https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 508

## ANALISIS KOMPARASI ALGORITMA C5.0 DAN NAIVE BAYES PENENTUAN PENERIMA BEASISWA UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA
Carolus Laberto Fantasy* 1) , Felix Luther Mateus Simanjuntak 2) , Raja Levi Aldi Purba 3) , Andrean 4) , Oloan Sihombing 5) 1,2,3,4,5 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia Medan Email: caroluslabertohalawa@gmail.com 1) , simanjuntakfelix5@gmail.com 2) , rajapurba904@gmail.com 3) , andreansiahaan282@gmail.com 4) , oloansihombing007@gmail.com 5)

## Abstract
In developing quality human resources, Prima Indonesia University offers a scholarship program to help with educational costs for outstanding students. This research aims to help solve the problem of scholarship recipient selection which requires in-depth analysis using data mining technology. In this research, the use of the C5.0 algorithm and Naive Bayes algorithms was compared in determining scholarship recipients at Prima  Indonesia  University.  The  research  method  involves  research  locations  at  Prima  Indonesia University  using  scholarship  student  data  for  2019-2022  as  research  objects.  The  research  instrument includes the use of the Python programming language with Google Colab as an editor, the  Windows 10 operating system, and hardware with certain specifications. Data collection involves observation, literature study,  data  cleaning,  data  mining,  and  exploratory  data  analysis.  The  results  of  research  using  and comparing the C5.0 and Naive Bayes algorithms show an accuracy of 98.62% and 91.37% respectively. Evaluation involves precision, recall, F1, and confusion matrix values. In conclusion, the C5.0 algorithm is  more  accurate  in  determining  scholarship  eligibility  than  Naive  Bayes,  with  accuracy  increasing  by around 8%.  This  research contributes  to  the  development  of  data  mining  and  predictive  analysis in the context of determining scholarship recipients in higher education institutions.
Keywords : C5.0 algorithm, Naïve Bayes, Prima Indonesia University, Scholarship, Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  tinggi  merupakan  salah  satu faktor  kunci  dalam  pembangunan  sumber  daya manusia  yang  berkualitas.  Namun,  biaya pendidikan  yang  tinggi  seringkali  menjadi hambatan  bagi  calon  mahasiswa  yang  memiliki potensi akademik tinggi tetapi terkendala secara finansial  [1],  [2].  Oleh  karena  itu,  banyak lembaga pendidikan tinggi, termasuk Universitas Prima Indonesia, menawarkan program beasiswa untuk  membantu  mahasiswa  yang  berprestasi namun kurang mampu secara ekonomi.
Penyeleksian penerima beasiswa merupakan proses yang krusial dan memerlukan analisis  mendalam  terhadap  berbagai faktor  dan kriteria  untuk  memastikan  bantuan  finansial diberikan  kepada  mereka  yang  benar-benar membutuhkan. Dalam konteks ini, teknologi data mining dan analisis prediktif telah membuktikan
diri  sebagai  alat  yang  efektif  untuk  membantu pengambilan  keputusan  yang  cerdas  dan  akurat dalam  berbagai  domain  [3],  [4],  termasuk penentuan penerima beasiswa.
Dalam  konteks  analisis  data  untuk penentuan  penerima  beasiswa,  terdapat  dua algoritma yang sering digunakan yaitu algoritma C5.0  dan  Naive  Bayes.  Algoritma  C5.0 merupakan merupakan  penyempurnaan  dari algoritma  ID3  dan  C4.5.  Dalam  proses pembentukan  pohon  keputusan  nilai  informasi gain tertinggi akan terpilih sebagai root bagi node selanjutnya  [5].  Sementara  itu,  Naive  Bayes adalah  algoritma  klasifikasi  probabilitas  yang berdasarkan  teorema  Bayes  dengan  asumsi sederhana yaitu independensi antar-fitur [6].
Perbandingan antara algoritma C5.0 dan Naive  Bayes  dalam  penentuan  penerima beasiswa belum banyak diteliti secara mendalam,
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 509
khususnya  untuk  konteks  Universitas  Prima Indonesia.  Meskipun  kedua  algoritma  ini  telah digunakan  dalam  berbagai  bidang,  namun kemampuan  dan  performanya  berbeda  dalam kasus penentuan penerima beasiswa.
Dengan demikian, penelitian ini difokuskan  pada  analisis  komparasi  antara algoritma  C5.0  dan  Naive Bayes  dalam  konteks penentuan  penerima  beasiswa  di  Universitas Prima  Indonesia.  Melalui  penelitian  ini,  akan diidentifikasi  algoritma  yang  paling  sesuai  dan efektif  untuk  digunakan  dalam  proses  seleksi penerima  beasiswa.  Penggunaan algoritma  yang tepat akan membantu lembaga pendidikan tinggi dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  tepat dan  akurat,  sehingga  bantuan  finansial  dapat diberikan  kepada  calon  mahasiswa  yang  benar- benar berhak menerimanya. Selain itu, penelitian ini  juga  dapat  memberikan  kontribusi  dalam pengembangan  lebih  lanjut  tentang  penerapan data  mining dan  analisis  prediktif  di  bidang pendidikan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Lokasi Penelitian
Lokasi dari penelitian adalah Universitas Prima  Indonesia  beralamat  Jl.  Sampul  No.  3, Medan  Petisah,  Kota  Medan,  Sumatera  Utara. Bahan  Penelitian  yang  digunakan  adalah  data Mahasiswa Beasiswa tahun 2019 – 2022 sebagai objek yang diteliti.

