Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Capaian Pembelajaran Daring (Studi Kasus Siswa MAN 3 Blitar)
Muchamad Azis Hidayatuloh 1 Kurnia Paranita Kartika 2 Dimas Fanny Hebrasianto Permadi 3 1,2 Islam Balitar; Jalan Majapahit No. 4 Blitar, 0342-813145
3 Jurusan Teknik Informatika, FTI Universitas Islam Balitar, Blitar e-mail: 1 aziz.hidayatulloh999@gmail.com 2 kurnia.paranitha@gmail.com
3 dimas.fanny92@gmail.com

## Abstrak
Capaian  pembelajaran  adalah  fokus  terhadap  apa  yang  diinginkan  bisa  dilakukan  oleh siswa selama  atau  ketika  akhir sebuah  proses pembelajaran  yang  mencangkup proses  belajar dan  mengajar.  Permasalahan  ketika  pembelajaran  daring  yaitu  terkendalanya  jaringan  dan sedikitnya  waktu  jam  mengajar  para  guru  serta  terbatasnya  jumlah  materi  yang  dapat disampaikan. Maka diperlukan solusi untuk menentukan tingkat kepuasan siswa dalam proses tercapainya pembelajaran daring di sekolah. Penelitian ini menerapkan lagoritma C4.5 untuk klasifikasi  capaian  pembelajaran  daring  di  MAN  3  Blitar.  Pada  penelitian  ini  mempunyai tujuan  untuk  memprediksi  capaian  pembelajaran  daring  dengan  algoritma  C4.5.  Terdapat  10 atribut  yang  mempengaruhi  capaian  pembelajaran  daring  yaitu  :  mengingat,  absensi,  tugas, penilaian,  materi,  kondisi,  penerapan,  menciptakan,  pembahasan,  analisis.  Dengan  adanya penelitian  dapat  memudahkan  guru  dalam  menentukan  metode  pembelajaran  daring  dengan kendala  yang  dapat  diminimalisir.  Hasil  penelitian  dengan  algoritma  C4.5  yaitu  pohon keputusan  dan  rule-rule  sebanyak  27,  nilai  gain  yang  tertinggi  adalah  atribut  Menciptakan yaitu  0,383923.  Hasil  pengujian  validasi  menggunakan  confusion  matrix  tingkat  accuracy dalam  memprediksi  capaian  pembelajaran  daring  rata-rata  sebesar  88%,  precision  sebesar 83%,  recall  sebesar  86%.  Dengan  hasil  nilai  accuracy  yang  didapat  tersebut  maka  dapat dikatakan termasuk Good Classification.
Kata kunci — Algoritma C4.5, RapidMiner, Capaian Pembelajaran Daring

## Abstract
Learning outcomes are focused on what students want to be able to do during or at the end of a learning process that includes the learning and teaching process. The problem when learning online is that there are network constraints and the lack of teaching hours for teachers and the limited amount of material that can be delivered. So a solution is needed to determine the level of student satisfaction in the process of achieving online learning in schools. This study applies the C4.5 algorithm for the classification of online learning outcomes at MAN 3 Blitar. This  study  aims  to  predict  the  achievement  of  online  learning  with  the  C4.5  algorithm.  There are  10  attributes  that  affect  the  achievement  of  online  learning,  namely:  remembering, attendance,  assignments,  assessment,  material,  conditions,  application,  creating,  discussion, analysis. With research, it can make it easier for teachers to determine online learning methods with minimal constraints. The results of the research using the C4.5 algorithm are 27 decision trees and rules, the highest gain value is the Create attribute, which is 0.383923. The results of the  validation  test  using  the  confusion  matrix  level  of  accuracy  in  predicting  online  learning achievement  on  average  are  88%,  precision  is  83%,  recall  is  86%.  With  the  results  of  the accuracy value obtained, it can be said to be included in the Good Classification.
Keywords — C4.5 Algorithm, RapidMiner, Online Learning Outcomes

