## KLASIFIKASI PENENTUAN PENERIMA PROGRAM INDNESIA PINTAR DI KRWILBIDIKCAM GREGED MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Nurul Aulia, Nana Suarna, Willy Prihartono Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl Perjuangan No. 10B Karyamulya Cirebon, Indonesia nurulauliamei10@gmail.com

## ABSTRAK
Program  Indonesia  Pintar  merupakan  program  dukungan  pendidikan  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan akses  dan  mutu  pendidikan  bagi  siswa  sekolah  dasar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan algoritma  C4.  5  dalam  rangka  mengidentifikasi  penerima  manfaat  Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  di Koorwilbidikcam  GregedUntuk mengoptimalkan  penyaluran dana PIP, diperlukan klasifikasi  berdasarkan data mining  untuk  memahami  dan  mengidentifikasi  faktor-faktor  kunci  yang  mempengaruhi  identifikasi  penerima manfaat  program  ini.  Metode  penelitian  ini  meliputi  langkah  pengumpulan  data,  preprocessing  data,  pelatihan model menggunakan algoritma C4. 5, evaluasi model, dan interpretasi hasil. Dengan menggabungkan teknik data mining dan analisis kriteria untuk mengidentifikasi penerima manfaat PIP. Dengan menggabungkan teknik data mining  dan  analisis  kriteria  untuk  mengidentifikasi  penerima  manfaat  PIP,  penelitian  ini  diharapkan  dapat berkontribusi  dalam  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  pelaksanaan  program  dukungan,  tunjangan pengangguran, dan pendidikan di tingkat dasar. Hasil penelitian  ini diharapkan dapat  memberikan pemahaman yang  lebih  baik  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  identifikasi  penerima  manfaat  PIP  di  wilayah Koorwilbidikcam Greged dan memberikan landasan yang kokoh dalam pengambilan keputusan yang lebih cerdas dalam menyalurkan dana PIP.
Kata kunci: Klasifikasi, Program Indonesia Pintar, Algoritma C4.5, variable, interpretasi, data mining

