## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 236-243 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
ANALISA PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA C4.5 DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK KLASIFIKASI PENERIMA BEASISWA
Agung Purwanto 1) , Handoyo Widi Nugroho 2)
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, IIB Darmajaya
1,2 Jl. ZA. Pagar Alam No.93, Gedong Meneng, Kec. Rajabasa, Kota Bandar Lampung, Lampung Email : 1 purwanto.agung@gmail.com , 2 handoyo.wn@darmajaya.ac.id

## Abstract
Scholarship  assignment  is  an  operations  management  problem  faced  by  university  administrators,  which  is usually solved based on the administrator's personal experience. This study proposes an incentive method inspired by dynamic programming to replace the traditional decision-making process in awarding scholarships. The aim is to find the optimal scholarship assignment scheme with the highest payout while taking into account practical constraints and equity requirements. The methodology used in determining scholarship recipients at Muhammdiyah Pringsewu University is to compare the stages of the C.45 Algorithm and the K-Nearest Neighbors Algorithm. From some sample data recipient candidates  from  the  K-Nearest  Neighbors  algorithm  have  better  performance,  namely  98.08%  precision,  98.30% accuracy  and  98.00%  recall  value,  with  an  AUC  result  of  1,000  while  the  C4.5  algorithm.  reached  97.23%  with  a precision value of 94.43%, a recall value of 100.00% and an AUC result of 0.956.
Keywords: Scholarship, Classification, C4.5, K-Nearest Neighbors

## Abstrak
Penugasan  beasiswa  adalah  masalah  manajemen  operasi  yang  dihadapi  administrator  universitas,  yang  biasanya diselesaikan berdasarkan pengalaman pribadi administrator. Penelitian ini mengusulkan metode insentif yang terinspirasi oleh pemrograman dinamis untuk menggantikan proses pengambilan keputusan tradisional dalam penugasan beasiswa. Tujuannya  adalah  untuk  menemukan  skema  penugasan  beasiswa  yang  optimal  dengan  ekuitas  tertinggi  sambil memperhitungkan  kendala  praktis  dan  persyaratan  ekuitas  Metodologi  yang  digunakan  dalam  menentukan  penerima beasiswa  di  Universitas  Muhammdiyah  Pringsewu  adalah  dengan  membandingkan  tahapan  Algoritma  C.45  dan Algoritma K-Nearest Neighbors. Dari beberapa data sampel calon penerima dari jurusan algoritma K-Nearest Neighbors memiliki performansi yang lebih baik yaitu presisi 98,08%, akurasi 98,30% dan nilai recall 98,00%, dengan hasil AUC sebesar 1,000 sedangkan C4,5 algoritma. mencapai 97,23% dengan nilai  precision 94.43%, nilai recall 100,00% dan hasil AUC 0,956.
Kata Kunci: Beasiswa,Klasifikasi,C4.5, K-Nearest Neighbors