## 1. PENDAHULUAN
Capaian  pembelajaran  adalah  sebuah  kemampuan  yang  didapat  dari  internalisasi pengetahuan,  kompetensi,  keterampilan,  sikap,  dan  pengalaman  kerja.  Capaian  pembelajaran sangat  terfokus  pada  apa  yang  diharapkan  bisa  dilaksanakan  oleh  siswa  selama  atau  ketika proses belajar dan mengajar berlangsung [1]. Penyebaran virus corona atau biasa disebut covid- 19 telah  memberikan  suatu  tantangan  tersendiri bagi  lembaga  pendidikan  di  Indonesia  bahkan juga  di  dunia.  Untuk  mencegah  penularan  virus  secara  meluas  pemerintah  mengeluarkan kebijakan  seperti social  distancing,  physical  distancing ,  hingga  Pemberlakuan  Pembatasan Kegiatan Masyaraka (PPKM). Dengan adanya kebijakan tersebut yang terdampak adalah sektor pendidikan  seperti  kegiatan  belajar  mengajar  secara  langsung  diberhentikan.  Sebagai  gantinya proses  kegiatan  belajar  mengajar  dapat  dilakukan  dirumah  masing-masih  atau  secara online . Karena proses pembelajaran dilaksanakan secara online, maka para guru dituntun untuk inovatif ketika melakukan proses pembelajaran daring berlangsung.
Pembelajaran  daring  juga  bisa  memberikan  kesempatan  kepada  para  siswa  dalam mengikuti  suatu  pembelajaran  tanpa  harus  tatap  muka  secara  langsung.  Untuk  saat  ini pembelajaran di MAN 3 Blitar terkadang menerapkan 50% daring 50% luring. Ketika ada salah satu siswa yang positif covid-19 dari pihak sekolah langsung  menerapkan pembelajaran secara daring 100%. Dengan adanya kemungkinan bahwa siswa merasakan dalam proses pembelajaran online yang dilaksanakan kurang sesuai seperti siswa kesulitan dalam memahami dan menerima materi,  sehingga  diperlukan  solusi  untuk  mengukur  tingkat  kepuasan  siswa  dalam  proses tercapainya pembelajaran daring di sekolah. Dengan adanya solusi diatas maka para guru dapat menentukan cara mengajar yang diinginkan oleh siswa dan dapat melaksanakan proses kegiatan belajar mengajar dengan maksimal dikarenakan kendala yang bisa dikurangi.
Penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  metode  C4.5  yaitu  berjudul  “Klasifikasi Algoritma  C4.5  Dalam  Penerapan  Tingkat  Kepuasan  Siswa  Terhadap  Media  Pembelajaran Online ”  Menghasilkan  20  aturan-aturan  dan  nilai  akurasi  dari  metode  C4.5  adalah  sebesar 86,67%  dan  faktor  yang  dominan  yaitu  sajian  pembelajaran  (C3)  dengan  nilai gain sebesar 0,353960518  [2].  Kemudian  penelitian  berikutnya  yang  berjudul  “Data  Mining  Menggunakan Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Terhadap  Kinerja  Dosen di  Kota  Batam”  perhitungan  menggunakan software  Weka menghasilkan  nilai  tingkat  akurasi sebasar  94,12%  [3].  Selanjutnya  penelitian  yang  berjudul  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk Memprediksi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Politeknik  Bisnis  Indonesia”  dari pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  metode decision  tree C4.5  menghasilkan  nilai accuracy 80,00%, precision 82,61%, dan recall 95,00% dengan kriteria “Puas” [4]. Pada penelitian ini penulis akan memprediksi capaian pembelajaran daring menggunakan algoritma  C4.5  karena  terdapat  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  proses  pembelajaran  daring seperti cara penyampaian materi kepada siswa, pemberian tugas, penilaian terhadap siswa, dan mengatur  kondisi  saat  proses  pembelajaran.  Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  yang  pada dasarnya  digunakan  untuk  membuat  pohon  keputusan.  Algoritma  C4.5  juga  sering  disebut dengan  pohon  keputusan  yaitu  termasuk  dalam  salah  satu  proses  klasifikasi  dengan menerangkan  struktur  pohon  dan  dari node pohon  keputusan  menerangkan  suatu  atribut, selanjutnya  setiap  cabang  menerangkan  nilai  atribut  tersebut  dan  daunnya  menerangkan  suatu kelas [5].
Sebelum  membuat  pohon  keputusan  menggunakan  algoritma  C4.5  maka  peneliti membutuhkan data. Untuk mengumpulkan data sebagai bahan pada penelitian yaitu dengan cara memberikan  kuesioner  kepada  siswa  MAN  3  Blitar.  Tujuan  dilakukannya  penelitian  untuk mengklasifikasikan  tingkat  kepuasan  dalam  tercapainya  pembelajaran  daring  yang  dihasilkan dari  kuesioner  para  siswa  serta  mengetahui  seberapa  besar  nilai  tingkat accuracy,  precision, recall .  Dengan  adanya  penelitian  kedepannya  dapat  membantu  pihak  sekolah  dalam menghasilkan  informasi  mengenai  tingkat  kepuasan  siswa  sebagai  tolak  ukur  tercapainya
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 33-47
pembelajaran  daring  menggunakan  algoritma  C4.5  serta  bisa  membantu  untuk  menetapkan kebijakan dalam meningkatkan kualitas pembelajaran secara daring.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  metode  yang  bisa  digunakan  sebagai  cara  untuk pembuatan  pohon  keputusan. Decision  tree atau  pohon  keputusan  dapat  menghasilkan keputusan yang sebelumnya berupa himpunan kemudian disederhanakan dan mudah dipahami. Jadi  dalam  pengambilan  keputusan  lebih  terhadap  mendefinisikan  sebuah  solusi  dari  suatu masalah  [6].  Algoritma  C4.5  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Quinlan  (1996)  sebagai  metode perbaikan  dari  ID3.  Dalam  metode  ID3,  pembuatan  pohon  keputusan  hanya  dapat  dilakukan dengan  data  yang  bertipe  (nominal  atau  ordinal),  sedangkan  pada  tipe  numerik  (interval  atau rasio) tidak bisa digunakan [7]. Secara umum algoritma C4.5 bertujuan untuk membuat pohon keputusan langkah-langkahnya sebagai berikut [8]: 1. Pilih atribut sebagai akar.
2. Buat cabang untuk setiap nilai.
3. Bagi kasus dalam cabang.
Rumus  algoritma  C4.5  dibagi  menjadi  2  rumus  yaitu  mencari  nilai entropy dan  untuk mencari nilai gain . Berikut adalah rumus algoritma C4.5 [8]: 1. Rumus untuk mencari nilai entropy pada algoritma C4.5.
=  −  ∗ 1
Keterangan: S adalah Himpunan kasus (dataset) N adalah banyaknya partisi S Pi adalah Proporsi dari Si terhadap S 2. Rumus untuk mencari nilai gain pada algoritma C4.5.
,  =   − | | | | ∗                                                                         2
Keterangan: S adalah himpunan kasus A adalah atribut N adalah jumlah partisi atribut A |Si| adalah jumlah kasus pada partisi ke-i |S| adalah jumlah kasus dalam S

