## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 312 − 320 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1641

## Implementasi Algoritma Data Mining J48 Untuk Klasifikasi Mahasiswa Yang Layak Mendapat Beasiswa PPA
Ananoma Buulolo 1 , Efori Bu’ulolo 2*
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 ananoma15bll@gmail.com, 2,* buuloloefori21@email.com Email Penulis Korespondensi: buuloloefori21@email.com Submitted: 06/06/2022 ; Accepted: 30/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Beasiswa  PPA  (Peningkatan  Prestasi  Akademik)  merupakan  dukungan  biaya  pendidikan  yang  diberikan  kepada mahasiswa/i  aktif  yang  telah  menempuh  minimal  semester  2  (dua)  di  Perguruan  Tinggi  dengan  pertimbangan  keterbatasan kemampuan ekonomi serta memiliki prestasi akademik maupun non akademik. Dalam mengklasifikasi mahasiswa/i yang layak mendapat beasiswa PPA pihak pengelola mangalami kesulitan karena beasiswa PPA sangatlah terbatas tidak sebanding dengan jumlah mahasiwa. Salah satu solusi dalam mengklasifikasi mahasiswa/i yang layak mendapatkan beasiswa PPA adalah dengan memanfaatkan  data-data  mahasiswa/i  yang  telah  menerima  beasiswa  PPA  pada  tahun  sebelumnya.  Namun  dalam  proses pengklasifikasiannya diperlukan teknik penggalian data, salah satu teknik penggalian data adalah data mining. Dimana data mining merupakan ekstraksi pola yang menarik terhadap data dalam jumlah yang besar[1]. Salah satu algoritma dalam data mining yang digunakan dalam mengklasifikasi adalah algoritma J48. Algoritma J48 merupakan implementasi algoritma C4.5 di tools WEKA, selain itu algoritma J48 merupakan implementasi decision tree pada tools rapidminer. Algoritma ini, diharapkan dapat membantu pihak pengelola beasiswa PPA di STMIK Budi Darma dalam mengklasifikasian mahasiswa/i yang benar-benar layak menerima beasiswa PPA. Hasilnya, salah satu kriteria seorang mahasiswa diklasifikasikan menerima beasiswa PPA adalah memiliki prestasi.
Kata Kunci: : Beasiswa; PPA; Data; Mining; J48
Abstract- The PPA Scholarship is a support for educational costs that is given to students who have taken at least semester 2 in Higher  Education  with  consideration  of  limited  economic  capacity  and  have  academic  and  non-academic  achievements.  In classifying students who are eligible for PPA scholarships, the management has difficulties because the limited PPA scholarships are not proportional to the number of students. One solution in classifying students who are eligible for PPA scholarships is to utilize the data of students who have received PPA scholarships in the previous year. However, in the classification process, data research is needed, one of the data research techniques is data mining. Where data mining is an interesting pattern extraction of large amounts of data [1]. One of the algorithms in data mining used in classification is the J48 algorithm. The J48 algorithm is the implementation of the C4.5 algorithm in the WEKA tools, besides the J48 algorithm is the decision tree implementation in the rapidminer tools. This algorithm is expected to help the management of the PPA scholarship at STMIK Budi Darma in classifying students who really deserve to receive the PPA scholarship. As a result, one of the criteria for a student to be classified as receiving a PPA scholarship is to have achievement.
Keywords : Scholarship; PPA; Data; Mining; J48

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa  PPA  (Peningkatan  Prestasi  Akademik)  merupakan  dukungan  biaya  pendidikan  yang  diberikan  kepada mahasiswa/i  aktif  yang  telah  menempuh  minimal  semester  2  (dua)  di  Perguruan  Tinggi  dengan  pertimbangan keterbatasan kemampuan ekonomi serta memiliki prestasi baik dibidang akademik maupun non akademik. Dengan adanya program beasiswa PPA ini akan mendorong mahasiswa/i yang telah menerima beasiswa lebih berprestasi lagi dikemudian  hari,  serta  memberikan  motivasi  bagi  mahasiswa/i  lain  untuk  lebih  giat  dalam  belajar,  serta  dapat mengurangi jumlah mahasiswa yang putus kuliah, karena tidak mampu dalam pembiayaan pendidikan[2].
