Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Program Indonesia Pintar

Tesa Vausia Sandiva; Sarjon Defit; Gunadi Widi Nurcahyo

doi:10.35134/komtekinfo.v11i4.582

Authors

Tesa Vausia Sandiva Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
Sarjon Defit Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
Gunadi Widi Nurcahyo Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

DOI:

https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v11i4.582

Keywords:

Program Indonesia Pintar (PIP), Prediksi, Algoritma C4.5, Klasifikasi, Kartu Indonesia Pintar (KIP)

Abstract

Pendidikan merupakan fondasi utama dalam pengembangan sumber daya manusia dan berperan penting dalam meningkatkan kualitas hidup. Namun, hambatan finansial sering kali menjadi penghalang bagi banyak keluarga kurang mampu untuk melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Program Indonesia Pintar (PIP) adalah inisiatif pemerintah Indonesia yang dirancang untuk memberikan bantuan keuangan kepada siswa yang memenuhi kriteria tertentu, sehingga mereka dapat melanjutkan pendidikan tanpa kendala ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi penerima beasiswa PIP dengan menggunakan Algoritma C4.5, yang telah terbukti efektif dalam menangani masalah klasifikasi. Penelitian ini menggunakan 50 data siswa, yang diperoleh dari Sistem Dapodik Sekolah Dasar. Data ini dianalisis untuk menemukan pola-pola yang relevan dalam menentukan kelayakan penerima beasiswa, yang kemudian digunakan untuk membangun model prediksi. Pola utama yang ditemukan menunjukkan bahwa status siswa sebagai penerima Kartu Indonesia Pintar (KIP) sangat menentukan prediksi model C4.5 siswa penerima KIP cenderung diprediksi menerima beasiswa PIP. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi yang dihasilkan memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi, yaitu sebesar 96.00%. Selain itu, precision dan recall untuk kategori penerima beasiswa masing-masing mencapai 95.65%, sementara precision dan recall untuk kategori bukan penerima beasiswa tercatat sebesar 96.30%. Temuan ini menunjukkan bahwa model prediksi berbasis Algoritma C4.5 dapat berfungsi sebagai metode yang dapat diandalkan untuk mendukung pengambilan keputusan di sektor pendidikan, serta memiliki potensi untuk diterapkan dalam berbagai konteks yang memerlukan prediksi berbasis data yang akurat. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan ilmu pengetahuan, tetapi juga memiliki dampak nyata dalam upaya pemerataan pendidikan di Indonesia.

References

Aulia, N., Suarna, N., & Prihartono, W. (2024). Klasifikasi Penentuan Penerima Program Indnesia Pintar Di Krwilbidikcam Greged Menggunakan Algoritma C4.5. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(6), 3913–3919. https://doi.org/10.36040/jati.v7i6.8294

Chen, X. (2023). Design and research of MOOC teaching system based on TG-C4.5 algorithm. Systems and Soft Computing, 5(August), 200064. https://doi.org/10.1016/j.sasc.2023.200064

Gezer, M., Selc, S., Demirkol, D., Kas, M., Bucak, Y., Erol, C., & Yagÿÿz, A. (2022). Evaluasi Faktor Risiko Yang Berhubungan Dengan Keberhasilan Pengobatan Antihipertensi Menggunakan Teknik Penambangan Data Nermin Yasemin Perkenalan Metode. 0, 1–11. https://doi.org/10.1177/10742484221136758

Husain, S., Rahmadanti, R., Husain, E. S., & ... (2023). Kepuasan terhadap Tata Kelola Penerimaan Kartu Indonesia Pintar Kuliah di Perguruan Tinggi. Jurnal Pendidikan …, 7, 1965–1973. https://jptam.org/index.php/jptam/article/download/6112/5117

Isra, M. (2022). Behavior Analysis and Prediction of Civil Services Staff in Occupational Functional Positions Using C4.5 Algorithm. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 4(Eselon V), 58–63. https://doi.org/10.37034/jidt.v4i1.186

Kadja, M. T. G., Rumlaklak, N. D., & Djahi, B. S. (2023). Penerapan Metode Fuzzy C-Means Dalam Penentuan Penerima Beasiswa Program Indonesia Pintar (Pip). Jurnal Komputer Dan Informatika, 11(1), 37–43. https://doi.org/10.35508/jicon.v11i1.9846

Li, P., Xiong, F., Huang, X., & Wen, X. (2024). Construction and optimization of vending machine decision support system based on improved C4.5 decision tree. Heliyon, 10(3), e25024. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e25024

Metode, P., Bayes, N., Penjualan, M., Ban, P., Aprihartha, M. A., Astutik, F., & Sulistianingsih, N. (2024). Comparison of Naïve Bayes , CART , dan CART Adaboost Methods in Predicting Tire Product Sales. 20(3), 596–605. https://doi.org/10.20956/j.v20i3.33187

Oktafiqurahman, A., Kusrini, K., & Nasiri, A. (2023). Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Tes Kepribadian Penerimaan Karyawan Di Dinas Perhubungan Provinsi Sulawesi Tengah. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSiN), 11(1), 11. https://doi.org/10.30646/tikomsin.v11i1.719

Simanullang, R., Hartama, D., Poningsih, P., Parlina, I., & Lubis, M. R. (2022). Model Aturan dalam Menentukan Prestasi Nilai Siswa di SMK GKPS 1 Raya Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika, 2(1), 1–24. https://doi.org/10.54082/jiki.16

Sipayung, S. P., Sihaloho, T. P., Purba, A., Tarigan, R., Letjend, J., Ginting, D., Bulan, P., Baru, M., Medan, K., & Indonesia, S. U. (2023). Analisa Algoritma C . 45 Terhadap Penentuan Rekomendasi Penerima Beasiswa SMP Swasta Methodist-8 Medan. 3(1), 20–24. https://doi.org/10.58918/lofian.v3i1.217

Surya Maulana, A., Nazir, A., Handayani, L., & Afrianty, I. (2023). KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Melihat Pola Penerima Beasiswa Bank Indonesia. Media Online), 3(6), 670–679. https://doi.org/10.30865/klik.v3i6.788

Ubaedi, I., & Djaksana, Y. M. (2022). Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Forward Selection Dan Stratified Sampling Untuk Prediksi Kelayakan Kredit. JSiI (Jurnal Sistem Informasi), 9(1), 17–26. https://doi.org/10.30656/jsii.v9i1.3505

Wang, R., Xin, T., Jia, S., Ren, D., & Li, M. (2024). Production line balance problem identification and improvement based on decision tree: A case study of commercial air conditioner production line. Science Progress, 107(1), 1–30. https://doi.org/10.1177/00368504241238612

Yanasari, C., & Arifin, T. (2023). Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Penerimaan Beasiswa Program Indonesia Pintar. Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer, 1(4), 178–194. https://doi.org/10.59581/jusiik-widyakarya.v1i4.1862