## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1196 − 1201 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2275

## Penerapan Algoritma Decision Tree Untuk Penentuan Pola Penerima Beasiswa KIP Kuliah
Ita Arfyanti * , Muhammad Fahmi, Pitrasacha Adytia
STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: 1,* ita@wicida.ac.id, 2 fahmi@wicida.ac.id, 3 pitra@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: ita@wicida.ac.id Submitted: 19/09/2022 ; Accepted: 23/11/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  (KIP  Kuliah)  merupakan  program  pemerintah  yang  telah  terlaksana  dari  tahun  2020 sampai  dengan  sekarang  ini.  KIP  Kuliah  disalurkan  oleh  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi  melalui perguruan tinggi pada setiap daerah. Dimana setiap perguruan tinggi mendapatkan kuota yang berbeda – berda berdasarkan dengan tingkat kemajuan dari perguruan tinggi tersebut. Pemberian kuota terhadap setiap perguruan tinggi berdasarkan dengan akreditas pada setiap perguruan tinggi menimbulkan permasalahan tersendiri pada perguruan tinggi tersebut. Permasalahan yang dihadapi yaitu jumlah calon mahasiswa/I baru yang mendaftar untuk mengambil program KIP Kuliah melebihi jumlah kuota yang telah ditetapkan  bagi  masing  –  masing  perguruan  tinggi.  Pemberian  bantuan  KIP  Kuliah  terhadap  orang  yang  tidak  tepat  akan menyebabkan  penyalahgunaan  bantuan  dan  juga  ketidak  tepat  sasaran.  Seharusnya  penerimaan  terhadap  proses  seleksi  calon mahasiswa/I  baru  dapat  dilihat  dari  proses  sebelumnya  yang  telah  dilakukan.  Data  mining  merupakan  sebuah  teknik  yang dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan pada proses data yang besar. Decision Tree merupakan sebuah algoritma yang termasuk  pada  teknik  klasifikasi  pada  data  mining.  Proses  pada  decision  tree  bertujuan  untuk  mengelompokan  atau mengklasifikasikan data terhadap kelasnya masing – masing. Hasil dari algoritma Decision Tree berupa pohon keputusan dan rule, hasil yang didapatkan berupa rule yang dapat dipergunakan untuk proses pengambilan keputusan dimasa yang mendatang.
Kata Kunci: Data Mining; KIP-Kuliah; Pola; Penerimaan; Decision Tree
Abstract− The Indonesian Smart College Card (KIP Lecture) is a government program that has been implemented from 2020 until now. KIP Lectures are distributed by the Ministry of Education, Culture, Research and Technology through universities in each region. Where each university gets a different quota - based on the level of progress of the college. The provision of quotas for each university based on the accreditation at each university raises its own problems for these universities. The problem faced is that the number of new prospective students who register to take the KIP Lecture program exceeds the quota set for each university. The provision of KIP Lecture assistance to the wrong person will lead to misuse of assistance and also inappropriate targets. The acceptance of the selection process for new prospective students can be seen from the previous process that has been carried out. Data mining is a technique used to solve problems in large data processing. Decision Tree is an algorithm that is included in the classification  technique  in  data mining.  The  process  in  the  decision  tree  aims  to  group or  classify  data  against  their  respective classes. The results of the Decision Tree algorithm are in the form of decision trees and rules, the results obtained are in the form of rules that can be used for future decision-making processes.
