## PENGGUNAAN ALGORITMA DECISION TREE UNTUK PREDIKSI PRESTASI SISWA DI SEKOLAH DASAR NEGERI 3 BAYALANGU KIDUL
Najiyah Nailil Amani 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3
1,3 Teknik Informatika, 2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem, Kota Cirebon, Indonesia najiyahnailil2@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi prestasi belajar siswa di Sekolah Dasar Negeri 3 Bayalangu  Kidul  menggunakan  algoritma  Decision  Tree.  Metodologi  melibatkan  pengumpulan  data  prestasi siswa, termasuk nilai akademik dan informasi lainnya, dengan algoritma Decision Tree sebagai metode analisis. Data diperoleh dari siswa yang telah lulus dari sekolah tersebut pada tahun terakhir. Penelitian ini menitikberatkan pada pengelompokan siswa berdasarkan prestasi mereka, dan pendekatannya melibatkan penggunaan algoritma pohon keputusan. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola yang dapat merekomendasikan apakah seorang siswa  akan  lulus  atau  tidak.  Hasil  prediksi  kenaikan  atau  kelulusan  menunjukkan  tingkat  presisi  99,01%, sedangkan tingkat presisi untuk prediksi ketidaklulusan mencapai 71,43%. Rincian prediksi mencakup 100 data lulus,  hanya  1  data  yang  tidak  lulus  tetapi  diprediksi  lulus,  serta  2  data  yang  diprediksi  tidak  lulus  tetapi kenyataannya  lulus,  dan  5  data  diprediksi  tidak  lulus.  Dengan  demikian,  tingkat  keberhasilan  prediksi  lulus mencapai 98,04%, sedangkan prediksi ketidaklulusan adalah 83,33%.
Kata kunci : Decision Tree, Prediksi, Prestasi, SDN 3 Bayalangu Kidul

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  menjadi  elemen  kunci  dalam perkembangan suatu bangsa, dan pencapaian akademik  siswa  menjadi  faktor  utama  dalam meningkatkan  mutu  pendidikan.[1]  Nilai  akademik kerap  digunakan  sebagai  tolok  ukur  prestasi  belajar siswa,  yang  esensial  untuk  mengetahui  keperluan pendidikan siswa, menciptakan kurikulum yang tepat, dan menilai efisiensi metode-metode pengajaran yang diterapkan.  Di  level  pendidikan  dasar  (SD), meningkatkan  pencapaian  akademik  siswa  menjadi krusial  karena  ini  menjadi  dasar  bagi  prestasi akademik  yang  lebih  tinggi  di  masa  mendatang. Sehingga,  keberadaan  guru  yang  efektif  dan lingkungan  belajar  yang  kondusif  di  SD  memiliki peran  penting  dalam  menyiapkan  dasar  yang  solid untuk keberhasilan akademik siswa.[2]
Di  SDN  3  Bayalangu  Kidul,  pencapaian akademis  siswa  menjadi  fokus  utama  dalam  usaha meningkatkan  standar  pendidikan.  Dalam  upaya tersebut,  pemanfaatan  teknologi  dan  algoritma komputasi  dianggap  sebagai  solusi  yang  potensial. Algoritma Decision Tree, yang telah diterapkan dalam berbagai  bidang  termasuk  analisis  data,  dianggap memiliki  keunggulan  karena  mampu  memodelkan keterkaitan antara berbagai variabel dan menghasilkan keputusan yang mudah diinterpretasikan. Oleh karena itu,  eksplorasi  penggunaan  algoritma  Decision  Tree untuk  meramalkan  prestasi  belajar  siswa  di  SDN  3 Bayalangu  Kidul  menjadi  alternatif  penelitian  yang menarik.[3]  Penerapan  teknologi  dan  algoritma komputasi  di  tingkat  dasar  juga  membuka  peluang pengembangan  kurikulum  yang  lebih  responsif terhadap  kebutuhan  individual  siswa.  Dengan menganalisis  data  prestasi  belajar  menggunakan algoritma  Decision  Tree,  guru  dapat  menyusun
