## IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI STT HARAPAN MEDAN
Rismayanti 1
1 Dosen Tetap Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknik Harapan Medan Jl. H.M Joni No.70 Medan
1 risma.stth@gmail.com

## ABSTRACT
In educational institutions especially universities, there are many scholarships offered to the best and necessitous students. The scholarships is also given to the students in STT Harapan Medan, and one of the scholarship is Improving Academic Achievement Scholarship (PPA) which is given to outstanding students, in which grade point average (GPA) become a major criterion in determining the scholarship. C4.5 algorithm can help in determining the eligible students in getting scholarship in STTH Medan. C4.5 algorithm has main advantage that is it can produce a model like decision tree, which is easy to interpret for producing a decision rule. In analyzing and designing to determine the scholarship recipients, there are four attributes predictors used such as GPA, Semester, Parents income and number of Dependents, and there are two attribute  predictions  namely  Accepted  and  Denied.  The  results  of  the  implementation  is  done  by  using  software  Data Mining  Rapid  Miner,  where  the  results  will  prove  that  the  analysis  by  applying  algorithm  C4.5  is  suitable  with  the implementation. The result of this writing is decision tree and rules to determine scholarsip recipients for students of STT Harapan Medan.
Keyword: Algoritma C4.5, Decision Tree

## INTISARI
Dalam lembaga pendidikan khususnya universitas dan sekolah tinggi banyak sekali beasiswa yang ditawarkan kepada mahasiswa yang berprestasi dan bagi mahasiswa yang kurang mampu. Pemberian bantuan belajar berupa beasiswa juga diberikan kepada mahasiswa di STT-Harapan Medan, salah satu beasiswa yang diberikan adalah Beasiswa Peningkatan Prestasi  Akademik  (PPA)  yang  diberikan  kepada  mahasiswa  berprestasi,  di  mana  IPK  menjadi  kriteria  utama  dalam pemberian beasiswa tersebut. Algoritma C4.5 dapat membantu dalam menentukan mahasiswa yang layak dan tidak layak menerima  beasiswa  dari  STTH  Medan.  Algoritma  C4.5  memiliki  kelebihan  utama  yaitu  dapat  menghasilkan  model berupa decision tree yang mudah diinterpretasikan untuk menghasilkan aturan keputusan. Dalam melakukan analisa dan perancangan untuk menentukan penerima beasiswa, maka ada 4 atribut prediktor yang digunakan yaitu IPK, Semester, Penghasilan Orang Tua dan Jumlah Tanggungan Orang Tua, sedangkan untuk atribut prediksi ada dua yaitu Diterima dan Ditolak. Hasil implementasi dilakukan dengan menggunakan software Data Mining Rapid Miner, di mana hasil nantinya akan  membuktikan  bahwa  hasil  analisa  yang  dilakukan  dengan  menerapkan  algoritma  C4.5  sesuai  dengan  hasil implementasi. Hasil yang diharapkan adalah sebuah decision tree dan rules untuk menentukan penerima beasiswa pada Mahasiswa di STT Harapan Medan.
Kata Kunci: Algoritma C4.5, Decision Tree.

