https://djournals.com/klik

## Pemanfaatan Algoritma Decision Tree ID3 Bagi Manajemen Bimbel Untuk Menentukan Faktor Kelulusan Pada Sekolah Kedinasan
Juwita Tetra Marani Aliyah Nazanah 1* , Muhammad Ihsan Jambak 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Manajemen Informatika, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1,* 09031382025152@student.unsri.ac.id, 2 jambak@unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: 09031382025152@student.unsri.ac.id
Abstrak− Saat  ini  bimbingan  belajar  kedinasan  menjadi  pilihan  bagi  para  siswa  untuk  menunjang  persiapan  mereka  ke  jenjang pendidikan selanjutnya, tidak hanya sebatas membimbing belajar saja, biasanya manajemen bimbingan belajar menyiapkan strategi tertentu agar siswanya bisa lolos seleksi di kedinasan yang dituju. Sekolah kedinasan di Indonesia saat ini cukup populer dan diminati banyak siswa, hal ini disebabkan oleh keunggulan yang dimiliki sekolah kedinasan, yaitu biaya pendidikan yang relatif lebih murah bahkan gratis, dinaungi lembaga negara dan mempunyai kesempatan lebih besar untuk langsung bekerja setelah  lulus. Minat yang tinggi ini menyebabkan tingginya persaingan masuk ke sekolah kedinasan.  Salah satu kedinasan yang paling diminati saat ini adalah Politeknik  Statistika  STIS.  Seleksi  Pemilihan  Mahasiswa  Baru  (SPMB)  pada  Politeknik  Statistika  STIS  melewati  banyak  tahapan. Sehingga hal ini menjadi kepentingan bagi para manajemen bimbingan belajar untuk mengetahui faktor apa saja yang menentukan kelulusan pada seleksi tersebut. Ketidaktahuan manajemen bimbingan belajar dalam mengetahui faktor kelulusan dapat menyebabkan kurangnya efektif strategi dan proses belajar para siswa bimbingan belajar. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan penerapan ilmu data mining yaitu mengklasifikasikan data hasil SPMB Politeknik Statistika STIS  tahun 2022 dengan algoritma decision tree ID3 yang  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor  utama  yang  menentukan  mahasiswa  yang  lulus.  Kemudian,  hasil  penelitian  bisa  menjadi pendukung keputusan manajemen bimbingan belajar dalam membuat strategi maupun evaluasi kedepannya. Sehingga siswa bimbingan belajar mendapatkan strategi pembinaan yang paling tepat dan sesuai berdasarkan hasil dari penelitian ini.  Dataset dianalisis dengan Data Mining menggunakan Algoritma Decision Tree ID3. Berdasarkan penelitian yang dilakukan pada data  adalah nilai Kappa sebesar 1.000, Accuracy sebesar 100% , Recall sebesar 100.000%, Classification Error sebesar 0.00 dan Precision sebesar 100%.
Kata Kunci: Data Mining; Decision Tree; Klasifikasi; Seleksi Kompetensi Dasar ; ID3
Abstract− At present official tutoring is an option for students to support their preparation for the next level of education, not only limited to guiding study, usually tutoring management prepares certain strategies so that students can pass the selection at the intended official service. Official schools in Indonesia are currently quite popular and in demand by many students, this is due to the advantages of official schools, namely the cost of education is relatively cheaper and even free, under the auspices of state institutions and have a greater opportunity to work immediately after graduation. This high interest causes high competition to enter service schools . One of the most popular services today is the STIS Statistics Polytechnic. The New Student Selection Selection (SPMB) at the STIS Statistics Polytechnic went through many stages. So that this is of interest to the tutoring management to find out what factors determine the passing of the selection. Ignorance of tutoring management in knowing the passing factor can lead to a lack of effective strategies and learning  processes  for  tutoring  students.  Therefore,  in  this  study  the  application  of  data  mining  science  was  carried  out,  namely classifying data from the 2022 STIS Statistics Polytechnic SPMB results using the ID3 decision tree algorithm which aims to find out the main factors that determine which students graduate. Then, the results of the research can be a support for tutoring management decisions  in  making strategies  and  future  evaluations.  So  that  tutoring students  get  the  most  appropriate  and appropriate  coaching strategy based on the results of this study. The dataset was analyzed by Data Mining using the ID3 Decision Tree Algorithm. Based on the research conducted on the data, the Kappa value is 1,000, the Accuracy is 100%, the Recall is 100,000%, the Classificatio n Error is 0.00 and the Precision is 100%.
Keywords: Data Mining; Decision Tree; Classification; Basic Competency Selection; ID3

