KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 6, Juni 2023, Hal 1129-1139 DOI 10.30865/klik.v3i6.852 https://djournals.com/klik

## Implementasi Decision Tree C4.5 dalam Memilih Perguruan Tinggi Pendamping Program SMK Pusat Keunggulan
Muhammad Raidinoor Pasha 1,* , Rahmat Rian Hidayat 1 , Mohamad Ilyas Abas 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia Email: 1,* pasharai777@gmail.com, 2 rahmat.rian@mercubuana.ac.id, 3 ilyasabas@umgo.ac.id Email Penulis Korespondensi: pasharai777@gmail.com
Abstrak− Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi, pemerintah Indonesia mengeluarkan kebijakan merdeka belajar episode  delapan,  yaitu  sekolah  menengah  kejuruan  (SMK)  yang  menjadi  pusat  keunggulan  (SMK-PK).  Kebijakan  ini  merupakan komitmen pemerintah untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia Indonesia. Salah satu strategi pelaksanaan program tersebut adalah  dengan  menghadirkan  perguruan  tinggi  sebagai pendamping  SMK.  Proses  seleksi  yang tepat diperlukan  untuk  menemukan perguruan tinggi yang relevan untuk menjadi asisten Sekolah Menengah Kejuruan. Namun, proses seleksi saat ini masih menggunakan platform  dengan  akses  terbatas  (google  Forms).  Kekurangan  tersebut  dapat  menimbulkan  bias,  sehingga  tidak  dapat  menentukan perguruan tinggi mana yang layak untuk ditunjuk sebagai pendamping. Oleh karena itu perlu dibangun suatu sistem informasi dengan menggunakan  pendekatan  analisis  keputusan  (decision tree  C  4.5)  untuk  dijadikan  acuan  dalam  menentukan  kelayakan  perguruan tinggi yang mengikuti program tersebut. Metode penelitian menggunakan Software Development Life Cycle (SDLC) yang dimodelkan menggunakan sequence diagram dan algoritma berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan oleh Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi. Hasil dari penelitian ini adalah manajemen Direktorat SMK memiliki rujukan pengambilan keputusan yang lebih komprehensif  untuk menilai perguruan tinggi yang layak dalam mendampingi SMK pusat keunggulan karena hasil output dari program memiliki tingkat akurasi yang tinggi
Kata Kunci: Data Mining; Decision Tree C 4.5; Software Development Life Cycle (SDLC) Waterfall Method; Vocational Education
Abstract− The Ministry of Education, Culture, Research and Technology, the Indonesian government issued an independent learning policy  episode  eight,  namely  vocational  high  schools  (VHS)  which  are  centers  of  excellence  (VHS-COE).  This  policy  is  the government's commitment to improving the quality of Indonesia's human resources. One strategy for implementing the program is to present tertiary institutions as assistants to SMKs. An appropriate selection process is needed to find relevant tertiary institutions to become Assistant Vocational High Schools. However, the current selection process still uses a platform with limited access (Google Forms). These deficiencies can lead to bias so that one cannot determine which tertiary institution is appropriate to be appointed as a companion. Therefore it is necessary to build an information system using a decision analysis approach (decision tree C 4.5) to be used as  a  reference  in  determining  the  eligibility  of  universities  participating  in  the  program.  The  research  method  uses  the  Software Development Life Cycle (SDLC) which is modeled using sequence diagrams and algorithms based on criteria set by the Ministry o f Education, Culture, Research and Technology. The results of this study are that the management of the SMK Directorate has a more comprehensive decision-making reference for assessing which tertiary institutions are appropriate in accompanying SMKs as centers of excellence because the output results from the program have a high degree of accuracy.
Keywords : Data Mining; Decision Tree C 4.5; Software Development Life Cycle (SDLC) Waterfall Method; Vocational Education

