Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 104-111                                                                             E ISSN : 2722-2713

## KLASIFIKASI GAYA BELAJAR PADA MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4.5
Suherman 1) , Marlia Purnamasari 2) , Arif Rahmatullah 3) , Sunny Samsuni 4) , Ahmad Kautsar 5)
1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informatika, Universitas Serang Raya Jl. Raya Serang – Cilegon KM. 5. Taman Drangong, Banten
Co Responden Email: marlia.unsera@gmail.com

## Article history
Received 12 Dec 2023 Revised   03 Jan 2024 Accepted 18 Jan 2024 Available online 27 Jan 2024
Keywords
Gaya Belajar,
Mahasiswa,
Data Mining. Algoritma C4.
Abstract Learning  style  is  an  individual's  way  of  absorbing  information.  In  higher education,  many  activities  require  the  ability  to  absorb  information,  such  as when  lecturers  provide  material,  so  learning  styles  need  to  be  considered.  In conveying the information provided by the lecturer, problems, and needs related to  this  were  discovered,  namely  the  unavailability  of  determining  the classification  of  learning  styles  for  students.  Currently,  lecturers  are experiencing difficulties in assessing students' ability achievements based on the criteria of learning styles and classifying them, and also to improve the quality of learning methods. The suggestions given to achieve the goals and overcome these problems  are  designing  a  classification  of  learning  styles  for  students  and processing data using computers. This research uses the C4.5 Algorithm method. The C4.5 algorithm is included in the Decision Tree-based classification, where the  C4.5  algorithm  is  a  method  that  can  handle  numeric  type  features.  The results  of  this  research  are  classification  by  implementing  the  C4.5  Algorithm which  can  determine  students'  learning  style  abilities,  based  on  predetermined criteria,  so  that  this  classification  can  be  easier,  more  effective,  and  more efficient. The benefits of the results of this classification can help lecturers find out  students'  learning  styles  to  be  used  as  considerations  for  assessment  and learning methods in class.
Riwayat Diterima 12 Des 2023 Revisi      03 Jan 2024
Disetujui  18 Jan 2024 Terbit       27 Jan 2024
Kata Kunci Gaya Belajar, Mahasiswa,
Data Mining. Algoritma C4.

## Abstrak
Gaya  belajar  adalah  cara  individu  untuk  menyerap  informasi.  Dalam  perguruan tinggi  banyak  kegiatan  yang  dibutuhkannya  kemampuan  dalam  menyerap informasi  seperti  ketika  dosen  memberikan  materi,  sehingga  gaya  belajar  perlu diperhatikan.  Dalam  penyampaian  informai  yang  diberikan  oleh  dosen ditemukannya  permasalahan  dan  kebutuhan  terkait  hal  tersebut,  yaitu  belum tersedianya  penentuan  klasifikasi  gaya  belajar  pada  mahasiswa.  Yang  mana sekarang  ini  dosen  mengalami  kesulitan dalam memberikan penilaian pencapaian kemampuan  terhadap  mahasiswa  berdasarkan  kriteria  dari  gaya  belajar  dan mengklasifikasikannya,  dan    juga  untuk    meningkatkan  kualitas  metode pembelajaran.  Adapun  saran    yang  diberikan  untuk  tercapainya    tujuan  dan mengatasi  permasalahan  tersebut  yaitu  dirancangnya    klasifikasi    gaya  belajar pada  mahasiswa  dan  pengolahan  data  yang  dilakukan  menggunakan  komputer. Penelitian  ini  menggunakan  metode  Algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5  termasuk dalam  klasifikasi  berbasis Decision  Tree ,  yang  mana  algoritma  C4.5  merupakan metode yang dapat menangani fitur dengan  tipe  numerik. Hasil dari penelitian ini yaitu  klasifikasi  dengan  mengimplementasikan  Algoritma  C4.5  yang  dapat mengetahui  kemampuan  gaya  belajar  pada  mahasiswa,  berdasarkan  kriteria  yang sudah  ditetapkan,  sehingga  klasifikasi  ini  dapat  semakin  mudah,  efektif,  dan efisien. Manfaat dari hasil klasifikasi ini dapat membantu dosen mengetahui gaya belajar  pada  mahasiswa  untuk  dijadikan  pertimbangan  penilaian  dan  metode pembelajaran di kelas.

## PENDAHULUAN
Berkembangnya Ilmu Data  Mining memberikan inovasi baru dalam hal pendayagunaan  kumpulan  data  yang  banyak sehingga dapat bermanfaat bagi pengembangan pengetahuan,  baik  secara  khusus  pada  bidang yang  berkaitan  dengan  data  tersebut  maupun
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 104-111                                                                             E ISSN : 2722-2713
secara global. (Rika et al., 2023) Banyak fungsi yang  dapat  diterapkan  dari  ilmu  data  mining antara  lain,  estimasi,  prediksi,  klasterisasi, klasifikasi dan asosias.