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini sudah banyak bimbingan belajar yang dipercaya dapat menunjang persiapan siswanya agar bisa lulus ke kedinasan yang ingin dituju, bahkan sering ditemui bimbingan belajar yang berani menjamin kelulusan bagi siswa bimbingannya. Bimbingan belajar tentunya berani memberikan jaminan kelulusan tersebut karena sudah mempersiapkan strategi tertentu dengan  riset  menggunakan  data  yang  aktual.  Hal  ini  dilatarbelakangi  karena  sekolah  kedinasan  memiliki  banyak keunggulan dibandingkan perguruan tinggi lainnya, sekolah kedinasan dinilai lebih unggul karena biaya pendidikan yang lebih terjangkau, prospek kerja terjamin, dinaungin lembaga negara dan dipersiapkan lebih mendalam dalam mengasah softskill masing-masing sehingga setelah lulus para lulusan sudah terampil dan siap bekerja. Karena keunggulan tersebut menyebabkan  minat  pada  sekolah  kedinasan  menjadi  meningkat  dan  tentunya  memperketat  persaingan  dalam  seleksi. Dengan demikian karena persaingan yang ketat tadi menimbulkan persaingan bagi manajemen pusat bimbingan untuk dapat mengetahui faktor-faktor apa saja yang menentukan kelulusan peserta sehingga bisa mengefektifkan cara belajar calon peserta seleksi.
Salah satu kedinasan dengan peminat terbanyak adalah Politeknik Statistika STIS. Proses seleksi dari Politeknik Statistika STIS memiliki banyak tahapan, antara lain Seleksi Kompetensi Dasar (SKD) yang merupakan tahapan seleksi berdasarkan parameter hasil penilaian dari Tes Karakter  Kepribadian (TKP), Tes Wawasan Kewarganegaraan (TWK), dan  Tes  Intelegensi  Umum  (TIU).  Dilanjutkan  dengan  seleksi  matematika  dan  seleksi  kesehatan.  Permasalahannya, dengan banyaknya tahapan seleksi tersebut, menyebabkan proses seleksi tidak dapat ditebak secara langsung faktor utama penilaian didalamnya. Tentunya hal ini menjadi kepentingan bimbingan belajar untuk mengetahui hal apa yang menjadi
Juwita  Tetra  Marani  Aliyah  Nazanah,  Pemanfaatan  Algoritma  Decision  Tree  ID3  Bagi  Manajemen  Bimbel  Untuk Menentukan Faktor Kelulusan Pada Sekolah Kedinasan.
penentu  utama  kelulusan  siswa  bimbingannya  agar  dapat  mempersiapkan  strategi  yang  tepat  dan  sesuai  untuk  siswa bimbingannya. Terlebih lagi ada banyak tahapan pada seleksi ini dan belum diketahui faktor utama apa yang menentukan kelulusan siswa. Jika manajemen bimbingan belajar menganalisis data seleksi tersebut secara manual, tentunya akan sulit sekali  dan  memerlukan  waktu  yang  lama  karena  banyaknya  data  yang  ada.  Sehingga  diperlukan  suatu  pengetahuan sebagai pendukung keputusan strategi dalam pembinaan siswa bimbingan belajar untuk mengefektikan strategi belajar dan mengurangi potensi kegagalan siswa bimbingan belajar dengan memanfaatkan data yang sudah ada. Sebab itu, pada penelitian ini digunakan data hasil  Seleksi Pemilihan  Siswa Baru (SPMB) pada Politeknik Statistika STIS tahun 2022 untuk mendapatkan gambaran pengetahuan bagi manajemen bimbingan belajar agar dapat mempersiapkan strategi terbaik dari hasil pengetahuan yang ada dengan mengetahui faktor kelulusn pada seleksi kedinasan yang pada kasus ini adalah Politeknik Statistika STIS.  Pada penelitian ini  sendiri  memanfaatkan ilmu  data mining  untuk mengambil  pengetahuan yang ada dari data seleksi tersebut.
Data mining adalah analisis data (biasanya big data ) untuk menemukan koneksi dan kesimpulan yang jelas yang sebelumnya tidak diketahui secara manual, dari data ini biasanya diketahui sebuah pola, kebiasaan dan perilaku tertentu dengan cara yang saat ini dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data [1]–[4]. Dari pengertian para ahli tersebut, dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  mengolah  data  seleksi  dengan  jumlah  yang  cukup  banyak  pada  penelitian  ini  bisa menggunakan  data  mining  untuk  mendapatkan  pengetahuan  didalam  data  hasil  SPMB  Politeknik  Statistika  STIS  ini. Klasifikasi sendiri adalah salah satu metode dari data mining yang dapat dimanfaatkan dalam penelitian ini. Klasifikasi merupakan teknik data mining yang paling sederhana dan banyak digunakan [5]. Teknik klasifikasi juga terbukti sebagai teknik data mining yang paling bermanfaat dibidang data untuk Pendidikan[6]. Klasifikasi sendiri adalah proses mencari himpunan  model  (fungsi)  sehingga  dapat  mendeskripsikan,  membedakan  kelas-kelas  data  atau  konsep  yang  bertujuan untuk memprediksi data yang belum memiliki kelasnya[7]–[9]. Pada penelitian ini menggunakan algoritma data mining, yaitu decision  tree .  Metode  ini  sering  digunakan  dan  hasilnya  bisa  dianalisis  dengan  mudah  dan  cukup  banyak diimplementasikan di berbagai bidang. Decision Tree sendiri menghasilkan akurasi yang baik untuk mengklasifikasikan data dengan jumlah yang sangat banyak. Algoritma Decision Tree telah digunakan dibeberapa penelitian data mining . Salah  satunya,  dilakukan  penelitian  oleh  Siregar dkk  [10]  untuk  mengklasifikasi  mahasiswa  berdasarkan  kemampuan ekonomi untuk biaya kuliah. Dihasilkan tujuh kategori dari klasifikasi tersebut. Algoritma Decision Tree ini mendapatkan nilai  akurasi  sebesar  80.52%.  Penelitian  serupa  sebelumnya  [11]  menggunakan  Algoritma  ID3  untuk  melakukan Klasifikasi  Data  Calon  Peserta  Didik  dan  menghasilkan    dua  klasifikasi  yaitu  sebanyak  50,72%  peserta  didik diklasifikasikan tidak mampu dan sebanyak 49.27% diklasifikasikan mampu dari total 345 peserta didik. Penelitian serupa lainnya  [12]  menggunakan  klasifikasi  dengan  Algoritma  ID3  untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  pada  sarana laboratorium komputer dan menghasilkan klasifikasi dengan nilai akurasi sebesar  0,95-1,00 yang sangat baik. Algoritma ID3 melakukan prosedur pencarian secara menyeluruh pada semua kemungkinan yang ada pada pohon keputusan [13]. Dengan  algoritma  ID3  kita  dapat  melihat  faktor-faktor  kemungkinan  yang  dapat  mempengaruhi  alternatif-alternatif keputusan tersebut  ,disertai dengan  mendapatkan estimasi  akhir  jika  kita mengambil  alternatif  keputusan tersebut[14]. Berdasarkan beberapa hasil penelitian tersebut,  maka penelitian ini dapat juga menggunakan algoritma Decision Tree ID3 untuk mendapatkan pengetahuan dari data hasil SPMB Politeknik Statistika STIS 2022
Sebagai langkah dan solusi yang diajukan untuk menyelesaikan uraian di atas, penelitian ini bertujuan melakukan penerapan ilmu data mining untuk mengklasifikasikan data hasil SPMB Politeknik Statistika STIS pada tahun 2022 agar dapat  mengetahui  faktor  utama  penentu  karakteristik  peserta  yang  lulus.  Kemudian,  hasil  penelitian  bisa  menjadi pendukung keputusan manajemen bimbingan belajar dalam menentukan strategi pembinaan yang paling tepat dan sesuai kepada  siswa  bimbingan  belajarnya.  Sehingga  siswa  yang  mendapatkan  pembinaan  sesuai  dari  bimbingan  belajar diharapkan dapat meningkatkan kemampuan dan menerapkan strategi terbaik dari bimbingan belajar untuk dapat lulus ke kedinasan  yang  dituju.  Pada  akhirnya,  hal  ini  dapat  membangun  tingkat  kepercayaan  para  siswa  dan  orang  tua siswa.kepada manajemen bimbingan belajar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Algoritma Decision Tree ID3
Decision Tree adalah pohon keputusan yang digunakan dalam analisis pemecahan masalah untuk memetakan berbagai alternatif  pemecahan  masalah.  Decision  tree  adalah  salah  satu  metode  dari  klasifikasi  dengan  menggunakan  struktur pohon dimana setiap node mewakilkan atribut, cabangnya mewakilkan nilai dari atribut, dan daun mewakilkan kelas[11] .  Decision  tree  dapat  juga  dikatakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  paling  sering  digunakan  karena  mudah  untuk dipahami oleh manusia [11], [15]. Konsep dasar decision tree adalah mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan- aturan keputusan/rule . Pada decision tree terdapat 3 jenis node, yaitu:
1. Root  Node,  adalah  node  paling  atas,  tidak  ada  masukan  pada  node  ini  dan  bisa  tidak  mempunyai  keluaran  atau memiliki keluaran lebih dari satu.
2. Internal Node, adalah node percabangan, hanya terdapat satu input dan mempunyai output minimal dua pada node ini.
3. Leaf  Node  atau Terminal  Node,  adalah  node  akhir,  pada  node  ini  hanya  terdapat  satu  input  dan  tidak  mempunyai output.