Selama ini, pengelola beasiswa PPA di STMIK Budi Darma kesulitan dalam hal menentukan mahasiswa yang benar-benar layak menerima beasiswa PPA, karena kuota yang sangat terbatas dan tidak sebanding dengan jumlah mahasiswa  sedangkan  jumlah  mahasiswa  yang  layak  menerima  beasiswa  PPA  dan  yang  memenuhi  kriteria  / persyaratan  cukup  banyak.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penulis  telah  menemukan  salah  satu  solusi  yaitu memanfaatkan  data-data  mahasiswa/i  yang  telah  menerima  beasiswa  PPA  pada  tahun  sebelumnya.  Kemudian menggunakan  data-data  mahasiswa/i  tersebut  sebagai  sampel  data  untuk  mengklasifikasi  mahasiswa/I  yang benar- benar layak beasiswa PPA dengan menggunakan Algoritma J48[3][4].
Penelitian yang dilakukan oleh Fergie Joanda Kaunang pada tahun 2018 meneliti tentang tingkat kemiskinan diindonesia  dengan  algoritma  J48.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah    tingginya  jumlah  penduduk  miskin  di Indonesia diprediksi terjadi pada provinsi dengan angka harapan hidup lebih besar dari 69.95, rata-rata lama sekolah lebih  kecil  dari  7.71,  dan  pengeluaran  perkapita  lebih  besar  dari  Rp.  8.957,00[5].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Kristin Sinaga dkk tahun 2019 memprediksikan resiko kredit  pada koperasi simpan pinjam dengan algoritma J48. Hasil  dari  penelitian  tersebut  yaitu  tinggi  atau  rendahnya  resiko  kredit  dipengaharuhi  oleh  kriteria  salah  satunya pendapatannya lancar atau tidak[6].
Algoritma J48 merupakan salah satu teknik dalam data mining yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi informasi atau pengetahuan dari data yang besar[7][8][9]. Adapun syarat sebagai pertimbangan yang digunakan untuk kelayakan mendapatkan beasiswa PPA adalah mahasiswa aktif pada STMIK Budi Darma, mahasiswa yang memiliki IPK paling tinggi, mahasiswa yang memiliki prestasi, mahasiswa yang memiliki keterbatasan kemampuan ekonomi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 312 − 320 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1641
dan  lain  sebagainya.  Dengan  menggunakan  algoritma  J48  dalam  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.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut ini merupakan metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah, sebagai berikut: a. Studi pendahuluan
Langkah pertama yang harus dilakukan adalah mempelari masalah yang akan diteliti, dan agar fokus pada bidang yang  akan  diteliti  maka  ditentukan  ruang  lingkup  masalah.  Adapun  ruang  lingkup  masalah  yaitu  data  yang digunakan sebagai sampel data yaitu data seleksi PPA 2017 dan PPA 2018, hasil dalam bentuk pohon keputusan dan pengujian menggunakan aplikasi rapidminer
b. Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan untuk  mencari referensi-referensi yang berkaitan dengan  pembahasan  serta  tema  yang akan  dibuat  dari  berbagai  sumber,  salah  satunya  adalah  buku-buku  pendukung,  jurnal  pendukung,  serta  hasil browsing dari internet.