Gaya belajar adalah seperangkat karateristik  pribadi  yang  menjadikan  efektif pengajaran bagi beberapa mahasiswa dan tidak efektif  bagi  yang  lain  (DePoter,  Bobbi,  2013). Gaya belajar visual adalah gaya belajar dengan cara  melihat,  mengamati,  memandang,  dan sejenisnya.  Ciri  khas  belajar  visual  adalah mencintai  akan  keterampilan  serta  kerapihan dan sangat memperhatikan detail. Gaya belajar auditorial  adalah  gaya  belajar  dengan  cara mendengar.  Individu  dengan  gaya  belajar  ini, lebih  dominan  dalam  menggunakan  indera pendengaran untuk melakukan aktivitas belajar. Individu  mudah  belajar,  mudah  menangkap stimulus  atau  rangsangan  apabila  melalui  alat indera  pendengaran  (Mustofa  et  al.,  2021). Individu  dengan  gaya  belajar  auditorial memiliki  kekuatan  pada  kemampuannya  untuk mendengar. Gaya belajar kinestetik adalah gaya belajar  dengan  cara  bergerak,  bekerja,  dan menyentuh.  Maksudnya  ialah  belajar  dengan mengutamakan  indera  perasa  dan  gerakan- gerakan  fisik. (Herdiansah  et  al.,  2023) Individu  dengan  gaya  belajar  ini  lebih  mudah menangkap pelajaran apabila bergerak, meraba, atau mengambil tindakan.
Metode decision tree atau pohon keputusan mengelompokkan merupakan metode klasifikasi yang telah banyak digunakan untuk penyelesaian masalah klasifikasi. Klasifikasi pohon keputusan menyediakan  metode  yang  cepat  dan  efektif untuk dataset(setio, P.B.N., D.R.S., & Winarno, 2020). Bahkan pengembangan terhadap  metode  pohon  keputusan  telah dilakukan  untuk  menghasilkan  pendekatan yang mampu mengklasifikasi data-data sensitif. Pendekatan    metode  pohon  keputusan  telah terbukti  dapat  diaplikasikan  dalam  berbagai bidang  kehidupan.  Penggunaan  algoritma induksi pohon keputusan diantaranya penentuan  penerimaan  beasiswa  (Febriani  & Wahyusari, 2021), mengukur transmisi pembelajaran    (Pratama  et  al.,  2022),  prediksi minat  penjurusan  siswa  (Yulia  et  al.,  2022), penentuan  lokasi  waralaba  (Priyanti,  2023), prediksi  data  pelanggan  (Nicholas  Reinaldo  & Dwiasnati, 2023)
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon
keputusan.  Algoritma  ini  merupakan  metode klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan terkenal.  Metode  pohon  keputusan  mengubah fakta  yang  sangat  besar  menjadi  pohon keputusan yang merepresentasikan aturan(Prashig,  2007).  Aturan  dapat  dengan mudah  dipahami.  Pohon  keputusan  berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan  tersembunyi  antara  sejumlah  calon variabel  input  dengan  variabel  target(Rahman & ., 2019).
Ada beberapa cara untuk mengklasifikasi gaya  belajar  mahasiswa,  salah  satunya  dengan menggunakan Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  atau segmentasi  atau  pengelompokan  dan  bersifat prediktif,  klasifikasi  merupakan  sala  satu proses  data  mining  yang  bertujuan  untuk menemukan pola yang berharga dari data yang relatif  besar  hingga  sangat  besar  (Munandar, 2019).
Mengetahui  gaya  belajar  mahasiswa sangatlah  penting  untuk  dosen  dan  mahasiswa itu sendiri  agar  dapat   memaksimalkan  potensi mahasiswa  itu  sendiri  dan  memaksimalkan dosen  dalam  penilaian  terhadap  mahasiswa. Dalam  situasi  ini  dosen  di  Universitas  Serang Raya  (UNSERA)  mendapatkan  permasalahan dan kebutuhan terkait hal tersebut, yaitu belum tersedianya  penentuan  klasifikasi  gaya  belajar pada mahasiswa. Yang mana dosen mengalami kesulitan dalam memberikan penilaian pembelajaran  terhadap  mahasiswa.  Adapun saran  yang  diberikan  untuk  tercapainya  tujuan dan  mengatasi  permasalahan  tersebut  yaitu dirancangnya  klasifikasi  gaya  belajar  pada mahasiswa menggunakan Algoritma C4.5(setio, P.B.N., D.R.S., & Winarno, 2020).