## Juwita  Tetra  Marani  Aliyah  Nazanah,  Pemanfaatan  Algoritma  Decision  Tree  ID3  Bagi  Manajemen  Bimbel  Untuk
Menentukan Faktor Kelulusan Pada Sekolah Kedinasan.
Algoritma  ID3  atau Iterative  Dichotomiser  3    merupakan  salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam  membuat sebuah decision  tree  dengan cara mencari  semua kemungkinan yang ada  pada pohon keputusan dengan menggunakan struktur hierarki untuk pembelajaran supervised [11], [15], [16]. J. Ross Quinlan menemukan metode ini pada tahun 1979 dengan memanfaatkan Teori  Informasi  milik Shanon. Alur kerja dari  decision  tree dimulai dari root  node hingga leaf node dan dilakukan secara rekursif, dimana pada setiap percabangannya menyatakan suatu kondisi yang harus dipenuhi dan disetiap ujung pohon menyatakan kelas dari suatu data sehingga bentuk data yang berupa tabel dirubah menjadi model pohon (tree), lalu model pohon yang diubah akan menjadi rule atau aturan yang dihasilkan [11].

## 2.2.1 Entropy dan Gain
Entropy adalah rumus yang digunakan sebagai alat menghitung homogenitas dari sebuah sample atau contoh [5]. Entropy merupakan suatu ukuran ketidakpastian yang diasosiasikan dengan variabel acak yang memiliki nilai antara 0-1 sebagai representasi  dari  informasi  yang  diketahui.  Setelah  mengetahui  nilai  entropy,  kita  akan  mengetahui  seberapa  banyak informasi yang ada dari node tersebut.
Persamaan yang digunakan untuk mengetahui nilai entropy dari suatu data :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ − 𝑝𝑖𝑙𝑜𝑔 𝑗 𝑖= 2 pi (1)
Keterangan : S = Himpunan kasus J = Banyaknya partisi S P i = Proporsi S i tehadap S
Setelah didapatkan nilai entropy pada kumpulan data, atribut akan dipilih dengan memperhatikan nilai information gain yang paling tinggi. Information Gain adalah penguatan informasi yang digunakan sebagai ukuran pemilihan atribut untuk dijadikan akar dalam pohon keputusan. Untuk mencari nilai dari information gain, menggunakan persamaan :
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ 𝑗 𝑖=1 |𝑆𝑖| |𝑆| ×  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) (2)
Keterangan S =  Himpunan kasus J = Banyaknya partisi S A = Atribut |S i | = Keseluruhan kasus untuk pada nilai i |S| = Keseluruhan kasus pada S Entropy |S i | = Entropi untuk sample – sample yang memiliki nilai i