## 2.2. Instrumen Penelitian
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah penulis paparkan, maka pada penelitian ini membutuhkan  bahan-bahan  atau  instrumen penelitian  demi  mendukung  jalannya  penelitian ini.
1) Kebutuhan Perangkat Lunak :
a. Bahasa Pemograman Python dengan menggunakan Google Collab sebagai editor
b. Sistem Operasi Windows 10
2) Kebutuhan Perangkat Keras :
a. Processor Intel (R) Core i3
b. Laptop  yang  memiliki  kapasitas  RAM  4096 MB (4 GB)

## 2.3. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  bertujuan  untuk memperoleh  informasi  yang  diperlukan  dalam mendukung  kebutuhan  penelitian  yang  akan dilakukan.  Dalam  penelitian,  penting  untuk memiliki data yang dapat membuktikan keberadaan  penelitian  tersebut  dan  dapat dipertanggungjawabkan di masa depan. Beberapa metode umum pengumpulan data meliputi :
Gambar 1. Proses Penelitian 1) Observasi
Teknik  observasi  adalah  metode  yang umum  digunakan  dalam  penelitian  kualitatif. Seiring perkembangan penelitian di dunia, teknik observasi telah lama didominasi oleh pengamatan visual,  yang  dianggap  lebih  unggul  daripada pengamatan  auditif  yang  kurang  dilakukan. Catatan  lapangan  sangat  tergantung  pada  apa yang  kita  lihat  secara  visual,  baik  oleh  peneliti maupun  kamera  sebagai  alat  bantu  dalam mengamati [7].
2) Studi Literatur
Studi  literatur  adalah  metode  yang digunakan  untuk  mengumpulkan  data  atau sumber yang relevan dengan topik yang diangkat dalam  penelitian.  Dalam  proses  mencari
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 510
informasi, peneliti mengumpulkan informasi dari berbagai  sumber  seperti  jurnal  nasional,  sitasi, buku,  dan  skripsi  yang  terkait  dengan  judul penelitian [8].
3) Data Cleaning Data cleaning merupakan proses analisis data  guna  mengidentifikasi  kesalahan  dan inkonsistensi yang mungkin ada dalam database . Dengan kata lain, tahap ini dikenal sebagai audit data,  dimana  berbagai  jenis  anomali  dalam database akan ditemukan. Hasil dari tahap awal ini  berupa  indikasi  mengenai  kemungkinan adanya anomali dalam database [9].
4) Data Mining
Salah satu cara adalah menggunakan satu atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer ( machine  learning )  untuk  secara  otomatis menganalisis  dan  mengekstrak  pengetahuan ( knowledge ). Definisi lainnya mengenai pembelajaran  berbasis  induksi  adalah  proses pembentukan  definisi-definisi  konsep  umum dengan  mengamati  contoh-contoh  spesifik  dari konsep  yang  akan  dipelajari. Knowledge Discovery in Databases (KDD) adalah penerapan metode saintifik pada data mining , di mana data mining  merupakan  langkah  dalam  proses  KDD [10].
Beberapa  teknik  dan  karakteristik  data mining  meliputi,  yaitu  klasifikasi  [prediktif], klustering [deskriptif], penemuan aturan asosiasi [deskriptif],  regresi  [prediktif],  deteksi  deviasi [prediktif].
5) Exploratory Data Analysis (EDA)
Exploratory  data  analysis adalah  suatu pendekatan  yang  digunakan  untuk  memahami cara menggambarkan data, hubungan antar data, makna  data,  dan  batasan  data  yang  ada  dalam suatu  sistem  informasi.  Selain  itu,  analisis  data juga  merupakan  proses  pengelolaan  kumpulan data menjadi beberapa bagian guna menemukan informasi  valid  yang  dapat  digunakan  sebagai dasar dalam pengambilan keputusan [11].
Berikut  adalah  beberapa  penelitian terdahulu  dengan  menggunakan  metode  Naïve Bayes  dan  Algoritma  C4.5  dengan  judul  untuk menentukan kelayakan penerima bantuan
program  keluarga  harapan  dapat  menyelesaikan masalah  untuk  memprediksi  kelayakan  warga PKH dengan hasil baik yaitu dengan menggunakan Algoritma C4.5 dengan dilakukan pengujian  menggunakan  tools RapidMiner , diperoleh hasil bahwa algoritma C4.5 menghasilkan  akurasi  sebesar  91,25%  dan  nilai AUC  sebesar  0,930,  dengan  tingkat  diagnosa excellent classification . Sementara itu, algoritma Naïve  Bayes  menghasilkan  akurasi  sebesar 87,11%  dan  nilai  AUC  sebesar  0,923,  dengan tingkat  diagnosa excellent  classification juga [12].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan  penerapan  Algoritma  C5.0  dan Naïve  Bayes dalam  pengujian,  dengan  tujuan untuk menentukan metode yang memiliki tingkat akurasi tertinggi.

