## KLASIFIKASI PENERIMA BEASISWA KOPERTIS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C.45

## Muhamad Tabrani
Program Studi Teknik Informatika STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No.8 Warung Jati Barat Marga Satwa Jakarta Selatan muhammad.mtb@bsi.ac.id
Abstract — Every  year  college  get  scholarship coordinator private universities (kopertis), Scholarship devoted to student in a college namely scholarship  an  increase  in  academic  performance (scholarship  PPA  )  and  scholarship  assistance learn student (scholarship BBM). The process filing scholarship  ppa  and  bbm  through  two  stages selection  selection  is  the  first  stage  selection  in college  to  determine  a  candidate  scholarship recipients  that  would  be  proposed  to  kopertis,  the selection  that  both  the  stage  in  kopertis  selection. Many a student who submitted the scholarships as well  as  surpassing  kouta  given  resulted  in  the process  of  select  recipients  taken  longer  since select  must  be  in  accordance  with  the  criteria  so that  the  recipient  scholarship  right  on  target  . Based  on  these  problems  need  a  the  act  of determining  scholarship  recipients  proper.  The purpose  of  this  research  is  to  make  classifications students  scholarship  recipients  with  algorithm C4.5.    The  results  of  classifications  evaluate  and validated  with  confusion  matrix  and  a  curve  ROC, the  results  classifications  students  scholarship recipients  namely  algorithm  C4.5  with  the  level  of accuracy  of  86.88  %,  So  that  it  can  be  applied  for the  problem  the  determination  of  scholarship recipients .
Intisari — Setiap  tahunnya  perguruan  tinggi mendapatkan beasiswa dari Koordinator Perguruan  Tinggi  Swasta  (Kopertis),  beasiswa yang  ditujukan  untuk  mahasiswa  di  perguruan tinggi  yaitu  Beasiswa  Peningkatan  Prestasi Akademik (Beasiswa PPA) dan Beasiswa Bantuan Belajar  Mahasiswa  (Beasiswa  BBM).  Proses pengajuan  beasiswa  PPA  dan  BBM  melalui  dua tahap  seleksi  yaitu  seleksi  pertama  merupakan tahap  seleksi  di  perguruan  tinggi  untuk menentukan calon penerima beasiswa yang akan diusulkan  ke  kopertis.  Tahap  seleksi  yang  kedua yaitu  tahap  seleksi  di  kopertis.  Banyaknya mahasiswa  yang  mengajukan  beasiswa  tersebut serta melebihi kouta yang diberikan mengakibatkan  proses  penyeleksian  penerima memakan  waktu  yang  lama  karena  penyeleksian harus  sesuai  dengan  kriteria  agar  penerima beasiswa tepat sasaran. Berdasarkan permasalahan  tersebut  perlu  suatu  tindakan
untuk  menentukan  penerima  beasiswa  yang tepat.  Tujuan  Penelitian  ini  adalah  membuat klasifikasi mahasiswa penerima beasiswa dengan algoritma  C4.5.  Hasil  klasifikasi  dievaluasi  dan divalidasi  dengan confusion  matrix dan  kurva ROC,  hasilnya  klasifikasi  mahasiswa penerima beasiswa yaitu  algoritma  C4.5  dengan  tingkat akurasi 86.88%, sehingga dapat diterapkan untuk permasalahan penentuan penerima beasiswa.
Kata Kunci :   Algoritma C4.5, Klasifikasi

## PENDAHULUAN
Setiap  tahunnya  masing–masing  perguruan tinggi  mendapatkan  beasiswa  dari  Koordinator Koordinator  Perguruan  Tinggi  Swasta  (Kopertis) beasiswa  yang  ditujukan  untuk  mahasiswa  di perguruan tinggi swasta yaitu Beasiswa Peningkatan  Prestasi  Akademik  (Beasiswa  PPA) dan  Beasiswa  Bantuan  Belajar  Mahasiswa (Beasiswa BBM).  Beasiswa PPA adalah beasiswa yang  diberikan  kepada  para  mahasiswa  jenjang Strata  Satu  dan  Diploma  Tiga  yang  mempunyai prestasi  akademik  baik  yaitu  minimal  Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 3,00. Sedangkan  beasiswa  BBM  adalah  beasiswa  yang diberikan  kepada  para  mahasiswa  jenjang  Strata Satu dan Diploma Tiga yang mempunyai prestasi akademik  minimal  IPK  2,50  dan  aktif  dalam kegiatan kemahasiswaan serta kondisi orangtuanya  kurang  mampu.    Tujuan  dari pemberian  beasiswa  PPA  dan  BBM  ini  untuk membantu  mahasiswa  yang  kurang  mampu dalam  membayar  biaya  studi  di  perguruan tingginya.
