Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Klasifikasi Kelayakan Data Beasiswa PIP Pada MINU Sumokali Menggunakan Metode Decision Tree
M. Ainun Rofiq* 1 , Neny Kurniati 2 , Arda Surya Editya 3
1,2 Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo II, Rangkah Kidul, Kabupaten Sidoarjo
3 Prodi Teknik Informatika , Fakultas Ilmu Komputer, Univerasitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo e-mail: * 1 ainunrofiq123@gmail.com, 2 nenykurniati.tif@unusida.ac.id,
3 ardasurya.tif@unusida.ac.id

## Abstrak
Setiap  tahun  ajaran  baru  Madrasah  Ibtida'iyah  Nahdlatul  Ulama  Sumokali  Candi Sidoarjo melakukan pendataan calon penerima beasiswa PIP, dilakukan dengan melihat berkas yang sudah dikumpulkan oleh siswa kepada pihak sekolah. Dalam penyeleksian calon penerima beasiswa PIP pada Madrasah Ibtida'iyah Nahdlatul Ulama Sumokali Candi Sidoarjo yang akan diajukan  masih  mengalami  kesulitan  dalam  pengambilan  atau  menentukan  keputusan dikarenakan  banyaknya  siswa  yang  mendaftar  dan  dikarenakan  proses  seleksinya  masih menggunakan  sistem  manual  membutuhkan  waktu  yang  sangat  lama  dan  kurang  efektif  bagi pihak  tata  usaha  maka  dengan  adanya  permasalahan  tersebut  penulis  melakukan  sebuah penelitian  bagaimana  penerapan  data  mining  menggunakan  metode  Decision  Tree  dan bagaimana  mengetahui  hasil  akurasi  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  menentukan  layak atau  tidak  layak  pada  siswa  calon  penerima  beasiswa  PIP.  jumlah  data  klasifikasi  beasiswa PIP  yang  terkumpul  sebanyak  240  data  dari  data  tahun  lalu  maka  kemudian  dengan  data tersebut  kami  implementasikan  ke  dalam  sistem  website  sehingga  membentuk  sebuah  aplikasi yang  bisa  memprediksi  kelayakan  penerima  beasiswa  PIP.  Berdasarkan  pengujian  tingkat akurasi dengan perhitungan sistem memperoleh hasil akurasi ialah 83.33%.
Kata kunci : Klasifikasi; Metode Pohon Keputusan; Beasiswa

## Abstract
Every  new  academic  year  Madrasah  Ibtida'iyah  Nahdlatul  Ulama  Sumokali  Candi Sidoarjo collects data on prospective PIP scholarship recipients, this is done by looking at the files  that  have  been  collected  by  students  from  the  school.  In  selecting  prospective  PIP scholarship recipients at Madrasah Ibtida'iyah Nahdlatul Ulama Sumokali Candi Sidoarjo who will be submitted, they still experience difficulties in making or determining decisions due to the large  number  of  students  who  register  and  because  the  selection  process  still  uses  a  manual system, it takes a very long time and is less effective for the parties. administration, with these problems  in  mind,  the  author  conducted  research  on  how  to  apply  data  mining  using  the Decision  Tree  method  and  how  to  determine  the  accuracy  of  the  results  using  the  C4.5 algorithm  to  determine  whether  students  who  are  potential  PIP  scholarship  recipients  are eligible or not. The amount of PIP scholarship classification data collected was 240 data from last year's data, so we implemented this data into the website system to form an application that can predict the eligibility of PIP scholarship recipients. Based on testing the level of accuracy with system calculations, the accuracy results were 83.33%.