## 3.1. Dataset
Pada  penelitian  ini dataset yang digunakan  berasal  dari  informasi  mahasiswa beasiswa. Dataset ini  diambil  dari  tahun  2019 sampai 2022, informasi ini memiliki 5 kolom dan 9283 baris. Yang dimana informasi ini berisikan data  mahasiswa  yang  memperoleh  beasiswa. Perinci dataset tersebut dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Dataset Mahasiswa Beasiswa
2019 - 2022 Status Maha siswa NIM Nama Tem pat Lahi r Ag am a Ipk Seme ntara Aktif 2233 0304 0313 Marchelina Chistina Manurung Hau napit u Pro test an 3,77 Aktif 2233 0703 0099 Nova Ria Ovelti Sihotang Dalu - Dalu Pro test an 3,86 Aktif 2233 0701 0027 Bagus Kurniawan Bela wan Isl am 3,00 ….. …..  ……. …. … …..
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 511 Aktif 1933 0304 0251 Gamaliel Armando Sembiring Med an Pro test an 3,69

## 3.2. Data Pre-processing
Tahap  awal  proses  data  dalam  analisis penelitian  merupakan  langkah  penting  yang melibatkan  tindakan  untuk  membersihkan, mengubah,  dan  mengorganisir  data  sehingga dapat diolah dengan efisiensi dan keakuratan.
Proses  ini  mencakup  beberapa  langkah, seperti  eksplorasi  data,  penanganan  missing values  (nilai  yang  hilang),  penanganan  outliers (data  ekstrem),  transformasi  data,  dan  encoding variabel  kategorikal.  Tujuan  dari  tahap  awal  ini adalah  untuk  memastikan  bahwa  data  yang digunakan  dalam  analisis  selanjutnya  telah terpenuhi  kualitasnya  dan  siap  untuk  dianalisis secara lebih mendalam.

## 3.2.1. Data Selection
Tahap  seleksi  data  dalam  penelitian  ini menjadi tahapan  yang  penting,  yang  melibatkan serangkaian  langkah  untuk  memilih  subset  data yang  relevan  dan  mewakili.  Dalam  konteks penelitian  ini,  kriteria  untuk  menentukan mahasiswa  yang  layak  sebagai  penerima beasiswa adalah mahasiswa yang telah mencapai semester  3  atau  lebih,  dan  telah  memenuhi standar  IPK  yang  ditetapkan  sebagai  indikator prestasi di kampus. Sebaliknya, mahasiswa yang masih  baru  tidak  memenuhi  syarat  untuk mendapatkan  kelayakan  beasiswa  karena  belum memiliki IPK sebagai ukuran prestasi.
Tujuan  dari  tahap  seleksi  data  adalah untuk  mengidentifikasi  variabel-variabel  yang paling  relevan  dan  menghilangkan  data  yang tidak  relevan,  sehingga  sesuai  dengan  tujuan penelitian  dan  kebutuhan  analisis  yang  akan dilakukan. Berikut adalah langkah-langkah yang telah dilakukan oleh peneliti dalam proses seleksi data  mahasiswa  di  Universitas  Prima  Indonesia.
3.2.2.  Memeriksa  Nilai  Kosong  ( Missing Values )
Proses ini memungkinkan peneliti untuk mengidentifikasi  dan  menangani  kekosongan data  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  analisis. Dalam tahap pemeriksaan missing values , setiap variabel  dalam dataset diperiksa  untuk  mencari nilai  yang  hilang.  Jika  nilai  yang  hilang ditemukan,  peneliti  harus  mengambil  langkah- langkah yang tepat untuk menangani kekosongan tersebut.
Pada penelitian ini, peneliti menemukan adanya  nilai  kosong  seperti  yang  tercantum dalam tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pemeriksaan Nilai Kosong
Nama Atribut Nilai Kosong NIM 33 Penghasilan Orang Tua Per Bulan  0 Prestasi Akademik 582 Kategori Absensi 0 Tempat Tinggal 1
Setelah  menemukan  data  yang  kosong, peneliti  melakukan  penghapusan  Nilai  Kosong pada atribut tempat tinggal dan juga pada prestasi akademik  untuk  setiap  mahasiswa  yang  belum memiliki  prestasi  akademik,  yaitu  mahasiswa yang  baru  mendaftar  dan  belum  memiliki  nilai IPK.  Namun,  terkait  atribut  NIM,  peneliti  tidak melakukan tindakan apapun karena atribut NIM digunakan  sebagai  kode  unik  untuk  setiap  data mahasiswa.  Setelah  melalui  proses  seleksi  dan eliminasi data yang kosong, jumlah dataset yang tersisa adalah sebanyak 8700.

