Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.355 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 575-582 p-ISSN: 2808-148X
https://jurnal-id.com/index.php/jupin
e-ISSN:2808-1366

## Klasifikasi Data Penerima Beasiswa Menggunakan Algoritma C4.5
Murry Albert Agustin Lobo *1 , Alfrian Carmen Talakua 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Kristen Wira Wacana Sumba, Indonesia
Email: 1 albertlobo@unkriswina.ac.id, 2 alfriantalakua@unkriswina.ac.id

## Abstrak
Beasiswa  merupakan  salah  satu  sumber  pembiayaan  studi  yang  diminati  oleh  banyak  orang.  Salah  bentuk beasiswa  yang  diminati  di  lingkup  Universitas  Kristen  Wira  Wacana  Sumba  (Unkriswina  Sumba)  adalah Beasiswa Bantuan Terprogram (Banter) yang bersumber dari pendanaan internal perguruan tinggi. Tinggi animo pendaftar  serta  banyak  variable  yang  perlu  dipertimbangkan  dalam  menentukan  penerima  beasiswa  sehingga berdampak  pada  lamanya  waktu  untuk  menyeleksi  penerima  beasiswa.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasikan data Beasiswa Banter agar dapat mengekstraksi informasi mengenai pola data dalam bentuk pohon keputusan (decision tree). Penelitian ini menggunakan algoritma C4.5 dalam membantu membuat pohon keputusan.  Algoritma  C4.5  sangat  membantu  dalam  merumuskan  pohon  keputusan.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  lama  berkuliah  atau  jumlah  semester  merupakan  faktor  yang  sangat  menentukan  peluang menerima  beasiswa  Banter.  Variabel  lainnya  seperti  Status  Orang  Tua,  Jumlah  anggota  dalam  KK,  Pekerjaan Ibu,  Angkatan,  dan  Program  Studi  menjadi  faktor  turunan  dalam  menentukan  peluang  menerima  beasiswa Banter.
Kata kunci : Algoritma c4.5, Beasiswa, Banter, Decision Tree

## Abstract
Scholarships are a source of study funding that is of interest to many people. One form of scholarship that is in demand  within  the  Wira  Wacana  Sumba  Christian  University  (Unkriswina  Sumba)  is  the  Programmed Assistance  Scholarship  (Banter)  which  comes  from  the  university's  internal  funding.  The  high  interest  of applicants  and  the  many  variables  that  need  to  be  considered  in  determining  scholarship  recipients  have  an impact on the length of time to select scholarship recipients. This research aims to classify Banter Scholarship data  in  order  to  extract  information  about  data  patterns  in  the  form of  a  decision  tree. This  research  uses  the C4.5 algorithm to help create a decision tree. The C4.5 algorithm is very helpful in formulating decision trees. The  results  of  this  research  show  that  the  length  of  study  or  number  of  semesters  is  a  factor  that  really determines the opportunity to receive a Banter scholarship. Other variables such as parental status, number of members  in  the  KK,  mother's  occupation,  class  and  study  program  are  derivative  factors  in  determining  the opportunity to receive a Banter scholarship.
Keywords : Banter, C4.5 algorithm, Scholarship, Decision tree.

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan tinggi merupakan lembaga pendidikan yang bertugas menciptakan insan yang berdaya cipta serta berdaya saing. Dalam perkembangannya kinerja lembaga pendidikan khususnya Perguruan Tinggi  Swasta  (PTS)  menggantung  sebagian  besar  pendanaan  pada  mahasiswa  melalui  berbagai bentuk seperti Uang Kuliah Tunggal (UKT), Biaya SPP, Biaya SKS dan lain sebagainya selama tidak bertentangan dengan Peraturan Pemerintah. Umumnya sumber keuangan mahasiswa untuk membayar berbagai biaya pendidikan tersebut berasal dari biaya sendiri baik dari gaji maupun dibiaya oleh orang tua/wali,  serta  tidak  jarang  mahasiswa  yang  mendapat  bantuan  biaya  pendidikan  berupa  Beasiswa. Sumber beasiswa dimaksud dapat berasal dari internal maupun eksternal PTS.   Beasiswa merupakan tunjangan,  bantuan,  ataupun  penghargaan  yang  diberikan  kepada  mahasiswaataupun  pelajar.  Bentuk beasiswa pada ranah perguruan tinggi dapat berupa bantuan biaya kuliah, biaya hidup, biaya penelitian
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.355 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 575-582
p-ISSN: 2808-148X
https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN:2808-1366
ataupun  potongan  biaya  kuliah.  Hal  dimaksudkan  untuk  membantu  mahasiswa  dalam  mengurangi beban keuangan yang dihadapi.
