KLASIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA KERINGANAN UANG KULIAH TUNGGAL MAHASISWA POLITEKNIK NEGERI BENGKALIS MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE C5.0

Abstract

 Sistem penentuan keringanan Uang Kuliah Tunggal (UKT) di Politeknik Negeri Bengkalis saat ini masih dilakukan secara manual. Kondisi tersebut menyebabkan proses seleksi membutuhkan waktu yang lama dan berpotensi menimbulkan kesalahan subjektif dalam pengambilan keputusan. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah belum tersedianya sistem klasifikasi yang objektif dan terkomputerisasi untuk menentukan kelayakan penerima keringanan UKT. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi kelayakan penerima keringanan UKT menggunakan algoritma Decision Tree C5.0 serta mengimplementasikannya dalam aplikasi berbasis website. Dataset yang digunakan terdiri dari atribut tempat tinggal, status anak bagi orang tua, pekerjaan orang tua, penghasilan orang tua, jumlah tanggungan, kepemilikan DTKS/KIP/KKS/PKH, dan kepemilikan SKTM. Metode penelitian meliputi tahapan preprocessing data, pembagian dataset, pembangunan model Decision Tree C5.0, serta evaluasi kinerja model menggunakan confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model menghasilkan tingkat akurasi sebesar 88,42%, yang menandakan kemampuan klasifikasi yang tinggi dan konsisten. Implementasi sistem berbasis web mampu mempercepat proses seleksi, mengurangi subjektivitas, serta meningkatkan efisiensi dalam penentuan kelayakan penerima keringanan UKT