## 3.2.3. Data Transformation
Tahap ini melibatkan penentuan kategori yang  sesuai  untuk  setiap  data  dalam  dataset, sesuai  dengan  kategori  yang  telah  ditetapkan sebelumnya. Dalam jurnal penelitian ini, terdapat dua  jenis  data  yang  digunakan,  yaitu  data kategorikal dan data numerik. Karena perbedaan jenis  data  tersebut,  penyesuaian  perlu  dilakukan untuk menyamakan formatnya. Berikut ini adalah langkah-langkah transformasi data yang dilakukan oleh peneliti pada dataset .
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 512
Tabel 3. Atribut Prestasi Akademik Prestasi Akadem ik Katego ri Numerik al Jumla h Data Nilai Bobo t (40 %) 0.00 – 1.99 Tidak Bagus 3 249 25 2.00 – 2.75 Cukup Bagus 4 152 50 2.76 – 3.24 Bagus 2 1443 75 3.25 – 3.79 Sangat Bagus 0 4733 100 3.80 – 4.00 Dengan Pujian 1 2123 Tabel 4. Atribut Absensi Katego ri Absensi Katego ri Numerik al Jumla h Data Nilai Bobo t (25% ) 0-10 Rendah 0 8524 100 11-20 Sedang 1 109 75 21-30 Tinggi 2 36 50 31-100 Sangat Tinggi 3 31 25 Tabel 5. Atribut Penghasilan

## Orang Tua Perbulan
Kategorikal Numerikal Jumlah Data Nilai Bobot (20%) Tidak ada/Tidak diketahui 2 1513 100 < Rp.500.000 5 425 Rp.500.000 – Rp.999.999 4 801 Rp.1.000.000 – Rp.1.999.999 1 1806 75 Rp.2.000.000 – Rp.4.999.999 0 2777 50 Rp.5.000.000 – Rp.20.000.000 3 1145 25 Lebih dari > Rp.20 Juta 6 233 Tabel 6. Atribut Data Tempat Tinggal Jenis Tempat Tinggal Kategori kal Numeri kal Juml ah Data Nilai Bob ot (15 %) Bersama orang tua, Wali dan lainnya Rumah Sendiri 0 7173 50 Kost, Asrama dan Panti asuhan Kost/Kon trakan 1 1527 100

## 3.2.4. Mengidentifikasi Atribut
Dalam penelitian ini, dilakukan identifikasi terhadap atribut tujuan yang berhubungan dengan kelayakan mahasiswa untuk mendapatkan beasiswa. Karena tidak ada atribut yang  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian,  maka dibuatlah  atribut  baru  sebagai  atribut  tujuan dengan beberapa kondisi sebagai penentu dalam pembuatannya.  Untuk  mengimplementasikan proses  ini,  digunakan  rumus  berikut  yang nantinya  akan  diubah  ke  dalam  bahasa  Python seperti berikut:
𝐾𝑒𝑙𝑎𝑦𝑎𝑘𝑎𝑛 𝐵𝑒𝑎𝑠𝑖𝑠𝑤𝑎 = 𝑖𝑓 𝑝𝑒𝑛𝑔ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝑜𝑟𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑢𝑎 𝑝𝑒𝑟 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 ≤ 𝑅𝑝. 999.999 && 𝑡𝑒𝑚𝑝𝑎𝑡 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 = = 𝐾𝑜𝑠𝑡 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑘𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑘𝑎𝑛 & 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑘𝑎𝑑𝑒𝑚𝑖𝑘 ≥ 3.25 & 𝐴𝑏𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖 ≤ 10 𝑡ℎ𝑒𝑛 " Pantas " else if " Tidak Pantas " (1 )
Setelah  rumus  tersebut  diaplikasikan, akan  terbentuk  atribut  baru  yang  dinamakan "kelayakan  beasiswa"  yang  memiliki  dua  nilai, yaitu  "pantas"  dan  "tidak  pantas".  Selanjutnya, dilakukan  proses  encoding  untuk  mengubah nilai-nilai  kategorikal  pada  data  menjadi  nilai numerikal.  Hasil  dari  proses  ini  dapat  dilihat dalam tabel di bawah ini:
Tabel 7. Hasil Kategori Kelayakan Beasiswa Kategorikal Numerikal Jumlah Pantas 0 664 Tidak Pantas 1 8036
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 513