## 1. PENDAHULUAN
Penghargaan  beasiswa  merupakan  penghargaan  yang  diberikan  kepada  individu  sarjana  untuk  melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Itu reward yang diberikan dapat berupa akses khusus pada suatu institusi atau keuangan pendampingan. Pada dasarnya, beasiswa memberikan penghasilan bagi yang menerimanya. Biasanya, itu dalam bentuk dana yang dihabiskan untuk mahasiswa selama masa perkuliahan pada masa studi yang diinginkan. Pemerintah Provinsi  selalu  menawarkan  program  beasiswa  ini  setiap  tahun.  Sayangnya,  beasiswa  diberikan  kepada  para  siswa subyektif sehingga banyak siswa yang memenuhi syarat tidak mendapatkan beasiswa dan sebaliknya. [1]. Dalam hal ini, sangat  penting  dan  sangat  penting  bagi  administrator  universitas  untuk  mengembangkan  alat  yang  sistematis  untuk memberikan beasiswa dengan cara yang efisien dan adil. mekanisme seperti itu memakan waktu dan energi bagi siswa karena mereka cenderung berfokus pada pengumpulan informasi pesaing mereka dan mengembangkan strategi aplikasi yang tepat dengan mengorbankan studi dan penelitian mereka, sehingga memberikan dampak negatif secara keseluruhan pada kinerja akademik mereka. Dalam hal ini, sangat penting dan sangat penting bagi administrator universitas untuk mengembangkan alat yang sistematis untuk memberikan beasiswa dengan cara yang efisien dan adil. mekanisme seperti itu  memakan  waktu  dan  energi  bagi  siswa  karena  mereka  cenderung  berfokus  pada  pengumpulan  informasi  pesaing mereka dan mengembangkan strategi aplikasi yang tepat dengan mengorbankan studi dan penelitian mereka, sehingga memberikan dampak negatif secara keseluruhan pada kinerja akademik mereka. Dalam hal ini, sangat penting dan sangat penting bagi administrator universitas untuk mengembangkan alat yang sistematis untuk memberikan beasiswa dengan cara yang efisien dan adil.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 236-243 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Penambangan data (DM) adalah ekstraksi dan pemrosesan informasi berharga dari gudang data besar. DM adalah bagian dari penambangan data. Langkah pertama dalam penambangan data (DM) adalah melihat data dengan berbagai cara dan menemukan informasi yang paling berharga dalam bentuk yang paling diringkas [2]. Dalam strategi pemasaran, pendekatan DM sangat bermanfaat karena meminimalkan data yang tidak perlu dan menghemat sumber daya. Mereka juga membantu menemukan pola perilaku konsumen dan praktis karena pengetahuannya yang sederhana. Terlepas dari hubungan yang jelas antara DM dan analisis data statistik/matematis, sebagian besar pendekatan yang digunakan dalam DM sejauh ini muncul dari subjek statistik[3]. Sebagai bagian dari penyelidikan kami, kami akan melihat beberapa model dan  praktik  pendidikan  terbaru.  Penambangan  data  berguna  untuk  mengekstraksi  informasi  dari  kumpulan  data  yang besar. Ada banyak masalah data diselesaikan dengan menggunakan teknik penambangan data seperti asosiasi, prediksi, klasifikasi, dan pengelompokan. Untuk memecahkan beasiswa masalah penerima, klasifikasi dan cluster akan dilakukan oleh menggunakan teknik penambangan data[4]. Itu dilakukan dengan membandingkan dua Metode C4.5 dan K-Nearest Neighbors. Algoritma C4.5 membuat pohon keputusan berdasarkan konsep perolehan informasi, dengan setiap keputusan klasifikasi dikaitkan dengan klasifikasi target. Cara terbaik untuk menilai ketidakpastian adalah dengan menggunakan entropi.
Penelitian    mengenai  Penerapan  Algoritma  C4.5  Pada  Asuransi  dan  Jasa  Keuangan  Menggunakan  Metode  Data Mining Setelah melakukan percobaan, didapat hasil  akurasi tertinggi yaitu 96,25%[5], Selain itu Penerapan Algoritma Pohon  Keputusan  C4.5  untuk  Mengevaluasi  Pendidikan  Musik  Perguruan  Tinggi  Instruktur  musik  di  universitas  dan perguruan tinggi terus memperbarui metode pengajaran mereka dan memanfaatkan beberapa teknik untuk memberikan pengajaran mendalam di ruang kelas. Untuk memperluas antusiasme dan keterlibatan siswa sekaligus mengembangkan bakat kreatif musik mereka, sistem manajemen administrasi pendidikan informasi berbasis web telah banyak digunakan di  banyak  universitas  dan  perguruan  tinggi.  Akhirnya,  ini  mengidentifikasi  atribut  pengambilan  keputusan  yang mempengaruhi evaluasi guru[6]. Kinerja siswa sangat penting untuk keberhasilan perguruan tinggi. Terutama, prestasi akademik adalah salah satu metrik yang digunakan dalam pemeringkatan universitas berkualitas tinggi.Studi terkait yang diterbitkan antara 2015 dan 2021 diidentifikasi melalui pencarian sistematis dari berbagai database online. Tiga puluh sembilan studi dipilih dan dievaluasi.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa enam model ML terutama digunakan: pohon keputusan (DT), jaringan syaraf tiruan  (ANN),  mesin  vektor  pendukung  (SVM),  tetangga  terdekat  K  (KNN),  regresi  linier  (LinR),  dan  Naive  Bayes (NB)[7].Pengklasifikasi pembelajaran mesin seperti BPNN, RF, dan NB digunakan untuk mengklasifikasikan data kinerja akademik siswa. BPNN memiliki akurasi yang lebih baik untuk klasifikasi dan prediksi prestasi akademik mahasiswa[8]. Untuk  memprediksi  siswa  dengan  keterlibatan  rendah,  kami  menerapkan  beberapa  algoritme  ML  ke  kumpulan  data. Dengan menggunakan algoritme ini, model yang dilatih pertama kali diperoleh; kemudian, akurasi dan nilai kappa model dibandingkan. Hasilnya menunjukkan bahwa J48, pohon keputusan, JRIP, dan pengklasifikasi yang ditingkatkan gradien menunjukkan kinerja yang lebih baik dalam hal akurasi, nilai kappa, dan daya ingat dibandingkan dengan model yang diuji  lainnya.  Berdasarkan  temuan  tersebut,  kami  mengembangkan  dashboard  untuk  memfasilitasi  instruktur  di  OU. Model-model  ini  dapat  dengan  mudah  dimasukkan  ke  dalam  sistem  VLE  untuk  membantu  instruktur  mengevaluasi keterlibatan siswa selama kursus VLE sehubungan dengan berbagai aktivitas dan materi dan untuk memberikan intervensi tambahan  bagi  siswa  sebelum  ujian  akhir  mereka[9].  K-Nearest  Neighbors  atau  biasa  disingkat  dengan  KNN  adalah metode nonparametrik untuk mengklasifikasikan data baru yang kelasnya belum diketahui dan pilihlah data sebanyak k yang terdekat terletak dari data baru. Umumnya, k ditentukan sebagai ganjil angka untuk menghindari munculnya jumlah jarak  yang  sama  dalam  proses  klasifikasi.  Metode  ini  memberikan  lebih  banyak  pendekatan  fleksibel  dengan  bentuk eksplisit  untuk  f(k).  Metode  ini  seringkali  lebih  kompleks  untuk  dipahami  dan  ditafsirkan.  Untuk  beberapa  dari pengamatan  pada  prediktor  data,  metode  parametrik  bekerja  lebih  baik[10].  Pengklasifikasi  KNN  adalah  salah  satu lingkungan yang paling populer pengklasifikasi dalam pengenalan pola. Jika dibandingkan dengan Bayes algoritma dan perhitungan jarak Euclidean lainnya, K-Nearest algoritma tetangga memiliki efisiensi dan kinerja yang lebih baik.
Penelitian  ini  melakukan  analisis  komparatif  antara  algoritma  C4.5  dan  k-nearest  neighbor  untuk  klasifikasi penerimaan  siswa.  Pilihan  penggunaan  kedua  algoritma  ini    sangat  populer  dan  banyak  digunakan  dalam  praktek. Penelitian ini dilakukan untuk memberikan dukungan keputusan kepada perguruan tinggi, meminimalkan kesalahan yang dilakukan  oleh  penyedia  beasiswa,  dan    mengetahui  algoritma  mana  yang  memiliki  nilai  akurasi  paling  tinggi  dalam mengklasifikasikan penerima beasiswa.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)[11],  tahapan  model  proses  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 1 Penjelasan dari setiap langkah penelitian seperti pada gambar 1 dibawah ini:

