http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Klasifikasi Siswa Terbaik menggunakan Metode Ensemble Random Forest

## Best Student Classification using Ensemble Random Forest Method
1 Ricky Aulia Mrg*, 2 Muhammad Siddik Hasibuan
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Jl. Lap. Golf, Kp. Tengah. Kec. Pancur Batu, Kab. Deli Serdang, Sumatera Utara 20353,
Medan, Indonesia
*email: auliaamrg2129@gmail.com
( received: 19 April 2024, revised: 30 April 2024, accepted: 4 Mei 2024)

## Abstrak
Pendidikan di Madrasah Aliyah Negeri 1 Medan mempertimbangkan nilai-nilai keagamaan, etika, kepemimpinan, dan partisipasi dalam kegiatan ekstrakurikuler sebagai bagian integral dari  pembentukan  karakter  siswa.  Oleh  karena  itu,  perlu  dikembangkan  suatu  sistem klasifikasi yang memadukan berbagai aspek ini untuk memastikan bahwa siswa terbaik tidak hanya unggul dalam ujian akademis tetapi juga memiliki kemampuan sosial, kepemimpinan, moral  yang  kuat  dan  ekstrakulikuler.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  Untuk mengimplementasikan  metode  Ensemble Random  Forest dalam  memprediksi  siswa  terbaik MAN  1  Medan  dan  membangun  sistem  dalam  memprediksi  siswa  terbaik  MAN  1  Medan menggunakan metode Ensemble Random Forest . Data yang digunakan sebanyak 550 dibagi menjadi 385 data sebagai data Training dan 165 data Testing . Dalam implementasi Random Forest dengan  tiga  pohon  keputusan  yang  dibentuk  dari  perhitungan entropy terhadap  385 data training, diikuti dengan pengujian menggunakan 10 data testing dari total 165 data yang ada, hasilnya menunjukkan bahwa model memprediksi 8 data sebagai kelas 1 (siswa terbaik) dan 2 data sebagai kelas 0 (siswa normal) dari total 10 data pengujian. Dari hasil pengujian menggunakan  data training 385  data  dan  data testing 165  data,  model Random  Forest memprediksi 70 data sebagai siswa terbaik (kelas 1) dan 95 data sebagai siswa normal (kelas 0) dengan precision yang tinggi untuk kedua kelas (0.94 untuk kelas 0 dan 0.99 untuk kelas 1),  serta recall yang  tinggi  untuk  kedua  kelas  (0.92  untuk  kelas  0  dan  0.99  untuk  kelas  1) Akurasi  keseluruhan  mencapai  0.96,  menegaskan  kemampuan  model  dalam mengklasifikasikan data secara keseluruhan dengan baik.
Kata kunci: Klasifikasi, Siswa Terbaik, Metode Ensemble Random Forest .

## Abstract
Education at Madrasah Aliyah Negeri 1 Medan considers religious values, ethics, leadership, and  participation  in  extracurricular  activities  as  an  integral  part  of  student  character building.  Therefore,  it  is  necessary  to  develop  a  classification  system  that  integrates  these various  aspects  to  ensure  that  the  best  students  not  only  excel  in  academic  exams  but  also have  strong  social,  leadership,  moral  and  extracurricular  abilities.  The  purpose  of  this research is to implement the Random Forest Ensemble method in predicting the best students of MAN 1 Medan and build a system in predicting the best students of MAN 1 Medan using the Random Forest Ensemble method. The data used is 550 divided into 385 data as Training data and 165 Testing data. In the implementation of Random Forest with three decision trees
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
formed from entropy calculations on 385 training data, followed by testing using 10 testing data from a total of 165 existing data, the results show that the model predicts 8 data as class 1 (best students) and 2 data as class 0 (normal students) from a total of 10 testing data. From the  test  results  using  385  training  data  and  165  testing  data,  the  Random  Forest  model predicted 70 data as the best students (class 1) and 95 data as normal students (class 0) with high precision for both classes (0.94 for class 0 and 0.99 for class 1), as well as high recall for  both  classes  (0.92  for  class  0  and  0.99  for  class  1)  The  overall  accuracy  reached  0.96, confirming the model's ability to classify the data well overall.
Keywords: Classification, Best Student, Random Forest Ensemble Method..

