## Teknik Data Mining menggunakan Algoritma Decision Tree (C4.5) untuk Prediksi Seleksi Beasiswa Jalur KIP pada Universitas Muhammadiyah Kotabumi

## Khusnul Khotimah
Universitas Muhammadiyah Kotabumi
khusnul.khotimah@umko.ac.id

## ABSTRACT
Smart  Indonesia  Card Scholarship  (KIP) is an educational  scholarship  provided by the government for equivalent SMA/SMK/MA alumni who have good academic potential and wish to continue their studies to a higher level. KIP lectures themselves are distributed by the government through the Ministry of Education and Culture to universities in  their  implementation. Universitas  Muhammadiyah  Kotabumi  (UMKO)  is  one  of  the  universities  that  opens registration  for  university  admission  through  KIP  scholarships.  Based  on  the  data,  it  is  known  that  there  are  210 applicants and from the results of the selection of participants who registered for the KIP selection, there were 204 prospective students who took the test process. So far, in determining the scoring data, the results have not referred to and utilized the previous year's data. While the data can be used as a reference as a source of knowledge data. Therefore, a technique is needed to describe the data more concisely and quickly. Data mining is a technique that can  be  used  to  describe  a  series  of  processes  to  obtain  knowledge  or  a  pattern  from  a  data  set.  Decision  Tree Algorithm  (C4.5)  is  one  of  the  data  mining  algorithms  that  can  be  used  for  data  classification  to  help  solve classification  problems.  Based  on  the  results  of  the  research  on  the  implementation  of  data  mining  using  the decision  tree  algorithm  (C4.5),  an  accuracy  value  of  100%  was  obtained.  The  accuracy  test  was  also  carried  out using the Naive Bayes algorithm to obtain a comparison of the levels of accuracy. Based on the accuracy test of the two algorithms, data obtained with an accuracy level of 100% on the Decision Tree (C4.5) algorithm and 90.16% on  the  Naive  bayes  algorithm.  It  can  be  concluded  that  the  accuracy  of  the  Decision  Tree  (C4.5)  algorithm  for predicting prospective students receiving KIP scholarships is better than the Naive Bayes algorithm.
Keywords: Data Mining; Decision Tree Algorithm (C45); KIP College; Classification

