Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 130 - 139 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Penerimaan Siswa Baru Pada SMA Al-Azhar Medan
Dedek Indra Gunawan Hts Universitas Potensi Utama Jl. K. L. Yos Sudarso Km. 6,5 No. 3 A – Medan, 20241, Indonesia dedek.indra@gmail.com
Abstract
Schools  with  good  reputation  are  very  concerned  about  the  admission  selection  process.  Al- Azhar  Medan  High  School  is  very  concerned  about  this  admission  process.  Every  year  many parents  register  their  children  to  enter  Al-Azhar  High  School  Medan.  Besides  having  good school facilities the teachers also have good competencies. The number of students who register makes the selection process take a long time. The C4.5 algorithm is one algorithm that changes the fact that is quite large into a  decision tree. This algorithm is expected to be able to solve problems that occur in Al-Azhar High School Medan.
Keywords : Decision Support System, C4.5 Algorithm, Acceptance of Students
Abstrak
Sekolah  yang bereputasi  baik  sangat  memperhatikan  proses  seleksi  penerimaan  siswa/i  nya. SMA  Al-Azhar  Medan  sangat  memperhatikan  proses  penerimaan  ini.  Setiap  tahun  banyak orangtua  yang  mendaftarkan  anak-anaknya  untuk  masuk  SMA  Al-Azhar  Medan.  Selain memiliki  fasilitas  sekolah  yang  baik  guru-gurunya  juga  memiliki  kompetensi  yang  baik. Banyaknya  siswa/i  yang  mendaftar  menjadikan  proses  seleksi  memakan  waktu  yang  cukup lama. Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang mengubah fakta yang cukup besar menjadi  sebuah  pohon  keputusan.  Dengan  algoritma  ini  diharapkan  mampu  menyelesaikan permasalahan yang terjadi di SMA Al-Azhar Medan.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Algoritma C4.5, Penerimaan Siswa