program  pembelajaran  yang  lebih  terpersonalisasi, memungkinkan  setiap  siswa  berkembang  sesuai dengan  potensinya.  Pendekatan  ini  sejalan  dengan prinsip pendidikan inklusif yang menitikberatkan pada pemberdayaan setiap siswa. Tidak hanya memberikan keuntungan  pada  tingkat  individu,  tetapi  penggunaan teknologi  dan  algoritma  komputasi  juga  dapat membantu sekolah  mengidentifikasi pola-pola umum dalam  pencapaian  belajar  siswa.  Dengan  demikian, sekolah  dapat  merancang  program  perbaikan  yang lebih  efektif  dan  tepat  sasaran  untuk  meningkatkan kualitas  pendidikan  secara  menyeluruh.  Seiring dengan  era  digital,  integrasi  teknologi  menjadi kebutuhan  mendesak  guna  memastikan  bahwa pendidikan  di  tingkat  dasar  tetap  relevan  dan  dapat menyesuaikan diri dengan perkembangan zaman.[4]
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk memprediksi waktu kelulusan mahasiswa di Universitas Darwan Ali. Penelitian pertama menggunakan metode  klasifikasi  data  mining algoritma  C4.5  dan  PART.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 memiliki akurasi yang  lebih  baik  daripada  PART,  yaitu  sebesar 83,004%. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan  sistem  cerdas  untuk  memprediksi waktu  kelulusan  mahasiswa.[5]  Penelitian  kedua menggunakan algoritma Decision Tree untuk mengklasifikasikan data kelulusan mahasiswa. Penelitian  ini  menggunakan  dataset  dari  beberapa perguruan tinggi di Kota Palembang dan menerapkan alat  Rapidminer  untuk  manajemen  data.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  akurasi  algoritma Decision  Tree  sebesar  87,93%.  Penelitian  ini memberikan kontribusi dalam evaluasi dan perbaikan tingkat  kelulusan  mahasiswa  di  perguruan  tinggi.[5] Penelitian ketiga menggunakan algoritma C4.5 untuk
memprediksi waktu kelulusan mahasiswa berdasarkan data  alumni.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa akurasi  prediksi  sebesar  87,93%.  Penelitian  ini memberikan  kesimpulan  bahwa  penggunaan  data alumni  dapat  menjadi  landasan  untuk  prediksi kelulusan mahasiswa.[4]
Dalam  konteks  penelitian  yang  dilakukan, berbagai  aspek  telah  dirumuskan  untuk  memandu fokus  dan  batasan  studi.  Berdasarkan  analisis  latar belakang, permasalahan yang ingin ditangani meliputi optimasi  penerapan  algoritma  Decision  Tree  untuk meramalkan  prestasi  belajar  siswa  di  SDN  3 Bayalangu  Kidul,  serta  metodologi  analisis  yang diterapkan  terhadap  hasil  yang  dihasilkan.  Adapun tujuan  kajian  ini  adalah  untuk  mengimplementasikan algoritma Decision Tree guna memprediksi pencapaian  akademis  siswa  di  sekolah  tersebut, dengan  memperkenalkan  pendekatan  analisis  yang sistematis untuk evaluasi dan interpretasi data. Namun, penelitian ini memiliki batasan yang perlu diperhatikan.  Dengan  fokus  khusus  pada  SDN  3 Bayalangu  Kidul,  data  yang  dikumpulkan  berkaitan dengan  prestasi  belajar  siswa  dan  faktor-faktor  yang berpotensi mempengaruhinya. Selain itu, penelitian ini tidak mencakup data historis dalam jangka waktu yang panjang  dan  akan  difokuskan  pada  pengembangan model prediksi serta analisis variabel yang signifikan, tanpa  mempertimbangkan  implementasi  tindakan korektif berdasarkan hasil prediksi.
