## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 220 − 227 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1045

## Pengembangan Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian Siswa Secara Psikologis dengan Algoritma Decision Tree C.45
Rini Nuraini 1* , Rosyid Ridlo Al Hakim 2 , Tuti Lisnawati 3 , Wieke Tsanya Fariati 4
1 Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia
2 Teknik Elektro, Universitas Global Jakarta, Depok, Indonesia
3 Manajemen Informatika, AMIK Citra Buana Indonesia, Sukabumi, Indonesia
4 Komputerisasi Akuntansi, AMIK Citra Buana Indonesia, Sukabumi, Indonesia Email: 1,* rini.nuraini@civitas.unas.ac.id, 2 rosyidridlo@student.jgu.ac.id, 3 tutilisnawati448@gmail.com, 4 werari22@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rini.nuraini@civitas.unas.ac.id Submitted: 16/12/2021 ; Accepted: 26/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak –Dalam dunia pendidikan mengetahui tipe kepribadian siswa adalah suatau hal yang sangat penting. Hal ini dikarenakan kepribadian  sesorang  berpengaruh  dalam  kegiatan  belajarnya  dan  bagaimana  dia  mencerna  serta  menangkap  materi  yang disampaikan  oleh  guru. Untuk  itu  mengetahui  klasifikasi  kepribadian siswa perlu  untuk diidentifikasi  agar  guru  atau siswa itu sendiri dapat mengoptimalkan perubahan diri ke arah yang lebih baik dan positif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi tipe kepribadian siswa secara psikologi dengan menggunakan algoritma pohon keputusan C.45. Tipe kepribadian yang  digunakan  sebagai  kelas  dalam  klasifikasi  yaitu  berdasarkan  psikologi,  diantaranya:  Sanguinis,  Plegmatis,  Koleris  dan Melankolis. Pada penelitian ini akan dilakukan pengembangan sistem berbasis web, agar mudah digunakan untuk guru dan siswa untuk mengenali kepribadian dari siswa tersebut. Untuk mengetahui kepribadian siswa secara psikologis, siswa menjawab soal di sistem,  kemudian  sistem  akan  mengklasifikasikan  berdasarkan  jawaban  dari  siswa  tersebut.  Algoritma  pohon  keputusan  C.45 berfungsi untuk menemukan pengetahuan atau pola-pola kesamaan karakteristik dalam suatu kelompok atau kelas tertentu. Dari hasi pengunjian mendapatkan nilai pecision sebesar 90%, recall sebesar 85% dan accuracy sebesar 88%. Ini menunjukkan bahwa algoritma pohon keputusan C.45 dapat melakukan klasifikasi tipe kepribadian dengan baik.
Kata Kunci: C.45; Kepribadian; Klasifikasi; Pengembangan Sistem; Pohon Keputusan
Abstract– In  the  world  of  education  knowing  the  personality  type  of  students  is  very  important.  This  is  because  a  person's personality is influential in his learning activities and how he digests and captures the material presented by the teacher. For this reason,  knowing  the  classification  of  students'  personalities  needs  to  be  identified  so  that  teachers  or  students  themselves  can optimize self-change in a better and positive direction. This study aims to develop a psychological classification system for student personality  types  using the  C.45  decision  tree  algorithm.  The  personality  type used  as  a  class in the  classification  is  based  on psychology, including: Sanguine, Phlegmatic, Choleric and Melancholic. In this study, a web-based system was developed, so that it is easy to use for teachers and students to recognize the personality of these students. To determine the personality of s tudents psychologically, students answer questions in the system, then the system will classify based on the answers from these students. The C.45 decision tree algorithm serves to find knowledge or patterns of characteristic similarity in a particular group or class. From the test results, the pecision value is 90%, the recall is 85% and the accuracy is 88%. This shows that the C.45 decision tree algorithm can perform personality type classification well.
Keywords : C.45; Personality; Classification; System Development; Decision Tree