Pada  dasarnya  Penelitian  ini  dilakukan sebagai  upaya  untuk  memberikan  solusi penyelesain atas kendala dosen dalam mengetahui  gaya  belajar  pada  mahasiswa  dan mengembangkan  aplikasi  berbasis  Web.  Cara kerja aplikasi ini yaitu user memilih salah satu dari  kriteria  yang  telah  disediakan.  Hasil penentuan  gaya  belajar  mahasiswa  didasarkan atas  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan metode klasifikasi Decision Tree dan menggunakan    algoritma  C4.5.  Jika  hasil perhitungan  tersebut  cenderung  pada  gaya belajar  visual,  maka  mahasiswa  tersebut disarankan untuk belajar dengan menggunakan gaya visual. Begitupun jika hasil
perhitungannya  cenderung  pada  auditorial  atau kinestik  maka  mahasiswa  tersebut  di  sarankan untuk  belajar  dengan  menggunakan  gaya belajar auditorial atau kinestik.
Berdasarkan  latar  belakang  masalah diatas, maka dapat dirumuskan masalah sebagai berikut : (1) Bagaimana menganalisis klasifikasi  gaya  belajar  pada  mahasiswa?  (2) Bagaimana      merancang  dan  menerapkan aplikasi  berbasis  web  dalam  klasifikasi  gaya belajar  pada  mahasiswa  menggunakan  metode algoritma C4.5 dan (3) Bagaimana mengimplementasi  algoritma  C4.5  ke  dalam klasifikasi gaya belajar pada mahasiswa
Beberapa  batasan  yang  digunakan  dalam pelaksanaan  penelitian  ini  adalah  (1)  Data  di peroleh  dari  Observasi  terhadap  Mahasiswa Universitas  Serang  Raya,  Fakultas  Teknologi Informasi, Informatika, tahun ajaran 2020/2021.  (2)  Metode    yang    diterapkan dalam  pohon  keputusan  penelitian  ini  adalah Algoritma  C4.5.  (3)Aplikasi  yang  akan dibangun  menerapkan  metode  Algoritma  C4.5 dalam  klasifikasi  gaya  belajar  mahasiswa.  (4) Gaya  belajar  yang  akan  dipilih  adalah  3  yaitu: Visual,  Auditorial,  dan  Kinestetik.  (5)  Bahasa pemrograman    yang    digunakan    adalah    PHP dan  database yang digunakan adalah MySQL. (6)  Tools  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Visual Studio Code.
Adapun  tujuan  penelitian  yang  ingin dicapai berdasarkan rumusan masalah yang ada adalah  :  (1)  Untuk  menganalisis  klasifikasi gaya  belajar  pada  mahasiswa.  (2)  Untuk merancang  dan  menerapkan  aplikasi  berbasis web  dalam    klasifikasi  gaya  belajar  pada mahasiswa  berdasarkan  menggunakan  metode Algoritma  C4.5.  (3)  Untuk  mengimplementasi Algoritma  C4.5  ke  dalam  klasifikasi  gaya belajar pada mahasiswa.
Beberapa penelitian yang relevan dengan penelitian  yang  penulis  lakukan  diantaranya: (OSCARIO  et  al.,  2019),(Ramadandi  & Jahring, 2020), (Mustofa et al., 2021), (Mata et al., 2022),(Sari et al., 2022), (Herdiansah et al., 2023),  (Sudriyanto  et  al.,  2022)  (Rizki  et  al., 2023).
Oscario,jasmir dan yudi novianto mengungkapkan prediksi gaya belajar menggunakan  algoritma  C4.5  dari  11  atribut menghasilkan  23  rules  dengan  tingkat  akurasi 83,23%(OSCARIO et al., 2019) , S Ramadandi dan  jahring  mengungkapkan  bahwa  tingkat akurasi  naive  bayes  classifier  90%  dengan
menggunakan alat bantu rapid miner(Ramadandi  &  Jahring,  2020),  Ikbal  dkk bereksperimen  data  set  “ data  set  of  learning style  preference ”  di  uji  dengan  algoritma decision  tree  serta  proses  implementasi dilakukan di rapid miner menghasilkan akurasi 99,78%(Mustofa  et  al.,  2021),  Dinda  Zhila Azhari dkk mengungkapkan dari 6 atribut yaitu minat  belajar  siswa,  komunikasi,  cara  belajar siswa, suasana pembelajaran, media pembelajaran dan cara mengajar guru diperoleh 18  rules  dengan  tingkat  akurasi  95,19%  (Mata et al., 2022),Dinda Novita sari mengungkapkan dari  6  atribut  yaitu  metode  belajar,  hobi,  cara membaca,cara  mengingat,  cara  berbicara  dan cara  memahami  diperoleh  akurasi  81,1594% dengan  alat  bantu  weka  (Sari  et  al.,  2022), Nanda  Arista  Rizki  dkk  mengungkapkan terdapat  10  aturan  implikasi  pengklasifikasian cara  belajar  mahasiswa  mandiri  dan  kelompok berdasarkan sumber belajarnya. Youtube selaku  faktor  utama  dalam  pembuatan  pohon keputusan.  Akurasi  tertinggi  terletak  pada pembagian  data  dengan  90:10  dan  memiliki tingkat  kedalaman  sebesar  3    (Rizki  et  al., 2023).