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah  Indonesia  melalui  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknogi  mengeluarkan  kebijakan merdeka belajar episode delapan yaitu sekolah menengah kejuruan (SMK) yang menjadi pusat keunggulan (SMK PK). Kebijakan ini merupakan komitmen dari pemerintah untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia Indonesia. Hal ini  dikarenakan  adanya  bonus  demografi  yang  diperkirakan  terjadi  pada  tahun  2030-2040,  dimana  jumlah  penduduk produktif kala itu diproyeksikan mencapai  64 persen dari  jumlah penduduk atau setara 297 juta jiwa (naik  107% dari tahun  2022)[1].  Terlebih  pekerjaan  dimasa  yang  akan  datang  sangat  dipengaruhi  oleh  masyarakat  berpengetahuan ( knowledge  society )  yang  mengedepankan soft  skills dan hard  skills sehingga  sekolah  menengah  kejuruan  harus dikerahkan menjadi school as learning organization yang fokus kepada pengembangan berbagai visi yang memberikan kesempatan  bagi  guru  untuk  berkembang,  menekankan  kepada  pembelajaran  berorientasi  siswa,  dan  menciptakan the next leader di masa yang akan datang [2] Siswa  diharapkan  tidak  hanya  memiliki hard  skill yang  baik  tetapi  juga soft  skill yang  baik.  Oleh  karena  itu, pengembangan hard skill dan soft skill harus diintegrasikan ke dalam proses pendidikan . Karakteristik pendidikan vokasi di  Indonesia  menganut  sistem  terbuka  ( multi  entry  exit  system )  dan  multimakna  yang  didasari  pada  pembudayaan, pemberdayaan, pembentukan watak, kecakapan hidup dan kepribadian[3]. Pendidikan vokasi dibangun oleh kurikulum yang  terintegrasi  dengan  indusri  dimana  terdiri  atas  standar  kompetensi,  standar  materi,  indikator  pencapaian,  standar pengajaran/pembelajaran,  standar  penilaian  dan  pedoman  lainnya  yang  relevan  untuk  mencapai  kompetensi  yang diharapkan  [4].  Proses  pembentukan  tersebut  didasari  dari  paradigma  pendidikan  abad  XXI  yang  diperuntukan  bagi semua  kalangan  ( education  for  all ),  menerapkan  pembelajaran  sepanjang  hayat  ( long  life  learning ),  berdasarkan gambaran hidup (life-based learning ) dan menciptakan suasana seperti di tempat kerja ( workplace learning ) [5]. Tantangan yang menjadi  konsen dari  pemerintah RI dalam menciptakan pendidikan vokasi  yang berkualitas di SMK adalah membangun mental siswa. Integrasi pendidikan karakter ke dalam proses belajar mengajar di sekolah perlu diawali dengan teladan baik yang diberikan guru. Metode yang paling utama dalam pendidikan karakter adalah adanya contoh  yang baik dari  guru terhadap siswa  [6].  Salah satunya dengan menerapkan model pembelajaran yang memiliki
Muhammad  Raidinoor  Pasha,  Implementasi  Decision  Tree  C4.5  dalam  Memilih  Perguruan  Tinggi  Pendamping

## Program SMK Pusat Keunggulan
muatan  nilai  karakter  dan  berfokus  pada  permasalahan  ( Problem  Based  Learning )  [7];[8],  serta  pembelajaran kooperatif[9]. Selain itu, untuk meningkatkan nilai moral dan karakter,  dapat diberikan dengan pembelajaran interaktif [10].  Pembelajaran  tersebut  dipelajari  dan  dikembangkan  di  perguruan  tinggi  sehingga  pendampingan  oleh  perguruan tinggi  dirasa  perlu  dalam  menciptakan  pendidikan  vokasi  yang  ideal.  Maka  demikian,  salah  satu  strategi  pelaksanaan program  SMK  PK  adalah  dengan  menghadirkan  perguruan  tinggi  sebagai  pendamping  SMK.  Perguruan  tinggi mempunyai peran penting dalam pembangunan nasional khususnya di bidang sumber daya manusia [11] . Selain itu , peran perguruan  tinggi  dalam  menciptakan  ekosistem  pendidikan  vokasi  yang  ideal  adalah  memberikan  pelatihan  dan pendampingan  terhadap  GTK  dan  kelembagaan  SMK  [12] Adanya  kolaborasi  antara  SMK  dan  perguruan  tinggi diharapkan  akan  mampu  meningkatkan  ketercapaian  kompetensi  bagi  siswa  yang  sesuai  dengan  permintaan  pasar ( demand driven ). Hal ini senada dengan brief pendapat Otero [13] yang menggambarkan peningkatan pendidikan vokasi dapat tercipta jika terjadi kolaborasi antar institusi yang saling menguatkan.  Oleh sebab itu, dibutuhkan perguruan tinggi yang relevan agar ketercapaian output program dapat melampaui yang diharapkan.
Proses seleksi yang tepat diperlukan untuk menemukan perguruan tinggi yang relevan untuk menjadi pendamping SMK. Proses seleksi menjadi penting karena seluruh pelamar (perguruan tinggi) harus memenuhi persyaratan atau standar yang ada [14].  Namun demikian, proses seleksi saat ini masih menggunakan platform yang memiliki keterbatasan akses ( google  form ).  Setidaknya  dua  kekurangan  akibat  penggunaan google  form ,  yaitu,  (1)  tidak  mampu  mengakomodasi kebutuhan  khusus  dalam  pendaftaran  dan  seleksi  program  dan  (2)  tidak  menyediakan  fitur  yang  memadai  untuk melakukan verifikasi dan validasi data. Kekurangan tersebut dapat menyebabkan bias sehingga tidak dapat menentukan perguruan  tinggi  mana  yang layak  untuk  ditunjuk  sebagai  pendamping.  Berdasarkan  hal  tersebut, maka  perlu  disusun suatu program untuk menjadi data mining yang lebih handal, efektif dan efisien. Perancangan  program  pada  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan decision  tree  C4.5 .  Hal  ini  didasari  pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [15]–[20],  yang menemukan bahwa decision tree C4.5 mampu melakukan klasifikasi atau segmentasi yang bersifat prediktif [15], memprediksi hal tertentu dengan tingkat akurasi yang tinggi sesuai dengan  penelitian  Putri et  al dan  Karuadiputra et  al [[16],  [17],  menunjukan  hasil  yang  memuaskan  sesuai  dengan penelitian Sutoyo [[18], dan dapat menyelesaikan masalah secara sistematis [19] sehingga decision tree C4.5 dianggap layak  sebagai decision  support  system dan  perlu  dikembangkan  lebih  lanjut  pada  proses  seleksi  perguruan  tinggi  di program  SMK-PK.  Penelitian  ini  berusaha  mengembangkan  algoritma decision  tree C4.5  yang  diintegrasikan  dengan kriteria  yang  ditetapkan  sebelumnya  oleh  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset.  Dan  Teknologi  yang menghasilkan pembobotan yang identik untuk menyeleksi perguruan tinggi dalam melaksanakan program SMK-PK dan menjadi novelty yang  berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya.  Pengembangan  sistem  tidak  terlepas  dengan  dukungan monitoring oleh masing-masing stakeholder sehingga menghasilkan sistem yang komprehensif dan handal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan decision analysis untuk mengubah data menjadi decision tree yang diharapkan dapat mengeksplorasi data dan memutuskan rantai yang rumit untuk mengambil keputusan yang tepat. Adapun tahapan penelitian ini menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC) waterfall [21], [22], dimana semua tahapan dilakukan secara satu per satu ( waterfall ) dan berjalan secara berurutan. Metode ini dipilih karena mampu menghasilkan data  dan  informasi  yang  tepat  dalam  menentukan  perguruan  tinggi  yang  tepat  dalam  menjalankan  program  SMK-PK tersebut[23].  Tahapan  diuraikan  menjadi  analisis  kebutuhan  perangkat  lunak  ( planning dan analyzing ),  desain  sistem ( design ), penulisan kode. program ( implementation ) dan pengujian serta penerapan sistem ( operation ).

