Teknik klasifikasi data mining yang cukup populer adalah Decision Tree diantaranya menggunakan algoritma Interative Dichotomiser 3 (ID3). Klasifikasi didapatkan dari pohon keputusan yang terbentuk melalui algoritma Interative Dichotomiser 3 (ID3) yang akan diukur tingkat akurasi dan error rate algortima dalam menentukan klasifikasi. Hal ini dapat dilakukan dengan cara membentuk model pohon keputusan pada mesin learning RapidMinner menggunakan data training dan evaluasi membandingkan data nyata dengan data testing klasifikasi untuk mengukur akurasi algoritma. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk menghasilkan informasi klasifikasi kelayakan penerima bidikmisi menggunakan algoritma Interative Dichotomiser 3 (ID3) di Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Samarinda dan untuk mengetahui akurasi algoritma yang digunakan. Variabel penelitian terdiri pekerjaan orang tua, jumlah penghasilan orang tua, jumlah anggota keluarga, status kepemilikan rumah, jumlah pengeluaran keluarga, dan status kepemilikan SKTM/KIP. Berdasarkan hasil analisis dengan mengukur kinerja algoritma menggunakan metode confusion matrix, dengan menghasilkan akurasi 98.3% dan error rate 1.7% dalam menentukan klasifikasi kelayakan penerima Bidikmisi di Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Samarinda.