## METODE PENELITIAN
Penelitian        ini        adalah        penelitian untuk    klasifikasi berdasarkan    konsep    data mining   dalam    mengetahui gaya belajar pada mahasiswa.  Kegiatan  yang  akan    dilakukan terdiri  dari  beberapa  tahap yaitu   identifikasi masalah,    pengumpulan   data,   tahap analisis, dan    pembuatan      sistem    aplikasi    berbasis web (gambar 1).
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Kriteria yang digunakan dalam klasifikasi  gaya  belajar  pada  mahasiswa ditunjukan pada tabel 1 berikut.
Tabel 1 Kriteria Klasifikasi Indikator Kriteria (No soal) - Memahami sesuatu dengan asosiasi visual 1,2,3,4,5 - Belajar dengan cara mendengar - Baik dalam aktivitas lisan 6,7,8,9,10
- Belajar  melalui  aktifitas fisik
- Selalu  berorientasi  pada fisik dan banyak gerak
- Menyukai  kegiatan  coba coba 11,12,13,14,15 Klasifikasi gaya belajar pada
mahasiswa,  setiap  kerteria  memiliki  jumlah soal 5 butir yang dimana jumlah seluruh soal adalah  15  butir,  maka  skor  tertinggi  yang didapatkan  kemudian  dikelompokan  kedalam aspek visual, audio dan kinestetik, yang mana ditunjukan oleh table 2 berikut.
Tabel 2 Klasifikasi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan  Metode  Algoritma  C.45 dilakukan  melalui  proses (1)  Developing  and understanding  the  application  domain;  (2) Creating  a  target  data  set;  (3)  Data  celaning and  preprocessing;  (4)  Data  reduction  and projection; (5) Choosing the data mining task; (6 )Choosing the data mining algorithm. Proses developing  and  understanding  the application  domain bertujuan  menemukan klasifikasi  gaya  belajar  mahasiswa. Creating  a target  data  set adalah  membuat  set  data  yang digunakan  yaitu  nama,  semester, jurusan,  mata kuliah,  kelas,  skor_visual,  skor_audio,  dan skor_kinestetik. Data point (sample) yang akan digunakan  yaitu  gaya_belajar. Data  celaning and  preprocessing pada  tahap  ini  dilakukan proses penghapusan data yang tidak diharapkan keberadaannya (outliers), atribut yang dihilangkan  yaitu:  semester,  jurusan,  mata kuliah, kelas.
Kemudian  dilakukan Data  reduction  and projection .  Dari  tahapan data  cleaning  and preprocesing maka  atribut  yang  digunakan
yaitu skor_visual, skor_audio, dan skor_kinestetik.
Ketiga atribut tersebut merupakan kriteria numerik/kontinyu. Untuk
meningkatkan tingkat akurasi metode
klasifikasi,  maka  dilakukan  proses  diskritisasi menggunakan teknik unsupervised discretization pada  kriteria  yang  bernilai numerik/kontinyu,  tujuannya  adalah  untuk mentransformasikan  kriteria  yang  bernilai numerik/kontinyu  menjadi  kriteria  kategorikal seperti berikut :
𝑰𝒏𝒕𝒆𝒓𝒗𝒂𝒍 = 𝑽𝒎𝒂𝒙−𝑽𝒎𝒊𝒏 𝒌 (1)
Keterangan: Vmax = Nilai kriteriaterbesar Vmin = Nilai kriteria terkecil K       = Jumlah Klasifikasi
𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 = 15−0 3 = 5 (2)
Kemudian menentukan batas-batas berikut: 𝐵𝑜𝑢𝑛𝑑𝑎𝑟𝑖𝑒𝑠 = 𝑉𝑚𝑖𝑛 + (𝑖 ∗ 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙) (3) Boundaries(1) = 0 + (1*5) = 5; Boundaries(2) = 0 + (2*5) = 10; Boundaries(1) = 0 + (3*5) = 15; Maka  diperoleh  nilai  kategorikal  atribut sebagai berikut (tabel 3) Tabel 3.Nilai Kategorikal skor_visua l skor_audi o skor_kinesteti k ≤5 >5 ≤10 >10 ≤15 >15 ≤5 >5 ≤10 >10 ≤15 >15
≤5 >5 ≤10 >10 ≤15 >15
Pada  proses Choosing  the  data  mining task metode data mining yang digunakan yaitu pohon  klasifikasi,  karena  sesuai  dengan  tujuan yang ingin dicapai.kemudian selanjutnya adalah  memilih    algoritma  yang  akan digunakan ( Choosing the data mining algorithm) yaitu algoritma C4.5.
Selanjutnya dilakukan penggalian data, diketahui jumlah.
Tentukan  jumlah  himpunan  visual,  audio  dan kinestetik.  Pada  kasus  ini  jumlah  total sampel(S)=140; jumlah sampel visual (V)=95,Jumlah  sampel  audio(A)=  20  dan jumlah sampel Kinestetik(K)= 25. Penyelesaian dilakukan langkah demi langkah yaitu :
Langkah  (1) Tentukan  jumlah  himpunan visual, audio dan kinestetik.