## 2.2   Pohon Keputusan
Pohon keputusan ini adalah sebuah metode yang bisa mengubah sebuah fakta yang besar menjadi  sebuah  pohon  keputusan  sehingga  dapat  mendefinisikan  aturan  yang  dapat  dipahami dengan  mudah  menggunakan  bahasa  pada  umumnya.  Banyak  pilihan  algoritma  yang  bisa digunakan  untuk  membuat  pohon  keputusan,  antar  lain  ID3,  CART,  dan  C4.5  [9].  Berikut Gambar 1 adalah contoh pohon keputusan:
Toko Fasilitas Pelayanan PUAS TIDAK PUAS TIDAK PUAS PUAS PUAS Puas Cukup Puas Kurang Puas Cukup Puas Kurang Puas Cukup Puas Kurang
Puas

## Gambar 1. Contoh Bentuk Pohon Keputusan

## 2.3   Klasifikasi
Klasifikasi  mempunyai  tugas  yang  sangat  penting  dalam  data  mining.  Suatu  klasifikasi dibentuk  dari  sekumpulan  data  latih  dan  mempunyai  kelas-kelas  yang  sebelumnya  sudah ditetapkan. Klasifikasi adalah pengelompokan fitur-fitur ke dalam kelas yang telah disesuaikan sebelumnya.  Teknik  klasifikasi  adalah  pendekatan  yang  sistematik  dalam  menbangun  suatu model  klasifikasi  dari  sekumpulan  banyak  data  yang  masuk.  Seperti  contoh,  teknik decision tree ,  jaringan  saraf  tiruan  ( Backpropagation ), bayesian ( Bayesian  Belief  Networks dan Naive Bayesian ),  teknik  dengan  konsep  menambang  aturan  dari  himpunan,  serta  ada  ternik  lainnya (teknik dengan pendekatan himpunan rough dan fuzzy , algoritma genetik, K-NN ) [10].

## 2.4   Waktu dan Lokasi Penelitian
Lokasi yang digunakan pada penelitian adalah sekolah Madrasah Aliyah Negeri 3 Blitar yang berlokasi di Jl. Ponpes Al Kamal, Desa Kunir, Kec.Wonodadi, Kabupaten Blitar, Provinsi Jawa Timur. Waktu pelaksanaan penelitian dilaksanakan dalam waktu 6 bulan yaitu dari bulan februari sampai bulan agustus 2022.

## 2.5   Jenis Penelian
Pada  penelitian  ini,  digunakan  penelitian  jenis  deskriptif  kualitatif,  melalui  deskriptif peneliti  dapat  memaparkan  suatu  hal  yang  sebenarnya  terjadi  terkait  keadaan  sekarang  yang sedang  diteliti.  Untuk  pendekatan  dalam  penelitian  menggunakan  pendekatan  kualitatif. Penelitian  kualititatif  merupakan  prosedur  penelitian  yang  dapat  menghasilkan  data  deskriptif berupa kalimat atau kata, gambar, dan bukan angka, dari orang-orang yang melakukan kegiatan bisa diamati secara langsung [11].

