dalam tabel mean, standar deviasi, dan probabilitas
4. Solusi dapat dihasilkan

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Hasil Hasil penelitian dalam pembuatan sistem implementasi aplikasi pengajuan  beasiswa untuk efisiensi pemilihan mahasiswa beasiswa dan menggunakan metode Naïve  Bayes ,  yang  merupakan  sebuah  pengklasifikasian probabilistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan. Pada system ini terdapat  dua User yaitu User admin dan User mahasiswa User admin terdapat  menu  layanan  beasiswa  yang  mana nantinya admin bisa mengelola sistem dan mahasiswa bisa melihat langsung hasil dari pengajuan tersebut, selain itu biro kemahasiswaan dapat menentukan keputusan tepat
yang  di  ambil  dalam  menaikan  beasiswa  yang  diajukan oleh  mahasiswa.  selain  itu  mahasiswa  yang  ingin mengajukan  permohonan  beasiswa  yang  cukup  banyak dapat di layani dengan cepat dan efisien secara otomatis sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan.

## B. Pembahasan
Parameter  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berbeda dengan  parameter  sebelumnya  yaitu  mengunakan  tabel manual dengan mencocokan data mahasiswa satu persatu dengan parameter seperti di bawah ini:

## Tabel 4 Keterangan Kejuaraan
Kejuaraan Juara Ipk Provinsi 1,2,3 3.51 – 4.0 Wilayah II 1,2,3 3.01 – 3.50 Nasional 1,2,3 2.51 – 3.00 Internasional 1,2,3 2.01 – 2.50 Tabel 5 Keterangan Syarat Beasiswa Syarat Beasiswa turun Syarat Beasiswa Naik Ip turun lebih dari 0,5 dari semester sebelumnya Ip lebih dari 0,5 dari semester sebelumnya Tidak terlampir sertifikat kejuaraan  Terlampir sertifikat kejuaraan Tidak terlampir kegiatan akademik atau non-akademik terlampir kegiatan akademik atau non-akademik 1. Penerapan Algoritma Naïve Bayes
Untuk  menerapkan  algoritma  naive  bayes  penulis membutuhkan  tabel  data  uji  sebagai  parameter
perhitungan  probabilistik  persetiap  kriteria  sederhana yang  menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan.
Tabel 6 Tabel Bobot Parameter
Npm Ip Kejuaraan Jumlah Kegiatan Akademik Jumlah Kegiatan Non- Akademik Keterangan Beasiswa 17421011  <4,0 Kosong Ada Ada Tidak Layak 17421012  <4,0 Provinsi-3 Tidak Ada Tidak Layak 17421013  =4,0 Kosong Tidak Tidak Tidak Layak 17421014  <4,0 Provinsi-3 Ada Tidak Tidak Layak 17421015  <4,0 Wilayah-4 Ada Ada Tidak Layak 17421016  =4,0 Provinsi-1 Tidak Ada Layak 17421017  =4,0 Provinsi-1 Ada Tidak Layak
17421018  =4,0 Nasional-1 Ada Ada Layak 17421019  =4,0 Wilayah-1 Tidak Ada Layak 17421020  <4,0  Internasional- 1 Ada Tidak Layak
Dari 10 data latih atau Training yang digunakan, diketahui kelas  C0  (Tidak  Layak)  sebanyak  5  data,  dan  kelas C1(Layak)  sebanyak  5  data.  Perhitungan  probabilitas prior  untuk  kemungkinan  kelas  tidak  layak  dengan persamaan :
P(C0) 5 10 = 0,5
Kemudian  untuk  kemungkinan  kelas  layak  dengan persamaan :
P(C1) 5 10 = 0,5
Dari  10  data  tersebut,  sebelumnya  harus  menentukan probabilitas posterior untuk perhitungan berikutnya dari setiap kriteria-kriteria yang ada.