## 1. Pendahuluan
Pendidikan  di  MAN  1  Medan  mempertimbangkan  nilai-nilai  keagamaan,  etika, kepemimpinan,  dan  partisipasi  dalam  kegiatan  ekstrakurikuler  sebagai  bagian  integral  dari pembentukan  karakter  siswa  [1].  Oleh  karena  itu,  perlu  dikembangkan  suatu  sistem klasifikasi yang memadukan berbagai aspek ini untuk memastikan bahwa siswa terbaik tidak hanya unggul dalam ujian akademis tetapi juga memiliki kemampuan sosial, kepemimpinan, moral yang kuat dan ekstrakulikuler.
Penting  untuk  memastikan  bahwa  setiap  siswa  mendapatkan  dukungan  yang diperlukan  untuk  berkembang  sesuai  dengan  kekuatan  dan  minatnya  sendiri.  Minat  siswa dapat  dilihat  dari  ekstrakulikuler  yang  mereka  ikuti.  Oleh  karena  itu,  menciptakan  suatu sistem  klasifikasi  yang  responsif  dan  inklusif  adalah  kunci  untuk  memastikan  bahwa penghargaan  dan  pengakuan  tidak  hanya  diberikan  kepada  mereka  yang  unggul  secara konvensional,  tetapi  juga  kepada  siswa  yang  mungkin  memiliki  bakat  khusus  atau kecemerlangan  dalam  extra  kurikuler  tertentu  yang  dapat  diidentifikasi  melalui  metode evaluasi yang lebih komprehensif [2].
Maka  dari  fenomena  diatas  peneliti  menggunakan Random  Forest dalam menyelesaikan  permasalahan  tersebut  [3][4][5]. Random  Forest yang  berarti  ialah menggabungkanbeberapa  model  (pohon  keputusan)  bekerja  dengan  cara  menghasilkan banyak pohon keputusan secara acak dan menggabungkan hasil prediksi dari masing-masing pohon  [6][7],  keputusan  tersebut  untuk  membuat  prediksi  siswa  terbaik  yang  lebih  akurat [8][9][10][11][6].  Diharap  dengan  adanya  penelitian  ini  dapat  menjadi  jawaban  atas klasifikasi siswa terbaik [12][13][14].

## 2. Tinjauan Literatur
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh Yuda  dkk,  dengan  judul  “Penerapan  Data Mining Untuk  Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode Random Forest” ,  Penelitian  ini  menggunakan  Data Mining dengan  metode Random  Forest dan menggunakan Bahasa Pemrograman Pythoni , hasil penelitian ini digunakan dalam klasifikasi kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu.  Selanutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Haristu  dkk, dengan  judul’’  Penerapan  Metode Random  Forest untuk  Prediksi Win  Ratio  Pemain  Player Unknown Battleground’’, Penelitian ini menggunakan Data Mining dengan metode Random Forest Penelitian  ini  digunakan  untuk  prediksi  win  ratio  pemain  player unknown battleground. Penelitian  yang  dilakukan  oleh Ratnawati  dkk,  dengan  judul  ‘’Penerapan Random Forest untuk  Mengukur Tingkat Keparahan Penyakit pada Daun Apel’’, Penelitian ini  menggunakan  Data Mining dengan  metode Random  Forest. Penelitian  ini  digunakan untuk Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit di Koperasi Mitra Sejahtera dan menggunakan K-Fold  Cross  Validation dalam  pengujian  data.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Khultsum dkk, dengan judul “Penerapan Algoritma Random Forest dengan Kombinasi Ekstraksi Fitur
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Daun Tomat”  Penelitian  ini  menggunakan  Data Mining dengan metode Random Forest. Penelitian ini digunakan dalam klasifikasi penyakit daun tomat. Perbedaan dan pembaharuan pada penelitian yang akan penulis buat dengan penelitian sebelumnya ialah kasus, tempat, dan data yang berbeda dengan penelitian yang diteliti oleh penulis. Pada penelitian ini digunakan untuk prediksi siswa terbaik, tempat yang digunakan yaitu  MAN  1  Medan,  serta  menggunakan Jupyter Notebook dalam  pengolahan  data.  Data yang terkumpul selanjutnya akan dimanfaatkan dalam pengembangan sistem. Pengembangan sistem  dalam  konteks ini  merujuk  pada  pembuatan  sistem  baru  untuk  menggantikan  sistem yang sudah ada sepenuhnya atau perbaikan terhadap sistem yang sedang digunakan. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah metode Random Forest , yang sering dikenal dengan istilah metode pohon gabungan.