## 1. PENDAHULUAN
SMA  AL-Azhar  adalah  salah  satu  sekolah  yang  terbaik  di  Kota  Medan. Setiap tahunnya banyak para orangtua siswa yang ingin mendaftarkan anak- anaknya  ke  sekolah  tersebut.  Banyaknya  siswa  yang  mendaftar mengharuskan pihak sekolah mengadakan proses seleksi yang sangat ketat. Seleksi  dilakukan  agar  pihak  sekolah  dapat  mendidik  siswa/i  dengan maksimal. Para siswa harus mengikuti ujian Matematika, Bahasa Inggris dan Psikotes.  Untuk  masuk  kelas  Plus  nilai  ujian  siswa  harus  di  atas  6.  Setelah proses  tes  kemampuan  selesai,  selanjutnya  adalah  para  siswa  harus mengikuti  tes  wawancara.  Setelah  tes  wawancara  selesai  baru  kemudian para siswa mengetahui hasilnya diterima di kelas Plus.
Proses  penerimaan  siswa  di  SMA  Al-Azhar  masih  menggunakan perhitungan  manual.  Masing-masing  tes  dihitung  baru  kemudian diakumulasi.  Hasil  akumulasi  tersebut  yang  menentukan  apakah  siswa tersebut masuk kelas Plus atau Akselerasi. Banyaknya siswa yang mengikuti ujian seleksi tentu membuat proses penilaian menjadi semakin lambat. Untuk
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 130 - 139 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
itulah  dibutuhkan  suatu  metode  untuk  mempercepat  proses  penerimaan siswa baru di sekolah SMA Al-Azhar Medan.
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  metode  yang  bisa  mengubah fakta  yang  sangat  besar  menjadi  pohon  keputusan  yang  merepresentasikan aturan[1].  Hasil  tes  seluruh  setiap  siswa  diproses  menggunakan  algoritma C4.5  sehingga  menghasilkan  kesimpulan  siapa  saja  siswa  yang  masuk  kelas Plus  atau  Akselerasi.  Dengan  adanya  sistem  klasifikasi  ini  maka  pihak sekolah  dapat  menentukan  siapa  saja  siswa  yang  masuk  kelas  Plus  dan Akselerasi. Sehingga proses penerimaan siswa menjadi lebih cepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  sangat  penting  untuk  membantu  penulis  dalam menyelesaikan masalah diatas. Metode penelitian dapat dilihat pada gambar kerangka kerja dibawah ini:
Gambar 1 . Metode Penelitian
a) Mendefinisi Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  peninjauan  ke  sistem  yang  akan  diteliti  untuk mengamati  serta  melakukan  eksplorasi  lebih  dalam  dan  menggali permasalahan  yang  ada  pada  sistem  yang  berjalan  saat  ini.  Tahap  ini adalah langkah awal untuk menentukan rumusan masalah dari penelitian.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 130 - 139 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## b) Menganalisa Masalah
Permasalahan yang ditemukan kemudian akan di analisa.  Langkah dalam proses  analisa  masalah  adalah  langkah  untuk  memahami  masalah  yang telah  ditentukan.  Dengan  menganalisa  permasalahan  yang  telah ditentukan  tersebut,  maka  diharapkan  masalah  tersebut  dapat  dipahami dengan baik.
c) Menentukan Tujuan Berdasarkan pemahaman dari permasalahan yang telah di analisa, langkah berikutnya adalah menentukan tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini.  Tujuan  yang  akan  dicapai  merupakan  pengetahuan  yang  dapat digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  penerimaan  siswa  baru pada SMA AL-Azhar Medan.
d) Mempelajari Literatur
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melengkapi  perbendaharaan  kaidah, konsep,  teori-teori  yang  mendukung  dalam  penyelesaian  masalah  dalam penelitian  ini.  Penelitian  juga  dilakukan  melalui  jurnal-jurnal  yang  ada hubunganya  dengan  penelitian  maupun  refrensi  yang  lain.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengumpulkan  data,  baik  data  pokok  maupun  data pendukung,  dimana  semua  data  tersebut  sangat  dibutuhkan  dalam penelitian.
e) Mengumpulkan Data
Mengumpulkan data untuk pelatihan dan pengujian C4.5 . Semakin banyak data  diperoleh,  semakin  baik  dalam  meyelesaikan  masalahnya. Mengumpulkan  data  yang  akurat  dan  membagi  data  tersebut  ke  dalam kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Pembagian  kriteria  digunakan  untuk mempermudah dalam pengelompokan data
f) Menganalisa Algoritma C4.5
Setelah  data  dikumpulkan  dilakukan  analisa  data  untuk  menyesuaikan proses data yang akan diolah pada Algoritma C4.5 , dimana tahapan yang dilakukan  pada  Algoritma C4.5 dimulai  dengan  menghitung entropy , menghitung gain, membuat pohon keputusan dan membuat rule .
g) Mengolahan Data
Setelah  proses  analisa  metode  pada  tahap  ini  dilakukan  pengolaan  data yang terdiri dari beberapa tahapan untuk menghasilkan pohon keputusan yaitu  Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada  nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada.
h) Mengimplementasi Sesuai  dengan  pengolahan  data  maka  pada  tahap  implementasi  adalah tentang bagaimana pengolahan datanya diterapkan dalam sebuah tools.
i) Menguji Pada  tahap  ini,  dilakukan  penilaian  apakah  perangkat  lunak  yang dikembangkan  telah  sesuai  dengan  tujuan  yang  diharapkan.  Berikut  ini adalah mekanisme pengujian yang dilakukan:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 130 - 139 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200
http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
1. Membangun suatu kasus uji yaitu sekumpulan data atau situasi yang akan digunakan dalam pengujian.
2. Menentukan  hasil  yang  akan  diharapkan  dengan  cara  melakukan proses perhitungan manual.
3. Menjalankan kasus pengujian
Melakukan  perbandingan  hasil  pengujian  dan  hasil  yang  diharapkan,  jika terdapat  perbedaan  hasil  maka  akan  dilakukan  perbaikan  sesuai  dengan kesalahan yang ditemukan.