c. Studi Lapangan
Pada tahap ini, penulis melakukan wawancara langsung kepada pengelola beasiswa PPA di STMIK Budi Darma untuk  mengetahui  permasalahan  yang  dihadapi  tentang  pengelolaan  beasiswa  PPA  serta  dokumentasi  berupa pengambilan sampel data yang akan digunakan[10]
d. Analisa dan implementasi
Setelah  penulis  menganalisa  masalah  yang  berkaitan  dengan  pengelolaan  beasiswa  PPA  dan  soluasi  dari permasalahan tersebut. Penulis menemukan masalah yaitu pengelola kesulitan dalam menentukan mahasiswa yang benar-benar layak menerima beasiswa PPA karena jumlah mahasiswa yang banyak dengan kuota yang sedikit. Soluasinya  adalah  mengimplementasikan  algoritma  J48  dengan  sampel  data  dan  menguji  data  dengan  aplikasi rapidminer yaitu data seleksi beasiswa PPA 2017 dan 2018. Hasil dan implementasi algoritma J48 adalah pohon keputusan yang menggambarkan kriteria mahasiswa yang benar-benar layak menerima beasiswa PPA.
e. Laporan dan Publikasi
Kegiatan penelitian ini, dari awal hingga selesai dan proses yang dilakukan dibuat dalam bentuk laporan penelitian dan dipublikasi sebagai karya ilmiah[11].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sampel data yang menjadi pokok pembahasan dalam penelitian ini adalah data-data mahasiswa yang menerima dan yang tidak menerima beasiswa PPA di STMIK Budi Darma  pada tahun sebelumnya yaitu pada tahun 2017 dan 2018. Data tersebut diolah dengan algoritma J48 untuk mendapatkan pola atau pohon keputusan. Berikut ini merupakan data mahasiswa yang menerima dan tidak menerima beasiswa PPA pada STMIK Budi Darma pada tabel 1:
Tabel 1. Data Mahasiswa yang Menerima dan Tidak Menerima Beasiswa PPA di STMIK Budi Darma
No Nama IPK Pekerjaan Orang Tua (POT) Prestasi Keaktifan Dalam Organisasi Kampus (KDOK) Keterangan 1 Adam Malik Rendah Petani Tidak Ada  Tidak Aktif Tidak Menerima 2 Agus Adi Pramadi Tinggi Petani Ada Aktif Menerima 3 Ahmad Safitra Rendah Wiraswasta Ada Aktif Menerima 4 Ayulia Sari Tinggi Ibu Rumah Tangga Tidak Ada  Tidak Aktif Menerima 5 Dani Iqbal Tinggi Petani Ada Aktif Menerima 6 Firman Telaumbanua Tinggi Petani Tidak Ada  Tidak Aktif Menerima 7 Hendri Cahaya Putra Tinggi Wiraswasta Ada Aktif Menerima 8 Herlina Sari Tinggi Petani Tidak Ada  Aktif Tidak Menerima 9 Ihsan Maulana Rendah Petani Tidak Ada  Tidak Aktif Tidak Menerima 10 Indra Lesmana Rendah Petani Tidak Ada  Tidak Aktif Tidak Menerima 11 Indra Williamsyah Sinaga Tinggi Pegawai Swasta Ada Aktif Menerima 12 Irma Solin Tinggi Petani Tidak Ada  Tidak Aktif Tidak Menerima 13 Jepri Tarigan Sedang PNS Ada Aktif Menerima 14 Johansyah Tinggi Petani Tidak Ada  Tidak Aktif Menerima 15 Juni Ade Nawer Purba  Tinggi Petani Tidak Ada  Aktif Tidak Menerima 16 Lia Anggriani Rendah Petani Tidak Ada  Tidak Aktif Tidak Menerima 17 Lukas Sarumaha Tinggi Wiraswasta Tidak Ada  Tidak Aktif Menerima

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 312 − 320 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1641
18 Mardiyah Lubis Tinggi Petani Tidak Ada  Tidak Aktif Tidak Menerima 19 May Sarah Margolang  Sedang Polisi Ada Aktif Menerima 20 Paulina Tanjung Tinggi Petani Tidak Ada  Tidak Aktif Menerima 21 Raymond Advendi G Manurung Rendah Petani Tidak Ada  Tidak Aktif Tidak Menerima 22 Riyo Oktavianty Finola Sedang Wiraswasta Ada Aktif Menerima 23 Rizky Saptiansyah Nasution Tinggi Petani Ada Aktif Menerima 24 Saima Ronita Purba Tinggi Petani Ada Aktif Menerima 25 Sonya Malinda Harahap Tinggi Petani Tidak Ada  Aktif Menerima 26 Suftri Yono Hutagalung Sedang Petani Ada Aktif Menerima
Berdasarkan tabel 1 diatas, menunjukkan bahwa mahasiswa/i yang menerima beasiswa PPA pada STMIK Budi Darma adalah sebanyak 17 orang, sedangkan yang tidak menerima adalah sebanyak 9 orang.

