Kurniawan, Rosadi — Optimasi Decision Tree Menggunakan Particle Swarm Optimiziation Pada Data Siswa Putus Sekolah

## OPTIMASI DECISION TREE MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA DATA SISWA PUTUS SEKOLAH
Mirza Yogy Kurniawan 1) , Muhammad Edya Rosadi 2)
1, 2) Program Studi Teknik Informatika UNISKA Jl. Adhiyaksa No. 2 Kayu Tangi - Banjarmasin e-mail: mirza@fti.uniska-bjm.ac.id 1) , edya@fti.uniska-bjm.ac.id 2)

## ABSTRAK
Pendidikan merupakan hak setiap warga, bahkan dijadikan program pemerintah menggalakkan wajib belajar 12 tahun. Putus sekolah menjadi hambatan program pemerintah tersebut dimana terjadinya putus sekolah disebabkan banyak faktor, diantaranya  faktor  ekonomi,  kondisi  geografis,  dan  keinginan  siswa  itu  sendiri.  ID3  mampu  menghasilkan  sebuah  pohon keputusan  dari  suatu  kumpulan  data  yang  sangat  banyak.  Pohon  keputusan  ini  bisa  dijadikan  sebagai  acuan  prediksi kemungkinan terjadinya putus sekolah bagi siswa. Agar dapat menjadi acuan yang baik maka klasifikasi yang dihasilkan harus memiliki akurasi yang tinggi. PSO dikenal dapat meningkatkan akurasi berbagai macam klasifikasi data mining. ID3 pada penelitian  ini menghasilkan akurasi 72,5% sedangkan setelah dioptimasi dengan PSO maka ID3 akan menghasilkan akurasi 85%.
Kata Kunci : Angka Putus Sekolah , ID3, Decision Tree, Particle Swarm Optimization

## ABSTRACT
Education is the right of every citizen, even government makes program to promote the compulsory education of 12 years. Drop out of school has become an obstacle to the government program where the dropout is caused by many factors, includ- ing economic factors, geographical conditions, and students' own desires. ID3 is able to generate a decision tree from a very large data set. This decision tree can be used as a reference for possible drop out of students. In order to be a good refer- ence then the resulting classification must have a high accuracy. PSO is known to increase the accuracy of various kinds of data mining classification. ID3 in this study yielded 72.5% accuracy while after optimized with PSO then ID3 will yield 85% accuracy..
Keywords : Drop out rate, ID3, Decision Tree, Particle Swarm Optimization.

