PENENTUAN PENERIMA BANTUAN BEASISWA KARTU INDONESIA PINTAR (KIP) KULIAH MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER - Gagan Suganda; Marsani Asfi; Ridho Taufiq Subagio; Ricky Perdana Kusuma (Jurnal Sistem Informasi, 2022)
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.