## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2498

## Penerapan Data Mining Klasifikasi Tingkat Pemahaman Siswa Pada Pelajaran Matematika
Tri Novika 1,* , Poningsih 2 , Harly Okprana 1 , Agus Perdana Windarto 1 , Hasudungan Siahaan 1
1 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* trinovika.hr@gmail.com, 2 poningsih@amiktunasbangsa.ac.id, 3 harly@amiktunasbangsa.ac.id,
4 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id, 5 hasudungansiahan@gmail.com Email Penulis Korespondensi: trinovika.hr@gmail.com
Abstrak− Tujuan dari penelitian untuk mengklasifikasi konsep pemahaman siswa pada pelajaran Matematika. Dalam proses belajar mengajar pemahaman siswa terhadap materi pembelajaran sangatlah penting. Tercapainya pemahaman peserta didik merupakan fungsi dari adanya seorang pendidik. Banyak rumus dan konsep yang harus dipahami membuat siswa kesulitan dalam menyelesaikan persoalan matematika. Sumber data diperoleh dari hasil kuesioner pemahaman matematika siswa kelas delapan di SMP Swasta Tamansiswa Tapian Dolok. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Algoritma C4.5 dan dibantu dengan software RapidMiner . Atribut yang digunakan yaitu minat siswa, cara belajar siswa, motivasi siswa, cara mengajar guru, media pembelajaran, dan sarana prasarana. Hasil perhitungan nilai entropy dan gain atribut diperoleh 15 rule keputusan pemahaman  matematika dengan  9 rules berstatus  paham  dan  6 rules berstatus tidak  paham.  Pemodelan  klasifikasi  dengan Algoritma C4.5 pada RapidMiner diperoleh akurasi sebesar 96.00%. Klasifikasi dengan Algoritma C4.5 dapat diterapkan dan memberikan informasi baru tentang klasifikasi konsep pemahaman siswa pada pelajaran matematika.
Kata Kunci: Data Mining; Klasifikasi; Algoritma C4.5; Pemahaman Siswa; Matematika
Abstract− The  purpose  of  the  research  is  to  classify  the  concept  of  understanding  students  in  Mathematics  lessons.  In  the learning  process  teaching  students  understanding  learning  materials  is  very  important.  The  attainment  of  student understanding  is  a  function  of  the  being  of  an  educator.  Many  formulas  and  concepts  to  understand  make  it  difficult  for students to solve math problems. The data source was obtained from the results of a math comprehension questionnaire of eighth  graders  at  Tamansiswa  Tapian  Dolok  Private  Junior  High  School.  The  classification  method  used  is  the  C4.5 Algorithm  and  assisted  with  RapidMiner  software.  Attributes  used  are  student  interests,  how  students  learn,  student motivation,  how  to  teach  teachers,  learning  media,  and  infrastructure  facilities.  The  results  of  the  calculation  of  entropy values and attribute gains obtained 15 rules of mathematical comprehension decisions with 9 rules of understanding status and 6 rules of inconsistency status. Classification modeling with C4.5 Algorithm on RapidMiner obtained 96.00% accuracy Classification  with  C4.5  Algorithm  can  be  applied  and  provide  new  information  about  the  classification  of  student comprehension concepts in math lessons.