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 236-243 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Gambar 1 Alur Penelitian
a. Pilihan
Pada  tahap  ini  dilakukan  seleksi  data  terhadap  data  mahasiswa  aktif  dan  mahasiswa  yang  telah mendaftarkan diri sebagai penerima beasiwa.
b. Preprocessing
Seluruh Mahasiswa Angkatan 2020 dan 2021 dari semua jurusan di Universitas Muhammadiyah Pringsewu digunakan sebagai data. Sebuah data pembersihan adalah dilakukan pada data tersebut untuk memeriksa nilai yang hilang, duplikasi data, atau data outlier.
c. Transformasi
Setelah  dilakukan  pembersihan  data,  tahap  selanjutnya  adalah  transformasi  data  berdasarkan  tipe  data, dimana data tersebut adalah klasifikasi berdasarkan kategorinya.
d. Penambangan Data
Pada tahap ini, teknik penambangan data yang tepat dipilih. Untuk fungsi klasifikasi, C4.5 dan K-Nearest Neighbor digunakan. Klasifikasi merupakan pembelajaran terawasi, jadi tahap ini termasuk dalam model pembelajaran yang diawasi.
e. Evaluasi
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mengevaluasi  hasil  prediksi  Algoritma  yang  memiliki  nilai  relatif  dengan klasifikasi  data  sebenarnya.  Metode  Confusion  Matrix  digunakan  sebagai  metode  evaluasi.  Penampilan nilai penilaian adalah akurasi dan error.