Hasil  seleksi  penerima  beasiswa  yang dilakukan  secara  manual  dapat  berbeda-beda tergantung  dari  pengambil  keputusan  yang terlibat  dalam  proses  penentuan  penerima beasiswa  (Karismariyanti,  2011).    Hal  ini  sering menimbulkan  kesalahan  dalam  penentuan  calon penerima  beasiswa  seperti  terpilihnya  penerima beasiswa  yang  kurang  tepat.    Selain  itu  proses pengambilan keputusan untuk menentukan calon penerima  beasiswa  yang  dilakukan  secara manual  sulit  dan  membutuhkan  waktu  lama. Untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan
diperlukan suatu klasifikasi mahasiswa penerima beasiswa.
Klasifikasi merupakan salah satu dari teknik data mining yang merupakan proses penempatan objek  atau  konsep  tertentu  ke  dalam  satu  set kategori berdasarkan objek yang digunakan.  Dari berbagai  teknik  klasifikasi  yang  paling  populer digunakan  adalah decision  tree (Han  &  Kamber, 2006).   Sedangkan algoritma yang dapat dipakai dalam decision  tree salah  satunya  adalah Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  dilakukan  untuk  mencari hasil  klasifikasi  dengan  tingkat  akurasi  yang tinggi  dalam  prediksi  mahasiswa  penerima beasiswa.  Rule algoritma dengan tingkat akurasi tertinggi selanjutnya diaplikasikan dalam membuat  program  seleksi  penerima  beasiswa PPA  dan  BBM.  Program  seleksi  penerima beasiswa  PPA  dan  BBM  yang  digunakan  untuk mempermudah  dan  mempercepat  proses  seleksi di  perguruan  tinggi  dapat  dibangun  dengan menggunakan software Microsoft Visual Basic 6.0 dalam menerapkan rule hasil klasifikasi mahasiswa penerima beasiswa.

## BAHAN DAN METODE

## Klasifikasi
Klasifikasi  atau  taksonomi  adalah  proses menempatkan  suatu  objek  atau  konsep  kedalam satu  set  kategori  berdasarkan  objek  atau  konsep yang  bersangkutan  (Gorunescu,  2011).    Ada banyak  metode  data  mining  yang  digunakan untuk  tujuan  yang  berbeda-beda.    Metode klasifikasi  digunakan  untuk  membantu  dalam memahami  pengelompokkan  data.    Klasifikasi sendiri  merupakan  cabang  dari discovery  data mining seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  1. (Maimon & Rokach, 2010) .
Sumber: (Maimon & Rokach, 2010) Gambar 1. Data mining taksonomi

## Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  dan  pohon  keputusan merupakan  dua  model  yang  tak  terpisahkan, karena  untuk  membangun  sebuah  pohon keputusan,  dibutuhan  algoritma  C4.5.  Di  akhir tahun 1970 hingga di awal tahun 1980-an, J. Ross Quinlan  seorang  peneliti  di  bidang  mesin pembelajaran  mengembangkan  sebuah  model pohon  keputusan  yang  dinamakan  ID3  ( Iterative Dichotomiser ),  walaupun  sebenarnya  proyek  ini telah dibuat sebelumnya oleh E.B. Hunt, J. Marin, dan  P.T.  Stone.  Kemudian  Quinlan  membuat algoritma dari pengembangan ID3 yang dinamakan  C4.5  yang  berbasis supervised learning .
Menurut  (Witten,  Frank,  &  Hall,  2011) serangkaian  perbaikan  yang  dilakukan  pada  ID3 mencapai  puncaknya  dengan  menghasilkan sebuah  sistem  praktis  dan  berpengaruh  untuk decision  tree yaitu  C4.5.    Perbaikan  ini  meliputi metode  untuk  menangani numeric  attributes, missing  values,  noisy data,  dan  aturan  yang menghasilkan rules dari trees .