## 2.2 Alur Kerja Decision Tree ID3
Algoritma  ID3  melakukan  langkah  pencarian  pada  semua  kemungkinan  pohon  keputusan  secara  menyeluruh.  Secara ringkas, langkah kerja algoritma ID3 adalah sebagai berikut [15]:
a. Masukkan data training dan variabel
b. Menghitung Entropy dan Information Gain dari setiap variabel tujuan dari pengukuran nilai information gain adalah untuk memilih variabel yang akan menjadi cabang saat  pembentukan pohon keputusan.
c. Gunakan variabel dengan nilai information gain  yang paling tinggi.
d. Bentuk simpul yang berisi variabel tersebut.
e. Information  gain    akan  terus  diulangi  proses  perhitungannya  sampai  semua  data  telah  termasuk  dalam  kelas  yang sama. Variabel yang telah dipilih tidak diikutkan lagi dalam perhitungan nilai Information gain.

## 2.3 CRISP DM
Pada penelitian ini menggunakan logika kerja data mining CRISP DM.  CRISP DM dapat digunakan untuk proses standar yang  cocok  pada  data  mining  yang  prinsip  utamanya  adalah  problem  solving  strategi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini menggunakan prosedur atau proses standar dengan CRISP DM sebagai logika logika berpikir data mining. CRISP DM sendiri  memiliki enam alur yaitu, Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation dan Deployment [1].
Juwita  Tetra  Marani  Aliyah  Nazanah,  Pemanfaatan  Algoritma  Decision  Tree  ID3  Bagi  Manajemen  Bimbel  Untuk Menentukan Faktor Kelulusan Pada Sekolah Kedinasan.
Gambar 1. Alur dari CRISP DM [17]

## 2.3.1 Business Understanding
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik atau factor kelulusan dari siswa yang diterima pada proses seleksi, dalam penelitian ini ingin mencari tau karakteristik siswa yang lulus untuk menjadi evaluasi manajemen bimbigan belajar dalam  mepersiapkan  siswa  bimbingan  belajar  agar  bisa  mengatur  strategi  kedepannya  dari  data  SPMB  Politeknik Statistika STIS.

## 2.3.2 Data Understanding
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data peserta SPMB Politeknik Statistika STIS 2022 dan merupakan data publik.  Dataset  terdiri  dari  lima  file  dataset  yaitu data  formasi  peserta,  data  berisi  skor  dan  hasil  SKD,  lalu  data  nilai matematika dan psikologi data, hasil akhir berdasarkan test kesehatan dan terakhir peserta yang lolos cadangan. Dengan data ini diharapkan dapat menentukan factor karakteristik penentu kelulusan. Parameter pemilihan kelulusan adalah SKD (SKD total, SKD TIU, SKD TWK, SKD TKP.), Akademik (Matematika), lokasi formasi. Dari lima file data set tersebut penulis menggabungkan 5 data tersebut menjadi satu kesatuan data yang sama, menggunakan fitur join pada rapid miner. Yang dimana data yang terpisah tersebut digabungkan menjadi satu berdasarkan no.peserta yang ada dalam setiap file. Lalu hasil dari join tersebut diberi nama DATAPREP2 dan dilakukan join ulang untuk data selanjutnya.

## Gambar 2. Proses Operator Join pada Rapid Miner
Process dilakukan berulang sampai akhirnya semua file SKD, Nilai Matematika dan Hasil akhir digabungkan menjadi satu kesatuan untuk masuk dalam process cleansing dan agar lebih mudah diolah.
Tabel 1. Tabel Atribut Data SPMB Politeknik Statistika STIS
No Atribut Tipe Data 1 No.ujian Integer (ID) 2 3 4 5 hasil.akhir Jenis.kelamin Skd.twk Skd.tiu Polynominal (label) Binominal Integer Integer
Juwita  Tetra  Marani  Aliyah  Nazanah,  Pemanfaatan  Algoritma  Decision  Tree  ID3  Bagi  Manajemen  Bimbel  Untuk Menentukan Faktor Kelulusan Pada Sekolah Kedinasan.
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
21 23 24 25 26 Skd.tkp Nama.prodi Lokasi.formasi Mtk.nilai Tahun Nama.sekdin Kode.asal Provinsi.asal Kode.pendidikan Pendidikan skd.hasil kode.prodi psi.keterangan mtk.nilai mtk.keterangan t2.keterangan peringkat.cadangan kode.formasi no.peserta skd.total Integer Polynominal Polynominal Integer Integer Polynominal Integer Polynominal Integer Polynominal Integer Integer Polynominal Integer Polynominal Polynominal Integer Integer
Polynominal Integer
Pada penelitian ini agar dapat fokus maka data yang digunakan kami batasi sehingga data yang digunakan untuk pengklasifikasian hasil SPMB Politeknik Statistika STIS 2022 terdiri atas 735 data dengan 26 atribut. Untuk mengolah data tersebut proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan RapidMiner versi 10.