## 3.1 Tahapan Penerapan Algoritma J48
Berikut ini merupakan langkah-langkah dalam penyelesaian algoritma data mining J48 yaitu: a. Menetapkan training dataset
b. Menentukan akar pohon keputusan/ root , dengan cara:
1. Menghitung nilai entropy menggunakan rumus sebagai berikut:
Entropy (S) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
2. Menghitung nilai gain menggunakan rumus sebagai berikut:
Gain (S,A) = 𝑆 − ∑ |𝑠𝑖| |𝑠| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝑠 𝑖 (2)
3. Nilai gain tertinggi merupakan pohon keputusan/ root
c. Ulangi langkah ke-2 sampai semua tupel pada masing-masing atribut terbagi
d. Proses pembagian akan berhenti jika semua tupel/ kriteria dalam titik N telah memperoleh kelas yang sama tidak ada atribut dalam tupel yang dibagi lagi atau tidak ada tupel dalam cabang yang kosong[12][13].
Adapun proses perhitungan dengan algoritma J48 adalah sebagai berikut:
Diketahui:
Jumlah kasus (S) = 26 orang Jumlah kasus yang menerima beasiswa PPA(S 1 ) = 17 orang Jumlah kasus yang tidak menerima beasiswa PPA (S 2 ) = 9 orang
Maka Entropy Total = (− 𝑆1 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑆1 𝑆 )) + (− 𝑆2 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 )) = (− 17 26 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 17 26 )) + (− 9 26 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 9 26 ) = (−0,653846154 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (0,653846154)) + (−0,346153846 ∗     𝑙𝑜𝑔 2 (0, ,346153846)) = (−0,653846154 ∗ (−0,6129788768)) + (−0,346153846 ∗     (−1,5305147166)) = 0,400792573 + 0,529793556 = 0,930586129

## a. Menghitung nilai Entropy Atribut IPK
Menghitung nilai entropy atribut IPK (Tinggi) Diketahui: Jumlah kasus IPK “Tinggi” (S) = 16 orang Jumlah kasus IPK “Tinggi” yang menerima (S 1 ) = 12 orang Jumlah kasus IPK “Tinggi” yang tidak menerima (S 2 ) = 4 orang
Entropy atribut IPK (Tinggi) = (− 𝑆1 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑆1 𝑆 )) + (− 𝑆2 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 ))
= (− 12 16 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 12 16 )) + (− 4 16 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 4 16 )) = (−0,75 ∗ (−0,4150374992)) + (−0,25 ∗ (−2))
= 0,811278124
Menghitung nilai entropy atribut IPK (Sedang) Diketahui: Jumlah kasus IPK “Sedang” (S) = 4 orang Jumlah kasus IPK “Sedang” yang menerima (S 1 ) = 4 orang Jumlah kasus IPK “Sedang” yang tidak menerima (S 2 ) = 0 orang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 312 − 320 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1641
Entropy atribut IPK (Tinggi) = (− 𝑆1 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑆1 𝑆 )) + (− 𝑆2 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 ))
= (− 4 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 4 )) + (− 0 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 4 )) = ((−1 ∗ 0) + (0 ∗ 0)) = 0
Menghitung nilai entropy atribut IPK (Rendah)
Diketahui: Jumlah kasus IPK “Rendah” (S) = 6 orang Jumlah kasus IPK “Rendah” yang menerima (S 1 ) = 1 orang Jumlah kasus IPK “Rendah” yang tidak menerima (S 2 ) = 5 orang Entropy atribut IPK (Tinggi) = (− 𝑆1 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑆1 𝑆 )) + (− 𝑆2 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 ))
= (− 1 6 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 6 )) + (− 5 6 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 5 6 )) = (−0,166666667 ∗ (−2,584962501)) + (−0,833333333 ∗ (−0,263034405)) = 0,918295834
Perhitungan nilai gain atribut IPK