Ada  beberapa  tahapan  dalam  membuat sebuah  pohon  keputusan  dalam  algoritma  C4.5 (Larose, 2005) yaitu :
1. Mempersiapkan  data training .  Data training biasanya  diambil  dari  data  histori  yang pernah  terjadi  sebelumnya  atau  disebut  data masa  lalu  dan  sudah  dikelompokkan  dalam kelas-kelas tertentu.
2. Menghitung  akar  dari  pohon.  Akar  akan diambil  dari  atribut  yang  akan  terpilih, dengan  cara  menghitung  nilai  gain  dari masing-masing  atribut,  nilai  gain  yang  paling tinggi  yang  akan  menjadi  akar  pertama. Sebelum  menghitung  nilai  gain  dari  atribut, hitung dahulu nilai entropy . Untuk
menghitung nilai entropy digunakan rumus :
Keterangan : S= Himpunan kasus n = jumlah partisi S P i = proporsi S i terhadap S
Kemudian hitung nilai gain menggunakan rumus :
Keterangan : S = Himpunan Kasus A = Fitur n = jumlah partisi atribut A |Si| = Proporsi Si terhadap S |S| = jumlah kasus dalam S
3. Ulangi  langkah  ke  2  dan  langkah  ke  3  hingga semua record terpatisi
…… (1)
…… (2)
4. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat :
a. semua record dalam  simpul  N  mendapat kelas yang sama.
b. Tidak  ada  atribut  didalam record yang dipartisi lagi
c. Tidak  ada record didalam  cabang  yang kosong

## Model Dan Variabel
Data  mahasiswa  di  AMIK  “BSI  Yogyakarta” tahun  angkatan  2008  sampai  dengan  2013 terdapat 133 mahasiswa dengan mahasiswa yang mengajukan beasiswa, untuk siswa yang mendapatkan  beasiswa  kopertis  sebanyak  60 mahasiswa  baik  dalam  bentuk  beasiswa  BBM ataupun  beasiswa  PPA,  Sampai  saat  ini  belum diketahui  algoritma  yang  paling  akurat  dalam melakukan klasifikasi mahasiswa yang berpotensi  diterima  dalam  beasiswa  kopertis (PPA dan BBM).
Atribut dan  nilai atribut diperoleh dari  data mahasiswa  dan  data  nilai.    Adapun  atribut  yang digunakan dalam penelitian ini antara lain:
1. Semester
Merupakan  atribut  yang  berisi  semester aktif mahasiswa yang mengajukan beasiswa
2. IPK Merupakan  atribut  yang  berisi  data  nilai Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Berdasarkan Keputusan Menteri Pendidikan Nasional Republik Indonesia No 232/U/2000 Tentang Pedoman Penyusunyan  Kurikulum  Pendidikan  Tinggi dan Penilaian Hasil Belajar mahasiswa Pasal 15 ayat 2 :
IPK  sebagai  dasar  penentuan  predikat kelulusan  program  sarjana  dan  program diploma adalah:
a. IPK 2,00 - 2,75 : memuaskan
b. IPK 2,76 - 3.50 : sangat memuaskan
c. IPK 3.51 - 4,00 : dengan pujian.
3. Orangtua Merupakan  atribut  yang  berisi  data  status keberadaan  orangtua  masih  ada  atau  sudah tidak ada (yatim).
4. Penghasilan ortu/wali Merupakan  atribut  yang  berisi  penghasilan orangtua/wali  perbulannya.  penghasilan yang  didapat  oleh  keluarga  baik  berupa uang ataupun jasa. Berdasarkan penggolongannya,  Badan  Pusat  Statistik (BPS,  2008)  membedakan  pendapatan menjadi 4 golongan adalah:
a. Golongan  pendapatan  Sangat  tinggi, adalah  jika  pendapatan  rata-rata  lebih dari Rp. 3.500.000,00 per bulan
b. Golongan  pendapatan  Tinggi,  adalah jika  pendapatan  rata-rata  antara  Rp.
