## KLASIFIKASI DENGAN DECISION TREE UNTUK PENENTUAN MODEL PEMBELAJARAN YANG EFEKTIF STUDI KASUS SMK GAMA CENDIKIA SURABAYA
Sehman *
* Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Maarif Hasyim Latif Sidoarjo
Correspondence Author: sehman@dosen.umaha.ac.id
Info Artikel :

## ABSTRAK
Sejarah Artikel : Menerima  16-01- 2019 Revisi         03-02-2018 Diterima     03-02-2019 Online        04-02-2019

## Key words:
Learning, Model, Process, Decision, Teacher.
The  learning  model  is  one  of  the  main  components  in  creating  an atmosphere  of  active  learning,  innovative,  creative  and  fun.  learning model refers to the approach to be used. To that end, established a system of  analysis  by  using  the  methods  in  data  mining  are:  ID3  which  is expected  to  provide  solutions  for  the  teacher  to  choose  a  model  for effective  learning.  The  purpose  of  the  research  in  order  to  contribute  to the vocational Gama Scholar and the teachers and students generally. The final  result  or  output  of  this  research  is  the  electoral  system  learning model based on inputs such as the circumstances of the learning process in vocational Gama Scholar Surabaya, as for the type of learning process is  the  specialization  of  educators  teachers,  iq  students,  facilities,  time, atmosphere, objectives, and type of material.

## INTISARI
Kata Kunci : Model, Pembelajaran, Proses, Decision, Guru Model  pembelajaran  adalah  salah  satu  komponen  utama  dalam menciptakan  suasana  belajar  yang  aktif,  inovatif,  kreatif  dan menyenangkan.  model  pembelajaran  mengacu  pada  pendekatan  yang akan  digunakan.  Untuk  itu,  dibentuklah  suatu  sistem  analisa  dengan menggunakan    metode-  metode  pada  data  mining  yaitu:  ID3  yang diharapkan  dapat  memberikan  solusi  bagi  pihak  guru  untuk  memilih model  pembelajaran  yang  efektif.  Tujuan  dilakukan  penelitian  guna memberikan  kontribusi  kepada  siswa  SMK  dan  guru-  guru  serta  para siswa  umumnya      Hasil  akhir  ataupun  output  dari  penelitian  ini  adalah system pemilihan  model  pembelajaran  berdasarkan  input  yang  berupa situasi    dan    kondisi    proses  pembelajaran  di  SMK, adapun  jenis  proses pembelajaran  ialah  spesialisasi  tenaga  pendidik/guru,  iq  siswa,  fasilitas, waktu, suasana, tujuan, dan jenis materi.

## 1. PENDAHULUAN
Tercapainya  tujuan  pembelajaran  tentunya  dipengaruhi  oleh  aktifitas  siswa  dan  guru selama  proses  belajar  mengajar.  Pemilihan  model  pembelajaran  sangat  mempengaruhi  terhadap tingkat keberhasilan siswa dalam mencapai tujuan pembelajaran yang telah ditetapkan oleh undang undang  dasar.  Model  pembelajaran  merupakan  pola  atau  rencana  yang  dapat  digunakan  untuk mengoperasikan  kurikulum,  merancang  materi  pembelajaran,  dan  untuk  membimbing  belajar dalam setting kelas atau lainnya (Suprijono, 2013). Model pembelajaran ialah pola yang digunakan sebagai pedoman dalam merencanakan pembelajaran dikelas maupun tutorial. model pembelajaran
mengacu  pada  pendekatan  yang  akan  digunakan,  termasuk  di  dalamnya  tujuan-tujuan pembelajaran,  tahap  dalam  kegiatan  pembelajaran,lingkungan  pembelajaran,  dan  pengelolaan kelas(Slavin  2010).  Banyak  model  pembelajaran  yang  bisa  diterapkan,akan  tetapi  perlu mempertimbangkan  beberapa  faktor  seperti:  Spesialisasi  Tenaga  Pendidik/Guru,  Kompetensi Dasar,  IQ  siswa,  Fasilitas,  Waktu,  Suasana,  Tujuan,  dan  Jenis  Materi.  Selama  ini  faktor-faktor tersebut tidak  diperhatikan  dengan  maksimal  dalam  pemilihan  model  pembelajaran      yang      akan digunakan  pada  proses  belajar  mengajar,  sehingga    proses  pembelajaran  dikelas  tidak  berjalan dengan  efektif.  Hal  ini  dibuktikan  oleh  data  rencana  perangkat  pembelajaran  guru  SMK  Gamam Cendikia  Surabaya  yang  diambil  berdasarkan data  4  tahun terakhir  yaitu  dari  tahun  pembelajaran 2012/2013  sampai   dengan tahun pembelajaran 2015/2016. Melihat realita tersebut, maka sangat dibutuhkan  keberadaan  suatu  sistem  yang  bisa  membantu  guru  dalam  pemilihan  model pembelajaran yang efektif.