Keywords : Classification; Decision Tree Method; Scholarship
2

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa  merupakan  dukungan  finansial  yang  diberikan  kepada  individu  dan dimaksudkan  untuk  dipergunakan  melanjutkan  pendidikan  siswa.  Terdapat  berbagai  jenis beasiswa, dan salah satu beasiswa yang saat diberikan oleh pemerintah negara indonesia adalah Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  untuk  tingkat  SD/MI  [1][2].  Dikhawatirkan  bahwa  anak-anak yang  tidak  bersekolah  atau  putus  sekolah  dapat  melakukan  tindakan  kriminal.  Kurangnya fasilitas  pendidikan  bagi  anak,  memebuat  mereka  rentan  terhadap  pergaulan  negatif  di lingkungannya [3][4].
Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  adalah  salah  satu  langkah  yang  dilakukan  pemerintah Indonesia pada era kepemimpinan Presiden Ir. Joko Widodo mengenai Peraturan Presiden No. 7 Tahun 2014. Saat ini beasiswa PIP bagian penting dalam bidang pembelajaran  [5][6]. Program Indonesia Pintar bertujuan untuk meningkatkan akses pendidikan bagi anak usia 6 tahun hingga 21  tahun  agar  dapat  memperoleh  layanan  sampai  tamat  pendidikan  dasar  belajar  12  tahun, tujuannya  untuk  mencegah  kemungkinan  tidak  sekolah  dan  mencukupi  kebutuhan  penunjang pendidikan  yang  diperlukan  oleh  peserta  didik  di  sekolah  seperti  sepatu,  alat  tulis-menulis, seragam dan lain-lain [7].
Saat ini dalam suatu seleksi beasiswa terkadang ada yang tidak sesuai yang diharapkan kepada  penerima.  Dalam  hal  ini  maka  diperlukan  sebuah  sistem  yang  bisa  digunakan  dalam memprediksi  klasifikasi  kelayakan  data  penerima  beasiswa.  Apabila  dalam  proses  seleksi  ini dapat  diketahui  sejak  dini  maka  pihak  admin  TU  Madrasah  Ibtida'iyah  Nahdlatul  Ulama Sumokali dapat menerapkan suatu kebijakan agar bisa meminimalisir layak atau tidak layaknya. Sistem  klasifikasi  kelayakan  data  beasiswa  ini  menggunakan  metode Decision  Tree dalam pembuatan sebuah sistem berbasis web.
Algoritma  C4.5  ini  merupakan  struktur  pohon  keputusan  dengan  sejumlah  node  yang menggambarkan  atribut  yang  diuji,  dengan  masing-masing  daun  mewakili  kelas  [8][9]. Algoritma  C4.5  juga  termasuk  dalam  kelompok  algoritma Decision  Tree ,  adalah  salah  satu solusi  pemecah  kasus  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  model  klasifikasi  dan termasuk menjadi 10 algoritma terbaik yang paling populer  [10][11]. Algoritma Decision Tree keputusan  memiliki  keunggulan  sebagai  berikut  algoritmanya  memiliki  daya  prediksi  yang tinggi akurasi yang lebih tinggi [12].
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Erfan  dan  Sitti  (2019)  yang  berjudul “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Penentuan  Penerima  Beasiswa  Mahasiswa”,  penelitian tersebut berkaitan dengan pengimplementasian algoritma C4.5 pada aplikasi penerima beasiswa ini dapat menghasilkan suatu pohon keputusan berdasarkan dataset learning penerima beasiswa sebelumnya  dengan  menggunakan  tiga  kriteria  yang  dimaksudkan  agar  menghasilkan  daftar mahasiswa  penerima  beasiswa  yang  bisa  relevan  dan  akurat  [13].  Sedangkan  menurut  Putri (2023) dalam penelitiannya yang berjudul “Penerapan Algoritma Decision Tree Untuk Seleksi Penerima  Beasiswa  (Studi  Kasus:  Smpn  1  Soreang)”,  penelitian  tersebut  berkaitan  dengan memanfaatkan  teknik  klasifikasi  salah  satunya  model  algoritma  Decision  Tree  dipilih  untuk dapat  membantu dalam  memberikan  keputusan  siapa  yang  layak untuk mendapatkan  beasiswa agar  tepat  sasaran.  