## PENERAPAN TEKNIK DATA MINING UNTUK MENENTUKAN HASIL SELEKSI MASUK SMAN 99 JAKARTA UNTUK SISWA/SISWI SMPN 9 JAKARTA MENGGUNAKAN DECISION TREE
Anindito Yoga Pratama 1
Yuhilza Hanum 2
1,2 TeknikInformatika, Universitas Gunadarma
1 anindito@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Pertumbuhan yang pesat dari akumulasi data telah menciptakan kondisi kaya akan data tapi  minim  informasi,  seperti  contoh  informasi  yang  ditujukan  kepada  orang  tua  murid tentang hasil seleksi masuk anaknya di sebuah SMA Negeri. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk membantu menyelesaikan permasalahan tersebut dengan teknik data mining.  Data  mining  itu  senidiri  adalah  penambangan  atau  penemuan  informasi  baru dengan mencari pola  atau aturan  tertentu dari sejumlah data dalam jumlah besar yang diharapkan dapat mengatasi kondisi tersebut. Teknik data mining yang digunakan dalam makalah  ini  adalah  klasifikasi  sedangkan  metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah Decision Tree (pohon keputusan). Algoritma yang dipakai sebagai algoritma pembentuk pohon  keputusannya  adalah  Algoritma  C4.5.  Makalah  kali  ini  mencoba  untuk menemukan  informasi  yang  berharga  dari  data  menggunakan  teknik  data  mining  untuk membantu  pihak  sekolah  memberikan  usulan  kepada  orang  tua  murid  dalam  hal pengambilan  keputusan  apabila  anaknya  setelah  menempuh  pendidikan  di  SMPN  9 Jakarta yang menginginkan untuk masuk di SMAN 99 Jakarta.
Kata kunci : Data Mining, Hasil Seleksi Masuk, Decision Tree

## APPLICATION OF DATA MINING TECHNIQUE TO DETERMINE 99 STATE HIGH SCHOOL JAKARTA ENROLLMENT TEST RESULTS FOR STUDENTS OF 99 STATE JUNIOR HIGH SCHOOL BY EMPLOYING DECISION TREE

## Abstract
The  rapid  growth  of  data  accumulation  has  created  a  rich  condition  of  data  but  with minimal information, for example information to students parents concerning enrollment test result in a high school. Therefore, this research is conduct to help solve the problem with data mining technique. Data mining is the mining or  discovery of new information by  looking  certain  patterns  or  rules  from  a  large  amount  of  data  that  is  expect  to overcome the condition. Data mining techniques used in this paper is classification while the classification method used is Decision Tree (decision tree). The algorithm used as the decision-making algorithm is Algorithm C4.5. This research has succeeded in collecting and  analyzing  UN  value  data  of  SMPN  9  Jakarta  2011/2012  academic  year,  and producing information result of SMAN 99 Jakarta selection can be used by the school in decision making in academic field which then can be informed to parents information.