## 2.1 Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak
Proses ini untuk melakukan analisis dan pengumpulan kebutuhan sistem yang meliputi informasi, fungsi yang dibutuhkan untuk kerja atau performa dan antar muka. Pemerintah mengeluarkan kriteria yang dijadikan rujukan dalam merancang suatu sistem. Adapun kriteria yang ditetapkan sebagai berikut:
a. Perguruan tinggi yang memiliki akreditasi minimal (B), atau politeknik negeri terakreditasi (baik sekali) dengan usia minimal 15 Tahun
b. Memiliki rekam jejak bekerja sama dengan industri dengan ruang lingkup minimal 5
c. Perguruan tinggi yang pernah mendampingi atau membina SMK akan diprioritaskan
d. Memiliki prodi yang selaras dengan kompetensi keahlian yang dikembangkan SMK
2.2 Desain Sistem
Tahapan berikutnya adalah dengan membangun desain sistem menggunakan bahasa Unified Modeling Language (UML). Diagram yang dipilih untuk mendesain program adalah use case diagram dan sequence diagram untuk menggambarkan interaksi antar objek selama jangka waktu tertentu [24] , yang mewakili interaksi antara aktor dengan sistem [25] .

## 2.3 Penulisan kode program
Peneliti menggunakan bahasa pemrograman PHP dan menggunakan Database MySQL. Bahasa pemrograman PHP dipilih karena dapat melakukan koneksi ke berbagai macam database suatu halaman web. Adapun metode dalam pengelolaan data  mining menggunakan Algoritma  Decision  Tree  C4.5 dimana  proses  perhitungan  akan  diterapkan  dalam
Muhammad  Raidinoor  Pasha,  Implementasi  Decision  Tree  C4.5  dalam  Memilih  Perguruan  Tinggi  Pendamping

## Program SMK Pusat Keunggulan
pengkodingan. Data mining merupakan aktivitas untuk menemukan informasi terbaru berdasarkan data yang terkumpul [24]. Algoritma  decision  tree  C4.5 merupakan  pohon  pengambil  keputusan  yang  memberikan  keuntungan  karena berwujud visualisasi yang membuat protokol dapat diprediksi dan diamati sehingga menghasilkan data yang fleksibel dan aktraktif [25]. Algoritma ini digunakan untuk menentukan perguran tinggi yang layak berdasarkan pendekatan sebagai berikut:
a. Berapa banyak jumlah dosen/tenaga pendidik yang mempunyai gelar S1/S2/S3
b. Berapa lama dosen/tenaga pendidik pernah melakukan pengabdian kepada masyarakat
c. Berapa banyak dosen/tenaga pendidik yang selaras dengan Kompetensi Keahlian di Sekolah (SMK)
d. Akreditasi Perguruan Tinggi
Beberapa Kriteria tersebut menghasilkan yang menentukan apakah perguruan tinggi tersebut “layak” atau “belum layak” menjadi  perguruan  tinggi  pendamping  program  SMK  pusat  keunggulan.  Perguruan  tinggi  yang  layak  akan ditandai sebagai prioritas (warna kuning) sehingga operator bisa dengan mudah dalam proses menyeleksi data.

