## PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI PRESTASI BELAJAR SISWA DI MTS YAMUALLIM PANONGAN
Hasanah Lestari, Ade Irma Purnamasari, Tati Suprapti,
Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kota Cirebon, Indonesia hasanahlestari2000@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi  prestasi  belajar  siswa  di  MTs  Yamu’allim Panongan  dengan  mengoptimalkan  penggunaan  algoritma  C4.5.  Algoritma  ini  dipilih  karena  dapat  menangani kompleksitas  data  dan  menghasilkan  hasil  yang  mudah  diinterpretasi.  Dataset  yang  mencakup  prestasi  belajar siswa  dari  semester  sebelumnya  digunakan  untuk  melatih  dan  menguji  model,  menciptakan  dasar  yang  kuat untuk  meningkatkan  kualitas  prediksi  prestasi  belajar.  Penelitian  juga  melibatkan  analisis  mendalam  terhadap berbagai aspek, termasuk aspek sosial dan lingkungan, karena pemahaman terhadap faktor-faktor ini dianggap penting dalam memengaruhi prestasi belajar siswa. Dengan implementasi C4.5 yang dioptimalkan, penelitian ini tidak  hanya  bertujuan  meningkatkan  akurasi  prediksi,  tetapi  juga  memberikan  gambaran  komprehensif mengenai faktor-faktor yang berkontribusi terhadap prestasi belajar siswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi algoritma C4.5 secara signifikan meningkatkan tingkat akurasi prediksi prestasi belajar siswa. Temuan ini  dapat  membantu  pihak  sekolah  dalam  mengidentifikasi  siswa  yang  memerlukan  perhatian  khusus  atau bantuan tambahan untuk meningkatkan prestasi belajarnya. Model klasifikasi menunjukkan akurasi yang tinggi dalam  memprediksi  kategori  prestasi  belajar,  memberikan  manfaat  konkret  dengan  memberikan  pandangan yang lebih tepat mengenai potensi dan kebutuhan masing-masing siswa .
Kata kunci :   Prediksi  Prestasi  Belajar,  Algoritma  C4.5,  Optimasi,  Akurasi  Prediksi  Tinggi,  MTs  Yamu’allim Panongan.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan adalah suatu usaha yang bertujuan yang dilakukan oleh individu untuk mengembangkan  dan  meningkatkan  bakat  jasmani dan  rohaninya,  sesuai  dengan  standar  masyarakat dan  budaya  yang  ada.  Kemajuan  suatu  negara sangat  erat  kaitannya  dengan  faktor  pendidikan, karena  pendidikan  mempunyai  peran  yang  sangat penting dalam meningkatkan sumber daya manusia yang  merupakan  elemen  fundamental  dalam keberhasilan  suatu  negara.  Untuk  mencapai  tujuan pendidikan,  penyelenggaraan  pendidikan  harus disesuaikan  dengan  kemajuan  dan  perubahan masyarakat  yang  dinamis.  Sekolah  sebagai  satu- satunya  lembaga  pendidikan  resmi  yang  dikelola pemerintah  mempunyai  peranan  penting  dalam mencapai tujuan pendidikan nasional.[1]
Tesis  merupakan  tonggak  penting  bagi  siswa di  tahun  terakhir  mereka.  Baik  Perguruan  Tinggi Negeri  (PTN)  maupun  Perguruan  Tinggi  Swasta (PTS) mewajibkan mahasiswanya memenuhi prasyarat  untuk  memperoleh  gelar  sarjana  dengan berhasil menyelesaikan tesis pada bidang keilmuan spesifiknya.  Pada  tahap  awal  penulisan  skripsi, seringkali mahasiswa dihadapkan pada ketidakpastian  dalam  memilih  tema  atau  judul skripsi.  Ketidakpastian  ini  dapat  menghambat penyerahan  skripsi  tepat  waktu.  Langkah  pertama dalam  memilih  judul  skripsi  adalah  mengevaluasi sejauh  mana  pendekatan  tersebut  dapat  berdampak pada  proses  penulisan  skripsi.  Perhatian  segera harus diberikan untuk menyelesaikan masalah yang
berkaitan  dengan  tesis,  dan  salah  satu  strategi potensial  adalah  dengan  memanfaatkan  sistem teknologi  informasi  itu  sendiri.  Oleh  karena  itu, penulis  mengembangkan  sistem  rekomendasi dengan  memanfaatkan  algoritma  Decision  Tree untuk  membantu  mahasiswa  dalam  memilih  judul skripsi yang sesuai dengan kemampuannya.[2] Penelitian  ini  berfokus  untuk  menyelidiki dampak  perbaikan  di  bidang  Informatika,  yaitu peningkatan  algoritma  C4.5,  terhadap  prediksi prestasi  akademik  siswa  di  MTs  Yamu'allim Panongan dengan tepat. Fokus utama berpusat pada kemajuan  teknologi  yaitu  penerapan  teknologi digital dan pendidikan online. Proyek ini bertujuan untuk  menyelidiki  bagaimana  peningkatan  di bidang Informatika dapat meningkatkan keakuratan prediksi  keberhasilan  siswa,  khususnya  dengan mengatasi  hambatan  dalam  memahami  berbagai faktor  yang  mempengaruhi  prestasi,  seperti perbedaan  individu  dan  kompleksitas  sosial- lingkungan.
