INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 10547-10555 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Klasifikasi Kesiapan Anak Masuk Sekolah Dasar Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma C4.5
M. Rudi Fanani 1 ✉ , Dona Siska Sintia 2
Institut Teknologi dan Sains Nahdlatul Ulama Pekalongan
Email: idurinanaf@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Sekolah dasar merupakan dunia baru bagi anak-anak yang menuntut mereka untuk menjadi lebih serius dibandingkan saat mereka masih di taman kanak-kanak. Banyak faktor yang mempengaruhi prestasi belajar, salah satunya adalah kesiapan anak saat memasuki tingkat pendidikan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk  menguji tingkat akurasi perbandingan antara algoritma Naive Bayes dan Algoritma C4.5  dalam  memprediksi  kesiapan  anak  saat  memasuki  tingkat  pendidikan  Sekolah  Dasar.  Dalam penelitian  ini,  dilakukan  pengujian  model  dengan  membandingkan  dua  metode  data  mining,  yaitu algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Data yang digunakan adalah data siswa di TK Pratiwi di Desa Kemplong, Kecamatan Wiradesa. Data terdiri dari siswa yang siap dan belum siap, dengan total 135 data siswa. Model yang diuji akan menghasilkan confussion matrix seperti akurasi (accuracy), presisi (precision), recall, dan Area Under Curve (AUC) dari algoritma Naïve Bayes dan C4.5. Hasil evaluasi dan validasi model  menunjukkan  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes  memiliki kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan algoritma C4.5. Algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 96,30% dan AUC sebesar 1,000, sementara algoritma C4.5 menghasilkan akurasi sebesar 92,59% dan AUC sebesar 0,974. Berdasarkan hasil penelit ian ini, dapat disimpulkan bahwa algoritma Naïve Bayes adalah metode yang efektif dalam memprediksi kesiapan siswa untuk memasuki sekolah dasar di TK Pratiwi.
Kata Kunci: C4.5, Data Mining, Klasifikasi Anak Masuk Sekolah, Naive Bayes

## Abstract
Elementary school is a new world for children that requires them to be more serious than when they were in kindergarten. Many factors affect learning achievement, one of which is the readiness of children when they enter that level of education. This study aims to test the accuracy of the comparison between the C4.5 and Naïve Bayes algorithms in predicting children's readiness when they enter elementary school. In this study, model testing was carried out by comparing two data mining methods, namely the C4. 5 and Naïve Bayes algorithms. The data used is student data at Pratiwi Kindergarten in Kemplong Village, Wiradesa District. The data consists of students who are ready and not ready, with a total of 135 student data. The tested model will produce a confusion matrix such as accuracy, precision, recall, and Area Under Curve (AUC) from the Naïve Bayes and C4.5 algorithms. The results of the model evaluation and validation show that the Naïve Bayes algorithm has better performance than the C4.5 algorithm. The N aïve Bayes algorithm produces an accuracy value of 96.30% and an AUC of 1.000, while the C4.5 algorithm produces an accuracy of 92.59% and an AUC of 0.974. Based on the results of this study, it can be concluded that the Naïve Bayes algorithm is an effecti ve method in predicting students' readiness to enter elementary school in TK Pratiwi.
Keywords: C4.5, Classification of Children Entering School, Data Mining, Naive Bayes

