## Analisis Faktor Kompetensi Pedagogik Guru Dalam Proses Pembelajaran Menggunakan Algoritma C45
Ingkana Devi Cahaya 1 , Heru Satria Tambunan 2 , Harly Okprana 3 1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 inkanadevicahaya@gmail.com, 2 herusatria@stikomtunasbangsa.ac.id,
3 harly@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Pedadogic  competencies  are  the  competencies  that  teachers  must  have  in    managing learning so that the process can run well. Mining data is a series of processes to explore the added value obtained from information or knowledge that can form a decision pattern that  will  later  be  used  in  analyzing  pedagogical  competency  factors  the  teacher  in  the learning  process  for  one  semester  is  based  on  the  criteria  of  understanding  students, designing  learning,  evaluating  learning  outcomes,  learning  that  educates  and  dialogues and develops students to share their potential. Pedagogic assessment is done by summing the  value  of  each  criterion  and  using a  standard  value  to determine  the  final  value.  The application of the c45 algorithm can be used to prodece a decission tree that will be taken to determine the form of rules or rules that will be used as a decision tree.
Keywords : Data mining, c45 algorithm, Decission tree, pedagogic, learning process

## Abstrak
Kompetensi  pedagogik  merupakan  kompetensi  yang  harus  dimiliki  guru  dalam pengelolaan pembelajaran agar  proses  dapat  berjalan  dengan baik.Data  mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah yang di dapatkan dari sebuah informasi atau  pengetahuan  yang  dapat  membentuk  suatu  pola  keputusan  yang  nantinya  akan digunakan  dalam  menganalisa  faktor  kompetensi  pedagogik  guru  dalam  proses pembelajaran  selama  satu  semester  berdasarkan  kriteria  yaitu  memahami peserta  didik, perancangan  pembelajaran,  evaluasi  hasil  belajar,  pembelajaran  yang  mendidik  dan dialogis dan pengembangan peserta didik untuk berbagi potensi yang dimiliki. Penilaian pedagogik dilakukan dengan menjumlahkan nilai tiap kriteria dan menggunakan standart nilai  untuk  menentukan  nilai  akhir.  Penerapan  algoritma  C45  dapat  digunakan  untuk menghasilkan  decission  tree  yang  akan  diambil  penentuan  berupa  rules  atau  aturan- aturan yang akan dijadikan pohon keputusan.
Kata  Kunci: Data  mining,  algoritma  C45,  Decission  tree,  pedagogik,  proses pembelajaran

## 1. Pendahuluan
Pendidikan  mempunyai  peranan  penting  dalam  mempersiapkan  generasi  penerus yang memiliki pengetahuan dan kecerdasan tinggi yang setiap saat terus belajar dari waktu  ke  waktu  sehingga  meningkatkan  taraf  hidup  suatu  bangsa  dalam penyelenggaraan pendidikan yang bermutu. Seperti dijelaskan pada UUD 1945 pasal 31  ayat  2  yang  berbunyi  “  Tiap-tiap  warga  negara  berhak  atas  pengajaran”.  Yang menjelaskan  bahwa  pendidikan  nantinya  dapat  menghasilkan  orang-orang  yang dapat  berguna  bagi  nusa  dan  bangsa.  Salah  satu  komponen  penting  dalam pendidikan  adalah  guru.  Guru  mempunyai  kedudukan  sebagai  tenaga  profesional pada jenjang pendidikan dasar, pendidikan menengah dan pendidikan anak  usia dini pada  jalur  pendidikan  formal  yang  diangkat  sesuai  dengan  peraturan  perundang - undangan.  Undang-undang  No  14  tahun  2005  mendefenisikan  bahwa  profesional
guru adalah mendidik, mengajar, membimbing, memberi arahan, memberi pelatihan, memberi penilaian dan mengadakan evaluasi pada peserta didik.