## I. P ENDAHULUAN
Pendidikanadalah  pembelajaran  pengetahuan,  keterampilan,  dan  kebiasaan  sekelompok  orang  yang  diturunkan dari  satu  generasi  ke  generasi  lainnya  melalui  pengajaran,  pelatihan,  atau  penelitian.  Pendidikan  menjadi  hak setiap  warga  dan  diakui  oleh  pemerintah,  bahkan  pemerintah  menggalakkan  wajib  belajar  12  tahun  untuk meningkatkan  sumber  daya  manusia.  Putus  sekolah  adalah  proses  berhentinya  siswa  secara  terpaksa  dari  suatu lembaga  pendidikan  tempat  belajar. Angka  putus  sekolah  menjadi  permasalahan  yang  saat  ini  dihadapi  oleh pemerintah  terutama  pada  upaya  penggalakkan  wajib  belajar  12  tahun  [1].  Hulu  Sungai  Selatan  Angka  putus sekolah usia SMA lebih tinggi dibandingkan dengan angka putus sekolah jenjang pendidikan lain. Sebab putus sekolah ada bermacam-macam diantaranya faktor ekonomi dimana orang tua tidak sanggup membiayai anaknya untuk  sekolah,  bisa  juga  faktor  membantu  usaha  orang  tua,  faktor  siswanya  sendiri,  atau  faktor  kondisi  tempat tinggal yang jauh dari sekolah. Data mining adalah ekstraksi pola yang menarik dari data yang besar, dikatakan menarik  apabila  pola  tersebut  tidak  sepele,  implisit,  dan  tidak  diketahui  sebelumnya  [2].  Decision  Tree  adalah pohon terstruktur dari sekumpulan atribut yang dibuat dengan tujuan untuk meramalkan outputnya [3]. ID3 dan C4.5 adalah bagian dari metode klasifikasi dalam data mining yang dapat menghasilkan suatu pohon keputusan dari  suatu  kumpulan  data  sehingga  diketahui  faktor-faktor  yang  paling  mempengaruhi  dalam  suatu  data.  ID3 memiliki  kinerja  (precision,  recall,  dan  accuracy)  yang  lebih  baik  dibandingkan  C4.5  [4].  ID3  yang  diterapkan pada  data  siswa  akan  menghasilkan  tree  yang  bisa  digunakan  untuk  membuat  perkiraan  kemungkinan  putus sekolah atau tidaknya seorang siswa. Namun diperlukan tree yang baik dengan akurasi yang tinggi untuk dapat digunakan  sebagai  prediksi.  Untuk  meningkatkan  akurasinya  decision  tree  bisa  dioptimasi  dengan  metode Particle  Swarm  Optimiziation  (PSO)  untuk  menyeleksi  atributnya  [5].  Berdasarkan  latar  belakang  yang  sudah dipaparkan  diatas,  maka  rumusan  masalahnya  adalah  bagaimana  menghasilkan  suatu  tree  dengan  akurasi  yang baik  dengan  ID3  yang  diterapkan  pada  data  siswa.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  dari klasifikasi  ID3  yang  diterapkan  pada  data  siswa.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  mampu  memberikan  manfaat bagi  sekolah  untuk  dapat  melakukan  tindakan-tindakan  preventif  kepada  siswa  yang  terprediksi  putus  sekolah. Dalam  bidang  keilmuan  penelitian  ini  diharapkan  berkontribusi  pada  perkembangan  keilmuan  tentang  data mining pada umumnya dan pada klasifikasi ID3 pada khususnya.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Data Mining
Data mining adalah proses ekstraksi informasi yang tersembunyi, belum pernah diketahui dan berpotensi untuk berguna dari data yang banyak [6]. Pembangunan aplikasi komputer data mining dapat membantu manusia untuk menemukan pola dan kebiasaan pada data. Makin kuat polanya maka akan makin tepat prediksinya, hanya saja pola yang kuat biasanya adalah sesuatu yang tidak menarik karena sudah diketahui. Namun dengan data mining bisa ditemukan pola yang belum pernah diketahui sebelumnya [2].

## B. ID3
Decision  tree  adalah  salah  satu  metode  dalam  data  mining  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap data. Metode ini menjadi popular karena mudah diinterpretasi oleh manusia [3]. Pada dasarnya decision tree  adalah  metode  untuk  mengubah  data  menjadi  sebuah  pohon  keputusan  dengan  aturan  keputusan.  Proses pembentukannya  dimulai  dari    data  pada  simpul  akar  yang  dilanjutkan  dengan    pemilihan  atribut  yang diformulasikan logical test pada atribut tersebut
Algoritma  ID3  atau  Iterative  Dichotomiser  3  (ID3)  adalah  sebuah  model  data  mining  untuk  membuat  pohon keputusan  berdasarkan  data  yang  sudah  dimiliki  [7].  Model  ini  menggunakan  konsep  dari  entropi  informasi, berikut langkah kerjanya :
1. Information gain dihitung dari setiap atribut dengan menggunakan
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑆, 𝐴 = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆 −
𝑆 1 𝑆 1234564 7 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 1 ) Dimana
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆 =   −𝑃 ; 𝑙𝑜𝑔 > 𝑃 ; − −𝑃 ? 𝑙𝑜𝑔 > 𝑃 ?
2. Pemilihan atribut yang memiliki nilai information gain terbesar
3. Pembentukan simpul yang berisi atribut tersebut
4. Ulangi proses perhitungan information gain akan terus dilaksakan sampai semua data telah termasuk dalam kelas yang sama. Atribut yang telah dipilih tidak diikutkan lagi dalam perhitungan nilai information gain