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya  dunia  pendidikan  saat  ini,  menuntut  guru  harus  mampu  mendidik  dengan  baik  dan  mampu menghasilkan  siswa  yang  berkompeten.  Pembelajaran  bermutu  lahir  dari  sistem  pembelajaran  yang  sesuai  dengan kebutuhan  dan  potensi  yang  dimiliki  oleh  siswa.  Setiap  siswa  memiliki  karakter  berbeda-beda,  maka  teknik pembelajaran  yang  dilakukan  oleh  guru  untuk  menyampaikan  pengetahuan  juga  harus  menyesuaikan  karakteristik daei siswa agar pengetahuan dapat diserap dengan baik. Dari mengetahui karakter siswa maka akan dapat menggali potensi dan kemampuan yang dimiliki sehingga dapat dikembangkan kemampuan yang terpendam pada dirinya dan prestasi  belajarnya  [1].  Karater  dari  siswa  ini  biasanya  disebut  dengan  kepribadian.  Kepribadian dapat  diartikan sebagai keseluruhan cara seorang dalam melakuka tindakan dan interaksi dengan orang lain [2]. Kepribadian adalah dinamika  dari  psikologi  seseorang  berupa  pola-pola  tingkah  laku  yang  spesifik  dalam  menghadapi  sesuatu  [3]. Kepribadian  merupakan  kesan  yang  paling  menonjol  yang  di  tunjukkan  oleh  seseorang  terhadap  orang  lain. Kepribadian juga  merupakan karakteristik atau cara bertingkah laku yang menentukan penyesuaian diri  yang khas terhadap  lingkungan  [4].  Dengan  bertingkah  laku  yang  baik,  maka  akan  membentuk  kepribadian  yang  baik  pula. Setiap  orang  mempunyai  memiliki  dalam  berperilaku  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Tipe  kepribadian  manusia berdasarkan psikologi umumnya terdiri dari empat tipe. Keempat tipe tersebut masuk dalam teori proto-psikologis, diantaranya:  Sanguinis,  Plegmatis,  Koleris  dan  Melankolis.  Dalam  berinteraksi  dengan  orang  lain  yang  ada  di lingkungannya,  seseorang  akan  memiliki  tipe  kepribadian  masing-masing  untuk  beradaptasi  atau  menyesuaikan terhadap lingkungan. Hal ini tidak terkecuali bagi siswa, kepribadian sangat berpengaruh dalam kegiatan belajarnya dan bagaimana dia mencerna serta menangkap materi yang disampaikan oleh guru. Untuk itu sesuatu yang penting untuk diketahui tipe kepribadian siswa, agar guru atau siswa itu sendiri agar mudah mengoptimalkan perubahan diri ke arah yang lebih baik dan positif. Maka, dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan tipe kepribadian siswa secara psikologis, agar dapat diketahui potensi dari siswa tersebut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 220 − 227 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1045
Data  mining  merupakan  proses  memperoleh  pengetahuan  atau  pola-pola  tertentu  dari  kumpulan  data  [5]. Tujuan data mining diantaranya: klasifikasi, klasterisasi, menemukan pola asosiasi hingga melakukan peramalan [6]. Klasifikasi  dalam  data  mining  merupakan  proses  untuk  menemukan  definisi  kesamaan  karakteristik  dalam  suatu kelompok  atau  kelas  ( class )  tertentu  [7].  Dalam  klasifikasi  pengelompokan data dilakukan  berdasarkan  kelas  label atau  target  [8][9].  Salah  satu  metode  yang  populer  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  pada  data  mining  adalah algoritma C.45. Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan ( decision tree ). Pohon keputusan adalah model prediksi melalui struktur pohon atau hirarki dengan melakukan perubahan pada data  kedalam  pohon  keputusan  dan  aturan-aturan  keputusan  [10].  Pohon  keputusan  bertujuan  agar  dapat mengekspolari  data,  menggali  informasi  hubungan  yang  tersembunyi  antara  sejumlah  calon  variabel  input  dengan sebuah variabel target [11]. Pohon keputusan digunakan sebagai prosedur penalaran untuk mendapatkan jawaban dari masalah yang sebelumnya kompleks kemudian diubah menjadi lebih sederhana. Algoritma C4.5 memiliki kelebihan yaitu menghasilkan pohon keputusan yang mudah diinterprestasikan, memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima, efisien dalam  menyelesaikan permasalaha dengan  atribut diskret  dan numerik  [12]. Dalam mengkonstruksi  pohon, algoritma C4.5 melalui identifikasi dari seluruh sampel data training dari kumpulan data dan memuatnya ke memori. Beberapa penelitian menggunakan algoritma C.45 menunjukkan hasil dan akurasi yang baik. Penelitian sebelumnya mengenai penerapan algoritma C4.5 pada klasifikasi penyakit disk hernia dan spondylolisthesis [13]. Pada penelitian ini  brdasarkan  pengujian  akurasi  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  89%  dan  rata-rata  lama  waktu  yang  dibutuhkan untuk  melakukan  klasifikasi  adalah  0,00912297  detik.  Penelitian  selanjutnya  tentang  implementasi  metode  C.45 dalam  klasifikasi  tenaga  marketing  [14].  Pada  penelitian  ini  metode  yang  diusulkan  mampu  menghasilkan  akurasi sebesar 91,10% dan evaluasi menggunakan ROC curve model yang diusulkan menghasilkan nilai AUC sebesar 0,921. Penelitian  lainnya  yaitu  tentang  klasifikasi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  dengan  pohon  keputusan  C.45  [15]. Berdasarkan hasil evaluasi dengan membandingkan keputusan asli dengan keputusan  yang didapatkan dari metode yang diusulkan memperoleh nilai akurasi sebesar 94%.
Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sistem klasifikasi tipe kepribadian siswa secara psikologi dengan  menggunakan  algoritma  pohon  keputusan  C.45.  Tipe  kepribadian  yang  digunakan  sebagai  kelas  dalam klasifikasi yaitu berdasarkan psikologi, diantaranya: Sanguinis, Plegmatis, Koleris dan Melankolis. Pada penelitian ini  akan  dikembangkan  sistem  berbasis  web,  agar  mudah  digunakan  untuk  guru  dan  siswa  untuk  mengenali kepribadian dari siswa tersebut. Untuk mengetahui kepribadian siswa secara psikologis, siswa akan menjawab soal di sistem,  kemudian  sistem  akan  mengklasifikasikan  berdasarkan  jawaban  dari  siswa  tersebut.  Algoritma  pohon keputusan  C.45  berfungsi  untuk  menemukan  pengetahuan  atau  pola-pola  kesamaan  karakteristik  dalam  suatu kelompok atau kelas tertentu.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk melakukan penelitian maka dibutuhkan perencanaan dan langkah-langkah yang terstuktur agar penelitian dapat berjalan dengan baik. Tahapan penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.
Pengujian Implementasi  Sistem Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan C.45 Perancangan Sistem Analisa Kebutuhan Identifikasi Masalah

