IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI PENERIMA BEASISWA PROGRAM INDONESIA PINTAR (STUDI KASUS DI WILAYAH DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN SOLOK SELATAN)

Sandiva, Tesa Vausia (2024) IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI PENERIMA BEASISWA PROGRAM INDONESIA PINTAR (STUDI KASUS DI WILAYAH DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN SOLOK SELATAN). Masters thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang.

	Text Tesis_222321054_TESA VAUSIA SANDIVA_Abstrak.pdf Download (42kB)
	Text Tesis_222321054_TESA VAUSIA SANDIVA_BAB I.pdf Download (246kB)
	Text Tesis_222321054_TESA VAUSIA SANDIVA_Daftar Pustaka.pdf Download (190kB)
	Text Tesis_222321054_TESA VAUSIA SANDIVA_Full Text.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB)

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 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 Program Indonesia Pintar 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 sangat menentukan prediksi model C4.5, siswa diprediksi menerima beasiswa Program Indonesia Pintar. 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%. Penelitian ini membuktikan efektivitas pendekatan yang digunakan dalam mendukung proses seleksi penerima beasiswa Program Indonesia Pintar, sehingga dapat memperluas akses pendidikan bagi siswa dari keluarga kurang mampu. 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. Kata Kunci : Algoritma C4.5, Klasifikasi, Prediksi, Program Indonesia Pintar, Kartu Indonesia Pintar.

Actions (login required)

View Item