## PENDAHULUAN
Sekolah Dasar (SD) merupakan masa peralihan yang penting bagi anak-anak setelah melewati  masa  Taman  Kanak-Kanak  (TK).  Anak-anak  mengalami  kesulitan  selama  masa transisi ini karena banyaknya tuntutan, aturan, dan peraturan. Usia tujuh tahun ditetapkan sebagai usia wajib mengikuti pendidikan dasar. Pada usia ini, anak-anak secara umum sudah mengalami perkembangan yang memungkinkan mereka siap untuk belajar dan memiliki respons yang cepat terhadap lingkungan sekitar dan situasi baru. Pendidikan dasar pada usia  ini  menjadi  langkah  awal  yang  penting  dalam  proses  pendidikan.  Namun,  dalam perjalanan menuju kemajuan, tentu ada tantangan yang harus dihadapi untuk memperkuat kemajuan yang telah dicapai oleh anak-anak (Ramadhini et al., 2022). TK Pratiwi merupakan salah satu TK yang berada di Kecamatan Wiradesa Kabupaten Pekalongan Jawa Tengah. Menurut  Bu  Nanda  selaku  Kepala  TK  Pratiwi  menjelaskan  bahwa  permasalahan  yang dihadapi oleh TK Pratiwi adalah ketidakseimbangan pengetahuan dan keterampilan anak- anak dalam kegiatan belajar mengajar. Beberapa kasus yang sering ditemui adalah anak- anak yang mampu menjawab pertanyaan secara lisan namun mengalami kesulitan dalam membaca,  serta  anak-anak  yang  memiliki  kemampuan  membaca  dan  berhitung  tetapi mengalami kesulitan dalam memahami materi Pelajaran.
Diperlukan sebuah metode dalam membantu analisis anak TK Pratiwi masuk sekolah dasar  dengan  memprediksi  siap  atau  belum  siap  anak  untuk  masuk  sekolah  dasar. Memprediksi  kesiapan  anak  dapat  dilakukan  dengan  mengekstrasi  suatu  informasi  dari data-data  dan  berkas  yang  dikumpulkan  saat  penilaian  anak  dalam  pembelajaran  dan mengklasifikasikan  data-data  tersebut.  Proses  untuk  mengekstrasi  informasi  tersebut disebut data mining. Data mining merupakan suatu proses untuk mengumpulkan informasi yang berharga dari sekumpulan data yang besar Dalam proses ini, metode statistika dan matematika  sering  digunakan  untuk  menganalisis  data  tersebut  (Nurmayanti,  2021). Klasifikasi dalam bidang data mining melibatkan berbagai metode perhitungan. Salah satu metode  klasifikasi  yang  populer  adalah  algoritma  decision  tree  C4.5  (Bayu  Aji,  2023). Algoritma  ini  banyak  digunakan  dalam  implementasi  pengambilan  keputusan  karena memiliki banyak keunggulan. Salah satu keunggulan utamanya adalah kemampuan untuk menangani nilai atribut yang hilang. Selain itu, algoritma ini menghasilkan aturan-aturan yang mudah diinterpretasikan oleh manusia. Selain itu, performanya juga termasuk yang tercepat  dibandingkan  dengan  algoritma  klasifikasi  lainnya  (Fanani  et  al.,  2023).  Selain algoritma C4.5, dalam data mining terdapat juga algoritma naïve Bayes. Naïve Bayes adalah metode yang digunakan untuk mengembangkan klasifikasi dengan tujuan meningkatkan akurasi dalam menyelesaikan unit-unit permasalahan yang berbeda. Metode ini didasarkan pada  Teorema  Bayes  dan  mengasumsikan  kemandirian  ( independence)  antara  setiap pasangan atribut dalam data. Meskipun memiliki asumsi sederhana, algoritma naïve Bayes sering kali memberikan kinerja yang baik dalam klasifikasi data, terutama ketika data yang digunakan memiliki ukuran besar (Liberti Duarte Tavares et al., 2023).

