## IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK PROGRAM INDONESIA PINTAR (PIP) DI SEKOLAH DASAR NEGERI 04 MAJALANGU
Ana amalia, Ade Irma Ade Irma Purnamasari, Irfan Ali Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Rekaya perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Raya perjuangan No 10 B kota Cirebon, Indonesia Amaliaa835@gmail.com

## ABSTRAK
Pendidikan di Indonesia  menghadapi tantangan terkait dengan  kemiskinan, di  mana prestasi siswa dinilai setiap  akhir  semester.  Program  Indonesia  Pintar  memberikan  dukungan  keuangan  untuk  biaya  sekolah  dan bantuan  belajar  siswa.  Penelitian  ini  bertujuan  membantu  SD  N  04  Majalangu  dalam  menyeleksi  penerima Program  Indonesia  Pintar  yang  lebih  akurat  dan  evisien.  Metode  Naïve  Bayes  adalah  metode  klasifikasi  dari machine  learning  yang  memiliki  keunggulan  yaitu  menggunakan  sampel  data  pelatihan  untuk  mengestimasi parameter yang terlibat dalam proses klasifikasi dapat tersaji secara cepat, serta memperoleh akurasi tinggi [1]. Algoritma C4.5 adalah algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan, yang merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal [2]. Metode Decision Tree dengan algoritma C4.5 dan Naïve Bayes  digunakan  untuk  pemilihan  yang  lebih  objektif.  Penelitian  ini  memastikan  bantuan  tepat  sasaran, mengurangi  beban  biaya  pendidikan,  dan  meningkatkan  motivasi  belajar  siswa.  Data  mining  memastikan keputusan seleksi didasarkan pada bukti yang kuat, mengurangi potensi kesalahan. Hasil pengujian menunjukkan akurasi  model  algoritma  C4.5  sebesar  64,42%,  dan  algoritma  Naïve  Bayes  sebesar  100%.  Penelitian  ini memberikan wawasan tentang faktor-faktor kontribusi dalam menentukan kelayakan penerima PIP di SD N 04 Majalangu, mendukung efisiensi dan objektivitas dalam pemilihan penerima bantuan pendidikan.
Kata kunci : Klasifikasi, Siswa , Pip, Algoritma C.45 , Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  dari  suatu  negara  tergantung  dari kemajuan  aspek  Pendidikan  guna  menciptakan pembangunan  nasional  yang  lebih  baik.  Pendidikan mampu  mencerdaskan  anak  bangsa  sehingga  akan tercapai  sebuah  kesejahteraan  rakyat  (Agnesita  Widi Larasati, 2019).[3] Penelitian ini membahas kemajuan pendidikan  di  Indonesia  dan  kesadaran  meningkat terhadap  pentingnya  pendidikan.  Tantangan  muncul bagi  masyarakat  ekonomi  rendah  yang  ingin melanjutkan  pendidikan,  namun  mengalami  kendala finansial.  Meskipun  minat  pendaftaran  siswa  baru meningkat, tantangan terkait seleksi Program Indonesia Pintar (PIP) tetap ada.
Proses  seleksi  saat  ini  terbatas  pada  verifikasi manual tanpa analisis data yang efektif, mengakibatkan hasil yang suboptimal. Oleh karena itu, penelitian  ini  bertujuan  menerapkan  teknik  data mining dengan algoritma C4.5 dan Naïve Bayes untuk mengidentifikasi  dan  mengelompokkan  data  secara akurat dalam seleksi penerima PIP. Tujuannya adalah meningkatkan efisiensi dan keakuratan proses seleksi beasiswa,  membangun  model  data  mining  untuk identifikasi calon penerima secara efisien dan objektif. Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada bidang  Informatika  dengan  menerapkan  teknik  data mining  canggih.  Analisis  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  menunjukkan  akurasi  sebesar  90%, mengindikasikan  potensi  penggunaannya  dalam seleksi  penerima  beasiswa.  Temuan  penelitian  juga mencakup perbandingan algoritma C4.5 dengan K-NN
dalam penentuan penerima beasiswa di STMIK Bani Saleh,  dengan  C4.5  dinilai  lebih  baik.  Tujuan  utama penelitian  ini  adalah  meningkatkan  efisiensi  dan akurasi dalam seleksi penerima beasiswa PIP dengan menerapkan  algoritma  data  mining,  mencari  hasil terbaik  dari  perbandingan  menggunakan  algoritma C4.5  dan naïve  bayes Diharapkan  dapat  mengenali pola  kompleks  dalam  data,  termasuk  informasi sosioekonomi  dan  pendidikan,  untuk  meramalkan calon  penerima  beasiswa  PIP  secara  lebih  akurat. Signifikansi penelitian ini terletak pada kontribusinya terhadap  peningkatan  kualitas  kebijakan  pemberian beasiswa dan pengambilan keputusan berbasis data.
Penelitian  ini  relevan  bagi  praktisi  di  lembaga- lembaga pendidikan dan pemerintah, dapat meningkatkan  efisiensi  dalam  pemilihan  penerima PIP, mendukung alokasi sumber daya yang tepat, dan bahkan  menjadi  dasar  untuk  pengembangan  sistem otomatis di  masa  mendatang.  Bagi peneliti di bidang Informatika,  penelitian  ini  memberikan  wawasan tentang  pemanfaatan  teknik  data  mining  dalam pengambilan  keputusan  sosial.  Keseluruhannya, penelitian  ini  berpotensi  memberikan  dampak  luas, dari  aplikasi  praktis  dalam  seleksi  penerima  PIP hingga  kontribusi  pada  pemahaman  teknologi  data mining dalam konteks sosial.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  penelitian-penelitan  sebelumnya  yang berkaitan dengan kepuasan dan penggunaan algoritma C4.5  dan  Naïve  Bayes,  dapat  dilihat  pada  analisis
kepuasan  penumpang  pada  maskapai  penerbangan menggunakan  algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes. memperoleh hasil akurasi 81,19% dan 76,24% untuk algoritma Naïve Bayes [8]. Hasil  yang tidak berbeda didapat  dalam  perbandingan  metode  klasifikasi  C4.5 dan Naïve Bayes untuk mengukur kepuasan pelanggan hasil  yang  diproleh  adalah  C4.5  mempunyai  nilai accuracy  sebesar  94,  17%,  lebih  besar  dibandingkan Naïve  Bayes  dengan  nilai  accuracy  85,  83%  [9]. Namun  pada  penelitian  mengenai  perbandingan algoritma  C4.5  dan  Naive  Bayes  dalam  klasifikasi tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pembelajaran daring.  Pada  hasil  perbandingan  kedua  algoritma bahwa  tingkat  akurasi  dari  algoritma  Naïve  Bayes lebih  baik  dibandingkan  dengan  C4.5  dengan  selisih 11.77%. Nilai akurasi Algoritma Naïve Bayes dengan nilai 70.59%. Sedangkan tingkat akurasi dari algoritma C4.5 adalah 58.82%[4]

