DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.468 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1091-1100 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Metode Data Mining dalam Kasus Seleksi Beasiswa: Literature Review
Sulistiyanto *1 , Ebtaria Nadeak 2 , Nurlaili Rahmi 3 , Malahayati 4
1,2,3,4 Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 sulistiyanto@polsri.ac.id,

## Abstrak
Penerima beasiswa yang pada perjalanannya banyak ditemukan ketidaksesuaian sasaran membuat banyak pihak meragukan proses seleksi beasiswa. Dalam kenyataanya, praktik titipan orang dalam menjadi hal lumrah terjadi, yang mana tidak lagi melewati proses seleksi dan penilaian secara objektif. Hal ini terjadi karena proses penilaian dan seleksi masih bersifat subjektif. Bidang yang sering digunakan untuk membantu dalam proses seleksi beasiswa adalah data mining. Tinjauan Pustaka Sistematis digunakan untuk merangkum berbagai metode yang digunakan dalam  proses  seleksi  beasiswa.  Paper  diseleksi  melalui  3  tahapan,  yaitu  merencanakan,  melaksanakan  dan melaporkan hasil tinjauan. Pencarian artikel menggunakan tools PublishOrPerish dan didapatlah 500 artikel dan diseleksi menjadi 51 artikel. Penyusunan pertanyaan penelitian menggunakan metode PICOC. Tujuan paper ini adalah  untuk  melihat  metode  apa  saja  yang  sering  digunakan  untuk  proses  seleksi  beasiswa.  Paper  ini  juga mengidentifikasi variabel apa yang sering digunakan dan berpengaruh pada proses pembuatan model pada metode- metode tersebut.hasil rangkuman menyatakan metode naive bayes, k-means, C4.5 dan k-nn menjadi metode yang banyak digunakan oleh peneliti. Sedangkan variabel yang berpengaruh pada model adalah penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua.
Kata kunci : Data Mining, Metode, Seleksi Beasiswa, Tinjauan Pustaka Sistematis

## Abstract
Scholarship recipients who find many discrepancies in their targets during their journey make many people doubt the scholarship selection process. In reality, the practice of insider deposits has become commonplace, which no longer  goes  through an  objective  selection  and  assessment  process.  This  happens  because  the  assessment  and selection process is still subjective. A field that is often used to assist in the scholarship selection process is data mining. A systematic literature review is used to summarize the various methods used in the scholarship selection process. The aim of this paper is to see what methods are often used in the scholarship selection process. This paper also identifies what variables are often used and influence the model creation process using these methods. The summary results state that the Naive Bayes, K-Means, C4.5 and K-NN methods are methods that are widely used by researchers. Meanwhile, the variables that influence the model are parents' income, number of parents' dependents.
Keywords : Data Mining, Methods, Scholarship Selection, Systematic Literature Review

## 1. PENDAHULUAN
Fungsi edukasi salah satunya adalah untuk membangun SDM yang bertujuan untuk peningkatan kemampuan pengembangan ilmu pengetahuan di tengah masyarakat (Hasmin & Aisa, 2019). Banyak individu  terkendala  biaya  ketika  akan  melanjutkan  pendidikannya,  sehingga  memerlukan  beasiswa. Beasiswa  merupakan  bantuan  berupa  biaya  kepada  individu  yang  bertujuan  untuk  membantu  biaya pendidikan  demi  keberlangsungan  pendidikan  yang  ditempuh  (Putra  &  Hardiyanti,  2011).  Bantuan biaya tersebut bukan berasal dari dana pribadi ataupun orang tua, namun diberikan oleh lembaga atau organisasi  (Stiawan  &  Nugroho,  2023).  Bantuan  biaya  tersebut  diberikan  kepada  mereka  yang memenuhi syarat, berdasarkan klasifikasi, kualitas dan kompetensi pelamar.
Pemilihan  penerima  beasiswa  merupakan  tahap  yang  penting  dalam  rangka  menjaring  calon penerima yang benar-benar layak untuk mendapatkan bantuan biaya pendidikan. Seiring meningkatnya jumlah  pelamar  beasiswa,  perlu  adanya  pendekatan  proses  yang  terstruktur  dan  sistematis,  untuk
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.468 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1091-1100 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
menangani bias dan kesalahan manusia yang disebabkan karena proses seleksi masih dilakukan secara tradisional  (Putu  et  al.,  2018).  Kajian  sebelumnya,  belum  ada  yang  membahas  metode  yang  sering digunakan dalam kasus seleksi beasiswa. beberapa kajian sebelumnya membahas tentang identidikasi penggunaan  algoritma  K-Means  untuk  klasterisasi  dibidang  pendidikan  (Kamila,  2021).  Kasus  yang disoroti pada artikel ini dalam bidang pendidikan secara umum dan belum spesifik ke beasiswa. Kajian lain dalam seleksi penerimaan beasiswa menggunakan metode pendukung keputusan, yang merangkum metode pendukung keputusan dalam kasus penerimaan beasiswa (Fajariyanto & Wahyuningrum, 2021). Kajian lainnya membahas tentang variasi program, kesempatan dan informasi beasiswa  (Campbell & Neff,  2020).  Karena  belum  adanya  kajian  yang  membahas  metode  bidang  data  mining,  maka  dalam artikel ini akan dibahas metode dalam bidang data mining yang digunakan dalam kasus beasiswa.