## 3.2.5. Bobot Setiap Kolom Atribut
Dalam  lingkup  penelitian  ini,  setiap kolom  atribut  yang  akan  digunakan  akan  diberi nilai  bobot  sesuai  dengan  nilai  yang  telah ditetapkan  pada  awal  penelitian.  Detail  bobot untuk  setiap  variabel  dapat  ditemukan  dalam tabel berikut:
Tabel 8. Bobot Setiap Kolom Atribut Kolom Atribut Bobot Penghasilan Orang tua per bulan 20% tempat tinggal 15 % Prestasi Akademik 40% Absensi 25% Dalam  penentuan  kelayakan  beasiswa,
terdapat  beberapa  Atribut  yang  diukur  dengan skala tertentu dan diberi bobot untuk menunjukkan tingkat pentingnya masing-masing dalam  proses  penilaian.  Berikut  adalah  kriteria dan  bobot  yang  digunakan  dalam  menghitung nilai  kelayakan  beasiswa  (dalam  skala  0  hingga 100) berdasarkan Atribut tersebut:
1) Prestasi Akademik:
a. Skala: 25-100 (nilai rata-rata atau IPK).
b. Bobot: 40% (menunjukkan tingkat pentingnya prestasi akademik dalam penilaian kelayakan beasiswa).
2) Penghasilan Orang Tua per bulan:
a. Skala: 25-100 (menunjukkan rendah tingginya penghasilan orang tua).
b. Bobot: 20% (menunjukkan tingkat pentingnya penghasilan  orang  tua  dalam  penilaian kelayakan beasiswa).
3) Jenis Tempat Tinggal:
a. Skala: 50-100 (Rumah Kontrakan (0), Rumah Pribadi (1)).
b. Bobot: 15% (menunjukkan tingkat pentingnya jenis tempat tinggal dalam penilaian kelayakan beasiswa).
4) Jumlah Absensi:
a. Skala:  25-100  (persentase  kehadiran  dalam satu semester).
b. Bobot: 25% (menunjukkan tingkat pentingnya jumlah  absensi  dalam  penilaian  kelayakan beasiswa).
Berdasarkan bobot yang telah ditetapkan, nilai  kelayakan  beasiswa  akan  dihitung  sesuai dengan aturan yang telah disusun.
3.3. Exploratory Data Analysis (EDA) Pada  tahap  ini,  peneliti  menerapkan Exploratory  Data  Analysis (EDA)  untuk memastikan  tidak  adanya  anomali  pada  dataset setelah  melalui  tahap  transformasi  data.  EDA melibatkan pengecekan outlier, analisis distribusi data, serta penilaian korelasi antar variabel dalam dataset .  Untuk  lebih  detail  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini:
Gambar 2. Heatmap Korelasi Data
Dalam heatmap analisis di atas, semakin intensitas  warnanya  semakin  tinggi  korelasinya, dan  setiap  variabel  menunjukkan  hubungan korelasi dengan variabel lainnya. Tidak ditemukan  adanya  nilai  anomali,  dan  korelasi terendah  terlihat  antara  prestasi  akademik  dan kelayakan  beasiswa,  yakni  sekitar  0.15  atau mendekati  0  (korelasi  sangat  lemah).  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  tidak  ada  hubungan  linier yang  signifikan  antara  prestasi  akademik  dan kelayakan beasiswa.

## 3.4.  Penerapan  dan  perbandigan  Algoritma C5.0 dan Naïve Bayes
Pada  tahap  ini,  sebelum  menjalankan algoritma,  perlu  dilakukan  identifikasi  terhadap
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 514
tujuan  dan  karakteristik  yang  akan  digunakan dalam proses pengolahan data. Setelah fitur dan target  ditentukan,  langkah  selanjutnya  adalah membagi dataset menjadi data training dan data testing. Proporsi pembagian data yang digunakan adalah  80%  untuk  data training dan  20%  untuk data  testing.  Jumlah  total  data  yang  terbagi mengacu  pada  keseluruhan  jumlah  data  yang tersedia  setelah  praproses  dan  transformasi  data selesai  dilakukan,  hasil  dari  kode  tersebut  akan menghasilkan pembagian data sebagai berikut:
Tabel 8. Jumlah Pembagian Data Atribut Jumlah Data Data Training (80%) Data Testing (20%) Pantas 664 531 133 Tidak pantas 8036 6429 1607 Total 8700 6960 1740
Gambar di bawah ini menampilkan diagram Use Case yang secara komprehensif menggambarkan implementasi  algoritma  C5.0  dan  Naïve  Bayes mulai  dari  tahap  awal  hingga  akhir,  termasuk proses mendapatkan hasil prediksi dan perbandingan.  Rincian  visualisasi  dapat  dilihat pada gambar berikut:
Gambar 3. Diagaram Use Case