## 2.1. Data Mining
Data mining merupakan pencarian pada pola atau aturan dari sebuah data yang kapasitasnya sangat besar untuk menemukan informasi baru. Data mining dapat diartikan  sebagai  ilmu  penggalian  informasi  yang berguna  dari  dataset  atau  database  yang  berukuran besar  [5].Data  mining  juga  dapat  disebut  sebagai proses  yang  digunakan  untuk  menentukan  sebuah struktur data Karakteristik dari data mining yaitu : (i) berkaitan  dengan  penemuan  sesuatu  yang  baru  yang tidak diketahui sebelumnya terkait pola data tertentu; (ii)  data  yang  digunakan  merupakan  data  yang  besar untuk membuat hasil yang besar; (iii) dapat digunakan untuk penentuan strategi dan keputusan yang kritis.[6]

## 2.2. Decision Tree
Decision  Tree  akan  memperlihatkan  faktor- faktor kemungkinan (probabilitas) yang akan mempengaruhi  alternatifalternatif  prestasi  belajar siswa, disertai dengan prediksi hasil akhir  yang akan didapat  bila  faktor-faktor  dalam  Decision  Tree terpenuhi. Decision Tree akan mengubah data kedalam bentuk visual berupa diagram pohon dan aturanaturan keputusan.  Data  dalam  Decision  Tree  dinyatakan dalam bentuk tabel dengan atribut dan record. Atribut menyatakan  suatu  parameter  yang  dibuat  sebagai kriteria  dalam  pembentukan  tree.  Salah  satu  atribut yang merupakan atribut yang menyatakan data solusi per-item  data  yang  disebut  dengan  target  atribut. Atribut  memiliki  nilai-nilai  yang  dinamakan  dengan instance.  Model  Decision  Tree  merupakan  salah  satu metode klasifikasi dalam data mining yang menghasilkan  klasifikasi  berupa  pohon  keputusan berdasarkan  sampel  data  dapat  berupa  data  predictor univariat  ataupun  data  multivariat[1]  Alur  proses analisis dalam decision tree adalah mengubah bentuk data (table) menjadi model tree, mengubah model tree menjadi  rule  dan  menyederhanakan  rule  (pruning). Data yang diambil dalam penelitian ini adalah populasi sejumlah  416  siswa  akan  digunakan  untuk  membuat model prediksi Decision Tree. Model yang telah dibuat
kemudian akan dihitung tingkat akurasi prediksinya.[7] 2.3. Naïve Baye`s Naive
Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian  atau  penggolongan  data  yang menghitung  kemungkinan  dari  dataset  yang  tersedia. Sedangkan  menurut  Bustami  (2013)  Naive  Bayes merupakan  pengklasifikasian  untuk  memprediksi peluang  masa  depan  dengan  metode  probabilitas  dan statistik  sesuai  dengan  pengalaman  di  waktu sebelumnya.  Kelebihan  dari  algoritma  Naive  Bayes adalah  data  yang  di  butuhkan  untuk  menetapkan perkiraan  parameter  dalam  proses  penggolongan dalam  menggunakan  metode  ini  hanya  memerlukan jumlah data pelatihan yang kecil . Sedangkan menurut Syarli kelebihan Naive Bayes yaitu mudah diimplementasikan dan pada banyak kasus memberikan hasil yang baik, kemudian kekurangnnya yaitu  tidak  terkaitnya  antar  fitur  atau  bersifat independent, sedangkan pada kenyataannya keterkaitan itu harus ada dan tidak dapat dimodelkan oleh Naive Bayesian Classifier.[6] Jadhav et all (2016) menyatakan  bahwa  Naïve  Bayes  Classifier  adalah suatu  model  independen  yang  membahas  mengenai klasifikasi sederhana berdasarkan teorema Bayes.