## 2.3.3 Data Preparation
Persiapan  Data adalah memanipulasi  dataset  sebelum  digunakan  pada  model.  Salah  satu  persiapan  data  adalah pembersihan data ( Data Cleaning ) yaitu memperbaiki data yang  tidak konsisten dan menghapus  redudansi data. Disini penulis akan menghilangkan data dari file gabungan data set sebelumnya dengan cara meng- exclude kan data yang tidak mendukung  untuk  klasifikasi,  seperti  tahun,  kode  asal,  kode  Pendidikan,  dll  dan  data  yang  bersifat  duplikat  pada RapidMiner  seperti  gambar  dibawah  ini.  Proses  ini  dilakukan  otomatis  di RapidMiner untuk  memudahkan  dan mempercepat proses.
Gambar 3. Proses pembersihan data dengan cara meng- exclude kan atribut yang tidak perlu
Untuk  table  tahun  di exclude dikarenakan  tahun  semua  sama  yaitu  tahun  2022.  Tabel  nama  sekdin  juga  diexclude dikarenakan  semua sama yaitu Politeknik Statistika STIS. Kode Asal tidak diperlukan karena sudah ada provinsi asal. Kode Pendidikan tidak diperlukan dikarenakan sudah menggunakan table Pendidikan Kode.prodi tidak diperlukan karena sudah  menggunakan  kolom  nama.prodi.  Skd.hasil  tidak  diperlukan  karena  kita  hanya  membutuhkan  hasil  akhir. Psi.keterangan,  mtk.keterangan,  t2  keterangan  tidak  diperlukan  karena  akan  terlihat  di  hasil  akhir.  Kolom  peringkat
Juwita  Tetra  Marani  Aliyah  Nazanah,  Pemanfaatan  Algoritma  Decision  Tree  ID3  Bagi  Manajemen  Bimbel  Untuk Menentukan Faktor Kelulusan Pada Sekolah Kedinasan.
cadangan  tidak  diperlukan  sehingga  di  exclude.  Kolom  kode  formasi  juga  tidak  diperlukan  dikarenakan  sudah menggunakan kolom lokasi formasi. Lalu, no.peserta tidak diperlukan karena sama dengan no ujian yang menjadi id. Berikut hasil data yang terpilih dari banyak-nya jenis formasi yang ada pada data peserta SPMB Politeknik Statistika STIS 2022 dan akan diujikan menggunakan Data Mining .
Tabel 2. Atribut data yang terpilih setelah pembersihan data
Dengan persiapan dan seleksi data ini memudahkan dan meringankan beban memori pada Rapid Miner sehingga dengan memilih kolom penting saja akan lebih mempercepat proses klasifikasi  pada penelitian ini dan memudahkan kita untuk mendapatkan pengetahuan dari dataset tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Fase ke-empat  dalam  CRISP-DM yaitu  Modeling yaitu memasukkan data kepada  algoritma Decision Tree mengingat metode  klasifikasi  adalah  metode  yang  bersifat supervised maka  data  terlebih  dahulu  dilakukan  split  data  untuk memisahkan data training dan data testing.

