Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi Peserta Didik di SMKN 1 Penawartama Tulang Bawang Menggunakan C4.5
Suroto* 1 , Hendri Purnomo 2 , Randi Estian Pambudi 3 1,2,3 Jurusan Teknik Komputer, IIB Darmajaya Jalan  ZA. Pagar Alam No.93, Gedong Meneng, Kec. Rajabasa, Kota Bandar Lampung, Lampung 35141
e-mail: * 1 kangmashdy@gmail.com , 2 hendrialie@darmajaya.ac.id ,
3 randiestian@darmajaya.ac.id

## Abstrak
SMK  Negeri  1  Penawartama  Tulang  Bawang  adalah  sebuah  sekolah  yang  siswanya berasal dari berbagai desa di kabupaten tersebut. Mayoritas siswa berasal dari keluarga dengan kondisi  ekonomi  yang  kurang  mampu  dan  tingkat  pendidikan  yang  rendah.  Kondisi  ini  sering memengaruhi  motivasi  belajar  siswa.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  prestasi akademik  siswa  berdasarkan  status  sosial  ekonomi  orang  tua,  tingkat  motivasi,  tingkat kedisiplinan, dan prestasi akademik sebelumnya dengan menggunakan metode data mining dan algoritma C4.5. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan melibatkan 606 siswa kelas X di SMK Negeri 1 Penawartama Tulang Bawang. Data dikumpulkan melalui dokumentasi dan  angket.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  analisis  prediksi  dengan  pohon  keputusan memiliki tingkat akurasi 98,02%, presisi 94,44%, dan recall 77,27%.
Kata kunci: data mining, algoritma C4.5, akurasi. Presisi dan recall

## Abstract
SMK  Negeri  1  Penawartama  Tulang  Bawang  is  a  school  whose  students  come  from various villages in the district. Most of the students come from families with limited economic conditions  and  low  levels  of  education.  These  factors  often  affect  the  students'  learning motivation.  The  aim  of  this  research  is  to  predict  students'  academic  performance  based  on parents'  socioeconomic  status,  motivation  level,  discipline  level,  and  previous  academic achievements  using  data  mining  methods  with  the  C4.5  algorithm.  This  research  employs  a quantitative approach involving 606 tenth-grade students at SMK Negeri 1 Penawartama Tulang Bawang. Data collection methods used include documentation and questionnaires. The research results show that the prediction analysis using decision trees has an accuracy rate of 98.02%, precision of 94.44%, and recall of 77.27%.
Keywords: data mining, C4.5 algorithm, accuracy, precision, and recall