[8]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan suatu faktor  yang sangat penting untuk memecahkan suatu masalah dan turut  menuntukan  keberhasilan  suatu  penelitian. Metode  penelitian  pada  dasarnya  merupakan  cara ilmiah  untuk  mendapatkan  data  dengan  tujuan  dan kegunaan  tertentu  Penelitian  yang  peneliti  gunakan peneliti  ambil  sesuai  dengan  judul  yang  merupakan metode klasifikasi Decision Tree data mining dengan algoritma  C4.5,  klasifikasi  Decision  Tree  merupakan suatu  metode  pengelompokan  atau  classification datyang sangat mudah dimengerti Ada banyak metode data  mining  yang  digunakan  untuk  tujuan  yang berbeda. Metode klasifikasi digunakan untuk membantu  memahami  pengelompokan  data.  Pada penelitian  ini  peneliti  juga  menggunakan  metode algoritma C4.5, Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma  yang  secara  luas  digunakan,  khususnya  di area  machine  learning  yang  memiliki  beberapa perbaikan  dari  algoritma  sebelumnya  yaitu  ID3. Algoritma  C4.5  dan  ID3  merupakan  model  yang  tak terpisahkan,  karena  membangun  sebuah  pohon keputusan,  dibutuhkan  algoritma  C4.5.  Menjelaskan kronologis  penelitian,  termasuk  desain  penelitian, prosedur penelitian (dalam bentuk algoritma, Pseudocode  atau  lainnya),  bagaimana  untuk  menguji dan akuisisi data[6]
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini untuk Memprediksi penerima PIP SD N 04 Majalangu adalah jenis penelitian Kuantitatif. Penelitian kuantitatif  mengandalkan  proses  pengumpulan  dan analisis data kuantitatif, dimana data ini dapat diukur dalam  bentuk  angka  dan  dapat  dianalisis  melalui
pendekatan  statistik.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh penulis  termasuk  dalam  penelitian  Kuantitatif. Menurut  creswell  2009  Penelitian  kuantitaf  adalah metode  -  metode  untuk  menguji  teori  -  teori  tertentu dengan  cara  meneliti  hubungan  antar  Variabel. Variabel biasanya diukur dengan instrumen penelitian sehingga  data  yang  terdiri  dari  angka  -  angka  dapat dianalisis berdasarkan prosedur -prosedur statistik.

## 3.1. Deskripsi Aktifitas Metode Penelitian 3.1.1. Perencanaan
Menentukan  jenis  data  yang  akan  Anda butuhkan      penelitian  ini.  Ini  dapat  mencakup  data demografis,  data  ekonomi,  data  akademik,  atau variabel-variabel  lain  yang  relevan.  Juga,        tentukan sumber data tersebut. Data mining merupakan langkah analisis  terhadap  proses  pengetahuan  didalam  basis knowledge discovery in database (KDD).[2]

## 3.1.2. Pengumpulan Data
Mengumpulkan data, termasuk metode survei, wawancara,  pengumpulan  data  sekunder,  atau penggunaan  sistem  informasi  sekolah,  Memiliki  izin dan  persetujuan  yang  diperlukan  untuk  mengakses data dan mulai mengambil data di lapangan.

## 3.1.3. Pengolahan Data
Pengolahan Data awal . initial Data Processing, Mempertimbangkan bagaimana data awal akan diolah sebelum  digunakan,  dalam  analisis.  Ini  mungkin mencakup  pemisahan  data,  perubahan  format,  atau identifikasi masalah data awal.

## 3.1.4. Seleksi Atribut
Perancangan Eksperimen,Pemilihan Tools dan Perangkat  Lunak,  Perangkat  lunak  atau  tools  yang digunakan  untuk  menerapkan  algoritma  C4.5  dan analisis data.