Langkah(2) Hitung nilai entropy sampel traning total  dengan menggunakan formula(4)
No KLASIFIKASI 1 Visual
2 Audio 3 Kinestetik
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 104-111                                                                             E ISSN : 2722-2713
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ − 𝑝𝑖  × log ₂( 𝑝𝑖) 𝑛 𝑖=1 (4)
Keterangan
S = Himpunan Kasus n = Jumlah partisi S Pi = Proporsi Si terhadap S
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙) =   − 95 140 𝑙𝑜𝑔 2 ( 95 140 ) − 20 140 𝑙𝑜𝑔 2 ( 20 140 ) − 25 140 𝑙𝑜𝑔 2 ( 25 140 ) = 1,224
Langkah(3) dihitung  entropy  setiap  atribut terhadap  entropy  total.  Perhitungan  entropy dilakukan  terhadap  klass  atribut  decision. Menghitung  nilai  entropy  skor  visual  ≤  5  dan ˃5. Atribut skor  visual ≤ 5 dan ˃5 memiliki 2 buah jenis value yaitu ≤ 5 sebanyak 41 dan ˃5 sebanyak  99.  Dengan  demikian  perhitungan entropy  untuk  setiap  value  atribut  diperoleh sebagaimana dalam tabel 4 .
Tabel 4. Nilai Entropy Data Traning Pertama
No Atribut Visual Audio Kinestetik Value Entropy Value Entropy Value Entropy 1 Skor ≤ 5 41 1,450 115 0,755 93 0,763 2 Skor ˃ 5 99 0,570 25 0,722 47 1 3 Skor ≤ 10 138 1,234 139 1,213 102 1,224 4 Skor ˃ 10 2 0 1 0 0 0 5 Skor ≤ 15 140 1,224 140 1,224 140 1,224 6 Skor ˃ 15 0 0 0 0 0 0
Langkah(4) Hitung Gain tiap atribut tabel 4 dengan menggunakan formula (5) hasil akhirnya sebagaimana terlihat dalam tabel 5 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) (5)
Keterangan S = Himpunan Kasus
A = Atribut
N = Jumlah Partisi Atribut A |𝑆 𝑖 | = Jumlah kasus pada partisi ke – i
|𝑆| = Jumlah kasus dalam S
Tabel 5. Gain Atribut Gain Skor Visual ≤ 5 dan ˃ 5 0,397 Skor Visual ≤ 10 dan ˃ 10 0,008 Skor Visual ≤ 15 dan ˃ 15 0 Skor Audio  ≤ 5 dan ˃ 5 0,475 Skor Audio  ≤ 10 dan ˃ 10 0,02 Skor Audio  ≤ 15 dan ˃ 15 0 Skor Kinestetik ≤ 5 dan ˃ 5 0,382 Skor Kinestetik ≤ 10 dan ˃ 10 0 Skor Kinestetik ≤ 15 dan ˃ 15 0 Langkah(5) Menentukan root Pohon Keputusan.  Berdasarkan  perhitungan  gain,
dapat dilihat bahwa nilai gain tertinggi (0,475) dimiliki  oleh  atribut  skor_audio  ≤5  dan  >5,
sehingga dengan demikian skor_audio dijadikan sebagai root(B) dari pohon keputusan
yang akan dibentuk. Ilustrasi Gambar 2.
Sedangkan  simpul  keputusan  dilihat berdasarkan  value  atribut  dari  skor_audio, yakni  jika  value  atribut  memiliki  class  target berbeda, maka dilakukan perhitungan nilai gain kembali terhadap atribut tertentu yang merujuk pada  value  atribut  yang  menjadi  root  pohon keputusan.
Langkah(6) Ulangi Langkah(3) sampai Langkah(5)  hingga  setiap  subset  hanya memiliki  masing-masing  satu  klass.  Setelah atribut  skor_audio  ≤5  dan  >5  menjadi  atribut root,  maka  data  training  awal  kemudian menyusut  menjadi  115  sampel    setelah  terjadi split  data  training.  Kemudian  lakukan  kembali Langkah(2)  di  atas  terhadap  Data  Trainig Kedua    untuk  memperoleh  nilai  Entropy  Total Sample Training yaitu sebesar 0,75.
Langkah(7) Menentukan  leaf  node  untuk skor_audio  ≤5  gunakan  Formula(2)  untuk menghasilkan    nilai  Entropy  Data  Training Kedua (Tabel 6).
Tabel 6  Nilai Entropy Data Training Kedua
No Atribut Visual Kinestetik value Entropy value Entropy 1 Skor ≤ 5 25 0,795 68 0,111 2 Skor > 5 90 0,353 47 1 3 Skor ≤ 10 113 0,762 115 0,755 4 Skor  > 10 2 0 0 0 5 Skor  ≤ 15 115 0,755 115 0,755 6 Skor  > 15 0 0 0 0
Langkah(8) Hitung  nilai  G ain tiap  atribut menggunakan  Formula(5)  menghasilkan Gain Kedua (Tabel 7).
