## MENENTUKAN KELAYAKAN PENERIMA KIP MENGGUNAKAN KLASIFIKASI DENGAN METODE ALGORITMA NAIVE BAYES

## Afdul Hadi, Irfan Ali
Program Studi Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. 0231-490480-490481 afdulhadi13@gmail.com

## ABSTRAK
Pemerintah berupaya meningkatkan pendidikan dengan meluncurkan Program Indonesia Pintar (PIP) yang mendukung Kartu Indonesia Pintar (KIP). KIP memberikan dana berupa beasiswa pendidikan kepada anak usia 6-21 tahun. Sejak akhir tahun 2014, program KIP menjadi bagian dari Program Bantuan Siswa Miskin (BSM). Ketidaktepatan  target  dalam  penyaluran  KIP  di  SMAN  1  Lemahabang  mengakibatkan  target  tidak  merata  dan tidak  sesuai  harapan.  Begitu  banyak  siswa  tanpa  dukungan  itu  harus  memilih  pendidikan,  memilih  pekerjaan dan  memotong  biaya.  keluarga  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  untuk membidik  dan  memeringkat  SMAN  1  Lemahabang  sesuai  harapan  sehingga  sekolah  dapat  dengan  mudah menentukan  kecocokan  penerima  KIP-nya.  Oleh  karena  itu,  penulis  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes sebagai  metode  yang  dapat  mengklasifikasikan  calon  penerima  KIP  dengan  akurasi  dan  presisi  yang  tinggi. Naive  Bayes  mencapai  beberapa  hasil. Hasil Precision 60,63%, Hasil Precision 92,62%, Hasil  Recall 57,50%, dan Hasil AUC 0,730. Menurut tingkat diagnostik saat ini, nilai AUC sebesar 0,730 termasuk dalam klasifikasi wajar. Artinya algoritma Naive Bayes untuk pemilihan metode sudah cukup.
Kata Kunci : KIP, Naive Bayes, Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Ada  berbagai  jenis hibah  yang dikeluarkan oleh pemerintah.  Kartu  Pintar  Indonesia  (KIP)  adalah salah satunya. Program KIP merupakan dana bantuan pemerintah,  dan  program  tersebut  digunakan  untuk memberikan kemudahan bagi  masyarakat miskin  dan tidak  dapat  melanjutkan  pendidikan  anaknya  ke jenjang  yang  lebih  tinggi.  Program  ini  akan meningkatkan pendidikan dan kesejahteraan masyarakat miskin.
Bagi  masyarakat  Indonesia,  pendidikan  adalah hal  terpenting  untuk  masa  depan  mereka.  Naive Bayes adalah metode peramalan perhitungan probabilitas  sederhana  berdasarkan  teorema  Bayes dengan asumsi  independensi  yang kuat. Metode Naif Bayes  membutuhkan  sedikit  pelatihan  data,  sehingga mudah  untuk  memperkirakan  parameter  yang dibutuhkan untuk klasifikasi[1].
Data  mining  adalah  metode  pengolahan  data yang bertujuan untuk mendapatkan informasi penting tentang  data.  Menentukan  objek  data  mana  yang berada  di  kelas  tertentu  dari  kelas  lain  disebut klasifikasi.  Klasifikasi  adalah  proses  menemukan kesamaan  sifat  dalam  kelompok  atau  kelas.  Proses klasifikasi  itu  sendiri  memiliki  satu  tujuan  yaitu memprediksi  bagian  tertentu  dari  suatu  objek  yang tidak  diketahui.  Metode  Naif  Bayes  adalah  metode klasifikasi  yang  membutuhkan  sekumpulan  data training  multi  atribut  untuk  menentukan  kelayakan penerima KIP.
Kurangnya  koordinasi  dalam  pendistribusian KIP  di  SMAN  1  Lemahabang  mengakibatkan pemilihan  calon  penerima  KIP  yang  tidak  konsisten
dan  mengecewakan,  sehingga  banyak  masyarakat miskin  dan  kurang  mampu  yang  kehilangan  bantuan tersebut.  Prediksi  yang  mengidentifikasi  calon penerima KIP dapat membantu sekolah mengidentifikasi  secara  akurat  penerima  KIP  dan non-penerima KIP dengan algoritma naif bayes..