## 2.4 Pengujian Sistem dan Penerapan Program
Proses  dilanjutkan  dengan  pengujian  pada  program  perangkat  lunak.  Teknik  pengujian  dalam  penelitian  ini  yaitu menggunakan black box dengan melakukan pengujian pada detail  aplikasi  seperti interface dan fitur dari  aplikasi  dan menggunakan white  box untuk  melakukan  pengujian  terhadap  perhitungan Decision  Tree  C4.5 .  Aplikasi  ini  akan menggunakan  dua  modul  user  yaitu  perguruan  tinggi  dan  Direktorat  SMK.  Perguruan  tinggi  memiliki  akses  dan kewenangan untuk mengisi, mengubah, dan menghapus berbagai informasi terkait dengan proses pemadanan SMK, data kontrak,  dokumen  kontrak,  pelaporan,  data  mitra  industri,  tim  pendamping,  tim  manajemen,  SMK  binaan,  dokumen akreditasi,  dan  dokumen  surat  rekomendasi.  Sedangkan,  operator  Direktorat  SMK  memiliki  kewenangan  yang  lebih terbatas dimana hanya dapat mengoreksi dan mengecek hasil inputan yang telah dilakukan oleh Perguruan Tinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Use Case Diagram
Tahapan pertama dalam penelitian ini adalah membangun model use case diagram. Use case diagram digunakan untuk menunjukan  beberapa  skenario  penggunaan  yang  berdasarkan  aktor  yang  terlibat  dalam  sistem.  Aspek  yang  perlu diperhatikan dalam diperhatikan dalam membangun use case diagram yaitu aktor/entitas (orang, sistem atau objek) yang terlibat dalam sistem, use case atau aktivitas yang dapat dilakukan oleh pengguna, keterkaitan antara aktor dengan use case ,  analisis  dan  penyelesaian  masalah  serta  bagaimana  sistem  akan  dikembangkan  (berdasarkan  analisis  yang dibangun). Use  case  diagram diharapkan  mampu  membantu  pengembang  dalam  memahami  kebutuhan  pengguna sehingga sesuai dengan kebutuhan dan harapan pengguna. Use case diagram pada penelitian ini menjadi dua aktor yaitu perguruan tinggi (Gambar 1) dan operator Direktorat SMK (Gambar 2).
Muhammad  Raidinoor  Pasha,  Implementasi  Decision  Tree  C4.5  dalam  Memilih  Perguruan  Tinggi  Pendamping Program SMK Pusat Keunggulan
Gambar 2. Use case diagram (operator Direktorat SMK)
Aktor pada penelitian ini dibagi atas perguruan tinggi dan bidang/operator Direktorat SMK. Keduanya memiliki peran yang berbeda pada sistem sehingga akses yang diberikan cenderung berbeda. Perguruan Tinggi memiliki akses dan kewenangan untuk mengisi, mengubah, dan menghapus berbagai informasi terkait dengan proses pemadanan SMK, data kontrak,  dokumen  kontrak,  pelaporan,  data  mitra  industri,  tim  pendamping,  tim  manajemen,  SMK  binaan,  dokumen akreditasi, dan dokumen surat rekomendasi (Gambar 1). Akses tersebut disesuaikan dengan tanggung jawab perguruan tinggi  untuk  memasukkan  data,  mengelola  kontrak,  menyusun  laporan,  serta  mengelola  dokumen-dokumen  berkaitan dengan  pendaftaran.  Bidang  /Operator  Direktorat  SMK  memiliki  akses  yang  lebih  terbatas  dimana  hanya  dapat mengoreksi  dan  mengecek  hasil  inputan  yang  telah  dilakukan  oleh  Perguruan  Tinggi  (Gambar  2).  Namun  demikian, bidang memiliki peran penting sebagai pihak yang bertugas memastikan bahwa data yang dimasukkan oleh Perguruan Tinggi  telah  diinput  dengan  benar  dan  sesuai  dengan  kebijakan  yang  berlaku.  Bidang  juga  bertanggung  jawab  dalam melakukan  pengecekan  kualitas  data  dan  memberikan  masukan  atau  koreksi  jika  ditemukan  kesalahan  atau ketidaksesuaian.
Gambar 3. Dashboard perguruan tinggi
Muhammad  Raidinoor  Pasha,  Implementasi  Decision  Tree  C4.5  dalam  Memilih  Perguruan  Tinggi  Pendamping Program SMK Pusat Keunggulan
Perguruan tinggi yang berhasil melakukan registrasi akan masuk ke dalam dashboard seperti Gambar 3, dimana terdapat dua tab di bagian atas yaitu beranda dan menu seleksi. Menu seleksi berisi  akses yang dijelaskan sebelumnya yang  merujuk  kepada  kriteria-kriteria  yang  sudah  ditetapkan  oleh  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan teknologi. Operator Direktorat SMK yang memiliki akses yang lebih terbatas akan ditampilkan dashboard seperti Gambar 4.  Berbeda  dengan  perguruan  tinggi  yang  diberikan  kuasa  untuk  meng input data,  operator  Direktorat  SMK  hanya memiliki  kewenangan  untuk  melihat  data  perguruan  tinggi  dan  data  terkait  proses  seleksi.  Data  tersebut  yang  akan digunakan untuk keperluan perumusan kebijakan oleh manajemen Direktorat SMK.