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  memegang  peranan  penting  dalam pembangunan suatu negara. Program Indonesia Pintar (PIP) merupakan salah satu inisiatif pemerintah untuk meningkatkan akses dan  mutu pendidikan khususnya pada  tingkat  dasar  (SD).  Program  Indonesia  Pintar (PIP) merupakan dukungan pemerintah dalam bentuk pembayaran  langsung  kepada  siswa  sesuai  kriteria yang telah ditentukan. Tujuan PIP adalah memberikan akses  pendidikan  dan  pendidikan  bermutu  serta menurunkan  angka  putus  sekolah.    PIP  memberikan dukungan  finansial  kepada  siswa  dengan  tujuan mengurangi  beban  biaya  pendidikan  dan  mendorong siswa  untuk  mengikuti  pendidikan  formal.  Beasiswa adalah  pemberian  berupa  bantuan  keuangan  yang diberikan  pada  perorangan  yang  bertujuan  untuk dipergunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan ketepatan  dan  akurasi  dalam  penentuan  penerima manfaat Program Indonesia Pintar (PIP) di Koorwilbidikcam  Greged  melalui  implementasi algoritma  C4.5.  PIP  merupakan  inisiatif  pemerintah untuk  meningkatkan  akses  dan  kualitas  pendidikan, khususnya  pada  tingkat  dasar,  dengan  memberikan dukungan  finansial  kepada  siswa  sesuai  kriteria tertentu.  Meskipun  PIP  memiliki  dampak  positif, ketidakpastian  dalam  mengidentifikasi  penerima manfaat  dapat  menghambat  efektivitas  penyaluran bantuan.  Kompleksitas  kondisi  ekonomi  dan  sosial siswa di Koorwilbidikcam Greged memperumit proses identifikasi,  sehingga  diperlukan  pendekatan  cerdas
seperti  algoritma  C4.5.  Penelitian  ini  merinci  hasil penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  algoritma C4.5  dalam  konteks  serupa.  Dalam  sebuah  studi, algoritma ini berhasil menghasilkan aturan keputusan yang  mampu  meningkatkan  ketepatan  identifikasi penerima  manfaat  PIP.  Namun,  penelitian  lain  juga menunjukkan bahwa komparasi dengan algoritma lain seperti Naïve Bayes juga dapat memberikan kontribusi yang  signifikan.  Hasil  penelitian  ini  mengusulkan penggunaan  algoritma  C4.5  untuk  mengoptimalkan distribusi  dana  PIP,  membantu  pemerintah  daerah mengalokasikan sumber daya secara lebih efektif, dan menyediakan  dukungan  pendidikan  yang  tepat sasaran,  mengurangi  ketidaksetaraan  pendidikan  di Koorwilbidikcam Greged.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian yang dilakukan oleh Weni Ratna Sari Oktapia  Ningse,  S  Sumarno,  Zulaini  Masruro Nasution  Dalam  jurnal  “Klasifikasi  Algoritma  C4.5 untuk  Penentuan  Penerima  Program  Indonesia  Pintar pada  MIS  Al-Khoirot”  penelitian  yang  dilakukan Analisis  data  siswa  dengan  menggunakan  algoritma C4.  5  untuk  mengidentifikasi  penerima  manfaat  PIP (Program  Indonesia  Pintar)  di  MIS  Al-Koirot,  maka dapat disimpulkan bahwa menentukan kesesuaian data siswa  untuk  mengidentifikasi  penerima  PIP  dapat diselesaikan dengan menggunakan teknik data mining, yang  menghasilkan  8  (delapan)  aturan  dan  memiliki tingkat  akurasi  98  persen.  Dengan  menggunakan teknik  data  mining  C4.  5  diharapkan  dapat
mengidentifikasi  penerima  manfaat  PIP  (Program Indonesia Pintar) di MIS Al. [1]
Dalam  peneletian  Nova  Aprilyani,  Ira  Zulfa, Hendri  Syahputra  yang  berjudul    “  Penerapan Algoritma  Decision  Tree  C4.5  Untuk  Model Penentuan  Penerima  Beasiswa  Program  Indonesia Pintar (PIP) Studi Kasus Sma Negeri 3 Timang Gajah” Hasil  penelitian  dan  diskusi  tentang  analisis  model penentuan  penerima  beasiswa  Program  Indonesia Pintar (PIP) dengan algoritma decision tree C4.5 dapat disimpulkan  bhawa    menggunakan  salah  satu algoritma  decision  tree,  C4.5,  dapat  menyelesaikan masalah  menentukan  apakah  penerima  beasiswa  PIP layak atau tidak. Dengan lima aturan yang dihasilkan dari pemodelan yang menggunakan Pohon Keputusan C4.5  ini,  terdapat  error  sebesar  20%  dari  pohon keputusan  tersebut.  Atribut  yang  paling  signifikan diantaranya  Penerima  KIP,  Penerima  KPS,  Jenis Tinggal,  dan  Pekerjaan  Ibu.  Berdasarkan  evaluasi dengan hasil pengujian menggunakan alat RapidMiner, dataset  sebanyak 130 data uji kemudian dibagi  menjadi  bagian  80:20.  Di  antara  bagian  ini terdiri  dari  105  data  instruksi  dan  25  data  pengujian. Pengukuran  telah  dilakukan  menggunakan  matriks kekacauan,  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  72%, Precision 85%, Recall 69 % dan Sfecificity. [2] Dalam jurnal yang ditulis oleh ADA Abdurrahman  yang  berjudul  “Komparasi  Algoritma Naïve Bayes dan C4.5 dalam Menentukan Kelayakan Bantuan  KIP  (Kartu  Indonesia  Pintar)  (Studi  Kasus: DKI Jakarta)” Algoritma C4. 5 merupakan teknik data mining  berupa  klasifikasi  data.  Algoritma  C4.  5 menggunakan  konsep  perolehan  informasi  atau pengurangan  entropi  untuk  memilih  partisi  yang optimal.  Peningkatan  yang  membedakan  algoritme C4. 5 dari ID3 mencakup kemampuannya menangani fiturnumerik,  membersihkan  pohon  keputusan,  dan memperoleh  kumpulan  aturan.  Proses  penerapan metode pohon keputusan (C4. 5). [3]