## ABSTRAK
Beasiswa  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  Kuliah  merupakan  beasiswa  Pendidikan  yang  diberikan  pemerintah  bagi alumni SMA/SMK/MA sederajar  yang  memiliki  potensi akademik  yang  baik serta berkeinginan  melanjutkan studi ke jenjang yang lebih tinggi. KIP kuliah sendiri pada penyalurannya dilakukan pemerintah melalui kemendikbud ke pihak  Perguruan  Tinggi  dalam  implementasinya  penyelenggaraannya.  Universitas  Muhammadiyah  kotabumi (UMKO) adalah salah satu perguruan tinggi  yang  membuka pendaftaran  masuk Universitas melalui  beasiswa jalur KIP. Berdasarkan data diketahui terdapat  210 pendaftar  dan dari  hasil seleksi peserta  yang  mendaftar seleksi  KIP terdapat 204 calon  mahasiswa  yang  mengikuti proses tes. Selama  ini dalam penentuan data penskoran bobot hasil belum  mengacu dan  memanfaatkan data tahun sebelumnya. Sedangkan data tersebut dapat dijadikan acuan sebagai sumber  data  pengetahuan.  Oleh  karean  itu,  diperlukan  suatu  teknik  untuk  menggambarkan  data  menjadi  lebih ringkas dan cepat. Data mining merupakan Teknik yang dapat digunakan untuk menggambarkan Serangkaian proses mendapatkan  pengetahuan  atau  suatu  pola  dari  kumpulan  data.  Algoritma Decision  Tree  (C4.5) merupakan  salah satu  algoritma  data  mining  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  data  membantu  menyelesaikan  permasalahan klasifikasi.  Berdasarkan  hasil  penelitian  implementasi  data  mining  menggunakan  algoritma decision  tree  (C4.5) diperoleh nilai akurasi sebesar 100%. Uji akurasi juga dilakukan dengan algoritma Naïve Bayes untuk memperoleh perbandingan  tingkat  akurasi.  Berdasarkan  uji  akurasi  dua  algoritma  diperoleh  data  tingkat  akurasi  sebesar  100% pada  algoritma Decision  Tree  (C4.5 )  dan  90,16 %  pada  algoritma Naïve  bayes .  Hal  ini  dapat  disimpulkan  akurasi algoritma Decision  Tree  (C4.5) untuk  prediksi  calon  mahasiswa  penerima  beasiswa  jalur  KIP  lebih  baik dibandingkan algoritma Naïve bayes .
Kata Kunci : Data Mining; Algoritma Decision Tree (C45); KIP Kuliah; Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  Muhammadiyah  Kotabumi  (UMKO)  adalah  Universitas  yang  berada  di  wilayah  Lampung  Utara. Proses PMB dilakukan melalui beberapa jalur seleksi. Salah satu jalur seleksi yang dilakukan yaitu seleksi  beasiswa jalur  Kartu Indonesia Pintar (KIP) Kuliah. KIP  Kuliah  merupakan  beasiswa dari pemerintah  melalui kemendikbud yang diberikan pada perguruan tinggi yang ditujukan bagi alumni SMA/SMK/MA sederajat yang ingin melanjutkan ke  jenjang  perguruan  tinggi  namun  kurang  mampu  secara  ekonomi.  Alasan  UMKO  berperan  serta  membantu pemerintah  dalam  melakukan  seleksi  PMB  melalui  jalur  beasiswa  KIP  tidak  lain  agar  alumni  SMA/SMK/MA dengan  latar  belakang  kurang  mampu  secara  ekonomi  mendapat  kesempatan  melanjutkan  pendidikannya  dengan mencoba  mengikuti  seleksi  ini.  Beberapa  tahapan  seleksi  yang  harus  dilalui  diantaranya  proses  seleksi  berkas, seleksi  tes  potensi  akademik  (TPA)  berbasis  CBT  ( Computer  Based  Test ),  dan  seleksi  tes  wawancara/ interviw . Ketiga tes tersebut wajib di ikuti seluruh peserta KIP Kuliah.
Adapun  metode  yang  dilakukan  oleh  panitia  penyelenggara  proses  PMB  melalui  beasiswa  jalur  KIP  Kuliah dilakukan  dengan  metode  pemberian  bobot  skor  pada  atribut/kriteria  yang  diujikan.  Setiap  atribut/kriteria  yang menjadi syarat masing-masing akan di konversikan dalam bentuk skor nilai yang telah ditentukan sebelumnya oleh Tim  panitia  penyelenggara  dan  hasil  akhir  akan  di  hitung,  di  analisis  dan  di  plenokan.  Selama  ini  pada  proses penentuan  bobot nilai calon  mahasiswa penerima  beasiswa  jalur  KIP  Kuliah  belum  memanfaatkan  data dari tahun sebelumnya  sebagai  acuan  penskoran  nilai.  Penggunaan  penskoran  yang  memanfaatkan  data  di  tahun  sebelumnya sangat penting karena dapat menjadi acuan sebagai alternatif penentuan dan proses seleksi calon mahasiswa melalui beasiswa jalur KIP Kuliah di tahun berikutnya.
Metode klasifikasi dapat digunakan dalam proses seleksi  calon  mahasiswa penerima beasiswa  jalur KIP  Kuliah, Klasifikasi  merupakan  metode  implementasi  data  mining  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengelompokkan  data dalam  suatu  kelas-kelas  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Dalam  metode  klasifikasi  dibagi  dalam  2  tahap,  yaitu tahab  pembelajaran  dan  tahap  klasifikasi.  (Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.,  2012).  Pada  tahap  pembelajaran  data peserta/pendaftar di tahun sebelumnya dapat digunakan untuk membangun suatu model klasifikasi. Kemudian pada tahap  klasifikasi  data  yang  digunakan  merupakan  data  peserta/pendaftar  di  tahun  yang  sedang  berjalan  yang dikelompokkan pada kelas layak atau tidak layak. Untuk membangun model klasifikasi terdapat beberapa algoritma data  mining  yang  dapat  digunakan,  diantaranya  adalah  algoritma Decission  Tree  (C4.5),  K-Nearest  Neighbour  (k- NN),  Support  Vektor  Machine  (SVM), serta Naïve  Bayes  (NB) (Prasetyo  2014).  Pada  penelitian  ini  yang  akan digunakan adalah algoritma Decission Tree (C4.5) dengan asumsi algoritma ini memiliki tingkat akurasi lebih baik dari beberapa algoritma yang lain.
Pada  kasus  data  calon  mahasiswa  peserta  seleksi  beasiswa  jalur  KIP  Kuliah,  jumlah  pendaftar  yang  dinyatakan layak lebih sedikit daripada jumlah pendaftar yang belum layak. Hal ini bergantung pada jumlah target peserta yang di tetapkan. Tingkat pendaftar sangat tinggi, sedangkan berdasarkan data hasil tes jumlah pendaftar yang layak dan belum  layak  tidak  imbang.  Untuk  mengatasi  kasus class  imbalance  problem ini  dapat  digunakan  teknik  sampling yang  sesuai  sehingga  model  hasil  training  dapat  mendeteksi  kelas  sebuah  data  dengan  akurat.  Pada  penelitian  ini untuk mengatasi class imbalance problem digunakan teknik sampling untuk membangkitkan data training.