## 2.6   Teknik Pengumpulan Data
1.  Study Literatur
Studi literatur adalah kegiatan yang sudah menyatu  ketika diadakannya penelitian. Seorang peneliti  juga  bisa  mendapatkan  sebuah  informasi  tentang  penelitian  sejenisnya  yang berkaitan  sesuai  dengan  penelitiannya  dan  dari  penelitian  yang  telah  dilaksanakan sebelumnya. Dengan dilakukannya study literatur maka peneliti bisa menggunakan informasi tersebut dan ide-ide yang sama sesuai dengan apa yang diteliti sekarang.
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 33-47

## 2.  Kuesioner
Kuesioner  adalah  suatu  serangkaian  daftar  pertanyaan  mengenai  suatu  permasalahan kemudian  digunakan  sebagai  bahan  penelitian.  Pada  penelititan  ini  cara  pengumpulan  data adalah  dengan  cara  menyediakan  daftar  pertanyaan  yang  telah  disiapkan  sebelumnya kemudian  akan  diajukan  atau  dibagikan  oleh  peneliti kepada  siswa  MAN  3  Blitar.  Lembar kuesioner digunakan peneliti akan menghasilkan jawaban atau pendapat dari para siswa yang berupa  tanda  Ceklis  ( √ ).  Ada  4  kategori jawaban  yang  ada  di  kuesioner  yaitu  Sangat  Puas, Puas, Cukup Puas, Tidak Puas.

## 2.7   Tahapan Pengujian Algoritma C4.5
Mulai Mengolah Data Dengan Rumus Algoritma C4. 5
Selesai Mengolah Data Menggunakan Aplikasi Rapid Miner Pohon Keputusan Rule-Rule Validasi Dengan Confusion Matrix Rule-Rule di Implementasikan Pada Bahasa Pemrograman Uji Performance Data Mining
Gambar 2. Flowchart Penerapan Algoritma C4.5
Berikut adalah penjelasan dari penerapan algoritma C4.5 pada Gambar 2 [12]:
1. Data Mining
Data  mining  pada  penelitian  ini  akan  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi proses pembelajar daring yang meliputi atribut mengingat, absensi, tugas, penilaian, materi, kondisi, penerapan, menciptakan, pembahasan, analisis.
2. Mengolah Data Dengan Rumus Algoritma C4.5
Pada  tahap  ini  peneliti  menghitung  dengan  rumus-rumus  yang  sudah  ditetapkan  pada algoritma  C4.5.  Dalam  perhitungan  mempunyai  2  tahapan  yaitu  menghitung entropy total, menghitung entrop y setiap atribut dan gain setiap atribut. 3. Mengolah Data Menggunakan Aplikasi Rapid Miner
Hasil Perhitungan manual menggunakan rumus Algoritma C4.5 tersebut digunakan sebagai acuan  untuk  nantinya  sesuai  atau  tidak  dengan  perhitungan  menggunakan  aplikasi Rapid Miner .
4. Pohon Keputusan Setelah root utama  ditentukan  dari  nilai  gain  tertinggi,  selanjutnya  membuat  pohon keputusan sesuai hasil perhitungan dan juga menggunakan aplikasi Rapid Miner .
5. Rule-rule
Dari  pohon  keputusan  yang  sudah  diketahui  hasilnya  maka  akan  ada  rule-rule  yang  akan ditulis berbentuk kalimat sehingga mudah dipahami dan dimengerti.
6. Validasi Dengan Confusion Matrix
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  validasi  keakuratan  hasil  yang  diperoleh  menggunakan beberapa  teknik  yang  terdapat  dalam  aplikasi Rapid  Miner yaitu Confusion  Matrix untuk mengukur tingkat accuracy, precision, recall.
7. Rule-Rule di Implementasikan Pada Bahasa Pemrograman
Dalam pembuatan program berbasis website akan menggunakan hasil rule-rule dari aplikasi Rapid Miner sebagai dasar dalam menentukan hasil capaian pembelajaran daring . 8. Uji Performance
Dalam  tahap  ini  setelah  proses  perhitungan  algoritma  C.  4  dapat  diterapkan  pada  bahasa pemrograman, maka selanjutnya adalah menguji performance timing pada website yang telah dibuat oleh peneliti.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Mengolah Data Kuesioner
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  kuesioner.  Data  yang  diperoleh peneliti  dari  pembagian  kuesioner  kepada  siswa  MAN  3  Blitar  sebanyak  177  kuesioner.  Data yang  sudah  diperoleh  kemudian  diolah  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  memprediksi capaian  pembelajaran  daring,  dari  hasil  prediksi  tersebut  nantinya  akan  diuji  validitasnya seberapa baik algoritma ini untuk memprediksi data tersebut. Data kuesioner meliputi 10 atribut antara  lain  yaitu  Mengingat,  Absensi,  Tugas,  Penilaian,  Materi,  Kondisi,  Penerapan, Menciptakan,  Pemahaman,  Analisis.  Berikut  data  kuesioner  yang  sudah  dimasukkan  pada Microsoft Office Excel :

