PERBANDINGAN ALGORITME NAÃVE BAYES DAN KNN TERHADAP DATA PENERIMAAN BEASISWA (Studi Kasus Lembaga Beasiswa Baznas Jabar) - Muhamad Riyyan; Hafiz Firdaus (LPPM STMIK Lombok, 2022)
Pemerintah Indonesia telah mencanangkan program wajib belajar selama 12 tahun dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas pendidikan di Indonesia. Oleh karena itu pemerintah mengeluarkan peraturan-peraturan yang dibuat untuk kewenangan pada pemerintah daerah dan sebagainya agar dapat membantu biaya pendidikan pada orang-orang tertentu. Lembaga Beasiswa Baznas Jawa Barat (LBB Jabar) adalah salah satu lembaga yang memberikan biaya pendidikan bagi orang-orang tertentu yang memenuhi persaratan, namun pendaftar dari beasiswa tersebut membludak dan menghasilkan data yang cukup besar. Oleh karena itu proses seleksi menjadi tidak efisien dan membutuhkan metode algoritme tertentu. Analisa terhadap data yang besar perlu dilakukan untuk bisa mengetahui pola dan pengetahuan pada data tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan metode naÃ¯ve bayes dan knn yang bisa diterapkan dengan baik pada data penerimaan beasiswa yang diselenggarakan oleh LBB Jabar. Model klasifikasi yang dibuat diuji dengan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukan nilai yang berbeda pada setiap algoritma. Nilai uji algoritme naÃ¯ve bayes yaitu nilai akurasi yang didapat sebesar 80%, presisi sebesar 82,82%, dan recall sebesar 92,47% sedikit lebih besar dibandingkan dengan algoritme knn dengan nilai akurasi 78,97%, presisi sebesar 82,61%, dan recall sebesar 91,10% dimana nilai k yang digunakan adalah k=7. Sedangkan untuk k=27 algoritme knn mempunyai nilai akurasi lebih besar dengan nilai 80,51%, presisi sebesar 81,03%, dan recall ssbesar 96,58%.