Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar luasan hasil-hasil  penelitian,  studi  pustaka,  karya  ilmiah  yang  berkaitan  dengan Informasi  dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan pemikiran dalam pengembangan ilmu informatika dan komputer yang berkaitan dengan kajian- kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan  dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informasi dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi dengan berpedoman pada penulisan naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer ini. Merujuk pada realita ini kamu sangat mengharapkan peran aktif dari peneliti untuk bersama- sama menjaga dan memelihara keberlangsungan dari jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ini. Yang juga tidak kalah pentingnya dari partisipasi tersebut diatas, adalah saran dan kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan  langsung  kepada redaksi  JIK.  Saran dan  kritik  yang membangun  akan  dijadikan masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat berarti guna peningkatan mutu dan kualitas Jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 April  2022
Dewan Redaksi
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 10 Nomor 2 April 2022
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan ilmiah, Ataupun  studi pustaka. Jurnal ini terbit dua kali setahun  pada bulan April dan Oktober. Berisi hasil penelitian ilmiah di bidang informatika yang bertujuan untuk menghubungkan adanya kesenjangan antar kemajuan teknologi dan hasil penelitian. Jurnal ini di terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:

## Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi

## Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi)
Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar
Lampung) Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret)
Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly Ardhy, S.Kom., M.Ti ( Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah, St., M.Kom (STMIK Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira Jaya Hartono, S.Pd., M.Pd ( STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 10 NO. 2 THN. 2022

## DAFTAR ISI

## Halaman
Peningkatan Pengelolaan Arsip Surat Menyurat Melalui Aplikasi Berbasis Web Dengan Metode First In First Out Yuli Syafitri 1 , Reni Astika 2, ,Lusia Septia Eka Esti Rahayu 3,
(AMIK Dian Cipta Cendikia 12 ,AMIK Lampung 3 ) ................................................  01-08
Pengembangan Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis  Web Pada Amik Dian Cipta Cendikia Bandar  Lampung Sukatmi 1 , Euis Mustika Prianganti 2 , Astriyanti 3
( AMIK DCC Bandar Lampung 123 ) ....................................................................... 09-14
Klasifikasi Penyakit Powdery Mildew Pada Ceri Manis Dengan Menggunakan Algorita Convolutional Neural Network (CNN) Iwansyah Edo Hendrawan 1 , M. Ilhamsyah 2 , Dadang Yusup 3 (Universitas Singaperbangsa Karawang 123 )  ...........................................................  15-20
Penerapan Finite State Automata Pada Desain Vending Machine Masker Dan Hand Sanitizer Ridwan 1 , Windu Gata 2 , Hafifah Bella Novitasari 3 , Laela Kurniawati 4 , Sri Rahayu 5 (Universitas Nusa Mandiri 12 ) .................................................................................  21-28
Analisis Perhitungan Muatan Sedimentasi Berdasarkan Kedalaman Air ( Chart Datum ) Pada Senipah Channel Di Kabupaten Kutai Kartanegara Berbasis Web Salmajah (Stmik Handayani Makasar)  .................................................................................  29-43
Aplikasi Pembelajaran Ilmu Tajwid Berbasis Mobile Novita Lestari Anggreini 1 , Ichsan Perdana Putra 2 ( Politeknik TEDC Bandung ) .................................................................................  44-49
Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Pengaruh  Media Sosial Terhadap Semangat Belajar Mahasiswa  Di Masa Pandemi Covid 19
Fiqih Satria 1 , Hermanto 2
(Universitas Raden Intan Lampung )  ....................................................................  50-56
Klasifikasi Kinerja Pembayaran  Angsuran Dengan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus : Data Nasabah Koperasi Simpan Pinjam Pembiayaan Syariah Bina Bersama)
Dwi Marisa 1 , Sigit Mintoro 2 , Supriyanto 3 , Sani Hanika lubis 4 , Sri Lestari 5
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ) ............................................................. 57-61
Peningkatan Akurasi Prediksi Pengadaan Bahan Baku Produksi Dengan Menggunakan Metode Neural Network Mumtaz Muttakin 1 , Sabar Hanadwiputra 2
(STMIK Bani Saleh, Bekasi) .............................................................................................  62-72
Penerapan Konsep Finite State Automata Pada Simulasi Vending Machine Pergantian Seragam Karyawan
Ristyani Slamet 1 , Windu Gata 2 , Ketut Sakho Parthama 3 , Nita Merlina 4 , Eni Heni Hermaliani 5 (Universitas Nusa Mandiri 1,2,4,5 , Universitas Pramita Indonesia 3 )  ....................................... 73-79
Penerapan Metode Electre Untuk Pemilihan Pengajar Terbaik Muchamad Maskhur 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
(Universitas Stikubank, Semarang) ........................................................................  80-88
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kenaikan Pangkat Jabatan Fungsional(Asn) Metode Topsis
Nurmayanti 1 , Merri Parida 2 , M. Reka Yuansyah 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia kotabumi ) ..............................................................  89-96
Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Articulate Storyline 3 Pada Mata Kuliah Pemrograman Berorientasi Objek
Dikwan Moeis 1 , Andi Harmin 2 (STMIK Profesional Makasar 12 )  ........................................................................... 97-106
Penentuan Penerima Beasiswa Di Stmik Bani Saleh Dengan Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Knearest Neighbors
Siti Chodijah 1 , Mohammad Iqbal 2
(Universitas Gunadama 12 )  ....................................................................................  107-114
Perancangan Sistem Informasi Kehadiran Pegawai Dan Skp (Sikap)
Pada Institut Agama Islam Negeri (Iain) Metro
Toto Andri Puspito
(Institut Agama Islam Negeri Metro - )  ................................................................... 115-120
Kualitas Layanan Sistem Informasi Akademik (Siakad) Terhadap Kepuasan Mahasiswa Sebagai Pengguna Aidah Hami 1 , Dyah Anggraini 2
(Stmik Bani Saleh 1 , Universitas Gunadarma)  ....................................................... 121-129
Implementasi Metode Bag Of Visual Words Dalam Pengenalan Citra Masker Pada Wajah Komang Budiarta 1 , I Made Budi Adnyana 2 , Gede Herdian Setiawan 3 (ITB STIKOM BALI )  ......................................................................................... 130-137

