KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 3005-3012 DOI 10.30865/klik.v4i6.1933 https://djournals.com/klik

## Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Forward Selection Dan Stratified Sampling Untuk Prediksi Kelayakan Mahasiswa Penerima Beasiswa
Bentar Candra P * , Kusrini, Tonny Hidayat
Pascasarjana, Magister PJJ Informatika, Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* ben@students.amikom.ac.id, 2 kusrini@amikom.ac.id, 3 tonny@amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: ben@students.amikom.ac.id
Abstrak− Setiap calon mahasiswa memiliki peluang untuk mendapatkan beasiswa di lingkungan institusi pendidikan namun seringkali tidak tepat sasaran sehingga dibutuhkan pendekatan data mining yang lebih akurasi. Namun, algoritma C4.5 memiliki kelemahan p ada tingkat  akurasinya  saat  mengelola  data  dalam  jumlah  yang  besar  sehingga  perlu  di  optimasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengoptimasi algoritma C4.5 menggunakan metode stratified sampling dan forward selection dalam penentuan kelayakan penerima beasiswa. Data berasal dari calon mahasiswa di Universitas Anwar Medika dengan jumlah sampel sebanyak 263 record yang kemudian diolah menggunakan aplikasi RapidMinner untuk algoritma C4.5 tanpa optimasi dan algoritma C4.5 dengan optimasi metode stratified sampling+forward  selection .  Hasil  penelitian  menunjukkan  tingkat  akurasi  lebih  tinggi  pada  algoritma  C4.5  dengan  optimasi menggunakan  metode stratified  sampling+forward  selection yakni  sebesar  81,75%  dibandingkan  dengan  tingkat  akurasi  pada algoritma C4.5 tanpa optimasi yakni sebesar 80,23%. Dengan demikian, kesimpulan dari penelitian ini yaitu algoritma C4.5 dengan optimasi menggunakan metode stratified sampling dan forward selection lebih efektif dan dapat mengatasi kekurangan algoritma C4.5 tanpa optimasi.
Kata Kunci: Data Mining; Stratified Sampling; Forward Selection; Algoritma C4.5; Beasiswa
Abstract− Every prospective student has the opportunity to get a scholarship within an educational institution, but it is often not on target so a more accurate data mining approach is needed. However, the C4.5 algorithm has a weakness in its level of accuracy when managing large amounts of data so it needs to be optimized. This research aims to optimize the C4.5 algorithm using stratified sampling and forward selection methods in determining the eligibility of scholarship recipients. The data came from prospective students at Anwar Medika University with a sample size of 263 records which were then processed using the RapidMinner application for the C4.5 algorithm without optimization and the C4.5 algorithm with optimization of the stratified sampling + forward selection method. The research results show a higher level of accuracy in the C4.5 algorithm with optimization using the stratified sampling +  forward selection method, namely 81.75% compared to the accuracy level in the C4.5 algorithm without optimization, namely 80.23%. Thus, the conclusion of this research is that the C4.5 algorithm with optimization using stratified sampling and forward selection methods is more effective and can overcome the shortcomings of the C4.5 algorithm without optimization.
Keywords : Data Mining; Stratified Sampling; Forward Selesction; Algorithm C4.5 Optimation; Scholarship

## 1. PENDAHULUAN
Dunia pendidikan merupakan aspek yang penting dalam kehidupan mengingat Ki Hajar Dewantara (bapak pendidikan nasional) menyebutkan bahwa pendidikan itu mengalami proses yang panjang hingga akhir hayat mengingat kehidupan adalah bagian dari proses belajar [1]. Proses itulah yang dibentuk dalam pendidikan untuk membangun suatu  karakter maupun kemampuan setiap individu. Pada proses pendidikan meliputi tiga aspek yaitu kognitif, afektif, dan psikomotorik. Ketiga tersebut harus dicapai dengan baik dan sempurna untuk menciptakan suatu keberhasilan sehingga pemerintah terus mengupayakan penerapan ketiga aspek tersebut di institusi pendidikan [2]. Seperti pasal 31 ayat 1-2 yang tertuang pada UUD  1945  bahwa  tiap  warga  negara  Indonesia  memiliki  hak  dalam  memperoleh  pendidikan.    Berbagai  program pemerintah  terus  di  upayakan  supaya  warga  negara  Indonesia  terus  bisa  memperoleh  pendidikan  salah  satunya menwarkan program beasiswa bagi warga yang kurang mampu [3] terutama beasiswa untuk program perguruan tinggi. Setiap perguruan tinggi negeri maupun swasta pasti terdapat program beasiswa karena biaya perkuliahan masih terhitung tinggi. Program beasiswa yang ditawarkan terbagi menjadi dua kelompok yaitu beasiswa internal dan eksternal. Beasiswa internal  merupakan  beasiswa  yang  berasal  dari  institusi  itu  sendiri  baik  itu  secara  penuh  maupun  sebagian  sedangkan beasiswa eksternal merupakan beasiswa yang berasal dari luar  institusi yang sumber pendanaannya biasanya diadakan oleh pemerintah dan swasta [4].
