Klasifikasi Penerima Beasiswa Program Indonesia Pintar (Pip) Menggunakan Algoritma Decicion Tree (Studi Kasus: Sd Negeri 01 Balai Ahad)

Authors

  • Nofrizal Santuni Program Studi Pendidikan Teknik Informatika, Indonesia
  • Dedy Irfan Departement Teknik Elektronika, Universitas Negeri Padang, Indonesia
  • Yeka Hendriyani Departement Teknik Elektronika, Universitas Negeri Padang, Indonesia
  • Yasdinul Huda Departement Teknik Elektronika, Universitas Negeri Padang, Indonesia

Keywords:

Data Mining, Decicion Tree, Program Indonesia Pintar (PIP)

Abstract

Penelitian ini memiliki tujuan untuk: Mengklasifikasikan penerima beasiswa Program Indonesia Pintar (PIP) dengan mempertimbangkan status sosial ekonomi orang tua, lokasi tempat tinggal, dan jumlah tanggungan orang tua di SD Negeri 01 Balai Ahad melalui teknik data mining yang dikenal sebagai C4.5. Penelitian ini bersifat deskriptif kuantitatif. Subjek yang terlibat dalam penelitian ini adalah 299 siswa dari SD Negeri 01 Balai Ahad. Metode pengumpulan data yang digunakan melibatkan dokumentasi data siswa. Data yang terkumpul dianalisis dengan teknik pohon keputusan dan algoritma C4.5 menggunakan pendekatan data mining. Temuan dari penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan 90 data testing dan 209 data training, algoritma C4.5 dapat mencapai tingkat akurasi sebesar 84.27% dalam klasifikasi. Penerapan teknik data mining dengan algoritma C4.5 dalam studi ini terbukti efektif dalam mempercepat proses pengambilan keputusan terkait klasifikasi siswa penerima PIP. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa C4.5 termasuk dalam kategori Klasifikasi yang Sangat Baik. Dengan cara ini, pohon keputusan dapat memberikan prediksi yang tepat mengenai penerima beasiswa Program Indonesia Pintar (PIP).

Downloads

Published

06-02-2025

How to Cite

Santuni, N., Irfan, D., Hendriyani, Y., & Huda, Y. (2025). Klasifikasi Penerima Beasiswa Program Indonesia Pintar (Pip) Menggunakan Algoritma Decicion Tree (Studi Kasus: Sd Negeri 01 Balai Ahad). Jurnal Pendidikan Tambusai, 9(1), 2657–2669. Retrieved from https://jptam.org/index.php/jptam/article/view/25009

Issue

Vol. 9 No. 1 (2025)

Section

Articles of Research

Citation Check

License

Copyright (c) 2025 Nofrizal Santuni, Dedy Irfan, Yeka Hendriyani, Yasdinul Huda

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  • Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  • 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 acknowledgement of its initial publication in this journal.
  • 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 (See The Effect of Open Access).