## 3. Metode Penelitian
Tempat  yang  dipilih  peneliti  oleh  peneliti  ialah  MAN  1  Medan  yang  berlokasi  Jl. Williem  Iskandar  No.7  B,  Sidorejo,  Kec.  Medan  Tembung,  Kota  Medan,  Sumatera  Utara 20222.  Penelitian  ini  menerapkan  pendekatan  kuantitatif  di  mana  data  diperoleh  melalui observasi  atau  wawancara,  serta  ditunjang  oleh  kajian  literatur.  Langkah  awal  dalam penelitian ini adalah mengenali permasalahan, yang melibatkan upaya untuk memahami isu yang akan diselidiki. Saat melakukan identifikasi masalah, peneliti akan memanfaatkan suatu sistem  yang  telah  dirancang.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  fokus  permasalahan  adalah bagaimana  cara  memprediksi  siswa  terbaik  MAN  1  Medan  dengan  menggunakan  metode Random Forest . Dalam penelitian ini ada beberapa teknik pengumpulan data yang dilakukan adalah  sebagai  berikut:  Observasi,  Studi  pustaka  dan  Wawancara[15].  data  yang  diperoleh akan mengalami Preprocessing , di mana 70% dari data tersebut akan digunakan sebagai data latih untuk melatih model klasifikasi, sementara 30% sisanya akan digunakan sebagai data uji untuk  menguji  kinerja  model.  Proses  ini  penting  untuk  memastikan  model  yang  dihasilkan mampu  menggeneralisasi  dengan  baik  terhadap  data  baru  dan  dapat  memberikan  prediksi yang  akurat  terkait  klasifikasi  siswa  terbaik  berdasarkan  fitur-fitur  yang  ada  dalam  dataset. kerangka  penelitian  adalah  langkah  yang  diterapkan  ketika  melakukan  sebuah  penelitian, dengan  tujuan  agar  proses  penelitian  memiliki  struktur  yang  terorganisir. Adapun  kerangka kerja yang peneliti lakukan disajikan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Penerapan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi  siswa  terbaik  di  MAN  1 Medan menggunakan metode Ensemble Random Forest . Penerapan diawali dimulai dengan
input  data,  selanjutnya  ambil  sampel  acak  dari  dataset  kemudian  hasil  dari  data  acak  yang telah  di  pilih.  Selanjutnya  bangun  pohon  keputusan  dengan  sampel  data  acak  yang diambil kemudian  hasil  dari  dari  pohon  keputusan.  Selanjutnya  jika  jumlah  pohon  keputusan  data acak ≤ m, jika ya maka lakukan proses acak data dan membuat pohon keputusan, jika tidak maka  tentukan  mayoritas  data  acak  kemudian  mendapatkan  hasil  prediksi. Flowchart Random Forest adalah diagram  visual yang menggambarkan langkah-langkah utama dalam algoritma Random  Forest ,  seperti  pembagian  dataset,  pembangunan  pohon  keputusan, penggabungan  hasil,  dan  proses  pengambilan  keputusan  akhir.  Tujuannya  adalah  untuk memberikan  gambaran  yang  jelas  dan  sistematis  tentang  cara  kerja  algoritma  ini  dalam melakukan  klasifikasi  atau  regresi  pada  dataset,  serta  membantu  pemahaman  terhadap parameter dan proses tuning untuk meningkatkan kinerja model, Flowchart Random Forest disajikan dalam Gambar 2.

## Gambar 2. Flowchart metode Random Forest

## 4. Hasil dan Pembahasan
Dalam  representasi  data  untuk  klasifikasi  siswa  terbaik  menggunakan  metode Random Forest , terdapat 550 data siswa dari MAN 1 Medan. Penulis menggunakan tiga atribut utama, yaitu  pengetahuan,  keterampilan,  jumlah.  Atribut  pengetahuan  dan  keterampilan merepresentasikan  kemampuan  akademik  dan  keterampilan  praktis  siswa  secara  individual, sementara atribut jumlah mencerminkan total keseluruhan faktor-faktor yang relevan dengan performa  siswa.  Dengan  kombinasi  atribut  tersebut,  penulis  memperoleh  gambaran  yang lebih  komprehensif  tentang  potensi  akademik  dan  praktis  siswa.  Metode Random  Forest
digunakan untuk mempelajari pola dari data tersebut dan mengklasifikasikan siswa ke dalam dua target, yaitu siswa terbaik (1) dan siswa normal (0) berdasarkan data yang ada. Dataset yang disediakan terdiri dari beberapa kolom, yaitu nomor (No), Nomor Induk Siswa Nasional (NISN),  nama  siswa,  nilai  pengetahuan,  nilai  keterampilan,  jumlah  nilai  keseluruhan,  dan hasil prediksi. Pada kolom atribut pengetahuan dihitung  dengan menjumlahkan semua nilai pengetahuan  siswa,  sedangkan  pada  kolom  keterampilan  dihitung  dari  seluruh  nilai keterampilan  siswa.  Kemudian,  atribut  jumlah  diperoleh  dengan  menjumlahkan  atribut pengetahuan  dan  keterampilan,  untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  lembar  lampiran. Selain itu, hasil atau yang disebut juga sebagai class, dikategorikan menjadi 0 dan 1. Nilai 0 mewakili siswa dengan klasifikasi "normal", sementara nilai 1 mengindikasikan siswa dengan klasifikasi "terbaik". Dengan demikian, klasifikasi ini memberikan informasi tentang prestasi atau  performa  siswa  dalam  hal  pengetahuan  dan  keterampilan  yang  dimiliki.  Dataset  yang digunakan disajikan dalam Tabel 1.

## Tabel 1. Dataset
No NISN NAMA PENGETAHUAN  KETERAMPILAN  JUMLAH  HASIL 1 74546407  Adelia Nabila Putri 1695 187 1882 0 2 78838217  Ahmad Raihan 1725 177 1902 0 3 79415484  Alfa Thiayara Qania Manurung 1739 178 1917 0 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 550  75603008  Yunita Sari 1739 187 1926 1