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Kartu Indonesia Pintar
Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  menjamin  semua anak  usia  sekolah  berusia  6-21  tahun  dari  keluarga pemegang  Program  Kartu  Kesejahteraan  Sosial (KKS)  Indonesia  Pintar  (PIP)  dapat  bersekolah.  Ini adalah  hibah  pendidikan.  Papan  untuk  sekolah, madrasah, kelompok belajar (paket latihan A/B/C) [2].
Siswa  yang  kecewa  atau  kurang  beruntung sangat  rentan  terhadap  krisis  putus  sekolah  saat  ini dan  karenanya  membutuhkan  kartu  Indonesia  pintar. Ini karena situasi keuangan keluarga siswa yang sulit. Dukungan untuk membantu orang-orang ini memutuskan  untuk  berhenti  kuliah  dan  mendapatkan pekerjaan. Tim Nasional Penanggulangan Kemiskinan  yang  dipimpin  Kementerian  Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud) meluncurkan Kebijakan  Kartu  Indonesia  Pintar  (TNP2K).  Tujuan dari  program  ini  adalah  untuk  memberikan  akses pendidikan siswa yang berkualitas kepada masyarakat kurang  mampu,  mencegah  anak  putus  sekolah  dan memenuhi  kebutuhan  pendidikan  mereka.  Siswa diharapkan  menggunakan  hak  ini  untuk  memenuhi kebutuhan sekolah [3].
2.2. Penambangan Data Penambangan data
adalah kegiatan mengekstraksi pola  menarik dari sejumlah  besar data yang  dapat  disimpan  dalam  basis  data ,  gudang  data, atau  penyimpanan  informasi  lainnya.  Sistem  basis data,  gudang  data,  statistik,  pembelajaran  mesin, pencarian  informasi,  dan  komputasi  tingkat  tinggi hanyalah  beberapa  area  yang  terkait  dengan penambangan  data.  Selain  itu,  area  seperti  jaringan saraf, pengenalan pola, analisis data spasial, database gambar, pemrosesan sinyal mendukung penambangan data [1].
Penambangan  data  adalah  proses  penyulingan sejumlah  besar  data  yang  disimpan  dalam  arsip  dan menggunakan  teknik  pengenalan  pola  dan  alat statistik dan matematika.  untuk menemukan koneksi, pola,  dan  tren  baru  yang  penting.  Menemukan  pola dan wawasan menarik dalam data dalam jumlah besar adalah proses yang disebut penambangan data[4].

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  metode  pembelajaran  data yang  digunakan  untuk  prediksi    suatu  nilai  yang  ada pada  sekumpulan  atribut.  Klasifikasi  biasanya memperoleh  seperangkat rules biasa  disebut  aturan. Aturan  ini  dipakai  untuk  metrik  guna  mendapatkan prediksi  suatu  objek  dari  data  yang  akan  dilakukan prediksi[5].

## 2.4. Naive Bayes
Pengklasifikasi  probabilistik,  yang  disebut Naive  Bayes,  meringkas  frekuensi  dan  kombinasi nilai dalam kumpulan data yang disediakan. Ilmuwan yang berasal dari england yaitu T. Bayes mengusulkan Klasifikasi Naif Bayes, yang menggunakan  metode  probabilistik  dan  statistik untuk  memprediksi  peluang  masa  depan  berdasarkan kinerja  dari  masa-masa  yang  lampau..  T.  Bayes disatukan dengan 'naif', dengan asumsi kondisi saling eksklusif antara atribut[6]