## C. PSO
Particle  swarm  optimization,  disingkat  sebagai  PSO,  didasarkan  pada  perilaku  sebuah  kawanan  serangga, seperti  semut,  rayap,  lebah  atau  burung.  Algoritma  PSO  meniru  perilaku  sosial  organisme  ini.  Perilaku  sosial terdiri  dari  tindakan  individu  dan  pengaruh  dari  individu-individu  lain  dalam  suatu  kelompok.  Pada  dasarnya partikel  tidak  dapat  berpindah  secara  tiba-tiba,  dan  bergerak  menuju  posisi  terbaik  berdasarkan  pengalaman pribadinya maupun pengalaman dari seluruh partikel. Prinsip perpindahannya dapat diilustrasikan pada gambar berikut

## Gambar 1 Prinsip perpindahan partikel
Kata  partikel  menunjukkan,  misalnya,  seekor  burung  dalam  kawanan  burung.  Setiap  individu  atau  partikel berperilaku  secara  terdistribusi  dengan  cara  menggunakan  kecerdasannya  (intelligence)  sendiri  dan  juga dipengaruhi perilaku kelompok kolektifnya. Dengan demikian, jika satu partikel atau seekor burung menemukan jalan  yang  tepat  atau  pendek  menuju  ke  sumber  makanan,  sisa  kelompok  yang  lain  juga  akan  dapat  segera
Kurniawan, Rosadi — Optimasi Decision Tree Menggunakan Particle Swarm Optimiziation Pada Data Siswa Putus Sekolah
mengikuti  jalan  tersebut  meskipun  lokasi  mereka  jauh  di  kelompok  tersebut.Metode  optimasi  yang  didasarkan pada  swarm  intelligence  ini  disebut  algoritma  behaviorally  inspired  sebagai  alternatif  dari  algoritma  genetika, yang sering disebut evolution-based procedures. Algoritma PSO ini awalnya diusulkan oleh J. Kennedy and R.C. Eberhart.  Dalam  konteks  optimasi  multivariabel,  kawanan  diasumsikan  mempunyai  ukuran  tertentu  atau  tetap dengan setiap partikel posisi awalnya terletak di suatu lokasi yang acak dalam ruang multidimensi. Setiap partikel diasumsikan memiliki dua karakteristik: posisi dan kecepatan.
Prosedur Algoritma PSO:
1. Mulai menentukan parameter-parameter
2. Tentukan kmax, vmax, wk,p,c1 dan c2
3. Inisialisasi posisi dan velocity setiap particle secara random
4. Jika posisi dan velocity setiap particle dinilai layak maka hitung fungsi tujuan setiap paricle, apabila tidak layak maka inisialisasikan kembali posisi dan velocity tiap particle
5. Hitung fungsi tujuan setiap particle
6. Perbaharui nilai fungsi tujuan terbaik untuk setiap particle dan nilai terbaik swarm.
7. Perbaharui velocity setiap particle
8. Perbaharui posisi setiap particle
9. Layak atau tidak; apabila tidak layak maka perbaharui kembali velocity dan posisi setiap particle, apabila layak perbaharui nilai wk
10. Perbaharui nilai wk
11. Stopping  criteria  terpenuhi;  apabila  tidak  maka  hitung  kembali  fungsi  tujuan  setiap  particle  apabila terpenuhi artinya selesai.
D. Validasi (K-Fold Cross Validation)
Cross  validasi  adalah  metode  statistik  untuk  membandingkan  algoritma  pembelajaran  dan  mengevaluasinya. Prosesnya  data  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data  latih  dan  data  validasi. Data  latih  dan  data  validasi  harus cross-over  secara  berturut-turut  sebanyak  K  kali,  misalkan  pada  10  fold  cross  validation  maka  data  dibagi menjadi 10 bagian dan dilakukan 10 kali iterasi untuk pengujiannya [2].