## 1. PENDAHULUAN
ekolah Menengah Kejuruan (SMK) adalah salah satu bentuk institusi pendidikan formal yang menyediakan  pendidikan  vokasional  di  tingkat  menengah.  Pendidikan  vokasional  ini bertujuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  masyarakat  akan  tenaga  kerja  yang  terampil[1][2]. Program pendidikan dan pelatihan di SMK bertujuan untuk mempersiapkan siswa agar memiliki pemahaman,  keterampilan,  pengembangan  diri,  perilaku,  sikap,  kebiasaan  kerja,  dan  apresiasi S
516  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 515 - 524
terhadap pekerjaan yang dibutuhkan oleh dunia usaha/industri. Proses ini diawasi oleh pemerintah dan  masyarakat  atau  berdasarkan  kontrak  dengan  lembaga  tertentu  serta  berbasis  pada produktivitas [3].
SMK  Negeri  1  Penawartama  Tulang  Bawang  merupakan  salah  satu  sekolah  paling diminati  di  Kota  Tulang  Bawang.  Salah  satu  program  keahlian  yang  ada  di  SMK  Negeri  1 Penawartama  Tulang  Bawang  adalah  program  keahlian  multimedia.  Program  keahlian multimedia  memiliki  fokus  keahlian  dalam  bidang  desain  grafis,  animasi,  dan  fotografi  yang membekali  siswa  untuk  bekerja  di  dalam  bidang  animasi,  grafis  percetakan,  pembuatan multimedia interaktif secara inovatif dan profesional. Hasil belajar merupakan perubahan yang diterima  oleh  seorang  manusia  ketika  belajar.  Hasil  belajar  dapat  berupa  perubahan  dalam kemampuan  kognitif,  afektif,  dan  psikomotorik  tergantung  dari  tujuan  belajarnya  [4].  Hasil belajar  siswa  berbeda  tergantung  dalam  kondisi  masing-masing  siswa.  Berbagai  faktor  seperti kondisi keluarga, sekolah, minat, motivasi, dan prestasi masa lalu menjadi penentu pencapaian hasil belajar.
Masalah yang dihadapi oleh SMK Negeri 1 Penawartama Tulang Bawang adalah bahwa siswanya  berasal  dari  berbagai  desa  di  kabupaten  tersebut.  Mayoritas  dari  siswa  berasal  dari keluarga dengan latar belakang ekonomi dan pendidikan yang rendah. Selain itu, motivasi belajar siswa cenderung rendah karena pengaruh lingkungan keluarga dan masyarakat sekitar. Sebagian besar siswa di sekolah ini tidak memiliki prestasi yang memuaskan, baik dalam bidang akademik maupun  non-akademik.  Penambangan  data  merupakan  istilah  yang  digunakan  untuk menggambarkan  proses menemukan  pengetahuan  dalam  kumpulan  data.  Proses  ini  melibatkan penggunaan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  pembelajaran  mesin  untuk mengekstrak  dan  mengidentifikasi  informasi  serta  pengetahuan  yang  berguna  dari  data  dalam jumlah  besar.  Saat  ini,  penambangan  data  banyak  dimanfaatkan  di  bidang  pendidikan  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  berdasarkan  analisis  data  guna  meningkatkan  kualitas pembelajaran [5]. Algoritma C4.5 merupakan salah satu teknik dalam bidang data mining yang berfokus pada pembentukan pohon keputusan. Pohon keputusan ini digunakan untuk melakukan klasifikasi  dan  prediksi  dengan  efektif.  Metode  ini  mengubah  data  yang  kompleks  menjadi struktur  pohon  yang  merepresentasikan  aturan-aturan  spesifik.  Lebih  lanjut,  pohon  keputusan juga  berguna  untuk  mengeksplorasi  data  dan  mengungkapkan  keterkaitan  tersembunyi  antara berbagai variabel input dan targe[6].
Sejumlah studi telah dilaksanakan dengan menerapkan teknik penambangan data untuk meramalkan pencapaian akademis siswa. Penggunaan teknik ini bertujuan untuk memperkirakan prestasi belajar berdasarkan variabel-variabel seperti kualitas pengajaran, motivasi, kedisiplinan, kondisi  ekonomi,  dan  hasil  akademis.  Variabel  yang  dianalisis  termasuk  IPK,  faktor  sosial, tingkat disiplin, motivasi, dan nilai rapor, dengan tingkat akurasi mencapai 65%.[7]. Penerapan Teknik Data Mining dengan Metode Naïve Bayes untuk meramalkan prestasi akademis siswa di Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP),  dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor  seperti  jumlah anggota keluarga, status dan pendidikan orang tua, pekerjaan orang tua, kehadiran pengasuh, jarak rumah  ke  sekolah,  waktu  belajar,  dukungan  keluarga,  serta  partisipasi  dalam  kegiatan ekstrakurikuler, mencapai tingkat ketepatan prediksi sebesar 56,7%. [8].
Terdasarkan pada penjelasan sebelumnya, algoritma data mining C4.5 memiliki aplikasi potensial dalam  meramalkan  pencapaian  akademik  siswa  di  kelas  X  Multimedia  di  SMK  Negeri  1 Penawartama  Tulang  Bawang.  Implementasi  ini  dapat  membantu  pengajar  dalam mengidentifikasi siswa dengan pencapaian yang tidak optimal. Studi lebih lanjut diperlukan untuk memahami penerapan algoritma C4.5 dalam konteks evaluasi prestasi siswa kelas X Multimedia.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  dan  dilaksanakan  di  SMK  Negeri  1 Penawartama,  Tulang  Bawang.  Prosedur  penelitian  mengikuti  tahapan-tahapan  dalam Knowledge Data Discovery (KDD). Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Pre-processing/Cleaning:  Sebelum  dilakukan  data  mining,  data  dibersihkan  dengan menghapus  duplikasi,  memeriksa  inkonsistensi,  dan  memperbaiki  kesalahan  seperti kesalahan tipografi;
2. Transformation: Data yang telah dipilih diubah melalui pengkodean agar siap digunakan dalam proses data mining;
3. Analisis data: Data dianalisis dengan cara diperiksa, dibersihkan, diubah, dan dimodelkan untuk  menemukan  informasi  yang  berguna,  menarik  kesimpulan,  dan  mendukung pengambilan keputusan;
4. Pattern Evaluation: Pada tahap ini, pola-pola yang menarik dievaluasi untuk memastikan mereka benar-benar mewakili pengetahuan dari data yang ada.