## 4.1 Pre-processing Data
Dalam proses preprocessing data ini, langkah pertama adalah melakukan pemisahan data menggunakan teknik train-test split, atau pembagian data latih-uji. Data asli yang terdiri dari 550 entri dibagi menjadi dua bagian berdasarkan proporsi yang telah ditentukan sebelumnya: 70% untuk data latih (385 data) dan 30% untuk data uji (165 data). Pembagian proporsi ini penting  untuk  memastikan  bahwa  model  yang  dikembangkan  akan  memiliki  cukup  data untuk belajar dan juga diuji dengan baik. Langkah selanjutnya ialah proses pemisahan kolom pada  data  latih.  proses  pemisahan  kolom  pada  data  latih  adalah  menghapus  kolom  "Nama" dan  "NISN"  dari  dataset.  Kolom  "Nama"  berisi  informasi  personal  yang  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  pembentukan  model,  sehingga  dianggap  tidak  relevan  dan  dihapus. Demikian  pula,  kolom  "NISN"  juga  berisi  informasi  identifikasi  yang  tidak  memberikan kontribusi  yang  signifikan  terhadap  pembentukan  model,  sehingga  dianggap  tidak  relevan dan dihapus. Dengan menghilangkan kedua kolom ini, dataset menjadi lebih fokus pada fitur- fitur  yang  memiliki  dampak  yang  lebih  besar  terhadap  proses  pelatihan  model.  Data  latih dapat disajikan dalam Tabel 2.

## Tabel 2. Data Training
No Pengetahuan  Keterampilan  Jumlah  Hasil 1 1695 187 1882 0 2 1725 177 1902 0 3 1739 178 1917 0 ….. ….. ….. ….. ….. 385 1748 188 1936 1
Kemudian,  pada  data  latih,  langkah  selanjutnya  adalah  menghapus  kolom  "Hasil". Kolom ini merupakan variabel target yang tidak perlu dimasukkan sebagai fitur dalam proses
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
pelatihan  model,  karena  model  bertujuan  untuk  memprediksi  variabel  ini.  Menghapus variabel target dari data latih penting untuk mencegah model dari melihat "jawaban" langsung dan  memastikan  bahwa  model  benar-benar  mempelajari  pola  dan  hubungan  yang  ada  di antara fitur-fitur lainnya. Data uji disajikan dalam Tabel 3.

## Tabel 3. Data Testing
No Pengetahuan  Keterampilan  Jumlah 1 1762 185 1947 2 1739 185 1924 3 1740 186 1926 ….. ….. ….. ….. 165 1739 187 1926

## 4.2  Hasil Implementasi Random Forest
Tahapan implementasi Random Forest dalam konteks klasifikasi siswa terbaik dimulai dengan pengumpulan data yang mencakup atribut seperti pengetahuan, keterampilan, jumlah. Setelah data terkumpul, langkah pertama adalah mempersiapkan data dengan melakukan pre- processing ,  termasuk  penanganan  kolom  yang  dihapus  dan  normalisasi  jika  diperlukan. Selanjutnya, data dibagi menjadi dua subset: data latih dan data uji, dengan proporsi 70% dan 30%  masing-masing.  Setelah  itu,  model Random  Forest dibangun  dengan  menentukan jumlah  pohon  keputusan  dan  parameter  lainnya.  Model  tersebut  kemudian  dilatih menggunakan  data  latih  dan  dievaluasi  menggunakan  data  uji  untuk  mengukur  kinerja  dan mengidentifikasi  kemungkinan  terjadi overfitting (saat  model  tidak  dapat  menggeneralisasi dan justru terlalu pas dengan set data pelatihan). Setelah model terlatih dengan baik, langkah terakhir adalah menggunakannya untuk memprediksi kelas siswa terbaik berdasarkan atribut yang  telah  di input kan.  Proses  ini  bertujuan  untuk  memberikan  rekomendasi  yang  dapat mendukung  pengambilan  keputusan  di  bidang  pendidikan,  dengan  memanfaatkan kemampuan Random  Forest dalam  mengklasifikasikan  siswa  berdasarkan  pengetahuan  dan keterampilan mereka.
1. Data Training Data training yang  digunakan  pada  proses  implementasi Random  Forest ialah berjumlah 385 disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Data Training
No Pengetahuan  Keterampilan  Jumlah  Hasil 1 1695 187 1882 0 2 1725 177 1902 0 3 1739 178 1917 0 ….. ….. ….. ….. ….. 385 1748 188 1936 1 Rumus Menghitung Entropy dan Gain :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ −𝑃 𝑖 × log 2 𝑃 𝑖 𝑛
𝑖=1
𝐺𝑎𝑖𝑛 =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −    ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Sebelum  menghitung entropy dan gain ,  langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah pengacakan  pada  data training secara  random  dengan  bolehnya  duplikasi  data.  Setelah  itu, langkah berikutnya adalah menentukan nilai m untuk proses perhitungan. Pada kasus ini, nilai m  yang  digunakan  adalah  m=2,  yang  berarti  dalam  setiap  pemisahan  node,  hanya  akan dipertimbangkan  dua  fitur  secara  acak  dari  total  fitur  yang  tersedia.  Setelah  nilai  m ditentukan,  maka  dilanjutkan  dengan  menghitung entropy dan gain untuk  setiap  fitur  yang ada, dan proses pembentukan pohon keputusan dijalankan berdasarkan nilai entropy dan gain yang diperoleh tersebut disajikan pada Table 5.