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 220 − 227 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1045

## 2.1.1   Identifikasi Masalah
Kegiatan ini dimulai dengan mengumpulkan data melalui wawancara dengan tujuan mendengarkan pengguna, hal itu bermanfaat untuk mengetahui informasi apa saja permasalah yang akan diselesaikan [16]. Permasalahan utama pada penelitian ini adalah bagaimana membangun sistem yang dapat mengklasifikasikan kepirbadian siswa sehingga guru dan siswa itu sendiri dapat mengetahui kepribadian siswa.

## 2.1.2   Analisa Kebutuhan
Analisa kebutuahn luaran berupa software requirement yang berisi kebutuhan-kebutuhan fungsional yang dibutuhan oleh pengguna. Kebutuhan fungsional diperlukan untuk mengetahui proses apa saja yang dapat dilakukan oleh sistem, serta siapa saja yang dapat menggunakan sistem yang dibangun [17][18]. Berikut adalah kebutuhan fungsional dari sistem yang akan dikembangkan:
a. Admin
1. Admin dapat login kedalam sistem
2. Admin dapat mengelola data siswa
3. Admin dapat mengelola data soal
4. Admin dapat menginport data jawaban siswa dari excel
5. Admin mengatur rule pohon keputusan
6. Admin dapat melihat hasil kualifikasi
b. User
1. User dapat mengisi soal dan menjawab pertanyaan tes kepribadian
2. User dapat melihat hasil klasifikasi

## 2.13 Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  melibatkan  identifikasi  dan  deskripsi  abstraksi  sistem  perangkat  lunak  yang  mendasar  dan hubungan-hubungannya  [19].  Pada  tahap  perancangan,  fokus  kegiatan  adalah  merancang  sistem  dan  alat  untuk merancang pada tahap ini menggunakan use case diagram . Use case diagram mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan dibuat [20].

