IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES DENGAN METODE KLASIFIKASI DALAM MENENTUKAN SISWA PENERIMA BANTUAN PROGRAM INDONESIA PINTAR: STUDI KASUS : SMPN 3 CIHAMPELAS - Purnama Oktavia, Irma; Lestari Anggreini, Novita (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Pendidikan memiliki peran penting dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia (SDM) di Indonesia. Namun, faktor ekonomi sering kali menjadi hambatan dalam mendapatkan pendidikan yang layak. Pemerintah telah mengatasi hal ini dengan Program Indonesia Pintar (PIP), sebuah beasiswa untuk siswa kurang mampu. SMPN 3 Cihampelas merupakan salah satu penerima program ini, namun penentuan siswa penerima PIP masih menemui kendala, terutama dalam memastikan bantuan tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Naive Bayes dalam mengklasifikasikan kelayakan siswa penerima bantuan PIP berdasarkan beberapa atribut seperti Jenis Tinggal, Alat Transportasi, Pekerjaan dan Penghasilan Orang Tua, serta penerima KPS dan KIP. Pengujian dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner dan teknik Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 97.24%, precision 72.73%, recall 88.89%, dan nilai AUC 0.886, yang dikategorikan sebagai Good Classification. Sehingga dapat disimpulkan, bahwa algoritma ini dapat diimplementasikan dengan sangat baik untuk mendukung pengambilan keputusan terkait penerima bantuan PIP di SMPN 3 Cihampelas.