Keywords : Data Mining; KIP-Lectures; Pattern; Reception; Decision Tree

## 1. PENDAHULUAN
Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP Kuliah) merupakan program pemerintah yang telah terlaksana dari tahun 2020 sampai dengan sekarang ini. Pada tahun 2022 ini jumlah penerima sudah tercatat sebanyak 185.000 orang. KIP Kuliah merupakan program yang dibentuk oleh pemerintah bertujuan untuk membantu terhadap proses pembiayaan belajar dan juga biaya hidup bagi mahasiswa baru. Program KIP Kuliah diperuntukan bagi calon mahasiswa/I yang berkeingin untuk  melanjut  pada  tingkat  pendidikan  tinggi  namun  memiliki  keterbatasan  ekonomi  terhadap  keberlangsungan pembelajaran di pendidikan tinggi. Faktor utama pemberiaan dari KIP Kuliah yakni bagi calon mahasiswa/I baru yang memiliki prestasi pada bidang akademik tetapi tidak memiliki kesempatan untuk melanjutkan pendidikan pada tingkat pendidikan tinggi[1].
KIP  Kuliah  disalurkan  oleh  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi  melalui  perguruan tinggi  pada  setiap  daerah.  Dimana  setiap  perguruan  tinggi  mendapatkan  kuota  yang  berbeda  –  berda  berdasarkan dengan tingkat kemajuan dari perguruan tinggi tersebut. Tingkat kemajua dari perguruan tinggi dilihat dari tingkat atau jenis akreditas program studi dan institusi dari setiap perguruan tinggi. Jika perguruan tinggi memiliki akreditas Unggul tentu memiliki kuota penerima KIP Kuliah lebih besar bagi perguruan tinggi yang memiliki akreditas Baik Sekali dan Baik.
Pemberian kuota terhadap setiap perguruan tinggi berdasarkan dengan akreditas pada setiap perguruan tinggi menimbulkan permasalahan tersendiri pada perguruan tinggi tersebut. Permasalahan yang dihadapi yaitu jumlah calon mahasiswa/I baru yang mendaftar untuk mengambil program KIP Kuliah melebihi jumlah kuota yang telah ditetapkan bagi  masing  –  masing  perguruan  tinggi.  Jumlah  calon  mahasiswa/I  mendaftar  yang  melebihi  dari  kuota  menuntut kepada tim panitia seleksi untuk bertindak seadil mungkin tanpa terdapat unsur nepotisme.
Bagi  tim  panitia  seleksi  penerima  KIP  Kuliah  memberikan  bantuan  KIP  Kuliah  terhadap  orang  yang  tepat merupakan sebuah tujuan utama. Pemberian bantuan KIP Kuliah terhadap orang yang tidak tepat akan menyebabkan penyalahgunaan  bantuan  dan  juga  ketidak  tepat  sasaran.  Hal  tersebut  didasarkan  dengan  pemberian  bantuan  KIP Kuliah dilakukan proses berdasarkan dengan berbagai macam atribut didalamnya. Dimulai dari pendapatan, jumlah tanggungan, kepemilikan rumah, prestasi akademik (internasional, nasional dan lokal). Terdapatnya berbagai macam

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1196 − 1201 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2275
atribut yang digunakan pada proses seleksi menyebabkan kebingungan bagi tim seleksi untuk menentukan siapa calon mahasiswa/I yang layak untuk mendapatkan bantuan KIP Kuliah tersebut.
Seharusnya penerimaan terhadap proses seleksi calon mahasiswa/I baru dapat dilihat dari proses sebelumnya yang telah dilakukan. Dari kumpulan data penerima terhadap bantuan KIP Kuliah dapat dilihat pola terhadap calon mahasiswa/I  yang  berhak  untuk  menerima  bantuan  KIP  Kuliah.  Dengan  pola  yang  terbentuk  dari  kumpulan  data penerima bantuan KIP Kuliah maka bantuan KIP Kuliah dapat diberikan pada orang yang tepat. Maka dari itu, untuk menyelesaikan permasalahan dibutuhkan sebuah teknik atau biasa disebut dengan data mining.