## 2.14 Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan C.45
Algoritma  pohon keputusan  C4.5 merupakan model  prediktif dalam menggunakan struktural pohon atau struktural hirarki  [14].  Salah  satu  kinerja  dari  Algoritma  C4.5  yaitu  mengubah  suatu  data  menjadi  sebuah  keputusan  dalam bentuk  pohon dengan aturan-aturan tertentu [21]. Kelebihan dalammenggunakan  pohon keputusan  yaitu prosesnya dalam  menentukan  keputusan  yang  kompleks  dapat  didekomposisi  menjadi  proses  yang  lebih  sederhana  [22]. Algoritma C4.5 juga memiliki kemampuan data mining dan kemampuan untuk menemukan hubungan tersembunyi antara sekumpulan variabel  input yang mungkin dan variabel  target  [15].  Pada penelitian ini, algoritma C.45 akan mengklasifikasikan tipe kepribadian siswa berdasarkan jawaban yang ada pada soal tes kepribadian. Algoritma C.45 akan  membangun  pohon  keputusan  dari  aturan-aturan  yang  ada  berdasarkan  data  isian  jawaban  dari  siswa.  Untuk mengimplementasikan algoritma C.45 dilakukan perhitungan nilai entropy dan nilai gain . Enttorpy merupakan nilai informasi  yang  menyatakan  ukuran  ketidakpastian  dari  attribut  dari  suatu  kumpulan  obyek  data  [23].  Untuk menghitung entropy dapat melalui formula berikut ini:  = − = n i pi pi S Entropy 0 2 log * ) ( (1)
Dimana S adalah himpunan kasus, n adalah jumlah partisi dari S , dan pi adalah probabilitas kasus dalam partisi ke- i . Sedangkan gain adalah  adalah  ukuran  efektifitas suatu  atribut  dalam  mengklasifikasikan  data  yang  digunakan agar dapat menentukan urutan atribut [24]. Untuk menghitung gain dapat melalui persamaan berikut ini:
) ( ) ( ) , ( 0 Si Entropy S Si S Entropy A S Gain n i  − =  = (2)
Dimana A adalah himpunan penentu | Si | adalah jumlah kasus pada partisi ke- i , dan | S | adalah jumlah kasus dalam S .

## 2.1.4   Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  impelementasi  melalu  pengkodean  berdasarkan  dari  perancangan  dan  analisa  yang  telah dilakukan  sebelumnya.  Pengkodean  merupakan  tahapan  dimana  rancangan  yang  telah  dibuat  kemudian diimplementasikan kedalam bentuk bahasa pemrograman yang dapat dikenali oleh komputer [25]. Pada penelitian ini, pengkodean  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan  compailer  Sublime  Text  3  dan database MySQL.

## 2.1.5   Pengujian
Untuk  pengujian pada penelitian ini menggunakan confusion  matrix , di  mana  akan dihitung nilai precision , recall , dan accuracy . Confusion  matrix terdiri  dari true  positive , false  positive , true  negative dan false  negative untuk menghitung  presisi, recall dan akurasi  [26]. Precision adalah tingkat  ketepatan antara informasi  yang diminta oleh

