Klasifikasi data beasiswa untuk mengetahui karakteristik pendaftar beasiswa menggunakan metode classification and regression trees: Studi kasus: Beasiswa UIN Maulana Malik Ibrahim Malang

مستخلص البحث

فيما يتعلق بقضية تكلفة رسوم المعيشة والدراسة التي يتكبدها الطلاب في جامعة مولانا مالك إبراهيم الإسلامية الحكومية مالانج، كان شؤون الطلاب والخريجون لديهم برنامج تقديم المنح الدراسية للطلاب الذين يعانون من القيود المالية وتعطى للطلاب الذين هم مؤهلون للحصول على منحة دراسية. منحة دراسية واحدة أموال مصدرها الكفيل بنك اندونيسيا للمنح الدراسية والمنح من الموازنة العامة للدولة، والتي هي منحة تحفيظ القرآن. في نطاق من المتقدمين للمنح الدراسية وبنك اندونيسيا تحفيظ القرآن بجامعة مولانا مالك إبراهيم الإسلامية الحكومية مالانج، الذي كان قد ظهر في المتقدمين للمنح الدراسية العديد من الإشارات على فئة من المتقدمين للحصول على منح دراسية وذلك في عملية تجميع البيانات، وكان شؤون الطلاب يشعرون بالصعوبات في معرفة معايير الأكثر تأثيرا من فئة المتقدمين للمنح الدراسية. وبناء على هذه المشاكل، وإجراء البحوث على بيانات المتقدمين للحصول على المنح الدراسية ولا سيما منحة بيانات المسجل بنك اندونيسيا تحفيظ القرآن من خلال تنفيذ خوارزميات التصنيف و Regression شجرة (CART) في العثور على خصائص فئة المتقدمين للمنح الدراسية.

في هذا البحث ، تم تطوير نظام تصنيف البيانات في جامعة مولانا مالك إبراهيم الإسلامية الحكومية مالانج باستخدام طريقة التصنيف وأسلوب و Regression شجرة. طريقة التصنيف و Regression شجرة هي طريقة إحصائية لا حدودية يمكن أن تصف العلاقة بين المتغيرات التابعة مع متغير واحد أو أكثر من المتنبئين (المستقلين). الغرض الرئيسي من CART هو الحصول على مجموعة بيانات دقيقة كمميزات أو خصائص التصنيف. نفذ هذا البحث بنجاح أسلوب التصنيف وأسلوب Regression شجرة في نظام تصنيف بيانات منح جامعة مولانا مالك إبراهيم الإسلامية الحكومية مالانج. من نتائج الاختبار يمكن الاستنتاج أن النظام لديه معدل دقة 90.15 ٪ لمنحة بنك اندونيسيا و 98.2 ٪ لمنحة تحفيظ القرآن. النوعية هي 96.09٪ لمنحة بنك أندونيسيا و 87.5٪ لمنحة "تحفيظ القرآن الكريم". للحساسية على بيانات منحة بنك إندونسيا 65.30٪ وعلى بيانات منحة تحفيظ القرآن الكريم 99.2٪. القواعد التي تم إنشاؤها من النظام قادرة على تصنيف بيانات المتقدمين للمنح الدراسية الجديدة للسنة التالية من نفس المنحة مع شروط بعض الخصائص للفئات المحددة والعامة يجب أن تكون هي نفس المرجع المستخدم في النظام على أساس المرجع في عام 2018.

ABSTRACT

Due to the life expense problem and college fee experienced by students of Maulana Malik Ibrahim State Islamic University of Malang, student affairs and alumni have a program of scholarship award for students who have limited financial and for the proper student. One of scholarships from sponsor fund source is Indonesian Bank Scholarship and a scholarship from APBN fund that is Tahfizul Qur’an Scholarship. In the range of data of Indonesian Bank Scholarship applicants, and Tahfidzul Qur’an Scholarship Of Maulana Malik Ibrahim State Islamic University of Malang, the appeared problem in scholarship applicant data is many references existed in category of scholarship applicant so that in data grouping process, the student affairs party got difficulty in finding out the range/characteristics which is the most influence from the scholarship applicant category. Based on the problem, might be committed a study toward scholarship applicant data especially for scholarship applicant data of Indonesian Bank and Tahfidzul Qur’an by implementing the classification and regression trees algortihm (CART) to find out the characteristics pattern of scholarship applicant category.