## E. Confusion Matrix
Confusion  matrix  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  model  klasifikasi  berdasarkan perhitungan objek testing, dimana data hasil prediksi ada diantara dua kelas yaitu menghasilkan kelas positif dan kelas negative. Untuk proses evaluasi dengan confusion matrix maka akan diperoleh nilai precision, recall, dan accuracy yang didapat dari rumus [7]:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =
𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
Dimana,
TP : jumlah kasus positif yang diklasifikasikan sebagai positif FP : jumlah kasus negatif yang diklasifikasikan sebagai positif TN : jumlah kasus negatif yang diklasifikasikan sebagai negatif FN : jumlah kasus positif yang diklasifikasikan sebagai negatif

## III. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  adalah  metode  penelitian  eksperimen,  dengan  tahapan  penelitian  seperti berikut:

## A. Pengumpulan Data (Data Gathering)
Data yang digunakan adalah data siswa kelas XII pada SMAN 2 Barabai, Hulu Sungai Tengah yang berjumlah 40 orang dimana 13 orang diantaranya putus sekolah. Data kemudian direkapitulasi kedalam bentuk file excel.

## B. Pengolahan Data Awal (Data Pre-processing)
Data  numerik  di  beberapa  paramater  dikonversi  menjadi  nominal  agar  dapat  diproses  dengan  model  ID3. Proses  konversi  dilakukan  dengan  mengelompokkan  nilai  pada  batasan  tertentu  sehingga  bisa  dikelompokkan dalam bentuk nominal

## C. Desain Eksperimen dan Pengujian Metode (Method Test and Experiment)
Eksperimen dilakukan dengan menerapkan ID3 pada data yang sudah melalui pre-processing dan diuji tingkat akurasi  klasifikasinya  dengan confusion  matrix .  Kemudian  diterapkan  pada  PSO  dan  diuji  tingkat  akurasinya untuk dibandingkan dengan hasil sebelumnya yang tanpa menggunakan PSO.

## Gambar 2 Desain Eksperimen

## D. Analisa Hasil Eksperimen
Pengukuran tingkat akurasi dilakukan dengan menghitung Precision dan Recall dari tree yang dihasilkan, baik ID3 tanpa PSO juga ID3 dengan PSO untuk dianalisa peningkatan akurasinya. Semakin tinggi nilai perbaikannya menyatakan semakin baiknya klasifikasi dan mendekati dengan solusi ideal.

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Rapidminer akan dijalankan pada dua kondisi yang berbeda, kondisi pertama data excel diproses dengan model ID3 dan kemudian diukur performanya dengan metode X-validation, kondisi kedua sama dengan kondisi pertama namun  ditambahkan  optimasi  PSO  kemudian  diukur  dengan  X-validation  dan  dibandingkan  dengan  hasil  pada kondisi pertama.

