## Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Beasiswa Dengan Metode Decision Tree ID3 Pada SMAN 2 Cibinong Kabupaten Bogor
Chintalya Magdalena a) , Elbiansyah b) , Linda Sukmawati c) , Nur Fiyah d )
STMIK Nusa Mandiri Jakarta, www.nusamandiri.ac.id , Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 08 Januari 2019
Revisi Akhir: 02 Februari 2019
Diterbitkan Online : 22 Maret 2019 The selection of scholarships must be in accordance with established rules. The criteria set  out  in  this  case  study  are  academic  values,  parents'  income,  number  of  siblings, number of dependents of parents, active organizations and others. Therefore not all who register  as  candidates  for  the  scholarship  will  be  accepted,  only  those  who  meet  the criteria will get the scholarship. Because of the large number of participants who apply for  scholarships,  it  is  necessary  to  build  a  decision  support  system  that  will  help determine who is entitled to get the scholarship. Therefore, this study seeks to provide a solution for the selection of students who deserve a scholarship in accordance with the criteria that  have been  determined by  each to produce  more accurate and  faster data. Decision  Tree  ID3  method  as  a  comparative  test  analysis  model,  as  well  as  policy analysis  is  used  to  support  appropriate  decision  making  for  the  school  board.  ID3 Decision  Tree  is  suitable  for  use  in  this  case  because  it  can  make  data  classification accuracy and tree generated results are very easy to read by humans.
K ATA
K UNCI
Sistem Informasi, Decision tree, Beasiswa, ID3

## K ORESPONDENSI
No HP: -
E-mail: magdalenachintalya@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi telah membawa perubahan pada hampir semua aspek kehidupan manusia. Begitu pula dalam bidang pendidikan, khususnya dalam hal pemberian beasiswa. Akan tetapi masih ada instansi pendidikan yang masih menggunakan  seleksi  secara  manual,  termasuk  di  SMAN  2 Cibinong  Kabupaten  Bogor.  Cara  manual  ini  dinilai  kurang efisien  karena  memakan  waktu  pelaksaanaan  yang  lama  dan masih  dapat  menimbulkan  kesalahan  yang  tentunya  merugikan beberapa  pihak.  Pentingnya  sistem  penunjang  keputusan  pada pemilihan  beasiswa  itu  sendiri  bertujuan  untuk  memudahkan pemilihan  beasiswa  yang  baik  dan  tepat  dan  juga  dengan menggunakan  sistem  penunjang  keputusan  membuat  waktu pemilihan lebih efisien.
Dalam  pemilihan  beasiswa  yang  dilakukan  secara  manual  akan membutuhkan waktu yang lama, sehingga keputusan yang akan dihasilkan  akan  kurang  baik  dan  tidak  tepat  sasaran.  Dengan demikian  pendaftar  beasiswa  akan  dirugikan  dengan  keputusan yang kurang baik.
Untuk  mendapatkan  beasiswa  tersebut  maka  harus  sesuai dengan  aturan-aturan  yang  telah  ditetapkan.  Kriteria  yang ditetapkan  dalam  studi  kasus  ini  adalah  nilai  akademik, penghasilan  orang  tua,  jumlah  saudara  kandung,  jumlah tanggungan orang tua, aktif organisasi dan lain-lain. Oleh sebab itu tidak semua  yang  mendaftarkan diri sebagai calon  penerima beasiswa tersebut akan diterima, hanya yang memenuhi kriteria- kriteria  saja  yang  akan  memperoleh  beasiswa  tersebut.  Oleh karena  jumlah  peserta  yang  mengajukan  beasiswa  banyak  serta indikator  kriteria  yang  banyak  juga,  maka  perlu  dibangun sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  akan  membantu
penentuan  siapa  yang  berhak  untuk  mendapatkan  beasiswa tersebut.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  berusaha  memberikan  solusi tentang  pemilihan  siswa  yang  pantas  mendapatkan  beasiswa sesuai  dengan  kriteria  yang  sudah  di  tentukan  masing  masing dengan menghasilkan data yang lebih akurat dan cepat. Metode Decision  Tree ID3  sebagai  model  analisis  uji  komparasi,  serta analisis  kebijakan  digunakan  untuk  mendukung  pengambilan keputusan  yang  tepat  bagi  pihak  dewan  sekolah. Decision  Tree ID3  cocok  digunakan  dalam  kasus  ini  karena  2  kinerja  yang bagus dalam melakukan akurasi klasifikasi data dan pohon hasil generate sangat mudah dibaca.