## Keywords: Data Mining, Selection Entry Result, Decision Tree

## PENDAHULUAN
Pemanfaatan  data  yang  ada  di  da- lam  sistem  informasi  untuk  menunjang kegiatan  pengambilan  keputusan,  tidak cukup  hanya  mengandalkan  data  opera- sional saja, diperlukan suatu analisis data untuk menggali potensi-potensi informasi yang  ada.  Para  pengambil  keputusan berusaha  untuk  memanfaatkan  gudang data  yang  sudah  dimiliki  untuk  menggali informasi  yang  berguna  membantu  me- ngambil  keputusan,  hal  ini  mendorong munculnya  cabang  ilmu  baru  untuk mengatasi  masalah  penggalian  informasi atau  pola  yang  penting atau  menarik  dari data  dalam  jumlah  besar,  yang  disebut dengan  data  mining.  Penggunaan  teknik data  mining  diharapkan  dapat  mem- berikan  pengetahuan-pengetahuan  yang sebelumnya tersembunyi di dalam gudang data  sehingga  menjadi  informasi  yang berharga.
Data mining merupakan disiplin ilmu yang  masih  bisa  dibilang  baru  dan  yang sedang  berkembang  didalam  beberapa tahun  terakhir  ini.  Seiring  dengan  per- kembangan  teknologi  informasi  dan komunikasi,  teknologi  data  mining  yang digunakan  untuk  menganalisa  volume data yang besar dan menjadi populer saat ini.  Data  mining  merupakan  bidang  ilmu yang  multidisiplin,  termasuk  didalamnya adalah  sistem  basis  data,  statistik, machine  learning ,  visualisasi,  and  ilmu informasi.  Selain  itu,  berdasarkan  jenis datanya  sistem  data  mining  merupakan integrasi  dari  teknik-teknik  lain  seperti analisis  data  spasial,  temu  kembali informasi, pattern  recognition ,  pemro- sesan  sinyal,  grafika  komputer,  teknologi Web,  ekonomi,  bisnis,  bioinformatika, ataupsikologi.
Ujian Nasional (UN) adalah kegiatan pengukuran  dan  penilaian  kompetensi peserta didik secara nasional pada jenjang SMP. Sedangkan Nilai UN (NUN) adalah nilai  yang  diperoleh  oleh  peserta  didik dalam mengikuti UN.
UN  dilaksanakan  oleh  BNSP  beker- jasama  dengan  instansi  terkait  di  ling- kungan  pemerintah,  pemerintah  provinsi, pemerintah  kabupaten/kota,  perguruan tinggi  dan  satuan  pendidikan.  Mata  pela- jaran  UN  SMP  meliputi  Bahasa  Indo- nesia, BahasaInggris, Matematikadan IPA (MenteriPendidikan, 2010).
Dengan  memanfaatkan  nilai  UN SMPN  9  Jakarta  tahun  ajaran  2011/2012 dan  passing  grade  SMAN  99  Jakarta tahun-tahun  sebelumnya,  sehingga  dapat diketahui  informasi  hasil  seleksi  masuk SMAN  99  Jakarta  melalui  teknik  data mining  dengan  metode decision  tree , yang  mana decision  tree untuk  menen- tukan  suatu  obyek  termasuk  jenis  buah apa  jika  nilai  tiap-tiap  atribut  diberikan (Santosa, 2007).

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  adalah  data nilai  UN  SMPN  9  Jakarta  tahun  ajaran 2011/2012  yang  berjumlah  317  instances yang  didapatkan  secara  online.  Sebelum tahap  selanjutnya  (menentukan  metode dan  implementasi)  dilakukan,  dilakukan preprocessing  terlebih  dahulu  terhadap data Nilai UN dengan memisahkan tuples yang  redun  dan  dan  atribut  yang  tidak diperlukan.
Metode data mining yang akan dipa- kai  adalah decision  tree .  Algoritma deci- sion  tree merupakan  salah  satu  algoritma klasifikasi di dalam data mining yang be- kerja  berdasarkan  teori  informasi  ( infor- mation  theory ).  Decision  tree  memiliki beberapa  keunggulan  yaitu  mudah  dalam pengembangan  sebuah  model,  mudah dipahami  oleh  pengguna,  dan  mampu menangani noisy data  dan  unknown  data (Han J., et al, 2006).
Decision  tree terdiri  dari  beberapa bagian yaitu simpul dalam ( inside nodes ), cabang ( branches ), dan simpul daun ( leaf nodes ).  Simpul  teratas  disebut  juga simpul  akar  ( root  nodes );  simpul  dalam mereprentasikan nilai dari suatu atribut.
Pada  tahap  terakhir  ini  data  yang sudah  dikumpulkan  akan  diimple- mentasikan dengan metode algoritma decision  tree  kedalam  perangkat lunak  WEKA  yang  bersifat Open Source .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Preparation
Data  utama  yang  digunakan  pada penelitian  ini  berupa  sekumpulan  data
Nilai  UN  SMPN  9  Jakarta  tahun  ajaran 2011/2012 yang berjumlah 317 instances. Sebelum  proses  data  mining  dimulai, dilakukan  preprocessing  data  Nilai  UN dengan  memisahkan  tuples  yang  redun- dan  dan  atribut  yang  tidak  diperlukan. Setelah  melalui  proses  pengumpulan ( collection ),  pembersihan  ( cleaning ),  dan integrasi ( integration ) dan melalui proses preprocessing,  maka  didapatkan  dataset seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Dataset yang Dihasilkan Setelah Melalui Preprocessing terhadap Noisy Data dan Disorderly Data Total Nilai UN KeteraganDiterima 36.9 Diterima 35.1 TidakDiterima 37.2 Diterima 36.95 Diterima 36.2 Diterima 37.25 Diterima 35.25 Diterima 34.1 TidakDiterima 31.3 TidakDiterima … … Tabel 2. Nilai Statistik Atribut Total Nilai UN setelah Tahapan Preprocessing Statistik Nilai Minimum 25.95 Maximum 39.1 Mean 35.392 StdDev 2.147
Gambar 1.Visualisasi Semua Atribut setelah Tahapan Preprocessing

