## PENERAPAN METODE ITERATIVE DICHOTOMIZER 3 (ID 3) UNTUK MENENTUKAN BEASISWA BERPRESTASI PADA SMP PGRI CARINGIN SUKABUMI
Rizal Amegia Saputra 1 ; Lis Saumi Ramdhani 2 ; Supriatman 3 ;
1 Program Studi Sistem Informasi Akuntansi Kampus Kota Sukabumi
Univeritas Bina Sarana Informatika
http://bsi.ac.id/ rizal.rga@bsi.ac.id
2. 3 Program Studi Sistem Informasi Kampus Kota Sukabumi Universitas Bina Sarana Informatika
http://bsi.ac.id/
1 lis.lud@bsi.ac.id, 2 supriatmanmamang91@gmail.com
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract — Scholarships  are  assistance  from  the government  to  students  /  students  who  are  less able  or  have  the  ability  in  the  academic  and  non- academic  fields  that  are  given  individually  to reduce the burden in terms of material. Frequently stalling  time  in  selection,  the  number  of  students who apply for scholarships, the number of students whose  homes  are  far  from  school,  the  number  of students  who  race  to  come  early  as  one  of  the criteria  eligible  to  receive  scholarships  as  well  as the most scholarship applicants feel disadvantaged by unfavorable decisions. Iterative Dichotomizer 3 (ID3)  algorithm  is  the  most  basic  decision  tree learning  algorithm  (decision  tree  learning algorithm).  This  algorithm  conducts  a  thorough search on all possible decisions. In this research, it will  be  analyzed  the  application  of  the  iterative dichotomizer 3 method in the case of determining achievement  scholarships.  In  order  to  make decisions  quickly  and  accurately.  From  708 scholarship  candidates  including  28  eligible  and 680  scholarship  recipients,  136  scholarship recipients  were  obtained  from  ID3  algorithm with 3  eligible  and  133  who  had  not,  and  obtained  an accuracy  rate  of  97.75%  so  that  it  could  be concluded that good and can help the school.
Keywords : Analysis, Algoritm ID3, Achievement Scholarships
Intisari — Beasiswa  merupakan  bantuan  dari pemerintah kepada siswa/ mahasiswa yang kurang mampu  atau  memiliki  kemampuan  dalam  bidang akademik dan non akademik yang diberikan secara perorangan  agar  mengurangi  beban  dalam  segi
materi.  Sering  mengulurnya  waktu  dalam penyeleksian,  banyaknya  siswa  yang  mendaftar untuk  beasiswa,  banyaknya  siswa  yang  jarak rumahnya jauh dari sekolah, banyaknya siswa yang berlomba  untuk  datang  pagi  sebagai  salah  satu kriteria  yang  berhak  menerima  beasiswa  serta yang  paling  patal  pendaftar  beasiswa  merasa dirugikan  oleh  keputusan  yang  kurang  baik. Algoritma Iterative Dichotomizer 3 (ID3) merupakan  algoritma decision  tree  learning (algoritma  pembelajaran  pohon  keputusan)  yang paling  dasar.  Algoritma  ini  melakukan  pencarian secara  menyeluruh  pada  semua  kemungkinan semua  keputusan.  Dalam  penelitian  ini  akan dilakukan  analisa  penerapan  metode iterative dhicotomizer  3 pada  kasus  penentuan  beasiswa prestasi.  Agar  dapat  membuat  keputusan  dengan cepat  dan  akurat.  Dari  708  calon  peneriama beasiswa teridiri dari 28 yang layak dan 680 yang belum,  maka  didapatkan  136  calon  penerima beasiswa  yang  dihasilkan  dari  pohon  keputusan algortima ID3 dengan 3 yang layak dan  133 yang belum,  dan  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar 97,75%  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  baik dan dapat membantu pihak sekolah.
