## KLASIFIKASI KOMPETENSI SISWA DI SMK BASURAGA MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE
Musyarofah 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3
1,3 Teknik Informatika, 2 Manajemen Informatika STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No10B Majasem, Kota Cirebon, Indonesia musyarofahasshiddieqie@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  difokuskan  pada  klasifikasi  kompetensi  siswa  dengan  metode  decision  tree  di  Sekolah Menengah  Kejuruan  (SMK)  Basuraga.  Dalam  penelitian  ini,  permasalahan  yang  diangkat  adalah  tentang bagaimana  mengenali  kompetensi  siswa  dengan  menerapkan  metode  decision  tree.  Tujuan  utama  adalah mengidentifikasi kompetensi siswa guna mendukung manajemen data, perancangan program pembelajaran yang lebih  terfokus,  dan  perencanaan  kegiatan  ekstrakurikuler  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  siswa.  Dengan menggunakan algoritma decision tree untuk mengklasifikasikan kompetensi siswa berdasarkan nilai rata-rata per mata pelajaran dari data siswa tahun ajaran 2022-2023,  hasil penelitian  menunjukkan akurasi  sebesar 98,24%. Model  ini  memiliki  presisi  prediksi  kompeten  mencapai  99,30%,  presisi  prediksi  tidak  kompeten  mencapai 93,10%, dan tingkat keberhasilan model untuk memprediksi siswa kompeten dan tidak kompeten masing-masing sebesar  98,60%  dan  96,43%.  Dengan  demikian,  metode  klasifikasi  decision  tree  terbukti  efektif  dalam mengklasifikasikan  kompetensi  siswa,  memberikan  dasar  bagi  pengembangan  strategi  manajemen  pendidikan yang lebih efisien dan terfokus.
Kata kunci : klasifikasi kompetensi, decision tree, smk basuraga

## 1. PENDAHULUAN
SMK  Basuraga,  sebagai  institusi  pendidikan tingkat menengah, berkomitmen kuat untuk memastikan bahwa para siswanya memiliki keterampilan dan kompetensi sesuai dengan perkembangan  terkini  di  dunia  kerja.  Manajemen kompetensi siswa menjadi elemen krusial dalam upaya meningkatkan  mutu  pendidikan,  dan  penerapan algoritma  Decision  Tree  pada  data  siswa  membantu mengidentifikasi faktor-faktor yang berdampak signifikan  pada  kompetensi,  seperti  nilai  akademik, kehadiran, dan partisipasi dalam kegiatan ekstrakurikuler.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memperdalam  pemahaman  mengenai  kompetensi siswa  SMK  Basuraga  dan  memberikan  dasar  yang solid  untuk  perencanaan  pembelajaran  yang  lebih efektif. Namun, dalam mengidentifikasi permasalahan implementasi  algoritma  Decision  Tree,  beberapa tantangan  muncul,  seperti  pengumpulan  data  yang akurat,  penentuan  metrik  evaluasi  yang  tepat, pemilihan  atribut  yang  relevan,  serta  skalabilitas  dan efisiensi. Komunikasi yang efektif, manajemen risiko, partisipasi pemangku kepentingan, dan evaluasi terus- menerus juga menjadi faktor  penting  untuk memastikan  keberhasilan  implementasi  algoritma Decision  Tree  di  lingkungan  pendidikan  SMK Basuraga.