## Tabel 1. Data Hasil Kuesioner
Nama M en g in g a t A b se n si T u g a s P en il a ia n M a te ri K o n d is i P en er a p a n M en ci p ta k a n P em b a h a sa n A n a li si s Hasil Ahmad P CP CP P CP  CP  SP P SP  CP Tercapai Ibnu CP P CP P CP  CP P SP  TP  CP  Tidak Tercapai Slamet CP P CP  SP  TP  CP P CP P SP  Tidak Tercapai Riyadi CP CP CP  CP  CP  CP P P CP P Tidak Tercapai Khoir CP CP CP  CP  CP  CP P P CP  CP  Tidak Tercapai Hasna SP P CP  TP P CP P TP  SP P Tercapai Yusuf CP CP TP  TP  TP  TP  CP  TP  TP  TP  Tidak Tercapai Hasan P CP P CP  SP  CP P P P P Tercapai Husin P P CP P TP  CP P CP  CP P Tidak Tercapai Novia P SP P P SP P P P SP  CP Tercapai
Hasil  dari  keputusan  Tercapai  dan Tidak  Tercapai  pada  Tabel  1  ditentukan  berdasarkan hasil komunikasi antara peneliti dan guru. Jadi jika Sangat Puas dan Puas lebih dari 5 dari 10 atribut maka hasilnya Tercapai, sebaliknya jika Cukup Puas dan Tidak Puas lebih dari 5 dari 10 atribut maka hasilnya Tidak Tercapai.

## 3.2   Perhitungan Menggunakan Algoritma C4.5
Perhitungan  algoritma  C4.5  diawali  dengan  menentukan  atribut  utama  sebagai  akar dengan  cara  menghitung  jumlah  semua  kasus,  jumlah  kasus  untuk  keputusan  tercapai,  dan jumlah  kasus  untuk  keputusan  tidak  tercapai.  Menghitung entropy dari  keseluruhan  jumlah kasus yang telah dihitung sesuai dengan kelat atribut. Setelah itu menghitung gain dari  semua atribut yang ada. Berikut merupakan dalah satu perhitungan dari atribut Mengingat:
1. Menghitung entropy total:
Entropy (Total) = (- !! × log !! )) + (- %& !! × log %& !! ))
= 0,960941343
2. Menghitung atribut mengingat:
Entropy (Mengingat – Sangat Puas) = (- ! ! ' log ! ! )) + (- % ! ' log % ! )) = 0 Entropy (Mengingat – Puas) = (- (% ( ' log (% ( )) + (- ( ' log ( )) = 0,650022422
Entropy (Mengingat – Cukup Puas) = (- ) ' log ) )) + (- ( ' log ( ))
= 0,976414308
Entropy (Mengingat – Tidak Puas) = (- !( ' log !( )) + (- ! !( ' log ! !( )) = 0,40985537
3. Menghitung gain mengingat:
Gain (Total  –  Mengingat)  =  0,960941343  –  (( ! !! ' 0  )  +  ( ( !! ' 0,650022422)  + ( !! ' 0,976414308) + ( !( !! ' 0,40985537)) = 0,323192631
Dari  semua  atribut  yang  telah  dihitung  dengan  algoritma  C4.5  maka  diketahui  berapa nilai entropy serta gain yang  sudah  diperoleh  sehingga  kita  dapat  menentukan  mana gain tertinggi  yang  nantinya  jadi  akar  utama  dalam  pohon  keputusan.  Berikut  Tabel  2  adalah  hasil dari perhitungan nilai entropy dan gain dari keseluruhan atribut data:
Tabel 2. Hasil Perhitungan Semua Atribut Root Jumlah(K)  Tercapai Tidak Tercapai Entropy Gain Total (S) 177 68 109 0,960941 Mengingat 0,323193 SP 7 7 0 0 P 36 30 6 0,650022 CP 61 25 36 0,976414 TP 73 6 67 0,409855 Absensi 0,124766 SP 37 25 12 0,909022 P 69 29 40 0,981589 CP 59 14 45 0,790501 TP 12 0 12 0 Tugas 0,1735 SP 17 15 2 0,522559 P 54 30 24 0,991076 CP 64 18 46 0,857148 TP 42 5 37 0,526617 Penilaian 0,218248 SP 28 21 7 0,811278 P 49 31 18 0,948613 CP 70 9 61 0,553507 TP 30 7 23 0,783777 Materi 0,304198 SP 14 12 2 0,591673 P 44 34 10 0,773227 CP 82 21 61 0,8208 TP 37 1 36 0,179256 Kondisi 0,261796 SP 15 14 1 0,353359 P 41 29 12 0,872162 CP 72 21 51 0,870864 TP 49 4 45 0,407906 Penerapan 0,299905 SP 22 21 1 0,266765 P 59 33 26 0,989822 CP 63 13 50 0,734446 TP 33 1 32 0,195909 Menciptakan 0,383923 SP 20 18 2 0,468996 P 48 36 12 0,811278 CP 65 13 52 0,721928
TP 44 1 43 0,156491 Pemahaman 0,320427 SP 26 25 1 0,235193 P 30 17 13 0,987138 CP 71 24 47 0,922919 TP 50 2 48 0,242292 Analisis 0,281125 SP 29 24 5 0,663197 P 41 26 15 0,947435 CP 69 17 52 0,805485 TP 38 1 37 0,175565