Setiap  warga  negara  Indonesia  memiliki  peluang  untuk  mendapatkan  beasiswa  [5]  sehingga  setiap  institusi pendidikan  banyak  sekali  yang  menyumbangkan  beasiswa  yang  ditujukan kepada  calon mahasiswa yang ingin kuliah seperti    beasiswa    yang  diberikan   oleh    lembaga    pemerintah,   yayasan    atau    perusahaan  seperti  Universitas  Anwar Medika  yang  mempunyai  Program  Beasiswa  yang  disumbangkan  oleh  yayasan  Anwar  Medika.    Program  tersebut bermaksud untuk memberikan bantuan  biaya kuliah  yang diberikan  kepada calon mahasiswa  yang  orang  tuanya di rasa  kurang    mampu.  Untuk  memperoleh  beasiswa  tersebut,  dilakukan  seleksi  oleh  pihak  universitas  supaya  dapat dimanfaatkan sebaik   mungkin  sehingga  bagi   yang  mendapatkannya, calon mahasiswa   tersebut  dapat   menjalankan perkuliahan dengan baik. Namun, saat dilakukan seleksi, sering menjumpai permasalahan yang dialami. Salah satunya, banyaknya  penerima  beasiswa  yang  tidak  tepat  sasaran  [6].  Hal  ini  dikarenakan  banyaknya  calon  mahasiswa  yang mengajukan  beasiswa  tersebut  dan  sistem  seleksi  yang  dilakukan  oleh  pihak  universitas  masih  bersifat  konvensional. Sehingga  pemanfaatan  beasiswa  masih  kurang  optimal  [7].  Dengan  demikian,  berdasarkan  permasalahan  tersebut dibutuhkan  pendekatan  data  mining  untuk  memprediksi  kelayakan  penerima  beasiswa.  Data  mining  adalah  proses

## Bentar Candra P, Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Forward Selection Dan Stratified Sampling Untuk Prediksi Kelayakan Mahasiswa Penerima Beasiswa
penggalian  atau  penggumpulan  informasi  pada  sebuah  data  penting  dengan  kadar  besar.  Biasanya  digunakan  dalam berbagai macam bidang ilmu seperti artificial intelligence, machine learning atau pembelajaran mesin, teknik statistika maupun matematika [6]. Data Mining harus mempelajari metode untuk mencarikan pengetahuan atau menemukan pola dari suatu  data  yang  besar [8].