Penggunaan  algoritma  ataupun  metode  menjadi  semakin  penting.  Penggunaan  algoritma  dalam seleksi penerimaan beasiswa dapat mengatasi sebagian besar masalah yang terkait dengan subjektivitas manusia dalam proses seleksi. Algoritma dapat memproses data dengan cepat dan efisien, menghasilkan keputusan yang objektif berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, tidak hanya meningkatkan efisiensi dalam proses seleksi, tetapi juga dapat mengurangi kesalahan dan bias yang mungkin timbul (S, 2023).
Saat  ini  banyak  metode  ataupun  algoritma  yang  digunakan  untuk  seleksi  penerimaan  beasiswa. Data mining menjadi salah satu bidang keilmuan yang metode-metodenya banyak dipakai untuk analisis seleksi. Dengan teknik data mining, pengambil keputusan dapat memutuskan dengan bijak siapa saja yang berhak menerima beasiswa berdasarkan kriteria tertentu, sehingga penilaian tidak subjektif. Oleh karena banyak metode yang ditawarkan, tujuan artikel ini adalah untuk merangkum berbagai metode ataupun algoritma data mining yang banyak digunakan dalam kasus seleksi beasiswa.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Metode Review
Pendekatan  yang  dilakukan  dalam  adalah  kajian  pustaka  sistematis  atau  dalam  bahasa  inggris disebut Systematic Literature Review (SLR). Proses SLR merupakan proses untuk mengindentifikasi, pemeriksaan dan interpretasi semua artikel yang mendukung untuk menjawab pertanyaan yang perlu dijawab  (Kitchenham  et  al.,  2009).  Beberapa  gaya  dan  metode  dalam  mengulas  artikel  ini  juga berdasarkan panduan dari artikel (Radjenović et al., 2013; Unterkalmsteiner et al., 2012). SLR dilakukan dalam 3 tahap, merencanakan, melaksanakan dan melaporkan hasil tinjauan literatur  (Wahono, 2015). Gambar  1  menggambarkan  diagram  tahapan  dalam  melakukan  kajian  pustaka  yang  dimulai  dengan Planning  Stage, yang  berisi  merencanakan  atau  merumuskan  strategi  pencarian  data  dan  pertanyaan penelitian  yang  akan  dijawab  dengan  merangkum  artikel.  Pada  proses Conducting  stage ,  hal  yang dilakukan  adalah  mencari  artikel  dan  menyeleksi.  Tahap  akhir Report yakni  menuliskan  hasil rangkuman dalam rangka menjawab pertanyaan penelitian yang telah dirumuskan pada tahap awal
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.468 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1091-1100 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Gambar 1. Tahapan Systematic Literature Review

## 2.2. Research Question (RQ)
Penyusunan pertanyaan dengan bantuan kriteria Population, Intervention, Comparison, Outcomes, and Context (PICOC) (Kitchenham & Charters, 2007). Tabel 1 memperlihatkan struktur PICOC untuk membentuk pertanyaan penelitian.
Tabel 1. Elemen PICOC
Population Seleksi, Beasiswa, Algoritma, Metode, Data Mining
Intervention Seleksi, Beasiswa, Algoritma, Metode, Data Mining
Comparison - Outcomes
Algoritma atua metode data mining yang digunakan untuk kasus seleksi beasiswa
Context Sektor pendidikan
Pertanyaan yang akan dicari jawabanya dari hasil ulasan pustaka adalah: RQ 1 : Algoritma atau metode apa saja yang dipakai untuk kasus seleksi beasiswa? RQ 2 : Variabel apa saja yang digunakan untuk seleksi beasiswa?