Data  mining  merupakan  sebuah  teknik  yang  dipergunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  proses data  yang  besar[2].  Data  mining  digunakan  untuk  melakukan  pengolahan  pada  kumpulan  data  sehinngga menghasilkan  sebuah  informasi  baru  yang  tersimpan  pada  data  dan  dapat  digunakan  sebagai  proses  dasar  pada pengambilan keputusan. Pada data mining sendiri proses dilakukan untuk menemukan sebuah pola informasi yang dapat dipergunakan dalam dasar pengambilan keputusan. Proses data mining pada data yang besar berdasarkan dengan penyelesaian  teknik  –  teknik  berupa  metode  ataupun  algortima  didalamnya.  Salah  satu  algoritma  yang  dapat digunakan pada data mining yaitu Decision Tree[3], [4].
Decision Tree merupakan sebuah algoritma yang termasuk pada  teknik klasifikasi pada data mining. Proses pada  decision  tree  bertujuan  untuk  mengelompokan  atau  mengklasifikasikan  data  terhadap  kelasnya  masing  – masing[5].  Pada  decision  tree  hasil  dari  proses  yang  dilakukan  berupa  sebuah  pohon  keputusan  dengan  rule  yang didapatkan  dari  pohon  keputusan  tersebut.  Pohon  keputusan  pada  decision  tree  terbentuk  berdasarkan  dengan perhitungan nilai gain dan entropy. Atribut yang memiliki nilai gain tersebut yang didapatkan dari proses perhitungan pada pengolahan data[6], [7].
Penelitian yang telah dilakukan oleh Khusnul Khotimah ditahun 2022 didapatkan hasil bahwasannya algoritma decision  tree  mendapatkan  tingkat  akurasi  lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  klasifikasi  lainnya  untuk memberikan  bantuan  beasiswa  terhadap  pelajar[8].  Pada  tahun  2021  dilakukan  juga  penelitian  oleh  Firman Telaumbanua,  dkk  didapatkan  hasil  bahwasannya  algoritma  decision  tree  mampu  untuk  mendapatkan  pola pemahaman pembelajaran mahasiswa dimasa pandemi[9].
Pada tahun 2021 Muhamad Yunus, dkk juga telah melakukan penelitian serta didapatkan hasil bahwa algoritma C4.5 sangat baik dalam menentukan pemilihan penerima Kartu Indonesia Pintar (KIP) dibandingkan dengan algoritma klasifikasi  lainnya[10].  Ditahun  2021  lainnya  dilakukan  peneliitan  oleh  Dito  Putro  Utomo  dan  Soeb  Aripin Pembentukan  pohon  keputusan  berdasarkan  dengan  nilai  entropy  dan  gain  yang  didapatkan.  Pada  penelitian  ini algoritma  decision  tree  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  pohon  keputusan  dan  rule  dalam  mengetahui  pola pemahaman mahasiswa pada pembelajaran daring[11].
Berdasarkan dengan penjabaran pada paragraf – paragraf diatas maka penelitian bertujuan untuk melakukan proses data mining guna mendapatkan pola penerima beasiswa KIP Kuliah dengan menerapkan algortima decision tree. Hasil yang didapatkan pada proses diharapkan dapat membantu bagi tim panitia seleksi untuk menentukan calon mahasiswa/I baru penerima bantua KIP Kuliah yang tepat sasaran.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Peneitian
Metodologi  penelitian  merupakan  proses  atau  alur  yang  dilakukan  pada  penelitian  dimulai  dari  proses  identifikasi masalah hingga proses penarikan kesimpulan. Adapun metodologi penelitian yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1196 − 1201 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2275

## 2.2 Data Mining
Data Mining merupakan sebuah proses pengolahan sekumpulan data dalam jumlah yang sangat besar. Sekumpulan data tersimpan pada database/ datawarehouse / bigdata. Data yang terkumpul tersebut dilakukan pengolahan untuk mendapatkan informasi baru yang terkandung pada data tersebut. Informasi bisa berupa pola, model, bentuk ataupun yang  lainnya.  Pada  data  mining  terdapat  analisis  terhadap  proses  analisis  data  yang  dilakukan  serta  dapat  untuk dilakukan peninjauan kembali. Data mining sendiri merupakan sebauh teknik yang dapat dipergunakan untuk berbagai bidang ilmu[12], [13].