Universitas  Kristen  Wira  Wacana  Sumba  (Unkriswina  Sumba)  merupakan  salah  satu  PTS  yang berada di Pulau Sumba. Salah satu bentuk beasiswa internal pada Unkriswina Sumba adalah Bantuan Terprogram  (Banter).  Beasiswa  Banter  merupakan  Beasiswa  dalam  bentuk  potongan  biaya  kuliah yang diberikan bagi mahasiswa dengan ketentuan untuk bekerja paruh waktu (magang) pada unit yang ditempatkan  oleh  Bagian  Kemahasiswaan  selama  30  (tiga  puluh)  jam  dalam  semester  berjalan. Beasiswa  Banter  termasuk  salah  satu  beasiswa  yang  diminati  pada  Unkriswina  Sumba  dikarenakan kemudahan  pendaftaran  serta  persyaratan  yang  dibutuhkan  tidak  terlalu  banyak  dan  mudah  untuk sediakan.
Tingginya  animo  pendaftar  pada  Beasiswa  Banter  membuat  data  pendaftar  yang  terkumpul menjadi sangat banyak sehingga akan membutuhkan waktu yang cukup panjang untuk memilah serta menyeleksi  para  pelamar  Beasiswa  Banter.  Proses  seleksi  umumnya  akan  melakukan  pengecekan kelengkapan  berkas  ataupun  persyaratan  administrasi  yang  dibutuhkan  pada  Beasiswa  Banter. Langkah  selanjut  yang  dilakukan  adalah  melakukan  pengecekan  data  pelamar  dengan  data  penerima beasiswa  lainnya  dilingkup  Unkriswina  Sumba  untuk  mencegah  kemungkinan  mahasiswa  yang mendapatkan  beasiswa  lebih  dari  1  (satu)  sumber.  Setelah  itu  akan  dilakukan  proses  seleksi  dengan mempertimbangkan  berbagai  variabel  inputan  dari  pelamar  beasiswa  kemudian  akan  dilakukan pengumuman  hasil  seleksi  Beasiswa  Banter.  Disisi  lain,  terkadang  hasil  seleksi  Beasiswa  Banter menimbulkan  pro  kontra.  Hal  ini  dikarenakan  terdapat  beberapa  pelamar  yang  sudah  beberapa  kali melamar beasiswa tersebut tetapi tidak pernah diterima.
Data mining menjadi salah satu alternatif pilihan untuk menjawab tantangan diatas. Salah bentuk pendekatan  Data  Mining  yaitu  Klasifikasi.  Klasifikasi  umum  digunakan  untuk  memetakan  pola informasi berdasarkan data lampau yang memiliki atribut target sebagai acuan untuk mengklasifikasi. Dalam  metode  klasifikasi  terdapat  algoritma  C4.5  yang  terbukti  cukup  akurat  (Baskoro  et  al., 2023)(Azhari  et  al.,  2021).  Algoritma  C4.5  merupakan  bentuk  pengembangan  metode  pohon keputusan.  Umumnya  algoritma  tersebut  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  kepuasan  siswa terhadap pembelajaran online(Saputra et al., 2020), prioritas penyuluhan (Sari & Saro, 2018), bahkan penentuan  penerima  beasiswa(Hasmin  &  Aisa,  2019).  Penggunaan  algoritma  C4.5  untuk  penentuan beasiswa  dapat  dilakukan  pada  tingkatan  sekolah  dasar(Yunita  &  Alaeyda,  2022)  dan  sekolah menengah  pertama(Hartanto,  2023).  Penggunan  algoritma  C4.5  memiliki  akurasi  lebih  tinggi dibandingkan  algoritma  lainnya  seperti  Naïve  Baiyes,  Random  Forest,  K-Nearest  Neighbour  (K- NN)(Samosir et al., 2021).