## 3.2 Sequence Diagram
Tahapan  selanjutnya  adalah  sistem  dibangun  dengan sequence  diagram .  Hal  ini  diharapkan  mampu  membantu pengembang sistem untuk memahami seluruh alur kerja sehingga dapat teridentifikasi permasalahan dan kelemaham pada desain sistem tersebut. Beberapa alur yang akan dibangun oleh sistem yaitu pendaftaran, login , menambahkan data mitra industri, menambahkan data tim manajemen, menambahkan tim pendamping, menambahkan SMK binaan, menambahkan data kontrak, menambahkan dokumen kontrak dan menambahkan pelaporan.
Gambar 5. Pendaftaran ( sequence diagram )
Gambar  5  merupakan  implementasi  dari  aplikasi  dalam  proses  melakukan  pendaftaran.  Perguruan  tinggi  yang sudah terdaftar akan ditolak oleh sistem (notifikasi error ). Perlakuan ini berbeda jika perguruan tinggi belum terdaftar sama sekali. Sistem akan melanjutkan proses pendaftaran dan mengalihkannya ke halaman dashboard .
Muhammad  Raidinoor  Pasha,  Implementasi  Decision  Tree  C4.5  dalam  Memilih  Perguruan  Tinggi  Pendamping

## Program SMK Pusat Keunggulan
Proses pendaftaran memerlukan email dan password yang sah. Ketika perguruan tinggi melakukan proses login ke  dalam  aplikasi,  maka  sistem  akan  memvalidasi  data  tersebut.  Apabila email atau password yang  diinputkan  salah, maka akan muncul pesan error . Namun apabila benar, maka akan dialihkan ke halaman dashboard (Gambar 6).
Gambar 7. Menambahkan data mitra industri ( sequence diagram )
Perguruan tinggi diperkenankan untuk mengakses menu tambah data mitra industri (Gambar 7). Data mitra industri ini  merupakan  syarat  yang  dibutuhkan  oleh  perguruan  tinggi  untuk  menjadi  pendamping  program.  Ketika  proses  di aplikasi, perguruan tinggi diperkenankan untuk menyimpan, menghapus dan menampilkan data mitra industri.
Gambar 8. Menambahkan data tim manajemen ( sequence diagram )
Perguruan  tinggi  diperkenankan  untuk  mengakses  menu  tambah  data  tim  manajaemen  (Gambar  8).  Data  tim manajemen  mengambarkan  bahwa  perguruan  tinggi  sudah  memiliki  tim  khusus  untuk  bertanggung  jawab  dalam pelaksanaan program. Adapun pada menu tersebut, perguruan tinggi diperkenankan untuk menyimpan, menghapus dan menampilkan tim manajemen.
Muhammad  Raidinoor  Pasha,  Implementasi  Decision  Tree  C4.5  dalam  Memilih  Perguruan  Tinggi  Pendamping Program SMK Pusat Keunggulan
Gambar 9. Menambahkan data tim pendamping ( sequence diagram )
Perguruan  tinggi  diperkenankan  untuk  mengakses  menu  tambah  data  tim  pendamping  (Gambar  9).  Data  tim pendamping mengambarkan bahwa perguruan tinggi memiliki tim lapangan yang terjun langsung dalam pendampingan SMK. Menu yang tersedia bagi perguruan tinggi adalah menyimpan, menghapus dan menampilkan tim pendamping.
Gambar 10. Menambahkan data SMK binaan ( sequence diagram )
Perguruan tinggi diperkenankan untuk mengakses menu tambah SMK binaan (Gambar 10). Informasi terkait SMK binaan  sangat  dibutuhkan  untuk  mengukur  sejauh  mana  perguruan  tinggi  berkomitmen  dalam  menjalankan  program SMK-PK. Menu yang tersedia dalam proses di aplikasi, perguruan tinggi diperkenankan untuk menyimpan, menghapus dan menampilkan data-data tersebut.
Muhammad  Raidinoor  Pasha,  Implementasi  Decision  Tree  C4.5  dalam  Memilih  Perguruan  Tinggi  Pendamping Program SMK Pusat Keunggulan
Gambar 11. Menambahkan data kontrak ( sequence diagram )
Perguruan tinggi diperkenankan untuk mengakses menu tambah data kontrak (Gambar 11). Data kontrak sangat dibutuhkan dalam mendukung kerja sama antara perguruan tinggi dengan Direktorat SMK. Menu yang diperkenankan digunakan oleh perguruan tinggi tersebut yaitu menyimpan, menghapus dan menampilkan data-data tersebut
Berkaitan  dengan  Gambar  11,  Perguruan  tinggi  wajib  menambahkan  dokumen  kontrak  pada  menu  tersebut (Gambar  12).  Dokumen  kontrak  ini  menjadi  acuan  dalam  pelaksanaan  program  SMK-PK.  Menu  yang  diperkenankan mirip dengan Gambar 11 yaitu menyimpan, menghapus dan menampilkan data tersebut.
Muhammad  Raidinoor  Pasha,  Implementasi  Decision  Tree  C4.5  dalam  Memilih  Perguruan  Tinggi  Pendamping