## 2.2. Program Indonesia Pintar
Program  Indonesia  Pintar (PIP)  adalah  program bantuan  sosial  bersyarat  (transfer  uang  syarat)  di bidang  pendidikan  yang  diberikan  kepada  anak-anak usia sekolah dari keluarga kurang mampu. PIP berlaku untuk anak-anak yang terdaftar di sekolah, madrasah, pesantren,  kelompok  belajar  (mengejar  paket  a/b/c), dan  fasilitas  atau  kursus  pelatihan.  Program  ini bertujuan untuk membantu siswa memenuhi kebutuhan  finansial  mereka  sehingga  mereka  dapat melanjutkan  studi  mereka  hingga  mereka  lulus. Program  ini  merupakan  modifikasi  dari  program sebelumnya  yang  dikenal  sebagai  Beasiswa  Siswa Miskin  (BSM),  yang  beroperasi  sejak  2014.  Untuk membantu  siswa  dari  keluarga  miskin  atau  rentan membiayai  pendidikan  mereka,  program  bantuan pemerintah  yang  dikenal  sebagai  Program  Indonesia Pintar (PIP) menawarkan uang tunai, perluasan akses, dan  kesempatan  untuk  belajar.  PIP  bertujuan  untuk mencegah siswa putus sekolah dan mendorong mereka
untuk  melanjutkan  pendidikan,  meringankan  biaya pendidikan  pribadi  langsung  maupun  tidak  langsung, dan membantu anak usia sekolah dari keluarga miskin, renta, atau prioritas mendapatkan layanan pendidikan hingga  menyelesaikan  pendidikan  menengah,  baik melalui  jalur  pendidikan  formal  maupun  nonformal. dalam berbagai situasi lainnya. [4]
2.3. Algoritma C4.5 Algoritma C4.5 merupakan metode
pembangunan  pohon  keputusan  yang  memberikan kemudahan dalam pemecahan masalah dan memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk  lebih mudah memahami solusi dari masalah yang dihadapi. Tahapan  dari  algoritma  C4.5  melibatkan  perhitungan nilai  Entropy  untuk  mengukur  tingkat  ketidakpastian atau  kekacauan  dalam  dataset.  Entropy  dihitung sebelum  dan  setelah  pemisahan  dataset  oleh  suatu atribut  untuk  mengevaluasi  seberapa  baik  atribut tersebut dapat mengklasifikasikan data. Berikut rumus perhitungan nilai entropy:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = − ∑
𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔₂𝑝𝑖
Keterangan: S: himpunan kasus n: jumlah partisi S pi: proporsi dari Si terhadap S
Selanjutnya,  perhitungan  nilai  Gain  Ratio dilakukan  untuk  setiap  atribut,  dengan  atribut  yang memiliki  Gain  Ratio  tertinggi  dianggap  paling informatif  dan  dipilih  sebagai  akar  (root)  dari  pohon keputusan.  Proses  ini  diulang  untuk  membangun cabang-cabang  selanjutnya  pada  pohon  keputusan hingga  tidak  ada  lagi  peningkatan  informasi  yang signifikan.  Berikut  adalah  rumus  perhitungan  Gain Ratio:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ 𝑛 𝑖=1 |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖)
Keterangan:
S  : himpunan kasus A  : atribut n  : jumlah partisi atribut A |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S|  : jumlah kasus dalam S
Untuk membangun Decision Tree menggunakan algoritma  C4.5,  tahapan  dimulai  dengan  pemilihan atribut  sebagai  akar  berdasarkan  perhitungan  jumlah kasus  dan  target  atribut.  Entropy  dihitung  untuk menilai informativitas suatu atribut dalam menghasilkan atribut output. Informasi gain digunakan  untuk  memisahkan  objek,  dan  atribut dengan  Gain  Ratio  tertinggi  dipilih  sebagai  cabang berikutnya.  Proses  ini  diulang  hingga  tidak  ada  lagi peningkatan  informasi  yang  signifikan  atau  semua atribut telah digunakan. Algoritma  C4.5  memberikan
landasan  matematis  yang  kuat  melalui  perhitungan entropy dan gain untuk membangun pohon keputusan yang informatif dan efektif dalam mengklasifikasikan data.