## 2. METODE
Data  Mining Data  Mining  adalah  proses  yang  menggunakan teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan, machine learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database  besar  (Turban  dkk.  2005).  Terdapat  beberapa  istilah lain  yang  memiliki  makna  sama  dengan  data  mining, yaitu Knowledge  discovery  in  databases (KDD),  ekstraksi pengetahuan ( knowledge extraction ), Analisa data/pola ( data/pattern analysis ), kecerdasan bisnis ( business intelligence ) dan data  archaeology dan data  dredging (Larose,  2005)
Kemampuan  Data  mining  untuk  mencari  informasi  bisnis  yang berharga  dari  basis  data  yang  sangat  besar,  dapat  dianalogikan dengan  penambangan  logam  mulia  dari  lahan  sumbernya, teknologi  ini dipakai  untuk Prediksi  trend  dan  sifat-sifat  bisnis, dimana  data  mining  mengotomatisasi  proses  pencarian informasi  pemprediksi  di  dalam  basis  data  yang  besar,
Penemuan  pola-pola  yang  tidak  diketahui  sebelumnya,  dimana data  mining  menyapu  basis  data,  kemudian  mengidentifikasi pola-pola yang sebelumnya tersembunyi dalam satu sapuan dan data  mining  berguna  untuk  membuat  keputusan  yang  kritis, terutama dalam strategi.
Database  sekarang  dapat  memiliki  besar  sampai  hitungan terrabyte. Dalam data yang besar ini tersembunyi informasi yang bersifat  strategik.  Tetapi  dengan  banyaknya  data,  timbul masalah  untuk  menggali  informasi  yang  berguna  dari  data. Banyak  perusahaan  telah  mengumpulkan  data  berkuantitas besar. Teknik data mining dapat diimplementasikan ke platform software  dan  hardware  yang  sudah  ada  untuk  meningkaykan nilai dari sumberdaya informasi yang sudah ada.
Metode  ini  menggunakan Kowledge  Discovery  In  Data  Mining (KDD),  adalah  proses  yang  dibantu  oleh  komputer  untuk menggali  dan  menganalisis  sejumlah  besar  himpunan  data  dan mengekstrak  informasi  dan  pengetahuan  yang  berguna. Data mining  tools memperkirakan  perilaku  dan  tren  masa  depan, memungkinkan bisnis untuk  membuat  keputusan  yang  proaktif dan  berdasarkan  pengetahuan. Data  mining  tools mampu menjawab  permasalahan  bisnis  yang  secara  tradisional  terlalu lama untuk diselesaikan. Data mining tools menjelajah database untuk  mencari  pola  tersembunyi,  menemukan  infomasi  yang prediktif yang mungkin dilewatkan para pakar karena berada di
luar ekspektasi mereka

## Gambar 1. Proses KDD
Proses dalam KDD  adalah  proses  yang  digambarkan  pada  dan terdiri dari rangkaian proses iteratif sebagai berikut:
1. Data Selection
Menciptakan  himpunan  data  target,  pemilihan  himpunan  data atau  memfokuskan  pada  subset  variable  atau  sampel  data, dimana penemuan (discovery) akan dilakukan.
Pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan data operasional perlu dilakukan  sebelum  tahap  penggalian  informasi  dalam  KDD dimulai.  Data  hasil  seleksi  yang  akan  digunakan  untuk  proses data  mining,  disimpan  dalam  bentuk  berkas,  terpisah  dari  basis dataoperasional.
2. Pre-processing/ Cleaning
Pemrosesan  pendahuluan  dan  pembersihan  data  merupakan operasi dasar seperti penghapusan noise dilakukan.
Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD.
Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa  data  yang    inkonsisten  dan  memperbaiki  kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi).
Dilakukan  proses  enrichment  yaitu  proses  “memperkaya”  data yang  sudah  ada  dengan  data  atau  informasi  lain  yang  relevan dan  diperlukan  untuk  KDD,  seperti  data  atau  informasi eksternal.