## 2. METODE PENELITIAN
Pembuatan  model,  pada  tahap  ini  setiap  data  diasumsikan  telah  digolongkan  kedalam sejumlah kelas ( predefined class ). Himpunan data   yang akan menyusun model ini disebut sebagai training  data.  Model  yang  dihasilkan  dipresentasikan  dalam  bentuk  aturan  klasifikasi,  pohon keputusan atau formula matematika.

## Gambar 1. Ilustrasi Pembuatan Pohon Keputusan
Representasi pohon keputusan ini dianggap sebagai metode logis  yang sering  digunakan pada bahasan  mengenai statistik terapan dan pembelajaran mesin (machine learning). Pembuatan pohon keputusan sendri menggunakan metode  supervised learning yaitu proses pembelajaran dimana data ini  terdiri  dari  nodes  atau  simpul  yang  merupakan  atribut    dari  data  sampel.  Cabang (branches ) yang    keluar  dari  node  tersebut  merupakan  nilai  atau outcome yang  dimiliki  oleh  atribut (nodes ) bersangkutan. Sedangkan daun yang ada  pada  pohon  keputusan  tersebut  adalah  kelas  dari  data sampel yang diuji (Kusrini, 2009). Sebagai ilustrasi dapat dilihat pada contoh gambar berikut.

## Gambar 2. Model Pohon Keputusan
Sebelum ekstraksi data kedalam bentuk model tree tentumya  ada  beberapa  proses yang harus diperhatikan dalam pembentukan struktur pohon ini, yaitu:

## 1. Penghitungan Nilai Entropy
Untuk  mendapatkan  nilai  information  gain,  terlebih  dahulu  harus  mengetahui  parameter lain  yang  mempengaruhi  nilai  gain,  dimana  parameter  ini  sangat  diperlukan  untuk  mendapatkan nilai  gain.  Parameter  tersebut  adalah  entropy.Parameter  ini  sering  digunakan  untuk  mengukur heterogenitas  suatu kumpulan sampel data. Secara matematis nilai entropy dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan 1.
…..........(1)
Keterangan: S =Himpunan  kasus  atau  ruang  (data)
sampel yang digunakan untuk training.
P+ =Jumlah yang bersolusi positif (mendukung) pada data sampel untuk kriteria tertentu.
P- = Jumlah  yang  bersolusi  negative  (tidak  mendukung  )  pada  data  sampel  untuk  kriteria tertentu.
Entropy (S) adalah jumlah bit yang diperkirakan dibutuhkan untuk dapat mengekstrak suatu kelas (+ atau  -)  dari sejumlah  data  acak  pada  suatu  ruang  sampel S. Entropy bisa dikatakan sebagai kebutuhan bit untuk menyatakan suatu kelas. Semakin kecil  nilai dari suatu entropy maka semakin  baik digunakan dalam  mengekstraksi  suatu  kelas.  Setelah  mendapatkan  nilai entropy, maka langkah selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  terhadap  information  gain. Dengan menggunakan persamaan 2.
Adapun   dataset proses pembelajaran SMK Gama Cendikia Surabaya bersasal dari Tata usaha yang  berisi  data  spesialisasi  tenaga  pendidik/guru,  iq  siswa,  fasilitas,  waktu,  suasana,  tujuan,  dan jenis materi. Adapun dataset proses pembelajaran di tunjukkan pada tabel 1. Dengan Jumlah data set  keseluruhan  ialah  88.080  data  dengan  7.340  record  dan  12  field.  Setalah  dataset  ditetapkan maka akan dilakukan tahapan pengolahant data yaitu tahapan preprocessing. Adapun dataset yang akan di preprocessing ditunjukan pada tabel 1.
Tabel 1.Dataset Variabel Input Keterangan Mata Pelajaran Input/ Kompetensi Dasar Input IQ Siswa Input Tingkat Siswa Input Fasilitas Input Kemampuan Guru Input Jenis Materi Input Waktu Input Suasana Input Tujuan Input Nilai Prediksi Model Pembelajaran Class/target
Adapun proses pengolahan data ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Proprecessing
Setelah  dilakukan preprocessing maka  data  mengalami  perubahan  menjadi  23.814  dengan record 2.646  dan 9 field .  hasil  dari pengolahan data yang telah sukses dibuktikan dengan format arff. setelah dataset sukses diolah maka akan dilakukan pengujian model data mining atau uji coba.