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1 Tahapan Metode Penelitian
Metode  dalam  penelitian  ini  menggunakan Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD)  yang terdiri  dari  Data  Selection,  Data  Preprocessing,  Data transformation,  Data  mining,  Pattern  evolution, knowledge, seperti terlihat gambar 1.
Gambar 2. Tahapan KDD
Tahapan-tahapan  KDD  mencakup  serangkaian langkah-langkah yang harus diambil untuk mengubah data  mentah  menjadi  pengetahuan  yang  dapat diinterpretasi.  Berikut  adalah  tahapan-tahapan  dalam proses KDD:

## 3.1. Data
Data jumlah siswa yang berada di Sekolah Dasar (SD) di Koorwilbidikcam Greged didapatkan dari data yang  bersumber  dari  Aplikasi  Dapodik  Versi  2024.
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  sebanyak  3000 dataset.

## 3.2. Data Selection
Pada  tahap  data  selection,  dilakukan  pemilihan data  yang  akan  digunakan  dalam  proses  prediksi menggunakan  tools  RapidMiner.  Seleksi  data  ini memiliki  tujuan  untuk  memilih  data  yang  relevan dalam  proses  klasifikasi,  dan  tahapan  seleksi dilakukan  di  Excel.  Dalam  penelitian  ini,  data  yang digunakan  berasal  dari  jumlah  keadaan  data  kelas  1 hingga  kelas  6  di  Koorwilbidikcam  Greged  untuk melakukan  klasifikasi  penerima  Program  Indonesia Pintar.  Hasil  seleksi  data  menunjukkan  adanya  5 atribut  yang  relevan,  yaitu  pekerjaan  orangtua, penghasilan  orangtua,  penerima  KPS,  pemegang SKTM,  dan  alat  transportasi.  Sementara  itu,  atribut seperti  Nama,  NIPD,  Jenis  Kelamin,  NISN,  dan Alamat  tidak  digunakan  dalam  proses  ini.  Detail atribut  yang  terpilih  dan  tidak  terpakai  dapat ditemukan  dalam  Tabel  1  dan  Tabel  2.  Seleksi  ini memastikan  hanya  atribut  yang  relevan  dan berkontribusi pada proses klasifikasi yang dipertahankan,  memfokuskan  analisis  pada  informasi yang lebih signifikan.
Tabel 1. Tabel Sebelum pemilihan atribut No Atribut 1 Jenis Tinggal 2 Alat Transportasi 3 Pekerjaan orangtua 4 Penghasilan orangtua 5 Penerima KPS 6 Pemegang SKTM 7 Rombel Saat Ini 8 Alat Transportasi Tabel 2. Tabel Sesudah pemilihan atribut No Atribut 1 Pekerjaan orangtua 2 Penghasilan orangtua 3 Penerima KPS 4 Pemegang SKTM 5 Alat Transportasi