Keywords : Data Mining; Classification; Algorithm C4.5; Student Comprehension; Mathematics

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah  Menengah  Pertama  merupakan  sarana  penyelenggara  pendidikan  formal  bagi  siswa.  Dalam  proses belajar  mengajar  pemahaman  siswa  terhadap  materi  pembelajaran  sangatlah  penting.  Tercapainya  pemahaman peserta didik atau siswa merupakan fungsi dari adanya seorang pendidik. Dari pemahaman tersebut peserta didik diharapkan  bisa  menjelaskan  sebagian  atau  seluruh  materi  pelajaran  yang  telah  disampaikan  oleh  guru. Matematika seringkali dianggap sebagai materi pelajaran yang sulit oleh siswa. Seperti halnya siswa kelas VIII (delapan)  di  SMP  Swasta  Tamansiswa  Tapian  Dolok,  mereka  sulit  memahami  mata  pelajaran  matematika khususnya  untuk  materi  bangun  ruang  sisi  datar.  Banyaknya  konsep-konsep  yang  harus  dipahami  membuat siswa  kesulitan  dalam  menyelesaikan  persoalan  matematika.  Selain  itu  banyak  siswa  menganggap  bahwa matematika  hanya  bisa  dipelajari  oleh  siswa  yang  pintar.  Kebanyakan  siswa  hanya  memahami  soal  yang dikerjakan  sebagai  contoh  dan  penjelasan  yang  diberikan  guru.  Namun  ketika  bentuk  soal  berbeda dari  contoh yang  diberikan  guru,  mereka  sulit  untuk  mengembangkan  kognitif  dalam menyelesaikan  soal  pada  materi.  Hal tersebut  karena  dalam  proses  pembelajaran  matematika,  pemahaman  konsep  merupakan  landasan  yang  sangat penting  untuk  berpikir  dalam  menyelesaikan  masalah  matematika  maupun  permasalahan  sehari-hari.  Siswa mudah  paham  atau  sulit  memahami  pelajaran  matematikan  dikarenakan  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi siswa  untuk  paham  dengan  pelajaran  matematika.  Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  pemahaman  konsep matematika  yaitu  faktor  internal  yang  berasal  dari  siswa  itu  sendiri  seperti  minat  siswa,  cara  belajar  siswa, motivasi  siswa  dalam  belajar  dan  pengetahuan  siswa  dan  faktor  eksternal  yaitu  faktor  yang  berasal  dari  luar siswa seperti sarana dan prasarana yang mendukung belajar siswa, media yang digunakan dan penyampaian guru dalam  proses  pembelajaran  [1].  Dari  permasalahan  tersebut,  maka  diperlukan  suatu  metode  yang  dapat mengklasifikasikan  konsep  pemahaman  siswa  agar  diperoleh  suatu  pola  hubungan  dari  faktor  yang mempengaruhi pemahaman siswa sehingga dapat diambil sebuah keputusan atau tindakan yang perlu dilakukan untuk membantu dan meningkatkan pemahaman siswa pada pelajaran matematika.
Data  Mining  merupakan  proses  penggalian  data  didalam  database  dengan  menggunakan  teknik  tertentu untuk  memperoleh  pengetahuan  atau  informasi  yang  baru[2]–[6].  Teknik-teknik  yang  digunakan  untuk pengekstrakan  pengetahuan  dalam  data  mining  diantaranya  estimasi,  clustering,  asosiasi,  prediksi  dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2498
Submitted: 15/09/2020 ; Accepted: 02/11/2020 ; Published: 22/01/2021
klasifikasi[7],  [8].  Klasifikasi  merupakan  salah  satu  teknik  data  mining  yang  bertujuan  untuk  menggambarkan suatu model pengetahuan berdasarkan ciri persamaan atau perbedaan dari suatu kelas data[9]. Dari permasalahan diatas  penulis  menggunakan  teknik  data  mining  klasifikasi  dengan  Algoritma  C4.5  untuk  mendapatkan  solusi yang  lebih  efisien  pada  tingkat  pemahaman  siswa  terhadap  mata  pelajaran  matematika.  Algoritma  C4.5 merupakan salah satu Algoritma decision tree yang digunakan untuk melakukan klasifikasi atau segmentasi yang bersifat  prediktif  [10].  Algoritma  C4.5  memiliki  kelebihan  diantaranya  menghasilkan  model  pohon  keputusan yang  mudah  diinterprestasikan,  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  dapat  efisien  dalam  menangani  atribut bertipe diskret dan numerik[11]–[13].