## I. P ENDAHULUAN
Untuk  menyelenggarakan  pendidikan  yang  ber- mutu diperlukan biaya pendidikan yang cukup besar, oleh karena itu bagi setiap peserta didik pada setiap satuan pendidikan berhak mendapatkan biaya pendi- dikan  bagi  mereka  yang  orang  tuanya  tidak  mampu membiayai  pendidikannya  dan  berhak  mendapatkan beasiswa  bagi  mereka  yang  berprestasi.  Pemberian bantuan  belajar  berupa  beasiswa  juga  diberikan kepada mahasiswa di STT Harapan Medan.
Beasiswa  yang  diberikan  antara  lain  beasiswa Peningkatan  Prestasi  Akademik  (PPA)  yang  diberi- kan kepada mahasiswa berprestasi, beasiswa Bantuan Belajar  Mahasiswa  (BBM)  yang  diberikan  kepada mahasiswa yang kurang mampu serta beasiswa yang
diberikan  pada  mahasiswa  dimana  IPK  nya  paling tinggi pada semester satu dan dua perjurusan masing- masing.
Algoritma C4.5 dapat membantu dalam menentu- kan  mahasiswa  yang  diterima  dan  ditolak  sebagai penerima beasiswa dari STT Harapan Medan. Algo- ritma C4.5 memiliki  kelebihan  utama  yaitu  dapat menghasilkan  model  berupa tree atau  aturan  yang mudah  diinterpretasikan,  memiliki  tingkat  akurasi yang dapat diterima, dapat menangani atribut bertipe diskrit  dan  numerik.  Pada  algoritma C4.5 ,  model yang  dihasilkan  oleh  proses  “belajar”  dari  data pelatihan berupa sebuah decision tree . Decision tree ini kemudian dapat dimanfaatkan untuk memprediksi kelas dari kasus yang baru.
Dalam  menentukan  penerima  Beasiswa,  ada  4 atribut  prediktor  yang  digunakan  yaitu  IPK,  Semes-
ter, Penghasilan Orang Tua dan Jumlah Tanggungan Orang Tua. Empat atribut prediktor tersebut merupa- kan  kriteria  yang  digunakan  STT  Harapan  Medan dalam menentukan penerima Beasiswa PPA.

## II. T INJAUAN P USTAKA
A) Algoritma C4.5 Algoritma  C4.5 merupakan  salah  satu  algoritma yang  digunakan  untuk  membentuk decision  tree berdasarkan training data. Algoritma ini merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal[4]. Decision  tree adalah  model  prediksi menggunakan  struktur tree atau  struktur  berhirarki. Konsep  dari decision  tree adalah  mengubah  data menjadi decision  tree dan  aturan-aturan  keputusan ( decision rules ). Algoritma C4.5 merupakan pengem- bangan dari ID3 .
Beberapa  pengembangan  yang  dilakukan C4.5 adalah  bisa  mengatasi missing  value , continue  data dan pruning .  Algoritma C4.5 mempunyai input berupa training  samples dan samples , training samples berupa  data  contoh  yang  akan  digunakan untuk  membangun  sebuah tree yang  telah  diuji kebenarannya, sedangkan untuk samples merupakan field-field data  yang  nantinya  akan  kita  gunakan sebagai  parameter  dalam  melakukan  klasifikasi data[6].
Algoritma C4.5 dan decision trree merupakan dua model  yang  tidak  terpisahkan.  Karena  untuk membangun  sebuah decision  tree ,  dibutuhkan algoritma C4.5 [2].  Di  akhir  tahun  1970  hingga  di awal  tahun  1980,  J.  Ross  Quinlan  seorang  peneliti dibidang  mesin  pembelajaran  membuat  pengemba- ngan  sebuah decision  tree yang  dinamakan ID3 ( Iterative  Dichotomizer ),  walaupun  sebenarnya  pro- yek  ini  telah  dibuat  sebelumnya  oleh  E.B.  Hunt,  J. Marin  dan  PT.  Stone,  kemudian  Quinlan  membuat algoritma  dari  pengembangan ID3 yang  dinamakan C4.5 yang berbasis supervised learning [2].
Serangkaian  perbaikan  yang  dilakukan  pada ID3 mencapai  puncaknya  dengan  menghasilkan  sebuah sistem  praktis  dan  berpengaruh  untuk decision  tree yaitu C4.5 .  Adapun  perbaikannya  adalah  sebagai berikut:
1) Algoritma C4.5 menghitung gain  ratio untuk masing-masing atribut, dan atribut yang memiliki nilai  yang  tertinggi  akan  dipilih  sebagai  simpul atau node .  Penggunaan gain  ratio ini  memper- baiki  kelemahan  dari ID3 yang  menggunakan information gain .
2) Pemangkasan  ( prunning )  dapat  dilakukan  pada saat pembangunan pohon( tree ) ataupun pada saat proses pembangunan tree selesai.
3) Mampu menangani continues attribute .
4) Mampu menangani missing data .
5) Mampu membangkitkan rule dari sebuah tree .
Ada  beberapa  tahapan  dalam  membuat  sebuah decision tree dengan algoritma C4.5 [2] 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  dipilih,  dengan  cara menghitung  nilai gain dari  masing-masing  atri- but,  nilai  gain  yang  paling  tinggi  yang  akan menjadi akar pertama. Sebelum menghitung nilai gain dari  atribut,  hitung  dahulu  nilai entropy . Untuk  menghitung  nilai entropy digunakan rumus:
Di mana: S = himpunan kasus N = jumlah partisi S
i P = proporsi i S terhadap S
3. Menghitung nilai Gain menggunakan rumus:
Di mana:
S = himpunan kasus A = fitur N = jumlah partisi atribut A
| i S | = proporsi i S terhadap S | S | = jumlah kasus dalam S
4. Ulangi  langkah  ke-2  dan  langkah  ke-3  hingga semua record terpatisi
5. Proses partisi decision tree akan berhenti asaat:
a) Semua record dalam  simpul  N  mendapat kelas yang sama.
b) Tidak  ada  atribut  didalam record yang dipartisi lagi.
c) Tidak  ada record didalam  cabang  yang kosong.

