## ALGORITMA CART DALAM PENENTUAN POHON KEPUTUSAN SERTIFIKASI GURU
Nur Nafi’iyah
Teknik Informatika Universitas Islam Lamongan email: nafik_unisla26@yahoo.co.id
Abstract: Mengingat  pentingnya  kemudahan  dalam  melakukan  penilaian  terhadap  portfolio  peserta sertifikasi  ini  maka  penulis  berpendapat  untuk  membuat  sebuah  sistem  yang  dapat  mendukung keputusan ( Decission Support System ) penilaian terhadap dokumen inputan portofolio yang nantinya akan dijadikan acuan kelulusan dari peserta sertifikasi guru ini. Tujuan dari penyusunan penelitian ini adalah membuat pohon keputusan penentuan sertifikasi guru dengan algoritma cart berbasis komputer secara  efektif,  efisien  dan  akurat.  algoritma  CART  mampu  digunakan  untuk  menyelesaikan  studi kasus  penentuan  sertifikasi  guru.  Algoritma  CART  membutuhkan  data  untuk  training,  hasil  training algoritma  CART,  yaitu  pohon  biner  dan  rule.  Hasil  Rule  algoritma  CART  digunakan  untuk  testing data baru.
Keywords: CART, Sertifikasi Guru.
Sertifikasi  guru  merupakan  fenomena  yang sedang  marak  di  tengah-tengah  masyarakat, terutama masyarakat pendidikan. Proses sertifikasi guru yang besar-besaran ini merupakan  kejadian  yang  pertama  kali  dalam perjalanan  sejarah  pendidikan  di  Indonesia. Sertifikasi  adalah  proses  pemberian  sertifikat pendidik untuk guru.
Pada dasarnya penyelenggaraan  sertifikasi  guru  secara  legal didasarkan atas UU No 14 Tahun 2005 tentang Guru  dan  Dosen  dan  Peraturan  Pemerintah Nomor  19  Tahun  2005  tentang  Standar Nasional Pendidikan, yang menyatakan bahwa guru  adalah  pendidik  profesional.  Untuk  itu guru dipersyaratkan memiliki kualifikasi akademik  minimal  S-1  atau  diploma  IV  yang relevan  dan  menguasai  kompetensi  sebagai agen  pembelajaran.  Berdasarkan  Peraturan Pemerintah  tersebut,  proses  sertifikasi  bagi para  guru  dalam  jabatan  dilakukan  dengan penilaian terhadap portofolio.
Portofolio  adalah  bukti  fisik  (dokumen)
yang menggambarkan pengalaman berkarya/prestasi yang
dicapai dalam menjalankan  tugas  profesi sebagai  guru  dalam interval  waktu  tertentu.  Dokumen  ini  terkait dengan  unsur  pengalaman,  karya,  dan  prestasi selama  guru  yang  bersangkutan  menjalankan peran  sebagai  agen  pembelajaran  (kompetensi kepribadian,  pedagogik,  profesional,  dan sosial).  Fungsi  portofolio  dalam  sertifikasi guru  (khususnya  guru  dalam  jabatan)  adalah untuk menilai kompetensi guru dalam
menjalankan  tugas  dan  perannya  sebagai  agen pembelajaran.  Kompetensi  pedagogik  dinilai antara  lain  melalui  dokumen  kualifikasi akademik, pendidikan dan pelatihan, pengalaman mengajar, perencanaan dan
pelaksanaan pembelajaran. Kompetensi kepribadian  dan  kompetensi  sosial  dinilai antara  lain  melalui  dokumen  penilaian  dari atasan  dan  pengawas.  Kompetensi  profesional dinilai antara lain melalui dokumen kualifikasi akademik, pendidikan dan pelatihan, pengalaman mengajar, perencanaan dan pelaksanaan pembelajaran, dan prestasi akademik.
Mengingat  pentingnya  kemudahan  dalam melakukan penilaian terhadap portfolio peserta sertifikasi  ini  maka  penulis  berpendapat  untuk membuat sebuah sistem yang dapat mendukung  keputusan  ( Decission  Support System )  penilaian  terhadap  dokumen  inputan portofolio yang nantinya akan dijadikan acuan kelulusan dari peserta sertifikasi guru ini.