## Sistem Tiket Helpdesk Pada Stmik Bani Saleh
Zaenal Mutaqin Subekti 1 , Kresno Murti Prabowo 2 , Budi 3
(STMIK Bani Salih 123 )  .........................................................................................  138-144
Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Siswa Berpotensi  Drop Out
Sidik Rahmatullah 1 , Ngajiyanto 2 , Pakarti Riswanto 3 ,, Arief Hendriawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikian Kotabumi 123 )  ......................................................... 145-153
Pengklasteran Risiko Covid-19 Di Riau Menggunakan Teknik One Hot Encoding Dan Algoritma K-Means Clustering
Silviana 1 , Rahmad Kurniawan 2 , Alwis Nazir 3 , Elvia Budianita 4 ,
Fadhillah Syafria 5 , Siska Kurnia Gusti 6
(Universitas Riau 2 , Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 1,3,4,5,6 )  ....  154-163
Aplikasi Pengelolaan E-Document Sistem Penjaminan Mutu Internal Menggunakan Metode User Centered Design
Andi Harmin 1 , Rosnani 2 (STMIK Profesional Makassar 12 ) ..........................................................................  164-173
Game Edukasi Mengenal Kepulauan Indonesia Menggunakan Unity 3d Untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa Sekolah Dasar Tri Aditama 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Tati Suprapti 3
(STMIK IKMI Cirebon)  .......................................................................................  174-179
Alat Pemantau Bilik Desinfektan Untuk Pencegahan Penularan  Covid 19 Dengan Internet Of Things (I.O.T) Berbasis Microcontroller
Yusup Supriadi
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  ..........................................................................  180-193
Penerapan Metode Fuzzy Ahp ( Analytical Hierarchy Process ) Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dosen Terbaik  (Studi Kasus : Stmik Pringsewu)
Afrizal Martin 1 , Bambang Suprapto 2 , Sulasminarti 3 , Akni Widiyastuti 4 , Deny Firmansyah Kurniawan 5 , Henry Simanjuntak 6 (STMIK Pringsewu 1 , AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23456 )  ........................  194-207
Game Edukasi Pembelajaran Anak Usia Dini Berbasis Android Ferly Ardhy 1 Gusnaedi Adam 2 Agustinus Eko Setiawan 3
Anti Aisyah 4
(unversitas aisyah pring sewu, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................  208-213
Sistem Informasi Penjualan Alat-Alat Pancing Berbasis Web Pada Toko Yoggi Bersaudara Di Talang Padang Kabupaten   Tanggamus (Studi Kasus Toko Yoggi Bersaudara)
Rima Mawarni 1 , Dewi Triyanti 2 , Dodi Afriansyah 3 , Yoggi Kurniawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 14 AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23 ).. 214-219
Implementasi Algoritma Winnowing Dalam Mendeteksi Plagiarisme Pada Tugas Mahasiswa Ida Bagus Ketut Surya Arnawa (   ITB STIKOM BALI)  ...........................................................................................  220-230
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Menggunakan Metode Composite Performance Index (Cpi) Pada Smk Negeri 1  Kotabumi
Rustam 1 , Pakarti Riswanto 2 , Dwi Marisa Efendi 3 , Asep Afandi 4 , Supriyanto 5 , Desri Arisandi 6 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ........................................................  231-238

## PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DI STMIK BANI SALEH DENGAN PERBANDINGAN METODE ALGORITMA C4.5 DAN KNEAREST NEIGHBORS
Siti Chodijah 1 , Mohammad Iqbal 2
Universitas Gunadarma 12 city.chodijah26@gmail.com 1 , iqbalgoh@gmail.com 2

## ABSTRAK
Beasiswa memegang peranan penting dalam dunia pendidikan.  Beasiswa merupakan pemberian bantuan keuangan  diberikan  kepada  mahasiswa  untuk  menyelesaikan  pendidikan  yang  ditempuh.  Beasiswa diberikan oleh pemerintah, yayasan, institusi atau lembaga lainnya. Setiap beasiswa memiliki persyaratan- persyaratan  tertentu.  Program  beasiswa  sangat  diharapkan  oleh  mahasiswa  khususnya  mahasiswa berprestasi tetapi terkendala ekonomi. Pemberian beasiswa merupakan kepedulian perguruan tinggi kepada mahasiswa. Wujud partisipasi masyarakat, instansi dan mahasiswanya sendiri dalam ikut serta membangun bangsa  khususnya  bidang  pendidikan.  Dengan  adanya  pembanding  dua  metode  diharapkan  penentuan penerima beasiswa agar tepat sasaran dan lebih akurat. Metode yang digunakan yaitu algoritma C4.5 dan K-NN untuk melakukan klasifikasi penerima beasiswa di STMIK Bani Saleh yang registrasi di tahun 2019. Dua  metode  ini  dipilih  untuk  menghasilkan  penentuan  diterima  atau  ditolaknya  dalam  penerimaan beasiswa.  Perhitungan  yang  menggunakan  rumus  Algoritma  C4.5  dilakukan  tahap  demi  tahap  yang mendetail. Sedangkan K-NN tahapannya lebih ringkas dan mudah. Hasil dari kedua algoritma sama-sama digunakan tetapi lebih mudah algoritma K-NN. Algoritma yang memiliki nilai akurasi sangat tinggi yaitu Algoritma C4.5.
Kata kunci : Klasifikasi, Algoritma C4.5