Banyak  penelitian  yang  telah  memanfaatkan  kelebihan  metode  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5 untuk menyelesaikan  permasalahan.  Diantaranya  [2]  yang  memanfaatkan  kelebihan  dari  Algoritma  C4.5  pada  kasus faktor kesulitan mahasiswa pada bahasa pemrograman. Hasil penelitian menyatakan bahwa faktor minat menjadi node  pertama  yang  berpengaruh  mahasiswa  paham  terhadap  bahasa  pemrograman.  Selanjutnya  penelitian  [5] pada  kasus    tingkat  pemahaman  mahasiswa  terhadap  matakuliah  dengan  tingkat  akurasi  dari  model  klasifikasi Algoritma C4.5 sebesar 87,10%
Dari  uraian di atas yang menjadi  pertanyaan dalam penelitian adalah bagaimana menerapkan klasifikasi dengan  Algoritma  C4.5  pada  kasus  pemahaman  pelajaran  matematika  siswa  kelas  VIII  (delapan)  SMP  swasta Tamansiswa Tapian Dolok dan menguji model klasifikasi Algoritma C4.5 dengan bantuan software RapidMiner . Sehingga hasil dari penelitian ini akan dihasilkan pohon keputusan yang dapat dijadikan sebagai tolak ukur pada tingkat  pemahaman  siswa.  Diharapkan  hasil  dari  penelitian  dapat  memberikan  kontribusi  untuk  meningkatkan pemahaman  siswa  terhadap  materi  pelajaran  khususnya  matematika  dan  meningkatkan  kualitas  pembelajaran agar tercapainya pendidikan yang unggul dan berprestasi .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Metodologi Penelitian
Pada  tahapan  penelitian  ini  menguraikan  metodologi  dan  kerangka  kerja  penelitian  yang  digunakan  dalam menyelesaikan  masalah  penelitian.  Berikut  ini  adalah  tahapan  metodologi  penelitian  yang  ditunjukan  pada gambar berikut :
Mulai Analisa Masalah Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data
Analisa Data
Implementasi Algoritma C4.5 Menguji Hasil Klasifikasi Hasil dan Kesimpulan Selesai Gambar 1. Metodologi Penelitian
Berdasarkan  gambar  1  diatas  dapat  dijelaskan  proses  tahapan  metodologi  penelitian  untuk  klasifikasi pemahaman siswa pada pelajaran matematika :
1. Analisa Masalah
Penulis  menganalisa  masalah  yang  akan  menjadi  pokok  penelitian  yaitu  kesulitan  yang  dialami  oleh  siswa SMP  Swasta  Tamansiswa  dalam  memahami  pelajaran  matematika  yang  telah  diuraikan  pada  rumusan masalah dipendahuluan.
2. Mempelajari Literatur
Penelitian  ini  didasari  rujukan  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  dan  teori  yang  mendukung penelitian.
3. Mengumpulkan Data
Proses pengumpulan data dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu:  studi  kepustakaan  dan  studi  lapangan.  Studi kepustakaan dilakukan  untuk  memahami  penerapan  data  mining  seperti  mengumpulkan  teori-teori  yang berhubungan    dengan   data   mining    dan    studi    lapangan    dilakukan   mendapatkan    data    penelitian.  Data penelitian diperoleh dengan menggunakan kuesioner yang diisi oleh siswa kelas VIII (delapan) SMP Swasta Tamansiswa Tapian Dolok
4. Analisa Data
Data yang telah dikumpulakan selanjutnya dianalisa dengan menyeleksi data yang meliputi pembersihan data (membuang  data  yang  tidak  konsisten  dan noise )  dan  integrasi  data(penggabungan  data  dari  beberapa sumber) dan melakukan transformasi data dibutuhkan dalam  proses penyelesaian masalah.
5. Implementasi Algoritma C4.5
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  teknik  data  mining  klasifikasi  dengan  Algoritma  C4.5  untuk mencari  solusi  permasalahan  penelitian.  Pada  tahap  implementasi  Algoritma  C4.5  dilakukan  proses

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2498
perhintungan  nilai  entropy  dan  gain  pada  setiap  atribut  dan  melakukan  proses  pengujian  dari  model  yang dihasilkan.
6. Pengujian Hasil Klasifikasi
Proses  pengujian  hasil  klasifikasi  Algoritma  C4.5  dilakukan  dengan  bantuan software  RapidMiner .  Proses pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  model  yang  dihasilakn  valid  dan  sesuai  dengan  hasil perhitungan yang dilakukan dan melihat tingkat akurasi dari model penyelesaian masalah  pemahaman siswa pada pelajaran matematika.
7. Hasil dan Kesimpulan
Hasil implementasi  klasifikasi  Algoritma C4.5 menghasilkan model pohon keputusan dan aturan rules serta nilai  akurasi  dari  model  yang  dihasilkan.  Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  klasifikasi  tingkat  pemahaman siswa  pada  pelajaran  matematika  memberikan  keputusan  yang  dapat  dijadikan  sebagai  rekomendasi  dalam meningkatkan kualitas pembelajaran dan prestasi siswa dibidang akademik.