Studi  ini  menyelidiki  penelitian  sebelumnya, khususnya  penggunaan  algoritma  C4.5,  yang  telah menunjukkan  peningkatan  presisi.  Namun,  hal  ini juga  menggarisbawahi  perlunya  optimasi  lebih lanjut  untuk  mengakomodasi  variasi  atribut individu  siswa.  Perhatian  khusus  difokuskan  pada keterbatasan  penelitian  sebelumnya  yang  belum cukup  menyelidiki  variabel  khas  siswa.  Tujuan utama penelitian ini adalah untuk memperbaiki dan menyelidiki kekurangan ini secara lebih mendalam dengan menganalisis ciri-ciri individualitas.
Tujuan  utama  dari  proyek  ini  adalah  untuk meningkatkan  pemahaman  tentang  faktor-faktor yang  mempengaruhi  prestasi  akademik  siswa  di MTs Yamu'allim Panongan dengan mengoptimalkan  efisiensi  algoritma  C4.5.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  meningkatkan akurasi  dan  presisi  dalam  meramalkan  prestasi akademik  siswa.  Hal  ini  akan  menjadi  landasan bagi  pengembangan  strategi  pembelajaran  yang sangat  fleksibel  dan  mampu  beradaptasi  dengan cepat  terhadap  perubahan  keadaan.  Penelitian bertujuan untuk mengisi kesenjangan pengetahuan, yaitu  dengan  mengintegrasikan  faktor  sosial  dan lingkungan ke dalam  model  yang digunakan untuk memprediksi kinerja akademik.
Metodologi  penelitian  melibatkan  penerapan teknik  analisis  data  dan  pemanfaatan  algoritma C4.5  yang  ditingkatkan.  Pendekatan  tersebut melibatkan  penggunaan  data  prestasi  belajar  siswa sebagai  dataset  untuk  melatih  dan  menguji  model, yang  mencakup  serangkaian  uji  coba  dan  validasi. Analisis  data  melibatkan  penerapan  pendekatan statistik  dan  evaluasi  kemanjuran  model.  Tujuan dari proyek ini adalah untuk meningkatkan akurasi prediksi hasil belajar siswa dengan mengoptimalkan algoritma
C4.5,
guna mendapatkan pemahaman menyeluruh tentang cara kerjanya.
Capaian  penelitian  tersebut  diharapkan  dapat memberikan  implikasi  yang  signifikan  dalam memahami  prediksi  hasil  belajar  siswa  di  era digital. Prediksi implementasi algoritma C4.5 yang dioptimalkan diharapkan dapat memberikan kontribusi  yang  berharga  bagi  bidang  Informatika, khususnya  domain  pendidikan.  Antisipasi  dampak positif  dari  penelitian  ini  siap  untuk  mempercepat kemajuan masa depan dalam penggunaan teknologi untuk  memberikan pengalaman pembelajaran  yang semakin  inklusif,  mudah  beradaptasi,  dan  selaras dengan kebutuhan siswa di era digital.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Penambangan data adalah
proses
mengekstraksi dan mengidentifikasi pola informasi penting untuk disimpan dalam database.
Penambangan  data  adalah  serangkaian  prosedur yang  dirancang  untuk  mengungkap  informasi tambahan  yang  saat  ini  tidak  ada  dalam  database.
Prosesnya  memerlukan  eksplorasi  pola  dan  model data  yang  memiliki  kemampuan  untuk  mengubah data  yang  belum  diproses  menjadi  wawasan  yang berharga. Hal ini dicapai dengan mengekstraksi dan menganalisis  model  yang  berharga  atau  menarik dari  database.  Penambangan  data  merupakan bagian integral dari proses Penemuan Pengetahuan Dalam  Basis  Data  (KDD),  dimana  tujuannya adalah  untuk  mengeksplorasi  basis  data  untuk menemukan informasi berharga. KDD menekankan
pada  pemanfaatan  teknik  integrasi  dan  prosedur eksplorasi ilmiah.
Proses  menafsirkan  dan  memvisualisasikan pola  yang  muncul  dari  pengumpulan  data  KDD sangatlah  rumit  dan  memerlukan  identifikasi  pola yang  valid,  relevan,  dan  dapat  dipahami  dalam data.  Rangkaian  tindakan  ini  terdiri  dari  fase terpisah  dari  pemurnian  data  dan  integrasi  data. Pembersihan data digunakan untuk menghapus data yang  tidak  kompatibel  dan  mengganggu  dari beberapa  database  yang  mungkin  memiliki  format atau  platform  berbeda,  setelah  dikonsolidasikan dalam  gudang  data.  Seleksi  dan  transformasi  Data disimpan  di  gudang  data  dan  kemudian  direduksi menggunakan berbagai pendekatan.