## 2.3 Algoritma Decision Tree
Algoritma Decision Tree merupakan bagian dari pada teknik klasifikasi pada data mining. Algoritma Decision Tree digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  terhadap  pengelompokan  data  terhadap  masing  –  masing  kelasnya. Hasil yang didapatkan pada decision tree berupa sebuah rule berdasarkan dengan pohon keputusan yang terbentuk. Proses pada algoritma decision tree didasarkan dengan nilai dari information gain untuk pembentukan akar pohon keputusan dari atribut terpilih. Proses pemilihan pada atribut didasari dengan pemecahan pada objek terhadap tujuan kelas pengelompokan. Atribut yang memiliki nilai information gain tertinggi akan menjadi atribut akar dari pohon keputusan. Adapun tahapan rumus yang digunakan dapat dilihat berikut[14], [15]:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑝𝑖 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=0 (1)
Keterangan : S : Himpunan kasus n :  Jumlah Partisi S pi :  Jumlah kasus pada partisi ke – I Untuk mendapatkan nilai gain selanjutnya digunakan formula dibawah ini
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑠| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  (KIP  Kuliah)  merupakan  program  pemerintah  yang  dijalankan  oleh  Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi dan disalurkan kepada perguruan tinggi  di Indonesia. Program KIP Kuliah yang dicanangkan oleh pemerintah untuk memberikan bantuan biaya pendidikan dan juga biaya hidup bagi calon  mahasiswa/I  baru.  KIP  Kuliah  ditargetkan  diberikan  kepada  calon  mahasiswa/I  baru  yang  memiliki  prestasi akademik namun terkendala terhadap biaya pendidikan untuk melanjut pada tingkat pendidikan tinggi. Dengan adanya KIP Kuliah kiranya dapat membantu dalam memberikan bantuan biaya pendidikan bagi calon mahasiswa/I yang akan melanjutkan pendidikan pada tingkat pendidikan tinggi. Tidak semua calon mahasiswa/I mendapatkan bantuan KIP Kuliah, hal tersebut dikarenakan terbatasnya kuota bagi penerima bantuan KIP Kuliah. Terbatasnya kuota penerima menyebabkan terjadinya permasalahan bagi tim seleksi pada perguruan tinggi, bagi setiap perguruan tinggi memiliki jumlah kuoata yang terbatas berdasarkan dengan tingkat akreditas pada perguruan tinggi. Masalah yang dihadapi yakni jumlah calon mahasiswa/I pada KIP Kuliah lebih banyak dibandingkan dengan kuota yang disediakan, maka dari itu tim seleksi harus menentukan siapa yang berhak untuk mendapatkan bantuan KIP Kuliah. Tim seleksi dituntut untuk melakukan proses penyeleksian secara objektif dan hasil dapat diterima oleh calon mahasiswa/I yang tidak diterima. Oleh sebab itu maka diperlukan sebuah cara yang dapat dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Data mining merupakan sebuah teknik yang dapat dipergunakan untuk menyelesaikan dengan melakukan pengolahan data.  Permasalahan  bagi  tim  seleksi  dapat  diselesaikan  dengan  melakukan  pengolahan  data  kembali  dari  peserta penerima KIP Kuliah sebelumnya, proses yang dilakukan dengan data mining nantinya akan menghasilkan sebuah informasi  ataupun  pola  yang  dapat  dipergunakan  untuk  proses  pengambilan  keputusan.  Pada  data  mining  sendiri terdapat  berbagai  macam  cara  penyelesaian  dengan  berbagai  macam  algoritma,  salah  satunya  adalah  algoritma Decision  Tree.  Decision  tree  merupakan  proses  klasifikasi  pada  data  mining  yang  dipergunakan untuk melakukan klasifikasi  atau  pengelompokan  data.  Hasil  dari  decision  tree  berupa  sebuah  pohon  keputusan  dan  juga  rule pengambilan keputusan. Maka dari itu, tujuan dari penelitian berupa menyelesaikan permasalahan untuk menemukan pola penentuan penerima bantuan KIP Kuliah dengan menggunakan algoritma decision tree.