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.468 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1091-1100 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 2.3. Search Strategy
Sebelum melakukan pencarian, tahap awal yang dilakukan adalah menentukan database dari digital library.  database  yang  digunakan  yakni  Google  Scholar  dan  SINTA.  Aplikasi  untuk  melakukan pencarian menggunakan aplikasi PublishOrPerish. Kata kunci yang digunakan untuk pencarian adalah sebagai berikut
(algoritma OR metode OR aplikasi OR sistem) AND data mining AND (seleksi OR prediksi) AND beasiswa

## 2.4. Study Selection
Kata kunci yang digunakan sebagai panduan untuk memilih artikel yang masuk kedalam cakupan kata kunci, dari titel, kata kunci dan abstrak. Rentan tahun pencarian dari tahun 2015-2023, dan publikasi yang dipilih merupakan artikel yang dipublikasikan pada jurnal ilmiah terakreditasi SINTA.
Tabel 2. Kriteria Pengecualian Artikel Kriteria Inklusi • Artikel yang dipublikasikan pada jurnal ilmiah terakreditasi SINTA 2-4 • Berbahasa indonesia
• Kajian bidang data mining
• Kajian tentang seleksi beasiswa pendidikan Kriteria Eksklusi • Artikel  yang  dipublikasikan  pada  jurnal  ilmiah  terakreditasi  SINTA  5-6 ataupun jurnal nasional
• Artikel prosiding
Untuk mengolah artikel hasil pencarian, menggunakan aplikasi mendeley. Gambar ... merupakan detail dari hasil pencarian dan jumlah kajian yang teridentifikasi pada setiap fase.  Pemilihan awal artikel yang  masuk  kedalam  kriteria  pencarian  dilakukan  berdasarkan  judul,  dan  untuk  seleksinya  lanjutan dilakukan dengan melihat ranking jurnal dan membaca file artikelnya.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.468 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1091-1100 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Gambar 2. Strategi Pencarian dan Seleksi Artikel
Jumlah  artikel  akhir  yang  didapat  dari  seleksi  judul  yang  relevan  dengan  seleksi  beasiswa berjumlah 213, lalu dilakukan seleksi kembali berdasarkan ranking jurnal (SINTA 2-4) dimana artikel tersebut  dipublikasikan  yang  menghasilkan  56  artikel.  Dari  56  tersebut,  artikel  diidentifikasi  lebih mendalam berdasarkan kriteria yang telah disebutkan diatas, yang menghasilkan 51 buah artikel yang sesuai dengan kriteria

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
RQ 1 : Algoritma atau metode apa saja yang dipakai untuk kasus seleksi beasiswa?
Model yang paling banyak digunakan untuk seleksi beasiswa adalah klasifikasi. beberapa algoritma yang digunakan untuk seleksi beasiswa yang banyak digunakan diantaranya:

## 1) Naive Bayes
Naive  bayes  menjadi  metode  yang  banyak  digunakan  oleh  peneliti  untuk  seleksi  penerima beasiswa. Artikel (Harwati & Miratama, 2016) memprediksi penerimaan mahasiswa jalur Penelusuran Siswa  Berprestasi  (PSB).  (Siswanto  &  Normawati,  2023)  membangun  sebuah  sistem  klasifikasi monitoring  dan  evaluasi  kelayakan  penerima  beasiswa,  sebagai  alat  bantu  mengevaluasi  kelanjutan penerima beasiswa pada semester selanjutnya. (Endra et al., 2022) menerapkan algoritma Naïve Bayes untuk implementasi aplikasi pengajuan dan pemilihan mahasiswa beasiswa secara efisien. (Damuri et al.,  2021)  membantu  pengelola  bantuan  untuk  mengambil  keputusan  terkait  klasifikasi  penentuan
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.468 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1091-1100 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
penerima bantuan sembako. (Pratama et al., 2022) menentukan penerima bantuan program PIP dengan mengklasifikasikan  tingkat  kelayakan  penerima.  (Saputra  &  Ayuningtias,  2016)  memberikan rekomendasi  kepada  perguruan  tinggi  terhadap  proses  penyeleksian  penerimaan  program  beasiswa peningkatan  prestasi  akademik  (PPA)  dengan  pemohon  yang  sangat  banyak.  (Ningsih  et  al.,  2022) memberikan  data  pendukung  perihal  penerima  beasiswa  yang  mana  hasil  data  tersebut  bukan  dari penilaian subjektif, tapi berdasarkan perhitungan.