Transformasi  data  adalah  langkah  pertama dalam proses yang bertujuan untuk mengubah data yang diproses menjadi data keluaran. Di bawah ini adalah teknik untuk mengubah data. A. Data atribut standar  dapat  diakses  dan  diturunkan  melalui cantering.  B.  Normalisasi  adalah  pendekatan sistematis  untuk  memisahkan  data  atribut  dengan cara yang terstandarisasi. C. Penskalaan memerlukan  penyesuaian  data  hingga  mencapai ukuran  atau  skala  yang  telah  ditentukan.  Operasi ini memerlukan perolehan informasi yang ditargetkan (penambangan data) dan memanipulasinya  dalam  database  menggunakan berbagai  metode  dalam  pemrosesan  penambangan data.  Ada  beberapa  algoritma  yang  tersedia  di bidang  data  mining,  sehingga  memerlukan  pilihan salah  satu  yang  cocok  untuk  tugas  tertentu  yang ada. Melakukan pencarian model dan mempresentasikan ilmu yang diperoleh. Bagian ini bertanggung  jawab  atas  representasi  pengetahuan, yang  melibatkan  memastikan  bahwa  model informasi  yang diperoleh konsisten dengan realitas yang  ada  atau  aturan  yang  ditetapkan.  Tahap terakhir adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang berupaya mempraktekkan pengetahuan  dengan  memanfaatkan  model  yang mudah  dipahami  oleh  peserta.  Penambangan  data memenuhi berbagai tujuan, meliputi:
a. Model  ini  menawarkan  deskripsi  yang komprehensif  dan  memfasilitasi  identifikasi kumpulan item dengan definisi yang tepat.
b. Estimasi dan pengelompokan memiliki kesamaan,  meskipun  estimasi  membutuhkan perhitungan  yang  lebih  rumit  dibandingkan pengelompokan.
c. Pemisahan  adalah  teknik  yang  digunakan untuk  membedakan  pola  atau  menetapkan perbedaan  di  antara  kumpulan  item  atau prinsip panduan untuk mengantisipasi kumpulan item yang tidak terkategorikan.
d. Segregasi adalah tindakan memisahkan orang- orang  yang  mempunyai  ciri-ciri  yang  sama untuk  mengumpulkan  data,  mengawasi,  atau mengamati  mereka.  Cluster  mengacu  pada tindakan mengelompokkan catatan.[3]
2.2. Decision Tree
Pendekatan  pohon  keputusan  merupakan salah satu dari berbagai metode klasifikasi. Metode pohon keputusan adalah metodologi yang digunakan  untuk  mengubah  sejumlah  besar  data menjadi pohon keputusan, yang mewakili kumpulan  aturan.  Memahami  aturan  dapat  dengan mudah  dicapai  dengan  memanfaatkan  bahasa alami.  Pohon  keputusan  adalah  kerangka  hierarki yang  memungkinkan  pembagian  kumpulan  data besar menjadi subkumpulan lebih kecil menggunakan serangkaian aturan keputusan. Setiap himpunan pembagi menghasilkan himpunan konsekuen  yang anggota-anggotanya  menunjukkan kemiripan satu sama lain.
Pohon keputusan sering kali menawarkan data secara  terstruktur,  disusun  sebagai  tabel  dengan atribut  dan  catatan.  Atribut  adalah  parameter  yang berfungsi  sebagai  kriteria  dalam  konstruksi  sebuah pohon.  Saat  mengambil  keputusan  untuk  bermain tenis,  penting  untuk  mempertimbangkan  kondisi cuaca,  yang  mencakup  unsur-unsur  seperti  angin dan  suhu.  Atribut  target  digunakan  untuk memberikan hasil atau hasil yang diinginkan untuk setiap  item  data  individual.  Instance  adalah  nilai yang  dialokasikan  ke  atribut.  Misalnya  atribut cuaca  terdiri  dari  contoh  seperti  cerah,  mendung, dan hujan. Pendekatan pohon keputusan memerlukan  konversi  data  tabular  menjadi  model pohon,  diikuti  dengan  transformasi  model  pohon menjadi  seperangkat  aturan,  yang  kemudian disederhanakan.[4]

## 2.3. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  metode  komputasi yang  digunakan  untuk  menghasilkan  pohon keputusan.  Pohon  keputusan  adalah  metode  yang ampuh  dan  dikenal  baik  untuk  mengklasifikasikan dan  memprediksi.  Algoritme  pohon  keputusan mengubah  kumpulan  data  besar  menjadi  pohon keputusan  yang  mewujudkan  aturan.  Aturan  dapat dengan  mudah  dipahami  dengan  bahasa  yang sederhana dan lugas. Selanjutnya dapat digambarkan menggunakan bahasa database seperti Structured Query Language (SQL) untuk mengambil  record  tertentu  tergantung  pada kategori tertentu [5].
