Klasifikasi Kelayakan Penerima Kartu Jakarta Pintar (KJP) Dengan Seleksi Fitur Backward Elimination Menggunakan Algoritma Klasifikasi Naïve Bayes

Abstract

Kartu Jakarta Pintar atau biasa disebut sebagai KJP merupakan program yang diciptakan oleh pemerintah provinsi DKI Jakarta untuk memberikan bantuan pendidikan di wilayah DKI Jakarta, bantuan program pendidikan ini diharapkan dapat mengurangi tingkat putus sekolah yang terjadi dikalangan masyarakat kelas menengah kebawah. Tentunya setiap program memiliki sistem seleksi seperti halnya pada program Kartu Jakarta Pintar ini, pemerintah melakukan proses seleksi untuk memastikan masyarakat yang pantas untuk mendapatkan bantuan dan yang tidak. Dalam proses seleksi penerimaan terkadang terdapat suatu kelalaian yang dilakukan oleh pihak operator dalam melakukan input data sehingga yang seharusnya masyarakat bisa mendapatkan bantuan tetapi karena adanya kelalaian tersebut menjadi tidak dapat bantuan, selain itu adanya proses seleksi yang bersifat subyektif sehingga bantuan yang diberikan oleh pemerintah ini sering tidak tepat sasaran. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu sistem yang dapat melakukan langsung menentukan kelayakan penerima kartu jakarta pintar dengan tepat dan akurat menggunakan metode algoritma klasifikasi naïve bayes dan seleksi fitur backward elimination untuk menentukan fitur yang berperan penting dalam penentuan kelayakan penerima kartu jakarta pintar. Dataset didapatkan dari pihak sekolah dengan jumlah sebesar 158 data calon peserta penerima. Berdasarkan hasil penelitian ini, bahwa akurasi yang didapatkan oleh model dan setelah dilakukan perhitungan akurasi menggunakan confusion matrix terhadap model diperoleh dengan akurasi sebesar 90.625%, namun dengan bantuan seleksi fitur backward elimination,  akurasi dapat meningkat cukup signifikan menjadi 96.875%.