## 2.2 Decision tree (C4.5)
C4.5  adalah  kumpulan  algoritma  untuk  teknik  klasifikasi  dalam  pembelajaran  mesin  dan  penambangan  data. Tujuannya adalah pembelajaran terawasi, di mana setiap tupel dalam kumpulan data dapat dijelaskan oleh sekumpulan nilai atribut, dan setiap tupel milik salah satu dari banyak kelas yang berbeda dan tidak kompatibel. Tujuan C4.5 adalah mempelajari  pemetaan  dari  nilai  atribut  ke  kategori  yang  dapat  digunakan  untuk  mengkategorikan  item  yang  tidak diketahui  ke  dalam  kategori  baru.  J.  Rossi  Quinlan  menyarankan  C4.5  berdasarkan  ID3.  Sebuah  pohon  keputusan dibangun menggunakan algoritma ID3. Sebuah pohon keputusan adalah struktur pohon yang seperti flowchart, dengan setiap node internal (node nonleaf) yang mewakili tes pada atribut, setiap cabang mewakili hasil tes, dan setiap node daun memegang label kelas. Setelah membuat pohon keputusan untuk tupel yang tidak menyediakan label klasifikasi, kami memilih jalur dari simpul akar ke simpul daun, dan jalur tersebut menyimpan informasi prediksi tupel. Pohon keputusan memiliki keuntungan karena tidak memerlukan informasi domain atau konfigurasi parameter, menjadikannya ideal untuk penggalian informasi eksplorasi.
Algoritma C4.5 didasarkan pada ID3 yang ditambahkan ke atribut kontinyu, nilai atribut, dan pemrosesan informasi, dengan membangkitkan pohon untuk membangun pohon keputusan pemangkasan dalam dua tahap. Pada setiap atribut dengan  perhitungan  informasi  algoritma  C4.5,  kita  dapat  mengetahui  Rasio  Gain  laju  perolehan  informasi.  Akhirnya, dipilih dengan tingkat perolehan informasi tertinggi dari atribut uji set yang diberikan untuk mengatur cabang. Menurut nilai atribut uji menggunakan algoritma rekursif, dapatkan pohon keputusan awal. Rumus komputasi terkait algoritma C4.5  sebagai  berikut[12].  Pertama,  nilai  ekspektasi  yang  diperlukan  untuk  klasifikasi  sampel  diberikan  sebagai berikut:Tentukan akar pohon dengan menghitung nilai gain tertinggi dari setiap atribut atau nilai indeks entropi terendah. Sebelumnya, nilai indeks entropi dihitung menggunakan rumus:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑖 ) = ∑ 𝑚 𝑗=1 𝑓 ( 𝑖 , 𝑗 ). 2 𝑓 [( 𝑖 , 𝑗 )] (1)
a. Nilai gain dengan rumus:

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 236-243 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
𝑔𝑎𝑖𝑛 = − ∑ 𝑝 𝑖=1 . 𝐼𝐸 ( 𝑖 ) (2)
b. Untuk menghitung gain ratio perlu diketahui suatu term baru yang disebut Split Information dengan rumus:
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 = - ∑ S1 S 𝑐 𝑡=1 𝑙𝑜𝑔2 𝑆1 𝑆 (3)
c. Selanjutnya menghitung gain ratio
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 ( 𝑆 , 𝐴 ) = Gain(S.A) SplitInformation (S,A) (4)
d. Ulangi langkah 2 sampai semua record telah terpecah. Proses pemisahan pohon keputusan berakhir ketika:
1) Semua tupel dalam catatan simpul m adalah kelas yang sama.
2) Atribut dalam dataset tidak dibagi lagi.
3) Cabang kosong tidak memiliki catatan
2.3 K-Nearest Neighbors
Algoritma  KNN  adalah  algoritma  klasifikasi  atau  regresi  nonparametrik  dalam  bidang  pengenalan  pola.  Pada subbagian ini, kami secara singkat memperkenalkan algoritma klasifikasi KNN. Asumsikan ada beberapa data pelatihan yang memiliki beberapa atribut dan label. Selanjutnya ada kelompok data testing yang hanya memiliki beberapa atribut saja tanpa label[13]. Tujuan dari algoritma klasifikasi KNN adalah untuk mendapatkan label dari data pengujian. Proses spesifiknya adalah sebagai berikut.
• (x i , y i ), i = 1, 2, …, N • x i adalah data pelatihan dalam R n
• y i adalah kelas yang sesuai dari data x i , dan y i {c j , j 1, 2, ... M} • dist (x - x i )=|| x - x i ||
Algoritma KNN klasik dapat digunakan untuk prediksi numerik, yaitu mengembalikan nilai prediksi sebenarnya menurut tuple yang tidak diketahui[12]. Strategi pemasaran harga harus memahami dasar objektif penetapan harga; melakukan riset  pasar;  menganalisis  secara  objektif  kebijakan  nasional,  lingkungan  pasar,  nilai  proyek  pembangunan  itu  sendiri, hubungan  penawaran  dan  permintaan  pasar  real  estat,  situasi  persaingan  pasar,  psikologi  pembeli  rumah,  dan  faktor lainnya; pilih metode penetapan harga ilmiah; dan mengadopsi strategi yang sesuai.
2.4 Evaluasi Kinerja
a. k-fold Cross Validation
k-fold  cross-validation  adalah  teknik  untuk  memvalidasi  akurasi  model  yang  dibangun  pada  kumpulan  data tertentu,  yang  membagi  kumpulan  data  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Untuk masalah prediksi, model biasanya diberi dataset dari data yang diketahui untuk dilatih (dataset pelatihan) dan data yang tidak diketahui (atau data yang pertama kali muncul) untuk menguji model (disebut validasi). atau data uji)[14]. Tujuan validasi silang adalah untuk menguji kemampuan model untuk memprediksi data baru yang tidak  digunakan  dalam  evaluasinya,  untuk  menandai  masalah  seperti  overfitting  atau  bias  seleksi,  dan  untuk memberikan wawasan tentang bagaimana model menggeneralisasi data independen . set (yaitu dataset yang tidak diketahui, misalnya masalah).
b. Confusion matrix
Confusion matrix atau Matriks kebingungan adalah ukuran yang sangat populer digunakan saat memecahkan masalah klasifikasi. Ini dapat diterapkan untuk klasifikasi biner serta untuk masalah klasifikasi multikelas[15]. Matriks ini digunakan untuk evaluasi kinerja metode yang digunakan setelah klasifikasi. Untuk klasifikasi biner, skema dari matriks konfusi terlihat pada Gambar 2

## Gambar 2 Skema Confusion Matrix
Matriks konfusi merepresentasikan nilai TP yang diklasifikasikan dengan benar, nilai FP di kelas yang relevan saat seharusnya berada di kelas lain, dan nilai FN di kelas lain saat seharusnya berada di kelas yang relevan dan nilai TN yang diklasifikasikan dengan benar di kelas lain. Metrik kinerja yang paling sering digunakan untuk klasifikasi menurut nilai-nilai ini adalah akurasi ( ACC ), presisi ( P ), sensitivitas ( Sn ), spesifisitas ( Sp ), dan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 236-243 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
nilai skor- F[15] . Perhitungan metrik kinerja ini menurut nilai-nilai dalam matriks kebingungan dibuat menurut Persamaan.
𝐴𝐶𝐶 = TP+TN TP+TN+FP+FN (6) 𝑃 = TP TP+FP (7) 𝑆𝑛 = TP TP+FN (8) 𝑆𝑝 = TN TN+FP (9) 𝐹 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2x P x Sn P+Sn (10)
c. Kurva ROC
Kurva ROC adalah plot grafis yang mengilustrasikan kemampuan diagnostik sistem pengklasifikasi biner karena ambang diskriminasinya bervariasi. Metode ini awalnya dikembangkan untuk operator penerima radar militer mulai tahun 1941, yang kemudian memunculkan namanya. Kurva ROC dibuat dengan memplot true positive rate (TPR) terhadap false positive rate (FPR) pada berbagai pengaturan ambang batas. Tingkat positif sejati juga dikenal sebagai sensitivitas , daya ingat , atau probabilitas deteksi. Tingkat positif palsu juga dikenal sebagai probabilitas  alarm  palsu dan dapat  dihitung  sebagai (1  -  spesifisitas  )[15].  ROC  juga  dapat  dianggap  sebagai sebidang kekuatan sebagai fungsi dari Kesalahan Tipe Idari aturan keputusan (ketika kinerja dihitung hanya dari sampel  populasi,  dapat  dianggap  sebagai  estimator  dari  jumlah  ini).  Performance  keakurasian  AUC  dapat diklasifikasikan menjadi beberapa kelompok yaitu[17]:
1. 0.90 – 1.00 = Exellent Classification
2. 0.80 – 0.90 = Good Classification
3. 0.70 – 0.80 = Fair Classification 4. 0.60 – 0.70 = Poor Classification 5. 0.50 – 0.60 = Failure Classification