## 2) K-Means
(S,  2023)  diperlukan  sistem  yang  mampu  memprediksi  penerima  beasiswa  untuk  mengurangi tingkat kesalahan dalam pengelompokan data siapa yang akan menerima beasiswa. (Putu et al., 2018) mengembangkan  suatu  metode  yang  merupakan  hybrid  dari  metode  SOM  dan  algoritma  K-means (selanjutnya  disebut  hybrid  SOM  dan  K-means)  yang  digunakan  untuk  menentukan  ketepatan  suatu klasifikasi.  (E.  Buulolo  et  al.,  2020)  memudahkan  dalam  menentukan  calon  mahasiswa  penerima beasiswa  bidikmisi.  Algoritma  K-Medoids merupakan  salah  satu  algoritma  dalam  data mining  untuk mengelompokan  data  berdasarkan  nilai  kriteria  terdekat.(Sudarsono  &  Lestari,  2021)  Membantu klasterisasi pengusulan mahasiswa yang layak dan tidak layak untuk menerima beasiswa. (Jaroji et al., 2016) menetukan clustering pelamar beasiswa sehingga dapat memberikan rekomendasi sangat layak, layak, dengan pertimbangan dan kurang layak untuk menerima beasiswa dengan 6 kriteria. (Wicaksono, 2016) untuk mencari kelompok nilai akademik dan gaji orang tua dengan cara menghitung jarak antara data dengan titik tengah suatu cluster. Sehingga pengelompokan tersebut menghasilkan suatu kelompok yang  paling  berhak  mendapatkan  program  beasiswa.  (Rahmah  &  Antares,  2022)  merekomendasikan calon penerima beasiswa yayasan dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering, rekomendasi meghasilkan penempatan data pendaftar beasiswa ke masing-masing kelompok cluster yang dihasilkan. (Darlinda  &  Utamajaya,  2022)  sulitnya  mengelola  data  dan  atribut  dalam  jumlah  banyak  untuk menentukan penerima beasiswa sehingga mengakibatkan beasiswa tersebut tidak tepat sasaran. Maksud dari  tidak  tepat  sasarannya  disini  adalah  siswa  yang  seharusnya  layak  mendapatkan  beasiswa  malah tidak mendapatkannya, justru siswa yang tidak layak malah mendapatkan beasiswa tersebut.

## 3) C4.5
(Azahari  &  Nursobah,  2021)  melakukan  pemilahan  dan  klasifikasi  terhadap  data  yang  tersedia dalam rekomendasi beasiswa yayasan untuk siswa baru.  (Merdekawati, 2018) membantu baitul maal dalam  menentukan  kriteria  yang  lebih  diutamakan  untuk  memberikan  beasiswa.  (Muhamad  Tabrani, 2016)  membuat  klasifikasi  mahasiswa  penerima  beasiswa  dengan  algoritma  C4.5.  (Hendri,  2021) mengetahui cara melakukan prediksi atau peramalan dari sejumlah mahasiswa yang akan mendapatkan beasiswa pada perguruan tinggi. (Budiman & Parandani, 2018) membuat perhitungan secara tepat untuk variabel yang berbeda antara variabel numerik dan nominal. (Hasmin & Aisa, 2019) untuk menghasilkan suatu  pohon  keputusan  berdasarkan  dataset  learning  penerima  beasiswa  sebelumnya  dengan menggunakan tiga kriteria. (Hendrian, 2018)untuk memprediksi siswa dalam memperoleh bantuan dana pendidikan.  (Lidysari  et  al.,  2022)  membantu  pegawai  lebih  mudah  dalam  menentukan  penerima bantuan.  (Tamba  et  al.,  2023)  membantu  dalam  melakukan  penilaian  yang  objektif  terhadap  calon kelompok tani penerima bantuan. (Islahudin et al., 2022) memastikan bahwa penerima bantuan memang benar-benar mereka yang membutuhkan. (Yunus et al., 2021) memudahkan sekolah SMPN 38 Jakarta dalam menyeleksi dan juga lebih tepat sasaran guna mengoptimalkan sekolah untuk lebih menyeleksi calon KIP
4) KNN
(Triayudi, 2023)mengklasifikasikan masyarakat kedalam kategori layak menerima dan tidak layak menerima bantuan. (Hamria, 2023) mengklasifikasikan peserta mahasiswa yang mendaftarkan beasiswa dengan  mengelompokkan  menjadi  diterima  atau  tidak  diterima.  (Soegiarto  &  Bahar,  2017).  untuk pembentukan  kelas  data  pembelajaran  secara  alami  sebagai  Basis  Pengetahuan  sistem,  sehingga disamping dapat menyelesaikan masalah tidak tersedianya fakta sebagai Basis Pengetahuan sistem, juga dapat  menyelesaikan  permasalahan  pada  teknik  pemodelan  yang  menghasilkan  objek  kelas  yang cenderung dipaksakan
5) Lainnya
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.468 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1091-1100 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
(Sari  &  Taurusta,  2023)  mampu  membantu  untuk  mempercepat  pengambilan  keputusan  dan penerimaan beasiswa, dalam sistem ini bisa meminimalis sebuah kesalahan.  (A. Buulolo & Bu’ulolo, 2022) klasifikasi mahasiswa yang layak mendapatkan beasiswa PPA, memudahkan pengelola beasiswa PPA  serta  memperoleh  calon  mahasiswa/I  penerima  beasiswa  PPA  terpilih  yang  benar-benar  layak menerima  beasiwa  PPA.  (Lukman,  2016)  memanfaatkan  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  (artificial neural network) dalam melakukan tugas klasifikasi data mining untuk mengklasifikasi beasiswa di SMK Yapimda.  (Saputra  et  al.,  2019)  menganalisa  penerapan  metode  iterative  dhicotomizer  3  pada  kasus penentuan beasiswa prestasi, agar dapat membuat keputusan dengan cepat dan akurat.(Arfyanti et al., 2022) melakukan proses data mining guna mendapatkan pola penerima beasiswa KIP Kuliah dengan menerapkan algortima decision tree.
