## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2943

## Rekomendasi Penerimaan Beasiswa Yayasan Untuk Siswa Baru SMK TI Airlangga dengan Algoritma C4.5
Azahari * , Nursobah
STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: 1,* azahari@wicida.ac.id, 2 nursobah@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: azahari@wicida.ac.id
Abstrak− Jalur  beasiswa  yayasan  merupakan  fasilitas  yang  disediakan  pihak  swasta  untuk  membantu  program  pendidikan pemerintahan mewujudkan wajib belajar 12 tahun yang salah satunya adalah fasilitas tiga tahun jenjang pendidikan sekolah menengah kejuruan dan pastinya yayasan akan memperhitungkan siapa yang pantas untuk mendapakan kesempatan belajar selama tiga tahun untuk siswa baru hal ini akan membantu banyak pihak yang benar-benar pantas mendapatkan kesempatan belajar  untuk  menumbuhkan semangat belajarnya  kembali,  tetapi dalam  hal  ini juga  pihak  yayasan tentu harus  melakukan seleksi terhadap kandidit yang mengajukan diri mendapatkan beasiswa tersebut tentu banyak yang ingin mendapatkan beasiswa tersebut sehingga benar-benar harus dilakukan pertimbangan yang akurat agar beasiswa tidak jatuh kepada tangan yang salah, salah  satu  cara  yang  tepat  adalah  melakukan  klasifikasi  terhadap  data-data  yang  masuk  dengan  menggunakan  penerapan algoritma C4.5 sehingga proses seleksi nantinnya tidak memerlukan waktu yang sangat lama dan berdasarkan penliaian, hasil akhir dari algoritma C4.5 ini akan membentuk pohon keputusan untuk mempermudah dalam proses pembacaan data hasil dan diharapkan  akan  membantu  pihak  yayasan  dalam  seleksi  penerima  beasiswa  yayasan  untuk  siswa  baru.dan  hasil  yang didapatkan  sebesar  57%  siswa  yang  dicalonkan  memiliki  kesempatan  menerima  beasiswa  yang  disediakan  oleh  SMK  TI Arilangga.
Kata Kunci: Beasiswa Yayasan; Data Mining; Algoritma C4.5
Abstract −The foundation scholarship path is a facility provided by the private sector to help government education programs realize 12 years of compulsory education, one of which is a three-year vocational high school education facility and of course the foundation will take into account who deserves three years of learning opportunities for students. Now this will help many parties  who  really  deserve  the  opportunity  to  learn  to  foster  their  enthusiasm  for  learning  again,  but  in  this  case  also  the foundation  must  certainly  select  candidates  who  apply  for  the  scholarship,  of  course  there  are  many  who  want  to  get  the scholarship so that correct, accurate considerations must be made so that the scholarship does not fall into the wrong hands, one of the right ways is to classify the incoming data using the C4.5 algorithm application so that the canteen selection process does not It takes a very long time and based on research, the final result of the C4.5 algorithm will form a decision tree to simplify the process of reading the result data and it is hoped that this will help the foundation in the selection of foundation scholarship recipients for new students. and the results obtained are 57% nominated students have the opportunity to receive scholarships provided by SMK TI Arilangga.
Keywords : Foundation Scholarships; Data Mining; Algorithm C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Negara maju  kaya dan berkembang adalah negara yang sangat menjunjung tinggi sebuah pendidikan, pendidikan sendiri  dianggap  sebagai  penerang  dalam  kegelapan  dan  pendidikan  merupakan  gerbang  atas  keberhasilan  dan kesuksesan  manusia  dalam  managemen  setiap  aspek  kehidupan  dan  setiap  bidang  disiplin  ilmu  pendidikan merupakan  hal  yang  penting  dan  sangat  wajib  diterapkan  masa  pendidikan  untuk  anak  cucu  selanjutnya, pendidikan merupakan gerbang dan gudang dari ilmu sementara ilmu merupakan senjata paling kuat pada masa dahulu hingga masa saat ini dan dengan pendidikan membuktikan seseorang mampu dilepas ke dunia persaingan yang sesungguhnya[1].
Tetapi untuk mendapatkan pendidikan pasti memerlukan biaya yang sangat tinggi dan tidak semua oang- orang  khususnya  di  negara  indonesa  yang  memndapatkan  keberuntungan  untuk  dapat  hidup  berkecukupan  dan memiliki  biaya  lebihh  untuk  mampu  memberikan  dana  terhadap  pendidikan  yang  ingin  dicapai  anak-anaknya sehingga banyak orang tua yang harus memberhentikana cita-cita anak melalui bangku pendidikan, hal tersebut membuat  pemerintah  Indonesia  membuat  peratuaran  undang-undang  republik  Indonesia  untuk  wajib  belajar selama  12  tahun  yaitu  enam  pada  jenjang  SD,  tiga  tahun  SMP,  dan  tiga  tahun  SMA  dan  sederajatnya  dengan memberikan  dan  bantuan  dan  hal  tersebut  menggerakan  banyak  pihak  luar  yang  berlomba-lomba  ingin memberikan bantuan berupa dana beasiswa untuk pelajar yang tidak mampu tetapi memiliki kemampuan potensial dan kemauan belajar yang tinggi[2].