## 2.1 Tahapan Pengolahan Data
Tahapan Penelitian dapat dijelaskan pada Gambar 1.
.

## Gambar 1. Tahapan Pengolahan Data
1. Dataset  lulusan    adalah  kumpulan  data  yang  terorganisir,  biasanya  dalam  bentuk  tabel atau  file  elektronik,  yang  digunakan  untuk  analisis  atau  pembelajaran  mesin.  Dataset biasanya terdiri dari baris dan kolom yang mewakili instance atau observasi data serta variabel  atau  fitur  yang  menggambarkan  karakteristik  dari  setiap instance tersebut. Dataset  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  ilmu  data,  statistik,  pembelajaran mesin,  dan  penelitian  lainnya  untuk  mengeksplorasi  pola,  membuat  prediksi,  atau menguji hipotesis.
2. Algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  data mining dan machine  learning untuk membangun decision tree (pohon keputusan)
3. Proses prediksi ini penting dalam konteks penelitian untuk mengukur kinerja model dan relevansi informasi yang diperoleh dari data yang tersedia

## 2.2 Teknik Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  teknik decision  tree , CHAID ,  dan  regresi  ganda  untuk memprediksi  prestasi  belajar  siswa  SMK  1  Penawartama  Tulang  Bawang,  dengan  variabel- variabel yang meliputi status ekonomi orang tua, motivasi, kedisiplinan, dan prestasi masa lalu. Decision  Tree akan  menampilkan  faktor-faktor  yang  kemungkinan  mempengaruhi  prestasi belajar siswa, serta memberikan prediksi hasil akhir jika faktor-faktor tersebut terpenuhi. Diagram pohon  akan  menggambarkan  visualisasi  data  dalam  bentuk  aturan  keputusan.  Proses  analisis Decision Tree meliputi transformasi data menjadi model pohon, konversi model pohon menjadi aturan, dan penyederhanaan aturan melalui pruning. Penelitian ini melibatkan 416 siswa sebagai
518  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 515 - 524
populasi  untuk  pembuatan  model  prediksi Decision  Tree ,  yang  akan  dievaluasi  untuk  tingkat akurasi prediksinya.[9].

## 2.3 CHAID
Metode  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  secara  berurutan  dengan  membagi data  menjadi  beberapa  subgrup  berdasarkan  pembagian  biner.  Pada  setiap  tahapnya, pengelompokan grup dilakukan dengan membagi grup menjadi dua bagian menggunakan salah satu variabel prediktor. Setiap bagian dari kategori variabel tersebut mendefinisikan satu subgrup, sementara  kategori  yang  tersisa  membentuk  subgrup  lainnya.  Dalam CHAID ,  prediktor  dapat berupa  tipe  monotonik  atau  bebas[10].  Proses  analisis  data  dengan CHAID dimulai  dengan menguji  chi-square  untuk  setiap  variabel  independen,  menentukan  variabel  independen  yang paling  signifikan,  membagi  data  berdasarkan  kategori  variabel  independen  tersebut  dengan signifikansi tertinggi, dan mengulangi langkah ini untuk semua subgrup sampai semua pembagian yang signifikan secara statistik teridentifikasi.