## 3.3   Mengolah Data Dengan Aplikasi Rapid Miner
Sebelum  diproses  dengan  aplikasi Rapid  Miner yaitu  jika  pilihan  setiap  atribut  lebih dari  2  maka  pilih polynominal sedangkan  pada  hasil  pilih binominal karena  hanya  ada  dua pilihan yaitu tercapai dan tidak tercapai. Berikut adalah proses pengolahan data kuesioner untuk menghasilkan decision  tree atau  pohon  keputusan  dan rule-rule nya  yang  terdapat  di  aplikasi Rapid Miner seperti Gambar 3:
Gambar 3. Proses Dengan Rapid Miner
Setelah dilakukan proses perhitungan algoritma C4.5 menggunakan aplikasi Rapid Miner , maka menghasilkan bentuk pohon keputusan seperti Gambar 4:
Gambar 4. Hasil Pohon Keputusan Rapid Miner
Dari  pohon  keputusan  diatas  maka  diperoleh  27  model rules atau  aturan-aturan  dalam memprediksi  data  capaian pembelajaran daring.  Berikut  adalah rule-rule yang  diperoleh  dapat dilihat pada Tabel 3 dan Tabel 4:

## 1. Rule untuk menentukan hasil (Tercapai)
Tabel 3. Rule Hasil Tercapai
IF Menciptakan SP dan Kondisi SP THEN Hasil = Tercapai IF Menciptakan SP dan Kondisi P THEN Hasil = Tercapai IF Menciptakan SP dan Kondisi CP THEN Hasil = Tercapai IF Menciptakan P dan Mengingat TP dan Materi P dan Tugas TP THEN Hasil = Tercapai IF Menciptakan P dan Mengingat TP dan Materi P dan Tugas P THEN Hasil = Tercapai IF Menciptakan P dan Mengingat SP THEN Hasil = Tercapai IF Menciptakan P dan Mengingat P dan Penerapan SP THEN Hasil = Tercapai IF Menciptakan P dan Mengingat P dan Penerapan P THEN Hasil = Tercapai IF Menciptakan P dan Mengingat P dan Penerapan CP THEN Hasil = Tercapai IF Menciptakan  P  dan  Mengingat  CP  dan  Absensi  CP  dan  Penilaian  P THEN Hasil  = Tercapai IF Menciptakan P dan Mengingat CP dan Absensi P THEN Hasil = Tercapai IF Menciptakan P dan Mengingat CP dan Absensi SP THEN Hasil = Tercapai IF Menciptakan  CP  dan  Tugas  P  dan  Mengingat  CP  dan  Penerapan  SP THEN Hasil  = Tercapai IF Menciptakan CP dan Tugas P dan Mengingat P THEN Hasil = Tercapai IF Menciptakan CP dan Tugas SP THEN Hasil = Tercapai
2. Rule untuk menentukan hasil (Tidak Tercapai)
Tabel 4. Rule Hasil Tidak Tercapai IF Menciptakan TP THEN Hasil = Tidak Tercapai IF Menciptakan SP dan Kondisi TP THEN Hasil = Tidak Tercapai IF Menciptakan P dan Mengingat TP dan Materi TP THEN Hasil = Tidak Tercapai IF Menciptakan  P  dan  Mengingat  TP  dan  Materi  P  dan  Tugas  CP THEN Hasil  =  Tidak Tercapai IF Menciptakan P dan Mengingat TP dan Materi CP THEN Hasil = Tidak Tercapai IF Menciptakan P dan Mengingat P dan Penerapan TP THEN Hasil = Tidak Tercapai IF Menciptakan P dan Mengingat CP dan Absensi CP dan Penilaian CP THEN Hasil = Tidak Tercapai IF Menciptakan CP dan Tugas P dan Mengingat CP dan Penerapan CP THEN Hasil = Tidak Tercapai IF Menciptakan CP dan Tugas P dan Mengingat CP dan Penerapan P THEN Hasil = Tidak Tercapai
IF Menciptakan CP dan Tugas P dan Mengingat TP THEN Hasil = Tidak Tercapai IF Menciptakan CP dan Tugas TP THEN Hasil = Tidak Tercapai IF Menciptakan CP dan Tugas CP THEN Hasil = Tidak Tercapai
Rule-rule diatas selanjutnya akan digunakan sebagai dasar untuk di implementasikan ke dalam pemrograman aplikasi berbasis website .