In this study is founded a classification system of scholarship data in UIN Malang by using classification and regression tree method. Classification and regression trees are a statistical method non-parametric which can describe a relationship between response variable (dependent) with one or more predictor variable (independent). The main purpose of CART is to obtain a group of accurate data as characteristics of a classification. This study succeeded to apply classification and regression trees method in classification system of scholarship data of Maulana Malik Ibrahim State Islamic University of Malang. From the test result can be summarized that system possessed accuracy level of 90.15% for Indonesian Bank Scholarship and 98.2% for Tahfidzul Qur’an Scholarship. Meanwhile, specify has amount of 96.09% for Indonesian Bank Scholarship and 87.5% for Tahfidzul Qur’an Scholarship. For sensitivity on Indonesian Bank Scholarship data has amount of 65.30% and on Tahfidzul Qur’an Scholarship data has amount of 99.2%. Rule that has been obtained from the system is able to classify the new scholarship applicant data to the next year which is from the same scholarship with conditions in some references/characteristic for particular and general categories must be equal with the reference used on system made according to the reference on 2018.

ABSTRAK

Sehubungan dengan permasalahan biaya hidup dan biaya perkuliahan yang dialami oleh Mahasiswa Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang (UIN Maliki Malang), bagian Kemahasiswaan dan alumni memiliki program pemberian beasiswa kepada mahasiswa yang mengalami keterbatasan finansial dan diberikan kepada mahasiswa yang layak untuk menerima beasiswa tersebut. Salah satu Beasiswa yang berasal dari sumber dana sponsor adalah Beasiswa Bank Indonesia dan beasiswa yang berasal dari dana APBN yaitu beasiswa Tahfidzul Qur’an. Dalam lingkup data pendaftar beasiswa Bank Indonesia dan Tahfidzul Qur’an UIN Maliki Malang, masalah yang muncul dalam data pendaftar beasiswa tersebut adalah banyaknya acuan yang terdapat pada kategori pendaftar beasiswa sehingga dalam proses pengelompokkan data, pihak Kemahasiswaan kesulitan dalam mengetahui acuan/kriteria yang paling berpengaruh dari kategori pendaftar beasiswa. Berdasarkan permasalahan tersebut, dapat dilakukan penelitian terhadap data pendaftar beasiswa khususnya untuk data pendaftar beasiswa Bank Indonesia dan Tahfidzul Qur’an dengan mengimplementasikan Algoritma Classification and Regression Trees (CART) dalam menemukan pola dari karakteristik kategori pendaftar beasiswa.

Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem klasifikasi data beasiswa di UIN Malang dengan menggunakan metode Classification and Regression Trees. Classification and Regression Trees merupakan suatu metode statistika non paramitrik yang dapat menggambarkan hubungan antara variabel respon (dependen) dengan satu atau lebih variabel prediktor (independen). Tujuan utama CART adalah untuk mendapatkan suatu kelompok data yang akurat sebagai penciri dari suatu pengklasifikasian. Penelitian ini berhasil menerapkan metode Classification and Regression Trees dalam sistem klasifikasi data beasiswa UIN Maulana Malik Ibrahim Malang. Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi sebesar 90.15 % untuk beasiswa Bank Indonesia dan 98.2 % untuk beasiswa Tahfidzul Quran. Sedangkan specifity sebesar 96.09 % untuk beasiswa Bank Indonesia dan 87.5% untuk beasiswa Tahfidzul Qur’an. Untuk sensitivity pada data beasiswa Bank Indonesia sebesar 65.30 % dan pada data beasiswa Tahfidzul Quran sebesar 99.2 %. Rule yang telah dihasilkan dari sistem mampu mengklasifikasi data pendaftar beasiswa baru pada tahun berikutnya yang berasal dari beasiswa yang sama dengan syarat beberapa acuan/karakteristik untuk kategori khusus dan umum harus sama dengan acuan yang digunakan pada sistem yang dibuat berdasarkan acuan pada tahun 2018.