## 2.4 Regresi
Linier adalah  teknik  statistik  yang  digunakan  untuk  membangun  model  yang menghubungkan variabel terikat (dependen) dengan satu atau lebih variabel independen. Ketika hanya ada satu variabel independen, disebut sebagai regresi linier sederhana. Namun, jika terdapat lebih dari satu variabel independen[11]. Analisis regresi memiliki minimal tiga manfaat utama. Pertama,  digunakan  untuk  menjelaskan  fenomena  data atau  kasus yang  sedang  diteliti. Kedua, berguna untuk mengontrol variabel dalam sebuah kasus atau situasi tertentu dengan menggunakan model  regresi  yang  telah  dikembangkan.  Ketiga,  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi terhadap variabel dependen. Namun, penting untuk diingat bahwa prediksi dalam konteks regresi hanya  dapat  dilakukan  dalam  rentang  data  yang  digunakan  untuk  membentuk  model  regresi tersebut [12].

## 2.5 Algoritma C4.5
Secara  umum  Algoritma  C4.5  untuk  membangun  pohon  keputusan  seperti  pada penjelasan ini.
- Pilih atribut sebagai akar.
- Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
- Bagi kasus dalam cabang.
- Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama
Keterangan: Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut- atribut yang ada. Untuk menghitung gain digunakan rumus seperti berikut[13]:
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑆 , 𝐴 = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆 − 𝑆𝑖 𝑆 𝑛 𝑖 =1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝐴 (1)
S: himpunan kasus A: atribut N: jumlah partisi atribut A |Si |: jumlah kasus pada partisi ke-i |S|: jumlah kasus dalam S
Sebelum mendapatkan nilai Gain adalah dengan mencari nilai Entropy. Entropy digunakan untuk menentukan  seberapa  informatif  sebuah  masukan  atribut  untuk  menghasilkan  sebuah  atribut. Rumus dasar dari Entropy adalah sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆 = − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 (2)
Keterangan: S: himpunan kasus A: fitur n: jumlah partisi S Pi: proporsi dari Si terhadap S Contoh perhitungan Dari kutipan di atas Perhitungan C4.5 dimulai dengan mencari nilai entropy dari semua data. Nilai entropy digunakan sebagai dasar perhitungan gain tiap atribut, nilai gain tertinggi menjadi akar dari pohon keputusan perhitungan dilakukan hingga semua atribut terdefinisi[14].

## 2.6 Split Info
Split  Info merupakan  rumus  yang  menyatakan  informasi  potensial  atau entropy. dapat  dilihat dalam rumus (3). Dan keterangannya: Split Info (S, A) = -∑ 𝑆𝑖 𝑆 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆𝑖 𝑆 𝑛 𝑖 =1 (3)
S   : Himpunan kasus A  : Atribut Si  : Jumlah kasus pada partisi ke- i
2.7 Gain Ratio Gain  Ratio adalah  modifikasi  dari  information  gain  yang  digunakan  untuk  mengurangi  bias atribut yang memiliki banyak cabang. Gain ratio memiliki sifat: Bernilai besar jika data menyebar rata
Bernilai kecil jika semua data masuk ke dalam satu cabang Gain Ratio (S, A) = 𝐺𝑎𝑖 ( 𝑆 , 𝐴 ) 𝑆𝑝𝑖𝑙𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 ( 𝑆 , 𝐴 ) (4)
dan Keterangannya sebagai berikut:
S: Himpunan kasus A: Atribut Gain (S, A): Information gain pada atribut A SpiltInfo (S, A): SplitInfo pada atribut A
Akurasi = (TN+TP) (TN+FN+FP+TP) (5)
Precision digunakan untuk mengukur seberapa besar proporsi dari kelas data positif yang berhasil diprediksi dengan benar dari keseluruhan hasil prediksi kelas positif.
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP (TP+FP) (6)
Recall digunakan untuk menunjukkan presentase kelas data positif yang berhasil diprediksi benar dari keseluruhan data kelas positif.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP (TP+FN) (7)

## 2.8 Pengujian Algoritma Decision Tree C4.5
Pengujian data yang digunakan dalam algoritma C4.5 adalah dataset prediksi bantuan beasiswa yang didapatkan dari data 3 tahun sebelumnya[15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah dataset yang mencakup data private catatan  siswa  dari  SMKN  1  Penawartama  untuk  periode  2018-2021.  600  Data  tersebut mencakup 7 variabel i seperti NISN, Nama, Nilai, Status Ekonomi, Kedisiplinan, Presensi, dan Prestasi.

