PREDIKSI PENERIMA BEASISWA UKT MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA K-MEANS & DECISION TREE. - Ahmat Arifin; Farrikh Al Zami; Edi Norsasongko (Universitas Muhammadiyah Kudus, 2024)
Memperoleh beasiswa merupakan setiap dambaan setiap mahasiswa atau pelajar yang menuntut ilmu di sekolah atau perguruan tinggi, terutama bagi keluarga yang kurang mampu atau keterbatasan secara ekonomi. Beasiswa dapat memperingan beban keluarga dalam hal biaya Pendidikan atau kuliah. Tujuan dari penlitian ini adalah bagaimana memprediksi agar penyaluran beasiswa ini tepat sasaran dengan mengguanakan kombinasi klastering dan kalsifikasi yaitu Algoritma K-Means dan Decision Tree. Dimana penelitian ini mencoba mengelompokkan terlebih dahulu penerima beasiswa menggunakan K-Means. Sedangkan untuk penetuan penerima beasiswa menggunakan decision tree.dalam pengolahan data dalam penilitian ini menggunakan python, terdapat 637 mahasiswa yang mengjukan beasiswa hanya 157 mahasiswa yang berhak untuk mendapatkan beasiswa. Dari hasil pengujian dimana nilai dataset awal yang belum dilakukan preprocessing menggunakan K-Means dan Decision tree adalah sebesar 80 % dan setelah dilakukan pembersihan dataset mennggunakan klusterisasi K-Means hasilnya menjadi 100 %. dalam penelitian ini peneliti berharap bisa memperoleh dataset yang valid dan reliabel guna untuk memberikan masukan dalam pengambilan keputusan