Aplikasi Data Mining Untuk Pengelompokkan Siswa Layak Menerima Bantuan Program Indonesia Pintar Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor

Abstract

Program Indonesia Pintar adalah program bantuan dari Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemdikbud) berupa uang tunai, perluasan akses, dan kesempatan belajar dari pemerintah untuk peserta didik dan mahasiswa yang berasal dari keluarga miskin atau rentan miskin. Bantuan pendidikan ini biasanya disalurkan melalui Kartu Indonesia Pintar (KIP) Kemendikbudristek. SD Negeri 104211 Marindal 1 sebagai salah satu lembaga pendidikan formal yang berada dibawah naungan Dinas Pendidikan Kabupaten Deli Serdang, ikut dalam menjalankan PIP. Permasalahan yang kerap terjadi dalam penyaluran PIP ini adalah penerima yang  mendapatkan bantuan sering kali tidak tepat sasaran sehingga menimbulkan kecemburuan bagi penerima (siswa sekolah). Untuk menyelesaikan masalah tersebut dibutuhkan suatu sistem terkomputerisasi yang dapat menggali informasi baru dari tumpukan data-data penerima PIP sebelumnya, yaitu dengan menggunakan Data Mining. Data Mining adalah proses yang bertujuan untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar dengan menggunakan statistik, matematika, dan machine learning. Dalam penelitian ini menggunakan salah satu metode Data Mining yaitu K-Nearest Neighbour. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran (neighbor) yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut Hasil penelitian ini adalah terciptanya sebuah aplikasi Data Mining dengan Penerapan algoritma K-Nearest Neighbour dalam menganalisis kelayakan penerima PIP di SD Negeri 104211 Marindal 1, sehingga membantu dalam penyelesaian permasalahan yang sebelumnya terjadi.