## 3.4.1. Implementasi Algoritma C5.0
Algoritma  C5.0  adalah  penyempurnaan dari  algoritma  C4.5,  yang  pada  dasarnya merupakan  pengembangan  dari  algoritma  ID3. C5.0 merupakan algoritma klasifikasi yang cocok untuk  digunakan  pada  dataset  yang  besar. Algoritma  C5.0  menunjukkan  performa  yang lebih  baik  dibandingkan  C4.5  dalam  hal kecepatan  proses,  penggunaan  memori,  dan efisiensi.  Algoritma  C5.0  bekerja  dengan memisahkan  sampel  berdasarkan  atribut  yang memberikan  informasi.  Algoritma  ini  dapat menangani  atribut  baik  yang  bersifat  diskrit maupun  kontinu,  dan  proses  ini  akan  berlanjut hingga tidak memungkinkan lagi untuk membagi sampel. Dalam pemilihan atribut, algoritma C5.0 menggunakan  informasi gain .  Atribut  dengan nilai gain tertinggi  akan  dipilih  sebagai  akar untuk node berikutnya. Nilai gain terbesar yang diperoleh  dari  atribut  pada  dataset  awal  akan digunakan  untuk  mencari  atribut  yang  cocok sebagai  akar  pohon  keputusan  ( decision  tree ). Proses  ini  akan  diulang  untuk  mencari  atribut yang menjadi cabang hingga mencapai leaf yang merupakan  label  kelas.  Untuk  mendapatkan informasi  tentang  nilai  subset,  penelitian  ini menggunakan persamaan yang direpresentasikan dalam rumus berikut [10], [12]–[15]. E(A) = ∑ (S_ij + ... + S_mj) / S * I(S_ij, ..., S_mj) (2) Dalam rumus tersebut: a. E(A)  adalah  informasi  yang  dihasilkan dari atribut A. b. S_ij,  ...,  S_mj  adalah  jumlah  subset  J yang dibagi dengan jumlah sampel S. Selanjutnya,  untuk  menghitung  nilai gain , digunakan formula berikut: Gain (A) = I(S_1, S_2, ..., S_m) - E(A) (3) Dalam rumus tersebut: a. A adalah atribut yang dievaluasi. b. S adalah himpunan kasus. c. S1 adalah jumlah sampel. Setelah  mendapatkan  nilai gain ratio tertinggi,  nilai  tersebut  akan  digunakan  sebagai simpul  pada  pohon  keputusan  yang  akan
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 515
dibangun. Pohon keputusan ini akan menghasilkan score matriks yang akan digunakan untuk  perhitungan  nilai  akurasi,  seperti  yang terlihat di bawah ini:
Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) * 100% (4) Accuracy = (121+1712)/(121+1712+0+24) x100% Accuracy = 0. 9862= 98,62% Berdasarkan
perhitungan yang dilakukan,  diperoleh  bahwa  nilai  akurasi  dari pengujian  klasifikasi  menggunakan  algoritma C5.0 adalah sebesar 98,62%.

## 3.4.2. Implementasi Naïve Bayes
Hasil klasifikasi menggunakan algoritma Naïve  Bayes  menunjukkan  tingkat  akurasi sebesar 90,46%. Untuk menjelaskan lebih detail, terdapat  126 true  positive (TP),  1464 true negative (TN), tidak ada false positive (FP), dan 150 false  negative (FN).  True  dan  True  Tidak merepresentasikan kelas atau nilai asli, sementara prediksi YA dan prediksi tidak merepresentasikan  kelas  atau  nilai  prediktif. Class  Precision digunakan  untuk  mengukur tingkat  ketepatan  antara  informasi  yang  diminta oleh  pengguna  dengan  hasil  prediksi  yang diberikan oleh sistem. Sementara itu, class recall digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil  prediksi informasi yang diberikan oleh sistem. Algoritma Naïve Bayes dapat dihitung menggunakan rumus berikut [13], [16], [17]:
Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN +
FP + FN) * 100%
(5)
Accuracy = (126 + 1464) / (126 +
1464 + 0 + 150) * 100%
Accuracy = 0.913793 = 91,37% Berdasarkan perhitungan yang dilakukan,  diperoleh  bahwa  nilai  akurasi  dari pengujian  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naive Bayes adalah 91,37%.