RQ 2 : Variabel apa saja yang digunakan untuk seleksi beasiswa?
Biaya  pendidikan  adalah  salah  satu  kewajiban  pendidikan  yang  mendasar.  Keberlangsungan pendidikan tidak terlepas dari dukungan keuangan  yakni penghasilan orangtua. Pemasukan orang tua memberi pengaruh terhadap atensi melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi. Akan tetapi tidak semua orang  bisa  lanjut  pendidikan  karena  disebabkan  biaya  pendidikan  yang  sangat  tinggi.  Sehingga penghasilan orang tua menjadi sesuatu yang penting dalam seleksi penerimaan beasiswa. Berdasarkan tinjauan  literatur,  atribut  yang  paling  sering  digunakan  adalah  penghasilan  orang  tua.  Untuk memprediksi  kelayakan  penerimaan  beasiswa,  atribut  yang  paling  banyak  berpengaruh  adalah penghasilan orang (Damuri et al., 2021; Defiyanti et al., 2017; Lidysari et al., 2022; Merdekawati, 2018; Ningsih et al., 2022; Nuraeni et al., 2023; Pratama et al., 2022; Saputra & Ayuningtias, 2016; Sari & Taurusta, 2023; Sudarsono & Lestari, 2021; Triayudi, 2023; Yunus et al., 2021). Pekerjaan orangtua juga merupakan salah satu atribut yang banyak digunakan dalam prediksi penerimaan beasiswa (Alfa Saleh, 2015; E. Buulolo et al., 2020; Dita et al., 2021; Harwati & Miratama, 2016; Merdekawati, 2018; Rahmianti, 2022; Saputra & Ayuningtias, 2016; Yulianto et al., 2020; Yunus et al., 2021)
Berikutnya atribut yang paling sering digunakan untuk memprediksi penerimaan beasiswa adalah tanggungan orangtua (Alfa Saleh, 2015; Arfyanti et al., 2022; Damuri et al., 2021; Defiyanti et al., 2017; Lidysari et al., 2022; Merdekawati, 2018; Ningsih et al., 2022; Nuraeni et al., 2023; Pratama et al., 2022; Putu et al., 2018; Saputra & Ayuningtias, 2016; Triayudi, 2023; Yunus et al., 2021). Dalam literatur, yang menjadi tanggungan orangtua adalah jumlah tanggungan yang ditanggung oleh kepala keluarga dalam katagori banyak, sedang dan sedikit.
Indeks Prestasi Kumulatif salah satu  indikator keberhasilan mahasiswa dalam bidang akademik. IPK  juga  merupakan  bagian  yang  banyak  digunakan  untuk  memprediksi  penerimaan  beasiswa  (Alfa Saleh, 2015; Defiyanti et al., 2017; Dita et al., 2021; Hasmin & Aisa, 2019; Lidysari et al., 2022; Putu et  al.,  2018;  Siswanto  &  Normawati,  2023;  Sudarsono  &  Lestari,  2021;  Yunus  et  al.,  2021).  Bahwa syarat pertimbangan untuk kelayakan beasiswa adalah dengan memiliki IPK yang tinggi  (Dita et al., 2021).  Kegiatan  prestasi  baik  akademik  maupun  non  akademik  juga  digunakan  untuk  memprediksi penerimaan beasiswa. Proses seleksi penerima beasiswa masuk di identifikasikan sebagai penghargaan dan prestasi akademik baik di lingkungan ekternal maupun internal (Arfyanti et al., 2022; A. Buulolo & Bu’ulolo, 2022; E. Buulolo et al., 2020; Dita et al., 2021; Harwati & Miratama, 2016; Nuraeni et al., 2023;  Rahmianti,  2022;  Saputra  &  Ayuningtias,  2016;  Siswanto  &  Normawati,  2023;  Sudarsono  & Lestari, 2021)

## 4. KESIMPULAN
Metode data mining yang sering digunakan dalam kasus seleksi beasiswa (merupakan Research Question (RQ) 1 st (pertama) diantaranya Naive Bayes, K-Means, C4.5, sebagian menggunakan metode KNN  dan  metode  lainnya  seperti  J48  dan  ID3.  Variabel  yang  sering  digunakan  untuk  kasus  seleksi beasiswa    (merupakan Research  Question (RQ)  2 nd (kedua)  adalah  variabel  penghasilan  orang  tua, tanggungan orang tua, IPK, prestasi akademik maupun non-akademik, serta variabel yang berpengaruh adalah variabel penghasilan orang tua, tanggungan orang tua.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.468 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1091-1100 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## DAFTAR PUSTAKA
Alfa  Saleh.  (2015).  Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  dalam  Memprediksi  Besarnya
Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Citec Journal , 2 (3), 207–217.