## METODE PENELITIAN
Langkah langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah Menyiapkan data mentah: Data mentah yang digunakan dalam penelitian diperoleh melalui studi literatur, observasi, dan wawancara. Data ini kemudian akan diolah untuk digunakan dalam analisis. Metode penelitian  menggunakan  CRISP-DM:  Dalam  penelitian  ini,  metode  penelitian  yang digunakan  adalah  model Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM). Model  ini  terdiri  dari  enam  fase  yang  mencakup  seluruh  siklus  penelitian  data  mining (Wurijanto et al., 2022). Fasenya adalah sebagai berikut :
a. Business Understanding
Pada tahap ini, dilakukan survei lapangan di TK Pratiwi untuk secara langsung melihat kondisi dan permasalahan yang terjadi. Selain itu, faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan anak-anak untuk memasuki sekolah dasar juga dipelajari.
b. Data Understanding
Dilakukan  pengumpulan  data  dan  analisis  penyelidikan  data  mengenai  siswa  yang lulus masuk SD. Hal ini dilakukan untuk memperoleh pemahaman yang lebih dalam tentang  data  tersebut  dan  untuk  mencari  pengetahuan  awal,  serta  mengevaluasi kualitas data tersebut
c. Data Preparation
Data Preparation merupakan sebuah tahap persiapan data untuk pemodelan yang dimulai  dengan  data  mentah  awal  dan  berlanjut  hingga  tahap  klasifikasi.  Tahap persiapan  data  untuk  pemodelan  yang  dimulai  dengan  data  mentah  awal  dan berlanjut hingga tahap klasifikasi disebut persiapan data.
d. Modelling
Dalam penelitian ini, model atau algoritma yang digunakan adalah Naive Bayes dan C4.5,  yang  diimplementasikan  menggunakan  RapidMiner.  RapidMiner  merupakan solusi yang digunakan untuk melakukan analisis data mining
e. Evaluation
Evaluasi  model  dilakukan  dengan  menggunakan  confusion  matrix  yang  meliputi metrik-metrik  seperti  akurasi  (accuracy),  recall,  dan  presisi  (precision).  Selain  itu, digunakan  juga  kurva  ROC  (Receiver  Operating  Characteristic)  yang  menghasilkan nilai AUC (Area Under Curve).
f. Deployment
Pada  tahap  deployment,  merupakan  saat  dimana  hasil  dari  seluruh  tahapan sebelumnya digunakan secara nyata.
Gambar 1 . Skema Alur Penelitian
Untuk menentukan root awal dalam perhitungan algoritma C4.5, perlu mencari nilai entropy dan gain untuk setiap atribut (Sukri & Handrianto, 2024):
Entrophy (s) = ∑ 𝒇(𝒊, 𝒋) 𝒎 𝒋=𝟏 log2 f[(i,j)]
(1)
Dimana:
S  : Himpunan Kasus n  : Jumlah Partisi Kasus Pi  : Proporsi dari Si
Gain (S,A)=Entropy - ∑|𝑺𝒊|𝒏𝒊 − 𝟏 * Entropy (Si) (2)
Dimana:
S  : Himpunan Kasus
A  : Atribut
N  : Jumlah Partisi A |Si|  : Jumlah Kasus pada Partisi ke I |S|  : Jumlah Kasus dalam S
Tahapan dalam prediksi Naïve Bayes didasarkan pada teorema Bayes :
P(A|B) = 𝑷( 𝑩 | 𝑨 )𝑷(𝑨) 𝑷 (𝑩) (3)
Dimana:
B : data dengan class yang belum diketahui A : Hipotesis data B P(A|B) : Probabilitas A berdasarkan B P(B|A) : Probabilitas B berdasarkan A
P(A) : Probabilitas dari A P(B) : Probabilitas dari B.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma C4.5
Data training diketahui ada 108 data, anak yang siap masuk Sekolah Dasar berjumlah 78 data dan belum siap ada 30 data. Untuk membuat algoritma C4.5 dihitung Nilai Entropy dan nilai gain
Entropy  : (− 78 108 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 78 108 )) +   (− 30 108 ∗ 𝑙𝑜𝑔2  ( 30 108 )) = 0,852405 Gain
: 0, 𝟖𝟓𝟐𝟒𝟎𝟓 −   ( 53 108 (0,94142)) + ( 55 108 (0,72193)) = 0,022762
Confusion Matrix
Accuracy
Dari hasil pengujian accuracy nya adalah 92,59%

## Precision
Dari hasil pengujian nilai precision yaitu  class true belum siap adalah 87,50% dan class true siap adalah 94,74%.
Recall
Dari hasil pengujian nilai recall yaitu class true belum siap adalah 87,50% dan class true siap adalah 94,74%.