Ada beberapa algoritma data mining yang bisa digunakan dalam prediksi kelayakan penerima beasiswa, seperti Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  dan  C4.5  [9].  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  mempunyai  kelebihan  pada model  pembelajaran  yang  tidak  mengansumsikan  apa-apa  terhadap  distribusi  data  (non  parametrik),  tetapi  memiliki kelemahan rentan dengan atribut yang non-informatif.  Naïve bayes mempunyai kelebihan pada model yang dibuat dan proses begitu cepat tetapi memiliki tetapi memiliki kelemahan hanya  mengandalkan satu  probabilitas (peluang) saja saat mengukur akurasi sedangkan algoritma C4.5  dapat  mengatasi kerentanan atribut  non-informatif dan pengukuran akurasi yang mengandalkan satu probabilitas saja dengan membuat model pohon keputusan [10]. Akan tetapi, pohon keputusan memiliki kelemahan ketika dihadapkan dengan atribut dan jumlah data yang besar [11]. Penelitian lain juga menyebutkan bahwa tingkat akurasi dengan algoritma C4.5 dalam menentukan penerimaan beasiswa masih kurang yakni hanya 57% [12]. sehingga perlu dilakukan optimasi algoritma C4.5 dengan metode Forward Selection dan Stratified Sampling karena menurut penulis dapat meminimalisir kelemahan dan membatasi besarnya jumlah data. Berdasarkan uraian diatas, penulis tertarik melakukan penelitian tentang prediksi kelayakan penerima beasiswa menggunakan algoritma C4.5 yang akan di optimasi dengan metode stratified sampling dan forward selection.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahap Penelitian
Dalam menjalankan penelitian ini, peneliti melakukan beberapa tahapan. Berikut pada gambar 1 merupakan tahapan - tahapan yang dilakukan dalam penelitian :
Gambar 1. Tahap Penelitian
Berdasarkan gambar 1, tahap penelitian ini terbagi menjadi empat bagian yaitu Pengumpulan data, analisi data, pengujian dan Evaluasi dan hasil . Berikut penjelasan tentang tahapannya :
a. Pengumpulan data
Alur Penelitian Pengumpulan Data Analisis Data Pengujian Evaluasi dan Hasil Mengambil dataset di Lokasi, dalam hal ini di Universitas Anwar Medika Mengurangi Data menggunakan Metode Stratified Sampling.
memilih atribut apa saja yang paling berpengaruh pada akurasi, dan menghilangkan atribut yang tidak berpengaruh Mebangung Pohon Keputusan Data Latih Data Uji Confusion Matrix Akurasi Sensitivitas Spesifisitas Kurva ROC Area Under ROC Curve Evaluasi Bandingkan Dengan Metode Tanpa Optimasi Validasi Hasil

## Bentar Candra P, Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Forward Selection Dan Stratified Sampling Untuk
Mengumpulkan dataset mahasiswa Universitas Anwar Medika yang akan digunakan sebagai bahan penelitian b. Analisis Data
Menganalisa  data  yang  terkumpul  yang  kemudian  diseleksi  menggunakan  metode stratified  sampling dengan  cara memilih atribut yang paling berpengaruh dan menghilangkan atribut yang tidak berpengaruh yang selanjutnya dibuat pohon keputusan
c. Pengujian
Hasil  dari  analisa  data  dilakukan  pengujian  menggunakan  optimasi  Algoritma  C4.5  menggunakan metode Staried Sampling dan Metode Forwad Selection d. Evaluasi dan Hasil
Hasil  dari  pengujian  akan  di  evaluasi  dengan  membandingkan  metode  Algoritma  C4.5  tanpa  optimasi  dan mengggunakan Algoritma C4.5 dengan optimasi yang selanjutnya dilakukan tahap validasi hasil

## 2.2 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang menjadi bagian gabungan dari algoritma decision tree[13]. Pada  langkah ini dilakukan dengan peracangan dari model sistem yang menggunakan algoritma C4.5 agar dapat membentuk sebuah pohon keputusan hingga dapat menghasilkan rule prediksi penerimaan beasiswa. Algoritma C4.5 dianggap algoritma yang dapat membantu  dalam melakukan sebuah klasifikasi  data karena dalam karakter data yang diklasifikasikan dapat  diperoleh dengan baik dan tepat, maka dapat memudahkan peneliti menggali informasi terhadap data tersebut [14]. Algoritma C4.5 yang  dianggap  sebagai  yang  sangat  dalam  membantu  klasifikasi  data  karena  karakter  data  yang  akan  diklasifikasikan terdapat dengan jelas, baik dalam gambaran struktur pohon keputusan (rule) ataupun ke dalam aturan if then, sehingga dapat  memudahkan user dalam melakukan observasi  informasi  dengan data yang berkaitan. Pada penyeleksian atribut dalam  penelitian  ini  sangat  mempengaruhi  dalam  pengolahan  algoritma  C4.5  karena  keputusan  ini  sangat  bergantung pada atribut yang dipilih[15].