Tabel 7 Gain Kedua Atribut Gain Skor_visual ≤5 dan >5 0,306 Skor_visual ≤20 dan >10 0,006 Skor_visual ≤15  dan >15 0 Skor_audio ≤5 dan >5 0,281 Skor_audio ≤20 dan >10 0 Skor_audio ≤15  dan >15 0
Gambar 2 Root Pohon Keputusan
Dari  nilai  skor  Gain  Tertinggi  (0,306) Selanjutnya  didapat  Root  Pohon  Keputusan Kedua  pada skor Skor_visual ≤5 dan >5
Langkah(9) Menentukan leaf  node untuk skor_kinestetik  >  5.  Hitung  nilai  Entropy skor_kinestetik  masing-masing  atribut  dengan menggunakan Formula (2) untuk Data Training Ketiga (Tabel 8).
Tabel 8  Nilai Entropy Data Training Ketiga No Atribut Kinestetik value Entropy 1 Skor ≤ 5 6 0 2 Skor > 5 19 0
3 Skor ≤ 10 25 0
4 Skor  > 10 10 0 5 Skor  ≤ 15 25 0 6 Skor  > 15 0 0
Hitung  pula  dengan  menggunakan  Formula(5) Gain pada masing-masing atribut (Tabel 9).
Tabel 9 Gain Ketiga Atribut Gain Skor_kinestetik ≤5 dan >5 0,795 Skor_kinestetik ≤10 dan >10 0 Skor_kinestetik ≤15  dan >15 0
Langkah(10) Hitung  nilai  entropy  setiap atribut  (Tabel  10)  sehingga  dihasilkan  nilai Gain Ke-empat (Tabel 11)
Tabel 10  Nilai Entropy Data Training Keempat
No Atribut Visual Kinestetik value entropy value entropy 1 Skor ≤ 5 16 0 25 0,722 2 Skor > 5 9 0,911 0 0 3 Skor ≤ 10 25 0 25 0,722 4 Skor  > 10 0 0,722 0 0 5 Skor  ≤ 15 25 0 25 0,722 6 Skor  > 15 0 0,722 0 0 Tabel 11  Gain Keempat Atribut Gain Skor_visual ≤5 dan >5 0,365 Skor_visual ≤10 dan >10 0 Skor_visual ≤15  dan >15 0 Skor_kinestetik ≤5 dan >5 0 Skor_kinestetik ≤10 dan >10 0 Skor_kinestetik ≤15  dan >15 0
Berdasarkan  perhitungan  informasi  gain, dapat dilihat bahwa nilai gain tertinggi (0,365) dimiliki  oleh  atribut  skor_visual  ≤5  dan  >5,
sehingga  dengan  demikian  skor_visual  ≤5  dan >5 dijadikan sebagai root dari pohon keputusan yang  akan  dibentuk.  Sedangkan  simpul keputusan dilihat berdasarkan value atribut dari skor_visual ≤5 dan >5, yakni jika value atribut memiliki  class  target  berbeda,  maka  dilakukan perhitungan  nilai  gain  informasi  kembali terhadap  atribut  tertentu  yang  merujuk  pada value  atribut  yang  menjadi  root  pohon keputusan.
Setelah  atribut  skor_visual  >5  menjadi  atribut root,  maka  data  training  awal  kemudian menyusut  setelah  terjadi  split  menjadi  Data Training ke-lima
Langkah(11) Hitung  nilai  entropy  total  dari Data  Training  ke-lima  (0,991),  gunakan Formula (4).
Langkah(12) Tentukan leaf  node untuk skor_visual ≤5. Hitung nilai entropy skor_visual ≤5 dan >5
Gambar  4  merupakan  ilustrasi  terbentuknya root pohon keputusan dengan simpul keputusan awal menurut value atribut-nya
Gambar 4 . Hasil Pohon Keputusan Berdasarkan pohon keputusan diatas maka diperoleh aturan rule sebagai berikut :
a. IF  B  ≤  5  AND  A  ≤  5  AND  C    ≤  5  THEN Visual
b. IF  B  ≤  5  AND  A  ≤  5  AND  C    >  5  THEN Kinestetik
c. IF B  ≤ 5 AND A  > 5 THEN Visual
d. IF B > 5 AND A  ≤ 5 THEN Audio
e. IF B > 10 AND B > 10 THEN Visual
Setelah mendapatkan aturan rule dari perhitungan data training maka selanjutnya adalah melakukan uji rule menggunakan data testing sebanyak 20. Dari 20 data testing didapat 19 data yang diprediksi secara benar dan 1 data yang diprediksi secara tidak benar. selanjutnya  adalah  menghitung  kinerja dari klasifikasi pada penelitian ini menggunakan  metode  contusion  matrix  dari hasil tersebut, sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = Jumlah data yang diprediksi secara benar Jumlah prediksi yang dilakukan
(6)
= 19 20 X 100 = 95%
Gambar 3. Leaf Pohon Keputusan Kedua
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 104-111                                                                             E ISSN : 2722-2713
𝐿𝑎𝑗𝑢 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = Jumlah data yang diprediksi secara salah
Jumlah prediksi yang dilakukan (7) = 1 20 X 100 = 5%
Hasil  dari  perhitungan  contusion  matrix dengan  metode  C4.5  mempunyai  akurasi  95% dari  jumlah  data  yang  diprediksi  secara  benar yaitu  19  data  dengan  jumlah  presdiksi  yang dilakukan  sebanyak  20  data,  dan  mempunyai laju  error  %5  dengan jumlah  data  yang diprediksi  secara  salah  yaitu  1  data  dengan jumlah  presdiksi  yang  dilakukan  sebanyak  20 data.