## 2.2 Analisa Data
Data  yang  digunakan  adalah  hasil  kuesioner  yang  diberikan  kepada  siswa  kelas  VIII  (delapan)  SMP  Swasta Tamansiswa  Tapian  Dolok  Tahun  Ajaran  2019/2020.  Dari  hasil  kuesioner  yang  dilakukan  penulis  mengambil sampel data sebanyak 100 responden. Kemudian melakukan transformasi data kuesioner dalam beberapa dataset berbentuk spreadsheet file Excel .  Transformasi  data  ini  diperlukan  sebagai  input  untuk  pengujian  pada RapidMiner yang dilakukan dalam penelitian ini. Adapun atribut penilaian dalam melakukan klasifikasi terhadap tingkat pemahaman siswa pada pelajaran matematika yaitu Minat Siswa (C1), Cara Belajar Siswa (C2), Motivasi Siswa  (C3),  Cara  Guru  Mengajar  (C4),  Media  Pembelajaran  (C5),  Sarana  Prasarana  (C6)  dan  atribut  target pemahaman yaitu siswa paham atau tidak paham pada pelajaran matematika. Berikut adalah data penelitian yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Hasil Rekapitulasi Kuesioner Penelitian Responden Minat Siswa Cara Belajar Siswa Motivasi Siswa Cara Mengajar Guru Media Pembelajaran Sarana dan Prasarana Pemahaman Responden 1 Baik Baik Baik Sangat Baik Baik Baik Paham Responden 2 Cukup Cukup Cukup Baik Kurang Cukup Tidak Paham Responden 3 Cukup Cukup Cukup Baik Kurang Cukup Tidak Paham Responden 4 Cukup Cukup Cukup Baik Cukup Cukup Tidak Paham Responden 5 Cukup Cukup Cukup Baik Baik Cukup Tidak Paham Responden 6 Cukup Kurang Cukup Baik Cukup Cukup Tidak Paham Responden 7 Baik Cukup Cukup Baik Cukup Cukup Tidak Paham Responden 8 Kurang Baik Cukup Cukup Cukup Baik Tidak Paham Responden 9 Cukup Cukup Sangat Baik Baik Cukup Cukup Paham s/d … … …. … … … … Responden 98 Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Paham Responden 99 Cukup Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik Paham Responden 100 Baik Cukup Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Paham

## 2.3 Data Mining
Data  mining  bagian  dari Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  merupakan  serangkaian  proses  penggalian informasi di dalam database yang meliputi [14]: a. seleksi data ( selection ), b. pemilihan data ( preprocessing /cleaning ), c. transformasi ( transformation ), d. data mining,
e. interpretasi/evaluasi ( interpretation/evaluating ).

## 2.4 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  klasifikasi decision  tree yang  melakukan  partisi  rekrusif  atas  ruang instance untuk mendeskripsikan atribut-atribut dan menggambarkan setiap cabang dan daun dari hasil atribut yang diuji hingga tiap  atribut  memiliki  kelas  yang  sama[15]–[17].  Berikut  ini  adalah  tahapan  dari  Algoritma  C4.5  yang digambarkan pada flowchart dibawah ini [18]:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2498
Mulai Input Atribut Menghitung Entrophy Total Menghitung Entrophy dan Gain setiap Atribut
Menentukan Node tertinggi dan nilai Gain Membuat Node Apakah semua Atribut telah dieksekusi? Pohon Keputusan Selesai Tidak Ya
Gambar 2. Flowchart Algoritma C4.5
Dari  gambar  di  atas  dapat  dijelaskan  langkah-langkah  melakukan  klasifikasi  Algoritma  C4.5  sebagai berikut: a. Input data atribut
b. Memilih atribut sebagai akar
c. Menghitung  nilai entropy total, entropy setiap  kelas  atribut  dan gain atribut.  Nilai entropy dihitung  dengan persamaan (1) dan nilai gain dihitung dengan persamaan (2).