Gain (Total, IPK)
= Entropy(Total) − ∑ IPK Total ∗ Entropy(IPK) n i=1
Gain (Total, IPK) = Entropy Total − (( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐼𝑃𝐾 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝐼𝑃𝐾 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖) + ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐼𝑃𝐾 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝐼𝑃𝐾 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔)      + ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐼𝑃𝐾 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 ∗
(𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝐼𝑃𝐾 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ)
= (0,930586129) − (( 16 26 ∗ 0,811278124) + ( 4 26 ∗ 0) + ( 6 26 ∗ 0,650022422)
= (0,930586129) − ((0,499248077) + (0) + (0,150005174))
= 0,281332878
b. Menghitung nilai entropy atribut pekerjaan orang tua (POT)
Menghitung nilai entropy atribut Pekerjaan orang tua (Petani) Diketahui:
Jumlah kasus pekerjaan orang tua ”petani” (S) = 18 orang Jumlah kasus pekerjaan orang tua “petani” yang menerima (S 1 ) = 9 orang Jumlah kasus pekerjaan orang tua “petani” yang tidak menerima (S 2 ) = 9 orang
Entropy atribut POT (Petani) = (− 𝑆1 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑆1 𝑆 )) + (− 𝑆2 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 ))
= (− 9 18 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 9 18 )) + (− 9 18 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 9 18 )) = (−0,5 ∗ (−1)) + (−0,5 ∗ (−1))
= 1
Menghitung nilai entropy atribut pekerjaan orang tua (Wiraswasta) Diketahui:
Jumlah kasus pekerjaan orang tua “wiraswasta” (S) = 4 orang Jumlah kasus pekerjaan orang tua “wiraswasta” menerima (S 1 ) = 0 orang Jumlah kasus pekerjaan orang tua “wiraswasta” yang tidak menerima (S 2 ) = 4 orang
Entropy atribut POT (Wiraswasta) = (− 𝑆1 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑆1 𝑆 )) + (− 𝑆2 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 ))
= (− 4 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 4 )) + (− 0 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 4 )) = (−1 ∗ (0)) + (0 ∗ (0))
= 0
Menghitung nilai entropy atribut pekerjaan orang tua (Ibu Rumah Tangga) Diketahui:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 312 − 320 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1641
Jumlah kasus pekerjaan orang tua “IRT” (S) = 1 orang Jumlah kasus pekerjaan orang tua “IRT” yang menerima (S 1 ) = 1 orang Jumlah kasus pekerjaan orang tua “IRT” yang tidak menerima (S 2 ) = 0 orang
Entropy atribut POT (IRT) = (− 𝑆1 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑆1 𝑆 )) + (− 𝑆2 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 ))
= (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 1 )) = (−1 ∗ (0)) + (0 ∗ (0))
= 0
Menghitung nilai entropy atribut pekerjaan orang tua (Pegawai Swasta) Diketahui:
Jumlah kasus pekerjaan orang tua ”PS” (S) = 1 orang Jumlah kasus pekerjaan orang tua “PS” yang menerima (S 1 ) = 1 orang Jumlah kasus pekerjaan orang tua “PS” yang tidak menerima (S 2 ) = 0 orang
Entropy atribut POT (PS) = (− 𝑆1 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑆1 𝑆 )) + (− 𝑆2 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 ))
= (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 1 )) = (−1 ∗ (0)) + (0 ∗ (0))
= 0
Menghitung nilai entropy atribut pekerjaan orang tua (PNS) Diketahui:
Jumlah kasus pekerjaan orang tua “PNS” (S) = 1 orang Jumlah kasus pekerjaan orang tua “PNS” menerima (S 1 ) = 1 orang Jumlah kasus pekerjaan orang tua “PNS” yang tidak menerima (S 2 ) = 0 orang