## 3. Transformation
Pencarian fitur-fitur yang berguna untuk mempresentasikan data bergantung kepada goal yang ingin dicapai.
Merupakan  proses  transformasi  pada  data  yang  telah  dipilih, sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk  proses  data  mining.  Proses ini  merupakan  proses  kreatif  dan  sangat  tergantung  pada  jenis dan pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
4. Data Mining
Pemilihan tugas data mining; pemilihan goal dari proses KDD misalnya klasifikasi, regresi, clustering, dll
Pemilihan algoritma data mining untuk pencarian (searching).
Proses  Data  Mining  yaitu  proses  mencari  pola  atau  informasi menarik  dalam  data  terpilih  dengan  menggunakan  teknik  atau metode  tertentu.  Teknik,  metode,  atau  algoritma  dalam  data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat  sangat  bergantung  pada  tujuan  dan  proses  KDD  secara keseluruhan.
5. Interpretation/ Evaluation
Penerjemahan pola-pola yang dihasilkan dari data mining. Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  data  mining  perlu ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah  dimengerti  oleh  pihak yang berkepentingan.
Tahap  ini  merupakan  bagian  dari  proses  KDD  yang  mencakup pemeriksaan  apakah  pola  atau  informasi  yang  ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya.
ID3  singkatan  dari Iterative  Dichotomiser  Three .  ID3  adalah suatu algoritma matematika yang digunakan untuk menghasilkan suatu pohon keputusan yang mampu mengklasifikasi suatu obyek. ID3 merepresentasi konsep-konsep dalam  bentuk  pohon  keputusan.  Aturan-aturan  yang  dihasilkan oleh  ID3  mempunyai  relasi  yang  hirarkis  seperti  suatu  pohon (mempunyai  akar,  titik,  cabang,  dan  daun).  Beberapa  peneliti menyebut  struktur  model  yang  dihasilkan  ID3  sebagai  pohon keputusan  (decision  tree)  sementara  peneliti  yang  lain menyebutnya pohon aturan (rule tree).