## 2.1. Knowledge Discovery in Database
Istilah data  mining dan knowledge  discovery  in  database (KDD)  sering kali  digunakan  secara  bergantian  untuk  menjelaskan  proses  penggalian informasi  tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang  besar[2].  Sebenarnya kedua  istilah  tersebut  memiliki  konsep  yang  berbeda,  tetapi  berkaitan  satu sama  lain.  Dan  salah  satu  tahapan  dalam  keseluruhan  proses  KDD  adalah data mining. Proses KDD secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Data Selection
b. Pre- processing / Cleaning
c. Transformation
d. Data mining
e. Interpretation / Evaluation
Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses data  mining perlu ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah  dimengerti  oleh  pihak  yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut interpretation . Tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang  ditemukan  bertentangan  dengan  fakta  atau  hipotesis  yang  ada sebelumnya.
Gambar 2. Aliran Informasi dalam Data Mining

## 2.2. Data Mining
Data mining (DM)  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk menguraikan  penemuan  pengetahuan  di  dalam  database  [3].  Data  mining adalah  suatu  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  tiruan  dan machine-learning untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait dari berbagai database besar[4][5]. Hubungan yang dicari dalam data mining dapat  berupa  hubugan  antara  dua  atau  lebih  dalam  satu  dimensi.  Misalnya
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 130 - 139 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dalam  dimensi  produk  kita  dapat  melihat  keterkaitan  pembelian  suatu produk  dengan  produk  yang  lain.  Selain  itu,  hubungan  juga  dapat  dilihat antara dua atau lebih atribut dan dua atau lebih objek.
Gambar 3. Pengelompokkan Data Mining

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  penemuan  model  yang  menggambarkan  dan membedakan  kelas  data  atau  konsep  yang  bertujuan  agar  bias  digunakan untuk  mempediksi  kelas  dari  obyek  yang  label  kelasnya  tidak  diketahui. Klasifikasi data terdiri dari 2 langkah  proses. Pertama adalah learning ( fase training ),  dimana  algoritma  klasifikasi  dibuat  untuk  menganalisa  data training lalu  direpresentasikan  dalam  bentuk rule klasifikasi.  Proses  kedua adalah klasifikasi, dimana data tes digunakan untuk memperkirakan akurasi dari rule klasifikasi

## 2.4. Algoritma C4.5
Banyak  algoritma  yang  dapat  dipakai  dalam  pembentukan  pohon keputusan,  antara  lain ID3 , CART ,  dan C4.5 [2].  Algoritma C4.5 merupakan pengembangan  dari  algoritma ID3 .  Pohon  keputusan  merupakan  metode klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan  terkenal.  Metode  pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang memprediksikan  aturan.  Aturan  dapat  dengan  mudah  dipahami  dengan alami. Dan mereka juga dapat diekspresikan dalam bentuk bahasa basis data seperti Structured  Query  Language untuk  mencari  record  pada  kategori tertentu  [2].  Secara  umum  algoritma C4.5 untuk  membangun  pohon keputusan adalah sebagai berikut:
1. Pilih atribut sebagai akar
2. Buat cabang untuk tiap nilai
3. Bagi kasus dalam cabang
4. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 130 - 139 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari  atribut-atribut  yang  ada.  Untuk  menghitung gain digunakan  rumus  di bawah ini :
(1) Di mana: S = Himpunan kasus A = Atribut n = Jumlah partisi atribut A | S i | = Jumlah kasus pada partisi ke-i
| S | = Jumlah kasus dalam S
Sementara itu, perhitungan nilai entropy adalah seperti persamaan 2 di bawah ini :
(2)
Di mana:
S = Himpunan kasus n = Jumlah partisi S A = Fitur Pi = Proporsi dari |S i | terhadap S
Dalam  hal  ini  mengubah tree yang  dihasilkan  dalam  beberapa rule dimana jumlah rule sama  dengan  jumlah path yang  dibangun  dari root sampai leaf node . Ada istilah Tree Pruning yang dilakukan untuk menyederhanakan tree sehingga akurasi dapat bertambah. Pruning ada dua pendekatan, yaitu:
a. Pre-pruning
yaitu  menghentikan  pembangunan  suatu subtree lebih  awal  (yaitu dengan  memutuskan  untuk  tidak  lebih  jauh  mempartisi  data  training). Saat  seketika  berhenti,  maka node berubah  menjadi leaf ( node akhir). Node akhir ini menjadi  kelas yang paling sering muncul di antara subset sampel.
b. Post-pruning yaitu  menyederhanakan tree dengan  cara  membuang  beberapa  cabang subtree setelah tree selesai  dibangun. Node yang  jarang  dipotong  akan menjadi leaf ( node akhir) dengan kelas yang paling sering muncul.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Proses Pembentukan Pohon Keputusan
Berikut  ini  beberapa  langkah  dalam  pembentukan  pohon  keputusan menggunakan algoritma C4.5
3.1.1. Inisiasi
Berdasarkan  tabel  1  dapat  diketahui  bahwa  atribut  dengan Gain tertinggi  adalah  Wawancara,  yaitu  Sebesar 1,0695692 .  Dengan  demikian,
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 130 - 139 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Wawancara dapat menjadi node akar. Ada dua nilai atribut yaitu <7 dan >7. Hasil perhitungan entropy dan gain diperoleh hasil seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Entropy dan Gain  Akar
Akar Atribut Isi/ Nilai Jumlah Kasus Hasil/ output Entropy Gain Diterima Tidak Diterima Total 200 Nilai Tes Bahasa Inggris <5 88 0 88 0 0,1089556 5-7 40 10 30 0,0217293 >7 72 72 0 0,2905827 Nilai Tes Matematika <5 120 0 120 0 0,0469234 5-7 48 25 23 0,1090736 >7 32 32 0 0,129661 Nilai Tes Psikologi <5 98 0 98 0 0,0604603 5-7 54 23 31 0,0680559 >7 48 48 0 0,175355 Pengahasilan orangtua Menengah Keatas 172 172 0 0,835519 0,7185464 Menengah Kebawah 28 0 28 0 Wawancara <7 44 0 44 0 1,0695692 >7 156 156 0 1,3712426