Tujuan  dari  penyusunan  penelitian  ini adalah  membuat  pohon  keputusan  penentuan sertifikasi  guru  dengan  algoritma  cart  berbasis komputer secara efektif, efisien dan akurat.
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  teknik dalam  data  mining.  Klasifikasi  didefinisikan sebagai berikut: (1) Meramalkan kategori label kelas
(diskrit atau
nominal).
(2)
Mengklasifikasikan  (membuat  suatu  model) berdasarkan himpunan pelatihan dan nilai-nilai (label kelas) dalam suatu atribut klasifikasi dan
menggunakannya di dalam mengklasifikasikan data baru.
Klasifikasi adalah proses untuk menemukan model  atau  fungsi  yang  menjelaskan  atau membedakan  konsep  atau  kelas  data,  dengan tujuan  untuk  dapat  memperkirakan  kelas  dari suatu  objek  yang  labelnya  tidak  diketahui. Model  itu  sendiri  dapat  berupa  aturan  “jika- maka”, berbentuk pohon pengambilan keputusan  ( decision  tree ),  formula  matematis seperti Bayesian dan Support Vector atau biasa juga berupa jaringan seperti neural network.
Proses  klasifikasi  biasanya  dibagi  menjadi dua fase: learning dan test. Pada fase learning, sebagian  data  telah  diketahui  kelas  datanya diumpankan untuk membentuk model prediksi. Karena menggunakan data yang telah diberikan  label  terlebih  dahulu  oleh  ahli  di bidang  itu  sebagai  contoh  data  yang  benar maka  klasifikasi  sering  juga  disebut  sebagai metode diawasi ( supervised
method ). Kemudian  pada  fase test, model  yang  sudah terbentuk  diuji  dengan  sebagian  data  lainnya untuk mengetahui akurasi dari model tersebut. Bila  akurasinya  mencakupi  model  ini  dapat dipakai  untuk  prediksi  kelas  data  yang  belum diketahui.
Decision  Tree (pohon  keputusan)  adalah flowchart seperti  struktur tree, di  mana  tiap internal  node  menunjukan  sebuah  test  pada sebuah  atribut,  tiap  cabang  menunjukan  hasil dari test, dan leaf node menunjukan class-class atau class  distribution (Han  &  Khamber, 2001). Decision  Tree adalah  pohon  terstruktur dari  sekumpulan  atribut  untuk  diuji  dengan tujuan meramalkan output- nya. Pohon keputusan  merupakan  salah  satu tool paling populer untuk klasifikasi karena hasilnya yang dapat dipahami dalam bentuk kaidah keputusan.  Untuk  memutuskan  atribut  mana yang  harus  diuji  pertama,  yaitu  atribut  yang memiliki perolehan tertinggi.
Decision Tree berusaha menemukan atribut yang tepat untuk menyelesaikan dan menentukan  kelas.  Dengan  kata  lain,  atribut yang  berada  di  posisi  paling  atas  dalam decision  tree adalah  atribut  yang  paling berpengaruh dalam menentukan hasil prediksi. Oleh  karena  itu,  proses  pembuatan  model decision  tree merupakan  proses  interative untuk menilai atribut paling berpengaruh yang akan menjadi percabangan dari struktur pohon
ini. Percabangan ini juga sering disebut dengan istilah titik percabangan ( split point ).
Proses  ini  dapat  dibagi  menjadi  dua  tahap. Yang  pertama  adalah  menghitung  besarnya pengaruh  dari  setiap  atribut.  Tahap  kedua adalah  memilih  atribut  terbaik  untuk  menjadi titik  percabangan  dari  struktur  pohon.  Untuk tahap pertama ada beberapa matrik yang dapat dipakai  untuk  menghitung  besarnya  pengaruh seperti entropy, information gain . Algoritma dari Decision Tree yang digunakan  dalam  studi  kasus  penelitian  ini yaitu  CART  ( Classification  and  Regression Tree )  adalah  noktah  keputusan  yang  selalu bercabang dua atau bercabang biner. Algoritma ini  pertama  kali  digagas  oleh  Leo  Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen, dan Charles Stone  (Larose,  2005).  Algoritma  ini  juga masuk dalam The Top Ten Algorithms in Data Mining (Wu dan Kumar, 2009).
