PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI PENERIMA BEASISWA SISWA BERPRESTASI DI MI AL-ISHLAH CIGANITRI

Authors

  • Risma Fardiani Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya
  • Fitriyani Fitriyani Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya

DOI:

https://doi.org/10.31000/jika.v8i4.12117

Abstract

Pendidikan bertujuan melahirkan manusia berkualitas dan berkarakter yang mempunyai visi besar dalam mewujudkan impiannya. Beasiswa jawaban untuk mewujudkan pemerataan pendidikan. Beasiswa ini dilakukan secara selektif sesuai jenis beasiswa yang diberikan. Setiap jenis beasiswa mempunyai kriteria atau bobot yang berbeda, maka pihak sekolah memilih berdasarkan nilai akhir dan prestasi lainnya, jika nilai dan persyaratan terpenuhi mereka bisa mendapatkan beasiswa. Penelitian ini dilakukan di MI Al-Ishlah Ciganitri, untuk klasifikasi siswa yang menerima beasiswa dengan teknik classification menggunakan algoritma C4.5. Dengan mempelajari pola data beasiswa MI Al-Ishlah Ciganitri,  model dapat dibuat dari data tersebut untuk memprediksi siswa yang akan menerima beasiswa selanjutnya. Hasil akurasi yang diperoleh sebesar 93,33% dengan kategori Class Good Clasification. Hasil  dari  penelitian  ini dapat mengklasifikasi  kedalam  dua  kategori,  yaitu  menerima beasiswa  dan  tidak menerima beasiswa. Dengan demikian, Algoritma C4.5 dapat menjadi referensi dalam melakukan klasifikasi penerima bebasiswa dengan baik sehingga meningkatkan produktifitas kinerja.

References

Abidin, Z., Nurhana, E., Permata, & Ulum, F. (2023). Eka Nurhana 2) , Permata 3) , Faruq Ulum 4). Analisis Perbandingan Algoritma Decission Tree C4.5 dan C5.0 pada Data Karyawan Berpotensi Promosi Jabatan. Jurnal TEKNOINFO, Vol. 17, Issue 2.

Adila, F., & Fitriyani, F. (2024). Pengembangan Sistem Informasi Kasih Berbasis Website pada Biya Salon Muslimah. JIKA (Jurnal Informatika), 8(2), 171–179. https://doi.org/10.31000/jika.v8i2.9990

Ayudhitama, A. P., & Pujianto, U. (2020).) Analisa 4 Algoritma Dalam Klasifikasi Penyakit Liver Menggunakan RAPIDMINER. JIP (Jurnal Informatika Polinema), 6(2).

Fitriyani, F., & Arifin, T. (2020a). Implementasi Greedy Forward Selection Untuk Prediksi Metode Penyakit Kutil Menggunakan Decossion Tree. Sains Dan Teknologi, Jurnal. Vol 9 (1).

Fitriyani, F., & Arifin, T. (2020b). Implementasi Greedy Forward Selection Untuk Prediksi Metode Penyakit Kutil Menggunakan Decision Tree. JST (Jurnal Sains Dan Teknologi), Vol 9(1), 76–85. https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v9i1.24896

Haryati, N. T., Negara, E. S., & Kurniawan, T. B. (2023). Klasifikasi Pemberian Beasiswa Berprestasi Menggunakan Perbandingan Tiga Algoritma, Vol. 17, Issue 1.

Hendri, H. (2021). Implementasi Data Mining Dengan Metode C4.5 Untuk Prediksi Mahasiswa Penerima Beasiswa. Indonesian Journal of Computer Science Attribution-ShareAlike, 4(2), 2021–2312.

Kalua, A. L., Mantiri, R., Rumondor, C., & Mogogibung, E. (2024). Sistem Informasi Pendaftaran Beasiswa dan Jadwal Legalisir Berbasis Website Responsive. Journal of Information Technology, Software Engineering and Computer Science (ITSECS), 2(2). https://doi.org/10.58602/itsecs.v2i2.108

Khaliq, N. A., Josi, A., & Fujiyanti, L. (2023). Sistem Informasi Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Menggunakan Metode SAW. JSITIK: Jurnal Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi Komputer, 1(2), 94–108. https://doi.org/10.53624/jsitik.v1i2.162

Kristania, Y. M. (2023). Penerapan Combined Compromise Solution Method Dalam Penentuan Penerima Beasiswa. CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, 1(2). https://doi.org/10.58602/chain.v1i2.27

Kushartanto, A. I., & Aldisa, R. T. (2023). Data Mining Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes dalam Prediksi Penerimaan Beasiswa. Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 5(1), 196–207. https://doi.org/10.47065/josyc.v5i1.4566

Massulloh, I., & Fitriyani, F. (2020). Implementasi Algoritma C4.5 untuk Klarifikasi Anak Berkebutuhan Khusus di Ibnu Sina Stimulasi Center. Sistem Informasi (POTENSI), 1(1), 136–144

Nahjan, M. R., Heryana, N., & Voutama, A. (2023). Implementasi RAPIDMINER Dengan Metode Clustering K-MEANS untuk Analisa Penjualan pada Toko OJ CELL. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika. Vol 7, Issue 1.