## 2.5. Rapidminer
Rapidminer  adalah  software  untuk  mengolah data. RapidMiner menggabungkan statistik, kecerdasan  buatan,  dan  teknologi  basis  data  untuk mengungkap  pola  dari  kumpulan  data  besar menggunakan  prinsip  dan  algoritme  penambangan data.  Operator  mengizinkan  pengguna  Rapid  Miner untuk  melakukan  perhitungan  data  besar  dengan cepat  dan  mudah.  Gunakan  operator  ini  untuk mengubah  data.  Setelah  data  terhubung  ke  node operator,  kita  perlu  terhubung  ke  simpul  hasil  untuk menampilkan  hasilnya.  Keluaran  Rapidminer  juga dapat dilihat secara visual sebagai grafik. Rapidminer telah  menjadi  salah  satu  perangkat  lunak  paling populer  untuk  mengekstraksi  data  menggunakan teknik  penambangan  data  yang  inovatif   Rahmat C.T.I[7].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Pengumpulan Data
Ada  beberapa  teknik  dalam  pengumpulan  data, yaitu sebagai berikut :
a. Observasi Observasi  adalah  suatu  cara  untuk  memperoleh informasi  tentang  suatu  peristiwa  yang  telah  atau sedang  terjadi.  Dengan  menggunakan  metode observasi,  peneliti  melakukan  observasi  untuk mendapatkan bahan penelitian. .
b. Wawancara
Wawancara  adalah  metode  pengumpulan  data yang memungkinkan peneliti memperoleh informasi langsung dari tempat penelitian. Tujuan dari  kegiatan  ini  adalah  untuk  berdiskusi  dan bertanya dengan subjek data atau orang yang lebih mengetahui tentang subjek investigasi.
Wawancara  ini  dilakukan  dengan  Bimbingan Konseling (BK) dan Tata Usaha (TU) di SMAN 1 Lemahabang.

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  dapat  dikumpulkan  dengan berbagai cara, yaitu sebagai berikut:
a) Penelitian sumber data SMAN 1 Lemahabang merupakan lokasi penelitian  yang  terletak  di  Jl.  Kanci-Sindanglaut,
Cipeujeuh  Wetan,  Kec.  Lemahabang,  Kabupaten Cirebon, Jawa Barat 45183. Fieldwork dilaksanakan  mulai  tanggal  19  Januari  2023 sampai dengan 19 Februari 2023. Total data yang diperoleh  dari  SMAN  1  Lemahabang  berjumlah 957  data  calon  penerima  smart  card  Indonesia, dan  data  tersebut  dipilih  berdasarkan  berbagai atribut,  seperti  nama,  jenis  kelamin,  nisn,  tempat lahir,  tanggal,  dll.  Hanya  beberapa  atribut  yang digunakan.  Kelahiran,  detail  ayah,  detail  ibu,  dan detail penerima kip.
b) Sumber data primer Data  primer  adalah  informasi  yang  didapatkan melalui pengamatan langsung terhadap pelaksanaan  program  Kartu  Indonesia  Pintar  atau dari  wawancara  dengan  orang-orang  yang  terkait langsung dan terlibat dalam topik penelitian. Data ini berkaitan dengan program, prosedur administrasinya,  dan  keterbatasan  yang  dihadapi dalam  mencapai  tujuan  program  di  sektor  smart card Indonesia.
c) Sumber data sekunder Data  sekunder,  disebut  juga  informasi  yang sebelumnya  dikumpulkan  atau  diperoleh  secara tidak  langsung,  namun  masih  relevan  dengan topik  penelitian.  Data  sekunder  ini  biasanya meliputi  struktur  organisasi,  dokumen  profil perusahaan,  dan  data  yang  diperoleh  dari websitenya di SMAN 1 Lemahabang.
3.3. Tahap Perancangan
Ada  beberapa  tahapan  pada  proses  KDD  yatiu sebagai berikut :