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 220 − 227 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1045
pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. Sedangkan recall adalah tingkat  keberhasilan sistem dalam menemukan  kembali  sebuah  informasi.  Sedangkan Accuracy didefinisikan  sebagai  tingkat  kedekatan  antara  nilai prediksi  dengan  nilai  aktual.  Untuk  menghitung precision,  recall dan accuracy dapat  menggunakan  persamaan berikut:
FP TP TP Precision + = (8) FN TP TP Recall + = (9) FN FP TN TP TN TP Accuracy + + + + = (10)
Dimana TP adalah true positive yang didapatkan dari jumlah data positif yang diprediksi benar. TN adalah true negative didapatkan dari jumlah data negatif yang diprediksi benar. FP adalah false positive didapatkan dari jumlah data negatif namun diprediksi sebagai data positif. Sedangkan FN adalah false negative yang diadapatkan dari jumlah data positif namun diprediksi sebagai data negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  memulai  mengembangkan  sistem  klasifikasi  kepribadian  siwa  sicara  psikologi  langkah  pertama  adalah identifikasi  masalah,  agar  dapat  mendapatkan  kebutuhan.  Kebutuhan  tersebut  yang  nantinya  menjadi  fungsional sistem. Dari analisa kebutuhan kemudian sistem dirancang. Pada penelitian ini sistem dirancang menggunakan use case diagram . Gambar 2 berikut ini adalah use case diagram dari sistem yang akan dikembangkan.
Gambar 2. Use Case Diagram Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian Secara Psikologis
Dari use case diagram pada Gambar 2, terdapat dua pengguna yaitu admin dan user. Admin dapat diperankan oleh guru, dimana admin dapat login sistem, mengelola dataset, mengelola data siswa dan mengelola rule. Sedangkan user atau siswa dapat login sistem, mengisi test dan melihat hasil klasifikasi.
Dalam  mengembangkan  sistem  klasifikasi  kepribadian  siswa  secara  psikologi  metode  klasifikasi  yang digunakan  adalah  algoritma  C.45,  dimana  akan  dilakukan  membagi  kelas-kelas  yang  terdapat  dalam  data  yang digambarkan sebagai pohon keputusan.. Fungsi dari metode prediksi adalah untuk menentukan nilai yang hilang dari atribut target, dan memberikan prediksi dan penjelasan untuk prediksi tersebut. Nilai atribut hanya dapat diproduksi jika atribut target memiliki nilai yang perlu dicari. Pohon keputusan berfungsi untuk melakukan klasifikasi nilai dari satu  kolom berdasarkan  nilai  dari  kolom lainnya. Cara kerja klasifikasi  pohon keputusan adalah dengan mengenal motif  atau  dengan  fungsi  dalam  memisahkan  kelas  data  satu  dengan  lainnya.  Penerapan  model  dilakukan  setelah mendapatkan  model  dari  test  klasifikasi  berupa  pertanyaan-pertanyaan  tes  kepribadian  setelah  itu  diproses  melalu algortima  C.45  dan  hasil  akan  didapatkan  setelah  pertanyaan-pertanyaan  tersebut  terisi.  Proses  klasifikasi menggunakan algoritma C.45 digambarkan pada flowchart berikut ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 220 − 227 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1045
Gambar 3. Flowchart Cara Kerja Sistem
Pada Gambar 3, proses diawali dari siswa melakukan input data, jikat data diisi dengan lengkap maka siswa dapat  melanjutkan  untuk  mengisi  pertanyaa  pada  test  kepribadian.  Jawaban  dari  siswa  tersebut  selanjtunya  akan dimasukkan kedalam rule decision tree . Rule atau aturan tersebut didapatkan dari perhitung entropy dan gain sehingga mendapatkan  rule  yang  berbentuk  pohon.  Setelah  jawaban  dimasukan  kedalam rule  decision  tree maka  dilakukan klasifikasi kepribadian yang telah ditentukan sebelumnya. Berikut adalah beberapa contoh rule yang terbentuk dari algoritma C.45.
a. IF (jawaban_a<=10) AND (jawaban_c<=10) AND (jawaban_b<=10) THEN Label = Plegmatis
b. IF  (jawaban_a<=10)  AND  (jawaban_c<=10)  AND  (jawaban_b>10)  AND  (jawaban_d<=10)  THEN  Label  = Koleris
c. IF  (jawaban_a<=10)  AND  (jawaban_c<=10)  AND  (jawaban_b>10)  AND  (jawaban_d>10)  AND  (usia='14') THEN Label = Koleris
d. IF (jawaban_a<=10) AND (jawaban_c<=10) AND (jawaban_b>10) AND (jawaban_d>10) AND (usia='13' OR usia='15') AND (usia='13') AND (jenis_kelamin='L') THEN Label = Koleris
e. IF (jawaban_a<=10) AND (jawaban_c<=10) AND (jawaban_b>10) AND (jawaban_d>10) AND (usia='13' OR usia='15') AND (usia='13') AND (jenis_kelamin='P') THEN Label = Koleris
f. IF (jawaban_a<=10) AND (jawaban_c<=10) AND (jawaban_b>10) AND (jawaban_d>10) AND (usia='13' OR usia='15') AND (usia='15') THEN Label = Plegmatis
g. IF (jawaban_a<=10) AND (jawaban_c>10) AND (jawaban_d<=10) THEN Label = Melankolis
h. IF  (jawaban_a<=10)  AND  (jawaban_c>10)  AND  (jawaban_d>10)  AND  (jenis_kelamin='L')  THEN  Label  = Plegmatis
i. IF  (jawaban_a<=10)  AND  (jawaban_c>10)  AND  (jawaban_d>10)  AND  (jenis_kelamin='P')  AND  (usia='14') THEN Label = Plegmatis
j. IF (jawaban_a<=10) AND (jawaban_c>10) AND (jawaban_d>10) AND (jenis_kelamin='P') AND (usia='13' OR usia='15') AND (usia='13') AND (sekolah='Negeri') AND (jawaban_a<=5) THEN Label = Plegmatis