Faktor  penentu  dalam  pendidikan  adalah  guru.  Peran  guru  dalam  proses pembelajaran tidak dapat disampingkan. Karena salah satu interaksi antara guru dan peserta  didik  atau  siswa  adalah  belajar.  Oleh  karena  itu,   untuk  menghasilkan prestasi belajar  yang baik, proses belajar mengajar  harus dirancang  sedimikian rupa [1]. Harapan yang tidak pernah sirna dan selalu guru tuntut adalah bagaimana bahan pelajaran  yang  disampaikan  guru  dapat  dikuasi  anak  didik  secara  tuntas.  Ini merupakan masalah yang cukup sulit yang dirasakan oleh guru. Meskipun gur u telah berupaya  merancang  dan  melaksanakan  kegiatan  pembelajaran  dengan  baik,  namun masalah-masalah  belajar  tetap  akan  dijumpai  guru.  Sebelumnya  telah  dilakukan penelitian  yang berjudul  “Pengaruh  Kompetensi Pedagogik  Guru  terhadap motivasi belajar  peserta  didik  di  Madrasah  Aliyah  Abnaul  Amir  Kabupaten  Gowa”  dengan hasil  yang  diperoleh  yaitu  kompetensi  pedagogik  guru  di  MA  Abnaul  Amir Kab.Gowa  berada  pada  kategori  sedang.  Kemampuan  pedagogik  guru  secara langsung  mempunyai  pengaruh  yang  sangat  besar  tehadap  motivasi  belajar  peserta didik.  Jika  guru  bisa  menyampaikan  pelajaran  sesuai  dengan  harapan  siswa  maka akan  membuat  proses  belajar  mengajar  berjalan  dengan  efektif  dan  efisien.Proses belajar  mengajar  berkaitan  dengan  masalah  pembelajaran  diantaranya  menguasai materi ajar, pengelolaan program belajar- mengajar maupun pengelolaan kelas [2].
Dengan  masih  banyaknya  peserta  didik  yang  kurang  bersemangat  dan  kurang fokus,  serta  banyaknya  peserta  didik  yang  masih  mengerjakan  aktivitas  lain  pada saat  proses  belajar  mengajar  berlangsung.  Tujuan  pada  penelitian  ini  adalah mendeskripsikan  tingkat  pengaruh  kompetensi  pedagogik  guru  terhadap  peserta didik  dan  motivasi  belajar  siswa  pada  saat  proses  belajar  mengajar  berlangsung, diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  masukan  kepada  guru  agar  lebih memahami pengaruh kompetensi pedagogik guru terhadap proses belajar mengajar.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  Mining adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik pembelajaran  komputer (machine  learning) untuk  menganalisis  dan  mengekstrasi pengetahuan (knowledge) secara  otomatis. Data  mining juga  memiliki  beberapa teknik  dan  sifat  diantaranya clasification,  clustering,  regression  dan  association detection [3]. Data  Mining bukan  sekedar  terkumpul  data  saja  tetapi  mencangkup analisis dan prediksi dari informasi yang ingin ditampilkan. Data yang dikumpulkan disimpan  dalam  database  kemudian  diproses  sehingga  dapat  dijadikan  untuk pengambilan keputusan dalam melihat informasi yang akan di gunakan  [4].

## 2.2. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  dianggap  sebagai  [5]  algoritma  yang  sangat  membantu  dalam melakukan  klasifikasi  data  karena  karakteristik  data  yang  diklasifikasi  dapat diperoleh dengan  jelas, baik dalam bentuk struktur pohon  keputusan maupun  aturan if-then sehingga  memudahkan  pengguna  dalam  melakukan  penggalian  informasi terhadap data yang bersangkutan [6].
Adapun  beberapa  tahapan  dalam  membuat  sebuah  pohon  keputusan  dalam algoritma C45 [7], yaitu :
1) Mempersiapkan  data  training.  Data  training  biasanya  diambil  dari  data  histori yang  pernah  terjadi  sebelumnya  atau  disebut  data  masa  lalu  dan  sudah dikelompokkan dalam kelas-kelas tertentu.