Kata  Kunci:  Analisa,  Algortima  ID3,  Beasiswa Prestasi

## PENDAHULUAN
Pendidikan  menjadi  kewajiban  yang  sangat penting  bagi  setiap  warga  negara,  hal  ini  tertuang dalam  UUD  1945  Pasal  31  ayat  1  “Bahwa  setiap warga  negara  berhak  mendapatkan  pendidikan”, maka  sebab  itu  pemerintah  memberikan  solusi
kepada  siswa  yang  kurang  mampu  atau  yang memiliki prestasi dalam bidang akademik maupun non akademik dengan adanya beasiswa  Evicienna, 2016.
Beasiswa  adalah  pemberian  berupa  bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang memiliki  prestasi  yang  baik  tetapi  mengalami kesulitan  ekonomi  bertujuan  untuk  demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh(Kamal 2017).
Prestasi  peserta  didik  merupakan  suatu  hal yang penting bagi semua pihak yang terkait secara langsung maupun tidak langsung(Narti 2017).
SMP  PGRI  Caringin  merupakan  sekolah swasta  yang  setiap  tahun  banyak  menerima siswa/siswi  baru  sehingga  dalam  menentukan beasiswa banyak sekali menemukan permasalahan yang  terjadi  diantaranya:  Sering  mengulur  waktu dalam  penyeleksian  dikarenakan  yang  menyeleksi terdiri  dari  guru-guru  yang  mengajar  kelas sehingga  tidak  memiliki  banyak  waktu  untuk melakukan penyeleksian(Radhitya, Nur Hakim, and Solechan 2016) , banyaknya siswa yang mendaftar untuk  beasiswa,  banyaknya  siswa  yang  jarak rumahnya jauh dari sekolah, banyaknya siswa yang berlomba  untuk  datang  pagi  sebagai  salah  satu kriteria  yang  berhak  menerima  beasiswa  serta siswa  yang  mendaftar  beasiswa  merasa  dirugikan oleh  keputusan  yang  kurang  baik  karena penyaluran beasiswa yang tidak tepat sasaran(Kirom, Bilfaqih, and Effendie 2012). Algoritma Iterative  Dichotomizer  3 (ID3) merupakan  algoritma decision  tree  learning (algoritma  pembelajaran  pohon  keputusan)  yang paling dasar”(Ispriyanti and Hoyyi 2016).
Dengan Algoritms ID3  ini  dapat  memberikan data yang lengkap sehingga akan lebih dipermudah bagi  pihak  sekolah  untuk  menentukan  calon penerima beasiswa(Pramadhani and Setiadi 2014).

## BAHAN DAN METODE

## A. Jenis Penelitian
Didalam  penelitian  ini  digunakan  penelitian dengan  metode  eksperimen  dengan  menggunakan data siswa calon penerima beasiswa di “SMP PGRI Caringin  Sukabumi”  sejumlah  708  orang,  yang terdiri  dari  28  orang  siswa  yang  layak  dan  680 orang siswa yang belum layak.
B. Instrument Penelitian
1. Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder berupa  data  siswa  yang  berhak  mencalonkan sebagai  penerima  beasiswa  yang  akan digunakan sebagai instrumen guna
memperoleh  data  dalam  proses  penyeleksian beasiswa.
2. Data  disajikan  dalam  bentuk  tabel  excel  dan variabel  masing-masing  sebanyak  220  siswa untuk  tahun  pelajaran  2017/2018,  sebanyak 247  siswa  untuk  tahun  pelajaran  2016/2017 dan  sebanyak  241  siswa  untuk  tahun pelajaran 2015/2016, dengan 12 variabel.
3. Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk menganalisis adalah RapidMiner dan Graphical  User  Interface (GUI) Visual  Basic  6 untuk menguji rule algoritma terpilih.

## C. Metode Analisa dan Pengujian Data
Teknik anlisa data menggunakan data kualitatif berupa matematikan terhadap angka atau numerik dan  nominal.  Pada  penelitian  ini,  analisa  data dilakukan  melalui  data  siswa  SMP  dengan  nilai rata-rata siswa yang layak dan belum layak seleksi, data  diolah  dan  di  uji  dalam  pengujian  pada algoritma  ID3.  Kemudian  pengujian Rule yang diperoleh  algoritma  ID3  tersebut  selanjutnya  diuji dengan Confusion  Matrix dan Kurva  Receiver Operating  Characteristic  (ROC) untuk  mengukur tingkat akurasi yang akan dihasilkan.
