Pemerintah memiliki kewajiban untuk memberikan kesempatan seluasnya dan memberi kemudahan kepada masyarakat untuk mengikuti pendidikan sampai tamat SMA (Sekolah Menengah Atas). Bantuan Siswa Miskin (BSM) adalah Program Nasional yang bertujuan untuk membantu meringankan siswa miskin untuk bersekolah dengan bantuan akses pelayanan pendidikan yang layak. Pemberian BSM (Bantuan Siswa Miskin) disalurkan oleh Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan melalui Direktorat Pembinaan Sekolah Dasar kepada setiap SD (Sekolah Dasar) diseluruh Indonesia. Pengumpulan data bantuan siswa miskin di SD Swasta Arsyadiah Medan masih menggunakan cara yang manual sehingga pemberian bantuan dilakukan dalam waktu yang lama (±3-4 minggu) Masalah lain yang ditemukan adalah adanya bantuan yang tidak tepat sasaran sehingga ada siswa yang kurang mampu namun tidak diberikan bantuan oleh pihak sekolah. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi rekomendasi bantuan siswa miskin dan mengevaluasi penerapan algoritma Decision Tree di Sekolah Dasar Swasta Arsyadiah. Data primer dikumpulkan melalui survei dan wawancara, sementara data sekunder berasal dari Sekolah Dasar Harapan Mulia. Algoritma Decision Tree diterapkan pada dataset siswa kelas 1-6 di Arsyadiah, dengan evaluasi menggunakan teknik 5 K-Fold Cross Validation. Model di Arsyadiah memiliki akurasi 63.8%, sementara di Harapan Mulia akurasinya 94.4%. Uji one-tail t-test menunjukkan perbedaan signifikan, mengindikasikan model lebih akurat pada data sekunder. Penelitian menyimpulkan bahwa faktor-faktor spesifik memengaruhi rekomendasi, dan algoritma ini efektif dalam memberikan rekomendasi bantuan meskipun akurasinya berbeda pada dataset yang digunakan.