<![CDATA[Penugasan beasiswa adalah masalah manajemen operasi yang dihadapi administrator universitas, yang biasanya diselesaikan berdasarkan pengalaman pribadi administrator. Penelitian ini mengusulkan metode insentif yang terinspirasi oleh pemrograman dinamis untuk menggantikan proses pengambilan keputusan tradisional dalam penugasan beasiswa. Tujuannya adalah untuk menemukan skema penugasan beasiswa yang optimal dengan ekuitas tertinggi sambil memperhitungkan kendala praktis dan persyaratan ekuitas Metodologi yang digunakan dalam menentukan penerima beasiswa di Universitas Muhammdiyah Pringsewu adalah dengan membandingkan tahapan Algoritma C.45 dan Algoritma K-Nearest Neighbors. Dari beberapa data sampel calon penerima dari jurusan Sistem Informasi dan telah dihasilkan berdasarkan perhitungan Algoritma K-Nearest Neighbors memiliki performansi yang lebih baik yaitu presisi 98,72%, akurasi 97,66% dan nilai recall 99,50%, dengan hasil AUC sebesar 0,997 sedangkan C4,5 algoritma. mencapai 98,9% dengan nilai precision 89,73%, nilai recall 100,00% dan hasil AUC 0,956. Kata Kunci: Beasiswa,Klasifikasi,C4.5, K-Nearest Neighbors]]>
Copyrights © 2023