Langkah-langkah  algoritma  CART  adalah sebagai berikut:
1. Langkah  pertama,  susunlah  calon  cabang ( candidate split ). Penyusunan ini dilakukan terhadap seluruh variabel prediktor  secara  lengkap  ( exhaustive ).
Daftar  yang  berisi  calon  cabang  disebut daftar calon cabang mutakhir.
2. Langkah  kedua  adalah  menilai  kinerja keseluruhan  calon  cabang  yang  ada  pada daftar calon cabang mutakhir dengan jalan menghitung  nilai  besaran  kesesuaian.
) | ( t s  .     gori jumlahkate j r l r l t j P t j P P P t s 1 | ) | ( ) | ( | 2 ) | (  T l =  calon  cabang  kiri  dari  noktah keputusan t T r =  calon  cabang  kanan  dari  noktah keputusan t.
P l = latihan data pada cata jumlah t kiri cabang calon pada cata jumlah l tan tan P t = latihan data pada cata jumlah t kanan cabang calon pada cata jumlah r tan tan t keputusan noktah pada cata jumlah t kiri cabang calon pada j i berkategor cata jumlah t j P l l tan tan ) | (  t keputusan noktah pada cata jumlah t kanan cabang calon pada j i berkategor cata jumlah t j P r r tan tan ) | ( 
3. Langkah  ketiga  adalah  menentukan  calon cabang  manakah  yang  akan  benar-benar dijadikan  cabang  dengan  memilih  calon
cabang  yang  memiliki  nilai  kesesuaian ) | ( t s  terbesar. Setelah itu, gambarkanlah percabangan. Jika tidak ada lagi noktah keputusan, pelaksanaan algoritma CART akan dihentikan. Namun jika  masih  terdapat  noktah  keputusan, pelaksanaan algoritma dilanjutkan dengan kembali  ke  langkah  kedua,  dengan terlebih  dahulu  membuang  calon  cabang yang  telah  berhasil  menjadi  cabang sehingga mendapatkan daftar calon cabang mutakhir yang baru.

## METODE
Secara  umum,  sistem  ini  membuat  pohon keputusan  kelulusan  calon  peserta  sertifikasi guru,  sehingga  memperoleh  hasil  yang  berupa lolos  sertifikasi  atau  tidak  lolos.  Pada  sistem ini  user  akan  menginput  data-data  calon peserta  sertifikasi  berdasarkan  kriteria  yang sudah ditentukan berupa (kualifikasi akademik; pendidikan dan pelatihan; pengalaman mengajar; perencanaan dan pelaksanaan pembelajaran;  penilaian  dari  atasan  dan pengawas; prestasi akademik; karya pengembangan  profesi;  keikutsertaan  dalam forum ilmiah; pengalaman organisasi di bidang kependidikan  dan  sosial;  dan  penghargaan yang  relevan  dengan  bidang  pendidikan). Sistem  ini  akan  menghasilkan  suatu  pohon keputusan  yang  nantinya  akan  dibuat  sebagai acuan  dalam  penentuan  kelulusan  peserta sertifikasi guru.
Perancangan proses menggambarkan proses-proses yang ada pada sistem yang akan dibangun. Berdasarkan hasil observasi terdapat dua  entitas  yang  berkaitan  dengan  sistem. Entitas  tersebut  yaitu:  Operator  input  dan Accessor.  Untuk  mendeskripsikan  proses  dari sistem  ini  yaitu,  Peneliti  di  sini  menginputkan data  dokumen  portofolio  yang  telah  dibuat. Operator  input,  merupakan  peneliti  yang memasukan  informasi  yang  dikumpulkan untuk  diolah.  Accessor,  merupakan  pengguna yang  juga  mengakses  sistem  secara  aplikasi untuk  memasukan  data  standarisasi  nilai kelulusan,  data  komponen  yang  dinilai  serta menentukan  bobotnya,  dan  data  nilai  kriteria dari  komponen  itu  sendiri.  Dan  merupakan penerima hasil dari sistem pendukung keputusan  untuk  dipertimbangkan  kembali
siapa  saja  yang  berhak  lulus  uji  kompetensi untuk dibuat hasil akhir kelulusan sertifikasi.