Entropy atribut POT (PNS) = (− 𝑆1 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑆1 𝑆 )) + (− 𝑆2 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 ))
= (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 1 )) = (−1 ∗ (0)) + (0 ∗ (0))
= 0
Menghitung nilai entropy atribut pekerjaan orang tua (Polisi) Diketahui:
Jumlah kasus pekerjaan orang tua “Polisi” (S) = 1 orang Jumlah kasus pekerjaan orang tua “Polisi” yang menerima (S 1 ) = 1 orang Jumlah kasus pekerjaan orang tua “Polisi” yang tidak menerima (S 2 ) = 0 orang
Entropy atribut POT (Polisi) = (− 𝑆1 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑆1 𝑆 )) + (− 𝑆2 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 ))
= (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) + ( 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 1 )) = (−1 ∗ (0)) + (0 ∗ (0))
= 0

## Perhitungan nilai gain atribut POT:
Gain (Total, POT) = Entropy(Total) − ∑
POT Total ∗ Entropy(POT) n i=1 Gain (Total, POT) = 0,930586129 − (( 18 26 ∗ 1) + ( 4 26 ∗ 0) + ( 1 26 ∗ (0) + ( 1 26 ∗ 0) + ( 1 26 ∗ 0)     + ( 1 26 ∗ 0)
= 0,1290013 − ((0,692307692) + (0) + (0) + (0) + (0) + (0)
=  0,238278437
c. Menghitung nilai entropy atribut prestasi
Menghitung nilai entropy atribut prestasi (Ada) Diketahui: Jumlah kasus prestasi ”ada” (S) = 11 orang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 312 − 320 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1641
Jumlah kasus prestasi “ada” yang menerima (S 1 ) = 11 orang Jumlah kasus prestasi “ada” yang tidak menerima (S 2 ) = 0 orang
Entropy atribut Prestasi (Ada) = (− 𝑆1 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑆1 𝑆 )) + (− 𝑆2 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 ))
= (− 11 11 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 11 11 )) + (− 0 11 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 0 11 ))
= (−1 ∗ (0)) + (0 ∗ (0)) = 0
Menghitung nilai entropy atribut prestasi (Tidak Ada) Diketahui:
Jumlah kasus prestasi “Tidak Ada” (S) = 15 orang Jumlah kasus prestasi “Tidak Ada” menerima (S 1 ) = 6 orang Jumlah kasus prestasi “Tidak Ada” yang tidak menerima (S 2 ) = 9 orang
Entropy atribut Prestasi (Tidak Ada) = (− 𝑆1 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑆1 𝑆 )) + (− 𝑆2 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 ))
= (− 6 15 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 15 )) + (− 9 15 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 9 15 )) = (−0,4 ∗ (−1,321928094)) + (−0,6 ∗ (−0,736965594))
= 0,970950594
Perhitungan nilai gain atribut Prestasi:
Gain (Total, Prestasi)
= Entropy(Total) − ∑ Prestasi Total ∗ Entropy(Prestasi) n i=1 = 0,930586129 − (( 11 26 ∗ 0) + ( 15 26 ∗ 0,970950594)) = 0,930586129 − ((0) + (0,560163804)) = 0,930586129 − 0,560163804 =  0,370422325
d. Menghitung nilai entropy atribut keaktifan dalam organisasi kampus (KDOK)
Menghitung nilai entropy atribut keaktifan dalam organisasi kampus (Aktif) Diketahui:
Jumlah kasus keaktifan dalam organisasi kampus ”Aktif” (S) = 14 orang Jumlah kasus keaktifan dalam organisasi kampus ”Aktif” yang menerima (S 1 ) = 12 orang Jumlah kasus keaktifan dalam organisasi kampus ”Aktif” yang tidak menerima (S 2 ) = 2 orang
Entropy atribut KDOK (Aktif) = (− 𝑆1 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑆1 𝑆 )) + (− 𝑆2 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 ))
= (− 12 14 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 12 14 )) + (− 2 14 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 2 14 ))