Beasiswa merupakan harapan setiap anak yang ingin melanjutkan sekolah ke jenjang pendidikan yang lebih tinggi,  salah  satu  syarat  untuk  dapat  diterima  bekerja  di  dunia  industry,  dunia  usaha,  lembaga  pemerintahan maupun  non  pemerintahan  dan  bidang  lainnya  rata-rata  mewajibkan  harus  memiliki  izajah  minimal  sekolah menengah  atas  (SMA),  sekolah  menengah  kejuruan  (SMK)  dan  tingkat  sederajatnya,  sesuai  dengan  tingkatan sekolah  jika  semakin  berada  pada  taraf  pendidikan  di  atas  maka  akan  semakin  mahal  untuk  biaya  yang  akan dikeluarkan oleh pihak peminat pendidikan atau siswa dan orang tua siswa sehingga tidak jarang banyak anak- anak tidak melanjutkan sekolah, untuk dapat melanjutkan impian bersekolah salah satu cara yang harus ditempuh adalah melalui jalur beasiswa[3]. Dan salah satu sekolah SMK yang memberikan peluang terhadap penerimaan beasiswa  bagi  siswa  yang  telah  diunjuk  berdasarkan  kriteria  tertentu  adalah  sekolah  SMK  TI  Arilangga  yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2943
merupakan sekolah kejuruan yang menangani masalah keahlian dalam bidang disiplin ilmu teknologi informasi sehingga anak-anak yang memiliki minar terhadap sekolah teknologi informasi diapat memiliki peluang beasiswa di SMK TI Arilangga[4].
Beasiswa berdasarkan pemberian biaya terbagi atas dua jenis yaitu pertama pemberian dana beasiswa penuh yaitu pemberian beasiswa secara menyeluruh dan seluruh kebutuhan yang diperlukan untuk menunjang keperluan pendidikan  selama  masa  pendidikan  dan  yang  kedua  yaitu  beasiswa  parsial  adalah  beasiswa  yang  hanya memberikan setengan  beasiswa atau setangah biaya yang diperlukan selama masa pendidikan, dari kedua jenis tersebut beasiswa yayasan berdasarkan kemampuan dan ketetapan dari pihak yayasan dan tidak berdasarkan dua terapan  pada  pemberian  beasiswa  dan  untuk  jenis  beasiswa  juga  terbagi  kembali  yaitu  beasiswa  dari  negara, beasiswa luar negeri yang bekerjasama dengan terkait atau dapat disebut dengan beasiswa pihak asing, beasiswa dari  pihak  swasta  baik  itu  dari  yayasan,  organisasai,    komunitas,  pendidikan  swasta,  beasiswa  perusahaan, beasiswa penghargaan, beasiswa penelitian, beasiswa ikatan dinas dan lain-lain, tujuan dari beasiswa ini adalah untuk  terus  membantu  mencerdasrkan  peradapan  dunia  melalui  anak-anak  bangsa  yang  mencintai  dunia pendidikan sehingga tujuan setiap bangsa dapat dicapai dengan baik[5][6].
Pemberian beasiswa sering menjadi permasalahan dikarenakan pengajuan maupun rekomendasi beasiswa ini banyak yang menerima orang yang tidak berkopeten dan tidak terhitung menjadi penerima beasiswa, beasiswa dimanfaatkan  dan  lebih  ditujukan  kepada  orang  yang  tidak  mampu  namum  berprestasi  dan  memiliki  minat melanjuti pendidikan yang tinggi, pada penelitian ini digunakan metode data mining dengan menggunakan teknik klasifikasi untuk melakukan pemilahan dan klasifikasi terhadap data yang tersedia dalam rekomendasi beasiswa yayasan untuk  mahasiswa baru. Pada penelitian ini  setiap kriteria sudah ditentukan sebelumya dan penggunaan metode klasifikasi seperti algortima C4.5 yang mengarah kepada hasil yang berupa prediksi yang ingin diketahudi dari  penyarinan  data  yang  banyak[7],  dan  penggunaan  algoritma  ini  nantinya  akan  membentuk  sebuah  pohon keputusan dalam membantu membaca hasil dari pengujian agar lebih mudah diketahui[8].
banyak  penelitian  terdahulu  menggunakan  metode  data  mining  untuk  menambang  sebuah  data  untuk menghasilkan  Informasi  Yang  Dibutuhkan  Pengguna  Dengan  Efektif    Terutama  Metode  Metode  Data  Mining Dalam Teknik Klasifikasi Dan Prediksi Seperti Penelitian Terhadap “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Penentuan Jurusan  Mahasiswa”,”  Penerapan  Algoritma  C4.5  Klasifikasi  Untuk  Melihat  Potensi  Siswa  Drop  out  ”,” Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi Kasus:  Universitas  Dehasen  Bengkulu)”[9]–[12]  hasil  dari  keseluruhan  penelitian  menerangkan  bahwasannya algoritma C4.5 mampu mengatasi permasalahan klasifikasi terhadap pembentukan pola terstruktur dalam proses penemuan informasi dan pengambilan keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini dilakukan beberapa tahapan seperti pengumpulan data, dimana dalam pengumpulan data baik dalam data sampel maupun data petunjuk dalam pengerjaan pelitian ini sangat  dibutuhkan agar penelitian tetap sesuia dengan apa yang ingin dicapai, jenis penelitian ini menerapkan metode kuantitatif dimaan dalam penelitian ini lebih bersifat kepada hasil kuantitatif yang diperoleh dalam bentuk matematik dan terstruktur[13].