Untuk  memperjelas  bagaimana  proses sistem, seperti Gambar 1.
1 Sistem Penentuan Sertifikasi Guru Operator Input Accessor Input Data Sertifikasi Input Nilai Kriteria Hasil Kelulusan Hasil Kelulusan Input Kriteria Penilai Input Calon Guru Input Nilai Komponen Input Nilai dokumen

## Gambar 1. Diagram Konteks Pohon Keputusan Sertifikasi Guru
Sistem  ini  menggunakan  database  dan rancangan  dari  database  pohon  keputusan sertifikasi guru terdapat delapan tabel. Diantaranya  tabel  data_asal,  tabel  peserta, tabel data_uji, tabel dokumen, tabel komponen, tabel  kriterian,  tabel  standar  dan  tabel  login. Untuk  memperjelas  deskripsi  dari  masing masing tabel seperti Gambar 2.
relasi relasi1 relasi2 relasi3 relasi6 relasi5 peserta id_peserta nip_peserta nuptk_peserta nama_peserta tempat_lahir tanggal_lahir alamat pangkat_gol nama_sekolah alamat_sekolah <pi> <pi> Characters (18) Characters (24) Characters (25) Characters (35) Characters (30) Characters (10) Characters (40) Characters (35) Characters (30) Characters (30) <M> <M> Identifier_1 ... <pi> komponen id_komponen nama_komponen bobot <pi> Characters (10) Characters (30) Integer <M> Identifier_1 ... <pi> kriterian id_kriterian jenis_kriterian skor <pi> Characters (9) Characters (30) Integer <M> Identifier_1 ... <pi> login username password level <pi> <pi> Characters (30) Characters (30) Characters (2) <M> <M> Identifier_1 ... <pi> data_asal id_data kriteria1 kriteria2 kriteria3 kriteria4 kriteria5 kriteria6 kriteria7 kriteria8 kriteria9 kriteria10 hasil <pi> Characters (9) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) <M> Identifier_1 ... <pi> dokumen id_dokumen <pi> Characters (10) <M> Identifier_1 <pi> standar id_standar nilai_standar <pi> Characters (10) Integer <M> Identifier_1 ... <pi> data_uji id_data kriteria1 kriteria2 kriteria3 kriteria4 kriteria5 kriteria6 kriteria7 kriteria8 kriteria9 kriteria10 hasil <pi> Characters (9) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (10) Characters (30) <M> Identifier_1 ... <pi>
Gambar 2. Rancangan Relasi Antar Tabel

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  melakukan  uji  coba  program, peneliti menganalisa pohon keputusan sertifikasi  guru  dari  110  data  peserta.  Data peserta sertifikasi diolah dengan menggunakan algoritma  CART  menghasilkan  pohon  biner seperti Gambar 3.
kualifikasi pendidikan & akademik hasil=tidak kualifikasi pendidikan & akademik s1 s2,sma,d1,d2,d3,d4 hasil=lulus kualifikasi pendidikan & akademik hasil=lulus hasil=tidak s2 sma,d1,d2,d3 d4 s2,sma,d1,d2,d3 pengalaman mengajar hasil=lulus <=7 >7 Gambar 3. Pohon Biner Keputusan Sertifikasi Guru
Data  yang  digunakan  dalam  algoritma CART  sertifikasi  guru  sebanyak  110.  Dengan variabel  penentu  kelulusan,    yaitu  10  kriteria, yang  sudah  disebutkan  dalam  Tabel  1.  Data tersebut  diolah  untuk  mendapatkan  pohon keputusan,  hasil  pohon  keputusan  ditentukan Rule.  Rule  tersebut  digunakan  untuk  proses penentuan kelulusan sertifikasi guru.