## B) Decision Tree
Salah  satu  metoda Data  Mining yang  umum digunakan adalah decision tree. Decision tree adalah struktur flowchart yang  mempunyai tree (pohon),  di mana  setiap  simpul internal menandakan  suatu  tes atribut,  setiap  cabang  merepresentasikan  hasil  tes, dan  simpul  daun  merepresentasikan  kelas  atau distribusi kelas [7]. Alur pada decision tree ditelusuri dari simpul ke akar ke simpul daun yang memegang prediksi kelas. Decision tree adalah salah satu metode yang digunakan untuk pengklasifikasian dan prediksi karena memiliki kemudahan dalam interpretasi hasil [5].
Decision  tree juga  dapat  digunakan  untuk mengestimasi  nilai  dari  variabel continue meskipun ada beberapa teknik yang lebih sesuai untuk kasus ini. Banyak algoritma yang dapat dipakai dalam pemben- tukan decision tree ,antara lain ID3 , CART , dan C4.5 . Decision  tree biasanya  digunakan  untuk  mendapat- kan  informasi  untuk  tujuan  pengambilan  sebuah keputusan, seperti terlihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 1 . Decision Tree Pembelian Komputer
Untuk  mengklasifikasikan  sampel  yang  tidak diketahui, nilai atribut dari sampel tersebut dites oleh decision tree . Suatu jalur ditelusuri dari root ke node leaf yang  memiliki  prediksi  kelas  untuk  sampel tersebut. Decision  tree dengan  mudah  dapat  diubah dari aturan ( rule ) prediksi ke klasifikasi. Saat decision tree dibuat, kebanyakan dari cabang mungkin mem- perhatikan noise atau outlier pada training data, tree prunning berusaha untuk mengidentifikasi dan mem- buang  cabang-cabang  tersebut  dengan  tujuan  mem- perbaiki  akurasi  klasifikasi  pada  data  yang  tidak kelihatan.

## C) Beasiswa PPA
Beasiswa  Peningkatan  Prestasi  Akademik  (PPA) merupakan  salah  satu  dari  jenis  beasiswa  yang  di berikan oleh pemerintah melalui pihak STTH kepada mahasiswa.  Beasiswa  PPA  adalah  beasiswa  yang diberikan untuk peningkatan pemeratan dan kesempatan belajar bagi mahasiswa yang mengalami kesulitan  membayar  biaya  pendidikannya  sebagai akibat krisis ekonomi, terutama bagi mahasiswa yang berprestasi  akademik.  Adapun  tujuan  beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik secara umum yaitu :
1) Meningkatkan pemerataan dan kesempatan bela- jar  bagi  mahasiswa  yang  mengalami  kesulitan membayar pendidikan.
2) Mendorong  dan  mempertahankan  semangat belajar  mahasiswa  agar  dapat  menyelesaikan studi pendidikan tepat waktunya.
3) Mendorong untuk meningkatkan prestasi akade- mik  sehingga  memacu  peningkatan  kualitas pendidikan.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  berdasarkan kerangka  kerja  yang  terdiri  dari  langkah-langkah berikut ini:

## A) Identifikasi Masalah
Masalah pada penelitian ini bagaimana menentukan penerima beasiswa PPA di STT Harapan Medan. Dari masalah tersebut kemudian menentukan langkah  yang  tepat  untuk  memperoleh  solusi  yang terbaik.