## Algoritma Naïve Bayes
Dalam membuat model naïve bayes terlebih dahulu kita mencari probabilitas hipotesis untuk masing-masing Kelas P(H). Hipotesis yang ada yaitu siswa yang siap masuk sekolah dasar dan siswa yang belum siap masuk sekolah dasar. Data training yang digunakan untuk metode naïve bayes menggunakan jumlah data 108, siswa yang Siap masuk sekolah dasar dalam kelas SIAP 78 record dan yang belum siap masuk sekolah dasar dalam kelas belum siap 30 record.
P(SIAP, n) = 78/108 = 0,72222222 P(BELUM SIAP, n)  = 30/108 = 0,27777778 Confusion Matrix
Accuracy
Dari hasil pengujian accuracy adalah 96,30%
Precision
Dari hasil pengujian nilai precision yaitu class true belum siap adalah 100% dan class true siap adalah 95%.
Recall
Dari hasil pengujian nilai recall yaitu class true belum siap adalah 87,50% dan class true siap adalah 100%.
Komparasi Hasil Klasifikasi
Tabel 1 Hasil Komparasi Algoritma Accuracy Recall Precision Siap Belum siap Siap Belum siap C4.5 92,59% 87,50% 94,74% 87,50% 94,74% Naïve Bayes 96,30% 87,50% 100% 100% 95%

## SIMPULAN
Pengujian model dengan membandingkan dua metode data mining yaitu algoritma C4.5 dan naïve bayes dengan menggunakan data siswa di TK Pratiwi di Desa Kemplong Kecamatan Wiradesa Kabupaten Pekalongan, yang terdiri dari siswa siap dan belum siap dengan total sebanyak 135 data siswa. Model yang diuji akan menghasilkan nilai accuracy, precision, dan recall, dari setiap algoritma. Hasil evaluasi dan validasi diketahui bahwa algoritma naïve bayes memiliki nilai accuracy 96,30 % lebih tinggi dibandingkan Algoritma C4.5  yang  menghasilkan  accuracy  92,59%.  Dengan  demikian  algoritma  naïve  bayes merupakan metode yang cukup baik dalam memprediksi kesiapan anak masuk sekolah dasar.

## DAFTAR PUSTAKA
Bayu Aji, F. R. U. F. K. F. (2023). Klasifikasi Risiko Kematian Pasien Berdasarkan Penyakit Penyerta dan Usia Pasien Menggunakan Metode C4.5. JIRE (Jurnal Informatika & Rekayasa Elektronik), 6, 9 – 17.
Fanani, M. R., Fari, K., Fikriah, U., Azizah, M., & Ghufron, A. (2023). Seleksi Fitur PSO untuk Klasifikasi Jenis Kekerasan dengan Algoritma C4.5.
Liberti  Duarte  Tavares,  A.,  Nurraharjo,  E.,  &  Tri  Lomba  Juang  No,  J.  (2023).  Analisis Sentimen dan Klasifikasi Tweet Terkait Naiknya Kasus Omicron Menggunakan Naive
Bayes  Classifier. Jurnal  Informatika  &  Rekayasa  Elektronika),  6(1).  http://e- journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jireISSN.2620-6900
Nurmayanti, W. P. (2021). Penerapan Naive Bayes dalam Mengklasifikasikan Masyarakat Miskin di Desa Lepak. Geodika:  Jurnal Kajian Ilmu Dan Pendidikan Geografi, 5(1),
123 – 132. https://doi.org/10.29408/geodika.v5i1.3430
Ramadhini,  F.,  Ahadiathul,  L.,  Nasution,  A.,  &  Padangsidimpuan,  I.  (2022). Pengukuran Kesiapan Sekolah : Analisis Empirik Berdasar Teori Tes Klasik. 2(1).
Sukri,  M.  H.,  &  Handrianto,  Y.  (2024).  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Menentukan Prediksi  Prestasi  Siswa  Pada  SMPN  51  Jakarta.  In Informatics  and  Computer Engineering Journal (Vol. 4, Issue 1). https://jurnal.bsi.ac.id/index.php/ijec/
Wurijanto, T., Setiawan, H. B., & Tjandrarini, A. B. (2022). Penerapan Model  CRISP-DM pada  Prediksi  Nasabah  Kredit  yang  Berisiko  Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine. Jurnal  Ilmiah  Scroll:  Jendela  Teknologi  Informasi,  10(1). https://univ45sby.ac.id/ejournal/index.php/informatika.