ojs.amikom.ac.id/index.php/citec/article/download/375/355
Arfyanti, I., Fahmi, M., & Adytia, P. (2022). Penerapan Algoritma Decision Tree Untuk Penentuan Pola Penerima  Beasiswa  KIP  Kuliah. Building  of Informatics,  Technology  and  Science (BITS) , 4 (3), 1196–1201. https://doi.org/10.47065/bits.v4i3.2275
Azahari, A., & Nursobah, N. (2021). Rekomendasi Penerimaan Beasiswa Yayasan Untuk Siswa Baru SMK  TI  Airlangga  dengan  Algoritma  C4.5. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , 5 (2),  609. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2943
Budiman, A. S., & Parandani, X. A. (2018). Uji Akurasi Klasifikasi Dan Validasi Data Pada Penggunaan Metode Membership Function Dan Algoritma C4 . 5 Dalam. Jurnal SIMETRIS , 9 (1), 565–578. Buulolo,  A.,  &  Bu’ulolo,  E.  (2022).  Implementasi  Algoritma  Data  Mining  J48  Untuk  Klasifikasi Mahasiswa  Yang  Layak  Mendapat  Beasiswa  PPA. Building  of  Informatics,  Technology  and Science (BITS) , 4 (1), 312–320. https://doi.org/10.47065/bits.v4i1.1641
Buulolo,  E.,  Syahputra,  R.,  &  Fau,  A.  (2020).  Algoritma  K-Medoids  Untuk  Menentukan  Calon Mahasiswa  Yang  Layak  Mendapatkan  Beasiswa  Bidikmisi  di  Universitas  Budi  Darma. Jurnal Media Informatika Budidarma , 4 (3), 797. https://doi.org/10.30865/mib.v4i3.2240
Campbell,  A.  C.,  &  Neff,  E.  (2020).  A  Systematic  Review  of  International  Higher  Education Scholarships for Students From the Global South. Review of Educational Research , 90 (6), 824– 861. https://doi.org/10.3102/0034654320947783
Damuri, A., Riyanto, U., Rusdianto, H., & Aminudin, M. (2021). Implementasi Data Mining dengan Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 8 (6), 219. https://doi.org/10.30865/jurikom.v8i6.3655
Darlinda, D., & Utamajaya, J. N. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Program Indonesia Pintar Menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9 (2), 167. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i2.3971
Defiyanti,  S.,  Jajuli,  M.,  &  Rohmawati,  N.  (2017).  Optimalisasi  K-MEDOID  dalam  Pengklasteran Mahasiswa  Pelamar  Beasiswa  dengan  CUBIC  CLUSTERING  CRITERION. Jurnal  Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 3 (1), 211–218. https://doi.org/10.25077/teknosi.v3i1.2017.211- 218
Dita, C. A. P., Chairunisyah, P., & ... (2021). Penerapan Naive Bayesian Classifier Dalam Penyeleksian Beasiswa  PPA. Journal  of  Computer  … , 2 (2),  194–198.  https://ejurnal.seminar- id.com/index.php/josyc/article/view/649
Endra,  R.  Y.,  Aprilinda,  Y.,  &  Triyanto,  D.  (2022).  Implementasi  Aplikasi  Pengajuan  Beasiswa menggunakan  Naïve  Bayes  untuk  Efisiensi  Pemilihan  Mahasiswa  Beasiswa. Explore:  Jurnal Sistem Informasi Dan Telematika , 13 (1), 16. https://doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2491
Fajariyanto,  B.,  &  Wahyuningrum,  R.  T.  (2021).  Kajian  Literatur  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa. Jurnal Simantec , 9 (2), 45–50. https://doi.org/10.21107/simantec.v9i2.9841 Hamria,  H.  (2023).  K-Nearest  Neighbor  Berbasis  Seleksi  Atribut  Chi  Square  Untuk  Klasifikasi Penerima  Beasiswa. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  Dan  Ilmu  Komputer , 14 (1),  1–10. https://doi.org/10.24176/simet.v14i1.9178
Harwati, & Miratama, H. (2016). Prediksi Prestasi Mahasiswa dengan Jalur Siswa Berprestasi (PSB) Menggunakan Metode Naïve Bayers. PERFORMA : Media Ilmiah Teknik Industri , 15 (1), 44–50. https://doi.org/10.20961/performa.15.1.13752
Hasmin,  E.,  &  Aisa,  S.  (2019).  Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Penentuan  Penerima  Beasiswa Mahasiswa  Application  of  C4.5  Algorithm  For  Determining  Student  Scholarship  Recipients.