## 3. HASIL PEMBAHASAN
Hampir  setiap  instansi  pendidikan  mengadakan  program beasiswa.  Prestasi  akademik  dan  non  akademik,  serta kemampuan  ekonomi  keluarga  merupakan  bahan  pertimbangan yang  umum  untuk  pemberian  beasiswa.  Namun  terkadang adanya bantuan khusus dari lembaga tertentu juga membutuhkan
kriteria  berbeda  untuk  menentukan  siapa  siswa  yang  berhak mendapatkannya.
Beragam  kriteria  yang diperlukan dibandingkan dengan banyak siswa  dalam  satu  sekolah  tidak  jarang  menimbulkan kebingungan  bagi  pihak  sekolah  untuk  menentukan  siswa  yang paling  sesuai  menerima  bantuan.  Dari  beberapa  pernyataan  di atas  dapat  disimpulkan  beberapa  permasalahan  yang  timbul adalah :
1. Keputusan  penerima  beasiswa  bisa  diperoleh  dengan  cara manual  melalui  rapat  dewan  guru  dan  komite  sekolah. Namun  informasi  yang  didapat  tidak  disertai  dengan  data yang  akurat,  dikarenakan  anggota  dewan  guru  dan  komite sekolah tersebut tidak mungkin mengenal satu-persatu siswa yang ada di sekolah.
2. Belum  ada  aplikasi  yang  secara  langsung  bisa  membantu memberikan  pilihan  yang  tepat  sesuai  kriteria  di  dalam melakukan pemilihan calon penerima. Hal ini tentunya dapat menimbulkan  kesalahan  dalam  pemberian  beasiswa. Dampaknya  adalah  kekecewaan  siswa  beserta  orang  tua yang  merasa  lebih  berhak  atas  bantuan  tersebut,  bahkan secara luas dapat mempengaruhi reputasi sekolah.
Dari  permasalahan  yang  telah  digambarkan  di  atas,  adapun pemecahan  masalahnya  adalah  dengan  membuat  sebuah  sistem penunjang  keputusan  berbasis  dekstop  untuk  membantu pemilihan  penerima  beasiswa.  Gagasan  sistem  ini  diharapkan dapat  menghasilkan  calon  siswa  penerima  beasiswa  yang memenuhi  kriteria.  Nantinya  sistem  ini  akan  melakukan  proses pemilihan  siswa  berdasarkan  kriteria  dan  alternatif  yang  telah disediakan  berupa  Data  Siswa,  serta  didukung  dengan  sistem penunjang keputusan menggunakan metode Decision Tree ID3, seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  bab  sebelumnya.  Untuk keperluan  pembuatan  aplikasi  yang  merekomendasikan  calon siswa  penerima  beasiswa,  maka  diperlukan  langkah-langkah seperti perancangan algoritma Decision Tree ID3, database alur program  dan user  interface serta  pembuatan  dan  pengujian program.  Sehingga  langkah  –  langkah  tersebut  dapat memberikan  hasil  yang  maksimal  untuk  pemilihan  beasiswa. Dari  pernyataan  di  atas  akan  didapatkan  beberapa  fitur  yang mendukung untuk pemecahan masalah pemilihan beasiswa : 1. Perhitungan  metode decision  Tree ID3  untuk  menghasilkan rules  yang  benar  sehingga  akan  mendapatkan  hasil  yang maksimal dalam pemilihan beasiswa.
2. Siswa  dapat  mendaftarkan  diri  sebagai  calon  beasiswa secara  langsung  melalui  aplikasi  android  dan  siswa  juga dapat  melihat  hasil  seleksi  beasiswa  secara  langsung  pada aplikasi  yang  berbasis  android.  Sehingga  informasi  yang didapat semakin cepat dan akurat.
a. Contoh Pemodelan Metode ID3
Berdasarkan  langkah-langkah  proses  pemodelan  metode Decision  Tree ID3  yang  telah  dijelaskan  pada  bab  sebelumnya, maka  berikut  disajikan  contoh  kasus  serta  langkah-langkah untuk  menghasilkan  alternatif  keputusan  pada  kasus  pemilihan beasiswa akademik yang ada.
Pada  nilai  atribut  didapat  dari  data  yang  sudah  diubah  dari beberapa indikator nilai atribut tiap kategori. Ada beberapa data yang  bersifat  kualitatif  dan  harus  dirubah/ditransformasi menjadi  data  kuantitatif  untuk  memudahkan  proses  pengolahan metode  ID3  itu  sendiri.  Berikut  perubahan/transformasi  pada beberapa data :
Tabel 1. Tabel Data Kuantitatif No.
Nama Atribut Nilai Kualitatif Nilai Kuantitatif 1. Pelanggaran Pelanggaran > 5 Banyak 2. Pelanggaran Pelanggaran < 5 Sedikit 3. Absen Absen > 3 Tidak 4. Absen Absen < 3 Bagus
Berdasarkan  survei  yang  ada  di  lapangan  didapatkan  data sebagai berikut :
Tabel 2. Tabel Data Total No. Atribut Nilai Atribut Jumlah Kasus Iya Tidak 1. Total Total 147 60 87 2. Absen Bagus 116 60 56 3. Absen Tidak 31 0 31 4. Keorganisasian Ya 102 48 54 5. Keorganisasian Tidak 45 12 33 6. Pendapatan Ortu < 1 juta 62 29 33 7. Pendapatan Ortu 1 juta – 2 juta 33 12 21 8. Pendapatan Ortu > 2 juta 45 15 30 9. Nilai > 7.5 73 46 27 10. Nilai < 7.5 74 14 60 11. Pelanggaran Banyak 44 0 44 12. Pelanggaran Sedikit 103 60 43