## Tabel 1 Data Siswa
ID JK Jarak Rumah- Sekolah (Km) Pekerjaan Ortu Absensi Nilai Keterangan 0001  L 7  PETANI 0 67  Tidak Putus 0002  P 2  PETANI 0 70  Tidak Putus 0003  L 2  PETANI 0 73  Putus 0004  L 5.5  GURU 0 68  Tidak Putus
Data Pre-processing ID3 10 fold cross validation Data Pre-processing ID3 10 fold cross validation PSO
Kurniawan, Rosadi — Optimasi Decision Tree Menggunakan Particle Swarm Optimiziation Pada Data Siswa Putus Sekolah
0005  P 4.5  PEDAGANG 3 70  Putus 0006  P 2.5  GURU 0 80  Tidak Putus 0007  P 2.5  PETANI 0 60  Putus 0008  L 12  PETANI 0 76  Tidak Putus 0009  L 3  SWASTA 0 71  Tidak Putus 0010  P 4.5  PETANI 0 64  Putus 0011  P 12  PETANI 0 68  Tidak Putus 0012  P 1.5  PETANI 0 70  Putus 0013  P 2.5  PETANI 1 66  Putus 0014  L 2  PETANI 1 65  Tidak Putus 0015  P 5.5  PETANI 2 73  Putus 0016  P 20  PETANI 0 78  Tidak Putus 0017  P 1.5  PNS 0 85  Tidak Putus 0018  P 4.5  PETANI 0 67  Putus 0019  P 2.5  PETANI 0 74  Putus 0020  L 7  PETANI 0 70  Tidak Putus 0021  P 9.5  PETANI 0 66  Putus 0022  P 5.5  PETANI 0 65  Tidak Putus 0023  P 12  PETANI 4 73  Tidak Putus 0024  L 4  PETANI 0 60  Tidak Putus 0025  L 1.5  SWASTA 0 60  Tidak Putus 0026  P 5  PETANI 0 84  Tidak Putus 0027  P 8  PETANI 0 84  Tidak Putus 0028  P 8.5  SWASTA 0 69  Tidak Putus 0029  P 8.5  SWASTA 1 79  Tidak Putus 0030  L 6  PETANI 0 75  Tidak Putus 0031  P 5  PETANI 0 84  Tidak Putus 0032  P 5.5  PEDAGANG 0 72  Tidak Putus 0033  P 2.5  PETANI 0 78  Putus 0034  P 1  PNS 0 69  Tidak Putus 0035  P 1.5  PETANI 2 63  Putus 0036  P 5.5  SWASTA 0 63  Tidak Putus 0037  P 4.5  PETANI 0 72  Putus 0038  P 3.5  PETANI 0 87  Tidak Putus 0039  P 11  PETANI 0 66  Tidak Putus 0040  L 7  PETANI 0 68  Tidak Putus Tabel  2 Data Siswa setelah preprocessing ID JK Jarak Ru- mah-Sekolah Pekerjaan Ortu Absensi Nilai Keterangan 0001  L JAUH PETANI SEDIKIT RENDAH  Tidak Putus 0002  P DEKAT PETANI SEDIKIT SEDANG  Tidak Putus 0003  L DEKAT PETANI SEDIKIT SEDANG  Putus 0004  L SEDANG GURU SEDIKIT RENDAH  Tidak Putus 0005  P SEDANG PEDAGANG  BANYAK  SEDANG  Putus
0006  P DEKAT GURU SEDIKIT TINGGI Tidak Putus 0007  P DEKAT PETANI SEDIKIT RENDAH  Putus 0008  L JAUH PETANI SEDIKIT SEDANG  Tidak Putus 0009  L SEDANG SWASTA SEDIKIT SEDANG  Tidak Putus 0010  P SEDANG PETANI SEDIKIT RENDAH  Putus 0011  P JAUH PETANI SEDIKIT RENDAH  Tidak Putus 0012  P DEKAT PETANI SEDIKIT SEDANG  Putus 0013  P DEKAT PETANI SEDANG  RENDAH  Putus 0014  L DEKAT PETANI SEDANG  RENDAH  Tidak Putus 0015  P SEDANG PETANI SEDANG  SEDANG  Putus 0016  P JAUH PETANI SEDIKIT SEDANG  Tidak Putus 0017  P DEKAT PNS SEDIKIT TINGGI Tidak Putus 0018  P SEDANG PETANI SEDIKIT RENDAH  Putus 0019  P DEKAT PETANI SEDIKIT SEDANG  Putus 0020  L JAUH PETANI SEDIKIT SEDANG  Tidak Putus 0021  P JAUH PETANI SEDIKIT RENDAH  Putus 0022  P SEDANG PETANI SEDIKIT RENDAH  Tidak Putus 0023  P JAUH PETANI BANYAK  SEDANG  Tidak Putus 0024  L SEDANG PETANI SEDIKIT RENDAH  Tidak Putus 0025  L DEKAT SWASTA SEDIKIT RENDAH  Tidak Putus 0026  P SEDANG PETANI SEDIKIT TINGGI Tidak Putus 0027  P JAUH PETANI SEDIKIT TINGGI Tidak Putus 0028  P JAUH SWASTA SEDIKIT RENDAH  Tidak Putus 0029  P JAUH SWASTA SEDANG  SEDANG  Tidak Putus 0030  L JAUH PETANI SEDIKIT SEDANG  Tidak Putus 0031  P SEDANG PETANI SEDIKIT TINGGI Tidak Putus 0032  P SEDANG PEDAGANG  SEDIKIT SEDANG  Tidak Putus 0033  P DEKAT PETANI SEDIKIT SEDANG  Putus 0034  P DEKAT PNS SEDIKIT RENDAH  Tidak Putus 0035  P DEKAT PETANI SEDANG  RENDAH  Putus 0036  P SEDANG SWASTA SEDIKIT RENDAH  Tidak Putus 0037  P SEDANG PETANI SEDIKIT SEDANG  Putus 0038  P SEDANG PETANI SEDIKIT TINGGI Tidak Putus 0039  P JAUH PETANI SEDIKIT RENDAH  Tidak Putus 0040  L JAUH PETANI SEDIKIT RENDAH  Tidak Putus
Model  ID3  menghasilkan  tree  yang  akan  diukur  performanya  terhadap  data  berikut  gambar  tree  dari  hasil permodelan ID3 terhadap data siswa untuk analisa putus sekolah.
Kurniawan, Rosadi — Optimasi Decision Tree Menggunakan Particle Swarm Optimiziation Pada Data Siswa Putus Sekolah