Algoritma  yang  umum  digunakan  untuk menghasilkan  pohon  keputusan  terdiri  dari  ID3, C4.5,  dan  CART.  Algoritma  C4.5  merupakan turunan  dari  algoritma  ID3.  Prosesnya  mencakup memasukkan  data  ke  dalam  struktur  pohon hierarki,  kemudian  mengubah  struktur  pohon menjadi seperangkat aturan, dan terakhir menyederhanakan aturan. Algoritma C4.5 digunakan  untuk  membangun  Pohon  Keputusan dengan  terlebih  dahulu  memilih  variabel  atau atribut  sebagai  akar,  menghasilkan  cabang  untuk setiap  nilai,  membagi  kasus  ke  dalam  cabang- cabang  tersebut,  dan  kemudian  mengulangi  proses
untuk  setiap  cabang  secara  berulang  hingga  semua kasus  berada  dalam  a  cabang  memiliki  kelas  yang sama.  Algoritma  C4.5  terdiri  dari  beberapa langkah:
a. Atur data ke dalam kategori tertentu.
b. Identifikasi  simpul  akar  yang  akan  dibuat  di pohon  keputusan.  Akarnya  diperoleh  dengan menentukan Gain setiap karakteristik berdasarkan faktor-faktor yang diberikan.
c. Selanjutnya  atribut  dengan  nilai  Gain  tertinggi dipilih  setelah  diperoleh  nilai  Gain  pada masing-masing variabel.
d. Ulangi tahapan tersebut hingga semua rekaman telah ditetapkan ke kelas yang sama.[6]
Algoritma  Pohon  Keputusan  C4.5,  biasa disebut  dengan  Klasifikasi  versi  4.5,  merupakan versi perbaikan dari algoritma ID3. Algoritme C4.5 berbagi  prinsip  operasional  penting  dengan algoritma  ID3  sebagai  hasil  dari  penyempurnaan ini.  Algoritme  C4.5  mematuhi  prosedur  yang  tepat untuk menghasilkan pohon keputusan.
a. Pilih atribut yang akan ditetapkan sebagai root.
b. Membangun cabang terpisah untuk setiap nilai.
c. Pisahkan instance dalam beberapa bagian
d. Ulangi  prosedur  untuk  setiap  cabang  hingga semua  instance  di  cabang  tersebut  memiliki klasifikasi yang sama.
Metode Pohon Keputusan C4.5 menggunakan Rasio  Perolehan  sebagai  kriteria  pemisahan  yang dimodifikasi  selama  proses  pemilihan  atribut pemisahan.  Karakteristik  terpisah  adalah  langkah utama  dalam  membangun  pohon  keputusan menggunakan  algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5 terdiri dari tahapan sebagai berikut:
a. Hitung nilai entropi.
b. Tentukan  nilai  gain  rasio  untuk  masing-masing atribut.
c. Atribut  dengan  Gain  Ratio  tertinggi  dipilih sebagai  root,  sedangkan  atribut  dengan  Gain Ratio  lebih  rendah  dari  root  dipilih  sebagai cabang.
d. Hitung  ulang  Gain  Ratio  untuk  setiap  atribut, tidak termasuk atribut yang dipilih sebagai root pada langkah sebelumnya.
e. Pilih  atribut  dengan  Gain  Ratio  tertinggi sebagai cabang.
f. Ulangi langkah 4 dan 5 hingga nilai Gain  yang dihasilkan  sama  dengan  nol  untuk  semua kualitas yang tersisa.
Untuk  menghitung  nilai  Entropy  dapat dihitung dengan persamaan :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ 𝑛 𝑖=1 − 𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖
S = himpunan kasus A = fitur n = jumlah partisi S = proporsi dari terhadap S [7]
3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan teknik kuantitatif, yang diakui secara luas di bidang penelitian karena efektivitasnya dalam mengumpulkan dan menafsirkan data numerik. Pendekatan ini memungkinkan  peneliti  untuk  mengukur  dan menentukan  hubungan  antara  berbagai  komponen dengan menggunakan metodologi statistik. Sebagaimana  yang  dijelaskan  [8]  Penelitian kuantitatif berpusat pada pemeriksaan dan evaluasi hubungan  antar  variabel  untuk  menguji  teori tertentu.
Dalam  lingkup  penelitian  ini,  variabel- variabel  terkait  yang  berkaitan  dengan  prestasi akademik  siswa  di  MTS  Yamuallim  Panongan dinilai  dan  diuji  dengan  menggunakan  instrumen penelitian.  Peneliti  bertujuan  untuk  meningkatkan akurasi  dalam  memprediksi  prestasi  belajar  siswa dengan  memanfaatkan  algoritma  C4.5  yang dioptimalkan  dan  menganalisis  data  kuantitatif yang  dikumpulkan.  Tindakan  selanjutnya  yang harus  dilakukan  dalam  tugas  akhir  ini  adalah sebagai  berikut.  Prosedurnya  digambarkan  secara visual pada gambar berikutnya.