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 220 − 227 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1045
Setelah dilakukan analisa dan perancangan, selanjutnya adalah implementasi sistem. Agar guru dan siswa dapat menggunakan  aplikasi  dengan  mudah  maka  aplikasi  dibuat  dalam  bentuk  GUI  berbasis  web.  Pada  penelitian  ini, pengkodean  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan  compailer  Sublime  Text  3  dan database MySQL. Terdapat dua pengguna pada sistem klasifikasi kepribadian secara psikologi, yaitu admin dan user. Sebelum memulai klasifikasi kepribadian, admin dalam hal ini adalah guru, menginputkan data siswa melalui form data  siswa  sekaligus  membuat user  name siswa  yang  digunakan  siswa  untuk login kedalam  sistem.  Setelah menginputkan data siswa admin dapat mengelola pertanyaan untuk tes kepribadian. Data soal dapat diimport melalui file excel, sehingga guru dapat langsung memasukkan file excel tersebut. Setelah data soal diinputkan, selanjutnya admin  dapat  mengelola rule yang  selanjutnya  digunakan  sebagai  pohon  keputusan  untuk  mengklasifikasikan kepribadian  siswa.  Aturan  didapatkan  dari  hasil  mining  dengan  menggunakan  metode  C.45.  Tampilan  pohon keputusan dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini.

## Gambar 4. Tampilan Mengelola Pohon Keputusan
Sedangkan  untuk  siswa,  dapat  melakukan  test  apabila  sudah  diinputkan  datanya  oleh  admin.  Admin  akan memberikan username untuk siswa masuk kedalam sistem. Kemudian siswa dapat mengisi soal test yang telah disusun berdasarkan buku proto-psikologi seperti pada Gambar 5 berikut ini.
Gambar 5. Tampilan Siswa Mengisi Soal Test Kepribadian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 220 − 227 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1045
Setelah siswa mengisi soal test kepribadian, diakhir sistem siswa akan diperlihatkan tampilah hasil klasifikasi seperti pada gambar 6. Dari hasil klasifikasi tersebut siswa akan diberikan penjelasan mengenai kepribadian tersebut dan cara belajar seperti apa yang dapat meningkatkan akademik siswa.

## Gambar 6. Tampilan Hasil Test Kepribadian
Setelah  model  diimplementasikan  selanjutnya  adalah  pengujian.  Pengujian  yang  dilakukan  adala  untuk menguji ketepatan hasil klasifikasi dari metode yang digunakan. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 20 sampel secara  acak  yang  nantinya  akan  dibandingkan  jawabannya  dengan  ahli.  Tabel  1  berikut ini  adalah  hasil precision , recall dan accuracy .
Tabel 1. Hasil Uji Presisi, Recall dan Akurasi Precision Recall Accuracy Hasil 0.90 0.85 0.88
Berdasarkan Tabel 1 menunjukkan bahwa nilai precision adalah 0,90 atau 90%. Ini artinya tingkat ketepatan informasi yang diberikan adalah 80%. Sedangkan recall mendapat nilai 0,85 atau 85%, ini artinya tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali informasi mencapai 88%. Kemudian untuk akurasi mendapatkan nilai 0.88 atau 88%, ini artinya tingkat kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual mencapai 88%. Hasil pengujian akurasi tersebut  dikonversi  dengan  kriteri  berikut:  Baik, dengan  nilai  76%-100%;  Cukup,  dengan  nilai  56%-75%;  Kurang Baik,  dengan  nilai  40%-55%,  sedangkan  Kurang  Baik,  memiliki  nilai  kurang  dari  40%  [27].  Maka  akurasi  yang dihasilkan  termasuk dalam kategori  baik.  Hasil tersebut  menunjukkan bahwa  metode pohon keputusan C.45 dapat menghasilkan sistem dengan nilai klasifikasi yang baik