## 3.5. Nilai Precision, Recall, F1, Support
Untuk  mengukur  performa  dari  setiap model  algoritma  yang  digunakan,  kita  dapat melihat  nilai  presisi  (precision), recall ,  f1,  dan support.  Berikut  adalah  hasil  performa  dari
masing-masing  algoritma  yang  telah  dijelaskan dalam tabel berikut [18]–[20] :
Tabel 9. Nilai Precision, Recall, F1 Beserta Support Dari Algoritma C5.0
Precision Recall  F1- score Support 0 0.84 1.00 0.91 126 1 1.00 0.99 0.99 1614 Accuracy 0.99 1740 Macro Avg 0.92 0.99 0.95 1740 Weighted Avg 0.99 0.99 0.99 1740
Tabel 10. Nilai Precision, Recall, F1 Beserta Support Dari Naïve Bayes Precision  Recall F1- score Support 0 0.46 1.00 0.63 121 1 1.00 0.91 0.95 1614 Accuracy 0.91 1740 Macro Avg 0.73 0.95 0.79 1740 Weighted Avg 0.96 0.91 0.93 1740

## 3.6. Confussion Matrix
Selanjutnya,  untuk  melakukan  evaluasi yang  lebih  mendalam  terhadap  performa  dari setiap  algoritma,  kita  dapat  melihat  hasil Confussion  Matrix dari  kedua  algoritma  yang digunakan pada gambar di bawah ini:
Gambar 4. Conffusion Matrix Naïve Bayes
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 516
Gambar 5. Conffusion Matrix Algoritma C5.0
Berikut adalah informasi hasil Confusion Matrix dari kedua algoritma yang digunakan: 1) Hasil Confusion Matrix Naïve Bayes a. Terdapat  121  prediksi  benar  positif  ( true positive ).
b. Tidak  ada  prediksi  salah  positif  ( false positive ).
c. Terdapat  177  prediksi  salah  negatif  ( false negative ).
d. Terdapat  1559  prediksi  benar  negatif  ( true negative ).
2) Hasil Confusion Matrix C5.0 a. Terdapat  121  prediksi  benar  positif  ( true positive ).
b. Tidak  ada  prediksi  salah  positif  ( false positive ).
c. Terdapat  24  prediksi  salah  negatif  ( false negative ).
d. Terdapat  1712  prediksi  benar  negatif  ( true negative ).

## 4. KESIMPULAN
Setelah  menetapkan  fitur  dan  target, dataset  dibagi  menjadi  data training dan  data testing dengan proporsi 80% untuk data training dan  20%  untuk  data  testing.  Algoritma  C5.0 merupakan  pengembangan  dari  C4.5  dan peningkatan dari ID3. Algoritma C5.0 dan Naïve Bayes  merupakan  algoritma  klasifikasi  yang
cocok untuk dataset yang besar. Algoritma C5.0 dapat menangani atribut baik yang bersifat diskrit maupun kontinu dan proses ini berlanjut hingga tidak  memungkinkan  lagi  untuk  membagi sampel.
Hasil klasifikasi menggunakan algoritma C5.0  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  98,62%, sedangkan Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 91,37%. Berdasarkan perbandingan hasil, terlihat bahwa akurasi algoritma C5.0 meningkat sekitar 8%  dibandingkan  dengan  Naïve  Bayes  dalam konteks penelitian ini. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa algoritma C5.0 memberikan hasil  yang  lebih  akurat  dalam  menentukan kelayakan mahasiswa untuk mendapatkan beasiswa.