Algoritma  Decision  Tree  adalah  metode  pengklasifikasian  untuk memanfaatkan  data  agar  menemukan  hubungan  antara  variabel  target  dan  variabel  yang diinputkan  [14].  Penelitian  terdahulu  di  atas  menjadi  salah  satu  dasar  dalam  pelaksanaan penelitian  penulis.  Kebaruan  dari  penelitian  ini,  antara  lain:  (1)  Fokus  pada  perencanaan klasifikasi kelayakan data penerimaan beasiswa PIP yang efektif dan efisien untuk mendapatkan hasil  akurasi  yang  terdiri  dari  dua  status  yaitu  layak  dan  tidak  layak.  (2)  Menggunakan pendekatan  metode Decision  Tree kedalam  bentuk  web,  sehingga  memudahakan  admin  TU  di Madrasah Ibtida’iyah Nahdlatul Ulama Sumokali Candi Sidoarjo mengetahui informasi prediksi beasiswa  PIP.  Pada  penelitian,  algoritma  C4.5  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengatasi  kesalahan dalam  penulisan  data  sehingga  penentuan  penerima  Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  pada sekolah  Madrasah  Ibtida’iyah  Nahdlatul  Ulama  Sumokali  Candi  Sidoarjo  akan  menjadi  lebih akurat.  Penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  positif  dalam  pengelolaan
3
program  beasiswa  PIP  dan  menjadi  pijakan  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dalam  optimalisasi proses pengambilan keputusan yang serupa.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode Decision  Tree digunakan  dalam  penelitian  ini.  Menurut  definisi  lain,  pohon keputusan  klasifikasi  adalah  salah  satu  yang  paling  populer  karena  mudah  dipahami.  Pohon keputusan  adalah  metode  pengambilan  keputusan  yang  mengatur  setiap  pilihan  dalam  format percabangan.  Dengan  cara  ini,  metodenya  disebut  struktur  pohon  seperti  diagram  alur,  dengan setiap  simpul  di  dalamnya  mewakili  pengujian  suatu  atribut,  setiap  cabang  berisi  hasil pengujian, dan setiap leaf node berisi label kelas.
Berikut mengenai diagram alir di bawah ini menjelaskan tentang langkah-langkah logis dan  sistematis  yang  akan  dilaksanakan  dalam  penelitian  di  mulai  dari  studi  awal  hingga menghasilkan proses penelitian yang tepat sebagaimana yang peneliti harapkan.
Pada  setiap  penelitian  dibutuhkan  perancangan  system  yang  dapat  merepresentasikan alur  berdasarkan  setiap  fungsi  yang  berjalan  pada system tersebut.  Adapun  alur  rancangan system  yang  akan  penulis  membuat  menggunakan flowchart dari  algoritma Decision  Tree digunakan  untuk  klasifikasi  kelayakan  data  penerima  beasiswa  PIP  pada  Madrasah  Ibtida'iyah Nahdlatul Ulama Sumokali Candi Sidoarjo, Bisa dilihat pada gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Flowchart Sistem
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data.  Penelitian  ini menggunakan sebuah sekumpulan data sekunder tersebut didapatkan dari Madrasah Ibtida'iyah
Input data atribut Menghitung Entropy Pembentukan pohon Menghitung hasil Mulai Selesai

## 4
Sumokali Candi Sidoarjo tahun ajaran 2024 yang sebanyak 240 data training dan menggunakan 7  atribut  akan  digunakan  untuk  menguji  variabel  dan  atributnya  dalam  penelitian  ini, transformasi data bisa dilihat di tabel 1 yang ada dibawah ini.