## Gambar 1. Langkah-langkah KDD
1. Pemilihan data Pemilihan  data  dimulai  dengan  sekumpulan kumpulan data fungsional. Hal ini dapat dilakukan dengan  mencari  informasi  di  database  (KDD) sebelum  melanjutkan  ke  tahap  information retrieval.  Data  terpilih  yang  digunakan  dalam proses  penambangan  data  disimpan  dalam  file terpisah dari basis data operasional.
2. Pembersihan Sebelum  memasuki  proses  data  mining  menjadi Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  data harus  dibersihkan.  Pembersihan  ini  dilakukan untuk menghapus data serupa, meninjau data yang terus berubah, dan memperbaiki kesalahan.
3. Transformasi Langkah  ini  mengubah data  menjadi  format  yang sesuai  sehingga  proses  penambangan  data  dapat
dilakukan.  Langkah  ini  bergantung  pada  model atau tipe data yang diambil dari database.
Transformasi  merupakan  fase  dimana  akan menggabungkan  atau  mengubah  data  menjadi bentuk  yang  dapat  diproses.  Beberapa  teknik konversi  data  memerlukan  format  data  tertentu sebelum dapat digunakan. beberapa teknik umum. B.  Analisis  Asosiasi  dan  Klaster  hanya  dapat menerima data input kategorikal. Oleh karena itu, saya  perlu  membagi  data  menjadi  interval  yang berbeda dalam bentuk angka berurutan.
Transformasi  data  adalah  nama  lain  untuk  teknik ini[8].
4. Data mining Pada  fase  ini,  kami  menggunakan  metode  khusus untuk mencari model dan informasi yang menarik dari  data  yang  dipilih.  Ada  banyak  metode berbeda,  salah  satunya  digunakan  oleh  para peneliti - algoritma Naive Bayes.
5. Evaluasi Pada  fase  ini,  proses  data  mining  dibuat  dan disajikan  dalam  bentuk  yang  mudah  dipahami oleh  yang  terlibat.  Langkah  ini  juga  merupakan bagian  dari  proses knowledge  discovery  in database (KDD)  di  dalam  database.  Hasil  teknik data  mining  menghasilkan  pola  model  prediksi yang  dievaluasi  untuk  menilai  apakah  hipotesis yang ada terpenuhi.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Mengetahui data penerim KIP
a. Seleksi data Tabel 1 Dataset sebelum di seleksi Nama Kelas No. KPS Nomor KIP Penerima KIP Tempat Lahir Nama Pekerjaa n Penghasilan Adila nuraini X.1 Tidak Cirebon HARUN Buruh Rp. 500,000 - Rp. 999,999 Ahmad taufiq ramadhan X.1 Tidak Cirebon BAHRUDIN Pedagang Kecil Rp. 500,000 - Rp. 999,999 Anindya Hafizh X.1 T18ZG6 Ya Cirebon WARIDI SUPRIYADI Karyawan Swasta Rp. 1,000,000 - Rp. 1,999,999
Tabel  1  menunjukkan  kumpulan  data  berikutnya sebelum  seleksi  di  rapid  miner.  Data  tersebut  masih berisi  data  yang  tidak  dibutuhkan  pembuatnya. Dengan  kata  lain,  data  memenuhi  keinginan  penulis dan memenuhi kebutuhan penulis.
Gambar 2. Import Data
Sebelum  memilih  data  di  Rapidminer,  penulis harus  terlebih  dahulu  mengimpor  data  yang  akan digunakan untuk pemilihan data.
Pada  gambar  2  merupakan  langkah  awal  untuk mengimportkan  sebuah  dataset  untuk  dilakukan seleksi data.
Pada gambar 3 penulis mencari letak atau lokasi penyimpanan  dataset  untuk  menghasilkan  sebuah data  yang  nantinya  sudah  diseleksi  oleh  sistem  atau rapidminer.
Gambar 4. Hasil Seleksi Data
Pada  gambar  4  menunjukan  bahwasannya  hasil dari  seleksi  data  sudah  sesuai  keinginan  dan  sudah sesuai apa yang dibutuhkan oleh penulis.