Pentingnya  kolaborasi  dengan  berbagai  pihak seperti lembaga penelitian, organisasi pendidikan, dan stakeholder  lainnya  ditekankan  untuk  memperkuat dampak  positif  penelitian.  Pembaruan  berkala terhadap  temuan  penelitian  ini  penting  agar  tetap relevan  dengan  dinamika  pendidikan.  Diseminasi temuan  melalui  berbagai  platform  seperti  konferensi, publikasi  ilmiah,  dan  pelatihan  untuk  pendidik  di seluruh  Indonesia  diharapkan  mampu  memberikan inspirasi  dan  pedoman  untuk  peningkatan  mutu pendidikan nasional.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  ini  memanfaatkan pendekatan review literatur  dengan  metode  systematic  reviews  untuk mengkaji  artikel-artikel  yang  relevan  dengan  tema penelitian.[5]

## 2.1. Metode
Proses  systematic  reviews  melibatkan  beberapa langkah.  Langkah  awalnya  adalah  merumuskan pertanyaan penelitian untuk mengungkap metode yang sering  dipakai  dalam  studi  yang  berkaitan  dengan materi penelitian. Pada langkah berikutnya, yaitu tahap kedua,  dilaksanakan  identifikasi  kata  kunci  serta pengumpulan literatur dengan memanfaatkan perangkat lunak Publish or Perish 8. Kata kunci yang diterapkan  meliputi  "klasifikasi"  "Decision  Tree," "Prestasi" dan "siswa." Setelah kata kunci diaplikasikan, sistem akan mencari jurnal-jurnal yang sesuai  dengan  kata  kunci  tersebut.  Langkah  ketiga
mencakup  penetapan  kriteria  inklusi,  di  mana  artikel yang dianalisis harus diterbitkan dalam jurnal nasional antara  tahun  2022  dan  2023.  Terakhir,  pada  langkah keempat,  dilakukan  evaluasi  terhadap  kualitas  dari artikel-artikel yang dipilih.

## 2.2. Hasil
Berikut hasil dari tinjauan pustaka yang berkaitan dengan  topik  "Penerapan  Algoritma  Decision  Tree Dalam  Prediksi  Prestasi  Belajar  Siswa  SDN  3 Bayalangu Kidul".
Dalam penelitian pertama yang berjudul Metode Decision Tree untuk Meningkatkan Kualitas Rencana Pelaksanaan  Pembelajaran  dengan  Algoritma  C4.5 (2022), metode Decision Tree dengan algoritma C4.5 digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  rencana pelaksanaan  pembelajaran.  Dengan  927  data  dan  30 data  training,  metode  ini  mencapai  tingkat  akurasi 90%.[6]  Penelitian  kedua berjudul  Penerapan
Algoritma C4.5
Untuk Klasifikasi Tingkat Pemahaman  Siswa  Pada  Mata  Pelajaran  Matematika (2022),  di  SMA  Swasta  Tamansiswa  Tapian  Dolok menerapkan algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan pemahaman  siswa  dalam  matematika.  Hasilnya menunjukkan  18  aturan  keputusan,  dengan  9  aturan menunjukkan pemahaman dan 9 lainnya ketidakpahaman.[7] Penelitian ketiga berjudul Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi Prestasi Siswa Dengan Algoritma C4.5 (2022), fokus pada prediksi prestasi siswa kelas 8 dengan 75 siswa, menggunakan  variabel  seperti  disiplin,  presensi, akhlak, dan nilai ujian. Hasilnya menunjukkan akurasi 97,50%, dengan 66 siswa diprediksi berprestasi.[8]

## 2.3. Tabel
Tabel 1.  Referensi jurnal Judul Author Masalah Metode Metode Decision Tree untuk Meningkatkan Kualitas Rencana Pelaksanaan Pembelajaran dengan Algoritma C4.5 Muhammad Solehuddin, Wahyul Amien Syafei, Rahmat Gernowo (2022) Meningkatkan Kualitas Rencana Pelaksanaan Pembelajaran C4.5 Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Tingkat Pemahaman Siswa Pada Mata Pelajaran Matematika Dinda Zhila Azhari, Irfan Sudahri Damanik, Dedi Suhendro. (2022) Klasifikasi Tingkat Pemahaman Siswa C4.5 Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Prestasi Siswa Dengan Algoritma C4.5 Alvianti Nurjana1, Agus Perdana Windarto, Hendry Qurniawan. (2022) Memprediksi Prestasi Siswa C4.5
Dari  tabel  1,  tampak  bahwa  algoritma  C4.5 menjadi pilihan utama  dalam  semua penelitian untuk mencapai tujuan khusus yang telah ditentukan.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Metode
Teknik  analisis  data  mining  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  langkah, seperti Pengumpulan Data, Eksplorasi Data, Modifikasi  Data,  Penyelidikan  Data,  Penilaian  Pola, dan Interpretasi Informasi. Berikut gambaran  metode penelitian :
Gambar 1. Tahapan metode penelitian
Berikut adalah  langkah-langkah  pada Gambar 1 yang harus diperhatikan dalam penelitian :
a. Tahap  Pertama  adalah  pengumpulan  data,  yang merupakan  kumpulan  data  Nilai  Rapor  SDN  3 Bayalangu  Kidul  yang  diperlukan  sebelum memulai proses pencarian informasi.