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengembangkan  sistem  klasifikasi  tipe  kepribadian  siswa  secara  psikologi  dengan  menggunakan algoritma pohon keputusan C.45. Pada penelitian ini sistem dikembangkan berbasis web, sehingga mudah digunakan untuk guru dan siswa untuk mengenali kepribadian dari siswa tersebut. Untuk mengetahui kepribadian siswa secara psikologis, siswa menjawab soal di sistem, kemudian sistem akan mengklasifikasikan berdasarkan jawaban dari siswa tersebut.  Algoritma  pohon  keputusan  C.45  berfungsi  untuk  menemukan  pengetahuan  atau  pola-pola  kesamaan karakteristik dalam suatu kelompok atau kelas tertentu. Dari hasi pengunjian mendapatkan nilai pecision sebesar 90%, recall sebesar  85%  dan accuracy sebesar  88%.  Ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  pohon  keputusan  C.45  dapat melakukan klasifikasi tipe kepribadian dengan baik. Akan tetapi ada beberapa perbaikan yang dapat dilakukan untuk penelitian kedepan, diantaranya:  mengembangkan sistem berbasis Android  dan menggunakan algoritma klasifikasi lainnya agar dapat membandingkan hasil efektifitas dari algoritma yang digunakan.

## REFERENCES
[1] S. N. Rochmawati, I. Istiadi, F. Marisa, and F. Nurdiansyah, “Klasifikasi Potensi Berdasarkan Kepribadian Siswa Dengan Metode Naive Bayes,” in Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH 2020) , 2020, pp. 327–334.
[2] Z.  Zumkasri  and  S.  Hardianti,  “Gambaran  Tipe  Kepribadian  Siswa  di  SMP  Negeri  01  Kabupaten  Bengkulu  Utara,” J. Psikodidaktika , vol. 3, no. 2, pp. 42–49, 2018.
[3] J.  Siswanta,  “Pengembangan  Karakter  Kepribadian  Anak  Usia  Dini  (Studi  Pada  PAUD  Islam  Terpadu  Di  Kabupaten Magelang Tahun 2015),” INFERENSI J. Penelit. Sos. Keagamaan , vol. 11, no. 1, pp. 97–118, 2017.
[4] D. C. Saragih, H. D. Windarwati, and A. Merdikawati, “Apakah Tipe Kepribadian Berhubungan Dengan Kecenderungan Perilaku Cyberbullying pada Remaja?,” J. Keperawatan Jiwa , vol. 8, no. 3, pp. 307–318, 2020.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 220 − 227 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1045
[5] E. D. Sikumbang, “Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 4, no. 1, pp. 1–4, 2018.
[6] A. S. Febriarini and E. Z. Astuti, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Prediksi Kepuasan Penumpang Bus Rapid Transit (BRT) Trans Semarang,” Eksplora Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 95–103, 2019.
[7] R. I. Borman and M. Wati, “Penerapan Data Maining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Fak. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 25–34, 2020.
[8] P. Prasetyawan, I. Ahmad, R. I. Borman, A. Ardiansyah, Y. A. Pahlevi, and D. E. Kurniawan, “Classification of the Period Undergraduate Study Using Back-propagation Neural Network,” in Proceedings of the 2018 International Conference on Applied Engineering, ICAE 2018 , 2018.
[9] R. I. Borman, B. Priopradono, and A. R. Syah, “Klasifikasi Objek Kode Tangan pada Pengenalan Isyarat Alphabet Bahasa Isyarat Indonesia (Bisindo),” in Seminar Nasional Informatika dan Aplikasinya (SNIA) , 2017, no. September, pp. 1–4.
[10]  N. Azwanti, “Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Mahasiswa Yang Mengulang Mata Kuliah (Studi Kasus Di Amik Labuhan Batu),” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 11–22, 2018.
[11]  E.  Elisa,  “Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk  Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT.Arupadhatu Adisesanti,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 1, p. 36, 2017.