## 3.1.5. Pembagian Data
Perangkat  lunak  atau  tools  yang  digunakan untuk  menerapkan  algoritma  C4.5  dan  analisis  data. Pembagian  data  menjadi  Training  set,  data  test  set kemudian  memisahkan  label  yang  ingin  di  prediksi. Memisahkan  fitur  atau  variabel  input  yang  berperah dalam  membuat  prediksi  atau  mengidentifikasi pola,Cross-Validation (Opsional).
Membagi  data  menjadi  subset  dan  melakukan pelatihan  serta  evaluasi  secara  bergantian  untuk menghindari  overfitting.  Data  yang  telah  melalui tahapan  ini  siap  untuk  digunakan  dalam  pelatihan model pada tahap selanjutnya dari siklus KDD, dengan beberapa  tahap  bersifat  opsional  tergantung  pada karakteristik data dan tujuan analisis.

## 3.2. Sumber Data
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  sumber  data sekunder  yang  diperoleh  melalui  kesepakatan  antara penulis dan komunitas. Data yang diambil berasal dari komunitas yang setuju untuk berbagi data. Data yang
digunakan termasuk dalam kategori data sekunder dan mencakup  dataset  sebanyak  400  sampel  data, melibatkan Data siswa dan orangtua siswa dari SD N 04 Majalangu.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
a. Data  mengenai  siswa  atau  siswi  SD  N  04 Majalangu  diperoleh  melalui  persetujuan  yang dibuat selama penelitian di SD N 04 Majalangu.
b. Berdasarkan kesepakatan tersebut, dataset dapat digunakan  untuk  penelitian  dalam  bentuk  file Excel dan kemudian disimpan ke dalam aplikasi Rapid Miner sebagai dataset.
c. Data studi dokumentasi, seperti jurnal, makalah, prosiding,  dan  artikel  lainnya,  diperoleh berdasarkan  keterkaitannya  dengan  penelitian yang sedang dilakukan

## 3.4. Teknik Analisis Data
Penelitian  ini  mengadopsi  metode  Knowledge Discovery  In  Database  (KDD)  yang  melibatkan serangkaian tahapan dan proses sebagai berikut :
Gambar 1. Alur Penelitian Proses KDD

## 3.4.1. Selection
Tidak semua data diperlukan dalam proses data mining. Proses seleksi dilakukan pada data Pemilihan Penerima Program Indonesia Pintar (PIP) di SD N 04 Majalangu pada tahun 2021 dan 2022, mencakup 400 rekaman  dengan  8  atribut,  diantaranya  nama  siswa, tahun, nama ayah kandung, nama ibu kandung, jumlah pendapatan,  jumlah  tanggungan,  pekerjaan,  Jenis kelamin. Pengolahan data pada tahap ini menggunakan Microsoft Excel dan hasilnya dimasukkan ke aplikasi Rapid Miner.

## 3.4.2. Preprocessing
Tahap  berikutnya  adalah  pre-processing,  yang mencakup  pembersihan  data  (Data  Cleaning)  untuk menangani  data  yang  tidak  valid  atau  duplikat, memastikan  kualitas  data  yang  baik. Data  yang digunakan harus melewati data preprocessing, karena sumber  data  yang  diperoleh  langsung  dari  sumber masih bersifat kotor, artinya terdiri dari beberapa data yang  kurang  lengkap,  data  hilang  atau  kosong, kekurangan  atribut  tertentu  atau  atribut  yang  sesuai, data noise, dan data yang tidak konsisten.[9]

## 3.4.3. Transformation
Pada  tahap  transformasi  data,  kategori  data diubah  sesuai  dengan  jenis  data.  Transformasi  data melibatkan  pengubahan  format,  skala,  atau  struktur data agar sesuai dengan kebutuhan analisis atau model yang akan digunakan.

## 3.4.4. Data Mining
Di tahap data mining, analisis dan perhitungan dilakukan  menggunakan  algoritme  seperti Naive Bayes dan Decision Tree. Dataset dibagi menjadi data training dan data testing.

## 3.4.5. Interpretasi / Evaluasi.
Tahap ini melibatkan evaluasi dari aturan yang ditemukan sesuai dengan pola dan tahapan yang telah ditentukan.  Aplikasi  Rapid  Miner  digunakan  untuk menentukan  hasil  evaluasi  menggunakan  algoritme Naïve Bayes dan Decision Tree.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data
Gambar 2. Data Set
Dalam  penelitian  ini,  dataset  yang  digunakan mencakup informasi mengenai siswa atau siswi SD N 04 Majalangu. Data ini diperoleh melalui kesepakatan yang terjadi selama penelitian di SD N 04 Majalangu. Data  yang  diperoleh  melalui  Perizinan  dari  dengan Kepala  Sekolah  SD  N  04  Majalangu  terdiri  dari  400 entri  data,  dengan  8  atribut  termasuk  tahun,  nama siswa, nama ibu kandung, nama ayah kandung, jumlah penghasilan, pekerjaan, jumlah tanggungan, dan jenis kelamin

