Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1565 Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1589-1604 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON OF ALGORITHM BETWEEN CLASSIFICATION & REGRESSION TREES AND SUPPORT VECTOR MACHINE IN DETERMINING STUDENT ACCEPTANCE IN STATE UNIVERSITIES
M. Anwar Sadat *1 , Pujiono 2 , Anggun Pambudi 3 , Sholihul Ibad 4
1,2,3 Master's Program in Informatics Engineering, Faculty of Computer Science, Universitas Dian Nuswantoro Semarang, Indonesia
4 Information Systems Study Program, Institut Teknologi dan Bisnis Tuban, Indonesia Email: 1 m.anwarsadat@gmail.com
(Article received: December 04, 2023; Revision: December 28, 2023; published: January 08, 2024)

## Abstract
Higher education entrance selection activities are intended to obtain superior student candidates. The opportunity to take part in the selection is given to all high school graduate students and equivalent. The student entrance test at PTN consists of three types of selection routes, namely the SNMPTN or invitation route, the SBMPTN, and the independent examination held by state universities. Starting from the dataset, data selection was carried out from 143 students' data and 7 attribute selections were carried out using preprocessing using data transformation first. The  aim  of  using  data  transformation  is  to  simplify  the  data  training  process  for  MAN  1  students  in  Cirebon. Preprocessing for prediction of classification results, accuracy of testing data for 143 students is implemented in the program and the resulting calculation process will be more efficient. After going through the preprocessing stage,  the  data  is  divided  into  training  data  and  testing  data  using  10-fold  cross  validation.  Next,  for  the classification process, a comparison of two methods will be used, namely for the first method using CART,  the second  method  using  SVM  by  adding  Gain  ratio  weighting.  The  results  of  the  research  show  that  in  the  first experiment the researcher carried out a comparative trial of cross validation and classification performance and used  the  CART  and  SVM  algorithms.  The  results  comparison  using  the  CART  algorithm  gets  an  accuracy  of 86.10% and the SVM algorithm method for classifying students entering PTN was 86.71%.
Keywords : Cart Algorithm, PTN participants, SVM algorithm.
KOMPARASI ALGORITMA ANTARA CLASSIFICATION & REGRESSION TREES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM PENENTUAN PENERIMAAN SISWA DIDIK DI PERGURUAN TINGGI NEGERI

## Abstrak
Kegiatan seleksi  masuk perguruan tinggi (PT) dimaksudkan  untuk  memperoleh calon  mahasiswa  yang  unggul. Kesempatan  untuk  mengikuti  seleksi  diberikan  kepada  seluruh  siswa  tamatan  SMU  dan  setara.  Tes  masuk mahasiswa di PTN terdiri atas tiga macam jalur seleksi, yaitu SNMPTN atau jalur undangan, jalur SBMPTN, dan jalur ujian mandiri yang diadakan oleh universitas negeri. Dimulai dari dataset dilakukan seleksi data dari data 143 siswa  dan  7  atribut  seleksi  sejumlah  preprocessing  menggunakan  data  transformation  terlebih  dahulu.  Adapun tujuan  menggunakan  data  transformation  agar  mempermudah  proses  data  training  nilai  siswa  MAN  1  kota Cirebon. Preprocessing prediksi hasil klasifikasi akurasi data testing 143 siswa diimplementasi pada program serta proses perhitungan yang dihasilkan akan lebih efisien. Setelah melalui tahap preprocessing, data tersebut dibagi menjadi  data  training  dan  data  testing  menggunakan  cross  validation  sebanyak  10-fold  cross  validation. Selanjutnya  untuk  proses  klasifikasi  akan  digunakan  perbandingan  dua  metode,  yaitu  untuk  metode  pertama menggunakan CART, metode kedua menggunakan SVM dengan menambahkan pemobobotan Gain ratio. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada eksperimen yang pertama peneliti melakukan uji coba perbandingan cross validation  dan  performance  klasifikasi  dan  menngunakan  algoritma  CART  dan  SVM  dengan  jumlah  data  143 siswa dengan atribut 8 dan perbandingan antara data training testing Masuk pengisian data peseta PTN masuk atau tidak masuk, Hasil eksperimen perbandingan menggunakan algoritma CART mendapatkan akurasi 86.10%. Dari hasil  optimasi  algoritma  CART  dengan  SVM  berbasis  algoritma  untuk  klasifikasi  siswa  masuk  PTN  metode algoritma CART untuk mengklasifikasi siswa masuk perguruan tinggi negeri sebesar 86.10%, metode algoritma SVM untuk mengklasifikasi siwa masuk perguruan tinggi negeri sebesar 86.71%.

## 1590
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1589-1604
Kata kunci : Algoritma Cart, Algoritma SVM, Peserta PTN.