Berdasarkan  uraian  diatas  penelitian  ini  bermaksud  untuk  membantu  mempermudah  proses seleksi pelamar beasiswa Beasiswa Banter pada Unkriswina Sumba serta memberikan gambaran bagi para pelamar yang dapat dimanfaatkan untuk memprediksikemungkinan menjadi penerima Beasiswa Banter. Hal tersebut dapat dilakukan dengan memanfaatkan algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan data  para  pelamar  Beasiswa  Banter.  Dengan  menggunakan  algoritma  tersebut  diharapkan  dapat mengekstrasi  pola  data  berupa  pohon  keputusan  yang  dapat  menjadi  acuan  untuk  melakukan  seleksi para pelamar Beasiswa Banter.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Data Mining
Data mining merupakan displin ilmu yang mempelajari metode untuk mengekstrak pengetahuan dan pola suatu data menggunakan berbagai teknik statistik, matematika bahkan machine learning (Tsui et  al.,  2023).  Melalui  ekstraksi  pengetahuan  tersebut  diharapkan  mempoleh  pola  informasi  dan pengetahuan untuk membantu dalam pengambilan keputusan. Data mining mempunyai 5 (lima) peran yaitu  estimasi,  forecasting  (peramalan),  klasifikasi,  klastering  dan  asosiasi.  Setiap  peranan  tersebut memiliki karakteristik masing-masing(Yang, 2019). Secara umum, kelima peranan terbagi atas 2 (dua) kategori  yaitu supervised dan unsupervised .  Kategori  supervised  merupakan  data  mining  yang
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.355 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 575-582
p-ISSN: 2808-148X
https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN:2808-1366
mengacu pada atribut kelas/target. Sedangkan Kategori unsupervised data mining yang tidak mengacu pada atribut kelas/target.

## 2.2. Algoritma C.45
Algoritma C4.5 merupakan sebuah metode penting dalam analisis data. Algoritma C4.5 bertujuan untuk  mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kelompok  yang  relevan  dan  memprediksi  pola.  Algoritma C4.5 dikembangkan oleh Ross Quinlan pada tahun 1993. Algoritma ini merupakan evolusi dari ID3. Algoritma C4.5 menggunakan prinsip pembelajaran mesin untuk membangun model pohon keputusan. Algoritma ini fokus pada pemahaman struktur data dan mengorganisasikannya ke dalam kategori yang sesuai. Algoritma C4.5 memungkinkan pengguna untuk memahami interaksi antar variabel dan dataset dengan lebih baik. Fungsinya utama adalah menciptakan model pohon keputusan untuk klasifikasi dan prediksi,  dimulai  dengan  mengukur  entropi  dan  kemudian  menghitung  gain  untuk  setiap  langkah. Proses  ini  berlanjut  hingga  semua  variabel  diperhitungkan,  dengan  kemampuan  pruning  untuk mencegah overfitting.
Pada  dasarnya,  algoritma  ini  fokus  pada  pemahaman  struktur  data  dan  mengelompokkannya  ke dalam  kategori  yang  sesuai.  Hal  ini  memungkinkan  pengguna  untuk  menyelidiki  interaksi  antar variabel dan mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang dataset yang sedang diproses. Tujuan utama dari algoritma C4.5 adalah membangun model pohon keputusan yang berguna untuk klasifikasi atau prediksi(Gaol, 2020). Model ini digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan atribut-atribut dalam  dataset.  Proses  pembuatan  model  dimulai  dengan  menentukan  dan  menghitung  entropi, kemudian diikuti dengan perhitungan gain. Proses ini berlangsung hingga tidak ada lagi variabel yang perlu  dihitung.  Algoritma  C4.5  juga  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan  pruning  pada  pohon keputusan guna mencegah overfitting.