## ABSTRACT
Scholarships play an important role in the world of education. Scholarships are financial assistance given to students to complete their education. Scholarships are awarded by governments, foundations, institutions or  other  institutions.  Each  scholarship  has  certain  requirements.  The  scholarship  program  is  highly expected by students, especially students who are outstanding but are economically constrained. Providing scholarships is a concern of universities to students. The form of community participation, institutions and students themselves in participating in building the nation, especially in the field of education. With  the comparison of the two methods, it is hoped that the determination of scholarship recipients will be on target and more accurate. The methods used are the C4.5 and K-NN algorithms to classify scholarship recipients at STMIK Bani Saleh who registered in 2019. These two methods were chosen to produce a determination of whether or not to accept the scholarship acceptance. Calculations using the C4.5 Algorithm formula are carried  out  step  by  step  in  detail.  While  K-NN  stages  are  more  concise  and  easy.  The  results  of  both algorithms are equally used but the K-NN algorithm is easier. The algorithm that has a very high accuracy value is the C4.5 algorithm.
Keywords : Classification, C4.5 Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan Komputer    Bani  Saleh  lebih  dikenal  dengan STMIK Bani Saleh. STMIK Bani Saleh disebut dengan kampus IT yang ada di Bekasi. Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer ( STMIK  )  Bani  Saleh  adalah  perguruan  tinggi yang  memiliki  5  Prodi  yaitu  :  S1  Teknik Informatika, S1 Sistem Informasi, D3 Manajemen Informatika, D3 Komputer
Akuntansi dan D3 Teknik Komputer. Pemberian beasiswa  adalah  bentuk  apresiasi  kampus terhadap mahasiswa yang berprestasi.
Beasiswa  merupakan  kepedulian  Perguruan Tinggi  pada  mahasiswa  yang  akan  terjun  pada masyarakat luas untuk membangun bangsa ini di bidang  pendidikan  dan  teknologi.  Teknologi yang  terus  berkembang  di  zaman  modern  ini adalah  wujud  dari  perkembangan  ilmu  yang banyak  diciptakan  dari  tenaga-tenaga  ahli  di bidangnya.
Beasiswa  adalah  pemberian  berupa  bantuan keuangan  yang  diberikan  kepada  perorangan yang  memiliki  tujuan  untuk  digunakan  dalam keberlangsungan pendidikan yang sedang ditempuh  [1].  Pemberian  beasiswa  merupakan program  kerja  yang  ada  di  setiap  perguruan tinggi.  Program  beasiswa  diadakan  untuk meringankan beban mahasiswa dalam menempuh masa kuliah khususnya pada masalah biaya [3].
Pemerintah  telah  berupaya  untuk  mengurangi angka  putus  kuliah  bagi  mahasiswa  yang berprestasi tinggi dengan alasan ekonomi. Untuk mendukung langkah tersebut, mahasiswa sebagai agen  pembaruan  bangsa  perlu  mendapat pembinaan  yang  terus  menerus.  Kenyataan menunjukkan  bahwa  tidak  semua  mahasiswa mengikuti  proses  dan  perubahan  pembelajaran secara linear. Ada kalanya mahasiswa mengikuti proses studinya [9].
Beasiswa  memegang  peranan  yang  sangat penting  dalam  dunia  pendidikan.  Karena beasiswa  merupakan pemberian  berupa  bantuan keuangan  yang  diberikan  kepada  mahasiswa untuk  dapat  menyelesaikan  pendidikan  yang ditempuh.  Beasiswa  dapat  diberikan  oleh
pemerintah,  yayasan,  institusi  atau  lembaga lainnya. Setiap jenis beasiswa memiliki persyaratan-persyaratan tertentu [10].
Sumber beasiswa yang ada di STMIK Bani Saleh yaitu Yayasan, Beasiswa BPPA, KIP K, Baznas, Jalur  Prestasi  dan  Beasiswa  Mahasiswa  tidak Mampu Secara Ekonomi. Dari beberapa macam beasiswa  yang  ada  di  STMIK  Bani  Saleh memiliki persyaratan yang berbeda.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  tahap  penelitian  ini    untuk  menganalisa perbandingan  2  metode  klasifikasi  yaitu algoritma  C4.5  dan  K-NN.  Untuk  menganalisa perbandingan  2  metode  manakah  yang  lebih akurat. Tahap-tahap dalam penelitian ini yaitu : a. Pengumpulan Data
Pengumpulan data diambil  dari  data mahasiswa  yang  registrasi  pada  tahun  2019 dan data beasiswa. b. Pengolahan Data Awal
Jumlah data  yang  belum  diproses  berjumlah 395, namun tidak semua data digunakan.
c. Menghitung dengan 2 Metode Dengan  perbandingan  2  metode  klasifikasi yang  berbeda  untuk  dijadikan  bahan pertimbangan  mana  algoritma  yang  akan dipakai.
d. Evaluasi dan Validasi Hasil Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan eksperimen dengan 2 metode klasifikasi yang berbeda terkait dengan data mahasiswa yang registrasi  pada  tahun  2019.  Setelah  tahap proses  dan  mampu  menghasilkan  nilai  yang terbaik dari kedua metode klasifikasi.

## 2.1. Data
Untuk mendukung penelitian dilakukan pengumpulan data sebagai berikut :
1. Sumber Data
a. Data Primer
Adalah  data  yang  diperoleh  langsung  dari database  registrasi  Mahasiswa  baru  tahun  2019 dan data Penerima Beasiswa tahun 2019 dengan
jumlah 395 data, sudah di cleaning menghilangkan noise menjadi 194.
b. Data Sekunder
Merupakan  data  yang  diperoleh  secara  tidak langsung, misalnya dari dokumentasi, literature , buku,  jurnal  dan  informasi  lainnya  yang  ada hubunganya dengan masalah yang diteliti

## 2. Sampel Penelitian
Sampel penelitian ini adalah data kasus beasiswa yang diperoleh dari database registrasi mahasiswa pada tahun 2019.