Dengan  penjelasan  di  atas,  maka  peneliti  menggunakan  algoritma  C4.5    untuk  membantu  agar  lebih  mudah memprediksi  suatu  nilai  informasi,  dan  menurut  peneliti,  algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  ID3  dengan membentuk pohon keputusan untuk memprediksi atau memperkirakan suatu peristiwa atau kejadian, untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan. Adapun tahapan dalam Algoritma C4.5 [16] sebagai berikut: a. Menentukan nilai gain dengan cara memilih atribut setiap simpul pada pohon keputusan untuk menentukan variabel mana yang akan menjadi node pada suatu pohon keputusan. Adapun nilai gain dihitung dengan cara sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ | 𝑆 𝑖 | |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑛 𝑖=1 𝑆 𝑖 ) (1)
Dengan S adalah  himpunan kasus, A adalah atribut, n adalah jumlah partisi  atribut A , | 𝑆 𝑖 | adalah jumah kasus pada partisi ke i , dan | 𝑆 |adalah jumlah kasus dalam S . b.   Menentukan nilai entropy. Nilai tersebut digunakan untuk mengetahui perbedaan keputusan pada nilai tertentu  dengan rumus sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦  ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝐿𝑜𝑔2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1
(2)
Dengan S adalah himpunan kasus, A adalah Fitur, n adalah jumlah partisi, dan Pi adalah proporsi dari S i dan S.

## 2.3 Stratified Sampling
Stratified Sampling merupakan teknik pengambilan sampel secara acak dengan memperhatikan tingkatan (strata) pada populasi.  Dataset  dibagi  menjadi  beberapa  bagian  yang  terpisah  (strata),  kemudian  sampel  diambil  secara  acak berdasarkan strata yang sudah dibuat. Adapun tahapan Stratified Sampling [11] sebagai berikut: a. Populasi N dibagi menjadi beberapa sub populasi yang tiap sub populasi terdiri dari elemen N1, N2, N3,..., NL.
b. Antara sub-sub populasi tidak boleh ada tumpang tindih, sehingga N1 + N2 + N3 + ⋯ +NL =N.
c. Mengambil sampel secara acak dari masing masing sub populasi dengan  alokasi  sampel  yang proporsional. Sebelum pengambilan sampel, ditentukan ukuran sampel karena sampel yang diambil harus mencerminkan populasi.

## 2.4 Metode Forward Selection
Data set bisa berisi ratusan atribut, yang diantaranya mungkin tidak relevan dengan pola yang ingin dicari. Misalnya ingin mengklasifikasi  status  kredi  nasabah  yang  kreditnya  macet  atau  lancar,  atribut  seperti  nomor  telepon  mungkin  tidak relevan  bila  dibandingkan  dengan  atribut  usia  dan  riwayat  kredit.  Mempertahankan  atribut  yang  tidak  relevan  dapat memperlambat  proses  pencarian  pola  dan  membuat  algoritma  data  mining  bingung  sehingga menghasilkan  pola  yang buruk.   Untuk mengatasi atribut yang tidak relevan, dapat dilakukan dengan cara dihapus [11].