## Tabel 5. Data Training Acak 1
No Pengetahuan  Keterampilan  Jumlah  Hasil 294 1718 188 1906 1 74 1709 191 1900 1 334 1710 185 1895 0 ….. ….. ….. ….. ….. 233 1730 186 1916 1
Selanjutnya melakukan perhitungan entropy dan gain sebagai berikut:
Total. Entpropy Total.
Dik: Total data : 385 Total data hasil 1 : 146 Total data hasil 0 : 239 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   (− 146 385 ×   log 2 146 385 ) + (− 239 385 ×   log 2 239 385 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =  0.957489823
Pengetahuan >1713.
Entpropy Total.
Dik:
Total data : 179 Total data hasil 1 : 90 Total data hasil 0 : 89 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   (− 90 179 ×   log 2 90 179 ) + (− 89 179 ×   log 2 89 179 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =  0.999977487
Dst.... Keterampilan >184.
Entpropy Total. Dik: Total data : 252 Total data hasil 1 : 142 Total data hasil 0 : 110 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   (− 142 252 ×   log 2 142 252 ) + (− 110 252 ×   log 2 110 252 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =  0.98833683 dst....
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Didapat gain tertinggi Gain =  1.673429474.  maka  dari  itu  untuk  root  1  disajikan dalam Gambar 3.

## Gambar 3. Root 1 Pohon Keputusan 1
Pengetahuan >1736.
Entpropy Total. Dik:
Total data : 44 Total data hasil 1 : 29 Total data hasil 0 : 15 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   (− 29 44 ×   log 2 29 44 ) + (− 15 44 ×   log 2 15 44 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =  0.925685987
Pengetahuan >1736 dan Jumlah >1906.
Entpropy Total. Dik: Total data : 44 Total data hasil 1 : 29 Total data hasil 0 : 15 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   (− 29 44 ×   log 2 29 44 ) + (− 15 44 ×   log 2 15 44 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =  0.925685987 Dst…
Pengetahuan >1736 dan Keterampilan >184. Entpropy Total.
Dik: Total data : 26 Total data hasil 1 : 25 Total data hasil 0 : 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   (− 25 26 ×   log 2 25 26 ) + (− 1 26 ×   log 2 1 26 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =  0.235193382 Dst... Didapat gain tertinggi Gain =  1.690680417.  maka  dari  itu  untuk  root  1.1  disajikan dalam Gambar 4.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 4. Root 1.1 Pohon Keputusan 1
Pengetahuan <=1736.
Entpropy Total. Dik: Total data : 341 Total data hasil 1 : 117 Total data hasil 0 : 224 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   (− 117 341 ×   log 2 117 341 ) + (− 224 341 ×   log 2 224 341 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =  0.927762314
Pengetahuan <=1736 dan Jumlah >1925.
Entpropy Total.
Dik:
Total data : 3 Total data hasil 1 : 3 Total data hasil 0 : 0 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   (− 3 3 ×   log 2 3 3 ) + (− 0 3 ×   log 2 0 3 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =  0.922190193
Dst..
Pengetahuan <=1736 dan Keterampilan >190.
Entpropy Total. Dik: Total data : 56 Total data hasil 1 : 56 Total data hasil 0 : 0 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   (− 56 56 ×   log 2 56 56 ) + (− 0 56 ×   log 2 0 56 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =  0.922190193
Dst…
Pengetahuan <=1736 dan Keterampilan <=190.
Entpropy Total.
Dik: Total data : 285 Total data hasil 1 : 61 Total data hasil 0 : 224
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   (− 61 285 ×   log 2 61 285 ) + (− 224 285 ×   log 2 224 285 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =  0.749125196
𝐺𝑎𝑖𝑛 =  0.927762314 −    ( 56 341 ×  0) + ( 285 341 × 0.749125196)
𝐺𝑎𝑖𝑛 =  1.553864018
Didapat gain tertinggi Gain =  1.841839397.  maka  dari  itu  untuk  root  1.1  disajikan dalam Gambar 5.
Gambar 5. Root 1.2 Pohon Keputusan 1
Dst.....
Perhitungan gain sudah selesai, Oleh karena itu, pohon keputusan yang didapat ialah disajikan dalam Gambar 6.
Gambar 6. Pohon Keputusan 3

## 2. Data Testing
Setelah  ketiga  pohon  keputusan  didapat  langkah  selanjutnya  ialah  melakukan pengujian  dengan  ketiga  pohon  keputusan  terhadap  data Testing dan  melakukan  klasifikasi siswa terbaik dan normal. Adapun data testing yang digunakan pada pengujian kali ini ialah berjumlah 10 data dari 165 data yang ada disajikan dalam Tabel 6.
Volume 13, Nomor 3, 2024: 11 88 -1204
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 6. Data Testing
No  Pengetahuan  Keterampilan  Jumlah 1 1762 185 1947 2 1739 185 1924 3 1740 186 1926 ... ... ... ... 10 1758 192 1950
Lakukan  pengujian  data Testing terhadap  ketiga  hasil  pohon  keputusan  yang diperoleh.  Kemudian,  dilakukan voting untuk  melihat  hasil  yang  paling  banyak  keluar  dari ketiga pohon Keputusan disajikan dalam Gambar 7.