b. Langkah  kedua  adalah  pembersihan  data  atau data  preprocessing,  dimana  tujuannya  adalah menghilangkan  data  yang  tidak  relevan,  data yang kosong, kesalahan input, duplikasi data, dan data yang tidak konsisten. Hal ini penting karena dapat  mempengaruhi  akurasi  hasil  analisis  data mining dan kinerja sistem data mining.
c. Tahap  ketiga  adalah  transformasi  data,  di  mana data  dengan  nilai  nominal  akan  diubah  menjadi nilai numerik menggunakan aplikasi RapidMiner.
d. Selanjutnya, pada tahap Data Mining, diterapkan algoritma  atau  teknik  untuk  menemukan  pola atau pengetahuan dari data yang telah dipilih. Ini merupakan  fase  kunci  di  mana  teknologi kecerdasan digunakan untuk mengekstrak informasi yang relevan dari data.
e. Terakhir, pada tahap evaluasi, analisis dilakukan untuk memastikan bahwa hasil dari data mining sesuai  dengan  tujuan  yang  telah  ditetapkan. Evaluasi  ini  biasanya  menggunakan  alat  seperti RapidMiner  untuk  analisis  klasifikasi  hasil pengolahan data mining. [9][10]

## 3.2. Sumber Data
Penelitian  ini  memanfaatkan  data  utama,  yang mengindikasikan bahwa peneliti  mengumpulkan data secara langsung dengan mengambil data nilai rapor di SDN  3  Bayalangu  Kidul  setelah  mendapatkan persetujuan  dari  kepala  sekolah.  Data  utama  yang digunakan  dalam  penelitian  berasal  dari  catatan
pembelajaran  yang  telah  terdokumentasi  di  sekolah tersebut,  menjadi  sumber  informasi  utama  untuk menganalisis prestasi belajar siswa.

## 3.3. Populasi dan Sampel
Populasi  mengacu pada keseluruhan objek  yang menjadi  target  kajian,  sementara  sampel  merupakan bagian  tertentu  dari  populasi  yang  dipilih  untuk mewakili  total  keseluruhan.  Dalam  situasi  penelitian ini, populasi mencakup 108 siswa di SDN 3 Bayalangu Kidul. Kemudian, pendekatan sampel jenuh diterapkan  dengan  melibatkan  108  siswa  untuk mewakili  populasi.  Pendekatan  pengambilan  sampel ini  dilakukan  untuk  memperoleh  efisiensi  dalam  hal waktu,  biaya,  dan  upaya,  namun  tetap  memastikan keakuratan dan validitas hasil penelitian.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Informasi  awal  yang  berasal  dari  SDN  3 Bayalangu  Kidul  akan  menjadi  landasan  untuk mengevaluasi  prestasi  belajar  siswa  dan  elemen- elemen  yang  mempengaruhi  kualifikasi  mereka. Dengan  memanfaatkan  data  awal  ini,  penelitian  ini akan  memberikan  gambaran  yang  lebih  presisi  dan komprehensif  mengenai  prestasi  belajar  siswa  dan faktor-faktor  yang  berkontribusi  pada  pencapaian siswa.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  teknik  analisis data  yang  berbasiskan  data  awal  dari  SDN  3 Bayalangu Kidul yang melibatkan 108 siswa, dengan penerapan algoritma Decision Tree dan Tools aplikasi RapidMiner.  Decision  Tree  adalah  pendekatan klasifikasi  yang  memformulasikan  model  dari informasi  yang  dihasilkan  dari  tingkat  entropy.  Saat melakukan  analisis  terhadap  data,  evaluasi  dilakukan berdasarkan  perhitungan  entropy  dan  gain.  Entropy berperan sebagai indikator statistik yang menunjukkan tingkat ketidakpastian dalam dataset. Di sisi lain, gain beroperasi  sebagai  ukuran  untuk  menilai  keefektifan suatu  karakteristik  dalam  memisahkan  data  latihan berdasarkan  tujuannya.  Dengan  cara  ini,  dilakukan komputasi  entropy  dan  gain  untuk  mengidentifikasi karakteristik  yang  paling  optimal  dalam  proses pembagian data latihan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil
Dalam  bagian  ini,  peneliti  akan  menguraikan temuan  penelitian  dengan  lengkap,  memfokuskan pada tahapan pengumpulan, pengolahan, dan evaluasi data. Selanjutnya, analisis yang detail akan dilakukan terhadap  hasil,  yang  akan  menjadi  landasan  untuk penelitian berikutnya.

