KLASIFIKASI PENDAFTAR BEASISWA BIDIKMISI
UNIVERSITAS SEBELAS MARET MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
SKRIPSI
Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Mencapai Gelar Strata Satu Program Studi Informatika
Disusun oleh: MUH. SAFRI JULIARDI
HALAMAN PERSEMBAHAN
Tugas akhir ini ku persembahkan untuk Ayah, Ibu, dan kedua kakakku tercinta, keluarga Informatika UNS angkatan 2012,
MOTTO
“Inna ma’al ‘usri yusroo.”
“Sesungguhnya bersama kesulitan itu ada kemudahan.” (QS. Al Insyirah: 6)
“Man jadda wajada.”
“Barangsiapa bersungguh-sungguh maka berhasillah dia.” (Mahfudhot)
KATA PENGANTAR
Segala puji dan syukur penulis ucapkan kepada Allah SWT, yang hanya karena berkat rahmat dan karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan skripsi berjudul “Klasifikasi Pendaftar Beasiswa Bidikmisi Universitas Sebelas Maret dengan Algoritma C4.5” ini untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Komputer pada Program Studi Informatika Universitas Sebelas Maret.
Keberhasilan penelitian dan penyusunan skripsi ini tidak lepas dari bantuan dan dukungan berbagai pihak. Untuk itu penulis mengucapkan terima kasih sebesar-besarnya kepada :
1. Ayah dan Ibu serta kedua kakak penulis yang selalu mendidik, mendukung, dan mendoakan penulis.
2. Bapak Ristu Saptono, S.Si., M.T. dan Ibu Denis Eka Cahyani, S.Kom, M.Kom selaku dosen pembimbing yang dengan penuh kesabaran telah memberikan ilmu dan bimbingan terbaik kepada penulis.
3. Biro Administrasi Kemahasiswaan Pusat Universitas Sebelas Maret yang telah memberikan izin dan data yang diperlukan guna menyelesaikan penelitian ini. 4. Para Dosen Program Studi Informatika Universitas Sebelas Maret yang telah
memberikan ilmu yang bermanfaat kepada penulis.
5. Para Staff dan karyawan serta keluarga SAT UPT TIK Universitas Sebelas Maret yang telah mendukung dan memberikan pengalaman yang berharga kepada penulis.
6. Keluarga besar S1 Informatika FMIPA UNS, khususnya angkatan 2012. Semoga tulisan ini dapat memberikan manfaat kepada para pembaca.
Surakarta, Februari 2017
KLASIFIKASI PENDAFTAR BEASISWA BIDIKMISI
UNIVERSITAS SEBELAS MARET MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
MUH. SAFRI JULIARDI
Program Studi Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret
ABSTRAK
UNIVERSITAS SEBELAS MARET BIDIKMISI APPLICANT’S CLASSIFICATION USING C4.5 ALGORITHM
MUH. SAFRI JULIARDI
Department of Informatics, Faculty of Mathematics and Natural Science, Sebelas Maret University
ABSTRACT
Bidikmisi scholarship is a scholarship for poor but outstanding students. Because of the amount applicants, there is a need to use an accurate method in the selection process of Bidikmisi scholarship, especially in Universitas Sebelas Maret’s (UNS) environment. In this paper, C4.5 algorithm is proposed as a method to help on Bidikmisi recipients selection process. The dataset which is used is Bidikmisi applicants data from 2013 to 2015. The applicant’s data from 2013 and 2014 is used as training data and the applicant’s data from 2015 is used as testing data. Furthermore, oversampling and undersampling technique is used to address the class imbalance problem in training data. Finally the accuracy for each decision trees are compared to see which sampling method is better. The result of this study shows that the accuracy of the C4.5 algorithm decision tree with the applicant’s data from 2015 as testing data is 79,80% and Area Under Curve (AUC) value 0.5539. Meanwhile, to compare the sampling method, the best decision tree based on testing result is chosen. Oversampling technique produce 82,69 % for precision, 91,22 % for recall, and 77,16 % for accuracy. While undersampling technique produce 82,78 % for precision, 91,22 % for recall, and 77,27 % for accuracy. Therefore it is concluded that undersampling technique gives a better accuracy than oversampling technique.
Keywords : Bidikmisi, C4.5 algorithm, decision tree, Oversampling,
DAFTAR ISI
HALAMAN PERSETUJUAN...ii
HALAMAN PENGESAHAN...Error! Bookmark not defined. HALAMAN PERSEMBAHAN...iv
MOTTO...v
KATA PENGANTAR... vi
ABSTRAK...vii
ABSTRACT...viii
DAFTAR ISI... ix
DAFTAR TABEL...xi
DAFTAR GAMBAR...xii
DAFTAR LAMPIRAN... xiii
BAB I PENDAHULUAN...1
1.1. Latar Belakang...1
1.2. Rumusan Masalah...3
1.3. Batasan Masalah... 3
1.4. Tujuan Penelitian...3
1.5. Manfaat Penelitian...4
1.6. Sistematika Penulisan...4
2.3. Kerangka Pemikiran...12
BAB III METODOLOGI PENELITIAN...14
3.1. Pengumpulan Data...14
3.2.Data Preprocessing...15
3.3. Pelatihan Algoritma C4.5...17
3.4. Pengujian dan Analisa Hasil...17
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN...21
4.1. Deskripsi Data...21
4.2.Data Preprocessing...24
4.2.1.Data Cleaning... 24
4.2.2.Data Transformation... 24
4.2.3.Sampling... 27
4.3. Pelatihan Algoritma C4.5...28
4.4. Pengujian dan Analisa Hasil...30
BAB V PENUTUP...38
5.1. Kesimpulan... 38
5.2. Saran... 38
DAFTAR PUSTAKA... 40
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1. Tabel Konversi Nilai Atribut Penghasilan... 16
Tabel 3.1 Confusion Matrix...17
Tabel 4.1. Jumlah Data Pendaftar Bidikmisi Tahun 2013, 2014, dan 2015...21
Tabel 4.2. Data Nilai Unik Tiap Atribut...21
Tabel 4.3. Contoh Data Pendaftar Bidikmisi... 23
Tabel 4.4. Tabel Konversi Nilai Atribut Penghasilan... 25
Tabel 4.5. Contoh Data Setelah Melewati TahapData CleaningdanData Transformation... 26
Tabel 4.6. Tabel Rasio Kelas...28
Tabel 4.7. Contoh Hasil Klasifikasi...31
Tabel 4.8.Confusion Matrixuntuk Tiap Pohon Keputusan... 32
Tabel 4.9. NilaiPrecision, Recall, Accuracy, danFalse Positive Ratepohon keputusan PKA...34
Tabel 4.10. NilaiPrecision,Recall,Accuracy, danFalse Positive Ratepohon keputusan PKO...34
DAFTAR GAMBAR
Gambar 3.1. Diagram Alir Metodologi Penelitian... 14
Gambar 3.2. ContohROC Curve... 19
Gambar 4.1. Contoh Pohon Keputusan C4.5... 29
Gambar 4.2. Contoh Visualisasi Pohon Keputusan C4.5...29
DAFTAR LAMPIRAN