## A. Perancangan Sistem
Aktiviti Diagram Aktiviti  diagram menggambarkan  aktifitas  sistem  secara keseluruhan.  Menggambarkan  bagaimana  alur  sebuah  sistem tersebut  berjalan. Pada  Sistem  Penunjang  Keputusan Pemilihan Beasiswa  ini  terdapat  beberapa  aktiviti  diagram,  diantaranya adalah sebagai berikut :
a. Login Pada  aktiviti  Diagram login ,  dimulai  dengan  sistem  meminta untuk  memasukkan username dan password  login .  Setelah  itu sistem  akan  melakukan  pengecekan  terhadap username dan password yang  diinputkan.  Jika  data  yang  diinputkan  benar, maka  sistem  akan  menampilkan  halaman  sesuai  dengan  level pada setiap username . Akan tetapi jika salah, maka sistem akan memberi  peringatan error dan  meminta  untuk  memasukkan kembali username dan password dengan benar. Berikut diagram aktivitinya :
b. Pendaftaran Beasiswa Pada  aktiviti  diagram  untuk  pengisian  pendaftaran  beasiswa, user terlebih dahulu harus melakukan login . Selanjutnya sistem menampilkan  halaman user ,  menu  daftar  beasiswa.  Berikut diagram aktivitinya :
Gambar 3. Aktiviti Diagram Pendaftaran Beasiswa c. Proses Pengecekan
Pada  aktiviti  diagram  ini  untuk  memfilter  data  sebelum  masuk kedalam  sistem,  pengguna  yang  bersangkutan  dapat  menerima list pendaftar sehingga dapat melakukan eliminasi secara manual terlebih  dahulu  sebelum  masuk  ke  sistem  pembantu  keputusan yang sudah di generate :
Gambar 4. Aktiviti Diagram Proses Pengecekan
d. Proses ID3 Pada  aktiviti  diagram  ini  untuk  menghasilkan  pohon  keputusan berdasarkan metode ID3 sehingga didapatkan hasil yang akurat :
e. Proses Keputusan Penerima Beasiswa Pada aktiviti diagram ini untuk menentukan penerima beasiswa dari siswa yang sudah mendaftar dan data benar, sehingga akan menghasilkan calon penerima beasiswa :
Gambar 6. Aktiviti Diagram Proses Penerimaan Beasiswa
Sequence Diagram
a. Sequence Diagram Login
Gambar 7. Sequence Diagram Login
b. Sequence Diagram Pendaftaran Beasiswa
Gambar 8. Sequence Diagram Pendaftaran Beasiswa
c. Sequence Diagram Cek List Pendaftar
Gambar 9. Sequence Diagram Cek List Pendaftar
d. Sequence Diagram Pemilihan Penerima Beasiswa
Gambar 10. Sequence Diagram Penerima Beasiswa
e. Sequence Diagram Penerima Generate Metode ID3
Gambar 11. Sequence Diagram Generate Metode ID3
a) Conceptual Data Diagram
Berikut adalah konsep data diagram sistem :
Gambar 12. Conceptual Data Diagram
b) Entity Relationship Diagram (ERD)
Berikut tampilan Entity Relationship Diagram (ERD) Sistem :
Gambar 13. Entity Relationship Diagram (ERD)
c) Design Database
Tabel 3. Tabel User No. Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan 1. iduser varchar 10 primary key 2. idsiswa varchar 10 foreign key 3. nama varchar 30 4. password varchar 30 5. level char 1 Tabel 4. Tabel Data Siswa No. Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan 1. idsiswa varchar 10 primary key 2. nama varchar 10 3. alamat varchar 30 4. no_telfon varchar 30 5. Email char 1 6. Tempat_lahir varchar 20 7. Tanggal_lahir date Tabel 5. Tabel List Pendaftar No. Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan 1. idpendaftar varchar 10 primary key 2. idsiswa varchar 10 foreign key 3. absen varchar 30 4. keorganisasian varchar 30 5. pendapatan float 6. nilai float 7. pelanggaran varchar 30 8. periode varchar 30 Tabel 6. Tabel Lampiran No . Nama Field Tipe Data Panjan g Keteranga n 1. idlampiran varcha r 10 primary key 2. idpendaftar varcha r 10 foreign key 3. gambar_nilai bloob 4. Gambar_pendapatan bloob 5. gambar_aktif_organis asi bloob
Tabel 7. Tabel Hasil ID3 No. Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan 1. idhasil varchar 10 primary key 2. idpendaftar varchar 10 foreign key 3. 4. keputusan Status
longtext
varchar 0: belum valid 1: valid 2:  data  tidak valid 3: gagal 4: lolos 5: cetak laporan Tabel 8. Tabel Data Training No. Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan 1. id varchar 10 primary key 2. nama varchar 30 3. absen varchar 30 4. keorganisasian varchar 30 5. pendapatan float 6. nilai float 7. pelanggaran varchar 30 8. keputusan varchar 10 Tabel 9. Tabel Temporary Iterasi No. Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan 1. ID integer primary key 2. Atribut varchar 30 3. Nilai_atribut varchar 30
4. Jumlah_kasus integer 5. iya integer 6. tidak integer 7. entropy float 8. infogain float Tabel 10. Tabel Temporary Rule No. Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan 1. Pohon varchar 30 2. Nilai varchar 25 3. RuleN integer
Tabel 11. Tabel Temporary Simpan Rule No. Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan 1. Pohon varchar 30 2. Nilai varchar 25 3. Result varchar 10 4. Rule integer d) Desain Interface
Desain interface merupakan  rancangan  tampilan  dari  aplikasi yang akan dibangun. Aplikasi tersebut memiliki beberapa desain halaman interface yaitu : a. Form Home Form  home ini  ditampilkan  saat  aplikasi  pertama  kali  di  buka. Yang  ditampilkan  dalam form  home ini  adalah  menu  logo sekolah, informasi, dan login.
Gambar 14. Gambar Tampilan Home
b. Form Login Form  login ini  digunakan  oleh  admin  untuk login ke  dalam sistem. Yang ditampilkan dalam form login ini adalah username , password dan button submit . Berikut tampilannya :
Gambar 15. Gambar Form Login
c. Form user Form  user ini  digunakan  oleh  id  dengan level  user .  Pada level user ini terdapat menu daftar beasiswa :
Gambar 16. Gambar Form Siswa