## Program SMK Pusat Keunggulan
Gambar 13. Menambahkan pelaporan ( sequence diagram )
Perguruan tinggi diperkenankan untuk menambahkan pelaporan (Gambar 13). Hal ini merupakan penutup dalam pelaksanaan program (sebagai bahan evaluasi pelaksanaan program). Proses ini memperkenankan perguruan tinggi untuk menyimpan, menghapus dan menampilkan data pelaporan.

## 3.3 Implementasi Algoritma
Algoritma yang disusun berdasarkan kriteria dan skoring. Kriteria dibangun berdasarkan algoritma decision tree C 4.5. Kodefikasi  tersebut  merupakan  implementasi  dari  sebuah  fungsi  yang  digunakan  untuk  menghitung  skor  berdasarkan kondisi tertentu. Fungsi tersebut menggunakan dua parameter, yaitu $value dan $reef condition . Fungsi $value merupakan nilai yang digunakan untuk menentukan skor, sedangkan $ref_condition berisi kondisi dan skor yang berhubungan dengan nilai tersebut. Fungsi looping akan diterapkan dengan foreach pada $ref_condition yang didasarkan kepada kondisi yang akan terjadi. Apabila nilai terpenuhi, maka skor yang sesuai akan disimpan ke dalam variabel $skor. Namun, jika tidak terpenuhi, maka loop akan dilanjutkan ke data berikutnya. Setelah itu, beberapa kondisi akan diverifikasi kembali kepada fungsi  tersebut,  di  antaranya  adalah  kondisi  dengan  nama 'Condition  ABC',  'Condition  >9  -  1',  'Condition  >5  -  1', 'Condition >10 - 1' , dan sebagainya. Setiap kondisi memiliki kriteria yang berbeda untuk menentukan apakah nilai $value sudah atau belum memenuhi kondisi tersebut. Setelah selesai proses looping, nilai dari variabel $skor akan dikembalikan sebagai output dari fungsi. Output ini kemudian akan digunakan dalam perhitungan skor secara keseluruhan. Kodefikasi  pada  di  atad  menggunakan query dari  beberapa  fungsi  dari Laravel seperti leftJoin() , select(), groupBy() , dan get() . Adapun fungsi tersebut sebagai berikut: a. Fungsi leftJoin() digunakan  untuk  melakukan  menghubungkan  data  antara  tabel  users  dengan  tabel ref_pts , t_pendampings, t_mitras , dan t_smkpts dengan menggunakan parameter yang ditentukan. b. Fungsi select() digunakan untuk memilih kolom yang ingin diambil dari hasil penghubungan tersebut.
c. Fungsi groupBy() digunakan untuk mengelompokkan hasil penghubungan tersebut berdasarkan kolom tertentu.
d. Fungsi get() digunakan untuk mengambil data yang telah digabungkan dan dikelompokkan tersebut. Selain itu, pada kode  tersebut  juga  terdapat  proses  perhitungan  skor  berdasarkan  data  yang  telah  diambil  dari  hasil  penggabungan tersebut.
e. Skor dihitung menggunakan fungsi _get_score() dan disimpan ke dalam variabel dt yang berisi array dan informasi kode_pt, nama_pt, akreditasi_pt , dan skor dari setiap parameter yang dihitung. Hasil  dari  proses  tersebut  akan  disimpan  ke  dalam variabel  ptx .  Variabel  tersebut  akan  digunakan  untuk menampilkan  data  di  dalam  aplikasi.  Data  akan  dimunculkan  sebagai dashboard yang  bisa  diakses  oleh user yang berfungsi  sebagai  dasar  pengambilan  kebijakan  sehingga  manajemen  memiliki  rujukan  yang  jelas  untuk  menunjuk perguruan tinggi yang kompeten