## 4.2. Knowledge Discovery in Database
Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD) merujuk pada proses mengekstraksi pengetahuan yang bermanfaat,  pola,  dan  informasi  tersembunyi  dari sekumpulan  data  yang  besar  dan  kompleks.  KDD melibatkan  serangkaian  langkah  atau  tahapan  untuk mengubah  data  mentah  menjadi  pengetahuan  yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.
Berikut  adalah  ringkasan  dari  langkah-langkah umum dalam proses KDD:
a. Pemahaman Tujuan: Menetapkan tujuan analisis dan kebutuhan bisnis yang ingin dicapai.
b. Pemahaman  Data:  Mengumpulkan  data  yang relevan untuk
analisis, memahami karakteristiknya,  serta  menentukan  format  dan struktur data.
c. Pembersihan  Data:  Menangani  data  yang  tidak lengkap,  tidak  akurat,  atau  tidak  konsisten,  dan melakukan pre-processing untuk mempersiapkan data.
d. Integrasi  Data:  Menggabungkan  data  dari berbagai sumber jika diperlukan untuk menciptakan satu set data yang utuh.
e. Reduksi  Data:  Mengurangi  kompleksitas  data dengan  memilih  fitur-fitur  yang  paling  relevan atau menggunakan teknik reduksi dimensi.
f. Transformasi  Data:  Melakukan  transformasi pada  data  untuk  mendukung  proses  analisis, seperti normalisasi atau pengkodean ulang.
g. Pengembangan  Model:  Menerapkan  teknik- teknik  pembelajaran  mesin  atau  statistik  untuk mengembangkan model yang dapat mengekstraksi pola atau melakukan prediksi.
h. Evaluasi  Model:  Mengukur  kinerja  model  dan memvalidasi apakah hasil yang diperoleh sesuai dengan tujuan awal.[3]
i. Interpretasi dan Pemahaman: Mengevaluasi dan menginterpretasikan temuan untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam, serta menerapkan pengetahuan tersebut ke dalam konteks bisnis.
j. Penggunaan Pengetahuan: Menggunakan pengetahuan  yang ditemukan  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  dan  meningkatkan kinerja organisasi.
Secara  umum,  KDD  melibatkan  kerja  sama antara  peneliti,  analis  data,  dan  domain  expert  untuk menghasilkan  informasi  yang  bernilai  dari  data  yang tersedia.

## 4.2.1. Data Selection
Seleksi  data  merupakan  langkah  awal  dalam proses  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD),  di mana  dataset  dipilih  sesuai  dengan  tujuan  penelitian. Pada  tahap  ini,  ditentukan  target  atau  variabel  yang akan  diprediksi  oleh  model  Algoritma  yang  sedang digunakan.
Atribut  yang  tidak  relevan  dalam  proses  data mining  adalah  atribut  "Nama"  “Tahun”  “Jenis Kelamin” karena tidak memiliki pengaruh pada proses data mining. Biasanya, atribut nama tidak menyumbang  informasi  yang  signifikan  secara statistik  dan  tidak  dapat  digunakan  untuk  membuat Keputusan.  Atribut  nama  ini  cenderung  tidak memberikan  informasi  berharga  dalam  analisis  yang dilakukan.
Artibut  Jenis  Pekerjaan  termasuk  kategori karena  terdapat  beberapa  pilihan,  Atribut  Jumlah pendapatan Bukan Tipe numerik karena di dalam data set terdapat 4 pilihan diantaranya “ kurang”, “Cukup”, “sedang”,  “  Tinggi”.  Atribut  Jumlah  Tanggungan bertipe kategori karena terdapat bebapa pilihan seperti “ Sedikit”, “Sedang”, “Banyak”.

## 4.2.2. Data Transformation
Gambar 3. Proses Transformasi Data
Transformasi  data  adalah  merubah  skala   data kedalam bentuk lain sehingga data memiliki distribusi yang  diharapkan.  Data  transformation  dilakukan dengan  memberikan  inisialisasi  terhadap  data  yang memiliki nilai nominal menjadi bernilai numerik.[10] Seperti terlihat dalam gambar di atas, telah dilakukan transformasi  data  terkait  dengan  kategori  data  yang sebelumnya  telah  disusun  sesuai  dengan  konfigurasi bawaan  perangkat  lunak  RapidMiner.  Proses  ini melibatkan  pengubahan  kolom  data  yang  semula hanya  memuat dua jenis data,  yang awalnya berjenis polinominal, menjadi berjenis binominal.
Gambar 4. Proses pemilihan Label
Hal  ini  disebabkan  oleh  fakta  bahwa  tipe polinominal  diterapkan  khusus  untuk  kolom  yang mengandung tiga jenis data atau lebih. Setelah proses tersebut, langkah selanjutnya adalah menetapkan salah satu kolom sebagai nilai label.

## 4.2.3. Data Mining
Prediksi data penerima Tahun 2023 Algoritma Decision Tree Proses data mining dengan menggunakan  algoritma Decision  Tree memiliki urutan sebagai berikut:
Gambar 5. Proses Prediksi Decision Tree
Gambar 6. Operator Decision Tree
Setelah memasukkan operator "Decision Tree," sesuaikan  pengaturan  operator    agar  sesuai  dengan persyaratan  analisis  data  penelitian.    menentukan atribut  target  (label)  dan  atribut  prediktor  sesuai kebutuhan.