## 3.4   Implementasi pada Bahasa Pemrograman
1. Berikut adalah tampilan program prediksi capaian pembelajaran daring MAN 3 Blitar seperti Gambar 5:
Gambar 5. Tampilan Halaman Utama Website
2. Tampilan pada Gambar 6 merupakan hasil prediksi dari tombol proses pada halaman utama serta hasil tersebut sesuai pada aturan salah satu dari 27 aturan.
Gambar 6. Tampilan Hasil dari Tombol Proses
3. Tampilan Gambar 7 merupakan hasil prediksi dari semua data yang ada pada kuesioner yang sudah dimasukkan pada excel kemudian diproses pada tombol import data.
Gambar 7. Tampilan Hasil dari Tombol Import Data

## 3.5   Pengujian Validasi Dengan Confusion Matrix
Pengujian validasi ini untuk mengetahui kemampuan dari algoritma C4.5 ketika proses klasifikasi  dilakukan  dengan  data  yang  sudah  ditetapkan.  Medote  yang  digunakan  untuk menguji  validasi  menggunakan Split  Validation . Split  Validation adalah  teknik  validasi  yang berfungsi  untuk  membagi  jumlah  data training dan  data testing .  Pada  dasarnya  data training yang  telah  ditetapkan  dibuat  untuk  menghasilkan  pohon  keputusan,  kemudian  data testing merupakan data yang di uji validitas dan ketepatan berdasarkan hasil dari data training . Berikut adalah hasil pengujian dan uraian Split Validation yang dilakukan 3 kali:
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 33-47
Tabel 5. Semua Hasil Pengujian Persentase Training Testing Accuracy Precision Recall 80% : 20% 141 36 91,67% 86,67% 92,86% 70% : 30% 124 53 86,79% 78,26% 90% 60% : 40% 106 71 84,51% 83,33% 74,07%
Dari  Tabel  5  berdasarkan  pengolahan  data  untuk  nilai  validasi  maka  bisa  diketahui dengan melakukan perbandingan data training dan data testing 80% : 20% menghasilkan nilai accuracy 91,67%, precision 86,67%, dan recall 92,86%. Sedangkan perbandingan 70% : 30% memiliki nilai accuracy 86,79%, precision 78,26%, dan recall 90%. Dengan perbandingan 60% :  40%  mempunyai  nilai accuracy 84,51%, precision 83,33%, recall 74,07%.  Berdasarkan analisis  yang  dilakukan  terhadap  tingkat accuracy menggunakan  algoritma  C4.5  artinya menunjukkan  bahwa  nilai  yang  dihasilkan  memiliki  tingkat accuracy yang  cukup  tinggi  dan dengan  nilai accuracy lebih  dari  80%  membuktikan  model  yang  dibuat  tersebut  dapat diaplikasikan  dengan  baik  sebagai  cara  untuk  pengklasifikasian  data  capaian  pembelajaran daring pada penelitian ini.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan oleh peneliti bahwa:
1. Implementasi  algoritma  C4.5  dapat  digunakan  dengan  baik  dan  cocok  dalam  proses mengklasifikasi capaian pembelajaran di MAN 3 Blitar. Yang sebelumnya menentukan hasil tercapai dan tidak tercapai berdasarkan musyawarah antara guru dan peneliti sekarang sudah lebih  mudah  dalam  menentukan  hasil  tersebut  yaitu  menggunakan  aturan-aturan  yang dihasilkan dari pohon keputusan.
2. Hasil  penerapan  algoritma  C4.5  sudah  didapatkan  pohon  keputusan  dan  rule-rule  sebanyak 27. Nilai gain yang tertinggi adalah atribut Menciptakan yaitu 0,383923 yang menunjukkan bahwa atribut Menciptakan adalah atribut yang paling berpengaruh dalam menentukan hasil capaian pembelajaran daring.
3. Dari  hasil  pengujian  data  menggunakan Confusion  Matrix sebanyak  3  kali,  diperoleh  rata- rata  nilai  tingkat  akurasi  sebesar  88%  berdasarkan ROC  (Receiver  Operating Characteristics) maka dengan kriteria persentase tersebut dapat disimpulkan termasuk Good Classification .