## 1. PENDAHULUAN
Setiap siswa yang akan menyelesaikan studinya di  SMA  akan  diperhadapkan  pada  berbagai  pilihan, yaitu apakah akan melanjutkan pendidikan keperguruan  tinggi,  mengikuti  kursus,  mencari pekerjaan. Bagi siswa yang akan menetapkan pilihan untuk  melanjutkan  ke  perguruan  tinggi,  tentu  akan diperhadapkan  lagi  pada  pilihan  perguruan  tinggi mana yang akan dimasuki dan jurusan apa yang akan dipilih  [1],  [2].  Hal  ini  tidak  semua  siswa  memiliki minat melanjutkna studi ke perguruan tinggi.
Kegiatan  seleksi  masuk  perguruan  tinggi dimaksudkan  untuk  memperoleh  calon  mahasiswa yang  unggul.  Kesempatan  untuk  mengikuti  seleksi diberikan  kepada  seluruh  siswa/siswi  tamatan SMU/SMK,  dan  MA.  Tes  masuk  mahasiswa  di perguruan tinggi negeri terdiri atas tiga macam jalur seleksi,  yaitu  Seleksi  Nasional  Masuk  Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) [3], atau Jalur Undangan, Seleksi  Bersama  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri (SBMPTN), dan Jalur Ujian Mandiri yang diadakan oleh Universitas negeri masing-masing.
PTN Jalur SNMPTN undangan merupakan jalur seleksi yang pertama diadakan oleh setiap perguruan tinggi  negeri  di  seluruh  Indonesia.  Seleksi  jalur  ini mengundang  siswa/siswi  yang  berprestasi  disetiap Sekolah  Menegah  Atas  (SMA),  Sekolah  Menengah Kejuruan (SMK) dan Madrasah Aliyah (MA) dengan mendaftar  melalui  sekolah  masing-masing.  Pada SNMPTN [4], jalur undangan sekolah sebagai satuan pendidikan  diberikan  wewenang  melakukan  seleksi awal  calon  mahasiswa  yang  berprestasi  dan selanjutnya  dilakukan  seleksi  dari  perguruan  tinggi. Akhmad  Sudrajat  dalam  pengantar  SNMPTN  2020 menjelaskan  bahwa  “penerimaan  mahasiswa  baru melalui  SNMPTN Jalur  Undangan  merupakan  kerja sama antara universitas dengan pihak sekolah”. Pihak sekolah memberikan data siswa yang berprestasi dan layak  diterima  menjadi  mahasiswa  SNMPTN  [5] Jalur  Undangan.  Pendaftaran  SNMPTN  Undangan dilakukan  di  sekolah  asal  calon  mahasiswa,  syarat untuk calon mahasiswa.
PMDK  dibuktikan  dengan  meningkatnya  nilai raport dari semester 1 (satu)  sampai dengan semester 5 (lima). Minat siswa SMA melanjutkan pendidikan keperguruan  tinggi  tentu  cukup  beragam.  Mungkin saja ada yang memiliki minat yang tinggi, minat yang sedang  rendah  atau  bahkan  sama  sekali  tidak berminat untuk melanjutkan pendidikan ke perguruan negeri [6].
Data  mining  merupakan  serangkaian  proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari data yang besar. Data mining juga dapat diartikan sebagai perngekstrakan  informasi  baru  yang  diambil  dari bongkahan  data  besar  yang  membantu  dalam pengambilan keputusan. Dalam data mining terdapat
banyak  jenis  teknik,  diantaranya  dengan  algoritma CART [7].
Permasalahan  dalam  penelitian  ini  berangkat dari penggunaan data mining dalam pendidikan yang dikenal  dengan Educational  Data  Mining (EDM) yang  dapat  menimbulkan  sejumlah  masalah  khusus yang  harus  diatasi  untuk  menghasilkan  wawasan yang berharga dan membantu pengambilan keputusan.  keputusan  pendidikan  yang  lebih  baik. Data  pendidikan  seringkali  tidak  lengkap,  tidak terstruktur, atau berisi. Data berkualitas buruk dapat membuat model yang tidak akurat dan informasi yang salah.  Data  yang  dikumpulkan  dalam  konteks pendidikan  biasanya  melibatkan  informasi  pribadi tentang  siswa,  guru,  dan  staf  sekolah.  Menjaga kerahasiaan  dan  menghormati  aturan  etika  dalam penggunaan data ini merupakan isu penting.
Data  pendidikan  bisa  berukuran  besar  dengan banyak  atribut  atau  karakteristik,  seperti  data perilaku, penilaian, keterlibatan siswa. Hal ini dapat mempersulit  pemilihan  fitur  yang  relevan  dan mengurangi  dimensi  data.  Data  yang  melacak kemajuan  siswa dari  waktu ke  waktu (data  vertikal) dapat  sangat  berharga  dalam  memberikan  wawasan tentang  perubahan  perilaku  dan  kinerja.  Namun, kurangnya data tersebut seringkali  menjadi kendala. Interaksi  dalam  pendidikan  bisa  sangat  kompleks, melibatkan  siswa,  guru,  program,  dan  lingkungan belajar  [8].  Menggambarkan  dan  menganalisis interaksi ini dalam model penambangan data bisa jadi rumit. Setiap siswa unik dan belajar secara berbeda. Model  EDM  harus  mampu  menangani  variasi individual  ini  untuk  memberikan  informasi  yang berguna.  Salah  satu  tujuan  EDM  adalah  untuk memprediksi  perilaku  atau  kinerja  siswa.  Namun, prediksi dalam setting pendidikan bisa menjadi rumit karena banyak faktor yang mempengaruhi hasil [9].
Pemahaman  tentang  konteks  pendidikan  dan variabel  terkait  sangat  penting  untuk  membentuk model EDM yang akurat dan bermakna. Keterbatasan pemahaman  ini  dapat  membatasi  hasil  yang diperoleh.  Penerapan  solusi  GED  secara  luas  dalam lingkungan pendidikan seringkali melibatkan tantangan  teknis  dan  organisasi,  seperti  integrasi sistem, pelatihan staf, dan koordinasi. Penting untuk diingat bahwa EDM adalah bidang yang berkembang dan tantangan ini dapat diatasi dengan mengembangkan  metode  analitis  yang  lebih  baik, kolaborasi interdisipliner, dan perhatian yang cermat terhadap regulasi dan etika [10].
Terdapat  penelitian  sebelumnya  terkait  dengan kelulusan siswa. Lely Dwi Bhekti P., Wahyu W, pada penelitiannya dengan meningkatkan model Algoritma  Classification  and  Regression  Trees (CART)  accuracy  rate  (1-APER)  yang  paling  tinggi yaitu  sebesar  92,3%  untuk  data  learning  dan  91,4% untuk data testing [11]. Nurul Indah P., Widodo, M.
Ficky  Duskarnaen,  pada  penelitiannya  dengan Algoritma Classification and Regression Tree CART yang menghasilkan nilai Hasil Algoritma CART rata- rata akurasi 80% dibanding algoritma  lainnya  [12]. Ali Fauzi, pada penelitian Pemanfaatan Classification And Regression Trees dalam Memprediksi Kelulusan Siswa  Hasil  Algoritma  CART  yang  diujikan  pada data dengan perbandingan 80% data training dan 20% data  testing  diperoleh  hasil  prediksi  pada  tingkat akurasi 75,9% [13].
Penelitian  yang  dilakukan  Wulandari,  Rika Rosnelly,  Wanayumini.  Analisis  Metode  Decision Tree  Dalam  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa” dengan  nilai  akurasi  algoritma  Algoritma  Decesion Tree Mengeluarkan  keputusan kelulusan mahasiswa tersebut  lulus  tepat  waktu  atau  tidak  lulus  tepat waktunya [14]. Penelitian oleh M. Fando Rizalno, A. Johar,Funny  F.  Coastera  yang  melakukan  Analisis Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan Metode Decision Tree Dengan Penerapan Algoritme Cart  (Classification  And  Regression  Trees)”  Hasil dari  penelitian  ini  adalah  nilai  parameter  yang berpengaruh  pada  kelulusan  mahasiswa  dan  dapat digunakan untuk proses prediksi [11]. Penelitian yang dilakukan  oleh  M.  Fibo  Donya  Ikhbal,  Denny Kurniadi  dengan  Menentukan  Penjurusan  Siswa Dengan  Menggunakan  Metode  Decision  Tree Algoritma C4.5 Hasil akurasi sebesar 68.42% dengan 304 sampel data [12].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  M.  Rizki Qisthiano  Klasifikasi  Terhadap  Prediksi  Kelulusan Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine (SVM)  Hasil  Algoritma    Support  Vector  Machine (SVM)  memiliki  hasil  akurasi  sebesar  85.06%, Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Lingga  Kurnia  R., Bajeng  Nurul  W.  Perbandingan  Metode  Klasifikasi Naïve  Bayes  dengan  Support  Vector  Machine  Pada Predikat  Kelulusan  menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes dan  Support Vector Machine Algoritma Naïve Bayes    Memiliki  akurasi  lebih  besar  yaitu  96.52% dengan tingkat eror (Missclassificatioa Rate) 0.03%, sedangkan metode Support Vector Machine memiliki akurasi  86.93%.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Ronny  S.,  Wiratmoko  Y.,  Elly  Purwantini  Model Klasifikasi  Pada  Seleksi  Mahasiswa  Baru  Penerima Kartu Indonesia Pintar Kuliah Menggunakan Regresi Logistik  Biner  Hasil  Algoritma  Regresi  Logistik Binerrerata  recall  sebesar  87,93%,  accuracy  sebesar 88,01%, precision sebesar 97,92%, dan AUC sebesar 84,6%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  R.  Thaniket, Kusrini,Emha Taufik L. Prediksi Kelulusan Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machin  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)  menghasilkan Accuracy  95,00%.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Saeful  Bahri.  Implementasi  Data  Mining  Untuk Menentukan  Jurusan  siswa  Pada  Perguruan  Tinggi Hasil  Algoritma    k-NN  dan  Naïve  bayes  dengan tingkat  akurasi  75.38%,  Penelitian  yang  dilakukan
oleh  Gentur  Wahyu  N.  W.,  Zaenal  Arifin,  M.  A. Romli,  Nurul  I.  Amal  Prediksi  Kelanjutan  Studi Siswa  Ke  Perguruan  Tinggi  Dengan  Naive  Bayes Nilai  akurasi  pengklasifikasian  dari  data  yang diujikan  sehingga  menghasilkan  nilai  prediksi 86.53%. Penelitian yang dilakukan oleh Ananda Fiqri F.,  Rohmat  Saedudin,  Rachmadita  Andeswari Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naive  Bayes Dalam  Memprediksi  Kelulusan  Algoritma  naive bayes  memperoleh  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar 91.49%. Penelitian yang dilakukan oleh Azahari, Y., Dewi  R.,  dan  S.  Mallala  Komparasi  Data  Mining Naive Bayes Dan Neural Network dalam Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  S1  Prediksi naive  bayes  Menghasilkan  akurasi  hanya  57,63%. akurasi prediksi neural network adalah 72,58% [15].
Perbedaan Menggunakan CART (Classification and  Regression  Trees)  dan  SVM  (Support  Vector Machine)  bergantung  pada  karakteristik  data  dan tujuan  analisis  yang  ingin  capai.  Berikut  adalah beberapa alasan mengapa harus menggunakan CART dan SVM. Model CART membuat pohon keputusan yang  mudah  dipahami  dan  ditafsirkan.  Aturan keputusan  yang  dihasilkan  oleh  CART  memberikan wawasan  tentang  faktor  kunci  yang  mempengaruhi variabel  target.  CART  dapat  mengatasi  kegagalan data  karena  partisi  data  didasarkan  pada  pemisahan variabel.  Ini  menawarkan  peningkatan  paling signifikan dalam pemisahan data. Kemampuan untuk menangani  data  non-linear.  CART  dapat  dengan mudah  menangani  hubungan  nonlinier  antara variabel  independen  dan  variabel  target  dengan melakukan  pemisahan  berbasis  aturan  berdasarkan pemisahan yang dilakukan pada setiap node [12].
SVM  efektif  untuk  menyelesaikan  masalah dimensi tinggi dimana dataset memiliki banyak fitur. SVM menggunakan fungsi kernel untuk memetakan data ke dimensi yang lebih tinggi di mana pemisahan kelas yang optimal lebih memungkinkan. SVM dapat mengatasi diskriminasi nonlinier dengan menggunakan  fungsi  kernel  yang  dapat  mengubah data menjadi ruang fitur yang lebih kompleks. SVM mencoba menemukan margin maksimum antara kelas yang  berbeda.  Ini  berarti  bahwa  SVM  umumnya menawarkan batasan  keputusan  yang lebih baik dan secara umum bekerja lebih baik saat mengklasifikasikan  data  baru.  Toleransi  untuk  data yang tidak seimbang [16].
SVM
dapat memecahkan masalah ketidakseimbangan  data  dengan  menetapkan  bobot yang  lebih  tinggi  untuk  sampel  yang  lebih  sedikit. Pilihan  antara  CART  dan  SVM  bergantung  pada karakteristik data, kompleksitas masalah, kemampuan  interpretasi  yang  diinginkan,  dan performa yang diharapkan. Jika menginginkan model yang  mudah  diinterpretasikan  dan  toleran  terhadap varians,  CART  adalah  pilihan  yang  baik.  Jika berurusan  dengan  masalah  diskriminasi  dimensi tinggi atau nonlinier dan sedang mencari model yang berkinerja baik dalam mengklasifikasikan data, SVM

## 1592
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1589-1604
mungkin  merupakan  pilihan  yang  lebih  baik  [13], [16].
Metode  CART  adalah  metode  keputusan berbasis  pohon  yang  dapat  digunakan  untuk  tugas klasifikasi dan regresi. Metode CART membagi data menjadi  himpunan  bagian  yang  lebih  kecil berdasarkan  aturan  pemisahan  variabel  independen, yang sangat meningkatkan pemisahan data. Pemisahan  ini  dilakukan  secara  iteratif  hingga diperoleh  subset  yang  seragam  (untuk  tugas klasifikasi)  atau  subset  dengan  karakteristik  yang sama  (untuk  tugas  regresi)  di  kelas  target.  Pohon keputusan  yang akhirnya terbentuk dapat digunakan untuk  mengklasifikasikan  atau  memprediksi  nilai variabel target dalam data baru [12].
Metode  SVM  merupakan  metode  pemisahan kelas  untuk  menentukan  klasifikasi.  SVM  mencoba menemukan  hyperplane pembeda terbaik antara dua kelas dengan memaksimalkan jarak antara hyperplane  dan  sampel  data  terdekat  untuk  setiap kelas. Ketika keterpisahan linier tidak memungkinkan,  SVM  menggunakan  fungsi  kernel untuk  memetakan data ke dimensi  yang lebih tinggi di mana keterpisahan linier dimungkinkan. SVM juga dapat  menangani  data  yang  tidak  seimbang  dengan menetapkan  bobot  yang  lebih  tinggi  untuk  sampel yang lebih sedikit. CART membuat pohon keputusan yang  mudah  ditafsirkan,  sementara  SVM  membuat hyperplane  yang  dipartisi  dalam  bentuk  fungsi keputusan. CART menggunakan penugasan berbasis aturan yang mempertimbangkan penugasan inkremental di setiap node, sementara SVM berusaha untuk penugasan yang optimal dengan memaksimalkan margin antar kelas [11], [16].
Mesin  vektor  pendukung  (SVM)  dan  pohon klasifikasi  dan  regresi  adalah  dua  jenis  algoritma pembelajaran  biasa  digunakan  untuk  masalah klasifikasi dan regresi. Keduanya memiliki fitur dan manfaat  yang  berbeda,  yang  mungkin  membuatnya cocok  untuk  situasi  tertentu.  SVM  dapat  bekerja secara  efisien  dalam  ruang  fitur  multidimensi, meskipun  jumlah  sampel  terbatas.  Memang,  konsep hyperplane  memisahkan  lapisan  data  dengan  jarak maksimum. Tujuan utama SVM adalah menemukan hyperplane dengan margin terbesar antar kelas data. Ini  berarti  bahwa  SVM  cenderung  menghasilkan model  yang  sering  ketinggalan  zaman.  SVM  juga dapat  memanfaatkan  trik  perkalian,  memungkinkan data  dipetakan  ke  dimensi  yang  lebih  tinggi  tanpa menghitung  ruang  fitur  secara  eksplisit.  Ini membantu  SVM  untuk  menangani  masalah  yang lebih  kompleks  dan  bahkan  data  diskrit  non-linear. Tentu  saja,  SVM  cenderung  kurang  rentan  terhadap outlier, karena berfokus pada menemukan hyperplane dengan amplitudo maksimum [16].
Pohon Klasifikasi dan Regresi Pohon keputusan adalah  model  yang  mudah  dijelaskan  kepada manusia.  Setiap  cabang mewakili  keputusan berdasarkan fitur tertentu, dan setiap daun mewakili label  klasifikasi  atau  nilai  regresi.  Pohon  keputusan
dapat  menangani  data  non-linier  dan  tidak memerlukan  asumsi  tertentu  tentang  distribusi  data. Ini membuatnya cocok untuk data dengan hubungan yang  kompleks  atau  tidak  terstruktur.  Pohon keputusan  dapat  dengan  mudah  memproses  data dengan  kombinasi  fitur  kategori  dan  numerik  tanpa memerlukan  pemrosesan  awal  yang  rumit.  Pohon keputusan  juga  digunakan  sebagai  dasar  untuk algoritma  himpunan  populer  seperti  Random  Forest dan Gradient Boosting. Ini memungkinkan penggabungan  beberapa  pohon  keputusan  untuk meningkatkan  akurasi  dan  mengurangi  redundansi [11].
Memilih antara
Metode SVM dan Menggunakan  Metode  CART  bergantung  pada karakteristik  data,  tujuan  analisis,  dan  preferensi interpretabilitas.  memprioritaskan  interpretabilitas dan  memiliki  data  yang  kompleks,  CART  mungkin merupakan  pilihan  yang  lebih  baik.  Namun,  jika berurusan dengan data spesial yang sangat fungsional atau  mencari  pemisahan  lapisan  maksimum,  maka SVM mungkin merupakan pilihan yang lebih baik.
Berdasarkanl  latarl  belakang  yang  telah diuraikan, makal rumusan lmasalah dalam penelitianl ini  yaitul:  Algoritma  manakah  yang  terbaik  antara Cart  dan  SVM?  Dengan  tujuan  penelitian  untuk mengetahui  klasifikasi  algoritma  CART  dan  SVM dalam  menentukan  siswa  berprestasi  masuk  PTN dengan  Komparasi  algoritma  klasifikasi  dalam penentuan diterima siswa didik MAN 1 Kota Cirebon di  PTN.  Adapun  kontribusi  dalam  penelitian  ini adalah:  komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Dalam Penentuan  Diterima  Siswa  Didik  Madrasah  Aliyah Negeri (MAN) 1 Kota Cirebon Di Perguruan Tinggi Negeri.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  membahas  metode  atau langkah-langkah  yang  dilakukan  penulis  untuk mengumpulkan data dan informasi dalam pemilihan atribut dan mencari nilai Performace Klasifikasi pada algoritma Klasfikasi terbaik dalam penentuan masuk PTN Jalur Prestasi. Langkah-langkah yang dilakukan penulis sebagai berikut:

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  terdiri dari:

## 2.1.1. Data Primer
Datal  primerl  yaitu  datal  yang  diperolehl  daril lapangan  atau  studi  kasusnya  [17].  Berikut  data Peserta  didik  MAN  1  Kota  Cirebon  kurun  waktu  3 tahun terakhir Data primer yaitu data yang didapatkan dari  lapangan  atau  studi  kasusnya.  MAN  1  Kota Cirebon pada waktu 3 tahun terakhir telah meluluskan 297  siswa.  Pada  tahun  2020  meluluskan  149  siswa dengan prosentasi siswa yang masuk PTN (Perguruan Tinggi Negeri)  30 %. Pada tahun 2021 meluluskan
140  siswa  dengan  prosentasi  siswa  yang  masuk Perguruan Tinggi Negeri 25 %, dan Pada tahun 2020 meluluskan 247 siswa dengan prosentasi siswa yang masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri    30  %.  Pada penelitian  ini  dataset  yang  akan  digunakan merupakan data siswa kelas XII yang didapatkan dari bagian  kesiswaan  di  MAN  1  Kota  Cirebon  Tahun 2022/2023 (yang akan lulus tahun 2023).
Sedangkan Padal penelitianl inil datasetl  yangl akanl digunakan lmerupakan data peserta didik yangl didapatkan  daril  bagian  TU  dan  waka  kesiswaan padal  MAN  1  kota  cirebon  angkatan  tahun  2020, 2021,  2022  dan  2023.  (Sumber:  TU  dan  Waka Kurikulum MAN 1 Kota Cirebon).

## 2.1.2. Data Sekunder
Data  sekunder  yaitu  data  yang  diperoleh  dari luar  penelitian  yang  gunanya  untuk  pendukung  data primer [18]. Pada penelitian ini penulis mengumpulkan  data  sekunder  dengan  cara  studi pustaka  dan  mengumpulkan  referensi-  referensi seperti  buku,  jurnal,  tesis  dan  alamat  website  yang berhubungan  dengan  data  mining,  klasifikasi, algoritma, dan metode yang digunakan.

## 2.2. Metode Yang Diusulkan
Penelitian ini akan melalui beberapa tahap atau metode,  dimana  setiap  tahap  saling  berdekatan  dan saling  mempengaruhi  satu  sama  lain.  Metode penelitian yang diusulkan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Tahap penelitian
Dimulai dari dataset akan dilakukan seleksi data dari  data  143  siswa  dan  7  atribut  seleksi  sejumlah preprocessing  menggunakan  data  transformation terlebih  dahulu.  Adapun  tujuan  menggunakan  data transformation  agar  mempermudah  proses  Data
Training  nilai  siswa  MAN  1  kota  cirebon Preprocessing  Prediksi  Hasil  Klasifikasi  Akurasi Data  Testing  143  siswa  di  implementasi  pada program  serta  proses  perhitungan  yang  dihasilkan akan lebih efisien. Setelah melalui tahap preprocessing,  data  tersebut  dibagi  menjadi  data training  dan  data  testing  menggunakan  Cross Validation  sebanyak  10-fold  cross  validation  [9]. Selanjutnya untuk proses klasifikasi akan digunakan perbandingan dua metode CART dengan SVM, yaitu untuk  metode  pertama  menggunakan  CART  [13], metode kedua menggunakan SVM dengan menambahkan  pemobobotan  Gain  Ratio.  Untuk pengukuran  performansi  akan  dibandingkan  tingkat akurasi antara CART yang menggunakan pembobotan  Gain  Ratio  dengan  SVM  tanpa menggunakan pembobotan Gain Ratio menggunakan Confusion Matrix [16].

## 2.2.1. Dataset
Dataset penelitian ini menggunakan dataset data nilai  siswa  MAN  1  Kota  cirebon  tahun  2020,  2021 dan 2022 dari semester 1 sampai dengan semester 5. Terdiri  dari  7  Atribut  Jenis  Kelamin,  Rata-rata semester 1, Rata-rata semester 2, Rata-rata semester 3,  Rata-rata  semester  4,  Rata-rata  semester  5, Predikat Masuk/Tidak.

## 2.2.2. Transformasi data
Transformasi Data adalah upaya yang dilakukan dengan  tujuan  utama  untuk  mengubah  skala pengukuran  data  asli  menjadi  bentuk  lain  sehingga data dapat memenuhi asumsi-asumsi yang mendasari analisis ragam [19].

## 2.2.3. Seleksi Data
Seleksi Data  merupakan proses  meminimalkan jumlah  data  yang  digunakan  untuk  proses  mining dengan  tetap  merepresentasikan  data  aslinya  [20] berupa data nilai siswa MAN 1  kota cirebon.

## 2.2.4. Pembagian Data
Setelah  melalui  tahap  preprocessing,  tahap selanjutnya yaitu membagi data tersebut menjadi dua bagian,  yaitu data  training dan data testing.  Dimana data  training  dan  data  testing  akan  dibagi menggunakan  metode  Cross  Validation  [20].  Data tersebut  dibagi  sebanyak  10-fold  cross  validation karena  10  adalah  jumlah  yang  tepat  untuk mendapatkan  estimasi  yang  terbaik.  Setiap  k-fold akan  mendapatkan  jumlah  data  yang  sama.  Berikut pembagian data training dan data testing menggunakan 10- fold cross validation.

## 2.2.5. Algoritma CART
CART  merupakan  salah  satu  metode  atau algoritma yang digunakan untuk mengeksplorasi data dengan  penggambaran  pohon  keputusan..  Tujuan

## 1594
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1589-1604
utama  CART  adalah  untuk  mendapatkan  suatu kelompok data yang akurat sebagai penjelasan lebih lanjut dari suatu pengklasifikasian [11]. Keluaran dari algoritma  ini  berupa  pohon  klasifikasi  jika  variabel targetnya  adalah  data  kategorik.  Sedangkan  jika variabel targetnya adalah data numerik atau kontinu maka keluarannya berupa pohon regres Algoritma. Rumus 1:
𝑖(𝑡) = ∑ 𝑝(𝑗 | 𝑡)𝑝(𝑘 | 𝑡)
𝑗≠𝑘 (1)
dengan p(  j | t )  adalah  proporsi  kelas j pada simpul t dan p (k  | t )  adalah  proporsi  kelas k pada simpul t .  Pengevaluasian  pemilah s pada  simpul t dilakukan berdasarkan kriteria goodness of split ( ( s , t )) sesuai dengan persamaan [12], [13].
∅(𝑠, 𝑡) = ∆𝑖(𝑠, 𝑡) = 𝑖(𝑡) − 𝑝 𝐿 𝑖(𝑡 𝐿 ) − 𝑝 𝑔 𝑖(𝑡 𝑔 ) (2)
dengan i ( tL )  adalah impurity pada  simpul  kiri dan i ( tR ) adalah impurity pada simpul kanan dimana pemilah  yang  menghasilkan goodness  of  split tertinggi merupakan pemilah yang terbaik [11].

## 2.2.6. Algoritma SVM
Algoritma SVM yang berupa klasifikasi dengan cara membagi data menjadi dua kelas menggunakan garis  vektor  yang  disebut  hyperplane    [16].  Pada permasalahan  yang  kompleks  atau  permasalahan dengan  parameter  yang  banyak,  metode  ini  sangat baik untuk digunakan.
Rumus 1: Rumus Support Vector Machine (SVM) terdiri dari rumus dasar untuk memprediksi label kelas dan rumus untuk menentukan margin maksimum:
Rumus dasar SVM: y(x) = tanda(w * x + b) Dalam  rumus  ini,  y(x)  adalah  header  prediksi untuk  sampel  x,  w  adalah  vektor  bobot,  x    adalah vektor fitur, b adalah bias, dan tanda() adalah fungsi bertanda  tangan  yang  mengembalikan  -1  atau  1 bergantung  pada  apakah  argumennya  kurang  dari atau kurang dari 0.
Rumus untuk margin maksimum: Margin maksimum SVM dapat dihitung dengan menggunakan rumus: Margin = 2/||w||
Dalam  rumus  ini  ||w||  adalah  norma  Euclidean dari vektor bobot w.