= (−0,857142857 ∗ (−0,22239242)) + (−0,142857143 ∗ (−2,80735492))
= 0,591672779
Menghitung nilai entropy atribut keaktifan dalam organisasi kampus (Tidak Aktif) Diketahui:
Jumlah kasus keaktifan dalam organisasi kampus “Tidak Aktif” (S) = 12 orang Jumlah kasus keaktifan dalam organisasi kampus “Tidak Aktif” menerima (S 1 ) = 5 orang Jumlah kasus keaktifan dalam organisasi kampus “Tidak Aktif” yang menerima (S 2 ) = 7 orang
Entropy atribut KDOK (Tinggi) = (− 𝑆1 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 𝑆1 𝑆 )) + (− 𝑆2 𝑆 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆2 𝑆 ))
= (− 5 12 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 12 )) + (− 7 12 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 7 12 ))
= (−0,41666667 ∗ (−1,263034405)) + (−0,58333333 ∗ (−1,2630343)) = 0,526264336 + 0,453604421

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 312 − 320 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1641
= 0,979868757
Perhitungan nilai gain atribut KDOK:
Gain (Total, KDOK)

## = Entropy(Total) − ∑ KDOK
Total ∗ Entropy(KDOK) n i=1 = 0,930586129 − (( 14 26 ∗ 0,591672779) + ( 12 26 ∗ 0,9798688757)) = 0,930586129 − ((0,318593035) + (0,452247118)) =  0,930586129 − 0,770840153 =  0,159745976
Lakukan hal yang sama untuk mengitung node ke-2 dan 3, sehingga diperoleh nilai entropy dan gain sebagai berikut:
Tabel 2. Nilai Entropy dan Gain Atribut Value Jumlah kasus (S) Menerima (S1) Tidak Menerima (S2) Entropy Gain Jumlah Kasus 26 17 9 0,930586129 IPK 0,281332878 Tinggi 16 12 4 0,811278124 Sedang 4 4 0 0 Rendah 6 1 5 0,650022422 Pekerjaan Orang Tua (POT) 0,238278437 Petani 18 9 9 1 Wiraswasta 4 4 0 0 Ibu Rumah Tangga 1 1 0 0 Pegawai Swasta 1 1 0 0 PNS 1 1 0 0 Polisi 1 1 0 0 Prestasi 0,370422325 Ada 11 11 0 0 Tidak Ada 15 6 9 0,970950594 Keaktifan Dalam Organisasi Kampus (KDOK) 0,159745976 Aktif 14 12 2 0,591672779 Tidak Aktif 12 5 7 0,979868757
Sehingga diperoleh role/ pohon keputusan sebagai berikut:
Menerima
1.
Prestasi
Ada Tidak Ada
1.1 IPK 1.2 POT Tidak Menerima Tinggi Rendah 1.3 KDOK Menerima Menerima Petani IRT Wiraswasta 1:2 3:2 Aktif Tidak Aktif

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 312 − 320 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1641
Setelah mengetahui role secara manual, maka dilakukan implementasi atau  pengujian dengan menggunakan tools  rapidminer ,  hasil  pengujian  pada  gambar  1 . Algoritma  merupakan  kumpulan  perintah  yang  tertulis  secara sistematis guna menyelesaikan permasalahan logika dari matematika. Algoritma J48 adalah klasifikasi algoritma data mining yang mengimplementasikan Decision Tree pada tools rapidmine r[7]. Adapun Input, Process , dan Output pengujian data pada algoritma J48 adalah sebagai berikut:
Input :   S
= Himpunan/ Jumlah Kasus S,A = Nilai Gain berdasarkan atribut terhadap jumlah kasus Process : For S  = 1 To 26 Decision Tree (S) Gain (S,A) = 𝑆 − ∑ |𝑠𝑖| |𝑠| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝑠 𝑖
Minimal leaf size = Jumlah pohon yang ditampilkan Output : Decision Tree / pohon keputusan
Gambar 2.  Role / Pohon Keputusan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  serta  pengujian  dengan  aplikasi tools Rapiminer  pada  gambar  2,  dapat  ditarik kesimpulannya  yaitu  algoritma  J48  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasi  mahasiswa  yang  benar-benar  layak menerima beasiswa PPA berdasarkan data-data tahun sebelumnya, dan kriteria yang paling menentukan seorang calon mahasiswa penerima beasiswa PPA adalah prestasi.