## 4.1.1. Data Selection
Penelitian  ini  berbasis  pada  penggunaan  data primer.  Dalam  konteks  ini,  peneliti  mengambil pendekatan yang langsung terhadap sumber informasi,
yaitu  dengan  berinteraksi  dan  berkoordinasi  dengan kepala  sekolah.  Proses  koordinasi  ini  penting  karena peneliti  membutuhkan  izin  resmi  untuk  melakukan penelitian di lingkungan sekolah. Setelah mendapatkan persetujuan, peneliti kemudian mengumpulkan informasi dari hasil ujian atau evaluasi yang  telah  dilakukan  di  sekolah.  Pendekatan  ini memastikan  bahwa  data  yang  diperoleh  memiliki kredibilitas dan relevansi yang diperlukan untuk tujuan analisis  penelitian.  Dengan  demikian,  interaksi langsung  dengan  kepala  sekolah  dan  sumber  data sekolah menjadi poin penting dalam proses ini.

## 4.1.2. Data Preprocessing
Informasi yang didapatkan dari kepala sekolah bersifat awal atau belum final, sehingga data tersebut perlu  diperbaiki  sebelum  dapat  digunakan  dengan baik.  Karena  itu,  langkah  pertama  adalah  melakukan Pembersihan Data atau PreProcessing untuk menghilangkan  informasi  yang  kurang  tepat.  Berikut ini  adalah  tabel  data  setelah  melalui  tahap preprocessing:
Tabel 2. Nilai rata-rata rapor
Kelas NIS Rata-Rata Smt 1 Rata-Rata Smt 2 KKM Status Smt 1 Status Smt 2 1 3158727980 81.2 81.2 70 Lulus Lulus 1 3152362658 77.2 76.2 70 Lulus Lulus 1 3168369965 75.7 75.5 70 Lulus Lulus 1 3166257864 76 71.7 70 Lulus Lulus 1 3150365492 75.2 75.2 70 Lulus Lulus 1 3150948170 80.8 79.5 70 Lulus Lulus 1 3159616769 77.2 79 70 Lulus Lulus 1 3152411227 81.7 83 70 Lulus Lulus 1 3163060837 80.1 82.4 70 Lulus Lulus 1 3169559437 77 74.8 70 Lulus Lulus … … … … … … … … … … … … … … 6 171801009 86.4 86.4 70 Lulus Lulus
Berdasarkan  Tabel  2,  dapat  disimpulkan  bahwa perhitungan  nilai  akan  memfokuskan  pada  nilai  rata- rata dari seluruh populasi yang terdiri dari 108 siswa.

## 4.1.3. Transformation
Transformasi data dilakukan untuk mempersiapkan  data  sebelum  melalui  proses  awal menggunakan  aplikasi  RapidMiner  yaitu  mengambil dan  menempelkan  set  data  yang  telah  diunggah. Setelah  itu,  data  akan  diubah  jenisnya  sesuai  dengan keperluan  algoritma  yang  akan  digunakan.  Setelah penyesuaian  jenis  data  selesai,  langkah  berikutnya adalah  menentukan  target,  yang  mengacu  pada kemampuan kompetensi siswa berdasarkan judul yang ada.  Berikut  ini  adalah  gambaran  dari  proses transformasi data tersebut:
Gambar 2. Transformation data
Berdasarkan  penjelasan  pada  Gambar  2 mengenai  transformasi  data,  disebutkan  bahwa
sebelum menjalankan pemodelan data mining dengan algoritma  decision  tree,  persiapan  yang  diperlukan mencakup  pengolahan  dataset  dan  modifikasi  jenis data.  Beberapa  atribut  yang  mengalami  perubahan jenis  data  meliputi:  Nomor  (dikonversi  ke  tipe  data integer),  Nama  peserta  (dikonversi  ke  tipe  data polinominal), NIS (dikonversi ke tipe data real), Kelas (dikonversi ke tipe data integer), Rata-rata Semester 1 (dikonversi  ke  tipe  data  real),  Rata-rata  Semester  2 (dikonversi ke tipe data real), KKM (dikonversi ke tipe data  integer),  dan  Status  (dikonversi  ke  tipe  data polinominal).