Table 1. Variabel dan Atributnya Variable Atribut Nama Siswa Status Orang Tua Hidup Wafat Bercerai Penghasilan Orang Tua Tinggi Sedang Rendah Tidak Kepemilikan Rumah Sendiri Menumpang Sewa Bulanan Sewa Tahunan Jumlah Tanggungan Tinggi Sedang Rendah KIS Atau SKTM Ya Tidak Nilai Rata-Rata Baik Sekali Baik Cukup Kurang
Dalam  melakukan  pengujian  digunakan  7  atribut  seperti  nama  siswa,  status  orang  tua, penghasilan  orang  tua,  kepemilikan  rumah,  jumlah  tanggungan,  kis  atau  sktm,  nilai  rata-rata. yang  masing-  masing  atribut  mempunyai  nilai  tersendiri  yang  akan  di  klasifikasikan.  Pada  uji data  hasil  klasifikasi  maka  sistem  dapat  menentukan  status  penerima  beasiswa  PIP  yaitu “Layak” dan “Tidak Layak”.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  merupakan  proses  yang  sangat  penting  dalam  pengembangan sistem  informasi  atau  teknologi.  Proses  ini  dimulai  dengan  analisis  kebutuhan,  di  mana kebutuhan pengguna dan organisasi yang akan menggunakan sistem diidentifikasi, Selanjutnya perencanaan  sistem  dilakukan  untuk  merancang  rencana  umum  sistem  yang  akan dikembangkan.  Jika  sudah  ada  sistem  yang  ada,  analisis  sistem  dilakukan  untuk  memahami kelebihan  dan  kekurangannya.  Kemudian,  sistem  baru  dirancang  dengan  memperhitungkan analisis kebutuhan.

## 4.2 Penerapan Metode Decision Tree
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  data  yang  diklasifikasikan  oleh  model  dan menghasilkan  sejumlah  aturan.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  C4.5,  setelah  di  proses baru dilakukan analisa pola.
Rumus untuk mencari nilai Entropy sebelum membuat pohon keputusan adalah sebagai berikut berdasarkan persamaan 1.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖. 𝑙𝑜𝑔 2 . 𝑝𝑖 (1)
5
Dimana : S adalah ruang (data) sample yang digunakan untuk training. P+ adalah jumlah yang bersolusi positif (mendukung) pada data sample tertentu P- adalah jumlah yang bersolusi negatif (tidak mendukung) pada data sample tertentu
Berikut  cara  menentukan  kriteria  pemberian  beasiswa  PIP  dengan  menggunakan algoritma C4.5:
1. Siapkan data latih 2. Hitung nilai entropy Dengan berdasarkan rumus perhitungan entropy sebagai berikut:
Entropy Atribut (S)
= Hidup → q1 = - 44 237 log₂ 44 237 - 193 237 log₂ 183 237 = ( - 0,185 × ̵ 2,429) + ( - 0,814 × ̵ 2,296) = 0,449 + 0,240 = 0,68
= Wafat → q2 = - 3 8 log₂ 18 19 - 1 19 log₂ 1 19 = ( - 0,947 × ̵ 0,078) + ( - 0,052 × ̵ 4,247) = 0,073 + 0,220
= 0,29
= Bercerai → q3 = - 5 8 log₂ 5 8 - 3 8 log₂ 3 8 = ( - 0,625 × ̵ 0,678) + ( - 0,375 × ̵ 1,415) = 0,432 + 0,530 = 0,95 Entropy (Atribut)
= 237 264 ( 0,68 ) + 19 264 ( 0,29 ) + 8 264 ( 0,95 ) = ( 237 × 0,68 ) + ( 19 × 0,29 ) + (8 × 0,95) 264 = 161,16 +5,51 +7,6 264 = 174,27 264 = 0,66
Berdasarkan  hasil  contoh  perhitungan  nilai  entropy  menunjukkan  bahwa  perhitungan diatas memiliki nilai entropy (atribut) sebesar 0,66.
6
Gambar 2. Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  menunjukkan  hasil  perhitungan  pada  data  sampel  menggunakan algoritma  C4.5.  Gambar  2  menunjukkan  seperti  apa  pohon  keputusan. Decision  tree dan Algoritma  C.45  merupakan  metode  klasifikasi  yang  menggunakan  representasi  terstruktur pohon  ( tree )  pada  setiap node mepresentasikan  atribut,  cabang  mempresentasikan  nilai  dari atribut, dan daun mempresentasikan kelas. Node teratas dari Decision Tree disebut root .