## Gambar 1. Alur penelitian KDD

## 3.1. Data Selection
Bagian  ini  mengimplementasikan  pemilihan data,  yang  melibatkan  pemilihan  dan  kombinasi banyak  kumpulan  data  untuk  digunakan  dalam proses  prediksi  menggunakan  alat  RapidMiner. Tujuan  dari  tahap  pemilihan  data  ini  adalah  untuk mengidentifikasi  atribut-atribut  yang  diyakini berdampak  pada  pemilihan  penerima  Prediksi Prestasi Siswa yang dinilai. Tujuan dari metode ini adalah  untuk  meningkatkan  efisiensi  algoritma C4.5  dalam  meramalkan  kinerja  akademik  siswa kelas VII sampai IX di MTs Yamu'allim Panongan. Hal  ini  dicapai  dengan  memperhatikan  beberapa ciri  seperti  kemampuan  belajar,  kemampuan membaca,  interpretasi,  kemampuan  berbicara,  dan kemampuan bertindak.
Selanjutnya,  data  kategorikal  akan  diproses, dan  jika  dianggap  perlu,  tindakan  akan  diambil untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  data  dan melakukan pembersihan data awal untuk menyelesaikan  masalah  seperti  data  yang  hilang atau  hasil  yang  tidak  wajar.  Tujuan  dari  semua proses  ini  adalah  untuk  memastikan  bahwa  data
yang  disiapkan  optimal,  sehingga  memungkinkan algoritma  C4.5  menghasilkan  prediksi  pencapaian belajar siswa yang lebih tepat dengan mempertimbangkan  parameter  penting  ini.  Di bawah ini adalah tabel seleksi wajib :
Gambar 2. Data Selection

## 3.2. Data Pre-orocessing
Pada  tahap  ini,  data  yang  telah  diimpor  akan melalui  serangkaian  proses  pengolahan.  Langkah- langkah  melibatkan  seleksi  fitur  untuk  memilih variabel-variabel  yang  relevan  seperti  belajar, membaca,  interpretasi,  bicara,  bertindak,  dan menghafal.Selain  itu,  nilai  yang  hilang  akan ditangani  menggunakan  metode  yang  sesuai,  dan data  kategorikal  dapat  diubah  ke  dalam  format numerik.  Proses  selanjutnya  mencakup  pembagian data menjadi dua bagian, yakni untuk pelatihan dan pengujian.  Jika  ada  atribut  kategorikal,  langkah encoding  akan  diaplikasikan  untuk  mengonversi data  menjadi  format  yang  dapat  diolah  oleh algoritma.
Selain  itu,  penanganan  ketidakseimbangan data  dan  pembersihan  lanjutan  juga  dapat diterapkan sesuai kebutuhan. Hasil dari tahapan ini adalah  data  yang  sudah  diproses  dan  siap digunakan  dalam  proses  selanjutnya,  seperti pemodelan  menggunakan  algoritma  C4.5  di RapidMiner.  Untuk  lebih  jelas  terdapat  pada  table dibawah ini :
Gambar 3 . Data Pre-processing

## 3.3. Data Transformation
Transformasi  data  mengacu  pada  proses mengubah susunan atau karakteristik data asli agar lebih  sesuai  atau  lebih  mudah  dipahami  untuk metode pemodelan atau analisis data. Transformasi data  berupaya  mengoptimalkan  kualitas  data, mengurangi  gangguan,  dan  menyelaraskannya
dengan asumsi tertentu yang diperlukan agar teknik analisis atau pemodelan dapat digunakan.[9]
Selama  tahap  transformasi  data,  data  impor yang telah dipilih untuk dianalisis lebih lanjut akan melalui  serangkaian  prosedur  untuk  meningkatkan kualitasnya  dan  memfasilitasi  interpretasinya. Untuk  memulai,  penting  untuk  mengubah  variabel kategori ke dalam format numerik untuk memungkinkan pemrosesan dengan metode pemodelan.  Selain  itu,  sangat  penting  untuk memanfaatkan operator pengganti nilai yang hilang untuk  mengelola  data  yang  tidak  lengkap. Selanjutnya  dapat  dilakukan  prosedur  normalisasi atau  standardisasi  untuk  menjamin  bahwa  data mempunyai  skala  yang  konsisten,  sehingga mencegah  kelaziman  variabel  tertentu  dalam analisis.  Prosedur  ini  memfasilitasi  penyesuaian struktur  data  untuk  menghasilkan  hasil  yang  lebih efisien  ketika  digunakan  pada  tahapan  berikut, seperti  pemodelan  dengan  algoritma  C4.5  di RapidMiner.[10]

## 3.4. Data Mining
Data  Mining  adalah  prosedur  sistematis  yang mengekstraksi pengetahuan dan informasi baru dari sejumlah besar data yang disimpan di gudang data, menggunakan  teknik  statistik  dan  matematika  dari kecerdasan  buatan.  Inti  dari  penelitian  ini  terletak pada  eksplorasi  pola  atau  informasi  yang  menarik melalui  penggunaan  prosedur,  metode,  atau algoritma  yang  telah  ditetapkan.  Memprediksi prestasi belajar siswa di Mts Yamuallim Panongan menggunakan  Algoritma  Decision  Tree.  Urutan proses data mining melibatkan penggunaan metode Decision Tree:
Gambar 1 . Proses Rapid mainer

## 3.5. Read Excel
Buka  dan  akses  file  Excel.  Manfaatkan operasi  ini  untuk  mengambil  data  dari  Microsoft Excel.  Pengguna  harus  menentukan  lembar  kerja yang  ingin  diperoleh  sebagai  tabel  data.  Tabel harus  disusun  sedemikian  rupa  sehingga  setiap baris  berhubungan  dengan  sebuah  instance,  dan setiap  kolom  berhubungan  dengan  karakteristik yang  berbeda.  Fungsi  awal  “Baca  Excel”  meliputi kumpulan  data  instruksional,  yaitu  data  kinerja siswa di Mts Yamuallim Panongan.