## b. Pembersihan
Pada  tahapan  reprocessing  akan  dilakukan sebuah pembersihan data  yang  memiliki data kosong atau missing values.
Gambar 5. Cek Missing Values
Reprocessing  sendiri memiliki arti yaitu pembersihan  data,  yang  dimana  nantinya  data tersebut  akan  dilkukan  pembersihan  data.  Apabila data  tersebut  memiliki  missing  values,  maka  akan dilakukan pembersihan menggunakan operator Replace  Missing  Values.  Jika  data  tersebut  tidak memiliki  sebuah  data  kosong  atau  missing  values, maka dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya.
Pada  gambar  5  menunjukan  bahwasannya  data tersebut tidak memiliki sebuah data yang kosong atau missing  value,  maka  dari  itu  proses  tersebut  dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya.

## c. Transformasi
Gambar 6. Transformasi
Pada  gambar  6  di  tahapan  transformasi  data akan  diberikan  sebuah  inisilisasi  pada  sebuah  data yang  dibutuhkan  oleh  Naive  Bayes,  yang  nantinya akan  dilakukan  sebuah  prediksi  menggunakan  label tersebut.

## 4.2. Menerapkan algoritma naive bayes
Terdapat  2  tahapan  dalam  pemrosesan  pada rapidminer sesuai proses KDD yaitu sebagai berikut;
a. Data Mining
Gambar 7 Naive Bayes Berdasarkan Gambar 7 untuk
mengimplementasikan  model  Naive  Bayes,  penulis membutuhkan  sebuah  aplikasi  bernama  Rapidminer, versi  9.9.003,  dan  menjalankannya  menggunakan operator: retrive, split data, naive bayes, apply model, dan  perfomance.  Pada  data training diterapkan algoritma klasifikasi yang disebut Naive Bayes, tetapi pada  data testing ada  model  yang  diterapkan  guna menerapkan model naif bayes serta mengukur kinerja model naive Bayes untuk kinerja.
Gambar 8 Perhitungan Rapidminer
Berdasarkan  hasil  pada  gambar  8  tiap  tingkatan akurasi  yang  memiliki  nilai  tersendiri  dari  ketiga tingkatan  tersebut  dimulai  dari  accuracy  sebesar 60.63%,  percision  sebesar  26.09%,  dan  recall 57.50%.
Dibawah  ini  adalah  perhitungan  dari  tools rapidminer  yang  menghasilkan  sebuah  data  dengan tingkat  keakurasian  yang  berbeda-beda  yaitu  sebagai berikut’
1. Akurasi
TP + TN TP+TN+FP+FN 138+36 138+36+11+102 174 60.63% 287
2. Percision
TP
TP + FP 138 138 + 11 138 92.62% 149 3. Recall TP TP + FN 138 138 + 102 138 57.50% 240
Terdapat 4 istilah pada pengukuran menggunakan confusion matrix sebagai hasil klasifikasi. Istilah dari keempat  tersebut  ialah  True  positive  (TP),  true negative (TN), false positive (FP), and false negative (FN).  Berikut  perhitungan  manual  pada  confusion matrix.
Tabel 1. Confusion Matrix
actual values positive Negative Predict values Positive TP FP negative  FN  TN
Berikut keterangan yang ada pada tabel 2 :
1. True  Positive  (TP)  adalah  memprediksi  siswa penerima  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  dan memang  benar  siswa  tersebut  menerima  Kartu Indonesia Pintar (KIP).
2. True  Negative  (TN)  adalah  memprediksi  siswa bukan  penerima  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP) dan  memang  benar  siswa  tersebut  bukan penerima Kartu Indonesia Pintar (KIP).
3. False  Positive  (FP)  adalah  memprediksi  siswa penerima  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  dan prediksi  salah,  ternyata  siswa  tersebut  memang bukan penerima Kartu Indonesia Pintar (KIP).
4. False  Negative  (FN)  adalah  memprediksi  siswa bukan  penerima  KIP  dan  di  prediksi  salah, ternyata siswa tersebut penerima Kartu Indonesia Pintar.
Lalu ada perhitungan manual untuk mencari nilai akurasi dan recall seperti berikut:
1. Akurasi TP + TN TP+TN+FP+FN
138+36 138+36+11+102 174
60.63%
287
2. Percision
TP TP + FP
138 138 + 11 138 92.62% 149 3. Recall TP TP + FN 138 138 + 102 138 57.50% 240