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data digunakan untuk mendapatkan informasi yang diperlukan untuk menunjang kebutuhan dalam penelitian yang akan dilakukan, sebuah penelitian sanagt  bembutuhkan data yang mampu membuktikan bahwa penelitian  tersebut  nyata  dan  dapat  dipertanggung  jawabkan  kedepannya,  beberapa  metode  pengumpulan  data seperti[14]:
1. Observasi
Observasi  merupakan tindak lanjut untuk mendapatkan data yang dilakukan dengan cara mendatangi secara langsung tempat yang berhubunga dengan hal yang akan diakukan pengujian
2. Wawancara
Wawancara dilakukan untuk mengetahui data dan fakta yang dibutuhkan dari orang-orang yang tepat dan dari sumber terpercaya, wawncaradapat berupa pertanyaan-pertanyaan yang dilakukan dengan cara merekambaik via suara maupun memat sebuah data dokumentasi.
3. Studi pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  data  dari  buku  dan  artikel  maupun  jurnal-jurnal  yang terakreditasi  dimana sumber tersebut  akan membantu  seseorang peneliti dalam melihat penelitian terdahulu agar penelitian kedepannya lebih baik lagi.

## 2.2 Beasiswa yayasan
Beasiswa  yayasan  merupakan  salah  satu  jenis  dari  dari  beasiswa  yang  disediakan  oleh  pihak  penyelenggara maupun investor swasta maupun asing, beasiswa biasanya didatangkan untuk  orang-orang yang tidak memiliki dana  maupun  biaya  untuk  melanjutkan  sebuah  pendidikan  dan  ada  juga  diperuntukan  untuk  orang-orang berprestasi  dan  sangat  baik  apabila  orang  tersebut  memiliki  dua  kondisi  tersebut,  pemberian  beasiswa  tersebut

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2943
Azahari , Copyright ©2021, MIB , Page 611 Submitted: 21/03/2021 ; Accepted: 19/04/2021 ; Published: 25/04/2021 Mencari Nilai Gain Pembentukan Akar Dari Nilai Gain Tertinggi Pembentukan Cabang Ulangi Proses masing-masing Cabang Cari nilai entropy dari
ktriteria
tergantung  kepada  keputusan  masing-masing  pihak  pemberi  bantuan  sehingga  beasiswa  dapat  direalisasikan kepada orang yang tepat[4].