## d. Form BK
Form  user ini  digunakan  oleh  id  dengan  level  BK.  Pada level user ini terdapat menu List pendaftar :
Gambar 17. Gambar Form BK

## e. Form wakasek
Form  user ini  digunakan  oleh  id  dengan  level  wakasek.  Pada level user ini terdapat menu, Hasil Pendaftar, ID3, data training :
Gambar 18. Gambar Form Wakasek

## f. Form Laporan Penerima Beasiswa
Form ini  cetak  laporan  penerima  beasiswa  ini  diterima  saat siswa  dinyatakan  lolos  dalam  seleksi  dan  berhak  mendapatkan beasiswa. Berikut contoh laporan penerima beasiswa :
Gambar 19. Form Laporan Penerima Beasiswa
e) Flowchart
a. Flowchart Login
Gambar 20. Flowchart Login
b. Flowchart Daftar Beasiswa Baru
Gambar 21. Flowchart Daftar Beasiswa Baru
c. Flowchart Cek Data Pendaftar

## d. Flowchart Penerimaan Beasiswa
Gambar 23. Flowchar Pemilihan Penerima Beasiswa
e. Flowchart ID3
Gambar 24. Flowchart ID3

## 4. IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN
A. Hardware Dan Software Yang Digunakan
Hardware  dan  software  yang  digunakan  pada  saat  pembuatan sistem informasi ini adalah : Spesifikasi Software
- Sistem operasi Windows 10 - 64 bit;
- Embarcaderi Xe 10 Berlin sebagai front end aplikasi;
- My SQL sebagai back end aplikasi;
Spesifikasi Hardware
- Intel Core i5 2410M 2.4 GHz
- Memory DDR3 8 GB
- Hard Disk 1 TB

## B. Langkah-langkah Pembuatan Program
Berikut  akan  ditampilkan  mengenai  rancangan  desain  pada setiap form beserta coding nya  yang  telah  disesuaikan  dengan gambaran yang telah dibuat pada bab sebelumnya. a. Form Home Pada form ini  difungsikan  agar user dapat  melihat  informasi yang diperlukan. Berikut merupakan gambar dari home.
Gambar 25. Form Home
b. Form Home Login Pada form ini  difungsikan  agar user dapat login berdasarkan level  masing  –  masing user yang  diberikan  kepada  pihak sekolah. Berikut merupakan gambar dari Form Login.
Gambar 26. Form Login
c. Form Pendaftaran Beasiswa Pada form ini  difungsikan  siswa  dapat  mendaftar  beasiswa. Berikut gambarnya:
Gambar 27. Form Daftar Beasiswa
d. Form Validasi
Form ini untuk mengvalidasi siswa yang telah mendaftarkan diri untuk ikut beasiswa. Berikut Gambarnya :
e. Form Data Training Form  Data  Training ini  merupakan form yang  muncul  ketika pengguna login dengan level wakasek dan untuk menginputkan data training baru. Berikut gambarnya :
Gambar 29. Form Data Training
f. Form Generate ID3
Form  Generate  rule ini  untuk  wakasek,  yang  dimana  untuk membuat rule penerimaan  beasiswa  dengan data  training yang sudah ada. Berikut gambarnya :
Gambar 30. Form Generate ID3 g. Form Hasil Beasiswa
Form ini ditunjukan ada pengguna login dengan Wakasek. Form ini  berfungsi  untuk  memfilter  dan  menentukan  hasil  beasiswa yang akan di terima. Berikut gambarnya :
Gambar 31. Form Hasil Beasiswa
h. Form Cetak Beasiswa
Form ini  ditunjukan  pengguna  dengan  level  siswa. Form ini berfungsi  untuk  menunjukan  data  siswa  diterima  setelah diseleksi menggunakan metode ID3. Berikut gambarnya :