## 3.1.1 Penerapan Algoritma Decision Tree
Penerapan algoritma decision tree dimulai dengan penyajian sampel data yang akan dilakukan pemrosesan pada pohon keputusan.  Sampel  data  merupakan  data  mahasiswa/I  penerima  bantuan  KIP  Kuliah  yang  nantinya  akan  diproses dengan  menggunakan  algoritma  decision  tree  serta  pembentukan  pohon  keputusan.  Adapun  data  yang  digunakan sebagai sampel yakni:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1196 − 1201 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2275
Tabel 1. Sampel Data
No  Mahasiswa  Pendapatan Jumlah Tanggungan Kepemilikan Rumah Prestasi Akdemik Hasil 1 A1 Sedang Banyak Pribadi Nasional Diterima 2 A2 Sedang Sedang Sewa Lokal Diterima 3 A3 Tinggi Sedikit Pribadi Nasional Diterima 4 A4 Tinggi Sedikit Pribadi Lokal Tidak 5 A5 Rendah Sedang Sewa Nasional Diterima 6 A6 Sedang Sedikit Pribadi Lokal Tidak 7 A7 Tinggi Banyak Sewa Lokal Diterima 8 A8 Sedang Sedikit Pribadi Lokal Tidak 9 A9 Rendah Sedang Sewa Lokal Diterima 10 A10 Sedang Sedikit Pribadi Lokal Tidak
Dari  sampel  data  diatas  selanjutnya  dilakukan  proses  dengan  menggunakan  algoritma  decision  tree.  Proses dilakukan  untuk  membentuk  pohon  keputusan  dan  mendapatkan  nilai  akar  berdasarkan  dengan  information  gain. Adapun proses yang dilakukan pada tahapan awal dapat dilihat berikut:
a. Nilai Entropy
1. Entropy Total = Entropy (S) = ∑ − 𝑛 𝑖 = 𝑙 pi*log₂ pi Entropy Total = ((-6/10 * log 2 (6/10) + (-4/10 * log 2 (4/10)) = 0,97095
2. Entropy Pendapatan
Nilai Atribut “Tinggi” =  ((-2/3*log 2 (2/3)) + (-1/3 * log 2 (1/3) = 0,9183 Nilai Atribut “Sedang” =  ((-2/5*log 2 (2/5)) + (-3/5 * log 2 (3/5) = 0,97095 Nilai Atribut “Rendah” =  ((-2/2*log 2 (2/2)) + (-0/2 * log 2 (0/2) = 0 3. Entropy Jumlah Tanggungan Nilai Atribut “Banyak” =  ((-2/2*log 2 (2/2)) + (-0/2 * log 2 (0/2) = 0 Nilai Atribut “Sedang” =  ((-3/3*log 2 (3/3)) + (-0/3 * log 2 (0/3) = 0 Nilai Atribut “Sedikit” =  ((-1/5*log 2 (1/5)) + (-4/5 * log 2 (4/5) = 0,72193 4. Entropy Kepemilikan Rumah Nilai Atribut “Pribadi” =  ((-2/6*log 2 (2/6)) + (-4/6 * log 2 (4/6) = 0,9183 Nilai Atribut “Sewa” =  ((-4/4*log 2 (3/7)) + (-0/4 * log 2 (0/4) = 0
5. Entropy Prestasi Akademik Nilai Atribut “Nasional” =  ((-3/3*log 2 (3/3)) + (-0/3 * log 2 (0/3) = 0 Nilai Atribut “Lokal” =  ((-3/7*log 2 (3/7)) + (-4/7 * log 2 (4/7) = 0,98523
b. Kemudian mencari nilai Gain
1. Gain (Total Pendapatan) = 0,97095 - ((3/10 * 0,9183) + (5/10 * 0,97095) + (2/10 * 0) = 0,20999
2. Gain (Total Jumlah Tanggungan) = 0,97095 - ((2/10 * 0) + (3/10 * 0) + (5/10 * 0,72193)) = 0,60999
3. Gain (Total Kepemilikan Rumah) = 0,97095 - ((6/10 *0,9183) + (4/10 * 0)) = 0,41997