## 2.2 Data Mining
Data  mining dapat  diartikan  sebagai  ilmu penggalian informasi yang berguna dari dataset atau database yang berukuran besar [5]. Menurut [6] tahapan proses data mining terdiri dari :
1. Data  Cleaning ,  menghilangkan noise dan data yang tidak konsisten.
2. Data Integration , menggabungkan beberapa sumber data.
3. Data  Selection ,  memilih  data  yang  relevan untuk dianalisis yang diambil dari database .
4. Data  Transformation ,  mengubah  data kedalam  bentuk  yang  sesuai  dengan  model yang digunakan.
5. Data  Mining ,  proses  aplikasi  dengan  suatu metode untuk mengekstrak pola data.
6. Pattern  Evaluation ,  mengidentifikasi  pola yang  benar-benar  menarik  yang  mewakili pengetahuan yang didasarkan pada beberapa pengukuran.
7. Knowledge Presentation , teknik representasi knowledge yang  digunakan untuk menyajikan knowledge kepada
pengguna.
Gambar 1 Tahapan Proses Data Mining
Menurut  [7]  teknik data  mining dibagi menjadi beberapa teknik. Beberapa teknik dan sifat data mining adalah sebagai berikut:
a. Klasifikasi (Classification)
Menentukan  sebuah record data  baru kesalah  satu  dari  beberapa  katagori (atau class) yang telah didefinisikan sebelumnya.
b. Regresi (Regression)
Memprediksi  nilai  dari  suatu  variabel kontinyu  yang  diberikan  berdasarkan  nilai dari variabel yang lain dengan mengasumsikan sebuah model ketergantungan linier atau non linier. Teknik ini banyak dipelajari dalam statistika, bidang jaringan saraf tiruan (neural network).
c. Klasterisasi (Clustering)
Mempartisi data-set menjadi beberapa sub- set atau kelompok sedemikian rupa sehingga elemen-elemen dari suatu kelompok tertentu memiliki set properti yang di share bersama dengan tingkat similiritas yang tinggi dalam satu  kelompok  dan  tingkat  similiritas  antar kelompok yang sangat rendah. Disebut juga dengan unsupervised learning. d. Asosiasi (Association Rules) Mendeteksi sekumpulan atribut-atribut yang muncul bersamaan (co-occur) dalam frekuensi  yang  sering  dan  membentuk sejumlah  kaidah  dari  kumpulan-kumpulan tersebut.
e. Sekuensial (Sequence Mining)
Mencari sejumlah event yang secara umum terjadi bersama-sama.

## 2.3 Decission Tree
Decission  Tree adalah  teknik  model  prediksi yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  dan prediksi  tugas .  Decission  Tree menggunakan teknik  “membagi  dan  menaklukkan”  untuk membagi  ruang  pencarian  masalah  menjadi himpunan masalah [4].
Proses  pada Decission  Tree adalah mengubah  bentuk  data  tabel  menjadi  sebuah model Tree . Model Tree akan menghasilkan rule dan disederhanakan [2].

## 2.4 Algoritma C4.5
Ada beberapa tahapan dalam membuat sebuah pohon keputusan dalam algoritma C4.5 [8], yaitu :
1. Mempersiapkan  data Training. Data training biasanya diambil dari data histori yang pernah terjadi sebelumnya atau disebut data masa lalu dan  sudah  dikelompokan  dalam  kelas-kelas tertentu.
2. Menghitung  akar  dari  pohon.  Akar  akan diambil dari atribut yang akan terpilih dengan cara menghitung nilai gain dari masing-masing atribut, nilai gain yang paling tinggi yang akan menjadi akar pertama. Untuk menghitung nilai entropy digunakan rumus :
Entropy (S) = ∑ −𝑝 𝑖 log 2 (𝑝 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan : S = Himpunan kasus n  = Jumlah Partisi S 𝑝 𝑖 = Proporsi Si terhadap S
3. Menghitung nilain Gain menggunakan Persamaan 2.
Gain (S,A) = Entropy (S) -
∑ − 𝑆𝑖 𝑆 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖)
𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan :
S  = Himpunan Kasus A  = Fitur
n  = Jumlah partisi atribut A | Si | = Proporsi Si terhadap S | S |  = Jumlah kasus dalam S 4. Ulangi  langkah  ke  2  dan langkah  ke  3 hingga semua record terpartisi.
5. Proses  partisi  pohon  keputusan  akan  berhenti saat:
a. Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama.
e. Tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi.
Tidak ada record di dalam cabang yang kosong.
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan, yang secara umum dilakukan dengan cara :
1. Pilih atribut sebagai akar.
2. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
3. Bagi kasus dalam cabang.
4. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas yang sama.