## b. Evaluasi
Pada  tahapan  ini  akan  menghasilkan  pola-pola dari proses data mining berupa visual  seperti  sebagai berikut:
1. Akurasi

## Gambar 9. Results
Pada  gambar  9  menunjukan  bahwa  percobaan menggunakan  algoritma  naive  bayes  dengan  tools rapidminer  yang  dimana  untuk  mengeksekusi  hanya membutuhkan waktu 0 second, yang artinya eksekusi tersebut berjalan dengan cepat.
Gambar 10. Hasil Akurasi
Pada  gambar  10  menunjukan  hasil  yang diperoleh  dari  akurasi  sebesar  60.63%,  dengan  hasil tersebut  bahwasannya  model  yang  digunakan  dapat dilakukan  untuk  klasifikasi  guna menentukan kelayakan  calon  penerima  kip.  Nilai  tersebut  juga dikarenakan  oleh  kompleksnya  data  yang  digunakan, sehingga dapat memperhitungkan dengan tepat.

## 2. Presisi
Hasil precision  dapat dilihar pada gambar  11  di tahapan  ini  menunjukan  bahwa  nilai  yang  diperoleh dari  precision  sebesar  26.09%,  yang  dimana  artinya akurasi  precision  sendiri  memiliki  tingkat  akurasi antara  informasi  yang  diminta  oleh  pengguna  dan hasil yang diberikan oleh sistem.

## 3. Recall

## Gambar 12. Hasil Recall
Hasil  dari  data  tersebut  dapat  dilihat  pada gambar  12,  yang  dimana  menunjukan  hasil  dari akurasi  recall  adalah  sebesar  76.60%,  yang  artinya akurasi  recall  memiliki  tingkat  keberhasilan  sistem dalam layanan data.
Berdasarkan  tingkat  akurasi  yang  diperoleh sebesar  60.63%  yang  sudah  dijelaskan  diatas  dengan rincian.  Prediksi  Tidak  dan  true  Tidak  sebesar  138, Prediksi  Tidak  dan  true  Ya  sebesar  11,  Prediksi  Ya dan true Tidak  sebesar 102, Prediksi Ya dan true Ya sebesar  36.  Dengan  memiliki  class  recall  Tidak sebesar 57.50% dan class recall Ya sebesar 76.60%.