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐴) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) (2)
Keterangan : S  : Himpunan kasus A  : Atribut N  : Jumlah partisi atribut A n   : Jumlah partisi S pi  : Proporsi dari Si terhadap S |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-1 |S|  : Jumlah kasus dalam S
d. Membuat  node  dariatribut  yang  mempunyai  gain  tertinggi.  Node  ini  memiliki instance sehingga instance dijadikan sebagai cabang dari node
e. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada semua cabang memiliki kelas yang sama.
f. Model pohon keputusan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam implementasi hasil akhir dari penerapan Algoritma C4.5 pada klasifikasi konsep pemahaman siswa pada pelajaran  matematika  dibagi  ke  dalam  dua  tahap  yaitu  proses  perhitungan  menggunakan  Algoritma  C4.5  dan pengujian  model  klasifikasi  menggunakan software  RapidMiner .  Data  yang  digunakan  adalah  hasil  kuesioner yang  tertera  di  tabel  1  sebagai  input  untuk  membuat  model  aturan  menggunakan  Algoritma  C4.5.  Pohon keputusan digunakan untuk membuat model aturan yang akan dipilih dalam pengambilan keputusan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2498

## 3.1 Penerapan Algoritma C4.5
Proses  perhitungan  untuk  klasifikasi  pemahaman  siswa  pada  pelajaran  matematika  siswa  kelas  VIII  (delapan) SMP Swasta Tamansiswa Tapian Dolok menggunakan Algoritma C4.5 adalah sebagai berikut : a. Menghitung jumlah kasus, jumlah kasus untuk respon paham dan jumlah kasus respon tidak paham.
b. Menghitung Entropy dari  semua  kasus  dan  kasus  yang  dibagi  berdasarkan  kelas  atribut  minat  siswa,  cara belajar  siswa,  motivasi  siswa,  cara  mengajar  guru,  media  pembelajaran  dan  sarana  prasarana.  Setelah  itu lakukan perhitungan Gain untuk setiap atribut.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Node 1
Node Jumlah Kasus (S) Paham (S1) Tidak Paham (S2) Entropy Gain 1 TOTAL 100 75 25 0,811278124 Minat Siswa 0,22214619 Sangat Baik 21 21 0 0 Baik 41 36 5 0,534943699 Cukup 37 18 19 0,99947302 Kurang 1 0 1 0 Cara Belajar Siswa 0,328351786 Sangat Baik 22 21 1 0,266764988 Baik 47 44 3 0,342463772 Cukup 28 10 18 0,940285959 Kurang 3 0 3 0 Motivasi Siswa 0,392754673 Sangat Baik 28 28 0 0 Baik 51 44 7 0,57700425 Cukup 21 3 18 0,591672779 Kurang 0 0 0 0 Cara Mengajar Guru 0,210776607 Sangat Baik 56 53 3 0,301378644 Baik 40 21 19 0,998195879 Cukup 4 1 3 0,811278124 Kurang 0 0 0 0 Media Pembelajaran 0,313535272 Sangat Baik 32 32 0 0 Baik 48 38 10 0,738284866 Cukup 16 5 11 0,896038233 Kurang 4 0 4 0 Sarana Dan Prasarana 0,378279531 Sangat Baik 39 38 1 0,172036949 Baik 40 34 6 0,609840305 Cukup 20 3 17 0,609840305 Kurang 1 0 1 0
Dari tabel 2 dapat dijelaskan bahwa pada baris total kasus(S) diketahui jumlah kasus adalah 100 dengan jumlah  respon  paham(S1)  adalah  75  dan  jumlah  respon  tidak  paham(S2)  adalah  25.  Perhitungan entropy total dihitung dengan menggunakan persamaan (1) sebagai berikut :
Entropy [Total]
= (− 75 100 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 75 100 )) + (− 25 100 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 25 100 )) =  0,811278124
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai entropy pada  subkelas  atribut  dan Gain setiap  atribut  dengan mengunakan persamaan (1) dan (2) sebagai berikut : 1. Minat Siswa Entropy [Sangat Baik] = 0
Entropy [Baik] = (− 36 41 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 36 41 )) + (− 5 41 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 41 )) = 0,534943699
Entropy [Cukup] = (− 18 37 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 18 37 )) + (− 19 37 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 19 37 )) = 0,99947302 Entropy [Kurang] = 0 Gain [Minat siswa] = 0,811278124 − (( 21 100 𝑥0) + ( 41 100 𝑥0,534943699) +  ( 37 100 𝑥0,99947302) +
( 1 100 𝑥0)) =  0,22214619
2. Cara Belajar Siswa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2498