Tabel 1. Kriteria Pohon Keputusan Sertifikasi
No Nama Kriteria Kriteria Komponen 1 Kualifikasi pendidikan dan akademik Kriteria_1 Unsur kualifikasi dan tugas pokok 2 Pendidikan dan pelatihan Kriteria_2 Unsur kualifikasi dan tugas pokok 3 Pengalaman mengajar Kriteria_3 Unsur kualifikasi dan tugas pokok 4 Perencanaan dan pelaksanaan pembelajaran Kriteria_4 Unsur pengembangan profesi 5 Penilaian  dari  atasan dan pengawas Kriteria_5 Unsur pengembangan profesi 6 Prestasi akademik Kriteria_6 Unsur pengembangan profesi 7 Karya  pengembangan profesi Kriteria_7 Unsur pengembangan profesi 8 Keikutsertaan  dalam forum ilmiah Kriteria_8 Unsur pendukung profesi 9 Pengalaman organisasi Kriteria_9 Unsur pendukung profesi 10 Penghargaan yang relevan Kriteria_10 Unsur pendukung profesi
Saat  pencarian  pohon  keputusan  terdapat tiga  iterasi,  setiap  iterasi  akan  menghasilkan node  percabangan.  Table  2  merupakan inisialisasi  calon  cabang  yang  akan  menjadi node  percabangan.  Sedangkan  Gambar  3  hasil dari  training  algoritma  CART  berupa  pohon keputusan.  Pohon  keputusan  dari  algoritma CART sering disebut juga pohon biner, karena hanya mempunyai cabang dua.

## Tabel 2. Inisialisasi Calon Cabang Node
Calon Cabang Kiri Kanan kriteria1 S1 S2,SMA,D1,D2,D3,D4 S2 S1,SMA,D1,D2,D3,D4 SMA S1,S2,D1,D2,D3,D4 D1 S1,S2,SMA,D2,D3,D4 D2 S1,S2,SMA,D1,D3,D4
D3 S1,S2,SMA,D1,D2,D4 D4 S1,S2,SMA,D1,D2,D3 kriteria2 ≤7 >7
≤15 >15 kriteria3 ≤7 >7
≤15 >15 kriteria4 RPP Tidak Tidak RPP kriteria5 ≤70 >70 ≤84 >84 kriteria6 Peserta tidak,juara1,juara2,juara3 Tidak peserta,juara1,juara2,juara3 juara1 peserta,tidak,juara2,juara3 juara2 peserta,tidak,juara1,juara3 juara3 peserta,tidak,juara1,juara2 kriteria7 diktat media,modul,buku,majalah,jurnal media diktat,modul,buku,majalah,jurnal modul diktat,media,buku,majalah,jurnal buku diktat,media,modul,majalah,jurnal majalah diktat,media,modul,buku,jurnal jurnal diktat,media,modul,buku,majalah kriteria8 Ya Tidak Tidak Ya kriteria9 ketuaMGMP wakel, wakasek, tidak, kep.lab, kep.perpus, kajur, kep.kop wakel ketuamgmp, wakasek, tidak, kep.lab, kep.perpus, kajur, kep.kop wakasek ketuamgmp, wakel, tidak, kep.lab, kep.perpus, kajur, kep.kop Tidak ketuamgmp, wakel, wakasek, kep.lab, kep.perpus, kajur, kep.kop kep.lab ketuamgmp, wakel, wakasek, tidak, kep.perpus, kajur, kep.kop kep.perpus ketuamgmp, wakel, wakasek, tidak, kep.lab, kajur, kep.kop kajur ketuamgmp, wakel, wakasek, tidak, kep.lab, kep.perpus, kep.kop kep.kop ketuamgmp, wakel, wakasek, tidak, kep.lab, kep.perpus, kajur kriteria10 Tidak Ada Ada Tidak
Setiap  iterasi  dalam  algortima  CART bertujuan  untuk  mendapatkan  calon  node cabang  yang  mempunyai  nilai  tertinggi.  Salah satu  iterasi  dari  algoritma  CART  dapat  dilihat dalam Tabel 3.