Forward Selection merupakan salah satu Feature Selection yang bertujuan untuk mendapatkan kumpulan atribut yang minim dari sekumpulan atribut yang berjumlah banyak. Manfaat Feature Selection adalah membantu membuat pola yang mudah dipahami.Prosedur  ini dimulai  dengan  himpunan kosong dari atribut yang akan dikurangi. Selanjutnya atribut  tersebut  diuji  satu-persatu  dan  dipilih  atribut  terbaik  dengan  akurasi  paling  tinggi.  Kemudian  dilakukan  iterasi pengujian  berikutnya  secara  terus    menerus    dan    berhenti    jika  atribut  yang  diuji  tidak  memberikan  akurasi  yang signifikan. Adapun tahapannya sebagai berikut [6]:
Bentar Candra P, Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Forward Selection Dan Stratified Sampling Untuk Prediksi Kelayakan Mahasiswa Penerima Beasiswa
Atribut asli: {A01, A02, A03, A04, A05, A06} Tahap pengurangan atribut: 1.   {A01} 2.   {A01, A04}
3.   Pengurangan atribut {A01, A04, A06}

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengelompokan Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  eksperimen  dan  studi  pustaka,  Dataset  yang  diambil  berasal  dari Universitas  Anwar  Medika  dengan  jumlah  263 record terdiri  dari  65  sampel  layak  dan  198  tidak  layak.  Dataset  ini memiliki 9 atribut yang terdiri dari 8 atribut nominal dan 1 atribut numerik. Adapun karakteristik dataset pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Karakteristik Dataset di Universitas Anwar Medika No Nama Tipe 1 Nama Sesuai Ijazah Polynominal 2 Program Studi Polynominal 3 Jenis Kelamin Binominal 4 Alamat Polynominal 5 Kecamatan Polynominal 6 Alat Transportasi Polynominal 7 Pekerjaan Ayah Polynominal 8 Penghasilan Ayah Polynominal 9 Layak atau Tidak Layak Binominal
Pada tabel 1 diketahui atribut polynominal sebanyak 7 sedangkan binominal sebanyak 2 dari total 9 atribut. Adapun atribut  yang  termasuk  tipe  polynominal  dalam  penelitian  ini  yaitu  nama,  program  studi,  alamat,  kecamatan,  alat transportasi, pekerjaan ayah, dan penghasilan ayah sedangkan yang termasuk tipe binominal yaitu atribut jenis kelamin dan layak atau tidak layak. Untuk atribut Nama Sesuai Ijazah, Alamat, dan Kecamatan di hapus karena tidak diperlukan dalam penentuan pohon keputusan.

## 3.2 Hasil Pengujian Algoritma C4.5 Tanpa Optimasi
Pada penelitian ini, dataset di uji dengan algoritma C4.5 tanpa optimasi menggunakan aplikasi RapidMinner yang terlihat pada gambar 1.
Bentar Candra P, Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Forward Selection Dan Stratified Sampling Untuk Prediksi Kelayakan Mahasiswa Penerima Beasiswa
Tabel 2. Hasil Uji Algoritma C4.5
Model Akurasi  Sensitivitas  Spesifisitas PPV NPV AUC Algoritma C4.5 tanpa Optimasi  80,23% 93,43% 40,00% 82,59%  66,67%  0,769%
Pada  tabel  2  diketahui  nilai  algoritma  C4.5  tanpa  optimasi,  nilai  akurasi  sebesar  80,23%,  sensitivitas  sebesar 93,43%, spesifisitas 40,00%, PPV sebesar 82,59%, NPV sebesar 66,67%, dan AUC sebesar 0,769%. Hal ini sesuai dengan penelitian [17] bahwa algoritma C4.5 efektif dalam memprediksi kelayakan penerimaan beasiswa dengan metode manual sebelumnya. Namun penggunaan algoritma C4.5 kurang optimal jika digunakan dalam sampel yang lebih besar sehingga perlu dilakukan optimasi untuk mengetahui perubahan peningkatan akurasi [18].

## 3.3 Hasil Pengujian Optimasi Algoritma C4.5 dengan Stratified sampling dan Forward Selection
Pada tahap ini pengujian dilakukan dengan optimasi  menggunakan metode stratified sampling (gambar 2) . Data yang sudah terkumpul diolah menggunakan Stratified sampling sebelum dibuat pemodelan. Sampel data yang diambil secara acak dari populasi data memperhatikan tingkat distribusi data untuk membentuk sebuah dataset baru.
Gambar 2. Tampilan Metode Stratified Sampling pada aplikasi RapidMiner
Hasil dari stratified sampling terjadi pemilihan atribut terbaik dan atribut yang tidak memiliki kontribusi ke akurasi menggunakan  metode Forward  Selection (gambar 3) dimana  prosesnya   dilakukan  secara  terus-menerus. Proses akan berhenti jika atribut yang diuji sudah tidak memberikan peningkatan akurasi yang signifikan.
