Electronic Resource
Analisis Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklsifikasi Penerima Bantuan Kartu Indonesia Pintar (KIP) Mahasiswa Di Universitas PGRI Kanjuruhan Malang
Program Kartu Indonesia Pintar (KIP) Mahasiswa merupakan salah satu
bentuk bantuan pendidikan dari pemerintah Indonesia yang bertujuan untuk
membantu mahasiswa dari keluarga kurang mampu agar dapat melanjutkan
pendidikan tinggi. Namun, proses seleksi penerima KIP sering menghadapi kendala
dalam ketepatan sasaran karena masih dilakukan secara manual tanpa analisis data
yang komprehensif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan
algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan kelayakan penerimaan bantuan
KIP bagi mahasiswa di Universitas PGRI Kanjuruhan Malang, serta mengevaluasi
performa algoritma berdasarkan metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan
f1-score.Data penelitian diperoleh secara langsung dari universitas dengan jumlah
555 data mahasiswa yang terdiri dari sembilan atribut, antara lain pekerjaan dan
penghasilan ayah, status ayah, jumlah tanggungan, kepemilikan rumah, sumber
listrik, sumber air, serta label kelayakan menerima bantuan. Proses penelitian
meliputi tahap preprocessing data, pembagian data training dan testing dengan
beberapa skenario (60:40, 70:30, 80:20, dan 90:10), serta evaluasi kinerja
model.Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu
memberikan performa yang cukup baik dengan akurasi sebesar 62%, precision
63%, recall 97%, dan f1-score 76%. Nilainilai ini menunjukkan bahwa metode
Naïve Bayes efektif dan efisien dalam menentukan kelayakan mahasiswa penerima
KIP. Dengan demikian, penelitian ini dapat menjadi solusi alternatif untuk
meningkatkan ketepatan, transparansi, dan efisiensi dalam proses seleksi penerima
bantuan pendidikan di perguruan tinggi
| SB00964S | KKI 001.6 GEO a/s | Perpustakaan Unikama | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain