Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Calon Siswa Penerima Program Indonesia Pintar (PIP) Menggunakan Algoritma Naive Bayes - Suciko, Adelina; Hendriyani, Yeka; Budayawan, Khairi; Syafrijon, Syafrijon (LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia, 2025)
Program Indonesia Pintar (PIP) merupakan bantuan pendidikan yang ditujuakan bagi siswa dari keluarga kurang mampu. Namun, proses penentuan kelayakan penerima di sekolah masih dilakukan secara manual sehingga rawan ketidaktepatan sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi kelayakan penerima PIP menggunakan algoritma Naive Bayes. Data yang digunakan mencakup 379 siswa dengan atribut penghasilan ayah, penghasilan ibu, jumlah saudara kandung, penerima KIP, penerima KPS serta status layak PIP. Tahapan klasifikasi dilakukan menggunakan perangkat lunak Orange dan hasilnya divisualisasikan melalui Tableau. Model dievaluasi dengan metrik akurasi, precision, recall dan AUC. Hasil menunjukkan bahwa model memiliki akurasi 85,9%, precision 86,3%, recall 85,9% dan AUC 0,973. Visualisasi membantu memperjelas distribusi dan kelayakan PIP. Model ini dapat mendukung keputusan yang lebih objektif dalam penyaluran bantuan PIP.