## Tabel 3. Iterasi 1 Training Algoritma CART
CC P l P r Play P(j|t l ) P(j|t r ) 2P l P t ɸ(s|t)
1 43/75 32/75 lulus 40/43 5/32 0,489 0,757 0,573 0,427 0,930 0,156 tidak 3/43 27/32 0,070 0,844 2 1/75 74/75 lulus 1/1 44/74 0,026 0,021 0,013 0,987 1,000 0,595 tidak 0/1 30/74 0,000 0,405 3 7/75 68/75 lulus 0/7 45/68 0,169 0,224 0,093 0,907 0,000 0,662 tidak 7/7 23/68 1,000 0,338 4 3/75 72/75 lulus 0/3 45/72 0,077 0,096 0,040 0,960 0,000 0,625 tidak 3/3 27/72 1,000 0,375 5 15/75 60/75 lulus 0/15 45/60 0,320 0,480 0,200 0,800 0,000 0,750 tidak 15/15 15/60 1,000 0,250 6 2/75 73/75 lulus 0/2 45/73 0,052 0,064 0,027 0,973 0,000 0,616 tidak 2/2 28/73 1,000 0,384 7 4/75 71/75 lulus 4/4 41/71 0,101 0,085 0,053 0,947 1,000 0,577 tidak 0/4 30/71 0,000 0,423 8 15/75 60/75 lulus 9/15 36/60 0,320 0,000 0,200 0,800 0,600 0,600 tidak 6/15 24/60 0,400 0,400 9 72/75 3/75 lulus 42/72 3/3 0,077 0,064 0,960 0,040 0,583 1,000 tidak 30/72 0/3 0,417 0,000 10 5/75 70/75 lulus 0/5 45/70 0,124 0,160 0,067 0,933 0,000 0,643 tidak 5/5 25/70 1,000 0,357 11 45/75 30/75 lulus 27/45 18/30 0,480 0,000 0,600 0,400 0,600 0,600
tidak 18/45 12/30 0,400 0,400 12 53/75 22/75 lulus 35/53 10/22 0,415 0,171 0,707 0,293 0,660 0,455 tidak 18/53 12/22 0,340 0,545 13 22/75 53/75 lulus 10/22 35/53 0,415 0,171 0,293 0,707 0,455 0,660 tidak 12/22 18/53 0,545 0,340 14 6/75 69/75 lulus 3/6 42/69 0,147 0,032 0,080 0,920 0,500 0,609 tidak 3/6 27/69 0,500 0,391 15 72/75 3/75 lulus 43/72 2/3 0,077 0,011 0,960 0,040 0,597 0,667 tidak 29/72 1/3 0,403 0,333 16 20/75 55/75 lulus 15/20 30/55 0,391 0,160 0,267 0,733 0,750 0,545 tidak 5/20 25/55 0,250 0,455 17 41/75 34/75 lulus 22/41 23/34 0,496 0,139 0,547 0,453 0,537 0,676 tidak 19/41 11/34 0,463 0,324 18 6/75 69/75 lulus 3/6 42/69 0,147 0,032 0,080 0,920 0,500 0,609 tidak 3/6 27/69 0,500 0,391 19 6/75 69/75 lulus 3/6 42/69 0,147 0,032 0,080 0,920 0,500 0,609 tidak 3/6 27/69 0,500 0,391 20 2/75 73/75 lulus 2/2 43/73 0,052 0,043 0,027 0,973 1,000 0,589 tidak 0/2 30/73 0,000 0,411 21 13/75 62/75 lulus 8/13 37/62 0,287 0,011 0,173 0,827 0,615 0,597 tidak 5/13 25/62 0,385 0,403 22 34/75 41/75 lulus 21/34 24/41 0,496 0,032
0,453 0,547 0,618 0,585 tidak 13/34 17/41 0,382 0,415 23 9/75 66/75 lulus 6/9 39/66 0,211 0,032 0,120 0,880 0,667 0,591 tidak 3/9 27/66 0,333 0,409 24 7/75 68/75 lulus 5/7 40/68 0,169 0,043 0,093 0,907 0,714 0,588 tidak 2/7 28/68 0,286 0,412 25 7/75 68/75 lulus 2/7 43/68 0,169 0,117 0,093 0,907 0,286 0,632 tidak 5/7 25/68 0,714 0,368 26 5/75 70/75 lulus 3/5 42/70 0,124 0,000 0,067 0,933 0,600 0,600 tidak 2/5 28/70 0,400 0,400 27 46/75 29/75 lulus 24/46 21/29 0,474 0,192 0,613 0,387 0,522 0,724 tidak 22/46 8/29 0,478 0,276 28 29/75 46/75 lulus 21/29 24/46 0,474 0,192 0,387 0,613 0,724 0,522
tidak 8/29 22/46