## Gambar 7. Pohon Keputusan ke-1
Setelah  dilakukan  perhitungan entropy dan gain didapat  pohon  keputusan  ke-1  dan dilakukan  pengujian  terhadap  data testing data  ke-1.  Berdasarkan  pohon  keputusan  ke-1 untuk data Testing satu Pengetahuan:1762, Keterampilan:185, dan Jumlah: 1947 didapat hasil akhir 0 disajikan dalam Gambar 8.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 8. Pohon Keputusan ke-2
Setelah  dilakukan  perhitungan entropy dan gain didapat  pohon  keputusan  ke-2  dan dilakukan  pengujian  terhadap  data testing data  ke-1.  Berdasarkan  pohon  keputusan  ke-2 untuk data Testing satu Pengetahuan:1762, Keterampilan:185, dan Jumlah: 1947 didapat hasil akhir 1 disajikan dalam Gambar 9.
Gambar 9. Pohon Keputusan 3
Setelah  dilakukan  perhitungan entropy dan gain didapat  pohon  keputusan  ke-3  dan dilakukan  pengujian  terhadap  data testing data  ke-1.  Berdasarkan  pohon  keputusan  ke-3 untuk data Testing satu Pengetahuan:1762, Keterampilan:185, dan Jumlah: 1947 didapat hasil akhir  1.  Maka  dari  hasil  pohon  keputusan  1,  2  dan  3  dilakukan voting untuk  melihat  hasil yang  paling  banyak  keluar.  Didapat  bahwasanya  Pengetahuan:1762,  Keterampilan:185,  dan Jumlah: 1947 didapat hasil akhir 1 (siswa terbaik). Untuk hasil keseluruhan data testing dapat dilihat pada tabel dibawah ini dari pengujian pohon keputusan 1 sampai pohon keputusan 3 dan  hasil  akhir  dari  pohon  keputusan  dilakukan  voting  untuk  melihat  hasil  yang  banyak keluar dari setiap data testing disajikan dalam Tabel 7.
Volume 13, Nomor 3, 2024: 11 88 -1204
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 7. Hasil
No Pengeta huan Ketera mpilan Jumlah Hasil Pengujian Pohon Keputusan ke-1 Hasil Pengujian Pohon Keputusan ke-2 Hasil Pengujian Pohon Keputusan ke-3 Hasil 1 1762 185 1947 0 1 1 1 2 1739 185 1924 0 1 1 1 3 1740 186 1926 0 1 1 1 ... ... ... ... ... ... ... ... 10 1758 192 1950 0 1 1 1

## 4.3 Penerapan
Setelah  merencanakan  dan  mengembangkan  sistem,  langkah  selanjutnya  adalah menjalankan  penerapan.  Tujuan  dari  penerapan  adalah  untuk  mengevaluasi  sejauh  mana kinerja sistem yang telah dibuat sesuai dengan harapan yang telah ditetapkan [16].
1. Tampilan Input Data Tampilan Input Data  merupakan  baris  kode  yang  digunakan  library  ppenelitis  di Python  untuk  membaca  sebuah  file  CSV  dengan  fungsi read_csv .  Setelah  membaca  file tersebut,  data  yang  terdapat  di  dalamnya  akan  dimuat  ke  dalam  sebuah DataFrame yang disimpan dalam variabel 'data'. Ini memungkinkan untuk melakukan berbagai macam analisis dan  manipulasi  data  lebih  lanjut  menggunakan  fitur-fitur  yang  disediakan  oleh  library ppenelitis,  seperti  pemrosesan  data,  eksplorasi  data,  visualisasi,  dan  sebagainya  disajikan dalam Gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Input Data
2. Tampilan Pre-processing Data Proses pre-processing data  ini  dimulai  dengan  memisahkan  kolom  yang  akan dijadikan fitur (X) dan kolom yang merupakan label atau target (y) dari sebuah DataFrame . Kolom yang ditentukan untuk dihapus dari fitur-fitur adalah kolom 'HASIL', yang kemudian disimpan sebagai variabel y. Setelah itu, dilakukan penghapusan kolom 'NISN' dan 'NAMA' dari fitur-fitur yang disebutkan. Langkah-langkah ini bertujuan untuk membersihkan data dari kolom-kolom  yang  tidak  diperlukan  atau  tidak  relevan  dalam  proses  pembelajaran  mesin. Proses ini penting untuk mempersiapkan data agar sesuai dengan model pembelajaran yang akan  digunakan,  sehingga  meningkatkan  kinerja  dan  interpretasi  model  tersebut  disajikan dalam Gambar 11.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 11. Tampilan Pre-processing Data
3. Tampilan Splitting Data
Tampilan Splitting data merupakan tampilan data dibagi menjadi dua subset: data latih dan data uji. Proses pembagian dilakukan menggunakan fungsi ` train_test_split ` dari library scikit-learn.  Dengan  mengatur  parameter  ` test_size `  sebesar  0.3,  30%  dari  data  akan dialokasikan  sebagai  data  uji,  sementara  70%  sisanya  akan  digunakan  sebagai  data  latih. Parameter  ` random_state `  digunakan  untuk  memastikan  konsistensi  hasil  pembagian  data ketika  kode  dijalankan  ulang.  Setelah  proses  pembagian  selesai,  data  latih  dan  data  uji disimpan  dalam  variabel  ` X_train`,  `X_test`,  `y_train `,  dan  ` y_test `.  Pembagian  ini memungkinkan  evaluasi  yang  adil  terhadap  kinerja  model  yang  dikembangkan,  dengan menggunakan  data  uji  yang  terpisah  untuk  mengukur  kemampuan  generalisasi  model terhadap data baru disajikan dalam Gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Splitting Data