## 3. HASIL DAN ANALISA

## Adapun uji coba yang dilakukan ialah

## 1.  Pembagian Data set
Dataset    akan    dibagi    menjadi    2    subset    yaitu  data  training,  dan  data  testing  Dataset original dengan  jumlah  23.814  dengan  record  2.646dan 9 field.

## 2.  Training Set
Dari  dataset  original  tersebut  akan  diambil  80%  untuk data  training dengan  jumlah instances 2.116, data testing 20% dengan jumlah 529 instances . Fungsi dilakukannya training data
ialah  untuk  membentuk  model  dan  melakukan  pelatihan  terhadap  data  tersebut  kemudian  dari data  training  akan  diuji  model  dengan    mengunakan  data  testing.  Seperti  yang  ditunjukan  pada gambar 4.
Gambar 4. Proses Uji Coba
Dari gambar 4 tersebut ditunjukkan bahwa dari 80% memiliki jumlah 2116 instances namun setelah  dilakukan  proses training dengan  menggunakan  algoritma  id3  maka  ditemukan  1.823 klasifikasi  kebenaran instances dengan  akurasi  86.1531%  dan  kesalahan  klasifikasai instancse berjumlah  293 instances dengan  akurasi  13.8469%.  Dari  hasil  proses  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan hasil dari training test cukup baik dan kemudian dilakukan percobaan pada tahap data testing.