Dengan  pengujian  diatas  dapat  diperoleh  nilai akurasi  dari rule algoritma  ID3.  Sehingga  dapat diterapkan  pada Graphical  User  Interface (GUI) dengan baik. Selanjutnya aplikasi yang dibuat akan dievaluasi  untuk  menghasilkan  pengetahuan ( knowledge ) baru. Dalam penelitian ini pengujian data menggunakan  metode  eksperimen  dengan  model Cros  Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM) yang terdiri dari 6 tahap, yaitu(Pattipeilohy, Wibowo, and Utari 2017):
1. Business/Research Understanding Phase
Berdasarkan  dari  hasil  daftar  calon  penerima beasiswa tiga tahun terakhir sekitar 708 siswa, data dapat dilihat pada lampiran 1 untuk dapat mempecepat  penyeleksian  harus  dilakukan pemeriksaan terhadap data-data yang dikumpulkan  ,  hal  ini  dapat  dibantu  dengan memanfaatkan  teknik  klaisifikasi  pada  data mining model ID3.
2. Data Understanding  Phase (Fase  Pemahaman Data)
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder, yang  didapat  dari  wali  kelas  dan  guru  piket, didalam  data  tersebut  dapat  diketahui  siswa layak  atau  tidak  menerima  beasiswa  yang terdiri  dari  12  atribut predictor dan  1  atribut hasil.  Atribut-atribut  yang  menjadi  parameter terlihat pada tabel1.
Tabel 1. Atribut dan kategori layak dan belum layak menerima beasiswa Atribut Kategori Nilai Semeseter 1 (S1) >=80 <=80 Nilai Semester 2 (S2) >=80
Atribut Kategori <=80 Sakit <=3 >=4 Izin <=2 >=3 Alpa <=2 >=3
Jumlah piagam >=2 <=1
Jumlah do’a >=90 <=89 Jumlah Surat >=90 <=89 Kesiangan <=2 >=3
Kabur <=2 >=3
Merokok =0 >=1 Jahil =0 >=1
Sumber:  (Saputra,  Ramdhani,  and  Supriatman 2018)
3. Tahapan data persiapan ( Data Preparation ) Berdasarkan  data  latih  yang  diperoleh,  maka sebelum  pemodelan  dilakukan,  diperlukan beberapa teknik pre-processing yang digunakan, yaitu: a. Data Validation
Untuk mengidentifikasi dan menghapus data yang  ganjil  ( outlier/noise ),  data  yang  tidak konsistensi  dan  data  yang  tidak  lengkap ( missing value ).
b. Data integration and transformation Untuk  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi algoritma.  Data  yang  digunakan  dalam penulisan ini bernilai kategorikal.
c. Data size reduction and dicretization Untuk  memperoleh  data  set  dengan  jumlah aribut  dan record yang  lebih  sedikit  tetapi bersifat  informatif.  Proses  data training yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  dilakukan seleksi atribut dan penghapusan data duplikasi menggunakan  software RapidMiner. Setelah dilakukan  pengidentifikasian  serta  menghapus
dan  menggabungkan  beberapa  data  yang lengkap  maupun  tidak  lengkap  juga  dilakukan reduction and dicretization untuk data training.
4. Tahapan pemodelan ( Modelling )
Tahap  ini  juga  disebut  tahap learning karena pada  tahap  ini  data training diklasifikasikan oleh  model  dan  kemudian  menghasilkan sejumlah aturan. Pada penelitian ini, pembuatan model menggunakan algoritma ID3.
5. Tahap evaluasi ( Evaluation ) Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap model-model  untuk  mendapatkan  informasi model  yang  akurat.  Evaluasi  dan  validasi menggunakan  metode Confision  Matrix dan Kurva ROC.
