Penerapan Algoritma Decision Tree untuk seleksi penerima beasiswa kali ini dilakukan pada studi kasus SMPN 1 Soreang. SMP Negeri 1 Soreang merupakan salah satu SMP Negeri favorit di daerah Soreang Kabupaten Bandung. Untuk meningkatkan kualitas sekolah dilakukan melalui penyebaran beasiswa.Â
Penentuan beasiswa ditentukan dengan menggunakan penilaian yang memiliki kriteria tertentu. Dengan menggunakan metode klasifikasi yaitu menilai objek data yang dimasukan ke beberapa kelas tertentu dari sejumlah kelas yang tersedia.Â
Untuk menunjang hal tersebut maka model algoritma Decision Tree ini dipilih untuk dapat membantu dalam memberikan keputusan siapa yang layak untuk mendapatkan beasiswa agar tepat sasaran sehingga harus melewati seleksi dengan proses yang mudah dan cepat.Â
Algoritma Decision Tree dipilih karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi dibandingkan dengan algoritma yang klasifikasi yang lainnya. Selain itu, algoritma Decision Tree digunakan untuk mengambil sebuah keputusan dari informasi yang didapatkan.
Pengertian Decision Tree
Algoritma Decision Tree adalah metode pengklasifikasian untuk memanfaatkan data agar menemukan hubungan antara variabel target dan variabel yang diinputkan (Kusrini & Luthfi 2009). Algoritma Decision Tree merupakan algoritma yang menggunakan pohon keputusan yang bagan nya terdiri dari node keputusan dari simpul akar ke node daun (akhir) yang terhubung dengan cabang-cabang. Dari cabang ini akan dihubungkan dan diarahkan ke node lain/node akhir sehingga dapat menghasilkan sebuah keputusan.
Tahapan
Penelitian ini menggunakan tahapan pada AI Project Cycle yang terdiri dari: (1) Problem Scoping, (2) Data Acquisition atau pengumpulan data, (3) Modeling, (4) Evaluasi dan Validasi Model.Â
Hasil
Gambar 2. Nilai Akurasi Gini Index
Gambar 3. Nilai Akurasi Kriteria Entropi