Untuk menentukan dan menghitung nilai entropi diperoleh menggunakan rumus berikut :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ − 𝑛 𝑖=1 p i × log 2 𝜋 (1)
Keterangan :
S : Himpunan kasus A
: Fitur n : Jumlah partisi S pi : Proporsi dari Si terhadap S
Sedangkan untuk menghitung nilai gain dapat dilakukan menggunakan rumus berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | 𝑆 × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan :
S : Himpunan kasus A
: Atribut
n
: Jumlah partisi A
|Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-i
S : Jumlah kasus dalam S

## 2.3. Metodologi Penelitian
Penelitian  dimulai  dengan  tahapan  perumusan  masalah  melalui  wawacara  dan  observasi  untuk mengetahui  masalah  yang  dihadapi.  Setelah  itu,  dilakukan  studi  literatur  untuk  mempelajari  metode yang  sesuai  untuk mengatasi masalah  yang  dihadapi. Selanjut  peneliti  melakukan  pengumpulan  data yang diperlukan untuk membuat pohon keputusan. Setelah data terkumpul dilakukan pembersihan data guna mengeleminasi data yang berulang, merapikan data yang memiliki format berbeda dalam kolom yang  sama  serta  melakukan  kategorisasi  terhadap  data  tertentu.  Hasil  pembersihan  data  tersebut menghasilkan  data  yang  siap  diproses.  Tahapan  selanjut  adalah  melakukan  pengolahan  data menggunakan  algoritma  C4.5.  Proses  pengolahan  data  dilakukan  dengan  cara  mengklasifikasi  data
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.355 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 575-582
p-ISSN: 2808-148X
https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN:2808-1366
menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  membentuk  pola  informasi  yang  akan  digambarkan  menjadi pohon keputusan. Tahapan terakhir yaitu ada menarik kesimpulan berdasarkan hasil pohon keputusan yang diperoleh.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  diBagian  Kemahasiswaan  Unkriswina  Sumba. Data yang peroleh merupakan data pendaftar Beasiswa Banter pada semester ganjil tahun ajaran 2023 -  2024  yang  telah  diseleksi  untuk  memperoleh  beasiswa.  Jumlah  data  yang  diperoleh  123  baris  data dengan  kolom  inputan  sebanyak  11  (sebelas)  yang  terdiri  dari  Nomor  Induk  Mahasiswa  (NIM), Program  Studi,  Fakultas,  Angkatan,  Semester,  Indeks  Prestasi  Komulatif  (IPK),  Status  Orang  Tua, Pekerjaan Ayah, Pekerjaan Ibu, Jumlah An ggota dalam Kartu Keluarga, Status Beasiswa.