2) Menghitung  akar  dari  pohon.  Akar  akan  diambil  dari  atribut  yang  akan terpilih,  dengan  cara  menghitung  nilai gain dari  masing-masing  atribut,  nilai gain yang paling tinggi yang akan menjadi akar pertama. Sebelum menghitung
nilai gain dari  atribut,  hitung  dahulu  nilai entropy. Untuk  menghitung  nilai entropy digunakan rumus :
Entropy (s) = ∑ (1) Keterangan : s = Himpunan kasus n = Jumlah Partisi s
pi = Proporsi Si terhadap s
3) Menghitung nilai gain menggunakan persamaan :
Gain (S,A) = Entropy(s) - ∑ |  | | | (2) Keterangan :
S = Himpunan kasus
A = Fitur
n = Jumlah Partisi Atribut A |Si|  = Prograsi Si terhadap S
|S|  = Jumlah kasus dalam S
4) Ulangi langkah ke 2 dan langkah ke 3 hingga semua record terpartisi
5) Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat :
a) semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama
b) Tidak  ada  atribut  di  dalam record yang  dipartisi  lagi.  Tidak  ada record di dalam cabang yang kosong.

## 2.3. Pedagogik
Pedagogik  yaitu    ilmu  mengajar,  ilmu  pendidikan,  teori  atau  pemikiran  yang menitik  beratkan  dalam  membimbing  dan  mengajar  siswa  agar  tujuan  pembelajaran tercapai.  Karena  tanpa  di  barengi  ilmu  pedagogik,  bakat  atau  seni  mengajar  saja tidak  cukup.[8].  Maka,  Kompetensi  Pedagogik  merupakan  kemampuan  guru  dalam mengelola  pembelajaran.  Tugas  dan  peran  guru  memiliki  kedudukan  yang  sangat penting karena seorang guru ikut serta dalam mencerdaskan kehidupan bangsa.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  data  yang  penulis  gunakan  adalah  data  yang  diperoleh  dari MTs  Al-Hurriyah  Panei  Tongah  dengan  menyebarkan  angket  untuk  menilai kompetensi pedagogik guru kepada seluruh siswa  siswi  di  MTs Al-Hurriyah Panei Tongah  tahun  ajaran  2019  /  2020  semester  ganjil  dengan  hasil  akhir  cukup,  sedang atau baik yang berkenaan untuk membuat aturan indeks prestasi akhir.
Proses  perhitungan  untuk  menganalisa  faktor  kompetensi  pedagogik  guru  dalam proses  pembelajaran  menggunakan  algoritma  C4.5  adalah  dengan  menghitung jumlah  kasus  yang  cukup,  sedang,  atau  baik  dan entropy dari  semua  kasus  dibagi berdasarkan atribut sebagai berikut:
a) Kemampuan mengelola pembelajaran
Meliputi  guru  menyampaikan  materi  dan  menjelaskannya  sehingga  mudah  di pahami siswa
b) Pemahaman peserta didik
Meliputi  guru  memberikan  solusi  ketika  siswa  mengalami  kesulitan  terhadap materi pembeljaran dan guru memahami karakterikstik siswa.
c) Perancangan pembelajaran
Meliputi penyediaan kebutuhan pembelajaran misalnya lks
d) Pelaksanaan pembelajaran yang mendidik dan dialogis Meliputi  guru  mengarahkan  siswa  untuk  berpikir  kritis  dalam  menganggapi pembelajaran  dan  dalam  proses  pembelajaran  terjadi  komunikasi  yang  baik antara guru dan siswa.
e) Pemanfaatan teknologi dan evaluasi belajar.
Meliputi  guru  mampu  menggunakan  media  dan  alat  bantu  pembelajaran dengan pemanfaatan teknologi.
f) Evaluasi belajar
Meliputi  guru  mengadakan  per-test  sebelum  kegiatan  belajar  dan  guru  selalu memberikan  evaluasi  berupa  tes  atau  penugasan  terhadap  siswa  pada  setiap akhir pembelajaran.