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Pengolahan dataset yang dibagi menjadi dataset traning dan testing dengan jumlah 940 record yang . terdiri dari . 18 atribut. Data tersebut bisa dilihat . atau pada Gambar 3 dibawah ini.

## Gambar 3 Potongan Dataset

## 3.2 Pembahasan
3.2.1. Eksperimen dan Pengujian
Tahap implementasi dari algoritma ini adalah penulis  melakukan pengujian. Dalam pengujian dari total 940 data preprocessing penulis membagi data menjadi data latih (pelatihan) dan data uji (testing).

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 236-243 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Dalam  pengujian  ini  penulis  menggunakan  operator  validasi  silang.  Operator  validasi  silang  ininantinya  akan memisahkan data dengan cara membagi total data dari data training dan sisanya untuk menguji data. Penerapan data pada  Rapid  Miner  digunakan  untuk  Klasifikasi  Penerima  Beasiswa  menggunakan  algoritma Decision  tree dan algoritma K-Nearest Neighbor ditunjukan pada gambar 4 dibawah ini:
Gambar 4 Skema Pengujian Dengan Rapid Miner
3.2.2. Evaluasi dan Validasi Hasil
1. Hasil Pengujian Algoritma C4.5
Pada tahap ini peneliti menggunakan metode algoritma C4.5 untuk mengaplikasikan data yang telah mengalami proses  preprocessing  data  atau  pembersihan  data  pada  aplikasi  Rapidminer.  Berdasarkan  pengujian  yang dilakukan menggunakan aplikasi Rapidminer didapatkan hasil yaitu: algoritma C4.5 mencapai akurasi 97.23%
Gambar 5 Confusion Matrix C4.5
𝐴𝐶𝐶 = TP+TN TP+TN+FP+FN = 514+400 514+400+26+0 = 914 940 = 97,23%

## 2. Hasil Pengujian Algoritma KNN
Pada tahap ini peneliti menggunakan metode algoritma K-Nearest Neighbor untuk mengaplikasikan data yang telah  mengalami  proses  preprocessing  data  atau  pembersihan  data  pada  aplikasi  Rapidminer.  Berdasarkan pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  aplikasi  Rapidminer  didapatkan  hasil  yaitu:  algoritma K-Nearest Neighbor mencapai hasil akurasi 98,72%.

## Gambar 5 Confusion Matrix KNN
𝐴𝐶𝐶 = TP+TN TP+TN+FP+FN = 532+392 532+392+8+8 = 924 940 = 98,30%
Hasil  pengujian  ini  diantaranya  adalah  mendapatkan  nilai  akurasi  yang merupakan  ketepatan  antara  nilai  derajat yang diukur dengan nilai sebenarnya, Precission yang merupakan pemilihan oleh system dokumen teks yang relevan dari  semua  dokumen  teks,  dan  Recall  merupakan  proporsi  jumlah  dokumen  teks  relevan  yang  ada  pada  koleksi, Perbandingan hasil pengujian menggunaakan Algoritma C4.5 dan K-Nearest Neighbor dapat kita lihat pada Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1 Perbandingan Kinerja Model Akurasi Presisi Recall K-Nearest Neighbor 98.30% 98.08% 98.00% C4.5 97.23% 94.43% 100.00%

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 236-243 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Selain Confusion Matrix untuk mengetahui kinerja dari pengujian ini kami mengandalkan kurva ROC/AUC.(Area Under  Curve)  yang  dihasilkan.  Perbandingan  hasil  Kurva  AUC  menggunaakan  Algoritma  C4.5  dan K-Nearest Neighbor dapat kita lihat pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2 Perbandingan hasil AUC Model AUC K-Nearest Neighbor 1.000 C4.5 0.726
Berdasarkan  klasifikasi  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  C4.5  dan K-Nearest  Neighbor merupakan algoritma yang akurat untuk memprediksi karena nilai AUC termasuk dalam predikat Excellent Classification yaitu dengan nilai 0.90 – 1.00.