## 3.3. Data Preprocessing
Pada tahap preprocessing data, kesalahan adalah untuk  mengidentifikasi  dan  memperbaiki  berbagai elemen data, termasuk kesalahan (seperti pengurangan ukuran  teks),  keakuratan,  relevansi  atau  informasi yang  tidak  relevan,  dan  informasi  yang  hilang.  Hasil pemilihan data seperti ditampilkan pada tabel 3
Tabel 3. Data Preprocessing
No Pekerjaan orangtua Penghasilan orangtua Alat Transportasi Penerima KPS Pemegang SKTM 1 Pedagang Kurang dari Rp. 500,000 Jalan kaki Tidak Tidak 2 Buruh Kurang dari Rp. 500,000 Jalan kaki Tidak Ya
No Pekerjaan orangtua Penghasilan orangtua Alat Transportasi Penerima KPS Pemegang SKTM 3 Buruh Rp. 1,000,000 - Rp. 1,999,999 Jalan kaki Tidak Ya 4 Buruh Kurang dari Rp. 500,000 Jalan kaki Tidak Ya 5 Buruh Kurang dari Rp. 500,000 Jalan kaki Tidak Ya 6 Buruh Kurang dari Rp. 500,000 Jalan kaki Tidak Ya 7 Buruh Rp. 500,000 - Rp. 999,999 Jalan kaki Tidak Tidak 8 Buruh Rp. 1,000,000 - Rp. 1,999,999 Jalan kaki Ya Ya 9 PNS/TNI/Polri Rp. 2,000,000 - Rp. 4,999,999 Jalan kaki Tidak Tidak 10 Buruh Rp. 1,000,000 - Rp. 1,999,999 Jalan kaki Tidak Ya 2999 Pedagang Kurang dari Rp. 500,000 Jalan kaki Tidak Ya 3000 Pedagang Kurang dari Rp. 500,000 Jalan kaki Tidak Ya

## 3.4. Data Transformation
Tahapan  data  transformation  dalam  hasil pembahasan  melibatkan pengubahan atribut data dari ekstensi  CSV  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk diproses dalam perangkat lunak RapidMiner. Transformasi  ini  diilustrasikan  dalam  Gambar  2,  di mana  operator  set  role  digunakan  untuk  mengubah atribut  "name"  menjadi  "Pemegang  SKTM"  dan menetapkan  atribut  "label"  sebagai  target  role.  Data transformation  memiliki  fungsi  utama  dalam  proses ini,  yaitu  mengubah,  membersihkan,  dan  menyusun data  ke  dalam  format  yang  dapat  digunakan  untuk analisis dan mendukung pengambilan keputusan.
Gambar 3. Data Transformation
Hasil dari proses transformasi ini tercermin pada Gambar 2, di mana atribut yang ditetapkan dan disusun sesuai  kebutuhan  analisis,  memastikan  bahwa  data siap  untuk  digunakan  dalam langkah-langkah selanjutnya  dalam  proses  klasifikasi  menggunakan RapidMiner.

## 3.5. Data Mining
Tahap  selanjutnya  setelah  proses  transformasi data  adalah  implementasi  model  algoritma  C4.5 (Decision  Tree)  melalui  RapidMiner  yang  berfungsi sebagai  untuk  membangun  pohon  keputusan  yang dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  atau  prediksi berdasarkan  data  yang  diberikan.,  adapun  tahapan dalam proses Data Mining adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Tampilan import data excel
Penjelasan  Gambar  4.  adalah  tampilan  panel proses,  selanjutnya  yaitu  buka  Panel  operators  cari Read  Excel,  karena  tipe  file  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan  format  ekstensi  Excel, kemudian drag dan drop read excel tersebut kedalam panel proses.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil
a. Importing Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini hanya penghasilan orang tua, pekerjaan orang tua, alat transportasi dari rumah ke sekolah dan status penerima KPS. Dataset ditampilkan pada gambar 5.
Gambar 5 Dataset
b. Mengubah  atribut  name  dan  target  role  dengan menggunakan operator Set Role
Gambar 6. Operator set rol
Gambar 7. Parameter operator set role
c. Menghubungkan  port  Set  Role  dengan  Cross Validation