## 3.1. Transformasi Status Ekonomi
Transformasi ini digunakan untuk menentukan range Status Ekonomi, dengan kategori seperti pada tabel 1.
Tabel 1 Transformasi Status Ekonomi Status Ekonomi Range Kurang < 1.500.000 Cukup 1.500.000-2.500.000 Mampu >2.500.000
Keterangan Tabel: a. Kurang: Range Penghasilan: Kurang dari Rp 1.500.000 Deskripsi: Kategori ini mencakup individu atau keluarga yang memiliki penghasilan bulanan di  bawah  Rp  1.500.000.  Siswa mungkin menghadapi  kesulitan  dalam  memenuhi  kebutuhan dasar sehari-hari seperti makanan, tempat tinggal, dan pendidikan.
b. Cukup: Range Penghasilan: Rp 1.500.000 - Rp 2.500.000 Deskripsi: Kategori ini mencakup individu atau keluarga yang memiliki penghasilan bulanan antara Rp 1.500.000 hingga Rp 2.500.000. Siswa biasanya dapat memenuhi kebutuhan dasar sehari-hari dan mungkin memiliki sedikit sisa untuk tabungan atau keperluan lain.
c. Mampu: Range Penghasilan: Lebih dari Rp 2.500.000 Deskripsi: Kategori ini mencakup individu atau keluarga yang memiliki penghasilan bulanan lebih  dari  Rp  2.500.000.  Siswa  cenderung  memiliki  kehidupan  yang  lebih  stabil  secara finansial,  mampu  memenuhi  kebutuhan  dasar  dan memiliki lebih banyak fleksibilitas  untuk tabungan, investasi, atau pengeluaran tambahan lainnya

## 3.2. Transformasi Kedisiplinan
Transformasi ini digunakan untuk menentukan range Kedisiplinan, dengan kategori seperti pada tabel 2.
Tabel 2 Transformasi Kedisiplinan Kedisiplinan Range Kurang Disiplin Tidak mematuhi tata tertib>70% Cukup Disiplin Kadang-kadang mematuhi tata tertib70% Disiplin Selalu mematuhi tata tertib70%
a. Kurang Disiplin: Individu yang termasuk dalam kategori ini tidak mematuhi tata tertib lebih dari 70% waktu.
b. Cukup  Disiplin:  Individu  yang  termasuk  dalam  kategori  ini  kadang-kadang  mematuhi tata tertib sekitar 70% waktu.
c. Disiplin:  Individu  yang  termasuk  dalam  kategori  ini  selalu  mematuhi  tata  tertib  70% waktu.