Penerapan Algoritma C4.5 untuk
Klasifikasi  Gaya  Belajar  Mahasiswa  adalah aplikasi  klasifikasi  kemampuan  mahasiswa dalam  belajar  untuk  membantu  dosen  dalam melakukan  klasifikasi  setiap  mahasiswa  yang dapat diakses melalui  menu  login  (gambar  5 ) admin  memberikan  inisiasi  awal  dengan  salah satunya  memasukkan  soal-soal  (gambar  6)  dan hasil klasifikasi (Gambar 7)
Gambar 5. Tampilan Menu Login
Gambar 6.  Tampilan Data Soal
Gambar 7. Hasil Klasifikasi
Hasil  klasifikasi  adalah  halaman  yang menunjukan  nama-nama  siswa  yang  sudah diinput data dan klasifikasinya yang digambarkan  oleh  gambar  7.  Kemudian  hasil akhir ditetapkannya status gaya belajar masing- masing mahasiswa.
Pengujian  sistem  yang  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Black  Box  testing[19].
Cara  pengujian  ini  dilakukan  pada  aplikasi yang telah dibangun sesuai dengan kebutuhan Klasifikasi  Gaya  Belajar  Pada  Mahasiswa yang ditampilkan dalam Tabel 12.
Tabel 12  Hasil Pengujian No Sekenario Pengujian Hasil yang diharapkan Kesimpulan Halaman Login 1 Mengisi Username dan Password dengan data yang benar lalu klik Login Sistem akan masuk ke dalam dashboard aktor apabila menerima akses login Sesuai Halaman Data Soal 2 Tambah Soal Dapat menambahkan data Soal Sesuai 3 Hapus Soal Dapat menghapus data Soal yang sudah tersimpan Sesuai Halaman Hasil Klasifikasi 4 Hasil Klasifikasi Dapat menampilkan Hasil Klasifikasi Sesuai

## KESIMPULAN
Prosedur  dalam  melakukan  klasifiaksi gaya  belajar  mahasiswa  yang  memiliki  15 kriteria  dengan  6  indikator  yang  dapat diimplementasikan  ke  dalam  klasifikasi  gaya belajar pada mahasiswa yang berhasil dilakukan  dengan  metode  Algoritma  C4.5. Menghasilkan  klasifikasi  yang  baik  dalam penyelesaian  dan  perhitungan  skor  setiap indikator  yang  dimiliki  mahasiswa  sehingga diketahui  hasil  yang  akurat  dalam  proses klasifikasi,  yang  mana  dalam  pohon  keputusan ini didapatkan akurasi sebesar 95% dengan laju error 5%.
Perancangan  sistem  klasifikasi  dengan penerapan  metode  Algoritma  C4.5  mampu menghasilkan  klasifikasi  yang  baik  dalam penyelesaian  dan  perhitungan  skor  yang dimiliki  mahasiswa,  dan  sudah  melakukan tahap pengujian sistem dengan BlackBox, serta didapatkan  akurasi  sebesar  95%  dengan  laju error 5%.
Dengan  adanya  Sistem  Klasifikasi  Gaya Belajar  Mahasiswa,  pengguna  dapat  lebih efisien,  efektif  dan  mudah  dalam  mendapatkan hasil  klasifikasi  kemampuan  belajar  sebagai bahan evaluasi pembelajaran.

## REFERENSI
DePoter,  Bobbi,  M.  H.  (2013). Quantum Learning:  Membiasakan  Belajar  Nyaman dan  Menyenangkan .  kaifa  PT.  Mizan Pustaka.
Febriani,  D.,  &  Wahyusari,  R.  (2021). (  Studi Kasus : SMA N 2 Cepu ) . 15 (2).
Herdiansah, A., Sugiyani, Y., Fitriawati, N., &
Cholid,  H.  N.  (2023).  Sistem  Informasi Akademik  Penilaian  Hasil  Kegiatan Belajar  Mengajar  Sekolah  Menengah Pertama. JIKA (Jurnal Informatika) , 7 (3), 364–370.