## B) Menganalisa Masalah
Merupakan  langkah  untuk  dapat  memahami masalah  yang  telah  ditentukan  dalam  ruang  lingkup atau batasannya.

## C) Menentukan Tujuan
Tujuan  yang  akan  dicapai  dari  penelitian  ini membantu  dalam  menentukan  calon  penerima beasiswa  pada  Mahasiswa  di  lingkungan  STTH Medan.

## D) Mempelajari Literatur
Untuk mencapai tujuan penelitian, maka dipelajari literatur-literatur  yang  berkaitan  dengan  topik penelitian  dan  dapat  dijadikan  dasar  atau  sumber rujukan penelitian ini.

## E) Mengumpulkan Data
Pada tahap pengumpulan data, penulis memperoleh  data  dengan  metode  pengisian  angket oleh Mahasiswa STT Harapan Medan.

## F) Merancang Model Decision Tree dengan Algoritma C4.5.
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  yang  meliputi  3 tahapan  proses,  tahap  pertama  yaitu cleaning  data , task-relevant data yaitu melakukan seleksi data yang memiliki atribut yang relevan, dan tahap ketiga yaitu transformasi  data.  Data  yang  sudah  ditransformasi, kemudian  dianalisa  menggunakan  algoritma  C4.5 dengan  menghitung entropy dan gain untuk menghasilkan decision tree .

## G) Implementasi
Berdasarkan hasil rancangan yang diperoleh, kemudian di  implementasikan  dengan  melakukan  pengujian  data menggunakan  software  Rapid Miner untuk  menghasilkan tree  yang  sesuai  dengan  hasil  analisis  menggunakan algoritma C4.5.

## IV. A NALISA D AN P ERANCANGAN

## H) Analisa Data
Untuk menentukan penerima beasiswa mengguna- kan  metode  algoritma C4.5 maka  data  yang  akan digunakan  dan  dianalisa,  yaitu  data  mahasiswa  di Sekolah  Tinggi  Teknik  Harapan  (STTH).  Di  mana diperoleh  dari  pengisian  angket  oleh  mahasiswa, yaitu:  IPK,  Semester,  Penghasilan  Orang  Tua(PO) dan Jumlah Tanggungan Orang Tua(JTO). Ke empat atribut tersebut akan dijadikan atribut prediktor untuk menghasilkan  atribut  target,  di  mana  atribut  target tersebut  menjadi class  output untuk  menentukan penerima beasiswa yaitu dibedakan menjadi 2 class ( diterima dan ditolak).

## I) Transformasi Data
Data  yang  akan  ditransformasi  adalah  IPK, Jumlah  Tanggungan  Orang  Tua  (JTO),  Penghasilan Orang Tua (PO) dan Daya Listrik. Data-data tersebut merupakan  data  yang  akan  dijadikan  atribut input untuk merancang model decision tree menggunakan algoritma C4.5 .  Proses  transformasi  dilakukan dengan  cara  membuat  klasifikasi  pada  masing- masing atribut prediktor, seperti terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1.  Keputusan  Penentuan  Penerima  Beasiswa  dari  20 sample Data Mahasiswa
Tabel  1  merupakan  20  sample  data  keputusan penentuan  penerima  beasiswa  yang  diambil  dari secara  acak  dari  data  mahasiswa  di  STT  Harapan Medan.  Data  tersebut  nantinya  akan  digunakan untuk merancang model decision tree .

## J) Merancang Decision Tree dengan Algoritma C4.5.
Berdasarkan  Tabel  1,  maka  dilakukan  proses perhitungan entropy (1) dan gain (2) untuk menentu- kan  akar( root )  dari  pohon  keputusan  dalam membantu  menentukan  penerima  beasiswa  di  STT Harapan  Medan.  Di  bawah  ini  adalah  hasil
perhitungan entropy dan gain pada  node  1,  pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Entropy dan Gain pada Node 1.
Dari  hasil  tabel  2  dapat  diketahui  bahwa  atribut dengan gain tertinggi  adalah  IPK,  yaitu  0,62612. Dengan  demikian  IPK  dapat  dijadikan node akar. Dari  hasil  perhitungan  nilai entropy dan gain pada node 1,  maka  dapat  digambarkan decision  tree sementara seperti terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Decision Tree Pada Node 1.
Untuk  IPK  yang  bernilai Very  Good belum mengklasifikasikan  nilai  menjadi  satu  keputusan, sehingga perlu dilakukan proses perhitungan entropy dan gain lebih lanjut pada node 1.1.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Entropy dan Gain pada Node 1.1.
Berdasarkan  Tabel  3  di  atas  maka  dapat digambarkan decision  tree untuk  menentukan penerima  beasiswa  yang  diterima  dan  ditolak  pada Mahasiswa  di  STT  Harapan  Medan,  terlihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Decision Tree untuk Menentukan Penerima Beasiswa di STT Harapan Medan.