## 3.1 Modeling Algoritma Decision Tree ID3 pada Rapid Miner
Pada Rapid Miner diterapkan model dengan menggunakan beberapa operator yaitu Split Data, Decision Tree, Set Role, Split Data, Performance . , dan Apply Model . Model yang dibuat dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 4. Rancangan Model Algoritma Decision Tree untuk Klasifikasi SPMB dengan RapidMiner
Pada Gambar 4  terdapat beberapa operator yang diterapkan, seperti operator Read CSV, untuk membaca file CSV pada data penelitian ini. Operator Split Data digunakan untuk membagi data menjadi partisi data antara data training dan testing dengan  rasio  0.9  dan  0.1.  Operator Decision  Tree adalah  model  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini.  Dengan criterion yang  digunakan  pada Decision  Tree adalah information  gain (ID3)  dengan  me -nonaktifkan pruning dan p repruning . Operator Peformance diterapkan untuk mengevaluasi kinerja dari model yang digunakan penulis. Evaluasi kinerja  yang  digunakan  yaitu ,  Kappa, Accuracy,  Recall  dan  Classification  Error. Terakhir  operator Apply  Model digunakan untuk menerapkan model Decision Tree pada dataset penelitian.
Algoritma ID3 pada Rapid Miner sendiri disebut Information Gain. Information Gain terletak pada parameter pada kriteria  pada  operator  decision  tree.  Maka  dari  itu,  kita  harus  memilih  kriteria  Information  Gain  untuk  menggunakan Algoritma ID3 pada Rapid  Miner. Kegunaan  kriteria  sendiri  adalah memilih  atribut untuk  dilakukan  pemisahan.  Nilai yang  dihsilkan  pemisahan  dioptimalkan  sehubungan  dengan  masing-masing  kriteria  yang  dipilih.  Information  Gain sendiri  merupakan  Entropi  dari  semua  Atribut  dihitung  dan  atribut  dengan  entropi  terkecil  dipilih  untuk  dipisahkan. Metode ini memiliki bias terhadap pemilihan Atribut dengan jumlah nilai yang banyak.
No Atribut Tipe Data 1 No.ujian Integer (ID) 2 3 4 5 6 7 8 hasil.akhir
Skd.twk Skd.tiu Skd.tkp Nama.prodi Lokasi.formasi Mtk.nilai Polynominal (Label) Integer Integer Integer
Polynominal Polynominal Integer
Juwita  Tetra  Marani  Aliyah  Nazanah,  Pemanfaatan  Algoritma  Decision  Tree  ID3  Bagi  Manajemen  Bimbel  Untuk Menentukan Faktor Kelulusan Pada Sekolah Kedinasan.
Gambar 5. Pemilihan Kriteria Information Gain pada RapidMiner
Pada operator algoritma decision tree ini, kita tidak perlu menggunakan apply pruning dan apply prepruning karena hasilnya pada data ini akan lebih maksimal.
Gambar 6. Tabel Hasil Prediksi pada RapidMiner
Gambar 7. Hasil dari Klasifikasi menggunakan Algoritma Decision Tree pada SPMB Politeknik Statistika STIS
Juwita  Tetra  Marani  Aliyah  Nazanah,  Pemanfaatan  Algoritma  Decision  Tree  ID3  Bagi  Manajemen  Bimbel  Untuk Menentukan Faktor Kelulusan Pada Sekolah Kedinasan.
Pada struktur pohon pembagian kelas menjadi Lulus, Lulus Cadangan dan Tidak Lulus berdasarkan nilai MTK, formasi dan TIU, TWK, TKP,dan Total.
Pada  penelitian  ini,  diketahui  faktor-faktor  utama  penentu  karakteristik  dari  mahasiswa  yang  lulus adalah  nilai matematika, lokasi formasi dan diikuti dengan SKD tertentu sesuai dengan lokasi formasi. Hal ini dapat dilihat dari akar pertama dan kedua dari pohon keputusan atas nilai matematika dan lokasi formasi.
Seperti yang diketahui dari hasil klasifikasi dapat dilihat bahwa faktor utama sekali dalam kelulusan adalah nilai matematika,  hal  ini  sejalan  dengan  maksud  dari  Politeknik  Statistika  STIS  itu  sendiri.  Karena  ilmu  yang  didalami  di Politeknik  Statistika  STIS  ini  sendiri  adalah  ilmu  statistika  yang  mana  berkecimpungan  dalam  dunia  matematika. Sehingga  bisa  dijadikan  evaluasi  untuk  para  manajemen  bimbingan  belajar  untuk  lebih  mengarahkan  siswanya  untuk fokus  kepada  pembelajaran  dan  pemberian  materi  terhadap  konsep-konsep  dari  matematika  itu  sendiri  agar  nilai matematika para siswa bisa lebih meningkat dan memperbesar peluang kelulusan.
Lalu, factor kedua adalah lokasi formasi, hal ini disebabkan oleh jumlah dan kuota formasi yang ada sehingga bisa menjadi acuan strategi kedua bagi para manajemen bimbingan belajar untuk mengevaluasi apakah standarisasi penilaian sudah  sesuai  dengan  lokasi  formasi  dan  menjadi pendukung  keputusan  untuk  penilaian  dan  penyusunan  strategi  yang tepat kedepannya. Sehingga ditemukan jawaban, mengapa ada skor tertentu yang lebih rendah bisa lolos, tetapi skor yang lebih  besar  tidak  lolos,  hal  ini  disebabkan  oleh  lokasi  formasi  karena  dipengaruhi  oleh  banyaknya  jumlah  formasi. Diketahui juga dari klasifikasi diatas disetiap lokasi formasi ternyata memiliki faktor penilaian yang berbeda lagi sesuai dengan lokasi yang dipilih.

## 3.2 Rule Base
Rule base adalah hasil deskripsi dari sebuah decision tree yang berhasil dibuat. Rule base ini membantu para pengguna dan memudahkan pengguna dalam membaca hasil dari data yang di klasifikasi [11].
Setelah data diolah dan dijalankan di Rapid Miner dengan menggunakan Algoritma Decision Tree ID3 maka hasil rule base yang didapatkan adalah sebagai berikut :
mtk.nilai > 122.500 |   lokasi.formasi = Aceh |   |   nama.prodi = D-III STATISTIKA |   |   |   skd.twk > 102.500: Tidak Lulus {Lulus Cadangan=0, Tidak Lulus=1, Lulus=0} |   |   |   skd.twk ≤ 102.500: Lulus {Lulus Cadangan=0, Tidak Lulus=0, Lulus=3} |   |   nama.prodi = D-IV KOMPUTASI STATISTIK |   |   |   skd.tkp > 183 |   |   |   |   skd.tkp > 190: Lulus {Lulus Cadangan=0, Tidak Lulus=0, Lulus=4} |   |   |   |   skd.tkp ≤ 190 |   |   |   |   |   skd.twk > 105: Lulus {Lulus Cadangan=0, Tidak Lulus=0, Lulus=2} |   |   |   |   |   skd.twk ≤ 105: Tidak Lulus {Lulus Cadangan=0, Tidak Lulus=2, Lulus=0} |   |   |   skd.tkp ≤ 183 |   |   |   |   skd.twk > 97.500: Lulus {Lulus Cadangan=0, Tidak Lulus=0, Lulus=1} |   |   |   |   skd.twk ≤ 97.500: Lulus Cadangan {Lulus Cadangan=2, Tidak Lulus=0, Lulus=0} |   |   nama.prodi = D-IV STATISTIKA: Lulus {Lulus Cadangan=0, Tidak Lulus=0, Lulus=11} |   lokasi.formasi = Bali: Lulus {Lulus Cadangan=0, Tidak Lulus=0, Lulus=2} |   lokasi.formasi = Banten |   |   skd.tkp > 193 |   |   |   skd.twk > 120: Lulus {Lulus Cadangan=0, Tidak Lulus=0, Lulus=1} |   |   |   skd.twk ≤ 120: Lulus Cadangan {Lulus Cadangan=2, Tidak Lulus=0, Lulus=0} |   |   skd.tkp ≤ 193 |   |   |   skd.twk > 117.500 |   |   |   |   skd.tkp > 183.500: Tidak Lulus {Lulus Cadangan=0, Tidak Lulus=2, Lulus=0} |   |   |   |   skd.tkp ≤ 183.500: Lulus {Lulus Cadangan=0, Tidak Lulus=0, Lulus=1} |   |   |   skd.twk ≤ 117.500: Lulus {Lulus Cadangan=0, Tidak Lulus=0, Lulus=2} |   lokasi.formasi = Bengkulu |   |   mtk.nilai > 132.500 |   |   |   skd.total > 446 |   |   |   |   skd.total > 452: Lulus {Lulus Cadangan=0, Tidak Lulus=0, Lulus=4} |   |   |   |   skd.total ≤ 452: Tidak Lulus {Lulus Cadangan=0, Tidak Lulus=2, Lulus=0} … dst