## 3. Testing Set
Dari  original  data  model  pembelajaran  data  yang      digunakan      untuk      melakukan testing sebesar  20%  dengan  jumlah instances 529 instances dan  9  atribut  adapun  tahapan  yang dilakukan untuk testing set ialah : pada awalnya  dataset  dibagi  terlebih  dahulu  di weka    dengan cara    menampilkan    seluruh dataset model  pembelajaran  kemudian  melakukan filter, resample   dan   memasukan nilai    simple    size    percent    sebanyak    20% kemudian di apply dan disimpan. Setelah tersimpan data testing tersebut dibuka dengan menggunakan   apllikasi   berbasis notepad++ guna untuk memeriksa hasil  resample  sebelumnya. Testing set.arff    dijelaskan    hasil dari resample telah berhasil dengan ditunjukanya masing masing input dan atribut.
Tree yang dihasilkan pada dataset proses pembelajaaran  dengan  training  data  80  % Pada prediksi nilai cukup diketahui bahwa IQ merupakan node awal dengan demikian dapat dipastikan bahwa nilai entropy tertinggi pada prediksi nilai baik ialah IQ dan gain tertinggi ialah fasilitas. dari hasil  tree  yang  ditampilkan  akan  menghasilkan  rule  klasifikasi,  adapun  contoh  rule  klasifikasi ialah:
If IQ=”Rendah” dan Fasilitas =”Lab” maka model =”Jigsaw”
seorang siswa memiliki IQ rendah dan belajar menggunakan fasilitas lab maka model yang efektif untuk  digunakan  ialah  jiqsaw, Rule di  atas  merupakan  uji  coba  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan  aplikasi  yang  dibuat  oleh  penulis,  namun  penjelasan  tersebut  hanya    menjelaskan beberapa  node dan beberapa leaf dari tree . Adapun akurasi yang dihasilkan dari tree berdasarkan nilai prediksi dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2.Akurasi Data training Data testing Akurasi Baik 80% 20% 79.46 % Cukup 80% 20% 76.24 % Sangat baik 80% 20% 76.64 % Sangat Baik Baik, cukup, 80% 20% 79.06 %
Dari tabel 2 tersebut dapat disimpulkan bahwa hasil akurasi  rata rata ialah  78%  dan membuktikan cukup baik. K-Fold/Cross–Validation berguna untuk menghindari  overlapping pada data testing dalam tahapan ini memiliki 2 proses yaitu : membagi data  menjadi  K-subset    yang berukuran  sama  dan  menggunakan  setiap  k  -  subset  untuk  data  testing  dan  sisanya  sebagai data training. Cross Validation Method  fold = 5  dengan penjelasan berikut :
Data terdiri dari 2.646 instances/record dibagi ke  dalam  6  blok dengan  jumlah instances yang sama  yaitu:  blok  :  A,  B,  C,  D  dan  E,  masing-masing  terdiri  dari  20 instances .  Kualitas kombinasi  parameter  tertentu  diuji dengan cara tahapan: step  1: training memakai  A,B,C,D,F testing memakai E akurasi a. step  2: training memakai  A,B,C,E  ,F testing memakai D akurasi b step  3: training memakai  A,B,  D,E,F testing memakai C akurasi c step 4: training memakai   A, C,D,E ,F testing memakai B akurasi  d step  5: training memakai  B,C,D,E,F testing memakai A akurasi e step 6: training memakai  B, C, D, E, F testing memakai F akurasi f Rata-rata  akurasi:  (a+b+c+d+e+f)/6  mencerminkan  kualitas  parameter  yang  dipilih  mengubah parameter  model,dan  mengulangi dari no.2 sampai dicapai akurasi yang diinginkan.
Gambar 5. Proses algoritma Id3 di weka
Adapun dari proses yang dihasilkan oleh weka  ialah Correctly    Classified    Instances 2118  dengan  akurasi  80.0454  %, Incorrectly  Classified  Instances 508  dan  akurasi  19.1988%, Kappa  statistic 0.7872, Mean  absolute error 0.0383, Root mean squared error 0.1513, Relative
absolute  error 23.3653  %, Root  relative  squared  error 52.8366  %, UnClassified    Instances 20 0.7559  %, Total Number of Instances 2646, untuk lebih jelas dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 6. Confusion Matrix
Gambar 4 ialah Baris pertama “218 7 111 0 0 0 0 0 0 0” menunjukkan bahwa ada (218 + 7+  11  +  1+  0+  0  +  0  +  0+    0  +  0+    0 )  instances  class proses  pembelajaran  di  dalam  file  proses pembelajaran.arff dan semua benar diklasifikasikan sebagai Think-Pair-And- Share . Dan demikan pula cara membaca baris baris berikutnya.

## 4. KESIMPULAN
Jumlah  data  training  dan  testing  yang digunakan   mempengaruhi   nilai   akurasi pada setiap percobaan. Metode decision  tree dapat  melakukan klasifikasi jika  dataset  bebas  dari  gangguan/ noise dan tahapan yang membutuhkan waktu lama ialah fase preprocessing. Berdasarkan  uji  coba 80% untuk training set dan 20% untuk testing set dengan perhitungan  ID3  menghasilkan  akurasi 80%.  IQ  merupakan  atribut  yang  memiliki  nilai  entropy  tertinggi  dengan  demikian variable yang paling  berpengaruh  terhadap  model pembelajaran ialah IQ.

## DAFTAR PUSTAKA
Agus  Suprijono.  2013  . Cooperative  Learning  Teori  dan  Aplikasi  PAIKEM .  Yogyakarta:  Pusaka Pelajar
Jiawei Han, Micheline  Kamber , Jian Pei, Data  Mining-Concepts and Techniques (third dedition) , New york, Morgan Kaufmann
Kusrini, Luthfi Taufiq Emha, (2009), Algoritma Data Mining , Penerbit Andi, Yogyakarta.
Michael      J.A.      Berry,      Gordon      S.Linoff  , Data  Mining  Technic  For  Marketing  Sales    And Costumer  Support ,  New York,  JohnWilley & Sons, Inc, 206
Robert. E Slavin. 2010. Cooperative Learning Teori, Riset dan Praktik . Bandung:Nusa Media
Slamet 2010. Belajar Dan Factor-Faktor Yang Mempengaruhinya .Jakarta:Rineka Cipta.