## Proses Tranining Algoritma C4.5
Dalam  makalah  ini  penulis  meng- gunakan  algoritma  C4.5  untuk  mem- bangun sebuah decision tree . Penulis juga menggunakan  metode cross  validation untuk  menghitung  estimasi  kesalahan ( error )  dari  pohon  yang  telah  dihasilkan (Bramer, 2007). Dengan kata lain, penulis memecahkan  data  secara  acak  kedalam 10  bagian  ( folds )  dan  secara  berulang, masing-masing folds tersebut diperuntuk- kan  sebagai  training  data  dan  sisanya sebagai test data seperti pada gambar 6.
Pada  bagian  terakhir,  kami  banding- kan  hasilnya  yang  menggunakan  WEKA dengan  menggunakan  metode decision tree ,  dan  hasil  real  yang  didapat  dari website  PPDB  Jakarta  (PPDB  Jakarta, 2012).

## Hasil dengan Menggukan WEKA
Pada  perangkat  lunak  WEKA  ini dapat  diidentifikasikan  bahwa  jumlah Instances  yang  digunakan  sebanyak  317, untuk attributes yang digunakan sebanyak 2  buah  yaitu    Total  Nilai  UN  dan Keterangan Diterima, dan test mode yang
digunakan  adalah  10-fold  cross-valida- tion.
Classifier  model  (full  training  set) pada  WEKA  disebutkan  bahwa  model J48 pruned tree,  didapatkan hasil  sebagai berikut :
1. Total  Nilai  UN  <=  35.15  :  Tidak
Diterima (113.0)
2. Total  Nilai  UN>35.15  :  Diterima (204.0)
3. Number of Leaves : 2
4. Size of the tree : 3
5. Time taken to build model : 0 seconds
Kesalahan  yang  dihasilkan  selama berlangsungnya  proses  training  adalah sebesar  0%  dengan  tingkat  akurasi  sebe- sar 100% dapat dilihat pada tabel 3.
Untuk  hasil  summary  yang  lain seperti  Kappa  statistic,  Mean  absolute error,  Root mean squared error, Relative absolute error, Root relative squared error terlihat seperti pada tabel 4.
Dengan  algoritma  C.45  (decision tree)  dihasilkan  pohon  keputusan  seperti yang diperlihatkan pada gambar 4.
Gambar 2. Metode k-Folds Cross Validation, dengan k = 10
Tabel 3. Hasil untuk 10-folds Cross Validation
Instance Correctly Classified Instances Incorrectly Classified Instances 317 317 (100%) 0 (0%)
Tabel 4. Result dari Summary Summary Result Kappa statistic 1 Mean absolute error 0 Root mean squared error 0 Relative absolute error 0 % Root relative squared error 0  %
Gambar 3. Decision tree yang dihasilkandenganalgoritma C4.5