## 2.3 KDD
Knowledge  Discovery  Database (KDD)  merupakan  proses  yang  dilakukan  dalam  data  mining  sebagai berikut[8][15]:
1. Melakukan Seleksi Data
Melakukan seleksi terhadap data agar data yang tidak diperlukan dalam melakukan pengujian tidak ikut dan data hasil seleksi tersebut akan digunakan untuk proses data mining
2. Pemilihan Data
Pemilihan data yaitu dengan membuang data yang ganda atau terjadi duplikasi data, data inkonsisten, kesalahan cetak.
3. Transformasi
Memberikan  data  dengan  memiliki  entitas  yang  jelas  kedalam  bentuk  data  yang  sah  atau  data  yang  siap dilakukan proses selanjutnya dalam proses data mining
4. Data Mining
Menerapkan algoritma atau teknik apa yang akan ditetapkan dalam setiap kasus pengujian
5. Interprestasi/Evaluasi
Pada  tahapan  ini  merupakan  tahapan  penghasil  atau  keluaran  pola  yang  mudah  dipahami  dari  hasil  atau prosesan data mining menggunakan algoritma tertentu

## 2.4 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan salah satu dari algoritma yang dimiliki oleh data mining yang merupakan teknik data mining teknik klasifikasi prediksi yang digunakan untuk memperkirakan sebuah kejadian, kejadian tersebut berupa kejadian yang sebelum terjadi sebuah peristiwa untuk  mendapatkan informasi  untuk  dapat  melakukan tindakan selanjutnya  contoh  dari  memprediksi  sebuah  pertistiwa  seperti  memperkirakan  keadaan  cuaca  pada  bidang klimatologi dan geofisika, memprediksi sebuah penyakit, prediksi nilai tertentu dan lain-lain. Hasil dari algortima C4.5  merupakan  pohon  keputusan  sehingga  mudah  dimengerti  dan  dipahami  dalam  poses  penyelesaian  kasus menggunakan algoritma ini sebagai berikut ini[16][17]: 1. Mencari nilai Entropy
Mencari nilai entropy sama dengan membentuk dan milah data yang suatu kelas dengan keseluruhan data acak terhadap sampel yang ada dan menilai serta mengukur ketidakaslian nilai S untuk perhitungan digunakan data berikut ini:
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑠) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
2. Mencari nilai Gain
Nilai gain yang merupakan penjumlahan dari nilai entropy dengan jumlah kasus yang dicari dan jumlah kasus yang merupakan total dari keterangan, perhitungan sebagai berikut ini:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = ∑ |𝑠 𝑖 | |𝑠| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠 𝑖 ) (1)
Dimana keterangan dari rumus tersebut adalah: S = Himpunan Kasus A = atribut
n = jumlah partisi
pi = porsi dari si kepada s |𝑠 𝑖 | = jumlah kasus pada nilai atribut/kriteria |𝑠| = jumlah kasus atau total kasus

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
pada  penelitian  ini  melakukan  perhitungan  dengan  data  yang  sudah  dikumpulkan  sebelumnya,  dilakukan perhitungan terhadap sampel data siswa didik dari lulusan SMP dan setara sekolah menengah pertama yang akan dinilai berdasarkan kriteria yang masing-masing dimiliki oleh para peserta atau kandidiat yang mencalonkan diri untuk  mendapati  beasiswa  penuh  selama  masa  pendidikan  SMK  TI  Airlangga,  berikut  ini  merupakan  tahapan dalam menyelesaikan permasalahan menggunakan teknik klasifikasi data mining algoritma C4.5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2943
Gambar 1. Tahapan Algoritma C4.5