Cogito Smart Journal | , 5 (2), 308–320.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.468 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1091-1100 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Hendri,  H.  (2021).  Implementasi  Data  Mining  Dengan  Metode  C4.5  Untuk  Prediksi  Mahasiswa Penerima Beasiswa. Indonesian Journal of Computer Science , 10 (2), 312–321. https://doi.org/10.33022/ijcs.v10i2.3013
Hendrian, S. (2018). Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Siswa Dalam Memperoleh
Bantuan Dana Pendidikan. Faktor Exacta , 11 (3), 266–274.
https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v11i3.2777
Islahudin, R. A., Rahmatullah, S., Afandi, A., & Safitri, S. (2022). Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Kelayakan  Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai. Jurnal  Informatika , 22 (2),  147–159. https://doi.org/10.30873/ji.v22i2.3367
Jaroji, J., Danuri, D., & Putra, F. P. (2016). K-Means Untuk Menentukan Calon Penerima Beasiswa Bidik Misi Di Polbeng. INOVTEK Polbeng - Seri Informatika , 1 (1), 87. https://doi.org/10.35314/isi.v1i1.129
Kamila, C. (2021). Systematic Literature Review: Penggunaan Algoritma K-Means Untuk Clustering di Indonesia
dalam
Bidang Pendidikan. Intech , 2 (1), 19–24.
https://doi.org/10.54895/intech.v2i1.866
Kitchenham,  B.,  &  Charters,  S.  (2007). Guidelines  for  performing  systematic  literature  reviews  in software engineering . UK.
Kitchenham,  B.,  Pearl  Brereton,  O.,  Budgen,  D.,  Turner,  M.,  Bailey,  J.,  &  Linkman,  S.  (2009). Systematic literature reviews in software engineering - A systematic literature review. Information and Software Technology , 51 (1), 7–15. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2008.09.009
Lidysari, W., Tambunan, H. S., & Qurniawan, H. (2022). Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sosial  Pemko  Dengan  Algoritma  C4.5  (Kasus  Kantor  Kelurahan Martoba). Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer Dan Manajemen) , 3 (1), 53– 61. https://doi.org/10.30645/kesatria.v3i1.97
Lukman.  (2016).  Penerapan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dalam  Pemilihan Beasiswa:Studi Kasus SMK YAPIMDA. Faktor Exacta 9 , 1 (1), 49–57.
Merdekawati, A. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus : Baitul Maal). Jurnal Pendidikan Teknologi Dan Kejuruan , 15 (1), 113–123. https://doi.org/10.23887/jptk-undiksha.v15i1.13067
Muhamad Tabrani. (2016). Klasifikasi Penerima Beasiswa Kopertis Dengan Menggunakan Algoritma C.45. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , XII (1), 72–80.
Ningsih,  W.,  Budiman,  B.,  &  Umami,  I.  (2022).  Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Menentukan Calon Penerima Beasiswa Di SMK YPM 14 Sumobito Jombang. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , 4 (2), 446–454. https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.570
Nuraeni,  F.,  Kurniadi,  D.,  &  Fauzian  Dermawan,  G.  (2023).  Pemetaan  Karakteristik  Mahasiswa Penerima  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  (KIP-K)  menggunakan  Algoritma  K-Means++. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 11 (3), 437–443.
https://doi.org/10.32736/sisfokom.v11i3.1439
Pratama,  F.  D.,  Zufria,  I.,  &  Triase,  T.  (2022).  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Program Indonesia Pintar. Rabit : Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab , 7 (1), 77–84. https://doi.org/10.36341/rabit.v7i1.2217
Putu, N., Hendayanti, N., Ayu, G., Arna, M., Nurhidayati, M., Bali, S. S., Agama, I., & Negeri, I. (2018). Ketepatan  Klasifikasi  Penerima  Beasiswa  Stimik  Stikom  Bali  Dengan  Hybrid  Self  Organizing Maps Dan Algoritma K-Means . 2 (1), 1–8.