## C. Hasil Analisa Metode ID3
a. Hasil ID3 menggunakan 147 Data Training
Dari hasil perhitungan data training sebanyak 147 data training dengan menggunakan metode ID3 didapat Decision tree sebagai berikut :
Gambar 33. Pohon 147 Data
Pada decision  tree 147  data  traning  diatas  menunjukkan pelanggaran  menjadi leaf pertama,  dikarenakan  pelanggaran mendapat info gain tertinggi dari lainnya.  Absensi  menjadi leaf kedua mendapatkan info gain tertinggi setelah melakukan iterasi pertama dan dilakukan eliminasi pada iterasi pertama. Pada nilai terdapat 2 cabang yang bernilai iya dan tidak yang hamper sama, maka  dilakukan  iterasi  selanjutnya  untuk  menentukan leaf masing – masing cabang.
b. Hasil ID3 Menggunakan 68 Data Training
Dari hasil perhitungan data training sebanyak 147 data training dengan menggunakan metode ID3 didapat Decision tree sebagai berikut :

## Gambar 34. Pohon 68 Data
Pada  pohon  keputusan  dengan  menggunakan  68 data  training disini dihasilkan pohon yang berbeda. Dimana pelanggaran tetap menjadi pertama saat dilakukan iterasi pertama. Berbeda dengan 147 data training seperti dibahas sebelumnya, kali ini leaf nilai yang  menempati  nilai  tertinggi  pada  iterasi  kedua.  jadi  akan dilakukan iterasi 2 kali terhadap leaf nilai.
c. Hasil Seleksi Menggunakan ID3
Setelah  dilakukan  proses  ID3  pada  peserta  yang  sudah mendaftar,  akan  menghasilkan  data  penerima  beasiswa.  Karena penerima  beasiswa  banyak,  maka  akan  dilakukan  filter  atau seleksi  lagi  berdasarkan  prioritas  dan  jumlah  penerima.  Setelah dilakukan  seleksi  berdasarkan  prioritas  maka  akan  muncul  data yang berhak untuk menerima beasiswa seperti pada gambar 35.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini adalah sebagai berikut :
1. Dengan  metode decision  tree  ID3 membentuk  keputusan yang  tepat  sesuai  dengan  data  training  yang  ada  sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan.
2. Pendaftaran  calon  penerima  beasiswa  jadi  lebih  mudah karena  siswa  pengumuman  penerima  beasiswa  melalui android.
3. Pengolahan  data  beasiswa  menjadi  lebih  cepat  karena aplikasi  yang  dibuat  sangat  mudah  digunakan  baik  untuk menvalidasi  pendaftar  beasiswa  dan  bahkan  pengolahan pengambilan keputusan yang mudah.
4. Pohon keputusan ditentukan dengan banyak data training yang  akan  diolah  dan  tidak  selalu  sama.  Jumlah data training semakin  banyak  akan  membuat  keputusan semakin akurat dan tepat.

## B. Saran
Dari  kesimpulan  diatas,  ada  beberapa  saran  yang  diharapkan dapat  berguna  untuk  pengembangan  program  pemilihan penerima  beasiswa  yang  menggunakan  metode decision  tree ID3 diantaranya:
-      Perlu  adanya  integrasi  dengan  sistem  penilaian  dan  absensi agar  dapat  melakukan  pengecekan  dengan  lebih  mudah dan seleksi beasiswa dapat dilakukan dengan cepat.