4. Gain (Total Prestasi Akademik) = 0,97095 - ((3/10 * 0) + (7/10 * 0,98523)) = 0,28129
Untuk dapat lebih mudah melihat hasil yang didapatkan dari proses perhitungan nilai information gain, dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 2. Perhitungan Gain Node I Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Diterima  Tidak  Entropy Gain 1 10 6 4 0,97095 Pendapatan 0,20999 Tinggi 3 2 1 0,9183 Sedang 5 2 3  0,97095 Rendah 2 2 0 0 Jumlah Tanggungan 0,60999 Banyak 2 2 0 0 Sedang 3 3 0 0 Sedikit 5 1 4  0,72193 Kepemilikan Rumah 0,41997 Pribadi 6 2 4 0,9183 Sewa 4 4 0 0 Prestasi Akademik 0,28129

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1196 − 1201 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2275
Nasional 3 3 0 0 Lokal 7 3 4  0,98523
Dari hasil perhitungan pada tabel diatas, dapat dilihat bahwasannya untuk atribut Jumlah Tanggungan memiliki nilai Gain tertinggi yaitu 0,60999. Maka atribut Jumlah Tanggungan menjadi akar utama dari pohon keputusan. Pada atribut Jumlah Tanggungan terdapat 3 nilai atribut yaitu Banyak, Sedang dan Sedikit. Untuk nilai atribut Banyak dan Sedang sudah memiliki hasil yaitu “Diterima” sedangkan untuk nilai atribut sedikit masih terdapat 2 cabang hasil yaitu Diterima dan Tidak. Oleh sebab itu, proses perhitungan node selanjutnya dilakukan dengan menggunakan data hanya Atribut Jumlah Tanggungan dengan Nilai atribut Sedikit. Dimana hasil dari proses tersebut, atribut dengan nilai gain terbesar akan menjadi akar selanjutnya pada pohon keputusan. Hasil akhir pohon keputusan dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 2. Hasil Akhir Pohon Keputusan
Pada gambar 2. Diatas merupakan hasil akhir pohon keputusan yang didapatkan, dari pohon keputusan tersebut dapat dibentuk rule / pola seperti berikut :
JIKA Jumlah Tanggungan = Banyak MAKA Diterima JIKA Jumlah Tanggungan = Sedang MAKA Diterima JIKA Jumlah Tanggungan = Sedikit DAN Jumlah Pendapatan = Sedang MAKA Tidak JIKA Jumlah Tanggungan = Sedikit DAN Jumlah Pendapatan = Tinggi MAKA Diterima JIKA Jumlah Tanggungan = Sedikit DAN Jumlah Pendapatan = Tinggi MAKA Ditolak

## 4. KESIMPULAN
Hasil  akhir  penelitian  berupa  penarikan  kesimpulan  dari  proses  yang  telah  dilakukan,  maka  kesimpulan  yang didapatkan dari penelitian yaitu Dengan dilakukannya proses dengan data mining maka dapat dilakukan pengolahan data kembali untuk mendapatkan informasi yang tersimpan pada kumpulan data. Hasil dari algoritma Decision Tree berupa  pohon  keputusan  dan  rule,  hasil  yang  didapatkan  berupa  rule  yang  dapat  dipergunakan  untuk  proses pengambilan keputusan dimasa yang mendatang.

## REFERENCES
[1] L. Swastina, “Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa,” Gema Aktual. , vol. 2, no. 1, pp. 93–98, 2018.