## 2.2.7. Model Klasifikasi CART
Model  Klasifikasi  CART  adalah  sebuah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk membangun  pohon  keputusan  untuk  melakukan klasifikasi  pada  data  [13].  CART  dapat  digunakan baik  untuk  masalah  klasifikasi  (memprediksi  kelas diskrit)  maupun  masalah  regresi  (meprediksi  nilai kontinu).
Penggunaan  Performace  Klasifikasi  dalam pemilihan  pemilah  memiliki  kelebihan  yaitu  proses perhitungan yang sederhana dan relative cepat, serta mudah  dan  sesuai  untuk  diterapkan  dalam  berbagai
kasus.  Pemilah  terbaik  dipilih  berdasarkan  nilai penuruanan  rata-rata  pesemester  yang  paling  tinggi dari semua kemungkinan pemilahan yang dilakukan. Fungsi performace klasifikasi dengan metode CART [3] dan SVM [4] dituliskan dalam persamaan.

## 2.2.8. Model Klasifikasi SVM
Model  klasifikasi  SVM  (Support  Vector Machine) adalah sebuah metode pembelajaran mesin yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  pada data  [16].  SVM  dapat  digunakan  untuk  masalah klasifikasi biner (dua kelas) maupun multikelas.

## 2.2.9. Confusion Matrix
Confusion  matrix  adalah  sebuah  tabel  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  performa  model klasifikasi  dengan  membandingkan  prediksi  yang dihasilkan  oleh  model  dengan  nilai  sebenarnya  dari data yang diamati [21]. Confusion matrix umumnya digunakan  untuk  masalah  klasifikasi  biner,  di  mana terdapat dua kelas yang akan diprediksi : positif dan negatif.

## 2.2.10. T-Test
Adalah  uji  statistik  yang  digunakan  untuk membandingkan rata-rata dua kelompok independen [22].  Dapat  menggunakan  uji-t  di  RapidMiner sebagai berikut:
1. Impor  data  ke  RapidMiner  menggunakan operator  baca  atau  melalui  tautan  ke  sumber data eksternal.
2. Pastikan data terstruktur dengan benar dan telah memilih fungsi yang digunakan dalam uji-t.

## 2.3. Attribut Penelitian
Atribut  atau  atribut  penelitian  yang  digunakan yaitu  data  akademik  siswa  MAN  1  Kota  Cirebon angkatan  tahun  2020,  2021  dan  2022  (yang  akan masuk  PTN  tahun  2023).  Berikut  Tabel  1  tentang variabell yang ldigunakan dalaml penelitian lini.

## Tabel 1. Atribut Penelitian
No Variabel l Keterangan l 1 Jenis Kelamin Laki-laki atau Perempuan 2 Rata-rata semester 1 Indeks Rata-rata Semester 1 3 Rata-rata semester 2 Indeks Rata-rata Semester 2 4 Rata-rata semester 3 Indeks Rata-rata Semester 3 5 Rata-rata semester 4 Indeks Rata-rata Semester 4 6 Rata-rata semester 5 Indeks Rata-rata Semester 5 7 Predikat Masuk SMPTN/PTN atau Tidak Masuk SNMPTN/PTN

## 2.4. Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian experimental research yaitu penelitian yang dilakukan  dengan  cara  menguji  kebenaran  sebuah hipotesis  dengan  statistik  yang  melibatkan  beberapa variabel  dengan  menggunakan  tes  tertentu  dan menghubungkannya dengan masalah penelitian [23].

## 2.5. Instrumen Penelitian
Instrumen  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah:
2.5.1. Perangkat Keras (Hardware)
Untuk peralatan perangkat keras yang digunakan  dalam  pelaksanaan  penelitian  ini  adalah komputer  atau  laptop  yang  memiliki  spesifikasi sebagai berikut:
a. Intel Core Processor Core i3
b. Ram 8 GB
c. Windows 10 64-bit OS, X64 based processor.

## 2.5.2. Perangkat Lunak (Software)
Software yangl  dibutuhkan  pada  komparasi algoritma  prediksi  untuk  prediksi  mahasiswa  yang berpotensi cumlaude yaitu windows 8 sebagai sistem operasi  [24],  microsoft  excel  2010  sebagai pengolahan  data  dan  aplikasi RapidMiner sebagai penjabaran proses data mining.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Penelitian
3.1.1. Penentuan Dataset
Pengambilan  Data  nilai  siswa  MAN  1  kota cirebon dari Waka Kurikulum dari tahun 2021,2022 dan  2023  Semester  1  sampai  dengan  Semester  5, Salah satu faktor yang mempengaruhi nilai akreditasi adalah jumlah lulusan peserta didik masuk PTN jalur prestasi.  Oleh  sebab  itu,  jumlah  lulusan  siswa mempunyai  peranan  penting  dalam  menarik  animo calon  siswa  baru.  MAN  1  Kota  Cirebon  merupakan MAN 1 yang berada di Kota Cirebon yang memiliki akreditasi  A  untuk  periode  tahun  2021-2024.  Salah satu permasalahan yang muncul adalah jumlah siswa yang  masuk  di  terima  di  (PTN)  perguruan  tinggi negeri masih sedikit dan jumlah siswa nya yang lulus tidak  sesuai  dengan  yang  di  harapkan.  Jika permasalahan tersebut tidak diatasi dapat mengakibatkan  permasalahan  di  masa  yang  akan datang  yaitu  menurunnya  nilai  akreditasi  dan penilaian  dari  masyarakat  akan  mempengaruhi jumlah  siswa  yang  akan  masuk  ke  MAN  1  Kota Cirebon.  Untuk    bisa  siswa  banyak  yang  masuk keperguruan  tinggi  negeri.  Salah  satu  solusi  yang peneliti  tawarkan  dengan  menggunakan  Klasifikasi data mining.
Dalam  penelitian  ini  akan  di  klasifikasi  masuk PTN  dengan  metode Cart dan  SVM.  Dataset  yang digunakan  adalah  data  primer  dari  waka  kesiswaan MAN 1 Kota Cirebon berjumlah 143 siswa kemudian di  datanya  dibersihkan  menjadi  143  siswa  dengan menggunakan    atribut  data  nilai  siswa  8    Atribut seperti Jenis Kelamin, Rata-rata semester 1, Rata-rata Semster 2, Rata-rata semester 3, Rata-rata semester 4, Rata-rata semester 5, Jumlah Rata-rata Semster 1 -5,
Predikat  Keterangan  masuk  PTN  dan  tidak  masuk PTN.
Pada  eksperimen  yang  pertama  peneliti melakukan  uji  coba  perbandingan Cross  Validation dan  Performance  Klasifikasi  dan  menngunakan algoritma  CART  dan SVM dengan  jumlah  data  143 siswa dengan atribut 8 dan perbandingan antara data training  testing  Masuk  pengisian  data  peseta  PTN masuk  atau  tidak  masuk,  Hasil  Eksperimen perbandingan menggunakan algoritma CART mendapatkan akurasi 86.10%. Menggunakan
algoritma  SVM  [4]  yang  menghasilkan  akurasi 86.71%. Gambar 2, Gambar 3, dan Gambar 4 tentang Graph CART Decision:
Gambar 2. Graph CART (Decision Tree)
Gambar 3. Support Vector Machine (SVM)
Gambar 4. Penjelasan CART (Decision Tree)
Hasil  dari  Klasifikasi  dengan  menggunakan SVM  sehingga  menghasilkan  bobot  atribut  sesuai dengan Tabel 2 bahwa dari 8 atribut yang digunakan atribut  yang  paling  berpengaruh  adalah  Jenis Kelamin, Rata-rata Semester 1, Rata-rata Semester 2, Rata-rata Semester 3, Rata-rata Semester 4, Rata-rata Semester  5.  Berdasarkan  Klasifikasi  menggunakan Performace Klasifikasi dengan algoritma Klasifikasi SVM  faktor  atau  atribut  yang  paling  dominan mempengaruhi  Siswa  masuk  PTN  sesuai  dengan minat  siswa  dan  nilai  siswa  adalah  Predikat  siswa apakah  siswa  tersebut  bisa  masuk  PTN  atau  status hanya siswa tidak masuk PTN

## 3.1.2. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  teknik  pengumpulan  data yang  digunakan  adalah  studi  literatur  melalui  buku dan  jurnal.  Sedangkan  data  yang  digunakan  untuk pengolahan  algoritma  dengan  menggunakan  data primer yang diambil dari data akademik siswa MAN 1 Kota Cirebon angkatan  tahun  2020, 2021, 2022. Dari pengumpulan dataset diperoleh jumlah data 143 dari waka kurikulum.