2.500.000,00  s/d  Rp.  3.500.000,00  per bulan
c. Golongan  pendapatan  Sedang,  adalah jika  pendapatan  rata-rata  antara  Rp. 1.500.000,00  s/d  Rp.  2.500.000,00  per bulan
d. Golongan  pendapatan  Rendah,  adalah jika pendapatan rata-rata Rp. 1.500.000,00 per bulan
5. Beasiswa Merupakan  atribut  yang  berisi  apakah mahasiswa  sebelumnya  pernah  mendapat beasiswa  baik  dari  kampus  atau  instansi lainnya
6. Berkas
Merupakan  atribut  yang  berisi  berkas  yang dikirim lengkap atau tidak lengkap
7. Remark Merupakan  atribut  yang  berisi  DAPAT  atau TIDAK  pada  program  Beasiswa  kopertis (PPA dan BBM)

## Analisa data
Penemuan frase pengetahuan dalam database diciptakan pada Knowledge Discovery in Databases (KDD)  pertama  dalam  lokakarya  di 1989  untuk  menekankan  bahwa  pengetahuan adalah  produk  akhir  dari  penemuan  basisdata. KDD  adalah  analisis  eksplorasi  secara  otomatis dan pemodelan repository data yang besar.   KDD adalah proses terorganisir untuk mengidentifikasi pola dalam data yang besar dan kompleks  dimana  pola  data  tersebut  ditemukan yang  bersifat  sah,  baru,  dan  dapat  bermanfaat serta  dapat  dimengerti  (Maimon  &  Rokach, 2010).
Penemuan  pengetahuan  dari  proses  KDD  yang terdiri dari sembilan langkah, Proses dimulai dari penentuan KDD dan diakhiri dengan pelaksanaan pengetahuan yang ditemukan.
Berikut ini adalah Sembilan langkah dalam KDD yaitu:
1. Developing an understanding of the application domain.
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengembangan pemahaman domain aplikasi untuk persiapan  langkah  awal  untuk  memahami apa  yang  harus  dilakukan  dengan  banyak keputusan (tentang transformasi, algoritma, representasi, dan lain-lain).
2. Selecting  and  creating  a  data  set  on  which discovery will be performed.
Memilih dan menciptakan satu set data yang akan  digunakan  untuk  penelitian  harus ditentukan, termasuk mencari tahu data apa yang  tersedia,  memperoleh  data  tambahan yang diperlukan, dan kemudian mengintegrasikan semua data untuk penemuan knowledge ke dalam satu set data
termasuk  atribut  yang  akan  dipakai  untuk proses tersebut.
Data  yang  digunakan  yaitu  data  pengajuan beasiswa kopertis di AMIK “BSI Yogyakarta” jurusan Manajemen Informatika tahun 2008 sampai  dengan  2013  sejumlah  133  data dimana data tersebut terdapat data mahasiswa  yang  mendapatkan  beasiswa kopertis dan tidak mendapatkan beasiswa.
3. Preprocessing and cleansing. Pada tahap ini kehandalan data ditingkatkan dengan  membersihkan  data  yang  tidak lengkap ( missing value ) dan data tidak benar ( noise ).
Data  mahasiswa  yang  ada  diseleksi  dengan memilih  data  yang  baik  dalam  hal  ini  data yang  lengkap  dan  menghilangkan  data  yang terdapat  nilai  kosong  ( missing  value )  dan atau  data  tidak  benar  ( noise ).    Data  yang dipakai untuk klasifikasi sejumlah 133 data.
4. Data Transformation
Pada  tahap  ini  disusun  dan  dikembangkan generasi  data  yang  lebih  baik  untuk  data mining.    Tahap  ini  juga  merupakan  proses transformasi  pada  data  yang  telah  dipilih sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk  proses data  mining.    Proses  ini  merupakan  proses kreatif  dan  sangat  tergantung  pada  jenis atau  pola  informasi  yang  akan  dicari  dalam basis data.
Data yang sudah disiapkan untuk klasifikasi dibagi  menjadi  dua  untuk  data training (80%)  dan  data testing (20%).    Pembagian data  menjadi  data training dan  data testing menggunakan  teknik  sampling  random sistematik  ( systematic  random  sampling ). Cara  penggunaan  teknik  sampling  random sistematik ini perandoman atau pengundian hanya  dilakukan  satu  kali,  yakni  ketika menentukan  unsur  pertama  dari  sampling yang  akan  diambil.  Penentuan  unsur sampling selanjutnya ditempuh dengan cara memanfaatkan  interval  sampel.  Interval sampel  adalah  angka  yang  menunjukkan jarak  antara  nomor-nomor  urut  yang terdapat  dalam  kerangka  sampling  yang akan  dijadikan  patokan  dalam  menentukan atau  memilih  unsur-unsur  sampling  kedua dan  seterusnya  hingga  unsur  ke-n.  Interval sampel  biasanya  dilambangkan  dengan huruf k (Sugiana, 2008).