Entropy [Sangat Baik] = (− 21 22 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 21 22 )) + (− 1 22 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 22 )) = 0,266764988 Entropy [Baik] = (− 44 47 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 44 47 )) + (− 3 47 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 47 )) = 0,342463772 Entropy [Cukup] = (− 10 28 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 10 28 )) + (− 18 28 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 18 28 )) = 0,940285959 Entropy [Kurang] = 0 Gain [Cara  belajar  siswa]  = 0,811278124 − (( 22 100 𝑥0,266764988) + ( 47 100 𝑥0,342643722) +
( 28 100 𝑥0,940285959) +  ( 3 100 𝑥0)) =  0,328351786
3. Motivasi Siswa
Entropy [Sangat Baik] = 0 Entropy [Baik] = (− 44 51 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 44 51 )) + (− 7 51 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 7 51 )) = 0,57700425 Entropy [Cukup] = (− 3 21 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 21 )) + (− 18 21 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 18 21 )) = 0,591672779 Entropy [Kurang] = 0 Gain [Motivasi siswa] = 0,811278124 − (( 28 100 𝑥0) + ( 51 100 𝑥0,57700425) + ( 21 100 𝑥0,591672779) + ( 0 100 𝑥0))   =  0,392754673
4. Cara Mengajar Guru
Entropy [Sangat Baik] = (− 53 56 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 53 56 )) + (− 3 56 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 56 )) = 0,301378644 Entropy [Baik] = (− 21 40 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 21 40 )) + (− 19 40 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 19 40 )) = 0,998195879 Entropy [Cukup] = (− 1 4 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 4 )) + (− 3 4 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 4 )) = 0,811278124 Entropy [Kurang] = 0 Gain [Cara mengajar guru]
= 0,811278124 − (( 56 100 𝑥0,301378644) + ( 40 100 𝑥0,998195879) + ( 4 100 𝑥0,811278124) +   ( 0 100 𝑥0)) =  0,210776607
5. Media Pembelajaran
Entropy [Sangat Baik] = 0 Entropy [Baik] = (− 38 48 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 38 48 )) + (− 10 48 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 10 48 )) = 0,738284866 Entropy [Cukup] = (− 5 16 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 11 )) + (− 11 16 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 11 16 )) = 0,896038233 Entropy [Kurang] = 0
Gain [Media pembelajaran] = 0,811278124 − ( ( 32 100 𝑥0) + ( 48 100 𝑥0,738284866) +
( 16 100 𝑥0,896038233) +   ( 4 100 𝑥0) ) =  0,313535272

## 6. Sarana Prasarana
Entropy [Sangat Baik] = (− 38 39 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 38 39 )) + (− 1 38 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 38 )) =  0,172036949 Entropy [Baik] = (− 34 40 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 34 40 )) + (− 6 40 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 40 )) =  0,609840305 Entropy [Cukup]
= (− 3 20 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 20 )) + (− 17 20 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 17 20 )) =  0,609840305 Entropy [Kurang] = 0 Gain [Sarana Prasarana] = 0,811278124 − (( 39 100 𝑥0,172036949) + ( 40 100 𝑥0,609840305) + ( 20 100 𝑥0,609840305) +   ( 1 100 𝑥0)) =  0,378279531
c. Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  1  diperoleh  nilai  atribut  tertinggi  adalah  Motivasi  Siswa  dengan  gain sebesar  0,392754673.Maka  atribut  Motivasi  Siswa  dipilih  sebagai  node  akar.Ada  empat  kelas  atribut  dari Motivasi Siswa yaitusangat baik, baik, cukup dan kurang.Untuk kelas atribut sangat baik mengklasifikasikan kasus  menjadi  satu  keputusan  yaitu  paham.Kelas  atribut  kurang  adalah  kosong,  sehingga  tidak  perlu dilakukan  perhitungan  pada  kelas  atribut  tersebut,  nilai  kelas  atribut  baik  dan  cukup  belum  diperoleh  hasil antara  keputusan  paham  dan  tidak  paham,  maka  perlu  dilakukan  perhitungan  kembali  untuk  setiap  cabang sampai semua kasus pada semua cabang memiliki kelas yang sama.