## 3.1.3. Pengolahan Data Awal (Pre Processing)
Setelah  dataset  diperoleh  kemudian  data tersebut dibersihkan dari data yang missing value dan data  yang redudan .  Untuk  membersihkan  data peneliti menggunakan software microsft excel . Hasil dari  data Klasifikasi  performace diperoleh  data sejumlah  143  dari  data  tersebut  tahap  selanjutnya akan diolah dengan menggunakan RapidMiner. .
3.1.4. Pemodelan Algoritma CART dan SVM
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  primer  dari  MAN  1  Kota  Cirebon  yang berjumlah  143  orang  kemudian  di  datanya dibersihkan menjai 143 orang dengan menggunakan 8 atribut yaitu : Jenis Kelamin, Rata-rata Semester 1, Rata-rata Semester 2, Rata-rata Semester 3, Rata-rata Semester  4,  Rata-rata  Semester  5,  Predikat  masuk PTN dan tidak Masuk PTN. Jika dibuat kategorialnya sebagai berikut:
Tabel 2. Kategorikal Atribut Variabel Jenis Kelamin X1 Rata-Rata Semester 1 X2 Rata-Rata Semester 2 X3 Rata-Rata Semester 3 X4 Rata-Rata Semester 4 X5 Rata-Rata Semester 5 X6 Predikat X8
Pengkonversian  semua  teks  dan  kategori menggunakan angka agar dapat diolah di rapidminer. Berikut pengkonversian pada atribut: Pengkonversian Jenis Kelamin:
Laki-Laki = 1 Perempuan = 0 Mendefinisikan perbedaan
(pembagian) variabel:
Pilih  salah  satu  variabel  prediktor  sebagai variabel  perbedaan  untuk  membangun  pohon keputusan.  Pilih  variabel  yang  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  variabel  atau  target  yang diinginkan.  Perhitungan  jumlah  polusi:  Gunakan pengukuran ketidak murnian seperti indeks Gini atau entropi  untuk  memperkirakan  ketidak  murnian  atau ketidak sempurnaan pada setiap node.
Rumus  Indeks  Gini  :  Gini(p)  =  1  -  Σ(pi^2),  di mana  pi  adalah  pecahan  dari  setiap  kelas  di  node. rumus entropi: Entropi(p) = -Σ(pi * log2(pi)), di mana pi  adalah  pecahan  dari  setiap  kelas  di  node. Pertukaran  informasi  :  Gunakan  variabel  pemisahan yang  telah  ditentukan  sebelumnya  untuk  membagi data  menurut  kriteria  yang  sesuai.  Misalnya,  jika variabel pemisahannya adalah GENDER, data dibagi menjadi  dua  himpunan  bagian:  Satu  untuk  jenis kelamin P dan satu untuk jenis kelamin L.
Perhitungan  tingkat  pengotor  di  setiap  subset: Hitung  ukuran  (indeks  Gini  atau  entropi)  di  setiap subset  yang  dihasilkan  dari  partisi  data.  Gunakan rumus  yang  sama  seperti  pada  langkah  2  untuk menghitung  jumlah  dalam  himpunan.  Untuk
menemukan variabel perbedaan terbaik, Bandingkan pengukuran  di  setiap  subset  dan  tentukan  yang terbaik.  Semakin  banyak  jumlah  yang  berkurang semakin baik variabel. Struktur pohon keputusan:
Lakukan langkah-langkah di atas secara rekursif untuk  setiap  subset  yang  dihasilkan  dari  pemisahan data. Bangun pohon keputusan dengan menambahkan node baru dan hubungannya dengan node sebelumnya.  Untuk  menentukan  kondisi  berhenti. Tentukan  kondisi  penghentian  untuk  membatasi pembentukan  pohon  keputusan,  mis.  B.  mencapai tingkat  kedalaman  maksimum,  jumlah  minimum sampel  di  node  atau  kontaminasi  di  bawah  ambang batas tertentu. Prediksi dan Evaluasi: Gunakan pohon keputusan  yang  dihasilkan  untuk  membuat  prediksi dari data baru. Evaluasi kinerja model menggunakan metrik yang sesuai seperti presisi, akurasi, daya ingat, atau MSE (mean squared error) dalam kasus regresi.

## 3.1.5. Pemodelan Data Mining dengan Menggunakan Algoritma CART dan SVM
Pada  pemodelan  awal  dengan  menggunakan algoritma  CART  dan  SVM dikarenakan  dataset bertipe data nominal dan numerik maka dataset yang akan diolah dengan algoritma CART dan SVM harus dirubah  ke numerik. Untuk  pola  pemodelan  dengan RapidMiner dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Pemodelan data mining pada algoritma CART
Dataset  yang  ada  harus  dirubah  ke  numerik kemudian  pembagian  data  training  dan  data  testing sehingga  dihasilkan  akurasi  86.10%  Gambar  6  dan Gambar 7.
Gambar 6. Hasil Akurasi Algoritma CART
Gambar 7. Hasil Akurasi Algoritma SVM

## 3.1.6. Evaluasi Pemodelan Data Mining dengan Algoritma CART dan SVM
Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  dilakukan menggunakan  algoritma  Klasifikasi  CART  dengan dataset  143  dengan  8  atribut  menghasilkan  akurasi 86.10%.  dibandingkan  dengan  algoritma  SVM menghasilkan  akurasi  86.71%  untuk  prediksi keberhasilan masuk PTN.

## 3.1.7. Pemodelan Algoritma Klasifikasi CART dan SVM dengan T-Test
Setelah  melakukan  Klasifikasi  meggunakan algoritma  CART  dan  SVM  yang  menghasilkan akurasi  CART  86.10%  dan  akurasi  SVM  86.71%. kemudian  tahap  berikutnya  adalah  menambahkan metode  T-Test  mencari  hasil  perbandingan  antara metode CART dengan SVM klasifikasi  keberhasilan masuk PTN.
Gambar  8. Pemodelan Algoritma CART (Decision Tree) dan SVM dengan menambahkan metode T-Test
Gambar  8  menggunakan  Model T-Test dengan algoritma CART menghasilkan 0.861+/-0.071
algoritma SVM menghasilkan  nilai  0.867+/-0.051 untuk perbedaannya 0.826.

## 3.1.8. Evaluasi Klasifikasi CART dan SVM dengan T-Test
Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  dilakukan menggunakan algoritma Klasifikasi CART dan SVM dengan  Model  T-Test  menghasilkan  nilai  CART 0.861+/-0.071  algoritma  SVM  menghasilkan  nilai 0.867+/-0.051 untuk perbedaannya 0.826..

## 3.1.9. Pemodelan Algoritma Klasifikasi CART dan SVM dengan Informasi Gain
Tabel  3. Hasil Pemodelan Algoritma CART true masuk true tidak Class precision pred. Masuk 85 11 88.54% pred. Tidak 9 38 80.85% Class recall 90.43% 77.55%
Tabel 3 menjelaskan bahwa setelah melakukan Klasifikasi  meggunakan  algoritma  CART  dan  SVM yang  menghasilkan  akurasi  CART  86.10%  dan akurasi  SVM  86.71%.  kemudian  tahap  berikutnya adalah menambahkan metode Informasi gain mencari bobot  perbandingan  antara  metode  CART  dengan SVM  klasifikasi  keberhasilan  masuk  PTN,  terlihat juga di Gambar 9, dan Gambar 10.
Gambar 9. Pemodelan Algoritma CART (Decision Tree) dan SVM Dengan Metode Seleksi Atribut Information Gain dengan Rapidminer
Gambar 10. Pemodelan Algoritma SVM

## 3.1.10. Evaluasi dan Validasi Hasil Pemodelan Algoritma CART dan  SVM
Data yang sudah diolah menggunakan algoritma CART  dan  SVM  melalui  tool  RapidMiner. Selanjutnya, di evaluasi dan validasi hasil menggunakan confusion matrix sebagai performance yang  akan  menghasilkan  nilai  Accuracy,  Precision, Recall.
Berdasarkan  hasil  performance  vector  pada Tabel  5  diatas,  maka  dapat  disimpulkan  data  yang diprediksi  dengan  benar  melalui  algoritma  CART sejumlah tabel 143, sebanyak 85 siswa benar prediksi klasifikasi masuk PTN dan benar tidak sesuai masuk PTN  11  siswa.  Kemudian  sebanyak  9  orang diprediksi  tidak  masuk PTN dan sebanyak  38 orang diprediksi  benar  tidak  masuk.  Sehingga  dapat disimpulkan  siswa  yang  masuk  sejumlah  85  siswa yang masuk PTN atau masuk tidak sessuai sejumlah 11  siswa  .  Untuk  perhitungan  akurasinya  sebagai berikut:
a. Accuracy 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥100% (3) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 38  +  85 38 + 85 + 11 + 9 𝑥100%

## 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 86.10%
Berdasarkan  pemodelan  algoritma  CART dengan  metode  seleksi  atribut  information  gain dengan  RapidMiner  didapatkan  nilai  presentase akurasi  86.10  %  sesuai  dengan  perhitungan  manual akurasinya.  Kemudian  untuk  perhitungan  manual Precision sebagai berikut:
b. Precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100%
(4)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 38 38 + 11 𝑥 100%

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 77.55%
Berdasarkan  pemodelan  algoritma  CART dengan  metode  seleksi  atribut  information  gain dengan  RapidMiner  didapatkan  nilai  presentase precision 77.55% sesuai dengan perhitungan manual precision.  Kemudian  untuk  perhitungan  manual Recall sebagai berikut:
c. Precision 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 39 38 + 9 𝑥 100%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 80.85%
Berdasarkan  pemodelan  algoritma neural network  di  dalam  Gambar  8  dan  Tabel  6  dengan metode  seleksi  atribut  information  gain  dengan RapidMiner  didapatkan  nilai  presentase  recall 80.85% sesuai dengan perhitungan manual recall.
Hasil  penelitian  ini  menghasilkan  algoritma klasifikasi terbaik antara CART dan SVM, Decision Tree Kemudian setelah diketahui algoritma klasifikasi  terbaik  Akurasi  dari  masing-masing metode  menggunakan  algoritma  klasifikasi  CART dan  SVM  .  Hasil  uji  coba  menunjukkan  penerapan teknik  feature  selection  dihasilkan  akurasi  CART 86.10%  dibanding  dengan  metode  SVM  penelitian yang  dilakukan  oleh  peneliti  dengan  atribut  yang sama dan klasifikasi yang sama tentang masuk PTN akurasi  86.71%.

## 3.1.11. Hasil Klasifikasi
Hasil  Performace  Vector  klasifikasi  siswa masuk PTN menggunakan algoritma CART dan SVM dengan confusion  matrix dengan  data  tranning  dan testing sejumlah 143 menghasilkan klasifikasi masuk seperti Gambar 11, Gambar 12, Gambar 13, Gambar 14.
Gambar  11. Hasil Performance Confusion Matrix menggunakan algoritma CART
Gambar 12. Hasil confidence masuk dan tidak menggunakan algoritma CART
Gambar 13. Hasil confidence masuk dan tidak menggunakan algoritma CART
Gambar 14. Hasil confidence masuk dan tidak menggunakan algoritma SVM