## 3.1.2. Inisiasi Pertama
Berdasarkan  tabel  2  dapat  diketahui  bahwa  atribut  dengan Gain tertinggi  adalah  Penghasilan  Orangtua,  yaitu  Sebesar 0,646867377 .  Dengan demikian,  Penghasilan  Orangtua menjadi  cabang  berikutnya.  Ada  dua  nilai atribut  yaitu  Menengah  Keatas  dan  Menengah  Kebawah.  Hasil  perhitungan entropy dan gain diperoleh hasil seperti pada Tabel 2.
Tabel 2 . Hasil Perhitungan Entropy dan Gain  Level I
Level
I
Atribut Isi/ Nilai
Jumlah Kasus Hasil/ output Entropy Gain Diterima Tidak Diterima Wawancara 156 Nilai Tes Bahasa Inggris <5 88 0 88 0 0,033170831 5-7 34 0 34 0 >7 34 34 0 0,152195578 Nilai Tes Matematika <5 70 0 120 0 0,147097054 5-7 30 0 30 0 >7 56 56 0 0,409770366 Nilai Tes Psikologi <5 98 0 98 0 0,042741749 5-7 20 0 20 0 >7 38 38 0 0,175466128 Pengahasilan orangtua Menengah Keatas 128 128 0 0,788369615 0,646867377 Menengah Kebawah 28 0 28 0

## 3.1.3. Inisiasi Kedua
Berdasarkan  tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  atribut  dengan Gain tertinggi  adalah  Nilai  Psikotes,  yaitu  Sebesar 0,093781188 .  Dengan  demikian,
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 130 - 139 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Nilai Psikotes menjadi cabang berikutnya. Ada tiga nilai atribut yaitu <5, 5-7, >7. Hasil perhitungan entropy dan gain diperoleh hasil seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Entropy dan Gain  Level II
Level II Atribut Isi/ Nilai Jumlah Kasus Hasil/ output Entropy Gain Diterima  Tidak Diterima Wawancara, Penghasilan Orangtua 128 Nilai Tes Bahasa Inggris <5 85 0 88 0 0,025307008 5-7 18 0 18 0 >7 25 25 0 0,12957188 Nilai Tes Matematika <5 77 0 77 0 0,053918258 5-7 25 10 15 0,062237482 >7 26 26 0 0,205599997 Nilai Tes Psikologi <5 70 0 70 0 0,093781188 5-7 12 6 6 0,017310017 >7 44 44 0 0,268097088