Setelah  itu  lakukan  perhitungan gain untuk  atribut.  Proses  perhitungan  akan berhenti  apabila  semua  tupel  sudah  terpartisi.  Perhitungan  Algoritma  C4.5 memperoleh aturan pohon keputusan sebagai berikut : Langkah  1  : Menghitung  jumlah  kasus,  jumlah  kasus  untuk  keputusan  baik  dan  jumlah kasus untuk keputusan sedang.
Langkah  2: Menentukan  Nilai Entropy dari  semua  kasus  dan  kasus  yang  dibagi berdasarkan kelas atribut dengan persamaan (1)
Menghitung entropy total :
Entropy Total = Entropy Total = 0,979869
Langka  3:  Menentukan  nilai Gain untuk  masing-masing  atribut  dengan  persamaan  (2). Berikut adalah perhitungan nilai entropy dan gain . Untuk hasil perhitungan entropy dan gain masing-masing atribut adalah sebagai berikut :
Menghitung entropy dan gain Mengelola Pembelajaran : Entropy [ mengelola pembelajaran- Cukup ] =  0, 764205
Entropy [ mengelola pembelajaran- sedang ] =  0, 992267
Entropy [ mengelola pembelajaran- Baik ] =  0, 773227
Gain [ mengelola pembelajaran ]
( )   ( )   ( )

## 0,102126
Entropy Total = 0,979869
Untuk  hasil  perhitungan  lengkap  pada  atribut-  atribut  berikutnya  sama  seperti  atribut menegelola  pembelajaran.  Sehingga  diperoleh  hasil  perhitungan  yang  ditunjukkan  pada table 1.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Node 1 Node Jumlah B S Entropy Gain 1 Kasus (S1) (S2) Total 60 35 25 0.979869 Mengelola Pembelajaran 0.102126 Cukup 9 2 7 0.764205 Sedang 29 16 13 0.992267 Baik 22 17 5 0.773227 Pemahaman Peserta Didik 0.024959 Cukup 7 2 5 0.863121 Sedang 14 9 5 0.940286 Baik 39 23 16 0.976635 Perancangan Pembelajaran 0.139658
Cukup 12 2 10 0.650022 Sedang 25 16 9 0.942683 Baik 23 17 6 0.828056 Pelaksanaan Pembelajaran yang Mendidik dan Dialogis  0.027443 Cukup 13 8 5 0.961237 Sedang 20 9 11 0.992774 Baik 27 18 9 0.918296 Pemanfaatan Teknologi Pembelajaran 0.062950 Cukup 0 0 0 0.000000 Sedang 28 12  16 0.985228 Baik 32 23 9 0.857148 Evaluasi Belajar 0.171261 Cukup 7 1 6 0.591673 Sedang 23 10  13 0.987693 Baik 30 24 6 0.721928
Dari  tabel  1  dapat  diketahui  bahwa  atribut  dengan  gain  tertinggi  adalah  evaluasi belajar  sebesar  0.171261.  Dengan  demikian  aspek  evaluasi  belajar  dapat  menjadi node akar.  Ada  tiga  nilai  atribut  evaluasi  belajar  yaitu  cukup,  sedang  dan  baik.  Dari  tiga  nilai atribut tersebut masih memerlukan perhitungan lebih lanjut. Dapat dilihat pada gambar 1. berikut :
Gambar 1. Decision Tree node 1
Untuk  mencari node cabang  berikutnya  maka  harus  dilakukan  perhitungan  nilai gain untuk  tiap-tiap  atributnya.  Hasil  perhitungan  evaluasi  belajar  =  cukup  ditunjukkan  oleh table 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Perhitungan Node 1.1 Node Jumlah B S Entropy Gain 1.1 Kasus (S1)  (S2) Evaluasi belajar (cukup) 7 1 6 0.591673 Mengelola Pembelajaran 0.305958 Cukup 0 0 0 0.000000 Sedang 5 0 5 0.000000 Baik 2 1 1 1.000000 Pemahaman Peserta Didik 0.034511 Cukup 1 0 1 0.000000 Sedang 0 0 0 0.000000 Baik 6 1 5 0.650022 Perancangan Pembelajaran 0.07601 Cukup 2 0 2 0.000000 Sedang 5 1 4 0.721928 Baik 0 0 0 0.000000 Pelaksanaan Pembelajaran yang Mendidik dan Dialogis 0.128085 Jumlah B S Entropy Gain Cukup 0 0 0 0.000000