## 5. REFERENSI
[1] C.  Budisaputro,  “Analisa  Perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Penerima  Beasiswa  Dengan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (Studi Kasus :  STIKES  BHAKTI  HUSADA MULIA),” DoubleClick  J.  Comput.  Inf. Technol. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  52,  2018,  doi: 10.25273/doubleclick.v1i2.2144.
[2] Ghefira  Nur Kahfi,  Sudarwanto,  and  Siti
Rohmah  Rohimah,  “Analisis  Sensitivitas terhadap Metode WP dan VIKOR dalam Pengambilan
Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa di UNJ,” JMT  J. Mat. dan Terap. , vol. 4, no. 1, pp. 1–10, 2022, doi: 10.21009/jmt.4.1.1.
[3] S. P. Tamba, A. W. Tan, Y. Gunawan, and ...,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Pembuatan  Paket  Promosi  Penjualan
Menggunakan  Kombinasi  Fp-Tree  Dan Tid-List,” …  (Teknik  Inf. dan  … ,  vol.  4, 2021.
[4] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect  of  mining  data  k-means  clustering toward  students  profile  model  drop  out potential,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, no. 1, p. 12049, 2018, [Online]. Available: http://stacks.iop.org/1742- 6596/1007/i=1/a=012049
[5] P. W. Kastawan, D. M. Wiharta, and M.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 517
Sudarma, “Implementasi Algoritma C5.0 pada  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Negeri Sipil,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 17,
no. 3, p. 371, 2018, doi:
10.24843/mite.2018.v17i03.p11.
[6] S.  Eka et  al. ,  “Penerapan  Model  Naive Bayes Untuk Memprediksi Potensi,” vol. 1, no. 1, pp. 82–87, 2021.
[7] I.  Ichsan  and  A.  Ali,  “Metode Pengumpulan  Data  Penelitian  Musik Berbasis  Observasi  Auditif,” Musik.  J.
Pertunjuk.  dan  Pendidik.  Musik ,  vol.  2, no. 2, pp. 85–93, 2020, doi: 10.24036/musikolastika.v2i2.48. [8] D.  Parinata  and  N.  D.  Puspaningtyas,
“Studi Literatur: Kemampuan Komunikasi  Metematis  Mahasiswa  Pada Materi Integral,” J. Ilm. Mat. Realis. (JI- MR , vol. 3, no. 2, p. 94, 2022.
[9] N. P. A. Widiari, I. M. A. D. Suarjaya, and D.  P.  Githa,  “Teknik  Pengolahan  Data Cleaning,” J.  Ilm.  Merpati  (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi) , vol. 8, no. 2, p. 137, 2020.
[10] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk
Prekdiksi Penjualan Wallpaper Menggunakan  Algoritma  C4.5  STMIK Royal  Ksiaran,” JURTEKSI  (Jurnal
Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 2, pp. 9– 13, 2016.
[11] D.  T.  Husni et  al. ,  “Analisis  Big  Data Penjualan  Video  Games  Mengunakan Eda,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5, no.
1, p. 43, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.517. [12] E.  Fitriani,  “Perbandingan  Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan  Program  Keluarga  Harapan,” Sistemasi , vol. 9, no. 1, p. 103, 2020, doi:
10.32520/stmsi.v9i1.596.
[13] F.  Narti,  “JTIM :  Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Multimedia  Perbandingan Algoritma C4 . 5 dan Naive Bayes dalam
Klasifikasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa
Terhadap  Pembelajaran  Daring,”  vol.  4, no. 1, 2022.
[14] C. Anam and H. B. Santoso, “Perbandingan Kinerja Algoritma C4 . 5 dan  Naive  Bayes  untuk  Klasifikasi Penerima Beasiswa,” vol. 8, no. 1, pp. 13– 19, 2018.
[15] E.  Hasmin  and  S.  Aisa,  “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Mahasiswa Application  of  C4.5  Algorithm  For Determining Student Scholarship Recipients,” Cogito Smart J. | , vol. 5, no.
2, pp. 308–320, 2019.
[16] T.  A.  Tutupoly  and  I.  Alfarobi, “Komparasi  Algoritma  C4.5  dan  Naive Bayes yang Dikembangkan menjadi Web Intellegence  pada  Perhitungan  Bonus Tahunan Karyawan di PT. ABC,” J. Mitra Pendidik. , vol. 3, no. 1, pp. 11-2292–103,
2019.
[17] S.  N.  Khasanah,  “Komparasi  algoritma c4.5  dan  naive  bayes  untuk  menganalisa kelayakan  pengajuan  kredit,” J.  Mantik Penusa , vol. 3, no. 3, pp. 94–98, 2019.
[18] L.  A.  Andika,  P.  A.  N.  Azizah,  and  R. Respatiwulan, “Analisis Sentimen
Masyarakat  terhadap  Hasil  Quick  Count Pemilihan  Presiden  Indonesia  2019  pada Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Indones.
J.  Appl.  Stat. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  34,  2019, doi: 10.13057/ijas.v2i1.29998.
[19] W.  Hidayat,  M.  Ardiansyah,  and  A. Setyanto, “Pengaruh Algoritma ADASYN dan SMOTE terhadap Performa  Support  Vector  Machine  pada Ketidakseimbangan  Dataset  Airbnb,”
Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 11–20, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i1.3125.
[20] E.  Dwi  Pratama,  “Implementasi  Model Long-Short Term Memory (LSTM) pada Klasifikasi  Teks  Data  SMS  Spam Berbahasa  Indonesia,” J.  Mach.  Learn. Comput.  Intell. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  38–42,
2022.