## 4.1.4. Data Mining
Tahapan selanjutnya adalah melakukan pemodelan dengan algoritma decision tree menggunakan perangkat dataset. Setelah itu, terapkan operasi  tarik  dan  lepas  pada  tampilan  desain,  dan gunakan alat Set Role untuk membedakan antara baris yang  menandai  atribut  koordinat  dan  prediksi  yang akan  dimasukkan  ke  dalam  kategori  'label'.  Hal  ini dilakukan agar saat proses pengkategorian data, 'label' tidak  ikut  dihitung  dan  mempengaruhi  hasil. Kemudian,  gunakan  alat  cross  validation  yang berperan dalam menunjukkan klasifikasi, seperti yang diperlihatkan pada ilustrasi berikut:
Gambar 3. Desain model
Gambar 3 menunjukkan bahwa dalam pembuatan  model  algoritma  Decision  Tree,  kita memerlukan  operator  retrieve  dataset  dan  cross- validation.  Operator  retrieve  dataset  berperan  dalam pengambilan  dataset,  sedangkan  cross-validation berperan dalam mengklasifikasikan data.
Gambar 4. Desain algoritma decision tree
Berdasarkan  Gambar  4,  tentang  model pelatihan  dan  pengujian,  kita  perlu  menerapkan operator  decision  tree,  kemudian  lanjutkan  dengan implementasi  model  dan  evaluasi  kinerja.  Tujuannya adalah  untuk  menilai  seberapa  akurat  algoritma tersebut bekerja.
Gambar 5. Apply model
Pada Gambar 5, operasi apply model digunakan untuk  menerapkan  model  yang  telah  disusun  ke  data uji  dan  data  latih.  Di  sisi  lain,  operasi  performance berperan dalam menilai seberapa tepat prediksi model tersebut pada kedua jenis data.

## 4.1.5. Evaluasi
Evaluasi  hasil  akhir  dari  aplikasi  RapidMiner berupa pohon keputusan atau decision tree. Dari pohon ini,  akan  dihasilkan  aturan-aturan  yang  memberikan petunjuk dalam proses pengambilan keputusan. Anda dapat  melihat  struktur  keseluruhan  dari  pohon
keputusan  pada  gambar  yang  tersedia  di  bawah  ini. Penampilan akhir dari pohon keputusan adalah sebagai berikut:
Gambar 6. Hasil tree akhir
Dari  gambar  6,  kita  dapat  memperoleh gambaran awal mengenai output dari pengolahan data sebelumnya.

## 4.2. Pembahasan
Pengkajian  dari  hasil  pemodelan  dengan algoritma  decision  tree  membutuhkan  beberapa langkah  tambahan.  Dengan  menggunakan  metrik akurasi  untuk  algoritma  Decision  Tree,  didapatkan hasil  akurasi  yang  sangat  baik.  Anda  dapat  melihat detailnya dengan jelas pada gambar yang disajikan di bawah ini:
Gambar 7. Hasil pola akurasi
Berdasarkan  Gambar  7,  ditemukan  tingkat akurasi sekitar 97,18%. Untuk prediksi kelulusan, nilai presisinya  mencapai  99,01%,  sedangkan  untuk prediksi  ketidaklulusan  sebesar  71,43%.  Dari  detail prediksinya,  ada  100  data  yang  benar  diprediksi sebagai  lulus,  tetapi  hanya  1  data  yang  sebenarnya tidak  lulus  namun  diprediksi  sebaliknya.  Selain  itu, ada  2  data  yang  diprediksi  tidak  lulus  padahal sebenarnya  lulus,  dan  5  data  yang  benar-benar diprediksi tidak lulus. Dengan demikian, keberhasilan prediksi  lulus  mencapai  98,04%,  sedangkan  untuk prediksi ketidaklulusan mencapai 83,33%.