Gambar 6. Read Excel

## 3.6. Set Role
Operator "Set Role" bertanggung jawab untuk menetapkan  fungsi  atau  peran  suatu  atribut  dalam suatu  dataset.  Atribut  di  dalam  kumpulan  data dapat  memenuhi  banyak  tugas,  seperti  berfungsi sebagai  label  target  untuk  prediksi,  atribut masukan, atau atribut lain dengan tujuan berbeda.
Gambar 7. Set Role
Tabel  1. Parameter dan Atribut operator Set Role
No Parameter Isi 1. Nama id 2. Prestasi Label
Tabel  di  atas  memiliki  atribut  atau  parameter bernama  “Id”  dengan  nilai  atau  isi  “Id”,  yang berfungsi sebagai pengenal atau nomor identifikasi unik  dalam  suatu  sistem  atau  dataset.  Contoh parameter  ID  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  ID  identitas  siswa,  yang  berfungsi  untuk mengidentifikasi  secara  unik  setiap  siswa  dalam sistem  sekolah.  Baris  kedua  pada  tabel  di  atas, berlabel  "i",  menawarkan  penjelasan  yang  lebih komprehensif  tentang  atribut  "Pencapaian"  dan nilai  "Label"  yang  terkait.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  parameter  "Prestasi"  digunakan  untuk memberi  label  atau  kategori  pada  data  dalam penelitian ini.

## 3.7. Decision Tree
Konfigurasi  Operator  Decision  Tree  Setelah mengakses operator "Decision Tree", ubah konfigurasi operator agar selaras dengan kebutuhan analisis  data  studi.  Identifikasi  kualitas  target (label) dan atribut prediktor yang diinginkan sesuai kebutuhan.
Gambar 8. Decision Tree
Penggabungan  aturan  parameter  kriteria, khususnya  Gain  Ratio,  dalam  Decision  Tree  dapat berdampak  besar  pada  struktur  Decision  Tree  dan keunggulan model yang dihasilkan secara keseluruhan. Rasio Keuntungan adalah metrik yang digunakan untuk mengukur tingkat ketidakmurnian data  pada  node  tertentu  selama  pembuatan Decision  Tree.  Ini  memfasilitasi  proses  pemilihan kualitas.  Algoritma  Gain  Ratio  menghasilkan pohon  keputusan  yang  lebih  jelas  dan  mudah dipahami  dengan  mengurangi  proses  pemilihan atribut. Untuk mengoptimalkan "kedalaman maksimal",  seseorang  harus  secara  hati-hati menyeimbangkan kemampuan model untuk menemukan pola yang signifikan sambil menghindari kompleksitas yang berlebihan.
Menggunakan  berbagai  nilai  dalam  uji  coba dan  mengevaluasi  kinerja  model  adalah  metode yang  efektif  untuk  memastikan  parameter  optimal. Pilihan  ambang  batas  kepercayaan  pada  Pohon Keputusan,  seperti  nilai  presisi  0,1,  memiliki pengaruh  besar  baik  terhadap  keputusan  yang dibuat oleh model maupun arsitektur Decision Tree yang dibangun secara keseluruhan. Nilai keyakinan berkorelasi  erat  dengan  ambang  batas  keyakinan yang  diperlukan  agar  suatu  keputusan  dianggap sah.
Gambar  9. Parameters Decision Tree

## 3.8. Apply Model
Pendekatan ini melibatkan penggunaan model ahli untuk menghasilkan prediksi atau mengklasifikasikan  data  yang  tidak  dikenal. Gunakan fungsi "Apply Model" untuk menghasilkan  prediksi  untuk  setiap  kumpulan  data baru. Proses ini melibatkan navigasi melalui pohon keputusan  dengan  mengevaluasi  karakteristik  data untuk mencapai node terminal yang sesuai.
Gambar 10. Apply Model
3.9. Performance
Fungsi "performance" mengkuantifikasi kinerja  model  Decision  Tree  dalam  penelitian  ini dengan mengevaluasi metrik akurasi dan kesalahan klasifikasi..