Tabel 1. Data Penerima beasiswa Banter Semester Ganjil TA. 2023/2024
N o . NI M Program Studi Fak ulta s Ang kata n Sem este r I P K Status Orang Tua Pekerja an Ayah Pekerj aan Ibu Jumlah Anggota dalam KK Status Beasis wa 1 22* *** 5 AGRIBISNI S
FST 2022 3 3. 1 2 Ayah dan Ibu Hidup Petani Petani 5 DITOL AK 2 22*
*** 6 AGRIBISNI S
FST 2021 5 3. 2 7 Ayah dan Ibu Hidup Petani Petani 7 DITOL AK
3 24*
*** 9 AGRIBISNI S
FST 2018 9 3. 3 7 Ayah dan Ibu Hidup Petani Petani 2 DITERI MA 4 24*
*** 4 AGRIBISNI S
FST 2020 7 3. 5 3 Ayah dan Ibu Hidup Petani Petani 4 DITOL AK …  … … … … … … … … … … … 1 2 3 21* *** 6 TEKNIK INFORMAT IKA FST 2020 7 3. 9 1 Ayah dan Ibu Hidup Pendeta Petani 5 DITOL AK
Setelah  data  telah  terkumpul  dilakukan  pembersihan  terhadap  data.  Hal  ini  dibutuhkan  untuk mengeliminasi  data  yang  berulang  (redudansi  data),  merapikan  data  yang  memiliki  format  berbeda dalam kolom dan mencegah terjadi inkonsistensi data atau mencegah kekosongan pada inputan baris data di masing-masing kolom. Berdasarkan hasil pembersihan data diperoleh 105 baris data. Baris data lainnya  dihapus  karena  merupakan  data  yang  berulang.  Selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data menggunakan  Algoritma  C4.5  untuk  mengetahui  pola  informasi.  Pengolahan  dilakukan  pada  tools RapidMiner versi 10.2.0.0.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.355 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 575-582 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN:2808-1366
Tabel 2. Data Penerima beasiswa Banter yang telah dibersihkan
N o . NI M Program Studi Fak ulta s Ang kata n Sem este r I P K Status Orang Tua Pekerja an Ayah Pekerj aan Ibu Jumlah Anggota dalam KK Status Beasis wa 1 22* *** 5 AGRIBISNI S FST 2022 3 3. 1 2 Ayah dan Ibu Hidup Petani Petani 5 DITOL AK 2 22*
*** 6 AGRIBISNI S FST 2021 5 3. 2 7 Ayah dan Ibu Hidup Petani Petani 7 DITOL AK 3 24* *** 9 AGRIBISNI S FST 2018 9 3. 3 7 Ayah dan Ibu Hidup Petani Petani 2 DITERI MA 4 24* *** 4 AGRIBISNI S FST 2020 7 3. 5 3 Ayah dan Ibu Hidup Petani Petani 4 DITOL AK …  … … … … … … … … … … … 1 0 5 21* *** 6 TEKNIK INFORMAT IKA FST 2020 7 3. 9 1 Ayah dan Ibu Hidup Pendeta Petani 5 DITOL AK
Gambar 2. Pemodelan algoritma C4.5 pada aplikasi RapidMiner
Gambar  2.  Merupakan  bentuk  pemodelan  algoritma C4.5  pada  aplikasi  RapidMiner.  Terdapat 3 (tiga) blok dengan kegunaannya masing-masing. Blok pertama merupakan file data yang akan dioleh menggunakan  algoritma  C4.5.  Blok  yang  kedua  adalah  blok  set  role  untuk  memilih  role  yang  ingin dijadikan  patokan  dalam  membuat  pohon  keputusan.  Blok  ketiga  merupakan  blok  yang  berisi algoritma C4.5 yang akan mengolah data menjadi pohon keputusan.
Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan algoritma C4.5 pada aplikasi RapidMiner maka diperoleh pohon keputusan serta deskripsinya sebagai berikut :
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.355 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 575-582 p-ISSN: 2808-148X
https://jurnal-id.com/index.php/jupin
e-ISSN:2808-1366

## Gambar 3. Pohon Keputusan
Gambar  3  merupakan  hasil  pohon  keputusan  yang  diperoleh  melalui  proses  klasifikasi menggunakan  algortima  C4.5.  Dalam  gambar  diatas  diperoleh  informasi  bahwa  terdapat  4  (empat) kemungkinan bagi mahasiswa agar dapat memperoleh Beasiswa Banter.