Nuraeni, O., & Fitriyani, F. (2023b). Sistem Pakar Diagnosa Kondisi Gigi Tiruan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. JIKA (Jurnal Informatika), 7(1), 79–88. https://doi.org/10.31000/jika.v7i1.7257

Prasetyo, I. A., Mustofa, H., Supriadi, S., Prasetyo, R. H., Yasri, M. L., & Fitriyani, F. (2021). Metode Decision Tree Dalam Pemilihan Gaya Belajar Pada Siswa Sekolah Dasar. In dkk. Saintek (Vol. 5, Issue 1).

Resmiati, R., & Arifin, T. (2021). SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi Klasifikasi Pasien Kanker Payudara Menggunakan Metode Support Vector Machine dengan Backward Elimination. http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

Safitri, T. N. (2020). Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Penentuan Calon Penerimaan Beasiswa pas SD Negeri 6 Ketapang. JUISI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi), Vol 6(01).

Saputra, R., & Sibarani, A. J. P. (2020). Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat . JUISI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi), Vol 7(2)

Sari, M., Windarto, A. P., & Okprana, H. (2021). BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering Penerapan Data Mining Klasifikasi C4.5 Pada Penerima Beasiswa di SMK Swasta Anak Bangsa. Media Online), 1(3), 115–121.

Setio, P. B. N., Saputro, D. R. S., & Winarno, B. (2020). PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika Klasifikasi dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5. 3, 64–71. https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/

Sihombing, I. A., Hartama, D., Parlina, I., Gunawan, I., Kirana, I. O., Tunas, S., Pematangsiantar, B., Sudirman Blok, J. J., No, A., Pematangsiantar, I., & Tunas, A. (2021). Analisis Keberhasilan Pembelajaran Daring pada Masa Pandemi Covid-19 menggunakan Algoritma C4.5 dan Naive Bayes. JUKI (Jurnal Komputer dan Informatika), Vol 3(2).

Susanto, W., & Mulyani, A. (2022). Analisa Algoritma C4.5 Terhadap Penentuan Rekomendasi Penerima Beasiswa. https://journal.mediapublikasi.id/index.php/oktal

Topadang, A., Irwansyah, I., & Safruddin, S. (2020). Penerapan Metode Simple Additive Weighting(SAW) Untuk Pemilihan Beasiswa Kurang Mampu pada Sekolah Dasa Katolik Hati Kudus Samarinda. Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi), 12(2), 66. https://doi.org/10.46964/justti.v12i2.377

Widiastuti, N. A., Azhar, M., & Mulyo, H. (2023). Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Jurusan pada Peserta Didik Baru. Jurnal SIMETRIS, 14(2).

Yunita, S., & Alaeyda, V. N. (2022). Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Penerimaan Beasiswa di SD 4 Pelangsian. Jurnal ICIT Universitas Raharja, Vol. 8(2)

Zai, C. (2022). Implementasi Data Mining Sebagai Pengolahan Data. Jurnal Portal Data, Vol. 2, Issue 3

Downloads

Additional Files

Published

2024-11-01

Issue

Vol. 8 No. 4 (2024): JIKA (Jurnal Informatika)

Section

Articles

License

License and Copyright Agreement

In submitting the manuscript to the journal, the authors certify that:

  • They are authorized by their co-authors to enter into these arrangements.
  • That it is not under consideration for publication elsewhere,
  • That its publication has been approved by all the author(s) and by the responsible authorities – tacitly or explicitly – of the institutes where the work has been carried out.
  • They secure the right to reproduce any material that has already been published or copyrighted elsewhere.
  • They agree to the following license and copyright agreement.

Copyright

Authors who publish with International Journal of Advances in Intelligent Informatics agree to the following terms:

  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License (CC BY-SA 4.0) that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal. 
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.

Licensing for Data Publication

International Journal of Advances in Intelligent Informatics use a variety of waivers and licenses, that are specifically designed for and appropriate for the treatment of data:

Other data publishing licenses may be allowed as exceptions (subject to approval by the editor on a case-by-case basis) and should be justified with a written statement from the author, which will be published with the article.

Open Data and Software Publishing and Sharing

The journal strives to maximize the replicability of the research published in it. Authors are thus required to share all data, code or protocols underlying the research reported in their articles. Exceptions are permitted but have to be justified in a written public statement accompanying the article.

Datasets and software should be deposited and permanently archived inappropriate, trusted, general, or domain-specific repositories (please consult http://service.re3data.org and/or software repositories such as GitHub, GitLab, Bioinformatics.org, or equivalent). The associated persistent identifiers (e.g. DOI, or others) of the dataset(s) must be included in the data or software resources section of the article. Reference(s) to datasets and software should also be included in the reference list of the article with DOIs (where available). Where no domain-specific data repository exists, authors should deposit their datasets in a general repository such as ZENODO, Dryad, Dataverse, or others.

Small data may also be published as data files or packages supplementary to a research article, however, the authors should prefer in all cases a deposition in data repositories.