Untuk menghitung setiap kemungkinan hasil kriteria nilai  rata-rata  Nilai  IP  untuk  setiap  kemungkinan  X termasuk  dalam  kelas  Ci  (P(Xnilai  rata-rata  un|Ci))  Ini merupakan  tabel  parameter  untuk  acuan  pembobotan pada  setiap  kriteria  kriteria  yang  nantinya  akan  di sederhanakan.
Tabel  bobot  parameter  yang  di  gunakan  sebagai perpanjangan  beasiswa  dalam  pembobotan  ini  tabel  di hitung  perkriteria  seperti  IP,  Kejuaraan,  Kegiatan Akademik, Kegiatan  Non-Akademik yang nantinya akan dihitung  nilai rat rata kejadian di pilih pada setiap  tabel kriteria.
Tabel 6 Bobot Nilai IP (indeks prestasi) Nilai Ip Kejadian Di Pilih Kejadian Di Pilih Layak Tidak Layak Layak Tida Layak <4,0 1 4 0,2 0,8 =4,0 4 1 0,8 0,2 Tabel 7 Bobot Kejuaraan Kejuaraan Kejadian Di Pilih  Probabilitas (P) Layak Tidak Layak Layak Tida Layak KOSONG 0 2 0 0,5 PROVINSI-1 2 0 0,5 0 PROVINSI-2 0 1 0 0,2 PROVINSI-3 0 1 0 0,2 WILAYAH-1 1 0 0,2 0 WILAYAH-2 0 0 0 0 WILAYAH-3 0 1 0 0,2 NASIONAL-1 1 0 0,2 0 NASIONAL-2 0 0 0 0 NASIONAL-3 0 0 0 0 INTERNASIONAL- 1 1 0 0,2 0 INTERNASIONAL- 2 0 0 0 0 INTERNASIONAL- 3 0 0 0 0
Tabel 8 Bobot Kegitan Akademik Kegiatan Akademik Kejadian di pilih Probabilitas (P) layak Tidak layak Layak Tida layak Ada 3 3 0,6 0,6 Tidak 2 2 0,4 0,4 Tabel 9 Bobot Kegiatan Non-Akademik Non- Akademik Kejadian di pilih Probabilitas (P) layak Tidak layak Layak Tida layak Ada 3 2 0,6 0,4 Tidak 2 3 0,4 0,6 Tabel 10 Data uji baru Npm Ip Kejuaraan Jumlah Kegiatan Akademik Jumlah Kegiatan Non- Akademik Keterangan Beasiswa 17421011  =4,0  Provinsi- 1 Ada Tidak ?
Berdasarkan  tabel  dapat  dibuat  definisi  data  uji  X sebagai berikut: X = {X nilai IP = <40, X Kejuaraan = Provinsi-1,  X  Kegiatan  Akademik,  =  ada,  X  Kegiatan Non-Akademik = tidak,}
2. Perhitungan Probabilitas Predictor X Dengan syarat Ci (P(X|Ci))
a. Perhitungan Posterior X Tidak Layak
Dari  tabel  dapat  dihasilkan  suatu  nilai  yang  dimana sudah  ditentukan  dengan  perhitungan  predictor  X. Diketahui  hasil  dari  setiap  kriteria-kriteria  tidak  layak tersebut adalah  0,2 . 0 . 0,6 . 0,6
Untuk  mendapatkan  hasilnya,  maka  setiap  kriteria  di kalikan : {X nilai IP = =40, X Kejuaraan = Provinsi-1, X Kegiatan Akademik, = ada, X  Kegiatan Non-Akademik = tidak,}. = 0,2 x 0x 0,6 x 0,6 = 0
b. Perhitungan Posterior X Layak
Kemudian menentukan nilai perhitungan posterior X. diketahui  hasil  dari  setiap  kriteria-kriteria  layak  tersebut adalah. 0,8 . 0,5 . 0,6 . 0,4
Untuk mendapatkan hasilnya, maka setiap kriteria-kriteria dikalikan : {X nilai IP = =40, X Kejuaraan = Provinsi-1, X    Kegiatan  Akademik,  =  ada,  X    Kegiatan  Non- Akademik = tidak,} = 0,8 x 0,5 x 0,6 x 0,4 = 0,096

## 3. Pemaksimalan P(X|Ci)P(Ci)
Perhitungan  pemaksimalan  kemungkinan  klasifikasi ke  dalam  kelas  tidak  layak  mendapat  beasiswa  adalah dengan  mengalikan  hasil  P(X|C0)  dengan  P(C0): P(C0|X) =  P(X|C0) x P(C0).
= 0 x 0,5 = 0 ( TIDAK LAYAK )