## V. I MPLEMENTASI
Implementasi dilakukan menggunakan salah satu software  Data  Mining yaitu Rapid  Miner  5.3.015 . Semua  atribut  indikator input dan  atribut  tujuan disimpan dalam format xlsx , kemudian di import ke software  Rapid  Miner  5.3.015 dan  menghasilkan decision tree sebagai berikut:
Gambar 4.   Decision  Tree  untuk  Menentukan  Penerima Beasiswa di STT Harapan Medan
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa hasil pengujian baik karena decision tree dan rule yang dihasilkan sesuai dengan  pengujian  secara  manual  dan  pengujian menggunakan Rapid Miner 5.3.015 .
Pada Gambar 4 dapat diketahui bahwa node akar dari tree adalah IPK dengan nilai Cum Laude, Very Good  dan  Good.  Dari  node  akar  dapat  dijelaskan bahwa Mahasiswa yang memiliki IPK bernilai Cum Laude merupakan Mahasiswa yang diterima sebagai penerima  beasiswa  di  STT  Harapan  Medan. Sedangkan  untuk  Mahasiswa  yang  memiliki  IPK bernilai  Good  merupakan  mahasiswa  yang  ditolak sebagai penerima beasiswa.

## VI. P ENUTUP
Setelah melakukan analisis, perancangan, implementasi  beserta  pengujian  dalam  menerapkan algoritma C4.5 merancang decision  tree untuk menentukan  penerima  beasiswa  pada  Mahasiswa STT  Harapan  Medan,  maka  didapat  kesimpulan bahwa:
1) Dari hasil analisa data mahasiswa STT Harapan Medan,  maka  ada  4  atribut  yang  digunakan sebagai  atribut  prediktor  yaitu  Semester,  IPK,
Penghasilan  Orang  Tua(PO)  dan  Jumlah Tanggungan Orang Tua(JTO).
2) Hasil Decision tree penentuan penerima beasiswa menghasilkan keputusan bahwa mahasiswa yang ‘diterima’  sebagai  penerima  beasiswa  adalah mahasiswa  yang  memiliki  IPK  bernilai  Cum Laude  dan  IPK  bernilai  Very  Good  dengan Jumlah Tanggungan Orang Tua bernilai Banyak. 3) Hasil Decision tree penentuan penerima beasiswa menghasilkan keputusan bahwa mahasiswa yang ‘ditolak’  sebagai  penerima  beasiswa  adalah mahasiswa  yang  memiliki  IPK  Good  dan  IPK bernilai Very Good dengan Jumlah Tanggungan Orang Tua bernilai Cukup.

## VII. D AFATAR P USTAKA
[1]  Abidin,  Ae  Zen  Zainal.  2011.  “Implementasi Algoritma  C4.5  untuk  Menentukan  Tingkat Bahaya Tsunami”. SemnasIF.
[2] Andriani, Anik. 2013. “Sistem Prediksi Penyakit Diabetes  Berbasis  Decision  Tree”.  Jurnal Informatika. Vol.1.No.1
[3]  Aribowo,  Agus  Sasmita  2013.  “Metode  Data Mining  untuk  Klasifikasi  Kesetiaan  Pelanggan Terhadap Merek Produk”. SESINDO.
[4]  Ina,  Wenefrida  Tulit.  2013.  “Klasifikasi  Data Rekam  Medis  Berdasarkan  Kode  Penyakit Internasional  Menggunakan  Algoritma  C4.5”. Jurnal Media Elektro. Vol.1.No.3.