## 2.5 Implementasi Sistem
Aplikasi  yang  digunakan  untuk  prediksi penerima beasiswa menggunakan metode Algoritma C4.5 diimplementasikan menggunakan RapidMiner 5.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Tahapan Data Mining
a. Tahap Cleaning Data
Pada  sampel  data  sebelum  dilakukan Cleaning Data terdapat  395  data  setelah  dilakukan Cleaning menghilangkan noise dan  data  yang tidak  konsisten  menjadi  194  data.  Banyaknya data  yang  tidak  diisi  dengan  semestinya.  Data yang  awalnya  diambil  dari  No  registrasi,  Asal Sekolah,  Tahun  Lulus, Grade dan  Penghasilan Orang Tua.
Tabel 1 Sample Data Beasiswa
NO No Registrasi Beasiswa 1 201901044 Beasiswa 100% 2 201901009 Beasiswa Basnas 25% 3 201901028 Beasiswa Bidikmisi 4 201901018 Beasiswa Bidikmisi 5 201901011 Beasiswa Bidikmisi 6 201901029 Beasiswa potongan 25% 7 201901036 Beasiswa potongan 50% 8 201901035 Beasiswa potongan SPP 50% 9 201901039 Beasiswa Potongan SPP 50% 10 201901033 Beasiswa Yayasan Bani Saleh Pada sample data  beasiswa  terdapat  73 mahasiswa yang mendapatkan beasiswa.
Beasiswa  yang  ada  di  STMIK  Bani  Saleh meliputi : Beasiswa 100% yang diselenggarakan oleh STMIK Bani Saleh, Beasiswa Basnas 25% diselenggarakan  oleh  Basnas  dengan  nominal yang diberikan hanya 25% dari biaya kuliah, ada juga beasiswa Yayasan dan Beasiswa Karyawan.

## a. Data Integration
Menggabungkan  beberapa  sumber  data.  Data yang digabungkan adalah data Mahasiswa  yang registrasi  dan  Data  yang  menerima  beasiswa  di tahun 2019.

## b. Data Selection
Pada tahap selection ini data yang diambil adalah relevan    untuk  dianalisis  yang  diambil  dari database .  Yang  diperlukan  pada  data selection meliputi:  No  Registrasi,  Asal  Sekolah,  Tahun Lulus, Grade ,  Penghasilan  Orang  Tua  dan Beasiswa.
c. Data Transformation
Mengubah  data  ke  dalam  bentuk  yang  sesuai dengan model yang digunakan.

## 3.2 Hasil dari Algoritma C4.5
Pada metode  ini  digambarkan  pohon  keputusan yang menghasilkan nilai entropy dan gain yang tertinggi  yang  akan  menjadi  node.  Pada Gain Beasiswa  terdapat  nilai gain yang  tertinggi adalah  atribut Grade dan  nilai entropy yang tertinggi dari atribut Grade yaitu Grade A.