6. Tahap Deployment
Pada  tahap  ini  diterapkan  model  yang memiliki akurasi tinggi atau yang paling baik pada SMP  PGRI  Caringin  yang  relevan  untuk penyeleksian data calon penerima beasiswa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  membuat  pohon  keputusan  terlebih dahulu  kita  hitung  jumlah class yang  layak  dan tidak belum layak dan entropy dari masing-masing class berdasarkan  atribut  yang  telah  ditentukan dengan menggunakan data training Dari  data training diketahui  jumlah  kasusnya ada  220 record ,  siswa  yang  layak  berjumlah  1 record dan yang belum layak sebanyak 219 record untuk  tahun  pelajaran  2017/2018,  jumlah recordnya  adalah  708  sehingga  nilai entropy nya yaitu:
Entropy (S) = (-(28/708) x log2 (28/708) + (-(680/708) x log2 (680/708) = 0,240216038
Untuk  mendapatkan gain tiap  atribut, maka  harus dihitung entropy atribut  berdasarkan  tiap-tiap kasus.  Hasil  dari  perhitungan  dapat  dilihat  pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Perhitungan Gain Node 1 atribut nilai total layak belum entropy gain S1 >=80 558 28 530 0,287157747 <=79 150 0 150 0 0,013896797 S2 >=80 500 28 472 0,31135737 <=79 208 0 208 0 0,02033089 SAKIT <=3 541 28 513 0,293810032 >=4 167 0 167 0 0,015708655 IJIN <=2 662 28 634 0,252722327 >=3 46 0 46 0 0,003913524 ALPA <=2 393 28 365 0,370559404 >=3 315 0 315 0
atribut nilai total layak belum entropy gain 0,034524165 PIAGAM >=2 94 28 66 0,878674493 <=1 614 0 614 0 0,123555865 DO'A >=80 99 28 71 0,859275981 <=79 609 0 609 0 0,120063041 SURAT >=80 108 28 80 0,825626526 <=79 600 0 600 0 0,114273009 KESIANGAN <=2 634 28 606 0,261068728 >=3 74 0 74 0 0,006434155 KABUR <=2 661 28 633 0,253010263 >=3 47 0 47 0 0,004001654 MEROKOK =0 654 28 626 0,255046312 >=1 54 0 54 0 0,004622411 JAHIL =0 672 28 644 0,249882293 >=1 36 0 36 0 0,003039625
Sumber: (Saputra, Ramdhani, and Supriatman 2018)
Dari  hasil  perhitungan entropy dan gain yang terdapat pada tabel 2, terlihat bahwa atribut Piagam yang diberi warna kuning mempunyai nilai tertinggi 0,123555865 .  Oleh  karena  itu  atribut piagam  menjadi  akar  atau  node  pertama  dari pohon  keputusan  yang  terbentuk.  Pada  atribut piagam  terdapat  2  cabang,  yaitu  =  <=1  dan  =  >=2
sudah  terklarifikasi  yaitu  dengan  =  <=1  bernilai ”Belum” dan = >=2 bernilai atribut Surat sehingga atribut  Surat  belum  terklarifikasi  sehingga  perlu dilakukan  perhitungan  entropi  dan  gain  untuk masing-masing cabang tersebut. Hasil perhitungan untuk  node  1.1  (=  >=2) dapat  dilihat  pada  tabel  3 berikut:
Tabel 3. Node 1.1 Hasil Konversi atribut nilai total layak belum entropy gain total kasus 136 3 133 0,152849 S1 >=80 88 3 85 0,21451 <=79 48 0 48 0 0,014049 S2 >=80 81 3 78 0,228538 <=79 55 0 55 0 0,016735 SAKIT <=3 83 3 80 0,224327 >=4 53 0 53 0 0,015944 IJIN <=2 108 3 105 0,183122 >=3 28 0 28 0 0,007429 ALPA <=2 68 3 65 0,260863 >=3 68 0 68 0 0,022418 PIAGAM >=2 26 3 23 0,515947 <=1 110 0 110 0 0,054212 DO'A >=90 15 3 12 0,721928 <=89 121 0 121 0 0,073225 SURAT >=90 14 3 11 0,749595 <=89 122 0 122 0 0,075685 KESIANGAN <=2 93 3 90 0,205593 >=3 43 0 43 0 0,01226 KABUR <=2 102 3 99 0,191433 >=3 34 0 34 0 0,009274