## Gambar 7. Parameter Decision Tree
Penggunaan  aturan  parameter  criterion  yaitu Gain  Ratio,  dalam  Decision  Tree  dapat  memiliki dampak  pada  pembentukan  pohon  keputusan  dan kualitas  model  yang  dihasilkan.  Gain  Ratio  adalah salah  satu  kriteria  yang  digunakan  untuk  mengukur impurity  atau  tidak  murninya  data  pada  suatu  node dalam  pembentukan  pohon  keputusan,  salah  satunya dapat  memperlancar  pemilihan  atribut.  Dengan memperlancar  proses  pemilihan  atribut,  Gain  Ratio dapat  menghasilkan  pohon  keputusan  yang  lebih sederhana dan mudah diinterpretasikan.
Menentukan nilai yang optimal untuk "maximal  depth"  melibatkan  mencari  keseimbangan yang tepat antara memberikan kesempatan pada model
untuk  mengenali  pola  yang  signifikan  tanpa membuatnya  menjadi  terlalu  rumit.  Melakukan eksperimen  dengan  berbagai  nilai  dan  mengevaluasi kinerja  model  merupakan  metode  yang  efektif  untuk menemukan nilai yang paling sesuai.
Pemilihan  nilai  confidence  dalam  Decision Tree , seperti nilai 0.1, mempengaruhi keputusan yang dibuat oleh model dan struktur pohon keputusan yang dikonstruksi.  Nilai  confidence  ini  terkait  dengan tingkat  keyakinan  yang  diperlukan  agar  suatu keputusan dianggap sah.
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai accuracy : a) C4.5 Decision Tree 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑁 + 𝑇𝑃

## 𝑇𝑁 + 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
Sumber : [11]
True  Positive  (TP)  :  Jumlah  kasus  yang  diprediksi sebagai "diterima" dan benar-benar "diterima." ( TP = 0 ) , True Negative (TN): Jumlah kasus yang diprediksi sebagai  "tidak  diterima"  dan  benar-benar  "tidak diterima."  ( TN  =  134 ),  False  Positive  (FP): Jumlah kasus  yang  diprediksi  sebagai  "diterima"  tetapi sebenarnya "tidak diterima." ( FP = 0 ) , False Negative (FN):  Jumlah  kasus  yang  diprediksi  sebagai  "tidak diterima" tetapi sebenarnya "diterima." ( FN = 74 ).
Rumus  perhitungan  nilai accuracy menggunakan Algoritme Decision Tree :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
134 + 0
134 + 0 + 0 + 74 = 0,644
Setelah  evaluasi  dilaksanakan  menggunakan algoritma Decision tree, hasilnya menunjukkan bahwa model dapat  menghasilkan data dalam sesuai dengan hasil  accuracy  pada  rapid  miner,  yang  berisi  pola prediksi  terkait  Penetapan  Penerima  Program Indonesia  Pintar  (PIP)  untuk  periode  tahun  2023. Selanjutnya,  dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan analisis terhadap hasil prediksi, yang mengindikasikan bahwa terdapat 70 siswa yang diterima dan 138 siswa yang tidak diterima pada tahun 2023.

## b) Naïve Bayes :
Proses  data  mining  dengan  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  urutan  sebagai berikut:
Gambar 8. Proses Naïve Bayes
Setelah menyesuaikan pengaturan dan menjalankan  langkah-langkah  dalam  proses  diats, diperoleh  hasil  evaluasi  kinerja  dari  model  Naive Bayes.  Evaluasi  ini  didasarkan  pada  data  yang digunakan  dalam  dataset  tersebut.  Hasil  evaluasi  ini memberikan  informasi  tentang  seberapa  baik  model Naive Bayes dapat memprediksi atau mengklasifikasikan data berdasarkan karakteristik dari dataset yang telah diolah.
Rumus yang digunakan untuk menghitung nilai accuracy Naïve Bayes :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑁 + 𝑇𝑃

## 𝑇𝑁 + 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
Sumber : [11]
True  Positive (TP):  Jumlah  kasus  yang diprediksi  sebagai  "diterima"  dan  benar-benar "diterima." TP=69. True Negative (TN): Jumlah kasus yang  diprediksi  sebagai  "tidak  diterima"  dan  benar- benar "tidak diterima." TN=139. False Positive (FP): Jumlah kasus yang diprediksi sebagai "diterima" tetapi sebenarnya  "tidak  diterima.  FP=0.  False  Negative (FN):  Jumlah  kasus  yang  diprediksi  sebagai  "tidak diterima" tetapi sebenarnya "diterima. FN=0.
Rumus yang digunakan untuk menghitung nilai accuracy Naïve Bayes :