## 3.2. Pembahasan Penelitian
Lingga  Kurnia  Ramadhani,  Bajeng  Nurul Widyaningrum,  setiap  perguruan  tinggi  pasti mengharapkan  mahasiswa  yang  lulus  akan  sesuai jumlahnya  dengan  mahasiswa  yang  masuk  [15]. Dalam  penelitian  ini  bermaksud  untuk  melakukan klasifikasi dengan menggunakan data dari mahasiswa yang  lulus  dengan  predikat  kelulusan.  Peneliti mencoba  membandingkan  2  algoritma  yang  cukup popular  dalam  proses  klasifikasi  yaitu  Naïve  Bayes dan  Support  Vector  Machine.  Pada  penelitian  - penelitian  sebelumnya  Naïve  Bayes  cenderung menghasilkan  performa  yang  lebih  baik  dari akurasinya  dibandingkan  dengan  Support  Vector Machine  [2],  [16].  Setelah  dilakukan  pengujian dengan  menggunkan  data  kelulusan  mahasiswa ternyata  Naïve  Bayes  memiliki  akurasi  lebih  besar yaitu 96.52% dengan tingkat eror (Missclassification Rate)  0.03%,  sedangkan  metode  Support  Vector Machine memiliki akurasi 86.93%.
Lely  Dwi  Bhekti  Pratiwi,  Wahyu  Wibowo, Ismaini Zain dari Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS),  berpendapat bahwa hasil karakteristik nilai peminat yang diterima baik  yang  berasal  dari  SMA  Negeri  maupun  SMA Swasta  serta  jenis  kelamin  laki-laki  maupun perempuan mempunyai kesamaan dalam hal rata-rata nilai tertinggi dan rata-rata nilai terendah dimana rata- rata nilai tertinggi adalah nilai Matematika Dasar dan rata-rata  terendah  adalah  nilai  Biologi  [25]. Pengklasifikasian peminat berdasarkan status penerimaan  dengan  metode  CART  menggunakan kombinasi  data  learning  dan  data  testing  sebesar  85 % dan 15%. Hal tersebut dikarenakan kombinasi data learning dan testing tersebut menghasilkan nilai total accuracy  rate  (1-APER)  yang  paling  tinggi  yaitu sebesar 92,3 % untuk data learning dan sebesar 91,4
% untuk data testing [12], [26], [27]. Nurul  Indah  Prabawati,  Widodo,  M.  Ficky Duskarnaen berjudul Kinerja Algoritma Classification  and  Regression  Tree  (Cart)  da lam
Mengklasifikasikan  Lama  Masa  Studi  Mahasiswa y ang  Mengikuti  Organisasi d i  Universitas  Negeri Jakarta , menyimpulkan bahwa Organisasi kemahasiswaan adalah fasilitas yang disediakan oleh perguruan tinggi sebagai wadah untuk
mengembangkan  kemampuan  non  akademis,  minat dan  bakat  mahasiswa.  Namun,  dalam  kenyataannya banyak  mahasiswa  yang  mengikuti  organisasi mengalami  penurunan  prestasi  hingga  tidak  dapat lulus  tepat  waktu.  Di  Universitas  Negeri  Jakarta belum adanya sistem yang dapat mengklasifikasikan lama  masa  studi  mahasiswa  yang  mengikuti organisasi  [11].  Sebelum  membangun  system pengambilan keputusan, diperlukan penelitian mengenai  akurasi  suatu  algoritma  agar  sistem keputusan yang dibuat memiliki tingkat akurasi yang tinggi.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma data mining yaitu algoritma Classification and Regression Tree ( CART ) . CART merupakan  metode  pohon
1600 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1589-1604
keputusan  biner. CART dikembangkan  untuk melakukan  analisis  klasifikasi  pada  peubah  respon baik yang nominal, ordinal, maupun kontinu. Metode klasifikasi CART terdiri dari dua metode yaitu metode pohon regresi dan pohon klasifikasi. Data mahasiswa yang mengikuti organisasi yang lulus tepat waktu dan tidak  lulus  tepat  waktu  akan  diolah  menggunakan algoritma CART [11], [28].
Setelah  diklasifikasikan  data  tersebut  akan dihitung hasil akurasinya menggunakan K-fold Cross Validation dengan nilai K =  5, k = 10, dan K = 20. Berdasarkan  hasil  contoh  data  mahasiswa  yang mengikuti  organisasi  menunjukan  bahwa  hasil perhitungan  akurasi  algoritma CART terbaik diperoleh ketika nilai K = 20. Algoritma CART telah mampu mengklasifikasikan  lama masa studi mahasiswa yang mengikuti organisasi di Universitas Negeri Jakarta. Algoritma CART menghasilkan rata- rata akurasi 80% [12], [29].
Ali Fauzi Berjudul Classification And Regression  Trees (CART)  Memprediksi  Kelulusan Siswa  Pada  Suatu  Mata  Pelajaran  Di  E-Learning SMA  Negeri  1  Pare  Kediri . Penelitian  ini menyebutkan  bahwa  p emanfaatan Teknologi  dalam dunia pendidikan saat ini terus dikembangkan, salah satunya adalah E-learning yang diterapkan di SMAN 1  Pare.  Software  yang  digunakan  untuk  menangani sistem  E-  learning  di  SMA  tersebut  adalah  Moodle, dan  di  E-learning  tersebut  siswa  dapat  melakukan beberapa  macam  aktifitas.  Dengan  memanfaatkan Algoritma  Classification  And  Regression  Trees (CART)  dan  berdasarkan  data-data  yang  ada  di Database Moodle tersebut, diharapkan mampu untuk melakukan  prediksi  kelulusan  pada  suatu  mata pelajaran (TIK) yang ada di E-learning SMA Negeri 1  Pare  Kediri.  Pengolahan  data  diawali  dengan mengambil  data  sebanyak  10  aktifitas  siswa  yang tersimpan  didalam  database  moodle,  dan  kemudian data  tersebut  di  lakukan  normalisasi  dengan  metode Min-Max  Normalization.  Dari  data  yang  sudah dinormalisasi  tersebut  diproses  dalam  distribusi frekuensi  sehingga  membentuk  data  interval  untuk mempermudah analisa pada Algoritma CART. Pada Algoritma CART, dilakukan pemilahan untuk setiap decision  node  menjadi  dua  cabang  yang  digunakan untuk  membentuk  candidate  split.  Candidate  split dipilih  untuk  penyusunan  inisial  partisi  pada  root node  dan  decision  node.  Kriteria  pemilihan  tersebut berdasarkan  nilai  goodness  of  split  yang  terbesar. Pada penelitian ini, dengan rule  yang diperoleh dari Algoritma  CART  yang  diujikan  pada  data  dengan perbandingan 80% data training dan 20% data testing diperoleh hasil prediksi dengan tingkat akurasi 75,9% [11], [12], [30].
Tentang  Analisis  Ketepatan  Waktu  Lulus Berdasarkan  Karakteristik  Mahasiswa  FEM  Dan FAPERTA  IPB  Menggunakan  Metode  Chart.  Fira Nurahmah Al Amin, Indahwati, Yenni Angraini [9]. Pada  pohon  klasifikasi  FAPERTA  persentase  tepat waktu tertinggi sebesar 26.1% yang memiliki ciri-ciri
yaitu  mahasiswa berasal dari Departemen  AGH dan PTN,  dan  memiliki  IPK  lebih  besar  dari  3.335. Adapun  persentase  tepat  waktu  terendah  sebesar 1.6% yang memiliki ciri-ciri yaitu mahasiswa berasal dari  Departemen  MSL  dan  ARL,  dan  berjenis kelamin Laki-laki. Nilai ketepatan pohon  klasifikasi FAPERTA  sebesar  88.2%.  Pada  pohon  klasifikasi FEM  persentase  tepat  waktu  tertinggi  sebesar  75% memiliki  ciri-ciri  yaitu  mahasiswa  berasal  dari Departemen  IE  dan  MAN.  Adapun  persentase  tepat waktu terendah sebesar 22.4% yang memiliki ciri-ciri yaitu  mahasiswa  berasal  dari Departemen  AGB  dan ESL, memiliki IPK kurang dari sama dengan 3.325, dan  melalui Jalur Masuk SNMPTN. Nilai ketepatan pohon klasifikasi FEM sebesar 71.4% [31], [32].
Tentang  Implementasi  Data  Mining  Untuk Menentukan  Minat  Siswa  Dalam  Menentukan Jurusan Pada Perguruan Tinggi Saeful  Bahri, ITB Ahmad      Dahlan,      Jakarta,    menyebutkan      bahwa d ari hasilpengujian  tiga  algoritma   yang   digunakan, kinerja    algoritma decision    tree menjadi    yang terbaik    dibandingkan  dengan  algoritma k-NN dan Naïve bayes dengan tingkat akurasi 75.38% dan nilai AUC 0.689 [31], [33].
Berkenaan  dengan  Model  Klasifikasi  Pada Seleksi  Mahasiswa  Baru  Penerima  KIP  Kuliah Menggunakan Regresi Logistik Biner yang dilakukan oleh  Ronny  Susetyoko,  Wiratmoko  Yuwono,  Elly Purwantini,  dari Politeknik  Elektronika  Negeri Surabaya,  Indonesia,  menyebutkan  bahwa  s eleksi mahasiswa  baru  penerima  Kartu  Indonesia  Pintar Kuliah  (KIP  Kuliah)  dilakukan  oleh  setiap  institusi untuk memilih mahasiswa  yang  benar-benar memiliki potensi akademik yang baik dan keterbatasan  ekonomi.  Agar  mahasiswa  penerima KIP Kuliah tepat sasaran maka perlu dibuat rumusan atau  model  yang  tepat  dengan  mempertimbangkan fitur-fitur yang representatif. Penelitian ini bertujuan untuk  membuat  model  klasifikasi  mahasiswa  baru penerima KIP Kuliah menggunakan Metode Regresi Logistik Biner (Logit Biner) [34], [35].
Beberapa fitur yang diduga berpengaruh dalam model  logit  biner  ini  adalah  status  orang  tua, penghasilan,  status  rumah,  jumlah  rumah,  jumlah motor,  jumlah  mobil,  dan  daya  listrik.  Pada  tahap preprocessing data, dilakukan pembersihan data dan encoding beberapa fitur. Beberapa model dibandingkan  kinerjanya,  baik  yang  menggunakan data set asli, data set hasil normalisasi, data set hasil undersampling , data set hasil oversampling , maupun data  set  hasil  kombinasi oversampling dan undersampling .  Sebelum  pemodelan,  dilakukan pemisahan  antara  data training dan  data testing . Evaluasi model berdasarkan signifikansi parameter di dalam model logit dan kinerja klasifikasi dari matriks konfusi.  Berdasarkan  hasil  pengujian  parameter, beberapa  fitur  yang  signifikan  dalam  model  adalah penghasilan,  status_rumah,  jumlah_motor,  dan jumlah  mobil.  Dari  perbandingan  tujuh  model  logit biner,  model  yang  terbaik  adalah  model  yang
menggunakan  data  set  asli  dengan  rerata  F1  Score 92,40%,  rerata recall sebesar  87,93%, accuracy sebesar 88,01%, precision sebesar 97,92%, dan AUC sebesar 84,6% [36].
Data  tentang  Prediksi  Kelanjutan  Studi  Siswa Ke  Perguruan  Tinggi  Dengan  Naive  Bayes  Gentur Wahyu Nyipto Wibowo , Zaenal Arifin, Muhammad Anwarudin  Romli,  Nurul  Ikhsanul  Amal  dari Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas  Islam Nahdlatul  Ulama  Jepara, menyebutkan  bahwa Metode Naive Bayes dapat menghasilkan probabilitas  di  setiap  kriteria  dengan  class  yang berbeda,  sehingga  nilai-nilai  probabilitasnya  dapat digunakan untuk mengoptimalkan prediksi kelanjutan studi siswa ke perguruan tinggi  mengacu pada pengklasifikasian  yang dilakukan Naive Bayes sendiri, dan pemilihan pembobotan pada atribut dapat meningkatkan  nilai  akurasi  pengklasifikasian  dari data  yang  diujikan  sehingga  menghasilkan  nilai prediksi 86.53% [15], [37].
Data  tentang  Implementasi  Metode  Klasifikasi Naive  Bayes  Dalam  Memprediksi  Kelulusan Mahasiswa tepat waktu dilakukan oleh Ananda Fiqri Firdaus,  Rohmat  Saedudin,  Rachmadita  Andeswari. Dengan  melakukan  prediksi  akan  probabilitas kelulusan  mahasiswa  diharapkan  para  dosen  dapat fokus  memberikan  perhatiannya  kepada  mahasiswa yang  terprediksi  kelulusannya  rendah.  Dengan mengimplementasikan  klasifikasi  data  mining, Memprediksi  kelulusan  mahasiswa  akan  jauh  lebih mudah dan efisien. Tujuan Penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan  klasifikasi  dengan  metode naive bayes untuk memprediksi kelulusan mahasiswa.  Penelitian  ini  juga  menguji  rasio  antara data  training  dan  data  tes  mana  yang  tepat  untuk digunakan  agar  hasil  yang  diperoleh  lebih  optimal. Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  diperoleh  bahwa dengan menggunakan 80% data sebagai data training dihasilkan hasil akurasi paling optimal dengan tingkat akurasi 90.78%, presisi data sebesar 88% dan 88.4% untuk  recall.  Dan  naive  bayes  memperoleh  tingkat akurasi tertinggi sebesar 91.49% dengan menggunakan  70%  data  sebagai  data  training  [16], [38].
Tentang  Prediksi  kelulusan  dilakukan  oleh Azahari, Yulindawati, Dewi Rosita, dan Syamsuddin Mallala.  Manajemen  perguruan  tinggi  dalam menentukan  kebijakan  preventif  terkait  pencegahan dini  kasus  drop  out.  Dengan  menggunakan  data mining  algoritma  naive  bayes  dan  neural  network dapat  dilakukan  prediksi  kelulusan  mahasiswa  di STMIK Widya Cipta Dharma (WiCiDa) Samarinda. Atribut  yang  digunakan  yaitu,  umur  saat  masuk kuliah, klasifikasi kota asal Sekolah Menengah Atas, pekerjaan ayah, program studi, kelas, jumlah saudara, dan  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK).  Dari  data testing diperoleh tingkat akurasi hanya 57,63%. Hasil penelitian  menunjukkan  banyaknya  kelemahan  dari hasil prediksi naive bayes dikarenakan tingkat akurasi kevalidannya tergolong tidak terlalu tinggi.
Sedangkan  akurasi  prediksi  neural  network  adalah 72,58% [3], [15].
Data  tentang  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Tepat  Waktu  Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine.  dilakukan  oleh  Rooy  Thaniket, Kusrini,  Emha  Taufik  Luthf.  Kelulusan  adalah keinginan setiap mahasiswa untuk dapat menyelesaikan  studi  Untuk  Mencapai  kelulusan Mahasiswa  harus  menyelesaikan  tahapan  seperti menempuh 8 semester 144 sks dan itu sebagai aturan dalam perguruan tinggi [39]. Pada penelitian kali ini peneliti  menggunakan  data  mahasiswa  lulusan  dari tahun  2015-2019  yang  peneliti  ambil  disalah  satu universitas  metode  yang  digunakan  peneliti  adalah .data  mining.  Data  mining  adalah  suatu  istilah  yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan  di  dalam  database.  Algoritma  yang peneliti  gunakan  dalam  memprediksi  kelulusan adalah  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM) karna  mampum  mempredik  kelulusan  yang  baik. Dalam  prediksi  kelulusan  menghasilkan  rata-rata akurasi sebesar Accuracy 95,00% [16], [26].
Data  tentang  Analisis  Metode  Decision  Tree Dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa dilakukan oleh  Wulandari,  Rika  Rosnelly,  Wanayumini, Universitas  merupakan  sarana  penyelenggaraan pendidikan  akademik  bagi  mahasiswa.  Salah  satu faktor  yang  menentukan  mutu  perguruan  tinggi adalah  persentase  ketuntasan  belajar  mahasiswa dalam suatu masa studi. Mahasiswa merupakan salah satu  parameter  penting  untuk  menentukan  kualitas dan  mengevaluasi  rencana  pembelajaran  dan pelaksanaan perguruan tinggi. Khusus untuk standar dan evaluasi pascasarjana, unsur penilaiannya adalah rata-rata  waktu  studi  dan  IPK.  Perlu  dilakukan penelitian untuk  memprediksi kelulusan  mahasiswa, dengan menggunakan menggunakan metode Decision  Tree  dan  algoritma  C4.5.  Hasil  yang diperoleh mendapatkan rule prediksi nilai yang benar dan  salah.  Nilai  akurasi  yang  diperoleh  didasarkan pada nilai pengakuan berhasil dan tidak berhasil [16].
Berkenaaan  Analisis  Prediksi  Masa  Studi Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Decision  Tree Dengan  Penerapan  Algoritme  Cart  (Classification And  Regression  Trees)  [3]  dilakukan  oleh Muhammad  Fando  Rizalno  Asahar  Johar  Funny  F. Coastera  [17].  Metode  yang  digunakan  untuk menganalisinya  adalah  Decission  tree  dengan menggunakan  algoritme  CART  [3].  Melakukan prediksi  dibutuhkan  dataset  yang  teratur,  Dataset yang  digunakan  masih  mengandung  missing  values sehingga dalam penelitian ini tahap prepocessing data dilakukan. Tahap preprocessing menggunakan sistem data  warehouse  dengan  penerapa  ETL.  Aplikasi  ini dibuat  dengan  menggunakan  Visual  studio  code bahasa  pemrograman  PHP  framewort  laravel.  Hasil dari  penelitian  ini  berupa  aplikasi  pengelompokkan data alumni lulus tepat waktu dan prediksi lama masa studi  utuk  mahasiswa  baru.  Pengujian  software menggunakan  metode Evaluasi Accuracy dan Black