## 3.3. Transformasi Presensi
Transformasi  ini  proses  memperkirakan  atau  memproyeksikan  kinerja  akademik  atau pencapaian siswa di masa depan berdasarkan data dan informasi yang ada. Prediksi ini bisa dilakukan dengan berbagai metode, termasuk analisis statistik, machine learning, atau metode prediktif lainnya. Berikut adalah beberapa faktor yang sering digunakan dalam memprediksi prestasi  peserta  didik:  digunakan  untuk  menentukan  range  Presensi,  dengan  kategoriseperti pada tabel 3.
Tabel 3 Transformasi Presensi Presensi Range Tidak Rajin Kehadiran < 70% Rajin Kehadiran > 70% a. Tidak Rajin: Jika kehadiran kurang dari 70%.
b. Rajin: Jika kehadiran lebih dari 70%.
Untuk menemukan entropi dan gain guna menetapkan simpul root awal, berdasarkan proses  sebelumnya,  ditemukan  bahwa  menggunakan  alat RapidMiner, simpul  root  awalnya adalah usia. Di sini, kami akan mengukur nilai entropi dan gain secara manual. Langkah ini bertujuan untuk menguji keefektifan alat RapidMiner.
Hasil akurasi dari Decision Tree C4.5 dan validasi Split, dengan data sampel 70% dan data uji 98.64%, menunjukkan akurasi sebesar 98,02%.
Menghitung akurasi:
Akurasi = (561+34) (561+34+10+2) = 595 607 =98,02%
Berikut adalah hasil precision yaitu mendapatkan 94,44%
Menghitung Precision,
: 𝑝(1) = 561
(561+10) = 561 571 =98,25           : 𝑝(0) = 34 (34+2) = 34 36 =94,44%
Berikut adalah hasil Recall yaitu mendapatkan 77,27 %
Menghitung Recall,
R(1) = 561 (561+2) = 561 569 = 99,54% R(0) = 34 (34+10) = 34 44 = 77,27%
Gambar 2 Grafik hasil Kinerja Algoritma C4.5
Gambar ini menunjukkan tiga metrik utama yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi: Akurasi, Recall , dan Precision.
1. Akurasi: Metrik ini mengukur seberapa sering model membuat prediksi yang benar secara keseluruhan. Akurasi dihitung sebagai rasio prediksi benar (baik positif maupun negatif) terhadap  total  jumlah  prediksi.  Nilai  akurasi  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  model memiliki  performa  yang  baik  dalam  mengidentifikasi  kelas  yang  benar  secara keseluruhan.
2. Recall (Sensitivity): Metrik ini mengukur seberapa baik model mengenali sampel positif. Recall dihitung sebagai rasio true positives (TP) terhadap jumlah sebenarnya dari sampel positif  (TP  +  FN).  Recall yang  tinggi  berarti  model  jarang  melewatkan  sampel  yang seharusnya diklasifikasikan sebagai positif.
3. Precision: Metrik ini mengukur seberapa baik model dalam memastikan bahwa sampel yang diprediksi sebagai positif memang benar-benar positif. Precision dihitung sebagai rasio true positives (T P ) terhadap jumlah total prediksi positif ( TP + FP). Precision yang tinggi menunjukkan bahwa model jarang membuat kesalahan dengan mengklasifikasikan sampel negatif sebagai positif.
Dari  gambar  ini,  kita  bisa  melihat  bahwa  model  memiliki  akurasi  yang  tinggi,  yang  berarti sebagian besar prediksi model adalah benar. Recall yang cukup tinggi menunjukkan bahwa model cukup baik dalam mendeteksi sampel positif, meskipun masih ada beberapa sampel positif yang terlewat. Precision yang tinggi menunjukkan bahwa sebagian besar prediksi positif model adalah benar, dengan sedikit kesalahan prediksi positif.
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 1 2 3 4

## GRAFIK HASIL KINERJA ALGORITMA C4.5
No Algoritma C45 Hasil Nilai

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang diberikan, algoritma C4.5 menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam  mengklasifikasikan  data.  Dengan  tingkat  akurasi  mencapai  98,02%,  presisi  sebesar 94,44%,  dan recall atau matriks kebingungan  sebesar  77,72%,  algoritma  ini  menunjukkan kemampuan yang solid dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan data secara tepat. Secara keseluruhan,  hasil  ini  menunjukkan  bahwa algoritma  C4.5 cocok  digunakan  dalam  kasus pengklasifikasian yang rumit dan memerlukan presisi yang tinggi.