Gambar 4. Deksripsi Pohon Keputusan
Gambar  4.  Merupakan  Deksripsi  Pohon  Keputusan  yang  dapat membantu  kita menentukan  alur program atau pengkodean kedalam aplikasi. Berdasarkan gambar diatas maka dapat dibuatkan aturan sebagai berikut :
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.355 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 575-582 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN:2808-1366
If Semester = > 4 then
If Status Orang Tua = “Ayah dan Ibu Hidup” then If Jumlah Anggota dalam KK = ≤ 2” then Status Beasiswa = “DITERIMA” Else if Jumlah Anggota dalam KK = > 2 then
If Pekerjaan Ibu = “Pengrajin kain (tenun)” then Status Beasiswa = “DITERIMA”
Else Status Beasiswa = “DITOLAK”
If Status Orang Tua = “Yatim” then If Pekerjaan Ibu = “Petani” then If Angkatan = > 2020 then Status Beasiswa = “DITERIMA” Else Status Beasiswa = “DITOLAK” Else Status Beasiswa = “DITOLAK” Else Status Beasiswa = “DITOLAK” If Semester ≤ 4 then
If Status Orang Tua = “Ayah dan Ibu Hidup” then If Program Studi = “AGROTEKNOLOGI” then If Jumlah Anggota dalam KK = > 5 then Status Beasiswa = “DITERIMA” Else Status Beasiswa = “DITOLAK”
Else Status Beasiswa = “DITOLAK” If Status Orang Tua = “Piatu” then If Program Studi = “PENDIDIKAN BIOLOGI” then Status Beasiswa = “DITERIMA” Else Status Beasiswa = “DITOLAK” Else Status Beasiswa = “DITOLAK”
Dari aturan dan pohon keputusan diatas dapat dibuatkan keputusan bahwa penentuan beasiswa Banter  akan  mengacu  pada  jumlah  semester  atau  lama  berkuliah  dari  mahasiswa  tersebut.  Apabila mahasiswa yang lama berkuliah lebih dari 4 (empat) semester maka akan di cek status orang tuanya. Bagi mahasiswa yang status orang tuanya Ayah dan Ibu masih hidup atau status orang tuanya Yatim maka  berpeluang  mendapatkan  beasiswa  Banter,  selebihnya  akan  ditolak.  Khusus  bagi  mahasiswa yang status orang tuanya Ayah dan Ibu masih hidup akan di cek jumlah anggota dalam keluarga. Jika jumlah  anggota  dalam  keluarga  kurang  dari  atau  sama  dengan  2  (dua)  orang  berpotensi  diterima sedangkan jika lebih dari 2 (dua) orang maka yang berpotensi menerima beasiswa adalah mahasiswa yang Ibunya bekerja sebagai pengeraji kain (tenun). Sedangkan apabila mahasiswa yang status orang tuanya  Yatim  maka  yang  berpeluang  mendapatkan  beasiswa  adalah  mahasiswa  yang  Ibunya  bekerja sebagai petani dan merupakan mahasiswa yang berasal dari angkatan 2020 dan setelahnya.
Alternatif lainnya untuk bagi mahasiswa yang lama berkuliah kurang atau sama dengan dari 4 (empat)  semester  berpeluang  mendapatkan  beasiswa  jika  status  orang  tuanya  Ayah  dan  Ibu  masih hidup atau status orang tuanya Piatu. Khusus bagi mahasiswa yang status orang tuanya Ayah dan Ibu masih  hidup  umumnya  berasal  dari  Program  Studi  Agroteknologi  dengan  jumlah  anggota  dalam keluarga  lebih  dari  5  (lima)  orang.  Sedangkan  bagi  mahasiswa  yang  status  orang  tuanya  Yatim umumnya berasal dari  Program Studi Pendidikan Biologi.

## 4. KESIMPULAN
Algoritma C4.5 terbukti sangat membantu dalam merumuskan pohon keputusan ( decision tree ). Berdasarkan hasil penelitian diatas diperoleh  kesimpulan yaitu dari terdapat 6 (enam) variabel utama dari  11  (sebelas)  kolom  inputan  yang  dapat  menentukan  peluang  mendapatkan  beasiswa  Banter. Variabel  tersebut  adalah  Semester,  Status  Orang  Tua,  Jumlah  anggota  dalam  KK,  Pekerjaan  Ibu, Angkatan,  dan  Program  Studi.  Variabel  semester  menjadi  akar  utama  dalam  menentukan  peluang menerima  beasiswa  Banter.  Variabel  lainnya  seperti  IPK  dan  Pekerjaan  Ayah  tidak  terlalu berpengaruh  dalam  peluang  mendapatkan  beasiswa  Banter.  Adanya  pohon  keputusan  beserta
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.355 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 575-582
p-ISSN: 2808-148X
https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN:2808-1366
deskripsinya dan aturan yang diperoleh diharapkan membantu dalam memutuskan penerima beasiswa Banter atau membantu mahasiswa memprediksi kemungkinan mendapatkan beasiswa Banter.