## Tabel 5. Perbandingan Hasil WEKA dengan Hasil Real
Hasil Diterima TidakDiterima Hasil WEKA 204 113 Hasil Real 64 253

## Perbandingan Hasil WEKA dengan Hasil Real
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  per- bandingan  hasil  yang  didapat  menggu- nakan  WEKA  dengan  hasil  yang  didapat secara  real  (berdasarkan  informasi  dari website  PPDB  Jakarta)  seperti  yang terlihat pada tabel 5.
Dapat  dilihat  dari  hasil  pada  tabel  5 perbandingan antara hasil WEKA dengan hasil real sebesar 31,37 % bisa dikatakan bahwa  yang  seharusnya  siswa/siswi  di SMPN  9  Jakarta  yang  seharusnya  bisa diterima  di  SMAN  99  Jakarta,  tetapi  ada sebagian  dari  mereka  tidak  berniat  untuk memilih  SMAN  tersebut  sehingga  yang
diterima  di  SMAN  tersebut  hanyalah  64 siswa/siswi.

## SIMPULAN DAN SARAN
Melalui  teknik  data  mining  yang digunakan,  makalah  ini  telah  berhasil mengumpulkan  dan  menganalisa  data nilai  UN  SMPN  9  Jakarta  tahun  ajaran 2011/2012,  dan  menghasilkan  informasi hasil  seleksi  SMAN  99  Jakarta  dapat digunakan  oleh  pihak  sekolah  dalam  pe- ngambilan keputusan di bidang akademik yang kemudian dapat diberitahukan infor- masi tersebut kepada orang tua murid.
Dapat  kita  lihat  dari  bahasan  sebe- lumnya  mengenai  perbandingan  hasil WEKA  dengan  hasil  real  bisa  disimpul- kan  bahwa  hasil  dari  perangkat  lunak WEKA  hanya  bisa  digunakan  sesuai dengan  apa  yang  sudah  kita  latih  meng- gunakan  data  training,  selain  itu  hasilnya juga  hanya  bisa  digunakan  sebagai  pato- kan buat orang tua murid apakah anaknya dapat masuk di sekolah SMAN 99 Jakarta dan  dikembalikan  lagi  kepada  orang  tua murid  dan  siswa/siswi  sebagai  pertim- bangan  untuk  dimasukkan  di  sekolah SMAN 99 Jakarta.
Penelitian  lanjutan  hendaknya  dila- kukan  dengan  menggabungkan  metode decision  tree  dengan  metode  lain  seperti association  rules,  Bayesian , Neural  Net- work (NN)  dan Support  Vector  Machine (SVM),  sehingga  mampu  memberikan hasil yang lebih signifikan.
Selain  yang  disebutkan  di  atas penulis  berharap  pada  penelitian  lanjutan bisa  ditambahkan  objek  Sekolah  SMA tujuan  lainnya  selain  SMAN  99  Jakarta, seperti  SMAN  8  Jakarta,  SMAN  98 Jakarta,  SMAN  81  Jakarta,  SMAN  42 Jakarta, dan lai-lain, sehingga tidak hanya satu sekolah yang dijadikan objek.

## DAFTARPUSTAKA
Bramer,  M.  (2007). Principles  of  Data Mining , Springer-Verlag London Limited. Han,  J.,  et  al.  (2006). Data  Mining:
Concepts and Techniques 2nd Edition , San  Francisco,  Morgan  Kaufmann
Publisher. Peraturan  Menteri  Pendidikan  Nasional Nomor 46 Tahun 2010. PPDB Jakarta, http://jakarta.siap- ppdb.com/, Diaksespadatanggal 19 Juli 2012 jam 21.18.
Santosa,  B.  (2007). Data  Mining  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis , Yogyakarta, GrahaIlmu.
Bharati,  M.,Ramageri.  (2001).  Data Mining  Techniques  And  Applications.
Indian  Journal  of  Computer  Science and  Engineering .  Vol.  1  No.  4.  pp
301-305 Jain,  N.,  Srivastava,  V.  (2013).  Data Mining  Techniques:  A  Survey  Paper. IJRET: International Journal of Research in Engineering and Technology. Volume:  02  Issue:  11  pp
116-119.