atribut nilai total layak belum entropy gain MEROKOK =0 103 3 100 0,189991 >=1 33 0 33 0 0,008959 JAHIL =0 116 3 113 0,173196 >=1 20 0 20 0 0,005124
Sumber:(Saputra, Ramdhani, and Supriatman 2018)
Hasil dari Node 1.1 diketahui nilai yang paling tinggi  yaitu  atribut  Surat  dengan  nilai 0,075685. Setelah  dilakukan  hasil  perhitungan entropy dan gain, maka  pohon  keputusan  akan  terbentuk, dimana  pohon  keputusan  tersebut  terbentuk dengan  memanfaatkan Framework  RapidMiner versi 3, dengan desain model sebagai berikut:
Sumber:  (Saputra,  Ramdhani,  and  Supriatman 2018)
Gambar 1. Desain Model ID3
Tahapan  awal  dalam Ekperimen adalah memasukan dataset yang akan digunakan kedalam modul Read Excell , kemudian dihubungkan dengan modul Remove  Duplicate untuk  menghilangkan data  yang  sama,  kemudian  dihubungkan  dengan modul algoritma ID3.
Sehingga jika model tersebut dijalankan maka akan didapatkan hasil pohon keputusan
Sumber:  (Saputra,  Ramdhani,  and  Supriatman 2018) Gambar 2. Pohon Keputusan Penentuan Beasiswa
Pada  gambar  2  diatas  maka  diperoleh  aturan- aturan sebagai berikut, yaitu:
PIAGAM = <=1: BELUM {BELUM=110, LAYAK=0} PIAGAM = >=2 |   SURAT = <=89 |   |   DO'A = <=89: BELUM {BELUM=19, LAYAK=0} |   |   DO'A = >=90 |   |   |   SAKIT = <=3: LAYAK {BELUM=0, LAYAK=1} |   |   |   SAKIT = >=4: BELUM {BELUM=3, LAYAK=0} |   SURAT = >=90 |   |   SAKIT = <=3: LAYAK {BELUM=0, LAYAK=2} |   |   SAKIT = >=4: BELUM {BELUM=1, LAYAK=0}
Evaluasi Model Confusion Matrix
Pada table 4 adalah perhitungan berdasarkan data training pada table 4, diketahui dari 136 data, 3  diklasifikasikan  layak  mendapatkan  beasiswa sesuai  dengan  prediksi  yang  dilakukan  dengan metode  ID3,  lalu  133  data  diprediksi  belum  layak mendapatkan beasiswa.
Tabel 4. Model Confusion Matrix untuk Metode ID 3
Accuracy 97.75% +/-3.44% (mikro:97.79%) True BELUM True LAYAK Class precision Pred BELUM 132 2 98.51% Pred LAYAK 1 1 50.00% Class recall 99.25% 33.33% Sumber:  (Saputra,  Ramdhani,  and  Supriatman 2018)
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN = 132+1 132+1+1+2 = 0,977941
Sensitivity = TP TP+FN = 132 132+2 =  0,985075
Specificity = TN TN+FP = 1 1+1 =  0,5 PPV = TP
TP+FP = 132 132+1 = 0,333333 NPV = TN TN+FN = 1 1+2 = 0,992481
Model Kurva ROC Hasil perhitungan kurva ROC untuk algoritma ID  3  dengan  menggunakan  data training hasilnya sebesar 0,500
Sumber:  (Saputra,  Ramdhani,  and  Supriatman 2018)
Gambar 3. Kurva ROC ID3
Dilihat bentuk dari kurvanya seperti gambar 3 Hasil  perhitungan  kurva  ROC  untuk  algoritma ID3 dengan  menggunakan  data training hasilnya sebesar 0,500.