Mata,  P.,  Matematika,  P.,  Azhari,  D.  Z., Damanik,  I.  S.,  &  Suhendro,  D.  (2022).
Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Untuk Klasifikasi  Tingkat  Pemahaman  Siswa . 1 (1), 11–20.
Munandar,  T.  A.  (2019). Bahan  Ajar  Data Mining Dengan R Edisi Revisi 3 .
Mustofa,  H.,  Prasetyo,  I.  A.,  Supriadi,  S., Prasetyo, R. H., Yasri, M., & . F. (2021). Metode  Decision  Tree  Dalam  Pemilihan Gaya  Belajar  Pada  Siswa  Sekolah  Dasar. SAINTEK :  Jurnal  Ilmiah  Sains  Dan Teknologi Industri , 5 (1), 21–29.
Nicholas Reinaldo, R., & Dwiasnati, S. (2023).
Prediction of Customer Data
Classification  by  Company  Category Using  Decision  Tree  Algorithm  (Case Study:  PT.  Teknik  Kreasi  Solusindo). International Journal of Advanced
Multidisciplinary , 2 (2), 229–238.
OSCARIO,  JASMIR,  &  YUDI.  (2019).
Penerapan Algoritma C4.5 untuk Mempredikasi  Kecocokan  Gaya  Belajar Bagi  Siswa  Siswi  Sekolah  Dasar  (Studi
Kasus:  SD  SARIPUTRA  Algoritma  C4.5 Untuk  Memprediksi  Kecocokan  Gaya Belajar  Bagi  Siswa  Siswi  Sekolah  Dasar (Studi  Kasus :  SD  Sariputra  Jambi).
Jurnal Processor , 14 (2), 141–152.
Prashig,  B.  (2007). The  Power  of  Learning Styles: Memacu Anak Melejitkan Prestasi dengan  Mengenali  Gaya  Belajarnya . Miza.
Pratama,  R.  A.,  Kartika,  K.  P.,  &  Chulkamdi. M.  Taufik.  (2022). Penerapan  Algoritma C4 . 5 Untuk Mengukur Kelayakan Media Transmisi Pembelajaran di TK. Lukmanul
Hakim . September , 3448–3462.
Priyanti,  E.  (2023).  Penerapan  Decision  Tree Pada  Penentuan  Waralaba. Swabumi , 11 (1), 8–12.
Rahman, S. R., & . F. (2019). Identifikasi Gaya Belajar  Mahasiswa  Pendidikan  Biologi Universitas Sulawesi Barat. Jambura Edu Biosfer Journal , 1 (1), 1.
Ramadandi,  S.,  &  Jahring,  J.  (2020).  Student
Learning Style Classification Using Naïve Bayes Classifier Method. Jurnal
Teknologi Dan Informasi , 10 (2), 170–179.
Rika, F., Pradini, R. S., & Rikatsih, N. (2023). Perancangan  Prototipe  Sistem  Informasi Sekolah  pada  MTS  Darul  Manja. JIKA (Jurnal Informatika) , 7 (4), 423–430.
Rizki,  N.  A.,  Mumtaza,  M.,  Dewi,  C.  F., Syahlafandi, D., Fendiyanto, P., Studi, P., Matematika,  P.,  Mulawarman,  U.,  & Timur,  K.  (2023). Implementasi  Pohon Keputusan untuk Klasifikasi Cara Belajar Mahasiswa  Mandiri  dan  Berkelompok Berdasarkan Sumber Belajarnya . 3 , 101– 106.
Sari,  D.  N.,  Oktavianto,  H.,  &  Saifudin,  I. (2022).  Penerapan  Data  Mining  Untuk Klasifikasi Gaya Belajar Siswa Menggunakan Algoritma C4.5
Application  Of  Data  Mining  For  Student Learning  Style  Classification  Using  C4.5 Algorithm. Jurnal  Smart  Teknologi , 3 (4), 2774–1702.
Setio,  P.B.N.,  D.R.S.,  &  Winarno,  B.  (2020). Klasifikasi  dengan  Pohon  Keputusan Berbasis Algoritme C4.5. PRISMA, Prosiding  Seminar  NAsional  Matematika 3 , 64–71.
Sudriyanto,  Listrianti,  F.,  &  Jamal.  (2022). Jurnal  Kecerdasan  Buatan  ,  Komputasi dan  Teknologi  Informasi  Implementasi Algoritma  C4  .  5  Untuk  Memprediksi Kesesuaian  Gaya  Belajar  Siswa  Sekolah Dasar . 3 (2), 65–72.
Yulia,  D.,  Pandu  Kusuma,  A.,  &  Fanny
Hebrasianto Permadi, D. (2022).
Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Minat  Penjurusan  Siswa  Di  Smkn  1 Kademangan. JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik  Informatika) , 6 (2),  893–900.