## 5. SARAN
Penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  menjelajahi  beberapa  arah  yang  dapat mengembangkan  pengetahuan  dalam  bidang machine  learning .  Salah  satu  pendekatan  dapat fokus  pada  pengembangan  model hybrid  y ang  menggabungkan  keunggulan  berbagai  teknik seperti ensemble  learning atau deep  learning dengan  metode  tradisional  seperti  regresi  atau klasifikasi. Eksplorasi dalam domain aplikasi khusus seperti biomedis atau keuangan juga dapat memberikan wawasan tentang bagaimana machine learning dapat digunakan untuk memecahkan tantangan kritis dalam berbagai industri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. Sudira, “Technology and Vocational Education,” Appl. Sci. Educ. Bandung Pedagog. Press. , pp. 1285–1300, 2007.
[2] W.  AKBAR,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA C4.  5  UNTUK  MEMPREDIKSI  PENJUALAN  ALAT–ALAT  TELEKOMUNIKASI DAN  IT  (Information  …,”  pp.  597–606,  2022,  [Online].  Available: https://repository.binadarma.ac.id/id/eprint/7334%0Ahttp://repository.binadarma.ac.id/7 334/2/67312-6.pdf
[3] H. Ponto, N. M. Sangi, and C. T. M. Manopo, “Developing students’ science process skills in the learning of electricity,” Int. J. Innov. Creat. Chang. , vol. 5, no. 6, pp. 1–18, 2019.
[4] A. Purwanto, Y. Yusralaini, and S. Susilatri, “Pengaruh Likuiditas, Leverage, Manajemen Laba,  Dan  Kopensasi  Rugi  Fiskal  Terhadap  Agresivitas  Pajak  Perusahaan  Pada Perusahaan Pertanian Dan Pertambangan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2011-2013,” J. Online Mhs. Fak. Ekon. Univ. Riau , vol. 3, no. 1, pp. 580–594, 2016.
[5] S. Aydogdu, “Educational data mining studies in Turkey: A systematic review,” Turkish
Online J. Distance Educ. , vol. 21, no. 3, pp. 170–185, 2020, doi: 10.17718/TOJDE.762046.
[6] G. C. Sutradana and M. D. R. Wahyudi, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pengaruh Lama  Studi  Mahasiswa  Teknik  Informatika  Uin  Sunan  Kalijaga  Yogyakarta Menggunakan Metode Apriori,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 1, no. 3, p. 153, 2017, doi: 10.14421/jiska.2017.13-07.
[7] E.  Sabna  and  M.  Muhardi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Prestasi Akademik Mahasiswa Berdasarkan Dosen, Motivasi, Kedisiplinan, Ekonomi, dan Hasil Belajar,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 41, 2016, doi: 10.24014/coreit.v2i2.2392.
[8] F. Rahman, D. Muhammad, and I. Firdaus, “Penerapan Data Mining Metode Naïve Bayes Untuk Prediksi Hasil Belajar Siswa Sekolah Menengah Pertama (Smp),” Al Ulum Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 76–78, 2016.
[9] I. Budiman and R. Ramadina, “Penerapan Fungsi Data Mining Klasifikasi untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa Tepat Waktu pada Sistem Informasi Akademik Perguruan Tinggi,” Ijccs , vol. x, No.x, no. 1, pp. 1–5, 2015.
[10] R.  S.  Rahayu,  M.  A.  Mukid,  and  T.  Wuryandari,  “Identifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi terjadinya preeklampsia dengan metode CHAID,” J. Gaussian , vol. 4, no. 2000, pp. 383–392, 2015.
[11] S. C. Wohon, D. Hatidja, and N. Nainggolan, “Penentuan Model Regresi Terbaik Dengan Menggunakan  Metode  Stepwise  (  Studi  Kasus :  Impor  Beras  Di  Sulawesi  Utara  ) Determining  the  Best  Regression  Model  Using  Stepwise  Method  (  Case  Study :  Rice Imports in North Sulawesi ),” J. Ilm. Sains , vol. 17, no. 2, p. 81, 2017.
[12] Syilfi, D. Ispriyanti, and D. Safitri, “Analisis Regresi Linier Piecewise Dua Segmen,” J. Gaussian , vol. 1, no. 1, pp. 219–228, 2012.
[13] B. Novianti, T. Rismawan, and S. Bahri, “Implementasi Data Mining Dengan Algoritma C4.5 Untuk Penjurusan Siswa (Studi Kasus: Sma Negeri 1 Pontianak),” J. Coding, Sist. Komput. Untan , vol. 04, no. 3, pp. 75–84, 2016.
[14] M.  Mustika,  E.  P.  A.  Sugara,  and  M.  Pratiwi,  “Pengembangan  Media  Pembelajaran Interaktif dengan Menggunakan Metode Multimedia Development Life Cycle,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 2, p. 121, 2018, doi: 10.15575/join.v2i2.139.
[15] T.  Wahyudi et  al. , “Penerapan Data Mining Pada Transaksi Penjualan Pakaian Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Jupiter , vol. 14, no. 2, pp. 473–482, 2022.