## 5. SARAN
Untuk  meningkatkan  dan  menyempurnakan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  peneliti memberikan saran sebagai berikut:
1. Dengan  adanya  penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan  cara  menggabungkan  ataupun membandingkan dengan algoritma klasifikasi yang lainnya agar mendapatkan hasil prediksi yang lebih bagus.
2. Penyempurnaan  aplikasi  berbasis website perlu  disempurnakan  dengan  dapat  menyimpan inputan ke database agar dapat digunakan dengan mudah oleh kalayak umum.
3. Sistem  aplikasi  berbasis website yang  dibuat  peneliti  masih  local  atau offline untuk kedepannya diharapkan dapat diakses secara online .
4. Untuk  mendapatkan  nilai  tingkat accuracy yang  tinggi  dalam  penelitian  selanjutnya disarankan menggunakan parameter yang mendekati 1.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Indonesia,  K.  K.  N.  2015. Paradigma  Capaian  Pembelajaran . Direktorat  Jendral Pembelajaran dan Kemahasiswaan Kementrian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia .
[2] Saputra,  K.  A.,  Hardinata,  J.  T.,  Lubis,  M.  R.,  Andani,  S.  R.,  &  Saragih,  I.  S.  2020. Klasifikasi Algoritma C4. 5 Dalam Penerapan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Media Pembelajaran Online . KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , 1 (3), 113-118.
[3] Yulia,  Y.,  &  Putri,  A.  D.  2019. Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  C4.  5  Untuk Memprediksi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Kinerja  Dosen  di  Kota  Batam . Computer Based Information System Journal , 7 (2), 56-66.
[4] Sinaga,  N.  A.,  Purba,  A.  T.,  &  Akuntansi,  K.  2021. Penerapan  Algoritma  C.  45  Untuk Memprediksi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Politeknik  Bisnis  Indonesia . J. TEKINKOM , 4 (2), 245-254.
[5] Andriani,  A.  2012. Penerapan  Algoritma  C4.  5  pada  Program  Klasifikasi  Mahasiswa Dropout. In Seminar Nasional Matematika (pp. 139-147).
[6] Sukma,  D.  P.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  2021. Identifikasi  Tingkat  Kerusakan Peralatan Labor Teknik Komputer Jaringan Menggunakan Metode Decision Tree . Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi , 275-280.
[7] Gerardo, B. G., Saifullah, S., &  Irawan, E. 2019. Teknik Data Mining Dalam Penilaian Pengajaran  Guru  Berdasarkan  Indeks  Kepuasan  Siswa. KOMIK  (Konferensi  Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , 3 (1).
[8] Febriyanto,  D.  B.,  Handoko,  L.,  Wahyuli,  W.,  Aisyah,  H.,  &  Rumini,  R.  2018. Implementasi  Algoritma  C4.  5  Untuk  Klasifikasi  Tingkat  Kepuasan  Pembeli  Online Shop . JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 5 (6), 569-575.
[9] Mardi,  Y.  2017. Data  Mining:  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.  5 . Jurnal  Edik Informatika  Penelitian  Bidang  Komputer  Sains  dan  Pendidikan  Informatika , 2 (2),  213- 219.
[10]  Wibawa,  A.  P.,  Purnama,  M.  G.  A.,  Akbar,  M.  F.,  &  Dwiyanto,  F.  A.  2018. Metode- metode  Klasifikasi. In Prosiding  Seminar  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi Vol (Vol. 3, No. 1).
[11]  Akhmad,  K.  A.  2015. Pemanfaatan  Media  Sosial  Bagi  Pengembangan  Pemasaran UMKM  (Studi  Deskriptif  Kualitatif  pada  Distro  di  Kota  Surakarta). Dutacom , 9 (1),  43- 43.
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 33-47
[12]  Haryati,  S.,  Sudarsono,  A.,  &  Suryana,  E.  2015. Implementasi  Data  Mining  untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C4.  5  (Studi  Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu). Jurnal Media Infotama , 11 (2).