Sedang 3 0 3 0.000000 Baik 4 1 3 0.811278 Pemanfaatan teknologi 0.305958 Cukup 0 0 0 0.000000 Sedang 5 0 5 0.000000 Baik 2 1 1 1.000000
Dari  hasil  perhitungan  tabel  2,  atribut  yang  menjadi  node  cabang  dari  evaluasi  belajar  = cukup  diperoleh  dua  atribut  dengan gain tertinggi  sebesar  0,305958.  Sehingga  diambil atribut  yang  pertama  kali  diperoleh  yang  dijadikan node cabang.  Nilai  kelas  atribut cukup  adalah  kosong,  sehingga  tidak  perlu  dilakukan  perhitungan  pada  kelas  atribut tersebut. jumlah kelas atribut sedang memperoleh keputusan sedang dan untuk nilai kelas atribut baik belum diperoleh satu keputusan sehingga masih perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut. Berikut ini pohon keputusan untuk node 1.1.
Gambar 2. Decision Tree node 1.1
Berdasarkan  pengolahan  data  yang  dilakukan  menggunakan  algoritma  C4.5,  maka diperoleh hasil akhir berupa  Pohon keputusan terakhir yang terbentuk pada node 1.3.2.1. dan dari hasil tersebut semua kasus sudah masuk kedalam kelas. Dengan demikian dapat digambarkan hasil keputusan sebagai berikut :
Gambar 3. Hasil Akhir Pohon Keputusan C4.5
Setelah  diperoleh  hasil  akhir  dari  pengolahan  data  secara  manual  menggunakan algoritma  C4.5,  selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data  menggunakan  tools rapidminer  untuk  mencari  keakuratan  data  berdasarkan  pengolahan  datang  secara manual  dengan  system.  Hasil  akhir  yang  akan  ditampilkan  adalah  berupa decision
Evaluasi Belajar 1.3
Mengelola Pembelajaran 1.2
Baik Cukup Sedang 1.1.1 Sedang Baik Sedang Evaluasi Belajar Perancangan Pembelajaran Mengelola Pembelajaran 1.2 Baik Cukup Sedang Pemahaman Peserta Didik Sedang Mengelola Pembelajaran Baik Cukup Sedang Baik Pelaksanaan Pembelajaran Baik Sedang Baik Sedang Baik Cukup Baik Mengelola Pembelajaran Baik Baik Cukup Sedang Baik Sedang Baik Sedang Pelaksanaan Pembelajaran Sedang Baik Sedang Baik Sedang Baik Sedang Perancangan Pembelajaran Sedang Pemahaman Peserta Didik Baik Cukup Sedang Pemanfaatan Teknologi Sedang Sedang Baik Baik Perancangan Pembelajaran Baik Sedang Baik Sedang Baik Cukup Sedang Baik Cukup Sedang
tree dimana  hasil  dari  pengujian  data  akan  tampak  seperti  pohon  yang  bercabang yang menampilkan isi dan hasil dari penelitian. Tampak pada gambar berikut :
Gambar 4. Hasil Akhir Decision Tree
Berikut  adalah  tampilan rule  model berupa  teks  yang  ada  dalam tools rapidminner. Dimana  tampilan  ini  adalah  penjelasan  dari  pohon  keputusan  yang telah terbentuk.