Penelitian selanjutnya dapat dilakukan dengan menerapkan pola informasi yang telah dimiliki ke aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  penentuan  penerima  beasiswa  Banter  agar  memudahkan  serta mempercepat proses penentuan mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
Azhari,  M.,  Situmorang,  Z.,  &  Rosnelly,  R.  (2021).  Perbandingan  Akurasi,  Recall,  dan  Presisi Klasifikasi  pada  Algoritma  C4.5,  Random  Forest,  SVM  dan  Naive  Bayes. Jurnal  Media Informatika Budidarma , 5 (2), 640–651. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2937
Baskoro, Triraharjo, B., & Wibowo, A. (2023). Comparison Of The Performance Of C4 . 5 And Naive Bayes  Algorithms  For  Student  Graduation  Prediction. Jurnal  Hasil  Penelitian  Ilmu  Komputer Dan Teknologi Informasi , 9 (2), 35–42.
Gaol, N. Y. L. (2020). Prediksi Mahasiswa Berpotensi Non Aktif Menggunakan Data Mining dalam Decision  Tree  dan  Algoritma  C4.5. Jurnal  Informasi  &  Teknologi , 2 ,  23–29. https://doi.org/10.37034/jidt.v2i1.22
Hartanto,  P.  A.  (2023).  PENERAPAN  ALGORITMA  DECISION  TREE  UNTUK  SELEKSI PENERIMA  BEASISWA  (STUDI  KASUS:  SMPN  1  SOREANG). Journal  of  Comprehensice Science , 2 (7), 1294–1302.
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.
Samosir, A., Hasibuan, M. S., Justino, W. E., & Hariyono, T. (2021). Komparasi Algoritma Random Forest,  Naïve  Bayes  dan  K-  Nearest  Neighbor  Dalam  klasifikasi  Data  Penyakit  Jantung.
Prosiding Seminar Nasional Darmajaya , 1 (0), 214–222.
https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/PSND/article/view/2955
Saputra,  K.  A.,  Hardinata,  J.  T.,  Lubis,  M.  R.,  Andani,  S.  R.,  &  Saragih,  I.  S.  (2020).  Klasifikasi Algoritma  C4.5  Dalam  Penerapan  Tingkat  Kepuasan  Siswa  Terhadap  Media  Pembelajaran Online. Kajian Ilmiah Informatika Dan Komputer , 1 (3), 113–118. https://djournals.com/klik Sari,  F.,  &  Saro,  D.  (2018).  Implementasi  Algoritma  C4.5  Dalam  Menentukan  Lokasi  Prioritas Penyuluhan Program Keluarga berencana di kecamatan dumai timur. Jurnal Penelitian Pos Dan Informatika , 8 (1), 63. https://doi.org/10.17933/jppi.2018.080105
Tsui, K.-L., Chen, V., Jiang, W., Yang, F., & Kan, C. (2023). Data Mining Methods and Applications.
In Springer Handbook of Engineering Statistics (pp. 797–816).
Yang,  X.-S.  (2019).  Data  Mining  Techniques.  In Introduction  to  Algorithms  for  Data  Mining  and Machine Learning (pp. 109–128).
Yunita, S., & Alaeyda, V. N. (2022). Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Penerimaan Beasiswa di SD 4 Pelangsian. ICIT Journal , 8 (2), 181–193. https://doi.org/10.33050/icit.v8i2.2408