Implementasi Algoritma SVM dan C4.5 dalam Klasifikasi Calon Penerimaan Beasiswa - Rahmaddeni; Syarfi Aziz; Zairi Saputra; Hafid Azis Supahri; Ryan Ismanizan (Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, 2024)
Dalam proses seleksi penerima beasiswa, berbagai kriteria dipertimbangkan secara menyeluruh. Nilai akademik, keadaan ekonomi, dan lainnya adalah beberapa faktor penting yang harus dipertimbangkan. Namun, dengan banyaknya calon yang mendaftar, proses seleksi manual menjadi tidak efisien dan rentan terhadap kesalahan. Penelitian ini menyarankan penggunaan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan C4.5 untuk mengklasifikasikan calon penerima beasiswa. Tujuan dari penelitian ini untuk mengevaluasi kinerja kedua algoritma dalam memprediksi kandidat penerima beasiswa dengan data historis yang tersedia. Nilai rata-rata, penghasilan orang tua, dan aktivitas ekstrakurikuler adalah beberapa fitur yang relevan yang digunakan dalam dataset. Memanfaatkan metrik akurasi, presisi, recall, dan skor F1, kinerja kedua algoritma dievaluasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kedua algoritma mampu memberikan prediksi yang cukup akurat; algoritma C4.5 menunjukkan keunggulan dalam interpretabilitas hasil klasifikasi, sementara SVM menunjukkan keunggulan dalam akurasi prediksi. Ketika semua dikatakan dan dilakukan, implementasi algoritma SVM dan C4.5 dapat sangat membantu proses seleksi calon penerima beasiswa, mengurangi beban kerja manual, dan meningkatkan akurasi dan objektivitas proses. Selain itu, penelitian ini memberikan saran untuk membangun sistem pendukung keputusan yang lebih efisien yang berbasis pembelajaran mesin untuk manajemen penerimaan beasiswa. Dalam penelitian ini, model SVM dan C4.5 telah diuji untuk klasifikasi calon penerima beasiswa. Model C4.5 menunjukkan kinerja yang lebih baik dalam semua metrik evaluasi dibandingkan model SVM. Oleh karena itu, model C4.5 disarankan untuk digunakan dalam implementasi sistem klasifikasi calon penerima beasiswa. Namun, model SVM tetap relevan sebagai alat tambahan dalam validasi prediksi. Pengembangan lebih lanjut dengan tuning parameter dan eksplorasi algoritma ensemble dapat lebih meningkatkan kinerja sistem klasifikasi ini. Kata kunci: SVM, C4.5, seleksi, klasifikasi, beasiswa