Gambar 3. Tampilan metode Forward Selection pada Aplikasi RapidMiner
Tool yang  digunakan  bagian  kanan  pada  gambar  4  yaitu apply  model dan performance .  Kedua tool tersebut berfungsi untuk menerapkan model yang telah dilatih pada data baru dan membuat prediksi berdasarkan model tersebut. Tools Performance digunakan untuk  memudahkan melihat nilai  akurasi  dan efektifitas model. Pada tahap ini, peneliti membagi data latih (data training) dan data uji (data testing) menjadi 10 subset secara acak (number of folds =10)
Gambar 4. Tampilan proses modelling pada Aplikasi RapidMiner
Hasil modelling didapatkan  tampilan  pohon  keputusan  seperti  pada  gambar  5.  Selanjutnya  hasil  dari  pohon keputusan dilakukan uji cross validation untuk mengetahui nilai akurasi dan AUC.
Bentar Candra P, Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Forward Selection Dan Stratified Sampling Untuk Prediksi Kelayakan Mahasiswa Penerima Beasiswa
Gambar 5. Tampilan Pohon Keputusan
Proses cross  validation setelah  dilakukan  optimasi  terlihat  pada  gambar  6  menggunakan  aplikasi  RapidMiner. Bagian kanan gambar , tool yang digunakan yaitu apply model dan performance.
Gambar 6. Tampilan Pengujian Model setelah dilakukan optimasi dan pengukuran performance pada Aplikasi RapidMiner
Tabel 3. Confusion Matrix Kenyataan Tidak Layak Kenyataan Layak Total Prediksi Tidak Layak 187 37 224 Prediksi Layak 11 28 39 Total 198 65 263
Bentar Candra P, Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Forward Selection Dan Stratified Sampling Untuk

## Prediksi Kelayakan Mahasiswa Penerima Beasiswa
Tabel 3 merupakan confusion matrix (hasil klasifikasi prediksi) sebelum diketahui nilai akurasi dan AUC. Pada klasifikasi (prediksi) diketahui dari 263 sampel terdapat prediksi tidak layak sebesar 187 data dan prediksi layak sebesar 11 data sehingga kenyataan tidak layak menunjukkan jumlah data sebesar 198. Kemudian pada prediksi tidak layak pada kenyataan layak didapatkan 39 data dan prediksi layak sebesar 26 data sehingga jumlah kenyataan layak sebesar 65 data. Oleh karena itu, hasil diatas dilakukan perhitungan akurasi, sensitivitas, spesifitas, PPV, dan NPV  dengan persamaan sebagai berikut:
Akurasi = 187+28 187+28+37+11 𝑥100% = 81,75%
Sensitivitas = 187 187+11 𝑥100% = 94.44%
Spesifisitas = 28 28+37 𝑥100% = 43,08%
PPV = 187 187+37 𝑥100% = 83.48%
NPV = 28 28+11 𝑥100% = 71,79%
Hasil perhitungan diatas didapatkan hasil akurasi sebesar 81,75%; sensitivitas sebesar 94,44%; spesifitas sebesar 43,08%;  PPV  sebesar  83,48%;  dan  NPV  sebesar  71,79%.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  tersebut,  perlu  dilakukan pembuatan kurva ROC (gambar 7) untuk mengetahui nilai Area Under ROC Curve (AUC)[19] dan hasil menunjukkan nilai AUC sebesar 0.757.

## Gambar 7 . Tampilan Kurva ROC
3.4 Hasil Perbandingan Algoritma C4.5 tanpa Optimasi dan Algoritma C4.5 dengan Optimasi+ Stratified sampling + Forward Selection
Pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  hasil  pengukuran  algoritma  C4.5  tanpa  optimasi  dengan algoritma C4.5 menggunakan optimasi metode stratified sampling dan forward selection dimana pada tabel 5 algoritma C4.5  tanpa  optimasi  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  80,23%,  sensitivitas  sebesar  93,43%;  spesitifitas  40,00%,  PPV sebesar  82,59%,  NPV  sebesar  66,67%,  dan  AUC  sebesar  0,769%  sedangkan  algoritma  C4.5  dengan  optimasi menggunakan  optimasi  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  81,75%,  sensitivitas  sebesar  94,44%,  spesitifitas  sebesar 43,44%%, PPV sebesar 83,08%, NPV sebesar 71,79%, dan AUC sebesar 0,757%.