## 6. REFERENSI
[1]  Bin  Ladjamudin,  Al-Bahra.  (2005).  Analisis  dan  Desain Sistem Informasi. Yogyakarta. Graha Ilmu.
[2]  Idris,  Sri  Ani  Lestari.  (2012).  “Analisis  Perbandingan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW)”. Laporan Penelitian. UNG.
[3]  Hidayati,  W  dan  Harjanto,  B.  (2003).  Konsep  Dasar Penilaian Properti. Yogyakarta. BPFE.
[4]  Jogiyanto  HM.  (2003).  Sistem  Informasi  Berbasis Komputer:  Konsep  Dasar  dan  Komponen.  Edisi  2.  Yogyakarta. BPFE  Yogyakarta.Jogiyanto  HM.  (2005).  Analisis  &  Desain Sistem  Informasi:  Pendekatan  Terstruktur  Teori  dan  Praktek Aplikasi Bisnis. Yogyakarta. Andi
[5]  Kadir,  Abdul.  (2003).  Dasar  Pemrograman  Web  Dinamis Menggunakan PHP. Yogyakarta. Andi.
[6]  Kristanto,  Andi.  (2008).  Perancangan  Sistem  Informasi  dan Aplikasi. Yogyakarta. Gava Media.
[7]  Kristanto,  Harianto.  (2004)  .Konsep  dan  Perancangan Database. Yogyakarta. Andi.
[8]  Kusumadewi,  Sri,  dkk.  (2006). Fuzzy  Multi-Attribute Decision Making . Yogyakarta. Penerbit Graha ilmu.
[9]  Kustiyahningsih,  Yeni.,  Ananisa,  Devie  Rosa.  (2011).
Pemrograman basis data berbasis WEB menggunakan PHP dan MySql.Yogyakarta.Graha ilmu
[10]  Lawrence,  J,  Gitman.  (2000).  Principles  Of  Managerial Finance. 9 th ed., Addision Wesley Logman. USA
[11]  McLeod,  Raymond  &  Schell,  George  P.  (2007). Management Information Systems. India: Prentice Hall
[12]  Nasucha,  Chaizi.  (1995). Politik  Ekonomi  Pertanahan  Dan Struktur Perpajakan Atas Tanah. Jakarta. Megapoin
[13] Pohan,  Husni  Iskandar  dan Bahri,  Kusnas  sriyanto  Syaifu.
(1997). Pengantar Perancangan Sistem. Yogyakarta. Andi.
[14]  Putranta,  Hastha  Dewa.(2004).  Pengantar  Sistem  dan Teknologi Informasi. Yogyakarta. Amus
[15]  Turban,  E.  (2005).  Decision  Support  Systems  and Intelligent Systems. Yogyakarta .Andi Offset.
[16]  Turban,  Efraim.,  Aronson,  Jay  E.,  &  Liang,  Ting-Peng.
(2007).  Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems. India: Prentice Hall
[17]  Witten  J,Bently  L,  Ditman  K  (2009).  Metode  Desain  dan Analis sistem Edisi 6. Yogyakarta.Penerbit Andi.

## BIODATA PENULIS

## Chintalya Magdalena
Mahasiswa Program Studi Magister Komputer  Sekolah  Tinggi  Manajemen Informatika  dan  Komputer  (STMIK)  Nusa Mandiri Jakarta. www.nusamandiri.ac.id
Elbiansyah Mahasiswa Program Studi Magister Komputer  Sekolah  Tinggi  Manajemen
Informatika  dan  Komputer  (STMIK)  Nusa Mandiri Jakarta. www.nusamandiri.ac.id

## Linda Sukmawati
Mahasiswa Program Studi Magister Komputer  Sekolah  Tinggi  Manajemen Informatika  dan  Komputer  (STMIK)  Nusa
Mandiri Jakarta. www.nusamandiri.ac.id

## Nur Fiyah
Mahasiswa Program Studi Magister Komputer  Sekolah  Tinggi  Manajemen Informatika  dan  Komputer  (STMIK)  Nusa
Mandiri Jakarta. www.nusamandiri.ac.id