Dalam  RapidMiner,  output  hasil  model  dapat ditemukan  di  menu  hasil  yang  mencakup  matriks kebingungan  (confusion  matrix).  Nilai-nilai  dalam confusion  matrix  ini  digunakan  untuk  menghitung akurasi model dengan menggunakan rumus berikut:
Dalam  confusion  matrix,  kita  memiliki  empat kategori hasil klasifikasi:
a. True  Positive  (TP):  Jumlah  data  yang  benar- benar positif dan telah diklasifikasikan sebagai positif.
b. True Negative (TN):  Jumlah data  yang benar- benar negatif dan telah diklasifikasikan sebagai negatif.
c. False  Positive  (FP):  Jumlah  data  yang  benar- benar  negatif  tetapi  salah  diklasifikasikan sebagai positif.
d. False Negative (FN): Jumlah data yang benar- benar  positif  tetapi  salah  diklasifikasikan sebagai negatif.
Rumus Confusion  matrix  yang  menggambarkan  nilai accuracy adalah :
TP=100 TN=5 FP=1 FN=2
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 ∗ 100%
= 100 + 5 100 + 5 + 1 + 2 ∗ 100% = 105 108 ∗ 100%
= 97,22% (1)
Oleh  karena  itu,  model  klasifikasi  tersebut mencapai akurasi sebesar 97,22%, yang mengindikasikan  bahwa  sebanyak  97,22%  dari  total data berhasil diklasifikasikan dengan tepat. Rumus menghitung Presisi Kompeten : TP=100 FP=1
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 ∗ 100% = 100 101 ∗ 100%
= 99,01% (2)
Presisi Tidak Kompeten adalah salah satu metrik evaluasi  yang  mengukur  seberapa  baik  model  dapat mengidentifikasi  kelas  "Tidak  Lulus"  secara  akurat dibandingkan  dengan  kesalahan  yang  dibuat.  Jadi, presisi untuk kategori "Kompeten" adalah 99,01%. Rumus Menghitung Presisi Tidak Kompeten : TN = 5 FN = 2
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 ∗ 100% = 5 7 ∗ 100% = 71,43% (3)
Oleh  karena  itu,  Presisi  Tidak  Kompeten  dari model  mencapai  71,43%,  menunjukkan  bahwa 71,43% dari prediksi "Tidak Lulus" yang dibuat oleh model tersebut adalah akurat.
Rumus Menghitung Recall True Kompeten : TP=100 FN=2
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ∗ 100%
= 100
102 ∗ 100%
= 98,04%                                  (4)
Hasil recall sebesar 98,04% menunjukkan bahwa model tersebut sangat efektif dalam  mengidentifikasi siswa yang sebenarnya berkategori "True Kompeten". Dari  102  siswa  yang  benar-benar  "True  Kompeten", model  berhasil  mengidentifikasi  100  siswa  dengan benar,  tetapi  ada  2  siswa  yang  tidak  teridentifikasi dengan  benar.  Ini  menunjukkan  kinerja  yang  sangat baik dari model dalam konteks ini.
Rumus Menghitung Recall True Tidak Kompeten : TN=5 FP=1
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 ∗ 100% = 5 6 ∗ 100%
= 83,33%                                 (5)
Hasil  recall  sebesar  83,33%  berarti  dari  seluruh data yang sebenarnya berkategori "Tidak Kompeten", model  ini  mampu  mengidentifikasi  83,33%  dengan benar. Ini menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang  baik  dalam  mengenali  siswa  yang  sebenarnya "Tidak  Kompeten"  berdasarkan  klasifikasi  yang diberikan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dipaparkan, algoritma decision tree menunjukkan efektivitas dalam memprediksi  prestasi  siswa  dengan  tingkat  akurasi yang  tinggi.  Analisis  menunjukkan  model  pohon keputusan  memberikan  informasi  berharga  mengenai faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kelulusan  atau ketidaklulusan  siswa.  Akurasi  prediksi  menunjukkan hasil  yang  memuaskan,  dengan  tingkat  keberhasilan prediksi kelulusan mencapai 98,04% dan ketidaklulusan  sebesar  83,33%.  Berdasarkan  temuan tersebut,  beberapa  rekomendasi  diberikan.  Pertama, penting  untuk  mempertahankan  dan  memperbarui algoritma decision tree secara berkala agar tetap sesuai dengan  perkembangan  data  siswa.  Kedua,  analisis lebih lanjut terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi  kelulusan  atau  ketidaklulusan  perlu dilakukan  untuk  merancang  strategi  pendidikan  yang lebih efektif. Fokus utama harus diberikan pada upaya meningkatkan akurasi prestasi siswa untuk memperbaiki kualitas pendidikan secara keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. M. Husein and R. E. H. Hutauruk, “Penerapan Algoritma  C4.5  Dalam  Pemilihan  Siswa Berprestasi  di  SMPN  10  Medan,” Digit. Transform.  Technol. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  8–11, 2022, doi: 10.47709/digitech.v2i1.1768.