## 2. KERANGKA TEORI

## 2.1   Data Mining
Data  mining  merupakan  teknik  proses  pembelajaran  komputer  dalam  menganalisis  dan  melakukan  ekstaksi pengetahuan  yang  secara  otomatis.  Serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  kumpulan  berbagai  data menjadi suatu pengetahuan yang selama ini belum. Salah satu algoritma yang terdapat dalam klasifikasi data mining adalah  algoritma C4.5, yang  khusus  diterapkan  pada  Teknik  pohon  keputusan  ( decision  tree )  (Azwanti,  2018).
Menurut Hermawati (2013) Operasi data mining menurut sifatnya dibedakan menjadi dua, yaitu:
1. Prediksi  ( prediction  driven ).  Operasi  prediksi  digunakan  untuk  validasi  hipotesis, querying dan  pelaporan (misalnya:  spreadsheet dan pivot tabel), analisis  multidimensi ( dimensional summary ), OLAP Online Analytic Processing ) serta analisis statistik.
2. Penemuan ( discovery driven ) bersifat transparan.  Operasi penemuan  digunakan untuk analisis data eksplorasi, pemodelan  prediktif,  segmentasi database ,  analisis  keterkaitan  ( link  analysis )  dan  deteksi  deviasi.  (Purwati  & Nurlistiani, 2020).

## 2.2.  Klasifikasi data
Menurut  Witten  et  al  (2011)  klasifikasi  adalah salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  di  data mining.  Klasifikasi  termasuk  kedalam supervised  learning karena  dalam  proses  klasifikasi terdapat  proses  pembelajaran  dengan  data  yang  telah  lampau. Klasifikasi  merupakan  teknik  mining yang  digunakan  dalam  mengelompokkan  sesuatu  yang  didasarkan  pada  suatu  kategori.  Klasifikasi  di  sini  berarti suatu data yang sudah digolongkan, misal buku referensi, buku chapter, bahan ajar. (Khotimah, 2020)

## 2.3 Algoritma Decision Tree (C4.5)
Algoritma C.4.5 merupakan metode probabilistik pengklasifikasian Decision Tree berguna untuk mengekploitasi data dan akan menemukan hubungan yang tersembunyi antara jumlah variabel input dengan variabel target (Kusrini & Luthfi 2009)

## 2.4 KIP Kartu Indonesia Pintar
KIP Kuliah  ini  adalah  program  bantuan  pendidikan  kepada  alumni  SMA/SMK/MA  sederajat  yang  memiliki potensi  akademik  yang  baik  namun  dari  keluarga  kurang  mampu/keterbatasan  ekonomi  agar  dapat  melanjutkan pendidikan ke jenjang perguruan tinggi/universitas. (Adit, 2020)

## 3. METODOLOGI
Metodologi pada penelitian yaitu Knowledge discovery in Database (KDD). Adapun proses tahapannya meliputi:
Seleksi data ( Selection), Memilih kelengkapan data dan membersihkan data ( Preprocessing/cleaning), Tranformasi data ( Tranformation), Evaluasi data mining (Data Mining Evaluation) :
Gambar 1. Bagan Alir Metode Penelitian
a. Peneliti mengajukan permohonan data calon peserta PMB jalur KIP pada bagian penyelenggaran PMB UMKO. Berdasarkan data yang diperoleh, selanjutnya dilakukan proses pemilihan data yang akan digunakan.
b. Peneliti melakukan tahapan preprosessing data yaitu proses melihat dan cek missing value pada dataset c. Melakukan tranformasi terhadap data.
d. Melakukan pengujian dan menganalisis hasil pengujian pohon keputusan yang di buat menggunakan algoritma Decision Tree (C4.5) dan membandingkan hasil akurasi dengan algoritma Naïve Bayes.