## Gambar 8. port set role dan port Cross Validation
Penjelasan Gambar 7 adalah penggunaan operator set  role  dengan  Cross  Validation  menentukan atribut  mana  yang  akan  digunakan  sebagai  label (atribut  yang  nilainya  ingin  diprediksi)  dalam model algoritma C4.5.
d. Melakukan Data Training dan Data Testing

## Gambar 9. Proses Model
Penjelasan gambar 8 yaitu Data dibagi menjadi dua bagian,  didalam  data  training  terdapat  operator algoritma Decision Tree yaitu model menghasilkan model  pohon  keputusan  yang  dapat  digunakan untuk klasifikasi.
e. Tampilan Decision Tree Setelah menghitung dan menguji data untuk setiap atribut menggunakan algoritma C4.5 maka akan di dapatkan  pola  pohon  keputusan  akhir  yang ditampilkan pada gambar 9.
Gambar 10. Hasil Decision Tree
Penjelasan gambar 9 yaitu hasil pohon keputusan dimana  atribut  pekerjaan  orangtua  merupakan  root node  yang  mewakili  seluruh  dataset.  Kemudian terdapat  percabangan  atribut  penghasilan  orangtua, alat  transportasi,  dan  penerima  KPS  yang  kemudian hasil pohon tersebut menunjukan  label Ya dan Tidak dalam klasifikasi menggunakan algoritma C4.5.
f. Tampilan Deskripsi Decision Tree
Gambar 11. Tampilan Deskripsi Decision Tree
Penjelasan  gambar  10  yaitu  Hasil  yang didapat dari algoritma C4 adalah gambaran pohon keputusan  secara  lengkap.  Hasil  yang  diuraikan juga  menunjukkan  bahwa  penggunaan  algoritma data mining C4. 5 sangat direkomendasikan untuk digunakan  dalam  proses  penambangan  data  yang menghasilkan  banyak  hasil  dan  menampilkannya dalam pohon keputusan.
g. Tingkat Akurasi
Gambar 12. Tingkat Akurasi
Penjelasan  gambar  11  yaitu  Berdasarkan pengolahan  data  menggunakan  software  rapidminer didapat  nilai  akurasi  sistem  sebesar  80.27  %  artinya bahwa  rule  yang  dihasilkan  tingkat  kebenarannya mendekati 100%. Dimana model yang telah  dibentuk diuji tingkat akurasinya dengan memasukkan atau uji yang  berasal  dari  data  training  dengan  menggunakan
cross  validation  pada  aplikasi  rapidminer  untuk menguji tingkat akurasi.
h. Recall

## Gambar 13. Recall Data
Penjelasan  gambar  12  yaitu Dari  hasil pengukuran  data  diatas  nilai  recall  yang  diperoleh yaitu  sebesar  57.45%.  Dari  tabel  tersebut  diketahui prediksi Tidak dengan true Tidak  mencapai 112 data dan true Ya sebanyak 56 data, dengan hasil pencapaian nilai  presisi  sebesar  66.67%.  Sedangkan  untuk prediksi Ya untuk true Tidak  mencapai 536 data dan untuk  true  Ya  sebanyak  2296  data  dengan  hasil pencapaian nilai presisi sebesar 81.07%. Untuk recall data responden yang sangat tinggi terdapat pada class recall true Ya mencapai 97.62% sedangkan untuk class recall true tidak mencapai 17.28%.