Gambar 5. Rule Model Decision Tree
Hasil  penerapan  algoritma  C4.5  menggunakan software  rapidminner dengan operator split validation diperoleh nilai akurasi yaitu 87,50%. Hasil akurasi tersebut diperoleh dengan pengaturan oada operator split validation dengan nilai split ratio = 0,  5 , dan sampling  type  =  shuffled  sampling. Hasil  akurasi  yang  diperoleh ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 6. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Gambar 7. Performance Vector Algoritma C4.5
Dari  gambar  diatas  nilai  akurasi  sebesar  87,90%,  artinya  aturan  atau rule yang dihasilkan  mendekati  100%,  dimana  untuk class  precision  pada  prediksi  label sedang  sebesar  83,33%  dan  prediksi  label  baik  sebesar  91,67%.   Dari  penjelasan diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang  digunakan  adalah  data valid dan  dapat dibuktikan  dengan tools  rapidminer serta  dapat  menampilkan  hasil  yang  sama  dari pehitungan manual maupun dengan tools rapidminer.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai  faktor  kompetensi  pedagogik guru dalam proses pembelajaran, diperoleh beberapa kesimpulan antara lain :
1.  Hasil  dari  penelitian  yang  berjudul  Faktor  Kompetensi  Pedagogik  Guru  dalam Proses  Pembelajaran  Menggunakan  Algoritma  C.45  menampilkan  bahwa  yang menjadi  kriteria  terbaik  dalam  proses  pembelajaran  adalah  mengevaluasi  hasil pembelajaran. Dimana factor ini memberikan gambaran kepada setiap guru bahwa dalam  mengevaluasi  pembelajaran  sangatlah  penting  demi  melihat  perkembangan belajar siswa.
2.  Pemilihan teknik data mining adalah salah satu cara yang tepat dalam menemukan kriteria pengaruh kompetensi pedagogic dalam proses pembelajaran sehingga hasil yang di peroleh sesuai dan dapat dibuktikan.
3.  Penggunaan  algoritma  c4.5  dapat  membantu  dalam  mendapatkan  hasil  berupa pohon keputusan melalui perhitungan nilai entropy dan gain.

## Daftar Pustaka
[1] I.  Suwardi  and  R.  Farnisa,  “Hubungan  Peran  Guru  Dalam  Proses  Pembelajaran Terhadap  Prestasi  Belajar  Siswa,” J.  Gentala  Pendidik.  Dasar ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 181–202, 2018, doi: 10.22437/gentala.v3i2.6758.
[2] S. W. P. RI, “No Titleیاه بآ ین ی مزر یز,” آآ آ  آ آآ , 2017.
[3] T.  Wibowo,  P.  S.  Informatika,  F.  Komunikasi,  D.  A.  N.  Informatika,  and  U.  M. Surakarta,  “Penerapan  Data  Mining  Pemilihan  Siswa  Kelas  Unggulan  dengan Metode K-Means Clustering di SMP N 02 Tasikmadu,” 2018.
[4] A.  S.  Sunge,  “Prediksi  Kompetensi  Karyawan  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  ( Studi Kasus : PT Hankook Tire Indonesia ),” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. 2018 (SENTIKA 2018) , vol. 2018, no. Sentika, pp. 23–24, 2018.
[5] S.  Peningkatan  and  K.  Guru,  “Strategi  Peningkatan  Kompetensi  Guru  Dengan Pendekatan  Analysis  Hierarchy  Process,”  vol.  6,  no.  1,  pp.  80–92,  2013,  doi:
10.15294/jejak.v6i1.3750.
[6] N. Azwanti, “Analisa Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Motor Pada Pt.  Capella  Dinamik  Nusantara  Cabang  Muka  Kuning,” Inform.  Mulawarman    J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 13, no. 1, p. 33, 2018, doi: 10.30872/jim.v13i1.629.
[7] R. H. Pambudi, B. D. Setiawan, and Indriati, “Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Memprediksi  Nilai  Kelulusan  Siswa  Sekolah  Menengah  Berdasarkan  Faktor Eksternal,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  7,  pp.  2637– 2643, 2018.
[8] A.  Rahman,  “Urgensi  Pedagogik  dalam  Pembelajaran  dan  Implikasinya  dalam Pendidikan,” BELAJEA  J.  Pendidik.  Islam ,  vol.  3,  no.  1,  p.  83,  2018,  doi:
10.29240/bjpi.v3i1.358.