5. Choosing the Data Mining Algorithm Setelah  pemilihan  jenis  data  mining  yang akan  digunakan  yaitu  klasifikasi,  maka selanjutnya
menentukan algoritma klasifikasi  yang  akan  digunakan.    Pada penelitian  ini  algoritma  yang  dipilih  adalah C4.5
6. Employing the Data Mining Algorithm
Tahap  ini  dilakukan  untuk  pengolahan  data dengan  algoritma  yang  telah  dipilih  untuk mendapatkan  algoritma  terbaik  dengan tingkat akurasi yang tinggi dalam klasifikasi mahasiswa penerima beasiswa.
7. Evaluation
Dalam  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  dan menafsirkan pola yang didapatkan dari hasil algoritma  yang  dipakai  untuk  mengetahui aturan,  kehandalan,  dan  lain-lain.    Evaluasi dilakukan  dengan  menerapkan  pola  yang didapat  dari  proses  sebelumnya  terhadap data testing yang  disediakan.    Evaluasi dilakukan  dengan confusion  matrix dan kurva ROC.
8. Using the discovered knowledge
Pada  tahap  ini  menggunakan  pengetahuan yang  diperoleh  dari  proses  data  mining untuk  penerapan  pada  pembuatan  program atau aplikasi maupun lainnya.  Pengetahuan klasifikasi  mahasiswa  penerima  beasiswa diterapkan  pada  data  baru  untuk  membuat klasifikasi mahasiswa penerima beasiswa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan akurasi kelayakan pemberian beasiswa  yang  menggunakan  metode  algoritma C4.5,  Setelah  itu  membandingkan  nilai  akurasi dari  kedua  metode  tersebut,  dalam  menentukan hasil  penelitian  ini  menggunakan  data training berjumlah  106  data  dan  data testing berjumlah 26.

## Algoritma C4.5
Langkah-langkah  untuk  membuat  algoritma C.45  dengan  memakai  data training yang berjumlah 106, yaitu :
a. Siapkan  data training yaitu  tabel  3.3  yang berjumlah 106 data.
b. Hitung jumlah mahasiswa penerima beasiswa  kopertis  (PPA  dan  BBM)  yang gagal berdasarkan nilai tiap atribut.
c. Hitung  nilai entropy total  dimana  diketahui penerima  beasiswa  kopertis  sebanyak  46 mahasiswa dan yang gagal berjumlah 60.
=(  (-46/106)  *  log 2 (46/106)  )+(  (-60/106)
* log 2 (60/106))
= 0.98738
d. Hitung  nilai gain untuk  masing-masing atribut.    Kemudian  tentukan  nilai  gain tertinggi.  Atribut dengan nilai gain tertinggi maka  atribut  tersebut  dijadikan  sebagai
akar.  Sebagai contoh hitung nilai gain untuk atribut Semester yaitu:
=0.98738- ((36/106*0.96408)+(52/106*0.96124) +(18/106*0)) = 0.188407
Perhitungan  nilai entropy dan gain untuk  semua atribut  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai gain tertinggi yang akan dijadikan sebagai akar.  Hasil perhitungannya terlihat di tabel di bawah ini:
Tabel 1. Hasil nilai entropy dan gain untuk menentukan simpul akar dengan data training
Sumber : Pengolahan Data (2014)
Berdasarkan  hasil  perhitungan gain pada tabel 1 terlihat atribut semester mempunyai nilai gain  tertinggi  yaitu  0.188407 sehingga  atribut semester  dijadikan  sebagai  simpul  akar  dari pohon keputusan.
Tentukan  simpul  selanjutnya  setelah simpul  akar  yaitu node 1.1  dengan  menghitung nilai entropy dan gain semua atribut berdasarkan atribut Semester dengan nilai 2 . Pembentukan simpul-simpul dengan perhitungan gain diperoleh decision  tree untuk
klasifikasi mahasiswa penerima beasiswa seperti pada gambar di bawah ini:
Tabel 2. Perhitungan entropy dan gain untuk menentukan node 1.1

## Sumber: Pengolahan Data (2014)
Berdasarkan  hasil  perhitungan gain pada tabel  4  terlihat  atribut  penghasilan  mempunyai nilai  gain  tertinggi  yaitu  0.1469743 sehingga atribut  penghasilan  dijadikan  sebagai node 1.1 dari semester.