## 3.1 Penerapan Metode
1. Berikut ini merupakan data yang kandidat yang akan dilakukan proses menggunaka algoritma C4.5
Tabel 1. Data Alternatif dan Kriteria No Nama A (Bahasa Asing) B (Aktif Organisasi) C (Nilai UN) Ket 1 Dinda Ya (A1) Aktif (B1) Tinggi (C1) Lulus 2 Akmal Ya (A1) Cukup (B2) Sedang (C2) Lulus 3 Jina Tidak (A2) Tidak (B3) Rendah (C3) Tidak 4 Arib Tidak (A2) Cukup (B2) Buruk (C4) Tidak 5 Sifa Ya (A1) Aktif (B1) Tinggi (C1) Lulus 6 Arman Ya (A1) Aktif (B1) Sedang (C2` Lulus 7 Dika Tidak (A2) Cukup (B2) Buruk (C4) Tidak 8 Putri Ya (A1) Cukup (B2) Tinggi  (C1) Lulus 9 Dicky Tidak (A2) Cukup (B2) Sedang (C2) Lulus 10 Rahma Tidak (A2) Cukup (B2) Buruk (C4) Tidak 11 Cinta Tidak (A2) Cukup (B2) Tinggi  (C1) Tidak 12 Dini Tidak (A2) Aktif (B1) Sedang (C2) Lulus 13 Irham Ya (A1) Aktif (B1) Buruk (C4) Lulus 14 Dwika Ya (A1) Aktif (B1) Tinggi  (C1) Tidak 15 Dandi Ya (A1) Cukup (B2) Tinggi  (C1) Lulus
2. Selanjutnya dilakukan perhitungan nilai entropy dan gain untuk menetahui pembentukan pola pohon keputusan yang pertama yaitu pembentukan akar
Tabel 2. Nilai entropy dan Gain Node Keterangan  kasus Lulus Tidak Entropy Gain 1  Total 15 9 6 0,9709506 A (Bahasa Asing ) A1 8 8 0 0 A2 7 2 5 0,8631206 0,402789 B (Aktif Organisasi) B1 6 5 1 0,6500224 B2 8 4 4 1 B3 1 0 1 0 0,7933422 C (Ipk) C1 6 4 2 0,9182958 C2 4 4 0 0 C3 1 0 1 0 C4 4 1 3 0,81127 0,5836469
3. Bentuk akar dari pohon keputusan dari nilai Gain tertinggi dari keselurhan kasus yaitu berada pada kriteria Soft sebesar 0,96196422 sehingga dibentuk akar keputusan sebagai berikut
1. Aktif Organisasi cukup
Tidak
1.1 ??

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2943
4. Setelah ditemukan akar dalam pohon keputusan selanjutnya lakukan perhitugan ulang untuk mencari nilai keputusan lulus dan nilai keputusan tidak pada kriteria Bahasa asing dan IPK dengan soft skill keterangan “Aktif” menjadi pokok nilai node akar awal.
5. Berikut ini merupakan nilai dari perhitungan kedua
Tabel 3. Nilai entropy dan Gain perhitungan kedua Node Keterangan  kasus Lulus Tidak Entropy Gain 1.1 B (Aktif Organisasi) B1 6 5 1 0,6500224 C (Nilai UN) C1 3 2 1 0,9182958 C2 2 4 0 0 C3 0 0 1 0 C4 1 1 0 0 0,3060986 Total 15 9 6 0,9709506 A (Bahasa Asing ) A1 5 4 1 0,7219280 A2 1 1 0 0 0,6016066 6. Lakukan pembentukan node 1.1 Gambar 3. Node Akar 1.1
7. Selanjutnya lakukan perhitungan dengan cara yang sama sehingga dibentuk node 1.1.2 sebagai berikut ini :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2943

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari dari hasil perhitungan akhir ditemukan tangkat akurasi pengguanaan metode C4.5 sebesar 57% yang menunjukan rekomendasi terhadap penerimaan beassiwa sebesar 57% persen dari keseluruhan data penerima beasiswa yang tampak dari pohon keputusan peluang besar didapatkan oleh siswa yang memiliki nilai tinggi dan cukup mampu, bahasa asing dengan data mampu ataupun tidak mampu dan nilai UN (Ujian Nasional) yang tinggi sudah mampu dan dinyatakan layak dalam penerimaan beasiswa di sekolah SMK TI Arilangga, penelitian dapat dilakukan dengan bantuan tools pengujian agar hasil lebih cepat didapatkan.