## Gambar 3 Tree Hasil ID3
Dari pohon keputusan tersebut diperoleh aturan-aturan sebagai berikut
1) if Pekerjaan= GURU then class = Tidak Putus
2) if Pekerjaan = PEDAGANG and nAbsen = BANYAK then class = Putus
3) if Pekerjaan = PEDAGANG and nAbsen = SEDIKIT then class = Tidak Putus
4) if Pekerjaan = PETANI and nJarak=DEKAT and JK = L and nAbsen = SEDANG then class = Tidak Putus
5) if Pekerjaan = PETANI and nJarak=DEKAT and JK = L and nAbsen = SEDIKIT then class = Putus
6) if Pekerjaan = PETANI and nJarak=DEKAT and JK = P and nNilai = RENDAH then class = Putus
7) if Pekerjaan = PETANI and nJarak=DEKAT and JK = P and nNilai = SEDANG and nAbsen = SEDIKIT then class = Putus
8) if Pekerjaan = PETANI and nJarak=JAUH and JK = L then class = TidakPutus
9) if Pekerjaan = PETANI and nJarak=JAUH and JK = P and nNilai = RENDAH and nAbsen = SEDIKIT then class = TidakPutus
10) if Pekerjaan = PETANI and nJarak=JAUH and JK = P and nNilai = SEDANG then class = Tidak Putus
11) if Pekerjaan = PETANI and nJarak=JAUH and JK = P and nNilai = TINGGI then class = Tidak Putus
12) if Pekerjaan = PETANI and nJarak=SEDANG and nNilai = RENDAH and JK = L then class = Tidak Putus
13) if Pekerjaan = PETANI and nJarak=SEDANG and nNilai = RENDAH and JK = P and nAbsen = SEDIKIT then class = Putus
14) if Pekerjaan = PETANI and nJarak=SEDANG and nNilai = SEDANG then class = Putus
15) if Pekerjaan = PETANI and nJarak=SEDANG and nNilai = TINGGI then class = Tidak Putus
16) if Pekerjaan = PNS then class = Tidak Putus
17) if Pekerjaan = PNS then class = Tidak Putus
Metode  pengukuran  X-validation  menghasilkan confusion  matrix yang  menunjukkan  precission,  recall,  hasil true positive, true negative, false positive, dan false negative.
Kondisi kedua dimana ID3 dioptimasi dengan PSO menghasilkan confusion matrix sebagai berikut.