## 3.1.4. Inisiasi Ketiga
Berdasarkan  tabel  4  dapat  diketahui  bahwa  atribut  dengan Gain tertinggi adalah Nilai Matematika, yaitu Sebesar 0,664037053 . Dengan demikian, Nilai Psikotes menjadi cabang berikutnya. Ada tiga nilai atribut yaitu <5, 5-7, >7. Hasil perhitungan entropy dan gain diperoleh hasil seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Entropy dan Gain  Level III
Level III
Atribut
Isi/ Nilai Jumlah Kasus Hasil/ output Entropy Gain Diterima Tidak Diterima Wawancara, Penghasilan Orangtua, Nilai Tes Psikologi 50 Nilai Tes Bahasa Inggris <4 0
0 0 0 0,44532472 5-7 15 0 15 0 >7 35 35 0 0,636178172 Nilai Tes Matematika <5 0 0 120 0 0,664037053 5-7 10 0 10 0 >7 40 40 0 0,830046317

## 3.1.5. Inisiasi Keempat
Berdasarkan  tabel  5  dapat  diketahui  bahwa  atribut  dengan Gain tertinggi adalah Nilai Matematika, yaitu Sebesar 0,340855098 . Dengan demikian, Nilai Psikotes menjadi cabang berikutnya. Ada tiga nilai atribut yaitu <5, 5-7, >7. Hasil perhitungan entropy dan gain diperoleh hasil seperti pada Tabel 5.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 130 - 139 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 5. Hasil Perhitungan Entropy dan Gain  Level IV
Level IV
Atribut Isi/ Nilai Jumlah Kasus Hasil/ output Entropy Gain Diterima Tidak Diterima Wawancara, Penghasilan Orangtua, Nilai Tes Psikologi, Nilai Tes Matematika 40 Nilai Tes Bahasa Inggris <4 0 0 88 0 0,340855098 5-7 15 0 40 0 >7 25 25 0 0,545368157
Hasil  perhitungan Entropy dan Gain Mencari  Cabang  Level  1  dalam bentuk pohon keputusan dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Pohon Keputusan Menggunakan Algoritma C4.5

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
a) Model  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  adalah  menjadikan  Wawancara sebagai akar, Kemudian Penghasilan Orangtua sebagai cabang pada Level 1, Psikologi menjadi cabang pada Level 2, dan Matematika menjadi cabang pada  Level  3  dan  Bahasa  Inggris  menjadi  cabang  pada  Level  terakhir (Level 4).
b) Proses  perhitungan  dan  penyeleksian  seleksi  penerimaan  calon  siwa/i baru  menjadi  lebih  mudah  dan  cepat  dengan  menggunakan  sistem pendukung keputusan ini.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 130 - 139 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Adriyansyah,  Dedy.  "Faktor-faktor  Apa  Saja  Yang  Mempengaruhi Konsumen Listrik Bagi Rumah Tangga Masyarakat Kelurahan Tembung Kecamatan  Percut  Sei  Tuan  Kabupaten  Deli  Serdang." Universitas Sumatera Utara, Medan (2011).
[2]  Kusrini, (2009). Algoritma Data Mining, Andi Offcet, Yogyakarta
[3] Arga,  Dwi  Asih  Sapta,  Edhy  Sutanta,  and  Uning  Lestari.  "Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritme C4. 5 (Studi Kasus: Jurusan Teknik Informatika, Institut Sains & Teknologi Akprind Yogyakarta)." Jurnal Script 5.1 (2017).
[4] Widayu, Hikma, et al. "Data Mining Untuk Memprediksi Jenis Transaksi Nasabah Pada Koperasi Simpan Pinjam Dengan Algoritma C4. 5." Media Informatika Budidarma 1.2 (2017).
[5] Harahap,  Fitriana.  "Penerapan  data  Mining  dalam  Pemilihan  Mobil menggunakan Algoritma C4. 5." Voice Of Informatics 7.1 (2018).