## REFERENCES
[1] E. Buulolo, “ALGORITMA APRIORI PADA DATA PENJUALAN DI SUPERMARKET,” in Seminar Nasional Inovasi dan Teknologi Informasi 2015 (SNITI) , 2015, no. September 2015, pp. 4–7.
[2] D. P. dan K. Jenderal, Panduan Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik . Jakarta: Jenderal, Direktorat Pembelajaran dan Kemahasiswaan, 2018.
[3] F.  Nasari  and  S.  Darma,  “PENERAPAN  K-MEANS  CLUSTERING  PADA  DATA  PENERIMAAN  MAHASISWA BARU,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2015 , 2015, pp. 6–8.
[4] E. Buulolo and R. Syahputra, “Implementasi Algoritma Clustering K-Means Untuk Mengelompokkan Mahasiswa Baru Yang Berpotensi ( Studi Kasus : Stmik Budi Darma ),” vol. 2, no. September, pp. 17–24, 2019.
[5] F. Joanda Kaunang, “Penerapan Algoritma J48 Decision Tree Untuk Analisis Tingkat Kemiskinan di Indonesia,” Cogito Smart J. , vol. 4, no. 2, 2018.
[6] K. Sinaga, E. Buulolo, and B. Nadeak, “Implementasi Algoritma Decision Tree_J48 untuk Memprediksi Resiko Kredit pada Koperasi Simpan Pinjam (Studi Kasus : Kofipindo Lubuk Pakam),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 20–24, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1561.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 312 − 320 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1641
[7] G. K. Amit Chhabra, “Improved J48 Classification Algorithm for the Prediction of Diabetes,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 98, no. 0975 – 8887, p. 15, 2014.
[8] E. Buulolo, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Obat ( Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan  ),” Pelita  Inform.  Budi  Darma ,  vol.  4,  no.  Agustus  2013,  pp.  71–83,  2013,  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/312495968.
[9] A.  K.  Wardhani,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  K-MEANS  UNTUK  PENGELOMPOKKAN  PENYAKIT  PASIEN PADA PUSKESMAS KAJEN PEKALONGAN,” J. Transform. , vol. 14, pp. 30–37, 2016.
[10]  N.  Martono, METODE  PENELITIAN  KUANTITATIF:  Analisis  Isi  dan Analisis  Data  Sekunder  (sampel  halaman gratis) . RajaGrafindo Persada, 2010.
[11]  J. Noor, Metodologi Penelitian: Skripsi, Tesis, Disertasi & Karya Ilmiah . Prenada Media, 2015.
[12]  I. P. D. Lesmana, “Pengembangan Decision Tree J48 Untuk Diagnosis Penyakit Diabetes Mellitus,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan , 2012, no. Semantik, pp. 189–193.
[13]  S.  Dian  Handy  Permana  and  C.  Maya,  “ANALISISPERBANDINGAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES,  J48,DAN RANDOM FOREST TREE DALAMPENINGKATAN LOYALITASPELANGGAN UMKM DENGAN VOUCHERBELANJA,” J. Integr. , vol. 11, no. 2, 2019.