Tabel 4 . Hasil Pengukuran sebelum optimasi dan sesudah optimasi
Model Akurasi  Sensitivitas  Spesififisitas PPV NPV AUC Algoritma C4.5 80,23% 93,43% 40,00% 82,59%  66,67%  0,769% Algoritma C4.5+Starified Sampling + Forward Selection 81,75% 94,44% 43,08% 83,48%  71,79%  0,757%
Hal  ini  sesuai  dengan  penilitian  [11]  bahwa  algoritma  C4.5  dengan  optimasi  menggunakan  metode stratified sampling dan forward selection berhasil meningkatkan akurasi sebesar 1,52%. Penelitian lain  [20] juga menyebutkan bahwa  optimasi  dengan stratified  sampling dan forward  selection dapat  mengatasi  kelemahan  dari  algoritma  C4.5. Dengan demikian dari hasil pengukuran yang dilakukan diatas, menunjukkan bahwa nilai akurasi pada algoritma C4.5
Bentar Candra P, Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Forward Selection Dan Stratified Sampling Untuk Prediksi Kelayakan Mahasiswa Penerima Beasiswa
tanpa  optimasi  memiliki  nilai  rendah  dibandingkan  dengan  algoritma  C4.5  yang  sudah  dioptimasi  dengan  metode stratified sampling dan forward selection .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian dan pembahasan diatas, dapat  disimpulkan untuk menjawab rumusan masalah dalam penelitian  ini,  yang  pertama  adalah  Algoritma  C4.5  telah  terbukti  efektif  dalam  memprediksi  kelayakan  penerima beasiswa  di  Universitas  Anwar  Medika  dengan  hasil  nilai  akurasi  sebesar  80,23%  sedangkan  kesimpulan  yang  kedua setelah dilakukan optimasi pada Algoritma C4.5 dengan menggunakan Metode Startified Sampling dan Forward Selection dengan hasil nilai akurasi sebesar 81,75%. Dan kesimpulan yang terakhir atau ketiga bahwa dengan dilakukan optimasi algoritma  C4.5  menggunakan  metode stratifeid  sampling  dan  metode  forwarding  selection telah  terbukti  berhasil meningkatkan akurasi algoritma C4.5 sebesar 1,525% dalam memprediksi kelayakan penerima beasiswa di Universitas Anwar Medika.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas  Anwar  Medika  yang  telah  mengizinkan  dan  bersedia  dalam mendukung penelitian ini serta berbagai pihak yang telah membantu melancarkan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] A. Hidayat, S. Fatimah, dan D. N. Rosidin, “Challenges and Prospects of Islamic Education Institutions and Sustainability in The Digital Era,” Nazhruna J. Pendidik. Islam , vol. 5, no. 2, hal. 351–366, 2021.
[2] E. N. Qorimah dan S. Sutama, “Studi Literatur: Media Augmented Reality (AR) Terhadap Hasil Belajar Kognitif,” J. Basicedu , vol. 6, no. 2, hal. 2055–2060, 2022.
[3] A. Hakim, “Faktor penyebab anak putus sekolah,” J. Pendidik. , vol. 21, no. 2, hal. 122–132, 2020.
[4] M. Hatta, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting Pada Sistem DSS Seleksi Penerimaan Beasiswa Perguruan Tinggi,” J. Ilm. INTECH Inf. Technol. J. UMUS , vol. 2, no. 01, hal. 31–40, 2020.
[5] I. Kaunang, I. Abdul, A. Maruwae, F. Bumulo, dan A. Bahsoan, “PENGARUH PEMANFAATAN BEASISWA PROGRAM INDONESIA PINTAR (PIP) TERHADAP MOTIVASI BELAJAR SISWA,” Damhil Educ. J. , vol. 4, no. 1, hal. 29–38, 2024.
[6] S. Yunita dan V. N. Alaeyda, “Penerapan Algoritma C4. 5 Untuk Prediksi Penerimaan Beasiswa di SD 4 Pelangsian,” ICIT J. , vol. 8, no. 2, hal. 181–193, 2022.
[7] A. Nurjana, A. P. Windarto, dan H. Qurniawan, “IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM MEMPREDIKSI PRESTASI SISWA DENGAN ALGORITMA C4. 5,” Smart EDU Bul. Educ. , vol. 1, no. 4, hal. 171–180, 2022.