Radjenović, D., Heričko, M., Torkar, R., & Živkovič, A. (2013). Software fault prediction metrics: A systematic  literature  review. Information  and  Software  Technology , 55 (8),  1397–1418. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2013.02.009
Rahmah, S. A., & Antares, J. (2022). Klasterisasi Seleksi Mahasiswa Calon Penerima Beasiswa Yayasan Menggunakan  K-Means  Clustering. I  N  F  O  R  M  a  T  I  K  A , 13 (2),  25.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.468 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1091-1100 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
https://doi.org/10.36723/juri.v13i2.282
Rahmianti,  I.  (2022).  Analisis  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Koperasi  Dengan  Metode  Data  Mining
Decision Tree. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Elektronik , 5 (2), 153–161.
https://doi.org/10.36595/jire.v5i2.663
S, U. (2023). Penerapan Data Mining Dengan Mengimplementasikan Algoritma K-Means Dalam Proses Clustering  Untuk  Pengelompokan  Mahasiswa  Calon  Penerima  Beasiswa  KIP. Building  of Informatics, Technology and Science (BITS) , 5 (1). https://doi.org/10.47065/bits.v5i1.3411
Saputra, R. A., & Ayuningtias, S. (2016). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Penentuan Calon Penerima Beasiswa Pada Smk Pasim Plus Sukabumi. Swabumi , IV (2), 114–120.
Saputra, R. A., Ramdhani, L. S., & Supriatman, S. (2019). Penerapan Metode Iterative Dichotomizer 3 (Id 3) Untuk Menentukan Beasiswa Berprestasi Pada Smp Pgri Caringin Sukabumi. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 15 (1), 35–40. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i1.29
Sari, N. N. M., & Taurusta, C. (2023). Revolutionary Scholarship Award Accuracy in Vocational High Schools  with  Decision  Support  Systems. Indonesian  Journal  of  Innovation  Studies , 22 ,  1–18. https://doi.org/10.21070/ijins.v22i.867
Siswanto,  D.  B.,  &  Normawati,  D.  (2023).  Sistem  Klasifikasi  Monitoring  dan  Evaluasi  Kelayakan Penerima  Beasiswa  UAD  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes. Jurnal  SAINTEKOM , 13 (2),
161–172. https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.428
Soegiarto, S., & Bahar, B. (2017). Model Aplikasi Penentuan Jenis Beasiswa Berbasis Algoritma K-NN Termodifikasi. Jurnal  Ilmiah  Teknik  Informatika  (JUTISI) , 5 (3),  1181–1186.  http://ojs.stmik- banjarbaru.ac.id/index.php/jutisi/article/view/112
Sudarsono, B. G., & Lestari, S. P. (2021). Clustering Penerima Beasiswa Yayasan Untuk Mahasiswa Menggunakan  Metode  K-Means. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , 5 (1),  258. https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2670
Tamba, S. P., Manalu, J. D. P., Sarumaha, V. D., Girsang, E., Colia, V. V. S., & Mujahid, P. E. (2023). Data  Mining  Untuk  Menentukan  Pemberian  Bantuan  Kelompok  Tani  Pada  Dinas  Perkebunan Sumatera Utara. Jurnal TEKINKOM , 6 (1), 143–152. https://doi.org/10.37600/tekinkom.v6i1.890 Triayudi, A. (2023). Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Penerima Dana Bantuan Sosial Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , 5 (2), 532–542. https://doi.org/10.47065/bits.v5i2.3972
Unterkalmsteiner, M., Gorschek, T., Islam, A. K. M. M., Chow Kian Cheng, Permadi, R. B., & Feldt,
R.  (2012).  Evaluation  and  Measurement  of  Software  Process  Improvement—A  Systematic Literature  Review. IEEE  Transactions  on  Software  Engineering , 38 (2),  398–424. https://doi.org/10.1109/TSE.2011.26
Wahono, R. S. (2015). A Systematic Literature Review of Software Defect Prediction: Research Trends,
Datasets, Methods and Frameworks. Journal of Software Engineering , 1 (1), 1–16.
Wicaksono, A. E. (2016). Implementasi Data Mining Dalam Pengelompokan Peserta Didik Di Sekolah.
Jurnal Teknologi Rekayasa , 21 (3), 206–216.
Yulianto, L. D., Triayudi, A., & Sholihati, I. D. (2020). Implementation Educational Data Mining For Analysis of Student Performance Prediction with Comparison of K-Nearest Neighbor Data Mining Method and Decision Tree C4.5. Jurnal Mantik , 4 (1), 441–451.
https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/index
Yunus,  M.,  Ramadhan,  H.,  Aji,  D.  R., &  Yulianto,  A.  (2021).  Penerapan  Metode  Data  Mining  C4.5 Untuk Pemilihan Penerima Kartu Indon[1] 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. Paradigma - Jurnal Komputer Dan Informatika , 23 (2).