## 3.3 Evaluasi Performa Model Decision Tree ID3
Nilai performa akan didapat dari model Decision Tree yang dirancang untuk mengklasifikasikan hasil SPMB. Performa dilihat menurut Confusion Matrix . Diterapkan beberapa performa antara lain: recall, classification error,  kappa , accuracy dan error . Berikut Confusion Matrix yang dihasilkan.
Juwita  Tetra  Marani  Aliyah  Nazanah,  Pemanfaatan  Algoritma  Decision  Tree  ID3  Bagi  Manajemen  Bimbel  Untuk Menentukan Faktor Kelulusan Pada Sekolah Kedinasan.
Tabel 3. Tabel Confusion Matrix pada penelitian true Lulus   true Tidak Lulus  true Lulus Cadangan  class precision gred. Lulus 438 0 0 100% gred. Tidak Lulus 0 91 0 100% gred. Lulus Cadangan  0 0 206 100% Class recall 100% 100% 100%
Berdasarkan [18], [19] untuk menghitung accuracy berdasarkan Confussion Matrix adalah sebagai berikut :
a. Accuracy
(𝑇𝑃+𝑇𝑁)
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% = 438+91+206 438+0+0+0+91+0+0+0+206 × 100% = 735 735 ×  100% = 1 × 100%  = 100%
b. Classification Error
1 − max 735 735 = 1 − 1 = 0
c. Precision
Precision Lulus
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% = 438 438+0+0 ×  100% = 1 × 100% = 100%
Precision Tidak Lulus
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% = 91 91+0+0 ×  100% = 1 × 100% = 100%
Precision Lulus Cadangan
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% = 206 206+0+0 ×  100% = 1 × 100% = 100%
d. Recall
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% = 438 438+0+0 ×  100% = 438 438 ×  100% = 1 × 100% = 100%

## e. Kappa Accuracy
Perkalian silang data
= ( 438 × 438) + ( 91 × 91 )+ ( 206 × 206) = 191844 + 8281 + 42436 = 242561
Kappa Accuracy
735×735− 242561 |(735 2) − 242561| × 100% = 1 × 100% = 100%
Nilai performa accuracy adalah nilai keakuratan pada model yang diterapkan. Didapatkan nilai akurasi 100% yang mana artinya model sangat baik untuk hasil prediksi. Nilai performa Classification error adalah kesalahan pada nilai yang didapatkan dari model yang diterapkan. Performa kappa adalah normalisasi dari nilai accuracy . Didapatkan Nilai Kappa yaitu 1  yang artinya model ini bisa disebut sempurna. Selain itu, pada model penelitian ini didapatkan nilai kesalahan 0% dimana artinya kesalahan tidak ada pada model yang digunakan. Nilai Precision dan Recall yang didapatkan adalah 100% .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dengan menggunakan model Decision Tree pada klasifikasi hasil SPMB Politeknik Statistika STIS untuk mengetahui  faktor utama yang menyebabkan mahasiswa yang lulus. Pada penelitian ini,  berkaitan dengan rumusan  masalah  maka  kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah  sebagai  berikut,  diketahui  bahwa  faktor  utama  dari kelulusan mahasiswa di  STIS terdapat  pada nilai matematika, lalu disusul  dengan lokasi  formasi. Hal  ini dikarenakan nilai  matematika  dan  lokasi  formasi  menjadi  akar  pertama  dan  akar  kedua  pada  akar decision  tree tersebut.  Sehingga ditemukan jawaban, mengapa ada skor tertentu yang lebih rendah bisa lolos, tetapi skor yang lebih besar tidak lolos, hal ini disebabkan oleh lokasi formasi karena dipengaruhi  oleh banyaknya jumlah formasi. Diketahui juga dari klasifikasi diatas  disetiap  lokasi  formasi  ternyata  memiliki  faktor  penilaian  yang  berbeda  lagi  sesuai  dengan  lokasi  yang  dipilih. Dimana  hasil  penelitian  dengan  model Decision  Tree  ID3 ini  terbukti menghasilkan  performa  akurasi  dengan  nilai Classification Error = 0%, Kappa = 1.000 , Accuracy = 100% , dan Recall = 100% yang artinya akurat berdasarkan nilai evaluasi pada model penelitian ini.  Diharapkan manajemen bimbingan belajar bisa mendapatkan gambaran lebih untuk
Juwita  Tetra  Marani  Aliyah  Nazanah,  Pemanfaatan  Algoritma  Decision  Tree  ID3  Bagi  Manajemen  Bimbel  Untuk Menentukan Faktor Kelulusan Pada Sekolah Kedinasan.
mengarahkan  dan  mengevaluasi  pembelajaran  siswa  bimbingan  belajar  agar  sesuai  dengan  standar  penilaian  lokasi formasi yang dipilih siswa.
Selain itu, penelitian ini dapat dikembangkan melalui implementasi algoritma data mining lainnya dan nilai performanya dapat dibandingkan satu sama lain, sehingga dapat diketahui performa dari algoritma lainnya dan bisa dijadikan rujukan untuk penelitian berikutnya.