## 1602
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1589-1604
box.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  nilai  parameter yang  berpengaruh  pada  kelulusan  mahasiswa  dan dapat  digunakan  untuk  proses  prediksi  masa  studi mahasiswa [14], [15].
Pembahasan  dalam  menentukan  Penjurusan Siswa Dengan Menggunakan Metode Decision Tree Algoritma  C4.5  dilakukan  oleh  Muhammad  Fibo Donya  Ikhbal,  Denny  Kurniadi.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengklasifikasi  penjurusan  siswa dan  menerapkan  metode  data  mining  menggunakan algoritma  decision  tree  C4.5.  Klasifikasi  ini menggunakan  6  atribut  sebagai  atribut  kontrol  yang merupakan  nilai  rata-rata  rapor  SMP  yang  meliputi mata pelajaran B. Indonesia, B. Inggris, Matematika dan  IPA,  serta  rekomendasi  guru  BK  SMP. Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  terhadap siswa  tahun  masuk  ajaran  2020/2021  diperoleh akurasi  sebesar  68.42%  dengan  304  sampel  data dengan  atribut  rekomendasi  guru  BK  SMP  yang mempengaruhi keputusan penjurusan siswa.
Demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  menentukan penjurusan  dengan  menggunakan  data  mining algoritma decision tree C4.5 dapat mempercepat dan akurat  dalam  pengambilan  keputusan  penjurusan siswa SMA Negeri 2 Padang [13], [16], [26].
Dari  pembahasan  dapat  dijelaskan  bahwa banyak  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  dalam penelitian  di  dunia  pendidikan.  Meskipun  algoritma tersebut  memiliki  kemampuan  yang  serupa,  tetapi pastinya  algoritma  tersebut memiliki  tingkat keakuratan yang berbeda. Maka dari itu perbandingan terhadap  algoritma  klasifikasi  tersebut  dibutuhkan untuk  memberikan  informasi  tentang  performace yang  paling  baik  sehingga  menghasikan  klasifikasi yang  lebih  akurat  dalam  hal  mengklasifikasi menentukan  siswa  berprestasi  masuk  Perguruan Tinggi Negeri. Maka dari itu peneliti akan melakukan pendekatan  algoritma  klasifikasi  dalam  menentukan siswa  berprestasi  diterima  di  Perguruan  Tinggi Negeri  dengan  metode  pendekatan clasification  and regression  tres (CART)  dan  Menggunakan  metode Support vector machine (SVM).

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  optimasi  algoritma  CART    dengan SVM  Berbasis  algoritma  untuk  klasifikasi    siswa masuk  PTN  (Perguruan  Tinggi  Negeri)  dapat disimpulkan  ke  dalam  kesimpulan  umum  dan kesimpulan khusus. Kesimpulan umum dari penelitian ini adalah bahwa perbandingan menggunakan  algoritma  SVM  lebih  baik  dan  lebih tinggi presentasinya dibanding menggunakan algoritma CART.
Adapun  kesimpulan  khusus  penelitian  ini sebagai berikut:
a. Metode Algoritma CART untuk
mengklasifikasi  siswa  masuk  perguruan  tinggi negeri sebesar 86.10%
b. Metode Algoritma SVM untuk mengklasifikasi siwa  masuk  perguruan  tinggi  negeri  sebesar 86.71%.