## REFERENCES
[1] B.  S.  Mózo,  “teknologi  Dunia  Industri,” J.  Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689–1699,  2017,  doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[2] R. Taufiq and H. P. Sari, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Beasiswa Menggunakan Knn,” J. Tek. Univ. Muhammadiyah Tangerang , vol. 8, no. 1, pp. 6–10, 2019.
[3] R. R. et all Aliyyah, “Bidikmisi: Analisis Pelaksanaan Program Beasiswa Pendidikan Tinggi,” Alignment J. Adm. Educ. Manag. , vol.
3, no. 1, pp. 37–54, 2020, [Online]. Available:
https://journal.ipm2kpe.or.id/index.php/ALIGNMENT/article/view/1282.
[4] E. Sugiyarti and A. Maseleno, “Sistem Pendukung Keputusan (Dss) Penyeleksian Pemilihan Penerima Beasiswa Sma N 1 Ulubelu Tanggamus Mengunakan Data Mining,” Konf. Mhs. Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 62–69, 2018.
[5] K.  D.  Maisari,  D.  Andreswari,  and  R.  Efendi,  “Implementasi  Metode  TOPSIS  dengan  Pembobotan  Entropy  untuk Penentuan Calon Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) APBD Kota Bengkulu( Studi Kasus : SMAN 8 Kota Bengkulu ),” J. Rekursif , vol. 5, no. 2, pp. 179–194, 2017.
[6] Y. Ali and Aprina, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Pemberian Dana BOS Pada Siswa Kurang Mampu,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , no. 1, pp. 590–597, 2019.
[7] C.  Anam  and  H.  B.  Santoso,  “Perbandingan  Kinerja  Algoritma  C4.5  dan  Naive  Bayes  untuk  Klasifikasi  Penerima Beasiswa,” J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek. , vol. 8, no. 1, pp. 13–19, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.upm.ac.id/index.php/energy/article/view/111/449.
[8] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei,  “Data  Mining:  Concepts  and  Techniques,” Data  Min.  Concepts  Tech. ,  2012,  doi: 10.1016/C2009-0-61819-5.
[9] L. Swastina, “Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa,” Gema Aktual. , vol. 2, no. 1, pp. 93– 98, 2013.
[10]  M.  A.  Nurrohmat,  “Aplikasi  Pemrediksi  Masa  Studi  dan  Predikat  Kelulusan  Mahasiswa  Informatika  Universitas Muhammadiyah Surakarta Menggunakan Metode Naive Bayes,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 29, 2015, doi: 10.23917/khif.v1i1.1179.
[11]  M. Muhamad, A. P. Windarto, and S. Suhada, “Penerapan Algoritma C4.5 Pada Klasifikasi Potensi Siswa Drop Out,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1688.
[12]  A. Setiawan Rifqi, “Lembar Kegiatan Literasi Saintik untuk Pembelajaran Jarak Jauh Topik Penyakit Coronavirus 2019 (COVID-19),” J. Ilmu Pendidik. , vol. 2, no. 1, pp. 28–37, 2020.
[13]  A. Nugroho, Analisis dan perancangan sistem informasi dengan metodologi berorientasi objek . bandung, 2004.
[14]  Albi Anggito and Johan Setiawan, Metodologi Penelitian Kuantitatif . Jawa Barat: CV Jejak, 2018.
[15]  E. Buulolo, Buku Data Mining Untuk Perguruan Tinggi , I. 2020.
[16]  R. Rahim, E. Buulolo, and N. Silalahi, “C4.5 Algorithm To Predict The Impact Of The Earthquake,” no. January, pp. 2– 8, 2017, doi: 10.31227/osf.io/rbwmg.
[17]  L. Han, W. Li, and Z. Su, “An assertive reasoning method for emergency response management based on knowledge elements C4.5 decision tree,” Expert Syst. Appl. , vol. 122, pp. 65–74, 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2018.12.042.