[8] R. Amalia, “Penerapan data mining untuk memprediksi hasil kelulusan siswa menggunakan metode naïve bayes,” J. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, hal. 33–42, 2020.
[9] B. Baskoro, S. Sriyanto, dan L. S. Rini, “Prediksi Penerima Beasiswa dengan Menggunakan Teknik Data Mining di Universitas Muhammadiyah Pringsewu,” in Prosiding Seminar Nasional Darmajaya , 2021, vol. 1, hal. 87–94.
[10]  A. Byna dan M. Basit, “Penerapan Metode Adaboost Untuk Mengoptimasi Prediksi Penyakit Stroke Dengan Algoritma Naïve Bayes,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 3, hal. 407–411, 2020.
[11]  I. Ubaedi dan Y. M. Djaksana, “Optimasi Algoritma C4. 5 Menggunakan Metode Forward Selection Dan Stratified Sampling Untuk Prediksi Kelayakan Kredit,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 9, no. 1, hal. 17–26, 2022.
[12]  A.  Azahari  dan  N.  Nursobah,  “Rekomendasi  Penerimaan  Beasiswa  Yayasan  Untuk  Siswa  Baru  SMK  TI  Airlangga  dengan Algoritma C4. 5,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 2, hal. 609–614, 2021.
[13]  A. Surip, M. A. Pratama, I. Ali, A. R. Dikananda, dan A. I. Purnamasari, “Penerapan Machine Learning menggunakan algoritma C4. 5 berbasis PSO dalam Menganalisa Data Siswa Putus Sekolah,” Informatics Educ. Prof. J. Informatics , vol. 5, no. 2, hal. 147–155, 2021.
[14]  N. Nadiah, S. Soim, dan S. Sholihin, “Implementation of Decision Tree Algorithm Machine Learning in Detecting Covid -19 Virus Patients Using Public Datasets,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 5, no. 1, hal. 37, 2022.
[15]  D.  A.  R.  Saragih,  M.  Safii,  dan  D.  Suhendro,  “Penerapan  Data  Mining  Klasifikasi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Pelayanan Sistem Informasi di Program Studi Sistem Informasi,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 2, hal. 173–177, 2021.
[16]  V.  S.  Ginting,  K.  Kusrini,  dan  E.  Taufiq,  “Implementasi  algoritma  c4.  5  untuk  memprediksi  keterlambatan  pembayaran sumbangan pembangunan pendidikan sekolah menggunakan python,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 1, hal. 36– 44, 2020.
[17]  Y. C. Raya dan S. Arfida, “Penerapan Algoritma Decision Tree C4. 5 Untuk Penerimaan Beasiswa Kip Bagi Mahasiswa Baru Berbasis Website: Penerapan Algoritma Decision Tree C4. 5,” Tek. J. Ilm. Bid. Ilmu Rekayasa , vol. 18, no. 2, hal. 377–388, 2024.
[18]  I. Yulianti, R. A. Saputra, M. S. Mardiyanto, dan A. Rahmawati, “Optimasi Akurasi Algoritma C4. 5 Berbasis Particle Swarm Optimization dengan Teknik Bagging pada Prediksi Penyakit Ginjal Kronis,” Techno. Com , vol. 19, no. 4, hal. 411–421, 2020.
[19]  Y.  T.  Widayati, Y.  Prihati,  dan  S.  Widjaja,  “Analisis Dan  Komparasi Algoritma Na  Ve  Bayes Dan  C4.  5  Untuk  Klasifikasi Loyalitas Pelanggan Mnc Play Kota Semarang,” J. Transform. , vol. 18, no. 2, hal. 161–172, 2021.
[20]  A.  Ardiyansyah,  R.  Saadah,  L.  Lisnawanty,  dan D.  Purwaningtias,  “Peningkatan  Akurasi  Metode  C4.  5 Untuk  Memprediksi Kelayakan Kredit Berbasis Stratified Sampling Dan Optimize Selection,” KLIK-KUMPULAN J. ILMU Komput. , vol. 10, no. 2, hal. 239–249, 2023.