[12]  J. P. Gultom and A. Rikki, “Implementasi Data Mining menggunakan Algoritma C-45 pada Data Masyarakat Kecamatan Garoga untuk Menentukan Pola Penerima Beras Raskin,” Kumpul. Artik. Karya Ilm. Fak. Ilmu Komput. , vol. 02, no. 01, pp. 11–19, 2020.
[13]  I. Handayani, “Penerapan Algortima C4.5 Untuk Klasifikasi Penyakit Disk Hernia dan Spondylolisthesis Dalam Kolumna Vertebralis,” JASIEK , vol. 1, no. 2, pp. 83–88, 2019.
[14]  E. Fitriani, R. Aryanti, A. Saepudin, and D. Ardiansyah, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Penempatan Tenaga Marketing,” Paradig. -Jurnal Inform. dan Komput. , vol. 22, no. 1, pp. 72–78, 2020.
[15]  T. Taufiq and Y. Yudihartanti, “Penerapan Algoritma C4.5 Klasifikasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” in Seminar Nasional Ilmu Komputer (SOLITER) , 2019, vol. 2, pp. 153–162.
[16]  R. I. Borman, I. Yasin, M. A. P. Darma, I. Ahmad, Y. Fernando, and A. Ambarwari, “Pengembangan Dan Pendampingan Sistem Informasi Pengolahan Pendapatan Jasa Pada PT. DMS Konsultan Bandar Lampung,” J. Soc. Sci. Technol. Community Serv. , vol. 1, no. 2, pp. 24–31, 2020.
[17]  R. I. Borman, A. T. Priandika, and A. R. Edison, “Implementasi Metode Pengembangan Sistem Extreme Programming (XP) pada Aplikasi Investasi Peternakan,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 272–277, 2020.
[18]  M. Melinda, R. I. Borman, and E. R. Susanto, “Rancang Bangun Sistem Informasi Publik Berbasis Web (Studi Kasus : Desa Durian Kecamatan Padang Cermin Kabupaten Pesawaran),” J. Tekno Kompak , vol. 11, no. 1, p. 1, 2018.
[19]  A. D. Saputra and R. I. Borman, “Sistem Informasi Pelayanan Jasa Foto Berbasis Android (Studi Kasus: Ace Photography Way Kanan),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 87–94, 2020.
[20]  R. D. Gunawan, T. Oktavia, and R. I. Borman, “Perancangan Sistem Informasi Beasiswa Program Indonesia Pintar (PIP) Berbasis Online (Tudi Kasus : SMA N 1 Kota Bumi),” J. Mikrotik , vol. 8, no. 1, pp. 43–54, 2018.
[21]  A. Z. Pratama, L. Kurniawati, S. Larbona, and T. Haryanti, “Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Nasabah Dalam Memprediksi Kredit Macet,” Inf. Syst. Educ. Provesionals , vol. 3, no. 2, pp. 121–130, 2019.
[22]  P.  B.  N.  Setio,  D.  R.  S.  Saputro,  and  B.  Winarno,  “Klasifikasi  dengan  Pohon  Keputusan  Berbasis  Algoritme  C4.5,”  in Prosiding Seminar Nasional Matematika (PRISMA) , 2020, pp. 64–71.
[23]  A. Asroni, B. M. Respati, and S. Riyadi, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Jenis Pekerjaan Alumni di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta,” Semesta Tek. , vol. 21, no. 2, pp. 158–165, 2018.
[24]  Y. Handrianto and M. Farhan, “C.45 Algorithm for Classification of Causes of Landslides,” J. Publ. Informatics Eng. Res. , vol. 4, no. 1, pp. 120–127, 2019.
[25]  I. Ahmad, R. I. Borman, J. Fakhrurozi, and G. G. Caksana, “Software Development Dengan Extreme Programming (XP) Pada Aplikasi Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Berbasis Android,” J. Invotek Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 297– 307, 2020.
[26]  M.  F.  Arifin  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan  Algoritma Klasifikasi  C4.5  Dalam  Rekomendasi  Penerimaan  Mitra  Penjualan Studi Kasus: PT Atria Artha Persada,” InComTech , vol. 8, no. 2, pp. 87–102, 2018.
[27]  R. I. Borman, R. Napianto, P. Nurlandari, and Z. Abidin, “Implementasi Certainty Factor Dalam Mengatasi Ketidakpastian Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kuda Laut,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. VII, no. 1, pp. 1–8, 2020.