## 4.  HASIL PEMBAHASAN
a. Data selection
Pada tahap selection dilakukan proses memilih data yang sesuai dengan data yang diperoleh sehingga tidak semua data  digunakan.  Data  yang  digunakan  berjumlah  204  dari  210  data  pendaftar,  pemilihan  atribut-atribut  didasarkan pada data yang berpengaruh pada proses seleksi  beasiswa  jalur KIP  Kuliah. Data tersebut meliputi data id peserta, program studi, skor nilai berkas, skor nilai tes CBT, dan skor nilai tes wawancara/interview.
Gambar 2 . Dataset Rekapitulasi Peserta KIP
b. Preprocessing / cleaning
Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah  proses  pembersihan  data  calon  mahasiswa  seleksi  beasiswa  jalur  KIP Kuliah  tahun  2021.  Tahapan  yang  dilakukan  dengan  melihat  dan  mengecek  kembali missing  value yang  terdapat
Tahap 1 ( Selection)
Tahap 2 ( Preprocessing/cleaning)
Tahap 3 ( Tranformation)
Tahap 4 ( Evaluasi Data Mining)
pada  data  calon  mahasiswa  peserta  KIP.  Kemudian  dilakukan  pengecekan  kesalahan  penulisan  dan  melakukan reduksi  data  sesuai  kebutuhan.  Pada  data  yang  ada  tidak  ditemukan  data  yang  tidak  lengkap  maka  proses penanganan missing value tidak dilakukan. Proses lainnya yang dilakukan  memperbaiki penamaan atribut data dan mereduksi  data  agar  sesuai  dengan  data  yang  dibutuhkan. Tools yang  digunakan  adalah rapidminner versi  9.10 untuk melakukan preprocessing seperti tampilan berikut:
Gambar 3. Tampilan data cek Missing Value