## 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑁 + 𝑇𝑃

## 𝑇𝑁 + 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦
= 69  + 139 69 + 0 + 0 + 139
= 208 208 = 1
Setelah  evaluasi  dilaksanakan  menggunakan algoritma Naïve Bayes , hasilnya menunjukkan bahwa model  dapat  menghasilkan  data  dalam  bentuk  tabel prediksi  Yaitu  1,  atau  100%  sesuai  dengan  hasil accuracy pada rapid minner
Setelah melakukan prediksi dalam proses data mining  dan  mendapatkan  hasil  prediksi  tahun  2023, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  evaluasi klasifikasi  untuk  melihat  sejauh  mana  model  yang dibangun  dapat  menghasilkan  prediksi  yang  akurat. Berikut  adalah  langkah-langkah  umum  yang  dapat diambil setelah prediksi untuk mengevaluasi klasifikasi dan mengukur akurasi:
Gambar 9. Proses Klasifikasi data hasil prediksi
Evaluasi performa model klasifikasi merupakan langkah krusial dalam mengklasifikasikan data hasil prediksi. Setelah model melakukan prediksi terhadap  dataset  uji  atau  data  baru,  Hal  ini  bertujuan untuk menghasilkan nilai akurasi yang mencerminkan sejauh  mana  algoritma  telah  berhasil  dalam  proses klasifikasi tersebut.
a. Hasil Klasifikasi Accuracy C4.5 Decision Tree Metode Accuracy Precision Recall Decision Tree 64,42% 64,42% 100%
Gambar 10. Hasil Accuracy C4.5
Pada  bagian  result,  terdapat  hasil  dengan menampilkan akurasi sebesar 64.42%, Class precision pada  prediksi  diterima  memiliki  nilai  0.00% sedangkan pada prediksi tidak diterima memiliki nilai 64.00%. class recal pada true diterima memiliki nilai 0.00%,  sedangkan  pada  true  tidak  diterima  memiliki nilai 100.00%
Dengan keterangan Sebagai berikut :
a. Jumlah  prediksi  diterima  dan  ternyata  true diterima adalah sebanyak 0 record
b. Jumlah prediksi diterima dan ternyata true tidak diterima adalah sebanyak 0 record.
c. Jumlah prediksi tidak diterima dan ternyata true diterima adalah sebanyak 74 record
d. Jumlah prediksi tidak diterima dan ternyata true tidak diterima adalah sebanyak 134 record.
b.   Hasil Klasifikasi Accuracy Naïve Bayes
Gambar 11. Hasil Accuracy Naïve Bayes
Pada  bagian  result,  terdapat  hasil  dengan menampilkan  akurasi  sebesar  100.00%, Class precision pada  prediksi  diterima  memiliki  nilai 100.00%  sedangkan  pada  prediksi  tidak  diterima memiliki nilai 100.00%. class recal pada true diterima memiliki  nilai  100.00%,  sedangkan  pada  true  tidak diterima memiliki nilai 100.00%
Dengan keterangan Sebagai berikut : a. Jumlah  prediksi  diterima  dan  ternyata  true diterima adalah sebanyak 69 record
b. Jumlah prediksi diterima dan ternyata true tidak diterima adalah sebanyak 0 record.
c. Jumlah prediksi tidak diterima dan ternyata true diterima adalah sebanyak 0 record.
d. Jumlah prediksi tidak diterima dan ternyata true tidak diterima adalah sebanyak 139 record.
Hasil    pengujian    terhadap    model    klasifikasi menunjukkan     tingkat     akurasi     dari     model algoritma   C4.5   sebesar   100% dan  tingkat  akurasi model    algoritma Naive      Bayes sebesar      64,42% Perbandingan    tingkat    akurasi    sejalan  dengan  hasil penelitian  sejenis  di  tempat  lain  dimana    tingkat akurasi    model    algoritma    C4.5    lebih    tinggi    dari model  algoritma Naive  Bayes.
Hasil  dari  kedua  algoritma  yang  diterapkan menunjukkan  tingkat  akurasi Naïve  Bayes dan Decision  Tree .  Masing-masing  mencapai  akurasi, yaitu  100%  untuk Naïve  Bayes dan  64,42%  untuk Decision  Tree .  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan dari hasil tersebut bahwa