Gambar 11 . Performace

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  sumber  data sekunder  yang  diperoleh  melalui  kesepakatan formal  antara  penulis  dan  masyarakat.  Data  yang diperoleh  diperoleh  dari  komunitas  yang  secara aktif memberikan persetujuannya untuk membagikan  informasinya.  Data  yang  digunakan termasuk  dalam  kategori  data  sekunder  dan  terdiri dari  kumpulan  410  sampel  data,  terutama  terkait Data Prestasi Belajar Siswa. Data di atas mencakup prestasi akademik siswa MTs Yamu'allim Panongan  dalam  bidang  akademik  terkini.  Ini mencakup  serangkaian  evaluasi,  termasuk  nilai ujian,  tugas,  dan  penilaian  lainnya,  yang  berfungsi sebagai indikasi pencapaian akademik.
Fase  analisis  yang  sedang  berlangsung melibatkan  tabel  akurasi  yang  menyajikan  hasil berikut: 258 Prakiraan sedang dengan presisi kelas 100%,  85  Prediksi  rendah  dengan  presisi  kelas 100%,  dan  67  Prediksi  tinggi  dengan  presisi  kelas 100%.
Gambar  12.  Gambar Tabel Accuracy  pada  nilai indeks
Bagian  ini  memperkenalkan  operator  pohon keputusan  yang  mengekstrak  nilai  dari  informasi
pelabelan yang diberikan sebelumnya, seperti yang ditunjukkan  pada  gambar  di  atas.  Jika  jumlah seluruh  skor  kurang  dari  atau  sama  dengan  12,5, maka skor pembelajaran yang diantisipasi dianggap rendah.  Jika  skor  kumulatif  keseluruhan  melebihi 12,5,  ada  dua  kemungkinan  hasil.  Jika  jumlah seluruh skor  di  bawah  18,5,  maka  skor pembelajaran  yang  diantisipasi  dianggap  sedang. Skor kumulatif sebesar 18,5 menunjukkan pencapaian yang sangat dinantikan.
Gambar 13. Pohon Keputusan
Pada bagian ini, kami menyajikan pendekatan baru terhadap pelabelan yang menggabungkan nilai confidence.  Nilai  ini  berfungsi  untuk  mengukur tingkat  kepastian  yang  kita  miliki  mengenai keakuratan aturan asosiasi atau prediksi model.
Gambar 14. Nilai Confidence Interval
Dengan  menggunakan  prosedur  penilaian  ini, Anda  dapat  menilai  keefektifan  model  Pohon Keputusan  atau  C4.5  yang  telah  Anda  buat  dalam analisis  data  Anda.  Pastikan  konfigurasi  dan pengaturan evaluasi disesuaikan dengan kebutuhan dan  tujuan  individu.  Dalam  bidang  data  mining, pengetahuan  berkaitan  dengan  pemahaman  yang diperoleh melalui proses menganalisis dan menyelidiki data. Penambangan data adalah  teknik sistematis  yang  berupaya  mengidentifikasi  pola, tren,  atau  wawasan  berharga  dari  kumpulan  data yang  rumit.  Pemahaman  ini  selanjutnya  dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan,  memahami  hubungan  antar  faktor,  dan mendukung  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang suatu peristiwa atau proses.
Misalnya,  dalam  upaya  penambangan  data yang menggunakan algoritme C4.5 untuk memperkirakan  kinerja  siswa,  pengetahuan  yang diperoleh  dapat  mencakup  korelasi  antara  faktor- faktor  seperti  durasi  belajar,  ketidakhadiran,
bantuan  orang  tua,  dan  prestasi  siswa.  Investigasi seperti  ini  dapat  menghasilkan  wawasan  berharga mengenai elemen-elemen utama yang mempengaruhi  pencapaian  pembelajaran,  sehingga membantu  pengambilan  keputusan  dalam  bidang pendidikan. Kemahiran dalam kerangka penambangan  data  juga  mencakup  kemampuan untuk  menganalisis  hasil  model  dan  mengevaluasi efektivitasnya.  Penggunaan  algoritma  C4.5  untuk menghasilkan  pohon  keputusan  menghasilkan pengetahuan tentang bagaimana pohon memprediksi  hasil  dengan  memanfaatkan  aturan yang diturunkan dari data.
Penting  untuk  diketahui  bahwa  pengetahuan yang  diperoleh  melalui  data  mining  bersifat dinamis  dan  terus  berkembang  seiring  dengan semakin  banyaknya  data  yang  dikumpulkan  dan pemahaman  yang  lebih  dalam  mengenai  area permasalahan telah tercapai. Oleh karena itu, tahap awal  dalam  memperoleh  pengetahuan  penting adalah  proses  penambangan  data,  namun  praktik pemantauan,  evaluasi,  dan  revisi  model  yang berkelanjutan  sangat  penting  untuk  menjaga ketepatan  waktu  dan  pentingnya  pengetahuan dalam jangka panjang.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
kemampuan  untuk  meningkatkan  ketepatan peramalan  kinerja  akademik  siswa  di  MTs Yamu'allim Panongan dengan meningkatkan algoritma  C4.5.  Pemilihan  yang  cermat  dan penyesuaian parameter yang tepat dapat meningkatkan  ketepatan  model  prediksi,  sehingga memberikan  kontribusi  yang  besar  terhadap pemantauan dan evaluasi kinerja siswa.