0,276 0,478 29 4/75 71/75 lulus 4/4 41/71 0,101 0,085 0,053 0,947 1,000 0,577 tidak 0/4 30/71 0,000 0,423 30 19/75 56/75 lulus 10/19 35/56 0,378 0,075 0,253 0,747 0,526 0,625 tidak 9/19 21/56 0,474 0,375 31 4/75 71/75 lulus 3/4 42/71 0,101 0,032 0,053 0,947 0,750 0,592 tidak 1/4 29/71
0,250 0,408 32 35/75 40/75 lulus 20/35 25/40 0,498 0,053 0,467 0,533 0,571 0,625 tidak 15/35 15/40 0,429 0,375 33 6/75 69/75 lulus 4/6 41/69 0,147 0,021
0,080 0,920 0,667 0,594 tidak 2/6 28/69 0,333 0,406 34 4/75 71/75 lulus 2/4 43/71 0,101 0,021 0,053 0,947 0,500 0,606 tidak 2/4 28/71 0,500 0,394 35 2/75 73/75 lulus 2/2 43/73 0,052 0,043 0,027 0,973 1,000 0,589 tidak 0/2 30/73 0,000 0,411 36 1/75 74/75 lulus 0/1 45/74 0,026 0,032 0,013 0,987 0,000 0,608 tidak 1/1 29/74 1,000 0,392 37 53/75 22/75 lulus 27/53 18/22 0,415 0,256 0,707 0,293 0,509 0,818 tidak 26/53 4/22 0,491 0,182 38 22/75 53/75 lulus 18/22 27/53 0,415 0,256 0,293 0,707 0,818 0,509 tidak 4/22 26/53 0,182 0,491
Hasil  dari  Gambar  ,  adalah  Rule.  Model Rule dari sistem ini seperti beriku:
IF  kualifikasi  pendidikan=s1  AND  pengalaman mengajar<=7 THEN hasil=tidak IF  kualifikasi  pendidikan=s1  AND  pengalaman mengajar>7 THEN hasil=lulus IF  kualifikasi  pendidikan  not  s1  AND kualifikasi  pendidikan=d4  AND  pengalaman mengajar<=7 THEN hasil=tidak IF  kualifikasi  pendidikan  not  s1  AND kualifikasi  pendidikan=d4  AND  pengalaman mengajar>7 THEN hasil=lulus IF  kualifikasi  pendidikan  not  s1  AND kualifikasi  pendidikan  not  d4  AND  kualifikasi pendidikan=s2  AND  pengalaman  mengajar<=7 THEN hasil=tidak
IF  kualifikasi  pendidikan  not  s1  AND kualifikasi  pendidikan  not  d4  AND  kualifikasi pendidikan=s2  AND  pengalaman  mengajar>7 THEN hasil=lulus

## SIMPULAN
Maka peneliti menyimpulkan bahwa sistem yang  dibangun  untuk  membantu  menentukan
kelulusan  sertifikasi  guru  berdasarkan  pohon keputusan  dari  algoritma  CART  baik.  Sistem ini  dibangun  menggunakan  aplikasi  Netbeans dengan bahasa pemrograman java. Sistem juga menggunakan database, dengan DBMS MySql, nama  database  sistem,  yaitu  guru.  Sistem dibangun dengan menerapkan algoritma
CART,  algoritma  CART  mampu  digunakan untuk  menyelesaikan  studi  kasus  penentuan sertifikasi guru.
Algoritma
CART membutuhkan  data  untuk  training,  hasil training  algoritma  CART,  yaitu  pohon  biner dan  rule.  Hasil  Rule  algoritma  CART digunakan untuk testing data baru.

## DAFTAR PUSTAKA
Kusrini,  2009. Algoritma  Data  Mining . Yogyakarta: Andi. Prasetyo, Eko. 2012. Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan
Matlab.
Yogyakarta: Andi.
Santosa,  Budi.  2007. Data  Mining  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis Teori dan Aplikasi . Yogyakarta: Graha Ilmu. Santosa,  Budi.  2007. Data  Mining  Terapan dengan  Matlab. Yogyakarta:  Graha Ilmu. Susanto,  Sani.  2010. Pengantar  Data  Mining Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data. Yogyakarta: Andi.