## 3. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengembangkan  metode  untuk  mendapatkan  skema  penerimaan  beasiswa  yang  optimal  dengan pemerataan  tertinggi  bagi  penyelenggara  universitas.  Metode  tersebut  dapat  diterapkan  karena  memenuhi  persyaratan pemerataan bahwa siswa yang berprestasi lebih baik harus menerima beasiswa yang sama atau lebih dari yang diterima oleh siswa yang kurang berprestasi; pemberian beasiswa meniadakan kebutuhan mahasiswa untuk mengajukan beasiswa tertentu  secara  manual,  yang  merupakan  proses  yang  memakan  waktu  dan  energi.Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat disimpulkan bahwa algoritma K-Nearest Neighbors memiliki performansi yang lebih baik yaitu presisi 98,08%, akurasi 98,30% dan nilai recall 98,00%, dengan hasil AUC sebesar 1,000 sedangkan C4,5 algoritma. mencapai 97,23% dengan nilai  precision 94.43%, nilai recall 100,00% dan hasil AUC 0,956.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  keluarga  yang  tak  pernah  henti  memberikan  support,  teman-temen  seperjuangan  MTI  angkatan  IIB Darmajaya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. Pengembangan, T. Informasi, and D. Komunikasi, KAMUS ABREVIASI BAHASA INDONESIA . 2015.
[2] T. Masters, Data Mining Algorithms in C++ . Apress, 2018. doi: 10.1007/978-1-4842-3315-3.
[3] Bruce Ratner, “Statistical and Machine-Learning Data Mining Techniques for Better Predictive Modeling and Analysis of Big Data Third Edition,” 2017.
[4] P. C. B. I. Y. N. R. P. K. C. L. Jr. Galit Shmueli, “DATA MINING FOR BUSINESS ANALYTICS,” 2018.
[5] S. Xuanyuan, S. Xuanyuan, and Y. Yue, “Application of C4.5 Algorithm in  Insurance and Financial Services Using Data Mining Methods,” Mobile Information Systems , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/5670784.
[6] J. Wang, “Application of C4.5 Decision Tree Algorithm for Evaluating the College Music Education,” Mobile Information Systems , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/7442352.
[7] Y. A. Alsariera, Y. Baashar, G. Alkawsi, A. Mustafa, A. A. Alkahtani, and N. Ali, “Assessment and Evaluation of Different Machine Learning Algorithms for Predicting Student Performance,” Computational Intelligence and Neuroscience , vol. 2022. Hindawi Limited, 2022. doi: 10.1155/2022/4151487.
[8] M. Kamal et al. , “Metaheuristics Method for Classification and Prediction of Student Performance Using Machine Learning Predictors,” Math Probl Eng , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/2581951.
[9] M. Hussain, W. Zhu, W. Zhang, and S. M. R. Abidi, “Student Engagement Predictions in an e-Learning System and  Their  Impact  on  Student  Course  Assessment  Scores,” Comput  Intell  Neurosci ,  vol.  2018,  2018,  doi: 10.1155/2018/6347186.
[10] Parteek Bhatia, “Data Mining and Data Warehousing,” 2019.
[11] D. Forsyth, “Probability and Statistics for Computer Science,” 2018.
[12] P. V. Ngoc, C. V. T. Ngoc, T. V. T. Ngoc, and D. N. Duy, “A C4.5 algorithm for english emotional classification,” Evolving Systems , vol. 10, no. 3, pp. 425–451, Sep. 2019, doi: 10.1007/s12530-017-9180-1.
[13] Andi  Ainun  Khaerunnisyah  Qodrat,  “Perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk Sistem Kelayakan Kredit Pada Nasabah (Studi Kasus: PT. Armada Finance Cabang Makassar),” 2017.
[14] J. Unpingco, Python for probability, statistics, and machine learning . Springer International Publishing, 2016. doi: 10.1007/978-3-319-30717-6.
[15] O. Caelen, “A Bayesian Interpretation of the Confusion Matrix,” 2017.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 236-243 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
[16] D. J. H. Wojtek J. Krzanowski, “ROC Curves for Continuous Data,” 2009.
[17] J. Moolayil, Learn Keras for Deep Neural Networks . Apress, 2019. doi: 10.1007/978-1-4842-4240-7.