## REFERENCES
[1] M. North, Data mining for the masses, Second., vol. second edition. 2016.
[2] C. C. Aggarwal, Data Mining. Cham: Springer International Publishing, 2015. doi: 10.1007/978-3-319-14142-8.
[3] J. Duque, F. Silva, and A. Godinho, “Data Mining applied to Knowledge Management,” Procedia Comput Sci, vol. 219, pp. 455– 461, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2023.01.312.
[4] P. Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika, D. Akademi Perekam dan Informasi Kesehatan Iris Padang Jl Gajah Mada No, and S. Barat, “Jurnal Edik Informatika Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5 Yuli Mardi”.
[5] R. D. Syah, “METODE DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI HASIL SELEKSI KOMPETENSI DASAR PADA CPNS 2019 DI  ARSIP NASIONAL  REPUBLIK  INDONESIA,”  Jurnal  Ilmiah  Informatika  Komputer,  vol.  25,  no. 2,  pp. 107–114, 2020, doi: 10.35760/ik.2020.v25i2.2750.
[6] A. B. E. D. Ahmed and I. S. Elaraby, “Data Mining: A prediction for Student’s Performance Using Classification Method,” World Journal of Computer Application and Technology, vol. 2, no. 2, pp. 43–47, Feb. 2014, doi: 10.13189/wjcat.2014.020203.
[7] A. H. Nasrullah, “Penerapan Metode C4.5 untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 10, 2018.
[8] A. H. Nasrullah, “IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI PRODUK LARIS,” vol. 7, no. 2, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.fikom-unasman.ac.id
[9] S. Bahri and A. Lubis, “METODE KLASIFIKASI DECISION TREE UNTUK MEMPREDIKSI JUARA ENGLISH PREMIER LEAGUE,” vol. 2, no. 1, 2020.
[10]  B. Siregar, E. Budhiarti Nababan, N. Sagala, U. Andayani, and Fahmi, “Tuition Single Classification using Decision Tree Method and  C4.5,”  in  Journal  of  Physics:  Conference  Series,  Institute  of  Physics  Publishing,  Jun.  2019.  doi:  10.1088/1742- 6596/1175/1/012105.
[11]  A. Sifaunajah and R. D. Wahyuningtyas, “Penggunaan Algoritma ID3 Untuk Klasifikasi Data Calon Perserta Didik,” CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal), vol. 14, no. 2, p. 103, Sep. 2022, doi: 10.22303/csrid.14.2.2022.103- 112.
[12]  I.  R.  Munthe  and  V.  Sihombing,  “Klasifikasi  Algoritma  Iterative  Dichotomizer  (ID3)  untuk  Tingkat  kepuasan  pada  Sarana Laboratorium Komputer.”
[13]  D. Kinasih Widiyati, M. Wati, and H. Santoso Pakpahan, “Penerapan Algoritma ID3 Decision Tree Pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah di Kabupaten Kutai Kartanegara,” 2018.
[14]  I. Srimenganti et al., Implementasi Algoritma Decision Tree (ID3) Untuk Penyakit Campak. SENTER 2018: Seminar Nasional Teknik Elektro 2018, 2018.
[15]  D. Kinasih Widiyati, M. Wati, and H. Santoso Pakpahan, “Penerapan Algoritma ID3 Decision Tree Pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah di Kabupaten Kutai Kartanegara,” 2018.
[16]  I.  R.  Munthe  and  V.  Sihombing,  “Klasifikasi  Algoritma  Iterative  Dichotomizer  (ID3)  untuk  Tingkat  kepuasan  pada  Sarana Laboratorium Komputer,” Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP), vol. 1, no. 2, pp. 27–34, Oct. 2018, doi: 10.34012/jutikomp.v1i2.237.
[17]  Y. Suhanda, I. Kurniati, and S. Norma, “Penerapan Metode Crisp-DM Dengan Algoritma K-Means Clustering Untuk Segmentasi Mahasiswa Berdasarkan Kualitas Akademik,” Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, vol. 6, no. 2, pp. 12–20, Sep. 2020, doi: 10.37012/jtik.v6i2.299.
[18]  P. Kasih, “Pemodelan Data Mining Decision Tree Dengan Classification Error Untuk Seleksi Calon Anggota Tim Paduan Suara,” Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS), vol. 1, no. 2, Oct. 2019, doi: 10.37058/innovatics.v1i2.918.
[19]  R.  Iriane,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk  Pangan  Hewan  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,”  KLIK:  KAJIAN  ILMIAH  INFORMATIKA  DAN  KOMPUTER,  vol.  3,  no.  5,  pp.  509–515,  2023,  [Online]. Available: https://djournals.com/klik