## 4.3 Implementasi Sistem
Setelah  diaplikasikan  dengan  simulasi  perhitungan  manual,  dan  sekarang  pembahasan penerapan  dengan  menggunakan  sebuah  aplikasi  di  web  klasifikasi  kelayakan  data  penerima beasiswa Program Indonesia Pintar (PIP) pada Madrasah Ibtida’iyah Nahdlatul Ulama Sumokali Candi Sidoarjo menggunakan metode Decision Tree .
7
Halaman utama administrator ini muncul ketika admin berhasil melakukan login dengan fungsi sebagai kumpulan menu utama pada sistem dan memberikan ringkasan visual pada web browser.  Pada  halaman  ini  ditampilkan  sebelah  kiri  ada  menu  Dashboard,  Data  Siswa,  Data Training, Pohon Keputusan, Data Testing, Kinerja, Prediksi dan Logout.
Gambar 4. Halaman Data Siswa
Halaman  data  siswa  ini  memiliki  beberapa  fitur  seperti  Tambah,  Import,  CSV  Export, dan Hapus, dan juga ada tampilan atribut seperti NISN, Nama Siswa, Status Ayah, Status  Ibu, Penghasilan  Ayah,  Penghasilan  Ibu,  Kepemilikan  Rumah,  Jumlah  Tanggungan,  KIS  Atau SKTM, Nilai  Rata-Rata,  dan  Keterangan,  Ketika  mau  melakukan  import  data  maka  kita  harus menghapus semua data terlebih dahulu lalu kita import data melalui file formatnya CSV.
Gambar 5. Halaman Data Training
8
Halaman  data  training  ini  muncul  ketika  admin  klik  menu  Data  Training  yang  ada  di halaman  dashboard,  nah  disini  admin  bisa  menambahkan  data  training  sesuai  kebutuhan peneilitian, kalau kita scroll kebawah maka akan muncul halaman semua data training kita yang sudah kita save dari tambah data diatas tersebut.
Gambar 6. Halaman Pohon Keputusan Atau Rules
Pohon keputusan C45 atau juga disebut rule C45 merupakan halaman ini menampilkan hasil proses sebuah data mining berupa sebuah pohon keputusan atau rules yang sudah diaplikasin oleh sistem aplikasi web tersebut.
Gambar 7. Halaman Data Testing
Pada halaman data testing yaitu berupa tampilan di saat kita menginputkan secara manual pada fitur prediksi, Kemudian hasilnya masuk ke dalam halaman tabel data testing.
9
Gambar 8. Halaman Prediksi
Pada halaman prediksi ini kita harus memasukan data siswa yang akan mengajukan beasiswa PIP satu persatu d atau dengan secara manual terlebih dahulu kita kemudian diproses oleh keputusan sitem tersebut lalu keluar hasil nya dan hasil prediksi tersebut langsung otomatis masuk ke dalam tabel data testing yang sudah ada.
Gambar 9. Halaman Hasil Prediksi
Dari hasil prediksi diatas menunjukan bahwa dari perhitungan sistem  atau juga disebut klasifikasi  pada  data  baru  mengahasilkan  sebuah  keputusan  yaitu  hasil  prediksi  =  “Tidak Layak”  mendapatkan  beasiswa  PIP  dan  tulisan  bewarna  merah,  apabila  siswa  itu  layak  maka akan keluar hasil prediksi = “Layak” mendapatkan beasiswa PIP dan tulisan tersebut berwarna hijau.