## 4. Tampilan Proses Random Forest
Tampilan proses Random Forest merupakan sebuah model Random Forest dibangun dengan  menggunakan  kelas RandomForestClassifier dari library  scikit-learn .  Dengan menetapkan  jumlah  estimator  (pohon  keputusan)  sebesar  100  dan  mengatur random_state menjadi 0 untuk konsistensi hasil, model dilatih menggunakan data latih ( X_train ) dan label yang sesuai ( y_train ). Langkah ini memungkinkan model untuk belajar pola-pola dalam data latih,  dengan  harapan  bahwa  model  akan  dapat  melakukan  prediksi  yang  akurat  pada  data yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Setelah  proses  pelatihan  selesai,  model Random Forest siap  digunakan  untuk  memprediksi  label  dari  data  baru  atau  dievaluasi  kinerjanya menggunakan data uji disajikan dalam Gambar 13.

## 5. Tampilan Evaluasi
Tampilan  evaluasi  hasil  merupakan  suatu  evaluasi  model Random  Forest yang dilakukan  menggunakan  metrik-metrik  klasifikasi  yang  termasuk  dalam  laporan  klasifikasi, seperti  presisi  (precision),  recall,  dan  f1-score.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  model Random Forest memiliki kinerja yang sangat baik, dengan nilai presisi dan recall mencapai 1.00 untuk kedua kelas (0 dan 1). Hal ini menunjukkan bahwa model mampu memprediksi kelas 0 dan 1 dengan sempurna. Selain itu, akurasi model juga mencapai 1.00, menunjukkan bahwa  model  mampu  mengklasifikasikan  keseluruhan  data  uji  dengan  benar.  Dengan demikian,  berdasarkan  laporan  klasifikasi  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  model Random Forest telah berhasil menghasilkan prediksi yang sangat akurat pada dataset yang diberikan disajikan dalam Gambar 14.

## Gambar 14. Tampilan Evaluasi

## 6. Tampilan Laporan Hasil
Tampilan  laporan  hasil  merupakan  hasil  yang  diperoleh  akan  disimpan  pada  excel pada library jupyter notebook disajikan dalam Gambar 15.

## Gambar 15. Tampilan Laporan Hasil

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  penulis  menyimpulkan  sebagai  berikut: Dalam  implementasi Random  Forest dengan  tiga  pohon  keputusan  yang  dibentuk  dari perhitungan entropy terhadap  385  data  training,  diikuti  dengan  pengujian  menggunakan  10 data testing dari total 165 data yang ada, hasilnya menunjukkan bahwa model memprediksi 8 data sebagai kelas 1 (siswa terbaik) dan 2 data sebagai kelas 0 (siswa normal) dari total 10 data pengujian. Penggunaan tiga atribut utama, yaitu pengetahuan, keterampilan, dan jumlah, juga dapat memberikan wawasan tambahan terhadap kinerja model. Dengan memperhatikan kualitas  prediksi  yang  cukup  akurat,  model  ini  memberikan  indikasi  yang  kuat  tentang kemampuannya  dalam  membedakan  siswa  berprestasi  tinggi  dari  yang  normal,  serta memberikan  pemahaman  lebih  lanjut  tentang  peran  dan  kontribusi  masing-masing  atribut dalam proses pengambilan keputusan. Dari hasil pengujian menggunakan data training 385 data  dan  data testing 165  data,  model Random  Forest memprediksi  70  data  sebagai  siswa terbaik  (kelas  1)  dan  95  data  sebagai  siswa  normal  (kelas  0).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa model memberikan prediksi yang cukup akurat terhadap status siswa berdasarkan fitur-fitur yang digunakan dalam training . Evaluasi model menggunakan precision , recall , f1-score , dan akurasi  menunjukkan  hasil  yang  mengesankan,  dengan precision yang  tinggi  untuk  kedua kelas (0.94 untuk kelas 0 dan 0.99 untuk kelas 1), serta recall yang tinggi untuk kedua kelas (0.92  untuk  kelas  0  dan  0.99  untuk  kelas  1),  menunjukkan  keseimbangan  yang  baik  antara ketepatan dan kepekaan prediksi. F1-score yang tinggi untuk kedua kelas juga mengonfirmasi
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
kualitas model. Akurasi  keseluruhan mencapai  0.96, menegaskan kemampuan model dalam mengklasifikasikan  data  secara  keseluruhan  dengan  baik.  Dengan  demikian,  hasil  evaluasi menunjukkan  bahwa  model Random  Forest memiliki  kinerja  yang  sangat  baik  dalam memprediksi  kelas-kelas  target  yang  ada,  memberikan  indikasi  yang  kuat  tentang efektivitasnya dalam membedakan siswa berprestasi tinggi dari yang normal.