## i. Class Precision

## Gambar 14. Class Precision Data
Penjelasan  gambar  13  yaitu Dari  hasil pengukuran data diatas nilai precision yang diperoleh yaitu  sebesar  73.87%.  Dari  tabel  tersebut  diketahui prediksi Tidak dengan true Tidak  mencapai 112 data dan true Ya sebanyak 56 data, dengan hasil pencapaian nilai  presisi  sebesar  66.67%.  Sedangkan  untuk prediksi Ya untuk true Tidak  mencapai 536 data dan untuk  true  Ya  sebanyak  2296  data  dengan  hasil pencapaian nilai presisi sebesar 81.07%. Untuk recall data responden yang sangat tinggi terdapat pada class recall true Ya mencapai 97.62% sedangkan untuk class recall true tidak mencapai 17.28%.
Algoritma  C4.5  berhasil  diimplementasikan untuk  menghasilkan  pohon  keputusan,  seperti  yang terlihat  pada  Gambar  4.6.  Pohon  keputusan  ini memberikan  wawasan  tentang  faktor-faktor  dominan dalam  menentukan  penerima  Program  Indonesia Pintar  (PIP).  Faktor-faktor  yang  paling  berpengaruh, seperti  terlihat  pada  hasil  Decision  Tree,  melibatkan pekerjaan orang tua, penghasilan orang tua, dan status penerima  Kartu  Perlindungan  Sosial  (KPS).  Hasil pengujian  dari  data  training  dan  data  testing
menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  80.27%,  recall sebesar  57.45%,  dan  precision  sebesar  73.96%. Decision  Tree  juga  menggambarkan  bahwa  faktor pekerjaan  orang  tua  dan  penghasilan  orang  tua memiliki  pengaruh  terbesar  terhadap  keputusan penerimaan PIP. Sebagai contoh, jika pekerjaan orang tua  adalah  buruh  dan  menerima  KPS,  atau  pekerjaan sebagai  buruh tanpa KPS namun dengan penghasilan kurang  dari  Rp.  500.000,00,  maka  siswa  layak menerima  PIP.  Namun,  jika  pekerjaan  orang  tua adalah  PNS/TNI/Polri,  atau  pekerjaan  sebagai pedagang  dengan  penghasilan  di  atas  Rp.  4.999.999, maka  siswa  tidak  layak  menerima  PIP.  Berbagai kondisi  seperti  ini  dijelaskan  dalam  hasil  Decision Tree untuk membantu pengambilan keputusan terkait penerimaan PIP.

