Klasifikasi Kelayakan Beasiswa PIP Menggunakan KNN Pada UPT Sekolah Dasar Negeri 19 Gresik

Abstract

Program Indonesia Pintar (PIP) adalah inisiatif strategis pemerintah yang dirancang untuk memastikan keberlanjutan pendidikan bagi siswa dari keluarga kurang mampu. Namun, proses seleksi di UPT SD Negeri 19 Gresik masih menghadapi tantangan terkait objektivitas dan efisiensi karena banyaknya data yang diproses secara manual. Studi ini menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan kelayakan beasiswa PIP secara otomatis dan akurat. Parameter yang digunakan meliputi pekerjaan orang tua, pendapatan bulanan, dan status kepemilikan rumah. Berdasarkan analisis 406 catatan siswa tahun ajaran 2025/2026, hasilnya menunjukkan bahwa 235 siswa (57,9%) diklasifikasikan sebagai "Layak" dan 171 siswa (42,1%) sebagai "Tidak Layak". Metode KNN ini memberikan rekomendasi klasifikasi yang konsisten dengan data dunia nyata. Temuan ini berfungsi sebagai alat pendukung pengambilan keputusan bagi sekolah untuk memastikan bahwa penyaluran bantuan lebih tepat sasaran.