## Gambar 2 Pohon Keputusan
Pohon Keputusan memiliki 2 proses yaitu :
1. Proses Pencarian ROOT Proses pencarian root dilakukan pertama kali
adalah  menghitung  nilai entropy masing- masing  kategori.  Selanjutnya  dilakukan perhitungan gain untuk mengetahui nilai root. Gain tertinggi  pada  masing-masing kategori yang dijadikan nilai root.
2. Pembentukan Cabang
Setelah  ditentukan  nilai  root,  maka  kategori dengan  nilai gain tertinggi  (root)  akan dijadikan dasar untuk menentukan pembentukan  Node  (cabang).  Kategori dengan  nilai gain tertinggi  dijadikan  Node selanjutnya.
Pada  gambar  2  dimana  root  paling  atas  adalah Status  Penghasilan  dan  yang  menjadi  cabang adalah Asal Sekolah dan Kelulusan. Pembahasan pada gambar 2 yaitu :
1. Apabila Grade A  Status  Penghasilan
Rendah dan Asal Sekolahnya Negeri dinilai tidak mendapatkan beasiswa.
2. Apabila Grade A  Status  Penghasilan
Rendah Asal Sekolah Swasta dan Kelulusannya Ya dinilai tidak mendapatkan beasiswa.  Sedangkan  jika  Kelulusannya
Tidak maka dinilai mendapatkan beasiswa.
3. Apabila Grade A  Status  Penghasilan Sedang  Asal  Sekolah  Negeri  dengan Kelulusan Ya atau Tidak dinilai sama-sama mendapatkan beasiswa.
4. Apabila Grade A Status Penghasilan Tinggi Kelulusan Ya  dengan Asal Sekolah Negeri dinilai tidak mendapatkan beasiswa.
5. Apabila Grade A Status Penghasilan Tinggi Kelulusan  Ya  Asal  Sekolah  Swasta  maka mendapatkan beasiswa.
6. Apabila Grade A  Kelulusan  Tidak  dinilai tidak mendapatkan beasiswa.
7. Apabila Grade B  Status  Penghasilan Rendah  Asal  Sekolah  Negeri  dinilai  tidak mendapatkan beasiswa.
8. Apabila Grade B  Status  Penghasilan
Rendah Asal Sekolah Swasta dan Kelulusan jika Ya dinilai tidak mendapatkan  sedangkan  jika Tidak  dinilai dapat beasiswa.
9. Apabila Grade B  Status  Penghasilan
Sedang Kelulusan jika Ya tidak mendapatkan, sedangkan jika Asal Sekolah Negeri maupun Swasta sama-sama mendapatkan beasiswa.
10. Apabila Grade B Status Penghasilan Tinggi maka tidak mendapatkan beasiswa.
11. Apabila Grade C  Status  Penghasilan
Rendah Kelulusan Ya dengan Asal Sekolah Negeri  maka  dapat  beasiswa,  sedangkan Asal Sekolah Swasta maka tidak
mendapatkan beasiswa.
12. Apabila Grade C  Status  Penghasilan Rendah  dengan  Kelulusan  Tidak  maka mendapatkan beasiswa.
13. Apabila Grade C  Status  Penghasilan Sedang  dengan  Asal  Sekolah  Negeri  atau Swasta sama-sama mendapatkan beasiswa.
14. Apabila Grade C  Status  Penghasilan Sedang  dengan  Kelulusan  Tidak  dinilai mendapatkan beasiswa.
15. Apabila Grade C Asal Sekolah Negeri tidak mendapatkan beasiswa.
16. Apabila Grade C Asal Sekolah Negeri tidak mendapatkan beasiswa, sedangkan
Kelulusan  Ya  mendapatkan  beasiswa sebaliknya jika Kelulusan Tidak maka tidak mendapatkan beasiswa.

## 3.3 Hasil dari Algoritma K-NN
Dengan  adanya penelitian  ini dilakukan pengujian  data  dengan  menggunakan  algoritma K-NN dengan menggunakan data yang registrasi dan  data  yang  mendapatkan  beasiswa  ditahun 2019.  Mendapatkan  nilai  klastering  data  k  =  5 adalah  14  data  yang  teratas.  Maka  dengan demikiantingkat  akurasi  pengujian  dipengaruhi oleh jumlah klastering data. Akurasi nilai paling tinggi  adalah  dengan  mengklaster  data  k=5. Metode  K-NN  dapat  diimplementasikan  dalam klasifikasi  penentuan  penerimaan  beasiswa mahasiswa  dengan  menggunakan  4  parameter yaitu Grade , Asal Sekolah, Kelulusan dan Status Penghasilan  Orang  Tua.  Berdasarkan  dari  hasil pengujian pengaruh nilai k. Disimpulkan bahwa nilai  k  yang  digunakan  memiliki  pengaruh terhadap  hasil  dari  akurasi  dan  nilai  k  terbaik adalah k=5.
Tabel 2 Rangking K=5
NO DISTANCE RANKING 1 424.2640687 1 2 412.3105626 2 3 412.3105626 2 4 412.3105626 2 5 387.2983346 5 6 387.2983346 5 7 387.2983346 5 8 387.2983346 5 9 387.2983346 5 10 387.2983346 5 11 387.2983346 5 12 387.2983346 5 13 387.2983346 5 14 387.2983346 5
4. KESIMPULAN  DAN SARAN