10

## 4.4 Pengujian Sistem
Tabel 2. Data Testing No Nama Siswa Status Ortu Hasil Ortu Kepemilikan Rumah Jumlah Tanggungan KIS Atau SKTM Nilai Rata- Rata Keterangan 1 Dimas HH Sedang Sendiri Sedang Tidak Baik Sekali Tidak Layak 2 Andrian HH Tinggi Sendiri Sedang Tidak Baik Sekali Tidak Layak 3 Amelia WH Rendah Sendiri Rendah Ya Baik Layak 4 Citra WH Rendah Sendiri Rendah Ya Baik Layak 5 Bella HH Sedang Sendiri Rendah Tidak Baik Tidak Layak 6 Alpin HH Sedang Sendiri Sedang Tidak Baik Tidak Layak 7 Febrio HH Tinggi Sendiri Sedang Tidak Baik Tidak Layak
Dalam pengujian ini, percobaan dilakukan terhadap sistem dengan menerapkan metode Decision Tree menggunakan sebanyak 7 data yang terdapat pada Tabel 2 diatas. Tujuan utama percobaan ini adalah untuk mengevaluasi sejauh mana metode Decision Tree cocok dengan data yang ada dan melihat hasil kesesuaiannya. Hasil percobaan tersebut akan dianalisis dan dibahas pada bagian selanjutnya.
Gambar 10. Halaman Tabel Penilaian
Berdasarkan pengujian yang dilakukan diatas, dengan total data testing sebanyak 7 data maka diperoleh tingkat akurasi yaitu sebesar 83.33%.

## 4. KESIMPULAN
Dapat diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut, sistem prediksi ini menggunakan bahasa pemrograman PHP. Tahapan dalam membuat sebuah aplikasi klasifikasi kelayakan data
11
penerima  beasiswa  PIP  berbasis  web  adalah  mencari  latar  belakang  masalah,  menentukan metode  yang  akan  digunakan,  melakukan  observasi  ke  sekolah,  pengumpulan  data,  membuat perancangan  sebuah  sistem,  menerapkan  metode Decision  Tree ke  dalam  sistem  berbasis  web, kemudian  melakukan  pengujian  berdasarkan  pengalaman  kejadian  dalam  kasus  klasifikasi kelayakan  data.  Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  adalah  dengan  persentase  83.33%. Penelitian ini diharapkan dapat membantu mempercepat pihak tata usaha untuk menyeleksi atau menentukan  bantuan  calon  penerima  beasiswa  yang  diberikan  pemerintah  kepada  Madrasah Ibtida'iyah  Nahdlatul  Ulama  Sumokali  Candi  Sidoarjo  dengan  membuat  keputusan  untuk memperbaiki masalah penentuan beasiswa PIP yang saat ini masih menggunakan proses secara manual.

## 5. SARAN
Saran  yang  diperlukan  untuk  penelitian  ini  adalah  terdapat  kekurangan  yang  perlu diperbaiki.  Proses  klasifikasi  hanya  fokus  pada  metode  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5. Untuk  meningkatkan kinerja  dan  menyempurnakan  penelitian  perlu  perbaikan  pada  penjelasan tentang  hasil  dari Decision  Tree yang  secara  otomatis.  Perlu  adanya  penjabaran  pada  setiap perhitungan untuk menentukan cabang baru pada Decision Tree .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah  mendukung  dan berkontribusi  terhadap  penelitian  ini.  Terima  kasih  banyak  kepada  Madrasah  Ibtida'iyah Nahdlatul  Ulama  Sumokali  Candi  Sidaorjo  atas  kerjasama  dan  aksesnya  selama  proses pengumpulan  data.  Terima  kasih  juga  kepada  bapak  atau  ibu  dosen  pembimbing,  rekan-rekan penelitian,  dan  semua  pihak yang  mendukung  secara  langsung  maupun  tidak  langsung dengan saran  dan  bantuannya.  Tanpa  kerjasama  dan  dukungan  dari  anda  semua,  penelitian  ini  tidak akan selesai. Semoga penelitian ini berguna bagi perkembangan selanjutnya pihak TU sekolah. Terima kasih atas semua kontribusi dan support yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Aprilyani,  I.  Zulfa,  and  H.  Syahputra,  “Penerapan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5 Untuk Model Penentuan Penerima Beasiswa Program Indonesia Pintar (Pip) Studi Kasus Sma  Negeri  3  Timang  Gajah,” Jurnal  JUTEI ,  vol.  5,  pp.  96–109,  2022,  [Online]. Available: https://jurnal.ugp.ac.id/index.php/jutei
[2] W.  R.  Sari  Oktapia  Ningse,  S.  Sumarno,  and  Z.  M.  Nasution,  “C4.5  Algorithm Classification for Determining Smart Indonesia Program Recipients at MIS Al-Khoirot,” JOMLAI: Journal of Machine Learning and Artificial Intelligence , vol. 1, no. 1, pp. 65– 76, Mar. 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i1.165.