Tentukan  simpul  selanjutnya  yaitu node 1.2 dengan menghitung nilai entropy dan gain semua atribut  berdasarkan  atribut  Semester  dengan nilai 4.
Tabel 3. Perhitungan nilai entropy dan gain untuk menentukan node 1.2
Sumber: Pengolahan data (2014)
Berdasarkan  hasil  perhitungan gain pada tabel  3  terlihat  atribut  penghasilan  mempunyai
nilai  gain  tertinggi  yaitu  0.1446536 sehingga atribut  berkas    dijadikan  sebagai node 1.2  dari Semester.
Tentukan  simpul  selanjutnya  yaitu node 1.2 dengan menghitung nilai entropy dan gain semua atribut  berdasarkan  atribut  Semester  dengan nilai 4.
Tabel 4. Perhitungan nilai entropy dan gain untuk menentukan node 1.3
Sumber: Pengolahan data (2013)
Berdasarkan  hasil  perhitungan gain pada tabel 4 terlihat hasil sudah terklasifikasi.
Tentukan  simpul-simpul  lainnya  dengan mencari  gain  tertinggi  dari  masing-masing perhitungan node berdasarkan node yang  sudah ditentukan hingga ditemukan hasil klasifikasinya.
Pembentukan simpul-simpul dengan perhitungan gain diperoleh decision  tree untuk klasifikasi mahasiswa penerima beasiswa seperti pada gambar 1
Sumber: Pengolahan data (2014) Gambar 2. Decision Tree Klasifikasi mahasiswa dengan C4.5
Berdasarkan  pohon  keputusan  pada  gambar  1, dapat  membentuk  aturan-aturan,  yaitu  sebagai berikut:
1. R1:  If  Semester  =  2  AND  Penghasilan  = Rendah  AND  Ipk  =  2.76  -  3.50  AND  Orang Tua  =  Ada  AND    Beasiswa  lain=  Tidak  AND Berkas = Lengkap THEN DAPAT
2. R2:  If  Semester  =  2  AND  Penghasilan  = Rendah AND Ipk = 3.51 – 4.00 AND Berkas = Tidak Lengkap THEN TIDAK
3. R3:  If  Semester  =  2  AND  Penghasilan  = Rendah AND Ipk = 3.51 – 4.00 AND Berkas = Lengkap  AND  Orang  Tua  =  Ada  AND Beasiswa Lain = Tidak  THEN DAPAT
4. R4:  If  Semester  =  2  AND  Penghasilan  =
Sangat Tinggi THEN TIDAK
5. R5:  If  Semester  =  2  AND  Penghasilan  = Sedang AND Ipk = 2.00 – 2.75 THEN TIDAK
6. R6:  If  Semester  =  2  AND  Penghasilan  = Sedang  AND  Ipk  =  2.75  –  3.50  AND  Orang Tua = Ada AND Beasiswa Lain = Tidak AND Berkas = Tidak Lengkap THEN TIDAK
7. R7:  If  Semester  =  2  AND  Penghasilan  = Sedang  AND  Ipk  =  2.75  –  3.50  AND  Orang Tua = Ada AND Beasiswa Lain = Tidak AND Berkas = Lengkap THEN DAPAT
8. R8:  If  Semester  =  2  AND  Penghasilan  = Sedang AND Ipk = 3.51 – 4.00 AND Beasiswa Lain = Penerima THEN TIDAK
9. R9:  If  Semester  =  2  AND  Penghasilan  = Sedang AND Ipk = 3.51 – 4.00 AND Beasiswa Lain  =  Tidak  AND  Berkas  =  Tidak  Lengkap THEN TIDAK
10. R10:  If  Semester  =  2  AND  Penghasilan  = Sedang AND Ipk = 3.51 – 4.00 AND Beasiswa Lain  =  Tidak  AND  Berkas  =  Lengkap  THEN DAPAT
11. R11:  If  Semester  =  4  AND  Berkas  =  Tidak Lengkap THEN TIDAK
12. R12: If Semester = 4 AND Berkas = Lengkap AND Ipk = 2.76 – 3.50  Penghasilan = Rendah AND  Orang  tua  =  Ada  AND  Beasiswa  Lain  = Tidak THEN DAPAT
13. R13: If Semester = 4 AND Berkas = Lengkap AND Ipk = 2.76 – 3.50  Penghasilan = Rendah AND Orang tua = Yatim THEN DAPAT
14. R14: If Semester = 4 AND Berkas = Lengkap AND Ipk = 2.76 – 3.50  Penghasilan = Sedang THEN TIDAK
15. R15: If Semester = 4 AND Berkas = Lengkap AND Ipk = 2.76 – 3.50  Penghasilan = Tinggi THEN TIDAK