## 3.4 Analisis Hasil Pengujian
Sistem  yang  dibangun  sudah  dilakukan  pengujian  baik  aplikasi  maupun  algoritma.  Adapun  hasil  pengujian  aplikasi disajikan dalam Tabel 1 sebagai berikut:
Muhammad  Raidinoor  Pasha,  Implementasi  Decision  Tree  C4.5  dalam  Memilih  Perguruan  Tinggi  Pendamping Program SMK Pusat Keunggulan
Tabel 1. Hasil pengujian
Gambar 14. Hasil analisis uji algoritma
Berdasarkan hasil pengujian algoritma (Gambar 14), diketahui bahwa hasil output yang dikeluarkan oleh sistem sudah berjalan dan berfungsi sesuai dengan apa yang diharapkan. Ikon berwarna  kuning pada Gambar 16 menunjukan hasil skor yang didapatkan dari data pengguna (perguruan tinggi) yang telah dihitung. Hasil tersebut akan disimpan ke dalam variabel ptx. yang digunakan untuk menampilkan data di dalam aplikasi.

## 4. KESIMPULAN
Aplikasi  yang  dirancang  menghasilkan  perhitungan  yang  relevan  karena  didasari  pada  kriteria-kriteria  yang  berulang (looping ) yang disintesiskan sebagai algoritma berbasis decision tree C4.5 . Pemanfaatan algoritma berdasarkan decision tree C 4.5 terbukti mampu memberikan skoring yang jelas terhadap perguruan tinggi sehingga bisa menjadi rujukan bagi pemangku  kebijakan  untuk  menyeleksi  perguruan  tinggi  dengan  lebih  efektif  dan  efisien.  Skor  yang  dihasilkan  sudah berdasarkan  banyak  kriteria  sehingga  lebih  selektif  dalam  menentukan  perguruan  tinggi  yang  paling  relevan  untuk mendampingi program. Data dan informasi yang disajikan pada dashboard akan dikelola oleh Direktorat SMK dan akan diintegrasikan  dengan  sistem  yang  sudah  dibangun  sebelumnya.  Hal  ini  diharapkan  dapat  memperluas  akses kebermanfaatan program di masa yang akan datang.

## REFERENCES
[1] Bappenas, Ringkasan Metadata Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (TPB)/ Indikator Sustainable Development Goals (SDGs) Indonesia. 2017.
[2] M. Kools and L. Stoll, “What Makes a School a Learning Organisation?,” 2016.
[3] Zurqoni, H. Retnawati, J. Arlinwibowo, and E. Apino, “Strategy and implementation of character education in senior high schools and vocational high schools,” Journal of Social Studies Education Research, vol. 9, no. 3, 2018, doi: 10.17499/jsser.01008.
[4] B. Wibawa, Manajemen Pendidikan Teknologi Kejuruan dan Vokasi. 2017.
[5] P. Sudira, TVET Abad XXI, vol. 13, no. 1. 2016.
Nama Modul Fungsi Modul Role Status Modul Registrasi Melakukan pendaftaran oleh perguruan tinggi Perguruan tinggi (user) working Modul Login Melakukan autentikasi ke dalam aplikasi Perguruan tinggi (user) working Modul Mitra DU/DI (crud)  Menambah,hapus,ubah data terkait Mitra Industri (crud) Perguruan tinggi (user) working Modul Tim Manajemen (crud) Menambah,ubah data terkait Tim Manajemen (crud) Perguruan tinggi (user) working Modul Tim Pendamping (crud) Menambah,hapus,ubah data terkait Tim Pendamping (crud) Perguruan tinggi (user) working Modul SMK Binaan (crud)  Menambah,hapus,ubah data terkait SMK Binaan (crud) Perguruan tinggi (user) working Modul Kontrak (crud) Menambah,hapus,ubah data terkait Data Kontrak (crud) Perguruan tinggi (user) working Modul Laporan (crud) Menambah,hapus,ubah data terkait Data Laporan (crud) Perguruan tinggi (user) working
Muhammad  Raidinoor  Pasha,  Implementasi  Decision  Tree  C4.5  dalam  Memilih  Perguruan  Tinggi  Pendamping