## 4. Hasil AUC

## Gambar 13 Hasil AUC
Algoritma  Naive  Bayes  untuk  memprediksi kelayakan  calon  penerima  Kartu  Indonesia  Pintar (KIP) dengan perolehan akurasi  sebesar 60.63%, dan hasil  dari  AUC  sebesar  0.730.  Berikut  tingkat keakurasian  kurva  ROC/AUC  dapat  diklasifikasikan menjadi 5 kelompok, yaitu;
a. 0.90 - 1.00 = Excellent Clasification
b. 0.80 - 0.90 = Good Classification
c. 0.70 - 0.80 = Fair Classification
d. 0.60 - 0.70 = Poor Classification
e. 0.50 - 0.60 = Failure.
Berdasarkan nilai AUC pada gambar 13 sebesar 0.730  yang  artinya  dimana  sesuai  tingkat  diagnosa, maka  nilai  AUC  sebesar  0.730  termasuk  ke  dalam kelas  fair  classification  untuk  melakukan  klasifikasi kelayakan  calon  penerima  Kartu  Indonesia  Pintar (KIP).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penjelasan di atas, dapat disimpulkan  dari  penelitian  ini  bahwa:  Berdasarkan hasil dari pengolahan data menggunakan data SMAN 1  Lemahabang,  menjelaskan  bahwa  data  yang diambil  dari  Januari  sampai  dengan  Desember  2022 tentang  calon  penerima  KIP.  Dari  tabel  data  sekolah pada SMA Negeri 1 Lemahabang yang menggunakan permodelan  Naive  Bayes  menghasilkan  tingkat Accuracy  sebesar  60.63%  dengan  rincian  Prediksi Tidak  dan  True  Tidak  sebesar  138,  Prediksi  Tidak dan True Ya sebesar 11, Prediksi Ya dan True Tidak sebesar  102,  Prediksi  Ya  dan  True  Ya  sebesar  36. Dengan  class  recall  Tidak  sebesar  57.50%  dan  class recall Ya sebesar 76.60%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  O.  Rini  and  S.  O.  Kunang,  “Implementasi  Data Mining  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Untuk  Penentuan  Penerima  Bantuan  Program Indonesia  Pintar  (  Pip  )  (  Studi  Kasus :  Sd Negeri  9  Air  Kumbang  ),” Bina  Darma  Conf.
… ,  pp.  714–722,  2021,  [Online].  Available: https://conference.binadarma.ac.id/index.php/B DCCS/article/view/2450%0Ahttps://conference.
binadarma.ac.id/index.php/BDCCS/article/down load/2450/1100 [2]  S.  I.  Stmik  and  K.  Binjai,  “Seminar  Nasional Informatika (SENATIKA) Prosiding SENATIKA 2021 Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  Pada Siswa Menggunakan Metode Moora,” 2021.
[3]  S.  Sulaiman,  “Keterampilan  Manajerial  Kepala Madrasah  Dalam  Meningkatkan  Kinerja  Guru Di Madrasah Aliyahal-Falah Arungkeke Kabupatenjeneponto,” Adaara J. Manaj.
Pendidik.  Islam ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  848–870, 2019, doi: 10.35673/ajmpi.v8i1.422.
[4]  Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin, “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus Covid-19  Di  Provinsi Lampung  Dengan Algoritma  K-Means,”  J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf., vol. 2, no. 2, p. 100, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[5]  S. Wahyuningsih and D. R. Utari, “Perbandingan  Metode  K-Nearest  Neighbor  , Naive  Bayes  dan  Decision  Tree  untuk  Prediksi Kelayakan  Pemberian  Kredit,” Konf.  Nas.  Sist. Inf. 2018 STMIK Atma Luhur Pangkalpinang, 8 – 9 Maret 2018 , pp. 619–623, 2018.
[6]  A. Sitompul, Suhada, and Safulah, “Teknik Data Mining  Dalam  Prediksi  Jumlah  Siswa  Baru Dengan  Algoritma  Naive  Bayes,”  Kesatria J.
Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer  Manaj. ,  vol.  2, no.  2,  pp.  108–117,  2021,  [Online].  Available: http://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/kesatria/ article/view/65
[7]  D.  Novianti,  “Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  Pada  Data  Set  Hepatitis  Menggunakan Rapid  Miner,” Paradig.  -  J.  Komput.  dan Inform. ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  49–54,  2019,  doi:
10.31294/p.v21i1.4979.
[8]  D.  Nofriansyah,  K.  Erwansyah,  and  M. Ramadhan,  “Penerapan  Data  Mining  dengan
Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk Mengetahui  Minat  Beli  Pelanggan  terhadap Kartu Internet XL ( Studi Kasus di CV. Sumber Utama Telekomunikasi),” J. Saintikom , vol. 15, no. 2, pp. 81–92, 2018.