16. R16: If Semester = 4 AND Berkas = Lengkap AND Ipk = 3.51 – 4.00  Penghasilan = Rendah THEN DAPAT
17. R17: If Semester = 4 AND Berkas = Lengkap AND Ipk = 3.51 – 4.00  Penghasilan = Sangat Tinggi THEN DAPAT
18. R18: If Semester = 4 AND Berkas = Lengkap AND Ipk = 3.51 – 4.00  Penghasilan = Sedang THEN DAPAT
19. R19: If Semester = 4 AND Berkas = Lengkap AND Ipk = 3.51 – 4.00  Penghasilan = Tinggi AND  Beasiswa  Lain  =  Penerima  THEN TIDAK
20. R20: If Semester = 4 AND Berkas = Lengkap AND Ipk = 3.51 – 4.00  Penghasilan = Tinggi AND Beasiswa Lain = Tidak AND Orang Tua = ADA THEN DAPAT
21. R21: If Semester = 4 AND Berkas = Lengkap AND Ipk = 3.51 – 4.00  Penghasilan = Tinggi AND Beasiswa Lain = Tidak AND Orang Tua = Yatim THEN DAPAT
22. R22: If Semester = 6 THEN TIDAK
Hasil  dari  pengujian  model  yang  telah dilakukan,  dilakukan  pengujian  tingkat  akurasi dengan  menggunakan  confussion  matrix  dan kurva ROC/AUC ( Area Under Cover ).
1. Confussion Matrix
Tabel  5  adalah  perhitungan  akurasi  data training  menggunakan  algoritma  C4.5.  Diketahui dari  106    data  training,  dengan  menggunakan metode  algoritma  C4.5  didapat  48  data  prediksi tidak sesuai  dengan  tidak,  1  prediksi  tidak ternyata  Dapat,  12  data  prediksi  Dapat ternyata tidak , dan 45 data prediksi dapat  sesuai dengan Dapat.
Tabel 5. Confussion Matrix data training
Sumber: Pengolahan data (2014)
Tabel  6  adalah  perhitungan  akurasi  data testing  menggunakan  algoritma  C4.5.  Diketahui dari  27  data  testing,  dengan  menggunakan metode algoritma C4.5 didapat 14  data prediksi.
Dapat sesuai dengan Dapat , 4 prediksi Dapat ternyata  Tidak,  1  data  prediksi  Tidak  ternyata dapat,  dan  8  data  predisi  tidak  sesuai  dengan tidak.
2. Evaluasi dengan Kurva ROC
ROC memiliki tingkat nilai diagnosa yaitu(Gorunescu, 2011): Akurasi  bernilai  0.90  –  1.00  = excellent classification Akurasi bernilai 0.80 – 0.90 = good classification Akurasi bernilai 0.70 – 0.80 = fair classification Akurasi bernilai 0.60 – 0.70 = poor classification Akurasi bernilai 0.50 – 0.60 = failure Hasil  yang  didapat  dari  pengolahan  ROC  untuk algoritma  C4.5  dengan  menggunakan  data training sebesar 0.970 dapat dilihat pada gambar 2 dengan tingkat diagnosa excellent classification
Sumber: Pengolahan data (2014) Gambar 2 Grafik ROC dengan data training
Hasil  yang  didapat  dari  pengolahan  ROC  untuk algoritma C4.5 dengan menggunakan data testing sebesar  0.883  dapat  dilihat  pada  gambar  3 dengan tingkat diagnosa good classification

## Sumber: Pengolahan data(2014)
Gambar 3 Grafik ROC dengan data testing Berikut aplikasi yang dihasilkan berdasarkan rule yang ada menggunakan aplikasi
Visual basic 6.0
Sumber: Pengolahan data (2014) Gambar 4 Aplikasi klasifikasi Beasiswa
Pada  aplikasi  untuk  klasifikasi  mahasiswa pada  gambar  4  dihasilkan  klasifikasi  penerima beasiswa.    Input  data  mahasiswa  pada  program tersebut  sesuai  dengan  atribut  yang  dibutuhkan, kemudian klik tombol HASIL KLASIFIKASI, maka secara otomatis tampil hasil klasifikasi mahasiswa  mendapatkan  beasiswa  atau  tidak. Untuk  menginput  kembali  data  baru  klik  tombol INPUT  DATA  LAGI,  dan  tombol  KELUAR digunakan untuk keluar dari aplikasi tersebut.