[3] Riswan, “Faktor Penyebab Anak Putus Sekolah  Di Desa Sonuo Kecamatan Bolangitang Barat Kabupaten Bolaang Mongondow Utara,” Jurnal  Ilmiah Society ,  vol. 2, pp.  1–12, 2022.
[4] I.  R.  Wati,  “Analisis  Nilai  Moral  Dan  Budaya  Pada  Anak  Yang  Putus  Sekolah  Di Kelurahan Oeba Kota Kupang,” in Ilmu Pendidikan Dan Keguruan , 2023, pp. 156–166.
[5] E.  Sholikhah,  “Pemanfaatan  Dana  Program  Indonesia  Pintar  (Pip)  Oleh  Siswa  Smpn 2 Gedangsari Kabupaten Gunungkidul,” 2018.
[6] Hartini,  “Program  Indonesia  Pintar:  Implementasi  Kebijakan  Jaminan  Sosial  Bidang Pendidikan  (Studi  Di  Kota  Kupang,  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  Dan  Kota
12
Palembang, Provinsi Sumatera Selatan),” Aspirasi , vol. 8, pp. 161–177, 2017, [Online]. Available: http://kupang.tribunnews.com/
[7] M.  Fiqih,  U.  Dayat,  K.  Febriantin,  and  U.  Singaperbangsa,  “Implementasi  Kebijakan Program  Indonesia  Pintar  (Pip)  Pada  Jenjang  Sekolah  Dasar,” Journals  Of  Economics And  Business  Mulawarman ,  vol.  18,  no.  4,  pp.  2021–539,  2021,  [Online].  Available: http://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/KINERJA
[8] Juna Esa, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Wallpaper  Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 2, pp. 9–13, 2016.
[9] Siska Febriani, “Analisis Data Hasil Diagnosa Untuk Klasifikasi Gangguan  Kepribadian Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 2, pp. 89– 95, 2021.
[10] A.  H.  Nasrullah,  “Implementasi  Algoritma  Decision  Tree  Untuk  Klasifikasi  Produk Laris,” Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer ,  vol.  7,  no.  2,  2021,  [Online].  Available: http://ejournal.fikom-unasman.ac.id
[11] D. P. S. Sinaga, Rini Marwati, and Bambang Avip Priatna Martadiputra, “Aplikasi Web Prediksi  Dampak  Gempa  di  Indonesia  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  dengan Algoritma C4.5,” JMT : Jurnal Matematika dan Terapan , vol. 5, no. 2, pp. 97–108, Aug. 2023, doi: 10.21009/jmt.5.2.5.
[12] I.  Mahendrata,  N.  Dwi,  H.  Sadikin,  N.  Dwi,  N.  Marco,  and  Y.  Ramdhani,  “Sentimen Analisis  Marketplace  Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Random  Forest,” Jurnal Produktif , vol. 7, no. 1, pp. 603–609, 2023.
[13] 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 Journal | , vol. 5, no. 2, 2019.
[14] P. A. Hartanto, “Penerapan Algoritma Decision Tree Untuk Seleksi Penerima Beasiswa (Studi Kasus: Smpn 1 Soreang),” Journal Of Comprehensive Science , vol. 2, no. 7, pp. 1294–1302, 2023.