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan, maka peneliti dapat menyimpulkan bahwa:
a. Penerapan  metode Naïve  Bayes untuk  aplikasi pengajuan beasiswa telah di terapkan pada studi kasus di biro kemahasiswaan Universitas Bandar
Lampung  dengan  mengunakan  parameter  atau kriteria kriteria yang telah ditetapkan universitas. b. Pengunaan framework Laravel untuk menerapkan  metode Naïve  Bayes pada pembuatan  website  beasiswa  ini  sangat
membantu  penulis  karena  library  yang  banyak dan  mudah  untuk  di  gunakan  sehingga  dapat mempercepat pembangunan website  pengajuan beasiswa.
c. Hasil  dari  pengujian  yang  di  lakukan menggunakan  metode  black-box  dapat  di hasilkan  bahwa  fungsi  dari  modul    artikel  ini telah sesuai dengan requirement sistem.

## 5. Daftar Pustaka
[1] M. Ngafifi, “Kemajuan Teknologi Dan Pola Hidup Manusia  Dalam  Perspektif  Sosial  Budaya,” J. Pembang. Pendidik. Fondasi dan Apl. , vol. 2, no. 1, pp. 33 – 47, 2016, doi: 10.21831/jppfa.v2i1.2616.
[2]  N.  Islamuddi n,  “Data  Mining  Untuk  Seleksi Kelayakan  Calon  Penerima  Beasiswa  di  STMIK Bina Bangsa Kendari,” Simkom , vol. 4, no. 2, pp. 9 – 20, 2019, doi: 10.51717/simkom.v4i2.30.
[3] A.  Sukoco  and  R.  Yuli  Endra,  “Penerapan  Fuzzy Inference  System  Metode  Mamdani  Untuk Pemi lihan  Jurusan,” J.  Manaj.  Sist.  Inf.  dan  Teknol. , pp. 89 – 99, 2016.
[4]  F.  Fakhriyani,  W.  Widodo,  and  B.  P.  Adhi, “Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan Support Vector Machine Dalam Seleksi Kelulusan Pemberkasan Beasiswa BPP-PPA Fakultas Teknik Universitas Negeri Jakarta,” J. Pinter , vol. 2, no. 2, pp. 108 – 115, 2005.
[5] A. U. Kurnia, A. S. Budi, and P. H. Susilo, “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes,” Joutica , vol. 5, no. 2, pp. 397 – 402, 2020.
[6]  C. Anam and H. B. Santoso, “Perbandingan Kinerja
Algoritma C4 . 5 dan Naive Bayes untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa,” Semant. Sch. , vol. 8, no. 1, pp.
13 – 19, 2018.
[7] M.  Halim,  “Pembuatan  Aplikasi  Pendukung Keputusan  Beasiswa  Tidak  Mampu  Dengan Metode  Naive  Bayes,” JSAI  (Journal  Sci.  Appl. Informatics) ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  24 – 31,  2018,  doi: 10.36085/jsai.v1i1.6.
[8]  S.  Linawati,  R.  A.  Safitri,  A.  R.  Alfiyan,  W.  E. Pangesti,  and  M.  N.  Winarto,  “Perbandingan Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes  Dan  Svm  Pada Studi Kasus Pemberian Penerima Beasiswa Ppa,” J. Swabumi , vol. 8, no. 1, pp. 71 – 75, 2020.
[9]  D. Alita, I. Sari, A. Rahman Isnain, and S. Styawati, “Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier  Untuk Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa,” Jdmsi , vol. 2, no. 1, pp. 17 – 23, 2021.
[10] S.  Adi,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa PPA Di  Universitas  Amikom  Yogyakarta,” J.  Mantik Penusa ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  11 – 16,  2018,  [Online].
Available: http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/arti cle/view/342.
[11]  C.  A.  P.  Dita,  P.  Chairunisyah,  and  M.  Mesran, “Penerapan  Naive  Bayesian  Classifier  Dalam Penyeleksian  Beasiswa  PPA,” J.  Comput.  Syst. Informamatics(JoSYC) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  194 – 198, 2021,  [Online].  Available:  https://ejurnal.seminar- id.com/index.php/josyc/article/view/649.
[12] T. Tan and Y. C. A. Wicaksono, “Sistem Pendukung Pengambilan  Keputusan  Kesesuaian  Beasiswa Menggunakan  Naive  Bayes,” Praxis  (Bern.  1994). , vol. 2, no. 2, p. 187, 2020, doi: 10.24167/praxis.v2i2.2624.