## c. Data Tranformation
Pada  tahap  tranformasi  data  dilakukan  proses  perubahan  data  sesuai  dengan  bentuk  data  yang  akan  digunakan dalam  proses  data  mining.  Beberapa  atribut  tidak  akan  digunakan  untuk  proses  data  mining  karena  tidak  semua atribut  memiliki  pengaruh  pada  proses  hasil  data mining  dengan  tujuan  agar  memudahkan  proses  klasifikasi  yang dilakukan.  Beberapa  proses  tranformasi  dilakukan  seperti  merubah  tipe  data  dari  integer  menjadi  real.  Adapun kriteria yang di tranformasi meliputi: nilai skor berkas, nilai skor tes CBT, dan nilai skort tes wawancara/ interview.
Gambar 4. Tampilan Tranformasi Dataset
d. Evaluasi Data Mining
Pada proses data mining dilakukan pemilihan algoritma yang akan digunakan untuk menentukan pola klasifikasi data calon mahasiswa penerima beasiswa jalur KIP UMKO. Algoritma ynag digunakan adalah Decicion Tree (C4.5)
sebagai implementasi data mining. Hasil pengolahan algoritma Decicion Tree (C4.5) selanjutnya akan di uji tingkat akurasi  dengan  membagi  data  dalam  rasio  8:2.  80%  data  dijadikan training dan  20%  data  menjadi  data testing. Berikut ini merupakan hasil pemodelan Decicion Tree (C4.5):
Gambar 5. Tampilan Uji Akurasi Dataset
Gambar 5. Tampilan View Dataset
Selanjurnya  dilakukan  proses  membandingkan  tingkat  akurasi  klasifikasi  algoritma Decision  Tree  (C4.5) dengan Algoritma Naive Bayes , untuk perhitungan Decision Tree (C4.5) adalah sebagai berikut:
Gambar 6 . Perhitungan Algoritma Decision Tree (C4.5)
Perhitungan tingkat akurasi menggunakan confussion matrix pada Decision Tree (C4.5) seperti pada tabel berikut:
Tabel 1. Tampilan Akurasi Algoritma Decision Tree (C4.5)
Adapun untuk perhitungan Naive Bayes adalah sebagai berikut:
Gambar 7. Perhitungan Algoritma Naïve Bayes
Untuk perhitungan tingkat akurasi Naïve Bayes dengan confussion matrix pada tabel berikut:
Tabel 2. Tampilan Akurasi Algoritma Naïve Bayes
Pada  hasil  penelitan  diketahui  bahwa  untuk  klasifikasi  data  seleksi  beasiswa  jalur  KIP  calon  mahasiswa  dengan menggunakan algoritma Decision Tree (C4.5) merupakan algoritma terbaik. Algoritma Decision Tree (C4.5) tingkat akurasi sebesar 100 %, sedangkan algoritma Naive Bayes sebesar 90,16 %.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  analisa  dan  perhitungan  menggunakan  algoritma  ini  sangat  membantu proses  penentuan  keputusan  untuk  menentukan  calon  mahasiswa  yang  layak  dan  belum  layak  mendapatkan beasiswa  jalur  KIP  berdasarkan  bobot  nilai  tes  yang  telah  dilalui.  Klasifikasi  menggunakan  Teknik  data  mining dapat  digunakan  untuk  mempersingkat  waktu  dalam  penyajian  data  pendukung  dalam  pengambilan  keputusan. Algoritma data mining dapat memberikan memberikan gambaran jelas atribut apa saja yang dapat dijadikan prioritas sebagai  acuan  pengambilan  keputusan.  Implementasi  data  mining  menggunakan  menggunakan  algoritma Decision Tree (C4.5 ) dalam menentukan calon mahasiswa yang layak dan belum layak mendapatkan beasiswa melalui jalur KIP  Kuliah  dapat  dijadikan  acuan  sehingga  proses  seleksi  menjadi  tepat  sasaran.  Berdasarkan  uji  tingkat  akurasi algoritma Decision  Tree  (C4.5) dengan  algoritma  Naïve  Bayes  diperoleh  data  tingkat  akurasi  sebesar  100%  pada algoritma Decision  Tree  (C4.5 )  dan  90,16  %  pada  algoritma Naïve  bayes .  Hal  ini  dapat  disimpulkan  akurasi algoritma Decision Tree (C4.5) untuk prediksi calon mahasiswa penerima beasiswa jalur beasiswa KIP Kuliah lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Adit,  A.  2020.  Apa  itu  KIP  Kuliah?  Ini  penjelasan  dan  Fasilitas  Pembiayaannya.  Website:  Retrieved  from Kompas.com: https://edukasi.kompas.com/read/2020/02/19/10543491/apa-itu-kip-kuliah-ini-penjelasan-dan- fasilitas-pembiayaannya?page=all. Diakases tanggal 15 Oktober 2021
Azwanti, N., 2018. Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Mahasiswa Yang Mengulang Mata Kuliah (Studi Kasus Di Amik Labuhan Batu). Jurnal SIMETRIS(Teknik Industri, Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer) 9(1), 11-22. Print ISSN 2252-4983 dan Online ISSN 2549-3108.
Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.  2012.  Data  Mining  Concepts  and  Techniques  3rd  Edition  (3rd  ed.).  Morgan Kaufmann
Hermawati, Fajar Astuti. (2013). Konsep dan Teori Pengolahan Citra Digital, Yogyakarta: Andi Offset Khotimah,  K.,  &  Husniyati.  2020.  Pengelolaan  Big  Data  Perpustakaan  dengan  Teknik  Data    Mining.  Jurnal SIENNA (Sistem dan Teknologi Informasi) 1(2), 64-70, P-ISSN: 2745-987X dan E-ISSN: 2745-9861 .
Kusrini & Luthfi, E.T., 2009. Algoritma Data Mining Ed. 1. T. A. Prabawati, ed., Yogyakarta: Andi Offset.
Prasetyo,  E.  2014.  Data  Mining  –  Mengolah  Data  Menjadi  Informasi  Menggunakan  Matlab.  Yogyakarta:  Andi Offset.
Purwati  N.,  Nurlistiani  R.,  2020. Data  Mining Dengan  Algoritma Neural  Network Dan  Visualisasi  Data  Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa. Jurnal Informatika, Vol. 20, No. 2, E-ISSN 2407-1544.