## Deployment
Dalam penerapan pada GUI yang dibuat, data yang digunakan sebanyak 708 record yang diambil secara  random,  hasil  dari  perhitungan  tersebut didapat  28  siswa  yang  layak  dan  680  siswa  yang belum layak, Berikut Gambar 4 tampilan GUI yang dibuat:
Sumber:  (Saputra,  Ramdhani,  and  Supriatman 2018)
Gambar 4. Tes Uji yang Layak
Gambar  4  menggambarkan  GUI  untuk memprediksi  penentuan  beasiswa,  dengan  hasil layak mendapatkan beasiswa.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penerapan  metode iterative  dichotomizer  3 (ID3)  untuk  penentuan beasiswa  berprestasi.  Dalam  upaya  membantu pihak  sekolah  khususnya  tata  usaha  dalam menangani  seleksi  beasiswa,  metode  ini  dapat menjadi alternatif pemecahan masalah diantaranya:  aplikasi  ini  dapat  membantu  tata usaha sebagai pengolah dalam penentuan beasiswa
untuk  lebih  cepat  lagi  dalam  menentukan  yang layak  beasiswa  dan  penentuan  beasiswa  dengan menggunakan  metode  ID3  ini,  memiliki  tingkat akurasi  97,75%  sehingga  akurat  dalam  analisa penyeleksian calon penerima beasiswa.

## REFERENSI
Ispriyanti,  Dwi,  and  Abdul  Hoyyi.  2016.  “Analisis Klasifikasi  Masa  Studi  Mahasiswa  Prodi Statistika  Undip  Dengan  Metode  Support Vector  Machine  (SVM)  Dan  ID3  (Iterative Dichotomiser  3).” Media  Statistika 9(1):  15–
29.
Kamal, Ahmad. 2017. “Sistem Penunjang
Keputusan  Penentuan  Penerima  Beasiswa Dengan  Metode  Multiple  AHP.” Jurnal  Sains dan Informatika 3(2): 97. http://ejournal.kopertis10.or.id/index.php/s ains/article/view/2787.
Kirom, Dalu Nuzlul, Yusuf Bilfaqih, and Rusdhianto
Effendie. 2012. “Sistem Informasi Manajemen Beasiswa  LTS  Berbasis  Sistem  Pendukung Keputusan Menggunakan Analytical Hierarchy  Process.” Jurnal  Teknik  Pomits 1(1):  1–6.  http://digilib.its.ac.id/public/ITS- paper-24313-2207100183-Paper.pdf.
Narti.  2017.  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Siswa  Berprestasi  Menggunakan Metode  AHP  Dan  Topsis.” Jurnal  Informatika 4(2): 196–205.
Pattipeilohy,  William  Frado,  Arief  Wibowo,  and
Dyah  Retno  Utari.  2017.  “Pemodelan  Dan Prototipe  Sistem  Informasi  Untuk  Prediksi Pembaharuan Polis Asuransi Mobil Menggunakan  Algoritma  C.45.”  In Seminar Nasional  Teknologi  Dan  Informatika  2017 (SNATIF) , Kudus, 791–99. https://www.neliti.com/id/publications/173
500/pemodelan-dan-prototipe-sistem- informasi-untuk-prediksi-pembaharuan- polis-asuran.
Pramadhani, Aline Embun, and Tedy Setiadi. 2014. “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi Penyakit  ISPA  Dengan  Algoritma  Desicion Tree.” Jurnal  Sarjana  Teknik  Informatika  e- ISSN : 2338-5197 2(1): 831–39. Radhitya,  Yogha,  Fitro  Nur  Hakim,  and  Achmad Solechan.  2016.  “Rancang  Bangun  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima Beasiswa Dengan Metode SAW.” Jurnal Speed -  Sentra  Penelitian  Engineering  dan  Edukasi 8(2): 23–32.
Saputra,  Rizal  Amegia,  Lis  Saumi  Ramdhani,  and Supri Supriatman. 2018. “Laporan Penelitian- Penerapan  Metode  Iterative  Dichotomizer  3 (ID  3)  Untuk  Menentukan  Beasiswa Berprestasi Pada SMP PGRI.”