IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK PROGRAM INDONESIA PINTAR (PIP) DI SEKOLAH DASAR NEGERI 04 MAJALANGU - Amalia, Ana; Irma Purnamasari, Ade; Ali, Irfan (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Pendidikan di Indonesia menghadapi tantangan terkait dengan kemiskinan, di mana prestasi siswa dinilai setiap akhir semester. Program Indonesia Pintar memberikan dukungan keuangan untuk biaya sekolah dan bantuan belajar siswa. Penelitian ini bertujuan membantu SD N 04 Majalangu dalam menyeleksi penerima Program Indonesia Pintar yang lebih akurat dan evisien. Metode Naïve Bayes adalah metode klasifikasi dari machine learning yang memiliki keunggulan yaitu menggunakan sampel data pelatihan untuk mengestimasi parameter yang terlibat dalam proses klasifikasi dapat tersaji secara cepat, serta memperoleh akurasi tinggi [1]. Algoritma C4.5 adalah algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan, yang merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal [2]. Metode Decision Tree dengan algoritma C4.5 dan Naïve Bayes digunakan untuk pemilihan yang lebih objektif. Penelitian ini memastikan bantuan tepat sasaran, mengurangi beban biaya pendidikan, dan meningkatkan motivasi belajar siswa. Data mining memastikan keputusan seleksi didasarkan pada bukti yang kuat, mengurangi potensi kesalahan. Hasil pengujian menunjukkan akurasi model algoritma C4.5 sebesar 64,42%, dan algoritma Naïve Bayes sebesar 100%. Penelitian ini memberikan wawasan tentang faktor-faktor kontribusi dalam menentukan kelayakan penerima PIP di SD N 04 Majalangu, mendukung efisiensi dan objektivitas dalam pemilihan penerima bantuan pendidikan.