d. Proses perhitungan nilai entropy dan gain berhenti pada kelas cabang node 1.2.2 dengan node cabang atribut Motivasi Siswa = Cukup dan Sarana dan Prasaran = Baik adalah Minat Siswa.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2498
Dari hasil perhitungan tersebut diketahui semua kasus sudah masuk kedalam kelas yang sama. Berikut ini dapat digambarkan hasil pohon keputusan sebagai berikut :
Gambar 3. Pohon Keputusan
Berdasarkan gambar diatas pada pohon keputusan diperoleh aturan atau rules keputusan sebagai berikut :
Gambar 4. Hasil Rules Pohon Keputusan

## 3.2 Pengujian Klasifikasi dengan Software RapidMiner
Dalam  melakukan  proses  pengujian  penulis  menggunakan  operator split  validation yang  digunakan  untuk membagi  data training dan testing .  Pada area  training menggunakan  operator decision  tree dan area  testing menggunakan operator apply model dan performance classification . Berikut ini adalah hasil akurasi dari model klasifikasi yang dilakukan:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2498
Dari gambar di atas dapat dijelaskan hasil penerapan Algoritma C4.5 menggunakan software RapidMiner dengan  operator Split  Validation nilai  akurasi  sebesar  96,00%,  dimana  hasil  dari class  precision label  Paham sebesar  97,92%  dan  label  Tidak  Paham  sebesar  50%.  Parameter  yang  digunakan  pada  decision  tree  telah dilakukan penyesuaian terhadap kriteria decision tree yang digunakan pada RapidMiner yaitu information gain , maksimal depth =  20, confidance =  0,25,  minimal gain =  0,1,  minimal leaf  size =  1,  minimal size  for  split =  2, numberof pruning alt = 3.Dengan hasil performance vector Algoritma C4.5 sebagai berikut :
Gambar 6. Hasil Performa Model Algoritma C4.5

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa klasifikasi dengan Algoritma C4.5 dapat diterapkan pada kasus  pemahaman  pelajaran  matematika  siswa  kelas  VIII  (delapan)  SMP  Swasta  Tamansiswa  Tapian  Dolok yang  diperoleh  dari  hasil  perhitungan  nilai entropy dan gain pada  setiap  atribut  penilaian.  Hasil  penerapan Algoritma  C4.5 telah  didapatkan  pohon  keputusan  dan rules yang  menunjukkan  bahwa  atribut  Motivasi  Siswa sebagai  faktor  yang  paling  berpengaruh  dalam  keputusan  pemahaman  siswa  pada  pelajaran  matematika, kemudian  diikuti  dengan  atribut  Cara  Belajar  Siswa,  Sarana  dan  Prasarana,  Minat  Siswa,  Cara  Mengajar  Guru dan  Media  Pembelajaran.  Hasil  penerapan  Algoritma  C4.5  dapat  diuji  dengan Software  Rapidminer dan diperoleh  yang  sama  dengan  perhitungan  manual  dengan  pemodelan  Algoritma  C4.5  menghasilkan  akurasi sebesar  96,00%.  Hasil  penelitian  dapat  menjadi  perhatian  khusus  bagi  pihak  sekolah  untuk  mendukung  dan membantu  siswa  agar  dapat  memahami  pelajaran  matematika  sehingga  siswa  mampu  untuk  meningkatkan prestasi siswa pada bidang akademik khususnya matematika.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  SMP  Swasta  Tamansiswa  Tapian  Dolok  yang  telah  memberikan  dukungan  dan  izin penelitian serta Bapak Ibu Dosen AMIK dan STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar yang telah membimbing penulis dalam menyelesaikan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] S.  M.  Khasanah,  “Pengaruh  Pemahaman  Konsep  dan Motivasi  Belajar  Terhadap  Hasil  Belajar  Materi  Trigonometri Siswa Kelas X MIA 2 di MAN 3 Tulungagung,” INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI TULUNGAGUNG, 2018.
