Analisis dan Rekomendasi Sistem Seleksi Calon Penerima Beasiswa Menggunakan Multi Algoritma (Studi Kasus:SMK PGRI Lembang)

Hasanah, Shopi Nurul (2024) Analisis dan Rekomendasi Sistem Seleksi Calon Penerima Beasiswa Menggunakan Multi Algoritma (Studi Kasus:SMK PGRI Lembang). Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

	Text UNIKOM_Elsa Caroline Simanjuntak_COVER.pdf - Published Version Download (52kB)
	Text UNIKOM_Elsa Caroline Simanjuntak_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (135kB)
	Text UNIKOM_Elsa Caroline Simanjuntak_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf - Published Version Download (128kB)
	Text UNIKOM_Elsa Caroline Simanjuntak_LEMBAR PERNYATAAN.pdf - Published Version Download (235kB)
	Text UNIKOM_Elsa Caroline Simanjuntak_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (78kB)
	Text UNIKOM_Elsa Caroline Simanjuntak_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (86kB)
	Text UNIKOM_Elsa Caroline Simanjuntak_BAB I.pdf - Published Version Download (192kB)
	Text UNIKOM_Elsa Caroline Simanjuntak_BAB II.pdf - Published Version Download (135kB)
	Text UNIKOM_Elsa Caroline Simanjuntak_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (233kB) | Request a copy
	Text UNIKOM_Elsa Caroline Simanjuntak_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text UNIKOM_Elsa Caroline Simanjuntak_BAB V.pdf - Published Version Download (16kB)
	Text UNIKOM_Elsa Caroline Simanjuntak_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (142kB)
	Text UNIKOM_Elsa Caroline Simanjuntak_LAMPIRAN KONTAK PENULIS DAN KONTRIBUTOR.pdf - Published Version Download (119kB)

Abstract

Pada lembaga pendidikan, beasiswa disediakan untuk siswa berprestasi atau yang kurang mampu secara ekonomi, dengan tujuan meringankan beban biaya pendidikan. SMK PGRI Lembang menyediakan beberapa program beasiswa, seperti Beasiswa Tidak Mampu, Beasiswa Prestasi, dan Beasiswa Yatim Piatu. Namun, proses seleksi beasiswa secara konvensional seringkali kurang efisien dan objektif, sehingga berpotensi menimbulkan ketidakakuratan dalam penentuan penerima beasiswa. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan merekomendasikan sistem seleksi beasiswa menggunakan kombinasi algoritma Naive Bayes dan Decision Tree. Data yang digunakan mencakup 551 siswa yang mengajukan beasiswa dari tahun 2018 hingga 2023, dengan kriteria seleksi meliputi Surat Keterangan Tidak Mampu (SKTM), surat kematian, penghasilan orang tua, nilai rapot, sertifikat prestasi, status yatim piatu, dan jenis beasiswa. Naive Bayes dipilih karena mampu mengklasifikasikan data secara probabilistik dengan asumsi independensi antar atribut, sementara Decision Tree membentuk struktur pohon keputusan yang memperjelas proses klasifikasi. Kombinasi kedua algoritma ini diharapkan meningkatkan akurasi seleksi penerima beasiswa. Pengembangan sistem ini dilakukan melalui analisis data historis siswa SMK PGRI Lembang dan pengujian performa algoritma secara komparatif untuk menentukan pendekatan terbaik. Berdasarkan hasil analisis, algoritma Naïve Bayes mencapai tingkat akurasi sebesar 96,38%, sedangkan algoritma Decision Tree menghasilkan akurasi yang lebih tinggi, yaitu 97,59%. Kombinasi kedua algoritma melalui metode voting menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 98,79%, menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan penggunaan masing-masing algoritma secara terpisah. Sistem ini diharapkan mempercepat proses seleksi, memberikan hasil lebih akurat, serta meningkatkan transparansi dan objektivitas dalam penentuan penerima beasiswa.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Beasiswa, Naïve Bayes, Decision Tree, Akurasi
Subjects:	300_SOCIAL SCIENCES > 300_Social Sciences. > 302_Social Interaction H Social Sciences > H Social Sciences (General)
Divisions:	S1_SKRIPSI > FISIP_Ilmu Komunikasi (18)
Depositing User:	Mia Mia Hayati Kosasih
Date Deposited:	16 Apr 2025 03:10
Last Modified:	16 Apr 2025 03:10
URI:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/10007

Actions (login required)

View Item