## 5. SARAN
Dari  hasil  penelitian  ini  masih  banyak kekurangan  algoritma  klasifikasi  CART  dibanding dengan SVM untuk mengklasifikasikan siswa masuk perguruan tinggi negeri yaitu:
1. Membandiungkan  hasil  penelitian  ini  dengan metode yang tingkat akurasi lebih baik.
2. Penelitian selanjunya bisa diharapkan penerapan  algoritma  bisa  ditingkatkan  lagi akurasinya  dengan  beberapa  eksperimen  dan parameter maupun dataset yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  kedua  dosen pembimbing  dan  seluruh  dosen  mata  kuliah  serta bapak & ibu, dan keluarga.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] O. Arifudin, “Manajemen Sistem Penjaminan
Mutu Internal (Spmi) sebagai upaya meningkatkan mutu perguruan tinggi,” J. Ilm.
MEA Manajemen, Ekon. Akunt. , vol. 3, no. 1, pp. 161–169, 2019.
[2] A.  Karim,  N.  F.  Mardhotillah,  and  M.  I. Samadi,  “Ethical  leadership  transforms  into ethnic:  Exploring  new  leader’s  style  of Indonesia,” J. Leadersh. Organ. , vol. 1, no. 2, pp. 146–157, 2019.
[3] S.  Abbas, Manajemen  Perguruan  Tinggi . Jakarta,  Indonesia:  Prenada  Media  Group, 2008.
[4] J.  Mantik,  R.  Zaeni,  A.  Syam,  and  W. Achmad,  “Online  Learning  in  Higher Education:  Analysis  during  the  Pandemic Covid-19,” J. Mantik , vol. 5, no. 4, pp. 2256– 2261, 2022.
[5] A.  S.  Maadi,  “Digitalisasi  manajemen pendidikan  Islam  dan  ekonomi  syariah  di Perguruan  Tinggi,” Fikrotuna  J.  Pendidik. dan Manaj. Islam , vol. 7, no. 1, pp. 741–759, 2018.
[6] M.  N.  Husunun, Menuju  Kepustakawanan
Perguruan  Tinggi  Muhammadiyah  Aisyiyah berkemajuan . Surakarta: UMS Library, 2017.
[7] S.  R.  Ratnawati  and  W.  Werdiningsih, “Pemanfaatan  e-learning  sebagai  inovasi media  pembelajaran  PAI  di  era  revolusi industri 4.0,” Belajea J. Pendidik. Islam , vol.
5,  no.  2,  pp.  199–220,  2020,  doi: 10.29240/belajea.v5i2.1429.
[8] W.  Cayeni  and  A.  S.  Utari,  “Penggunaan
Teknologi  Dalam  Pendidikan:  Tantangan Guru  Pada  Era  Revolusi  Industri  4  .  0,”  in
Prosiding  Seminar  Nasional  Pendidikan Program  Pascasarjana  Universitas  PGRI Palembang 03 Mei 2019 , 2019, pp. 658–667.
[Online].  Available:  https://jurnal.univpgri- palembang.ac.id/index.php/Prosidingpps/arti cle/view/3096
[9] I. M. W. Jagantara, P. B. Adnyana, and N. L.
P.  M.  Widiyanti,  “Pengaruh  model pembelajaran berbasis proyek (PjBP) terhadap  hasil  belajar  Biologi  ditinjau  dari gaya  belajar  siswa  SMA,” e-Journal  Progr.
Pascasarj.  Univ.  Pendidik.  Ganesha ,  vol.  4, no. 3, pp. 1–13, 2014.
[10] K.  A.  Winata,  Sahudi,  Nurwadjah,  and  A. Suhartini,  “Implementasi  konsepsi  tujuan pembelajaran  PAI  untuk  menghadapi  era revolusi  4.0,” EduTeach  J.  Edukasi  dan Teknol. Pembelajaran , vol. 1, no. 2, pp. 11– 21, 2020, doi: 10.37859/eduteach.v1i2.1964.
[11] N.  I.  Prabawati,  Widodo,  and  M.  Ficky, “Duskarnaen. Kinerja
Algoritma Classification  and  Regression  Tree  (Cart) dalam Mengklasifikasikan Lama Masa Studi
Mahasiswa  yang  Mengikuti  Organisasi  di Universitas Negeri Jakarta,” J. Pinter , vol. 3, no. 2, 2019.
[12] L.  D.  B.  Pratiwi,  W.  Wibowo,  and  I.  Zain, “Klasifikasi Nilai Peminat SBMPTN (Seleksi Bersama  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri) ITS  dengan  Pendekatan  Classification  and Regression  Trees  (CART),” J.  Sains  Dan Seni Pomits , vol. 4, no. 2, p. 15, 2020.
[13] K. W. Lamm, H. S. Carter, and A. J. Lamm, “A  theory  based  model  of  interpersonal leadership: An integration of the  literature,” J.  Leadersh.  Educ. ,  vol.  15,  no.  4,  pp.  183– 205, 2016, [Online]. Available: doi:
[14] Wulandari,  R.  Rosnelly,  and  Wanayumini, “Analisis  Metode  Decision  Tree  Dalam Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa132,” CSRID J. , vol. 13, no. 3, pp. 130–140, 2021, doi:
https://www.doi.org/10.22303/csrid.13.3.202 1.130-140 e-ISSN :2460-870X.
[15] G. W. N. Wibowo, Z. Arifin, M. Anwarudin, and N. I. Romli,  “Prediksi Kelanjutan Studi Siswa  Ke  Perguruan  Tinggi  Dengan  Naive Bayes,” J. DISPROTEK , vol. 11, no. 1, 2020.
[16] M.  R.  Qisthiano,  “Klasifikasi  Terhadap Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Dengan Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine  (SVM),”  in 2  st  Proceeding STEKOM , Jakarta, Indonesia: Institut Teknologi dan Bisnis Nasional (ITBN), 2022.
[17] J. W. Cresswell, Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods  Approaches  (4th  ed.) .  Thousand
Oaks, CA: Sage, 2014.
[18] G.  Guthrie, Auerbach  Qualitative  Data . 2014. doi: 10.4135/9788132105961.n15.
[19] Sugiyono, Quantitative,  Qualitative,  and R&D Research Methods . Bandung, Indonesia: Alfabeta, 2010. [20] T. Perumal, “Quantitative Research Methods,” Course Mater. , vol. Chapter 8, no. Leedy  1993,  pp.  87–104,  2014,  doi: http://dx.doi.org/10.5210/fm.v8i1.1023.
[21] A.  Çelik et  al. ,  “Science  Integration,” J. Mater. Process. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 1– 8, 2018, doi: 10.1016/j.cirp.2016.06.001.
[22] J.  Afriana,  A.  Permanasari,  and  A.  Fitriani,
“Penerapan project based learning terintegrasi  STEM  untuk  meningkatkan literasi  sains  siswa  ditinjau  dari  gender,” J. Inov.  Pendidik.  IPA ,  vol.  2,  no.  2,  p.  202, 2016, doi: 10.21831/jipi.v2i2.8561.
[23] E.  Ersanilli,  J.  Carling,  and  H.  De  Haas, “Methodology for quantitative data collection.”  Eumagine,  Emagining  Europe from the Outside, pp. 1–27, 2011.
[24] Jubilee, SPSS  Komplet  untuk  Mahasiswa . Jakarta, Indonesia: Elex Media Komputindo, 2018.
[25] G. Galih, “Data Mining di Bidang Pendidikan untuk  Analisa  Prediksi  Kinerja  Mahasiswa dengan  Komparasi  2  Model  Prediksi  pada STMIK Jabar,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl. , vol.  2,  no.  1,  p.  23,  2019,  doi: 10.32493/jtsi.v2i1.2643.
[26] M.  F.  D.  Ikhbal  and  D.  Kurniadi, “Menentukan  Penjurusan  Siswa  Dengan
Menggunakan Metode Decision Tree Algoritma C4.5 (Studi Kasus: SMA Negeri 2 Padang),” J. VOKASI Inform. , doi: https://doi.org/10.24036/javit.v1i3.40  ISSN: 2775 - 6807.
[27] A.  Karim,  “Pembaharuan  pendidikan  Islam multikulturalis,” J. Pendidik. Agama Islam  -
Ta’lim ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  19–35,  2016,
[Online]. Available:
http://jurnal.upi.edu/taklim/view/3880/pemb aharuan-pendidikan-islam-multikulturalis-
.html
[28] S.  L.  Qodriah,  W.  Hartati,  and  A.  Karim,
“Self-leadership and career success:
Motivation of college lecturers,” J. Leadersh. Organ. , vol. 1, no. 2, pp. 79–95, 2019.
[29] Fikriyah,  A.  Karim,  M.  K.  Huda,  and  A. Sumiati,  “Spiritual  leadership:  The  case  of instilling  values  in  students  through  the Kiai’s  program  in  the  globalization  era,” J. Leadersh.  Organ. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  16–30, 2021,
doi:
https://doi.org/10.22146/jlo.63922.
[30] A. Karim and D. Afnan, “Kiai interpersonal

## 1604 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1589-1604
managerial:  Henry  Minztberg  perspective,”
J. Leadersh. Organ. , vol. 2, no. 2, pp. 75–90, 2020, doi: https://doi.org/10.22146/jlo.56290.
[31] S. Bahri, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Minat Siswa Dalam Menentukan Jurusan Pada Perguruan
Tinggi,” ITB Ahmad Dahlan , vol. 3, no. 1, pp. 23–33, 2022.
[32] D.  Afnan et  al. ,  “Phubbing  and  social interaction: An analysis of smartphone usage in  higher  education,” J.  Adv.  Res.  Dyn. Control Syst. , vol. 12, no. 6, pp. 2325–2334,
2020,
doi: 10.5373/JARDCS/V12I6/S20201191.
[33] A.  Karim  and  F.  Wajdi,  “Propaganda  and da’wah in digital era (A case of hoax cyber- bullying against ulama),” KARSA J. Sos. dan Budaya Keislam. , vol. 27, no. 1, pp. 171–202,
2019, doi: 10.19105/karsa.v27i1.1921.
[34] E.  Priyanto,  “Dakwah  dan  kesalehan  sosial: kiprah  dakwah  Roostien  Ilyas,”  Universitas Islam  Negeri  Syarif  Hidayatullah  Jakarta, 2015.
[35] D.  Widiantari,  M.  I.  Bin  Samadi,  and  A. Karim,  “Charismatic  Leadership  Effects  of
Teachers  in  Fostering  Graduate  Quality  of
Senior  High  School,” J.  Leadersh.  Organ. , vol.  4,  no.  2,  pp.  179–190,  2022,  doi: 10.22146/jlo.74872.
[36] N. Anwar and I. Riadi, “Analisis Investigasi Forensik  WhatsApp  Messanger  Smartphone Terhadap WhatsApp Berbasis Web,” J.  Ilm. Tek. Elektro Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 1, p. 1, 2017, doi: 10.26555/jiteki.v3i1.6643.
[37] M. R. Syabibi, A. Karim, S. Kulkarni, and A. Sahil,  “Communicative  cultural  dakwah  of Abdurrahman  Wahid  in  pluralistic  society,” Karsa J. Soc. Islam. Cult. , vol. 29, no. 2, pp.
1–33, 2021, doi: 10.19105/karsa.v29i2.5220.
[38] A.  Karim,  A.  Faiz,  N.  Nur’Aini,  and  F.  Y. Rahman,  “The  policy  of  organization,  the spirit  of  progressivism  Islam,  and  its association  with  social  welfare  educators,” Tatar Pas. J. Diklat Keagamaan , vol. 16, no.
1, pp. 69–75, 2022.
[39] F. Mansir and A. Karim, “Islamic education learning  approaches  in  shaping  students’ emotional  intelligence  in  the  digital  age,”
HAYULA  Indones.  J.  Multidiscip.  Islam. Stud. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  67–86,  2020,  doi: https://doi.org/10.21009/004.01.04..