## 4.2. Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengumpulan data  yang  bersumber  dari  Aplikasi  Dapodik  Versi 2024.  Kemudian  dilakukan  pembersihan  data  yang kemudian data tersebut ditransformasi dengan atribut- atribut  yang  dapat  memengaruhi  kinerja  algoritma C4.5.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  C4.5 untuk  menghasilkan  Decision  Tree  sebagai  output. Data  yang  diperoleh  diimpor  ke  RapidMiner  melalui operator  Read  Excel,  lalu  dibagi  menjadi  dua  bagian yaitu  data  training  dan  data  testing.  Evaluasi  model dilakukan  dengan  menggunakan  Cross  Validation. Dimana dataset dibagi menjadi 80 % data Training dan 20%  data  Testing.  Tahap  selanjutnya  adalah membangun model menggunakan data training. Model klasifikasi Decision Tree digunakan untuk memprediksi penerima PIP dengan
mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kelas  "Ya"  dan "Tidak". 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini mengeksplorasi penerapan Algoritma C4.5 dalam klasifikasi penentuan penerima Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  di  Koorwilbidikcam Greged.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa Algoritma  C4.5  efektif  dalam  melakukan  klasifikasi pada  dataset  penentuan  penerima  PIP  dengan  tingkat akurasi  dan  kinerja  model  yang  memuaskan.  Proses seleksi  atribut  pada  algoritma  ini  membantu mengidentifikasi atribut kritis yang memiliki kontribusi  signifikan dalam penentuan penerima  PIP, mempermudah pemahaman faktor-faktor yang memengaruhi  keputusan.  Model  klasifikasi  yang dihasilkan  memberikan  pemahaman  lebih  lanjut terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan di wilayah Koorwilbidikcam Greged. Untuk pengembangan lebih lanjut,  disarankan  untuk menggali  potensi  model  klasifikasi  yang  lebih kompleks,  menambah  variabel  atau  data  tambahan, dan melakukan  penelitian  terkait  optimalisasi hyperparameter pada Algoritma C4.5 untuk mencapai model yang lebih optimal dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Irsyad  Zamjani,  Herlinawati,  N.  S.  Perdana,  F. Widiaputera, and S. N. Azizah, Biaya Satuan & Lini  Masa  Pengelolaan  Program  Indonesia Pintar. 2020.
[2]  W.  Ningse,  S.  Sumarno,  and  Z.  M.  Nasution, “Klasifikasi  Algoritma  C4.  5  untuk  Penentuan Penerima  Program  Indonesia  Pintar  pada  MIS Al-Khoirot  C4.  5  Algorithm  Classification  for
Determining Smart …,” download.garuda.kemdikbud.go.id. [Online].
Available: http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article. php?article=2998597&val=27036&title=C45
Algorithm Classification for Determining Smart Indonesia Program Recipients at MIS Al-Khoirot [3]  H.  S.  Nova  Aprilyani,  Ira  Zulfa,  Penerapan Algoritma  Decision  Tree  C4.5  Untuk  Model
Penentuan Penerima Beasiswa Program Indonesia Pintar (Pip) Studi Kasus Sma Negeri 3 Timang  Gajah.  Takengon:  Jurnal  Teknik Informatika Dan Elektro, 2023.
[4]  ADA  Abdurrahman,  “Komparasi  Algoritma Naïve  Bayes  dan  C4.5  dalam  Menentukan Kelayakan Bantuan KIP (Kartu Indonesia Pintar) (Studi  Kasus:  DKI  Jakarta),”  2020,  [Online]. Available: https://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/68 157
[5]  C. R. and T. Secretary General of the Ministry of Education,  “Peraturan  Sekretaris  Jenderal Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset, and  Teknologi  Nomor  14  Tahun  2022  tentang Petunjuk Pelaksanaan Program Indonesia  Pintar Pendidikan  Dasar  dan  Pendidikan  Menengah
(Regulation  of  the  Secretary  General  of  the Ministry,” Jar. Dokumentasi dan Inf. Huk. Nas.
[JDIHN], 2022, [Online]. Available: https://jdih.kemdikbud.go.id/
[6]  D.  S.  Eko  Budiarto,  Rino,  Susanto  Hariyanto, Penerapan  Data  Mining  Untuk  Rekomendasi
Beasiswa Pada SD Maria Mediatrix
Menggunakan  Algoritma  C4.5.  2022.  [Online]. Available: https://doi.org/10.31253/algor.v3i2.1019%0A
[7]  P.  P.  Haryoto,  H.  Okprana,  and  ...,  “Algoritma C4.  5  Dalam  Data  Mining  Untuk  Menentukan Klasifikasi Penerimaan Calon Mahasiswa Baru,” TIN  Terap.  Inform.  …,  2021,  [Online]. Available: http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/tin/article/view/919
[8]  N.  W.  O.  Pratiwi,  N.  W.  Utami,  and  I.  Putra, “Klasifikasi Penentuan Penerima Bantuan Sosial Tunai (BST) Menggunakan  Algoritma C4. 5 Di Desa Keramas, Gianyar, Bali,” J. Inform. Teknol. …, 2022,
[Online]. Available: http://www.jurnal.uts.ac.id/index.php/JINTEKS/ article/view/1667
[9]  N. Hidayah,
SISTEM KLASIFIKASI PENERIMA BERAS MISKIN MENGGUNAKAN  ALGORITMA  DECISION TREE C4. 5  (Studi Kasus: Kelurahan Tambakmerang,  Girimarto  ….  eprints.uty.ac.id, 2019. [Online]. Available:
http://eprints.uty.ac.id/4136/
[10]  N.  Nurahman,  “KLASIFIKASI  PENERIMA BANTUAN  SOSIAL  DI  DESA  BATUAH MENGGUNAKAN  METODE  ALGORITMA C4. 5,” J. Tekinkom (Teknik Inf. dan …, 2022, [Online].
Available: http://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinko m/article/view/516