Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa Di SMK Negeri 3 Soppeng Menggunakan Metode Decision Tree

Authors

  • Sukriadi Sukriadi Universitas Lamappapoleonro
  • Suherman Suherman Universitas Lamappapoleonro

Keywords:

Data Mining, Decision Tree, Klasifikasi Penerima Beasiswa, Siswa

Abstract

SMK Negeri 3 Soppeng merupakan sekolah yang menyelenggarakan program beasiswa kurang mampu bagi siswanya. Namun  dalam pelaksanaan program beasiswa tersebut muncul masalah-masalah yang dialami oleh pihak sekolah yaitu pihak sekolah mengalami kesulitan dalam penentuan siswa penerima beasiswa, hal ini dikarenakan banyaknya jumlah siswa pemohon beasiswa Sedangkan jumlah siswa yang akan diberi beasiswa terbatas. Selain itu, Prosedur pengolahan data yang dilakukan meliputi kegiatan pengumpulan data, pengelompokan, pencocokan data dengan biodata siswa, perkiraan siswa penerima, dilakukan cukup lama yaitu kurang lebih mencapai 6 sampai 7 minggu. Oleh sebab itu, diperlukan adanya sistem data mining klasifikasi untuk penyeleksian penerimaan beasiswa apakah pemohon diterima atau ditolak untuk program beasiswa. Data mining klasifikasi merupakan model analisis data dengan membentuk model keputusan seperti layak atau tidak layak. Dalam proses analisis data pada data mining membutuhkan metode khusus untuk memodelkan sistem. klasifikasi penerima bantuan beasiswa di SMK Negeri 3 Soppeng metode yang digunakan adalah decision tree. Metode ini mempunyai kelebihan yaitu dapat menggali informasi tersembunyi dalam sekumpulan data, membagi sekumpulan data menjadi himpunan-himpunan yang lebih kecil dan hasil analisa berupa diagram pohon yang mudah untuk dimengerti. Hasil implementasi Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa di SMK Negeri 3 Soppeng menggunakan Metode Decision Tree berjalan dengan baik dan menghasilkan tiga bentuk klasifikasi berdasarkan prediksi yaitu menerima, tidak menerima dan tidak layak. Hasil implementasi mendapatkan 26 siswa menerima, 2 siswa tidak menerima dan 2 siswa tidak layak dari total data siswa sebanyak 30 siswa. Atau sebanyak 86% (menerima), 7%(tidak menerima) dan 7%(tidak layak)

Published

2024-11-30