[2] F.  J.  Kaunang,  R.  Rotikan,  and  G.  S.  Tulung,  “Pemodelan  Sistem  Prediksi  Tanaman  Pangan  Menggunakan  Algoritma Decision Tree,” CogITo Smart J. , vol. 4, no. 1, p. 213, 2018, doi: 10.31154/cogito.v4i1.115.213-218.
[3] A. Rohman and M. Rochcham, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” Neo Tek. , vol. 5, no. 1, pp. 23–29, 2019, doi: 10.37760/neoteknika.v5i1.1379.
[4] F. M. Hana, “Klasifikasi Penderita Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5,” J. SISKOM-KB (Sistem Komput. dan Kecerdasan Buatan) , vol. 4, no. 1, pp. 32–39, 2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.173.
[5] I. Sutoyo, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, p. 217, 2018, doi: 10.33480/pilar.v14i2.926.
[6] A. H. Nasrullah, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 7, no. 2, p. 217, 2021.
[7] A. Rohman and A. Rufiyanto, “Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Decision Tree C4 . 5 Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Di Universitas Pandaran,” Proceeding SINTAK 2019 , pp. 134–139, 2019.
[8] K. Khotimah, “Teknik Data Mining menggunakan Algoritma Decision Tree (C4.5) untuk Prediksi Seleksi Beasiswa Jalur KIP pada Universitas Muhammadiyah Kotabumi,” J. SIMADA (Sistem Inf. dan Manaj. Basis Data) , vol. 4, no. 2, pp. 145– 152, 2022, doi: 10.30873/simada.v4i2.3064.
[9] F.  Telaumbanua,  J.  M.  Purba,  and  D.  P.  Utomo,  “Analysis  of  Online  Learning  Understanding  Patterns  at  Budi  Darma University Using the C5 . 0 Algorithm,” vol. 5, no. 2, pp. 118–122, 2021, doi: 10.30865/ijics.v5i2.3129.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1196 − 1201 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2275
[10]  M.  Yunus,  H.  Ramadhan,  D.  R. Aji,  and  A.  Yulianto,  “Penerapan  Metode  Data Mining  C4.5  Untuk  Pemilihan  Penerima Kartu Indonesia Pintar (KIP),” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 23, no. 2, 2021, doi: 10.31294/p.v23i2.11395.
[11]  D. P. Utomo and S. Aripin, “Penerapan Algoritma C5 . 0 Untuk Mengetahui Pola Kepuasan Mahasiswa di Masa Pembelajaran Daring,” in Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SENARIS) , 2021, vol. 3, pp. 7–12.
[12]  A. Budiyantara, I. Irwansyah, E. Prengki, P. A. Pratama, and N. Wiliani, “Komparasi Algoritma Decision Tree, Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Mahasiswa Lulus Tepat Waktu,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 265–270, 2020, doi: 10.33480/jitk.v5i2.1214.
[13]  S.  F.  Utami,  “Penerapan  Data  Mining  Algoritma  Decision  Tree  Berbasis  PSO,” Semin.  Nas.  Teknol.  Komput.  Sains SAINTEKS 2020 , pp. 677–681, 2020, [Online]. Available: https://prosiding.seminar-id.com/index.php/sainteks.
[14]  N. Nurajijah, D. A. Ningtyas, and M. Wahyudi, “Klasifikasi Siswa Smk Berpotensi Putus Sekolah Menggunakan Algoritma Decision Tree, Support Vector Machine Dan Naive Bayes,” J.  Khatulistiwa  Inform. ,  vol.  7,  no. 2,  pp.  85–90, 2019,  doi: 10.31294/jki.v7i2.6839.
[15]  Dwita Elisa Sinaga, Agus Perdana Windarto, and Rizki Alfadillah Nasution, “Analisis Data Mining Algoritma Decision Tree Pada Prediksi Persediaan Obat (Studi Kasus : Apotek Franch Farma),” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 4, pp. 123–131, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i4.328.