## Gambar 5 Confusion Matrix ID3 dengan PSO
Data siswa putus sekolah diproses dengan permodelan ID3 menghasilkan tree, performa akurasi, precision dan recall sedangkan ID3 dengan PSO menghasilkan performa akurasi, precision , recall dan bobot PSO. Tree yang dihasilkan menunjukkan pekerjaan orang tua memiliki pengaruh paling utama dimana jika pekerjaan orang tua Guru,  PNS,  dan  Swasta  maka  siswa  tidak  putus  sekolah.  Sedangkan  jika  Pedagang  maka  dilihat  jumlah  tidak hadirnya,  jika  Banyak  maka  putus  sekolah.  Jika  pekerjaan  orang  tua  adalah  Petani  maka  parameter  lain  dilihat dengan berbagai macam ketentuan. Berikut perbandingan hasil ID3 dengan ID3 yang dioptimasi dengan PSO
Tabel  3 Perbandingan Performa ID3 ID3 ID3 dengan PSO Accuracy 72.5 85 Precision 57.14 76.92 Recall 65 75
Dari tabel 4.1 dapat dilihat PSO dapat meningkatkan performa akurasi ID3 pada data siswa putus sekolah dari 72.5% menjadi 85%

## V. K ESIMPULAN
ID3  pada  penelitian    ini  menghasilkan  akurasi  72,5%  sedangkan  setelah  dioptimasi  dengan  PSO  maka  ID3 akan menghasilkan akurasi 85%. Dapat dilihat bahwa PSO dapat meningkatkan akurasi dari klasifikasi ID3 yang diterapkan pada data siswa putus sekolah. Untuk pengembangannya ID3 bisa diterapkan pada data siswa jenjang lain, atau ditambahkan parameter perhitungannya, atau dibuatkan aplikasi yang user friendly untuk bisa mudah dipakai oleh pihak sekolah.
.

## VI. D AFTAR P USTAKA
[1] Purbasari and D. Arlintha, "Permodelan Angka Putus Sekolah Tingkat SLTP dan Sederajat di Jawa Timur Tahun 2012 Menggunakan Metode Analisis Regresi Logistik Ordinal," Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Surabaya, 2014.
[2]  I. H. Witten, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques Third Edition, Amsterdam: Morgan Kauffman Press, 2011.
[3]  R. A. Giovani, "Sistem Pendukung Keputusan Prediksi Kecepatan Studi Mahasiswa Menggunakan Metode ID3," Universitas Atmajaya Yogyakarta, Yogyakarta, 2011.
[4]  S. Defiyanti and D. L. C. Pardede, "Perbandingan Kinerja Algoritma ID3 dan C4.5 dalam Klasifikasi Spam-Mail," Jurusan Sistem Informasi Universitas Gunadarma, Jakarta, 2010.
[5]  L. S. Ramdhani, "Penerapan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk Seleksi Atribut dalam Meningkatkan Akurasi Prediksi Diagnosis Penyakit Hepatitis dengan Metode Algoritma C4.5," Swabumi, vol. IV, no. 1, pp. 1-15, 2016.
[6]  E. Prasetyo, Data Mining - Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab, Gresik: Andi Offset, 2012.
[7]  N. A. Kartika, "Penerapan Teknik Data Mining Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomizer (ID3) untuk Menentukan Posisi Siswa Dalam Dunia Kerja Berdasarkan Kecerdasan Emosi," Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, 2014.