Integrasi faktor sosial sebagai elemen penting.
Temuan penelitian menyoroti perlunya mengintegrasikan  faktor  sosial  ke  dalam  model prediksi.  Penelitian  ini  meningkatkan  pemahaman tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  prestasi siswa  dengan  mengintegrasikan  variabel  sosial, seperti  lingkungan  keluarga  dan  dukungan  sosial. Fitur  ini  menawarkan  sudut  pandang  yang  lebih luas,  meningkatkan  pengetahuan  yang  diperoleh melalui model prediksi.
Pentingnya  Penerapan  Temuan  Penelitian untuk  Meningkatkan  Pembelajaran.  Penerapan temuan penelitian ini diharapkan  memberikan efek positif  pada  metode  pengajaran.  Guru  dan  staf sekolah  dapat  memanfaatkan  data  prediktif  untuk mengembangkan  strategi  pembelajaran  terfokus, mendorong kemajuan individu siswa, dan mengoptimalkan efektivitas proses pembelajaran. Disarankan  untuk  berkolaborasi  dengan  ahli statistik  atau  profesional  ilmu  data  selama  fase pengoptimalan  algoritme.  Dengan  memilih  dan menyempurnakan  parameter  secara  cermat,  model prediksi  dapat  dibangun  berdasarkan  basis  statistik yang  kuat  dan  andal.  Pemeriksaan  Menyeluruh Terhadap  Faktor-Faktor  Sosial  Lakukan  lebih
banyak  survei  dengan  fokus  yang  lebih  besar  pada faktor-faktor  sosial  yang  mempengaruhi  prestasi akademik  siswa.  Dengan  memperoleh  pemahaman yang mendalam, model prediktif dapat ditingkatkan dengan  memasukkan  data  yang  lebih  akurat, sehingga meningkatkan akurasi dan relevansinya.
Pelatihan  Pemanfaatan Hasil  Peramalan
Memberikan  panduan  kepada  pendidik  dan  staf sekolah  dalam  menggabungkan  hasil  prediksi dengan  benar  ke  dalam  tugas  profesional  rutin mereka.  Meningkatkan  kapasitas  mereka  untuk menilai dan melaksanakan temuan penelitian
DAFTAR PUSTAKA [1]  P. Ekayani, “PENTINGNYA PENGGUNAAN MEDIA PEMBELAJARAN
UNTUK MENINGKATKAN PRESTASI BELAJAR  SISWA.”  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/315 105651
[2]  A. Sofalul Khazari, F. Marisa, and I. Dharma Wijaya, “SISTEM REKOMENDASI PENENTUAN JUDUL SKRIPSI MENGGUNAKAN ALGORITMA
DECISION TREE.”
[3]  I.  Zulfa,  R.  Rayuwati,  and  K.  Koko, “Implementasi data mining untuk menentukan strategi  penjualan  buku  bekas  dengan  pola pembelian  konsumen  menggunakan  metode apriori,” Teknika: Jurnal Sains dan Teknologi ,  vol.  16,  no.  1,  p.  69,  Jun.  2020, doi: 10.36055/tjst.v16i1.7601.
[4]  P.  Bidang  Komputer  Sains  dan  Pendidikan Informatika,  D.  Akademi  Perekam  dan Informasi  Kesehatan  Iris  Padang  Jl  Gajah
Mada  No,  and  S.  Barat,  “Jurnal  Edik
Informatika Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5 Yuli Mardi”. [5]  “jurnal juna eska”.
[6]  V.  S.  Ginting,  K.  Kusrini,  and  E.  Taufiq, “Implementasi Algoritma
C4.5 untuk Memprediksi Keterlambatan Pembayaran Sumbangan Pembangunan Pendidikan Sekolah  Menggunakan  Python,” Inspiration: Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi , vol. 10, no. 1, Jun. 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i1.2535.
[7]  ]  Jurusan,  S.  Komputer,  F.  Mipa,  U. Tanjungpura,  J.  Prof,  and  H.  H.  Nawawi, “IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN  ALGORITMA  C4.5  UNTUK PENJURUSAN  SISWA  (STUDI  KASUS: SMA  NEGERI  1  PONTIANAK)  [1]  Beti Novianti,  [2]  Tedy  Rismawan  [3]  Syamsul Bahri,” 2016.
[8]  F.  Faisal  Nugraha,  I.  Sunandar,  and  C. Juliane,  “Penerapan  Data  Mining  Dengan Metode  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma C4.5,” Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi ,  vol.  9,  no.  4,  2022,  [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[9]  A.  Novandya  and  I.  Oktria,  “Penerapan Algoritma Klasifikasi Data Mining C4.5 Pada Dataset Cuaca Wilayah Bekasi,” 2017.
[10]  S.  Hendrian,  “Algoritma  Klasifikasi  Data Mining  Untuk  Memprediksi  Siswa  Dalam Memperoleh  Bantuan  Dana  Pendidikan,” Faktor Exacta , vol. 11, no. 3, Oct. 2018, doi:
10.30998/faktorexacta.v11i3.2777.