## KESIMPULAN
Dalam  pengujian  yang  telah  dilakukan dengan menggunakan  atribut diperoleh dari data mahasiswa  dan  data  nilai.    Adapun  atribut  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  antara  lain: Semester,  IPK,  Orangtua,  Penghasilan  ortu, Beasiswa,  Berkas,  Remark.  Data  di  olah  dengan menggunakan  algoritma  C4.5  memiliki  tingkat akurasi  87.74%,  dengan  menggunakan  data traning    ROC  0.970  termasuk  dalam  kategori excellent  classification dan  pada  testing  memiliki tingkat ROC yaitu 0.883, termasuk dalam katagori good  classification. Dan  dibuatkan  aplikasi klasifikasi  beasiswa  dengan  menggunakan  rule yang dihasilkan.

## REFERENSI
Gorunescu, F. 2011. Data Mining Concepts, Models and Techniques. Berlin: Springer .
Han, J., & Kamber, M. 2006. Data Mining Concepts And  Techniques  2nd  Edition.  San  Fransisco: Elsevier .
Jones,  P.  2001. Visual  Basic:  A  Complete  Course.
London: Continuum . Karismariyanti,  M.  2011.  Simulasi  Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa
Menggunakan Metode Composite Performance Index. Jurnal Teknologi Informasi Vol.1 , 54-59.
Kotsiantis,  S.,  &  Pintelas.  P.  2004. A  Decision Support  Prototype  Tool  for  Predicting Student Performance in an ODL Environment. Greece: University of Patras . Larose, D. T. 2005. Discovering Knowledge in Data An  Introduction  to  Data  Mining.  New  Jersey: John Willey and Sons . Liao,  T.  W.  2007. Enterprise  Data  Mining:  A Review  and  Research  Directions.  Recent Advances  in  Data  Mining  of  Enterprise  Data: Algorithms and Applications , 1-109. Liberty,  J.  2005. Programming  Visual  Basic 2005. USA: O'Reilly Media. Maimon,  O.,  &  Rokach,  L.  2010. Data  Mining  and Knowledge  Discovery  Handbook  Second Edition. London: Springer . Powers,  D.  2011. Evaluation:  From  Precision, Recall  and  F-Measure  To  ROC,  Informedness, Markedness & Correlation. Journal of Machine Learning Technologies , 37-63. Santiary,  P.  A.  2012.  Sistem  Pendukung
Keputusan Cerdas dalam Penentuan
Beasiswa. Jurnal Logic Vol.12 No.2 , 87-91. Suryana, T. 2009. Visual Basic. Yogyakarta: Graha Ilmu. Vercellis,  C.  2009. Business  Intelligence.  United Kingdom: John Wiley and Sons . Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  &  Hall,  M.  A.  2011. Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques Third Edition.
Burlington:
Elsevier.
Wu, X., & Kumar, V. 2009. The Top Ten Algorithms in Data Mining. USA: CRC Press . www.dikti.go.id/.januari-13,2014. http://www.dikti.go.id/files/Lemkerma/ke pmen232-2000.txt

## BIODATA PENULIS
Muhamad Tabrani, M.Kom Menyelesaikan S1 Sistem Informasi  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta, S2 Magister Ilmu Komputer di Pascasarjana STMIK Nusa  mandiri  Jakarta,  Saat  ini menjadi  Dosen  tetap  di  STMIK
Nusa  Mandiri  Jakarta.  Bidang  ilmu  yang  ditekuni ilmu komputer khususnya pemograman, beberapa  kali  mengikuti  seminar  baik  nasional maupun seminar internasional, pemakalah International  Seminar  on  Scientific  Issues  and Trends (ISSIT) BSI 2014.