## Program SMK Pusat Keunggulan
[6] R. Thornberg and E. Oǧuz, “Teachers’ views on values education: A qualitative study in Sweden and Turkey,” Int J Educ Res, vol. 59, 2013, doi: 10.1016/j.ijer.2013.03.005.
[7] L. Arofah, “IMPLEMENTING CHARACTER EDUCATION THROUGH PROBLEM-BASED LEARNING IN SOCIOLOGY SUBJECTS FOR THE DEVELOPMENT OF SOCIAL CAPITAL,” 2019.
[8] S.  Rahayu,  “DEVELOPMENT  OF  STUDENT  ECOPRENEURSHIP  POTENTIAL  THROUGH  LEARNING  BASED PROJECTS  MODEL  IN  SOCIAL  STUDIES  LEARNING  (Classroom  Action  Research  in  Class  VII-A  MTs  Ar-Rohmah Bandung),” International Journal Pedagogy of Social Studies, vol. 2, no. 2, 2018, doi: 10.17509/ijposs.v2i2.10166.
[9] Zakaria, “The Effects of Cooperative Learning on Students’ Mathematics Achievement and Attitude towards Mathematics,” Journal of Social Sciences, vol. 6, no. 2, 2010, doi: 10.3844/jssp.2010.272.275.
[10]  M. Chowdhury, “Emphasizing Morals, Values, Ethics, and Character Education in Science Education And Science Teaching,” The Malaysian Online Journal of Educational Sciemce, vol. 4, no. 2, 2016.
[11]  N. Usman and I. Majjah, “Teaching Factory as Edupreneurship: A Strategic Revitalizing Vocational School through Techno Park,” Jurnal Hurriah, 2020.
[12]  Y. Sopian, “Pengaruh Penerapan Kombinasi Model Flip Classroom dan Project- Based Learning pada Pelatihan Upskilling Guru Kejuruan Berstandar Industri,” Oase Nusantara, vol. 1, no. 1, 2022.
[13]  J. P. G. de Otero, “Innovation in TVET: UNESCO-UNEVOC Trends Mapping.,” UNESCO-UNEVOC International Centre for Technical …, 2019.
[14]  Kasmir, Pengantar Manajemen Keuangan, Jakarta: Kencana Prenada Media Group. 2019.
[15]  A. H. Nasrullah, “IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI PRODUK LARIS,” JURNAL ILMIAH ILMU KOMPUTER, vol. 7, no. 2, 2021, doi: 10.35329/jiik.v7i2.203.
[16]  R. P. S. Putri and I. Waspada, “Penerapan Algoritma C4.5 pada Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Prodi Informatika,” Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 4, no. 1, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5975.
[17]  E.  Karyadiputra  and  N.  Hijriana,  “PENERAPAN  ALGORITMA  DECISION  TREE  C4.5  UNTUK  KLASIFIKASI PENENTUAN DAFTAR PRIORITAS PENGEMBANGAN JEMBATAN,” Technologia: Jurnal Ilmiah, vol. 10, no. 1, 2019, doi: 10.31602/tji.v10i1.1757.
[18]  I. Sutoyo, “IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI DATA PESERTA DIDIK,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. 14, no. 2, 2018, doi: 10.33480/pilar.v14i2.926.
[19]  Uminingsih, I. Suraya, and I. Nugroho, “Implementasi Algoritma Decision Tree C4.5 Untuk Menentukan Kelas Calon Siswa Di Lembaga Kursus Bahasa Inggris Berbasis Web,” J Teknol, vol. 12, no. 1, 2019.
[20]  R. R. Hidayat and S. Dwiasnati, “Printer User Data Classification Uses the Naïve Bayes Algorithm and the C4. 5 Algorithm,” Ijmrap.Com, vol. 3, no. 2, 2020.
[21]  M.  Muliadi,  M.  Andriani,  and  H.  Irawan,  “PERANCANGAN  SISTEM  INFORMASI  PEMESANAN  KAMAR  HOTEL BERBASIS WEBSITE (WEB) MENGGUNAKAN DATA FLOW DIAGRAM (DFD),” JISI: Jurnal Integrasi Sistem Industri, vol. 7, no. 2, 2020, doi: 10.24853/jisi.7.2.111-122.
[22]  R. R. Hidayat and D. Jatikusumo, “MONITORING SISTEM BERBASIS WEB KEAMANAN TRANSAKSI PENGIRIMAN UANG PADA PENYELENGGARA TRANSFER DANA DENGAN MENGGUNAKAN PERATURAN BANK INDONESIA ANTI  PENCUCIAN  UANG  &  PENCEGAHAN  PENDANAAN  TERORISME,”  PETIR,  vol.  12,  no.  1,  2019,  doi: 10.33322/petir.v12i1.415.
[23]  A. Wahyudi, “PERANCANGAN SISTEM MENGGUNAKAN METODE SDLC,” Jurnal Dinamika Informatika, vol. 4, no. 2, 2018.
[24]  N. Medvidovic, D. S. Rosenblum, D. F. Redmiles, and J. E. Robbins, “Modeling software architectures in the unified modeling language,” ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, vol. 11, no. 1, 2002, doi: 10.1145/504087.504088.
[25]  C. Alvin, B. Peterson, and S. Mukhopadhyay, “Static generation of UML sequence diagrams,” International Journal on Software Tools for Technology Transfer, vol. 23, no. 1, 2021, doi: 10.1007/s10009-019-00545-z.