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dalam  bidang  data mining,  perbandingan  klasifikasi  antara  Algoritma Naive  Bayes  dan  Algoritma  Decision  Tree  pada dataset pemilihan penerima Program Indonesia Pintar telah  diuji  menggunakan  400  data.  Hasil  pengujian tersebut  menghasilkan  penemuan  bahwa  kinerja algoritma  Naïve  Bayes  lebih  unggul  daripada Algoritma C4.5 Decision Tree dengan tingkat akurasi masing-masing sebesar 100% dan 64,42%. Temuan ini sejalan dengan penelitian serupa di lokasi lain. Untuk menentukan  model  klasifikasi  terbaik  di  antara algoritma-algoritma  yang  akan  diimplementasikan, disarankan  merujuk  pada  penelitian  lain  yang  telah membandingkan  kinerja  berbagai  model  algoritma yang  mungkin  dipilih.  Sementara  itu,  untuk membandingkan  kinerja  dari  segi  waktu  proses (execution  time),  disarankan  menggunakan  dataset yang  mencakup  jumlah  data  yang  memadai  guna mengidentifikasi  waktu  proses  dengan  lebih  akurat. Dalam  penelitian  berikutnya,  terdapat  beberapa rekomendasi  yang  dapat  diajukan,  yakni  optimalisasi pemilihan Algoritma dengan menggunakan Algoritma Decision  Tree  sebagai  pilihan  terbaik  untuk klasifikasi, serta melakukan lebih banyak eksperimen dengan  Algoritma  selain  Naive  Bayes  dan  Decision Tree  yang  digunakan,  C4.5  secara  alami  mendukung data  kategorikal.  Pastikan  untuk  menangani  data
kategorikal dengan benar, misalnya, dengan mengubahnya menjadi data numerik atau menggunakan  teknik  seperti  one-hot  encoding.,  Jika data  numerik  digunakan  dalam  model  Naive  Bayes, pertimbangkan transformasi data atau pengelompokan interval  untuk  memfasilitasi  asumsi  probabilitas. mengingat  setiap  Algoritma  memiliki  keunikan  dan karakteristik yang berbeda-beda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Supriyadi,  “Perbandingan  Algoritma  Naive Bayes dan Decision Tree(C4.5) dalam Klasifikasi Dosen Berprestasi,” Gener. J. , vol. 7, no. 1, pp. 39–49, 2023, doi: 10.29407/gj.v7i1.19797.
[2]  M.  Yunus,  H.  Ramadhan,  D.  R.  Aji,  and  A. Yulianto, “Penerapan Metode Data Mining C4.5 Untuk  Pemilihan  Penerima  Kartu  Indonesia Pintar (KIP),” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol.  23,  no.  2,  pp.  191–196,  2021,  doi: 10.31294/p.v23i2.11395.
[3]  M.  R.  Fahdia,  N.  Asnonik,  and  S.  A.  P.  Putri, “Implementasi  Metode  Naive  Bayes  Pada Analisa Penerimaan Kartu Jakarta Pintar Di Smk Al Kautsar Jakarta,” INTI Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, pp. 231–236, 2020, doi: 10.33480/inti.v14i2.1779.
[4]  D. Toresa et al. , “Perbandingan Algoritma C4.5 Dan  Naïve  Bayes  Untuk  Mengukur  Tingkat Kepuasan Mahasiswa Dalam Penggunaan Edlink,” J.  Teknol.  Dan  Sist.  Inf.  Bisnis ,  vol.  5, no. 3, pp. 250–256, 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i3.855.
[5]  S. Chodijah and M. Iqbal, “Penentuan Penerima Beasiswa  Di  Stmik  Bani  Saleh  Dengan Perbandingan  Metode  Algoritma  C4.5  Dan
Knearest  Neighbors,” J.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.
10, no. 1, pp. 107–114, 2022, doi: 10.35959/jik.v10i1.295.
[6]  F.  Solikhah,  M.  Febianah,  A.  L.  Kamil,  W.  A. Arifin,  and  Shelly  Janu  Setyaning  Tyas, “Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan,” Tematik , vol. 8, no. 1, pp. 96–103, 2021, doi:
10.38204/tematik.v8i1.576.
[7]  J.  Simada,  S.  Informasi,  B.  Data,  and  V.  No, “PERBANDINGAN
PENERAPAN ALGORITMA  DECISION  TREE  C  .  45  DAN NAÏVE BAYES DALAM ANALISA
KELULUSAN
SISWA PADA SMK SWADHIPA 2 NATAR,” vol. 6, no. 2, pp. 117– 123, 2023.
[8]  N.  Nanni  and  A.  Sudransyah,  “Perbandingan Kinerja Algoritma Naive Bayes dan C4.5 Untuk Klasifikasi Harga Pangan,” PROtek  J. Ilm. Tek. Elektro ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  20–24,  2020,  doi: 10.33387/protk.v7i1.1710.
[9]  R.  M.  Debora et  al. ,  “Application  of  C  .  45 Algorithm  for  Potential  Students  Classification Drop Out at Budi Luhur University,” vol. 2, no. April, pp. 316–325, 2023.
[10]  K.  Cirebon,  H.  Rudi,  and  M.  Modification, “Untuk  Menentukan  Introvert  Dan  Ekstrovert Pada,” vol. 6, no. 1, pp. 74–83, 2021.
[11]  A. H. Wicaksono et al. , “Klasifikasi Siswa Slow Learner  Untuk  Mendukung  Sekolah  Algoritma Naïve  Bayes  Classification  of  Slow  Learner Students  To  Support  Schools  in  Improving Student Understanding Using the Naïve Bayes,” vol.  9,  no.  3,  pp.  589–596,  2022,  doi: 10.25126/jtiik.202295509.