## 4.1 KESIMPULAN
Pada penelitian pemilihan beasiswa dengan perbandingan 2 metode yaitu :

## 1. Algoritma C4.5
Dengan  adanya  data registrasi  pada tahun  2019 menjadi bahan untuk menjadikan perhitungan di tahun  berikutnya.  Pada  penelitian  dengan perhitungan  Algoritma  C4.5  untuk  menentukan aturan  rekomendasi  calon  penerima  beasiswa dengan  studi  kasus  mahasiswa  yang  registrasi pada tahun 2019 dapat dibuat kesimpulan :
a. Penelitian  bertujuan  untuk  menentukan aturan  atau  pola  penerima  beasiswa  tepat sasaran.
b. Atribut  data  mahasiswa  yang  digunakan adalah Grade  test saat  seleksi  di  kampus, Asal  Sekolah  yang  berasal  dari  Negeri  atau Swasta,  Kelulusan  yang  lulus  pada  Tahun
2019  atau  bukan  dan  Status  Penghasilan Orang tua.
c. Berdasarkan  label  beasiswa,  dilakukan perhitungan  menentukan  nilai entropy dan
gain untuk setiap atribut.
d. Setiap  tabel gain dan entropy dibuatkan pohon  keputusan  sehingga  memudahkan dalam  menentukan  keputusan  untuk  setiap atribut.
e. Berdasarkan  data  sampel  sebanyak  194 mahasiswa  yang  registrasi  pada  tahun  2019 diperoleh  aturan  bahwa  mahasiswa  yang memperoleh  beasiswa  adalah  yang  tidak dipengaruhi Grade ,  Tahun  Lulus,  Asal Sekolah.  Tetapi  yang  mempengaruhi  adalah dari Penghasilan orang tua.
 Algoritma K-NN
Pada perhitungan algoritma K-NN menghasilkan nilai  yang  sangat  sederhana.  Menghitung  nilai distance lalu  diurut  berdasarkan  rangking.
Rangking  dengan  nilai  teratas  yang  menjadi rangking  1.  Bahwa  nilai  k  yang  digunakan memiliki  pengaruh  terhadap  hasil  dari  akurasi dan nilai k terbaik adalah k=5.
Penelitian ini dilakukan dengan mengimplementasikan kedua algoritma klasifikasi yaitu algoritma C4.5 dan K-NN pada penentuan  penerima  beasiswa  di  STMIK  Bani Saleh. Dalam penelitian ini algoritma C4.5 lebih baik  dibandingkan  dengan  K-NN  karena perhitungannya lebih mudah dan praktis.

## 4.2 SARAN
Adapun  manfaat  yang  diharapkan  dari  hasil penelitian  ini  yaitu  bagi  pembaca  diharapkan menambah wawasan pengetahuan terkait beasiswa  yang  ada  di  STMIK  Bani  Saleh,  dan bagi  STMIK  Bani  Saleh  sebagai  acuan  dalam penentuan  penerimaan  beasiswa  di  tahun berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  A.  Fahmi,  Persyaratan  Pengajuan Beasiswa, 2016.
[2]  Basuki,  Ahmad  dan  Syarif,  Iwan, Decision
Tree . Surabaya: Politeknik Electronika Negeri, 2003.
[3] Bustami. 2014. Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Mengklasifikasi Data  Nasabah  Asuransi.  Jurnal
Informatika: Vol 8 No.1 PP. 884-
898.
[4] Dunham, Margareth H., 2003. Data Mining Introductory and advanced Topics . New Jersey: Prentice Hall.
[5] Gorunescu F. 2011. Data Mining : Concept,
Model and Techniques . Intelligent System Reference Library Volume 12. Springer. [6] Han,Jiawei. Kamber, Micheline. 2006. Data
Mining: Concept and Techniques . Morgan Kaufmann Publishers.
[7]  Hermawati,  F.  A.  2013.  Data  Mining. Yogyakarta: Penerbit IBM
System Journal (Vol. 8 th ).
[8]  Larose,  Daniel  T.,    2006. Data  Mining Methods and Models . New Jersey: John Willey & Sons, Inc. Hoboke
[9] Pramudiono, I. 2006. Apa itu Data Mining.
[10] Ratna, R. R. 2019. Mplementasi Algoritma C4.5  Untuk  Menentukan  Aturan Rekomendasi  Calon  Penerima
Beasiswa.