## Referensi
[1] D.  N.  A.  M.  I.  A.  Siahaan,  “Program  Konseling  Karir  di  MAN  1  Medan  Konseling karir  merupakan  alternatif  yang  ditempuh  lembaga  pendidikan  dalam  meningkatkan motivasi  belajar  siswa  .  Dalam  konteks  ini  ,  diri  ,  menuju  karir  impian  ,  dan menghindari keharusan bekerja ataupun wajib siap,” Tazkir  J. Penelit. Ilmu-Ilmu Sos. dan Keislam. , vol. 06, no. 1, pp. 19–34, 2020.
[2] M.  R.  Dobbelaere,  P.  P.  Plehiers,  R.  Van  de  Vijver,  C.  V.  Stevens,  and  K.  M.  Van Geem,  “Machine  Learning  in  Chemical  Engineering:  Strengths,  Weaknesses, Opportunities,  and  Threats,” Engineering ,  vol.  7,  no.  9,  pp.  1201–1211,  2021,  doi: 10.1016/j.eng.2021.03.019.
[3] T.  H.  Sinaga,  A.  Wanto,  I.  Gunawan,  S.  Sumarno,  and  Z.  M.  Nasution, “Implementation  of  Data  Mining  Using  C4.5  Algorithm  on Customer  Satisfaction  in Tirta Lihou PDAM,” J. Comput. Networks, Archit. High-Performance Comput. , vol. 3, no. 1, pp. 9–20, 2021, doi: 10.47709/cnahpc.v3i1.923.
[4] Z. Lu, “Research on the application of computer data mining technology in the era of big  data,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1744,  no.  4,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1744/4/042118.
[5] S.  I.  T.  Joseph,  “Survey  of  Data  Mining  Algorithms  for  Intelligents  Computing System,” J. Trends Comput. Sci. Smart Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 14–23, 2019.
[6] A.  U.  Zailani  and  N.  L.  Hanun,  “Penerapan  Algoritma  Klasifikasi  Random  Forest Untuk Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Di Koperasi Mitra Sejahtera,” Infotech J. Technol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 7–14, 2020, doi: 10.37365/jti.v6i1.61.
[7] U.  Khultsum  and  A.  Subekti,  “Penerapan  Algoritma  Random  Forest  dengan Kombinasi Ekstraksi Fitur Untuk Klasifikasi Penyakit Daun Tomat,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 186, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2624.
[8] E.  V.  Tjahjadi  and  B.  Santoso,  “Klasifikasi  Malware  menggunakan  Teknik  Machine Learning,” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 60–70, 2023.
[9] I.  Lee  and  Y.  J.  Shin,  “Machine  learning  for  enterprises:  Applications,  algorithm selection,  and  challenges,” Bus.  Horiz. ,  vol.  63,  no.  2,  pp.  157–170,  2020,  doi: 10.1016/j.bushor.2019.10.005.
[10]  T.  Milo  and  A.  Somech,  “Automating  Exploratory  Data  Analysis  via  Machine Learning:  An  Overview,” Proc.  ACM  SIGMOD  Int.  Conf.  Manag.  Data ,  pp.  2617– 2622, 2020, doi: 10.1145/3318464.3383126.
[11]  M. Ula, A. F. Ulva, and M. Mauliza, “Implementasi Machine Learning dengan Model Case  Based  Reasoning  dalam  Mendagnosa  Gizi  Buruk  Pada  Anak,” J.  Inform. Kaputama , vol. 5, no. 2, pp. 333–339, 2021, doi: 10.59697/jik.v5i2.267.
[12]  R. Farhat, Y. Mourali, M. Jemni, and H. Ezzedine, “An overview of machine learning technologies  and  their  use  in  e-learning,” Proc.  2020  Int.  Multi-Conference  Organ. Knowl. Adv. Technol.
OCTA 2020 , pp. 8–11, 2020, doi:
10.1109/OCTA49274.2020.9151758.
[13]  Suci  Amaliah,  M.  Nusrang,  and  A.  Aswi,  “Penerapan  Metode  Random  Forest  untuk Klasifikasi  Varian  Minuman  Kopi  di  Kedai  Kopi  Konijiwa  Bantaeng,” VARIANSI  J. Stat.  Its  Appl.  Teach.  Res. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  121–127,  2022,  doi:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
10.35580/variansiunm31.
[14]  S.  Saadah  and  H.  Salsabila,  “Prediksi  Harga  Bitcoin  menggunakan  Metode  Random Forest,” J. Politek. Caltex Riau , vol. 7, no. 1, pp. 24–32, 2021.
[15]  M.  S.  Hasibuan,  H.  Harahap,  U.  Pembangunan,  P.  Budi,  U.  Islam,  and  N.  Sumatera, “Penerapan  Metode  Haar-Like  Feature  dan  Algoritma  Adaboost  dalam  Penentuan Klasifikasi Hama,” vol. 4307, no. 1, pp. 87–93, 2024.
[16]  M. Rosadi, D. Aulia Nurhasanah, and M. Siddik Hasibuan, “Clustering Panjang Ruas Jalan  di  BBPJN  Sumut  menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Comput.  Sci. Informatics Eng. , vol. 02, no. 1, pp. 29–38, 2023, doi: 10.55537/cosie.v2i1.567.