[2] P.  P.  P.  A.  N.  .  F.  I.  R.  .  Zer,  D.  Hartama,  and  S.  R.  Andani,  “Analisa  Faktor  Dominan  Mahasiswa  Kesulitan Memahami  Bahasa  Pemrograman,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information  Science  (SENARIS) ,  2019,  no. September, pp. 492–500.
[3] R. T. Vulandari, Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer , 1st ed. Yogyakarta: Peberbit Gaya Media, 2017.
[4] S.  Hawani,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  Solikun,  “PENERAPAN  C  4.5  UNTUK  MENENTUKAN  CALON SUAMI TERBAIK DALAM PERNIKAHAN PADA KANTOR KUA SIANTAR MARTOBA
PEMATANGSIANTAR,” vol. 1, pp. 64–68, 2016.
[5] N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  and  E.  Irawan,  “Penerapan  Algoritma  C4  .  5  pada  Penentuan  Tingkat  Pemahaman Mahasiswa  Terhadap  Matakuliah,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information  Science  (SENARIS) ,  2019,  no. September, pp. 307–317.
[6] D.  R.  Sitorus,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  I.  S.  Damanik,  “PENERAPAN  KLASIFIKASI  C4.5  DALAM MENINGKATKAN  SISTEM  PEMBELAJARAN  MAHASISWA,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 593–597, 2019.
[7] A. P. Windarto, U. Indriani, M. R. Raharjo, and L. S. Dewi, “Bagian 1: Kombinasi Metode Klastering dan Klasifikasi (Kasus Pandemi Covid-19 di Indonesia),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 855, 2020.
[8] S.  H.  Waluyo  and  Prihandoko,  “Klasifikasi  Pemanfaat  Program  Beras  Sejahtera  (  RASTRA  )  Berdasarkan  Tingkat Kemiskinan Dengan Menggunakan Algoritma Decision Tree C4 . 5 Berbasis Particle Swarm Optimization,” vol. 7, no. 2, pp. 19–24, 2017.
[9] D.  I.  G.  Hts,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Penerimaan  Siswa  Baru  Pada  SMA  Al-Azhar  Medan,” J.  Sains Komput. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 130–139, 2018.
[10]  I. S. Damanik, A. P. Windarto, A. Wanto, Poningsih, S. R. Andani, and W. Saputra, “Decision Tree Optimization in C4.5 Algorithm Using Genetic Algorithm,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1255, no. 1.
[11]  N. Khotimah and D. Istiawan, “Perbandingan Algoritma C4.5, Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbour untuk Prediksi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2498
Lahan Kritis di Kabupaten Pemalang,” Urecol , vol. 7, no. 1, pp. 41–50, 2018.
[12]  Taufiq  and  Y.  Yudihartanti,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Klasifikasi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa,”  in Seminar Nasional Ilmu Komputer (SOLITER) , 2019, vol. 2, pp. 153–162.
[13]  A. Rohman, V. Suhartono, and C. Supriyanto, “Penerapan Agoritma C4.5 Berbasis Adaboost Untuk Prediksi Penyakit Jantung,” J. Teknol. Inf. , vol. 13, pp. 13–19, 2017.
[14]  D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, Algoritma Data Mining Dan Pengujian . Deepublish, 2019.
[15]  N.  Yahya  and  A.  Jananto,  “Komparasi  Kinerja  Algoritma  C.45  dan  Naive  Bayes  UNTUK  Prediksi  Kegiatan Penerimaan Mahasiswa Baru (Studi Kasus : Universitas STIKUBANK Semarang),” in SENDI_U , 2019, pp. 221–228.
[16]  H.  M.  Nawawi,  S.  Rahayu,  M.  J.  Shidiq,  and  J.  J.  Purnama,  “Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi  Pengambilan Keputusan Memilih Deposito Berjangka,” J. Techno Nuasa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 65–72, 2019.
[17]  A. H. Nasrullah, “Penerapan Metode C4.5 Untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 244–250, 2018.
[18]  N.  Anwar,  A.  Pranolo,  and  R.  Kurnaiwan,  “Grouping  the  community  health  center  patients  based  on  the  disease characteristics using C4.5 decision tree,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 2018.