[2]  M.  B.  Abdul  Majid,  Y.  M.  Cani,  and  U.  Enri, “Penerapan  Algoritma  K-Means  dan  Decision Tree  Dalam  Analisis  Prestasi  Siswa  Sekolah Menengah  Kejuruan,” J.  Sist.  Komput.  dan Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  355,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i2.5299.
[3]  A. Nurjana, A. P. Windarto, and H. Qurniawan,
“Implementasi  data  mining  dalam  memprediksi prestasi  siswa  dengan  algoritma  c4.5,” SmartEDU ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  171–180,  2022, [Online]. Available: https://ejournal.abivasi.id/index.php/SmartEDU/ article/view/45
[4]  H. Rifa’i, Ryan Hamonangan, Dian Ade Kurnia, Kaslani, and Mulyawan, “Implementasi
Algoritma  Decision  Tree  Dalam  Klasifikasi Kompetensi Siswa,” KOPERTIP  J. Ilm. Manaj. Inform.  dan  Komput. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  15–20, 2022, doi: 10.32485/kopertip.v6i1.131.
[5]  S.  Lestari  and  B.  Dina,  “Jurnal  Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Klasifikasi Ketepatan Kelulusan Siswa Pada Smk Yadika  9  Bintara  Jaya  Kota  Bekasi  Abstrak Jurnal  Indonesia :  Manajemen  Informatika  dan Komunikasi,” vol. 4, no. 3, pp. 1618–1632, 2023.
[6]  M. Solehuddin, W. A. Syafei, and R. Gernowo, “Metode  Decision  Tree  untuk  Meningkatkan Kualitas  Rencana  Pelaksanaan  Pembelajaran dengan  Algoritma  C4.5,” J.  Penelit.  dan Pengemb. Pendidik. , vol. 6, no. 3, pp. 510–519, 2022, doi: 10.23887/jppp.v6i3.52840.
[7]  P.  Mata,  P.  Matematika,  D.  Z.  Azhari,  I.  S.
Damanik,  and  D.  Suhendro,  “Penerapan Algoritma  C4  .  5  Untuk  Klasifikasi  Tingkat Pemahaman  Siswa,”  vol.  1,  no.  1,  pp.  11–20, 2022.
[8]  F.  Listrianti,  “Jurnal  Kecerdasan  Buatan  ,
Komputasi dan Teknologi Informasi Implementasi  Algoritma  C4  .  5  Untuk Memprediksi  Kesesuaian  Gaya  Belajar  Siswa Sekolah Dasar,” vol. 3, no. 2, pp. 65–72, 2022.
[9]  D.  Ramdan,  F.  Valentino,  and  ...,  “Penerapan Data Mining Terhadap Prediksi Mahasiswa Drop Out  Pada  Kampus  STMIK  Widuri  Jakarta Dengan Metode Decision Tree C4. 5,” J. Bid. … , pp.  141–150,  2023,  [Online].  Available: https://ejournal.kreatifcemerlang.id/index.php/jb pi/article/view/113%0Ahttps://ejournal.kreatifce merlang.id/index.php/jbpi/article/download/113/ 31
[10]  R.  N.  Sari  and  I.  Purwanto,  “Data  Mining Peminatan  Mata  Kuliah  Pilihan  Mahasiswa Tingkat Akhir Jurusan Informatika Menerapkan Algoritma C4. 5,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 263–269, 2023,
doi:
10.47065/bulletincsr.v3i3.244.