Beberapa penelitian terdahulu telah menerapkan pendekatan klasifikasi dengan menggunakan Algoritma  Decision  Tree.  Contohnya,  satu  penelitian membahas  penerapan  Decision  Tree  C4.5  untuk memilih perguruan tinggi pendamping Program SMK Pusat Keunggulan. Dalam penelitian ini, pengembangan sistem pendukung keputusan dilakukan  dengan  metode  waterfall,  menghasilkan
skor yang relevan, dan diharapkan dapat berkontribusi pada  peningkatan  mutu  pendidikan  SMK  di Indonesia[1].  Studi  lainnya  menguji  Decision  Tree dalam  mengklasifikasikan  kelulusan  mahasiswa  di Fakultas  Ekonomi  Universitas  Garut,  menemukan model dengan tingkat akurasi 79,53% dan nilai recall 19,23%,  menyoroti  pentingnya  penyelesaian  studi tepat  waktu  dan  potensi  data  mining  [2].  Sebuah penelitian  juga  mengevaluasi  implementasi  Decision Tree ID3 untuk menentukan siswa yang berhak masuk kelas  unggulan  di  SMPN  6  Kota  Kediri,  mencapai tingkat  kepresisian  82%  dan  keingatan  96%,  sambil memberikan rekomendasi untuk pengembangan  lebih lanjut[3].  Studi  lainnya  membandingkan  akurasi algoritma C4.5 dan Naive Bayes dalam  memprediksi kelulusan  mahasiswa,  menunjukkan  bahwa  Naive Bayes  memiliki  tingkat  akurasi  lebih  tinggi,  yaitu 81,58%  [4].  Akhirnya,  implementasi  K-Nearest Neighbor,  Decision  Tree,  dan  Naïve  Bayes  dalam mengklasifikasikan  tingkat  kepemimpinan  siswa  di sekolah  menengah  atas  menunjukkan  bahwa  K-NN memiliki  skor  akurasi  tertinggi,  yaitu  95,86%, dibandingkan dengan Decision Tree dan Naïve Bayes [5].
Penelitian  ini  memiliki tujuan untuk mendalami pemahaman  tentang  kompetensi  siswa  di  SMK Basuraga dengan  mengidentifikasi  faktor-faktor yang memengaruhi  pembentukan  kompetensi  mereka. Penggunaan  algoritma  klasifikasi  seperti  Decision Tree  dalam  penelitian  ini  memberikan  dasar  yang kokoh untuk pengambilan keputusan yang lebih akurat dalam manajemen pendidikan, meningkatkan efektivitas  pengelolaan  siswa  di  sekolah.  Metode pendekatan  kuantitatif  melibatkan  pengumpulan  dan analisis data numerik, termasuk data akademik siswa,
database sekolah, dan survei. Implikasi dari penelitian ini melibatkan dukungan pengambilan keputusan yang lebih baik di sekolah, perencanaan pembelajaran yang lebih terfokus, optimalisasi alokasi sumber daya, dan pengembangan  program  pendidikan  yang  lebih relevan.  Model  hasil  klasifikasi  kompetensi  siswa diharapkan dapat memberikan panduan bagi guru dan staf pendidikan dalam merancang program pembelajaran  yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan siswa. Penerapan Decision Tree juga diharapkan dapat memfasilitasi  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perkembangan kompetensi  siswa,  memberikan  wawasan  berharga bagi  sekolah  dalam  merancang  kebijakan  pendidikan yang  lebih  efektif  dan  strategi  pengembangan kurikulum yang lebih tepat sasaran. Selain memberikan manfaat pada tingkat individu, model ini diharapkan  dapat  berkontribusi  pada  perbaikan keseluruhan  sistem  pendidikan  di  SMK  Basuraga, meningkatkan  efisiensi  evaluasi  kompetensi,  dan mendukung pencapaian tujuan pendidikan yang lebih luas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Tinjauan pustaka menjadi jendela peneliti untuk memahami  dasar  ilmiah  yang  mendukung  topik penelitian. Dalam prolog ini, peneliti akan menjelajahi literatur  terkait  yang  telah  ada,  merinci  teori-teori utama,  konsep-konsep  kunci,  dan  metodologi  yang digunakan  dalam  penelitian  sebelumnya.  Melalui langkah ini, peneliti dapat mengidentifikasi kesenjangan dalam pengetahuan, memahami perkembangan  terkini,  dan  merinci  sumbangan penelitian  sebelumnya  terhadap  pemahaman  peneliti tentang topik ini.

## 2.1. Metode
Dalam  melaksanakan  penelitian  atau  karya ilmiah, penting bagi peneliti untuk merujuk pada jurnal sebagai  sumber  panduan  yang  krusial.  Jurnal memainkan peran yang sangat penting dalam seluruh proses penelitian, membantu peneliti menghadapi dan memahami  permasalahan  yang  ingin  diinvestigasi dengan  dukungan  dari  berbagai  sumber.  Penulis menjalankan  pencarian  referensi  jurnal  melalui Google  Scholar  (https://scholar.google.com)  dan menggunakan  perangkat  lunak  Publish  or  Perish (https://harzing.com/resources/publish-or-perish). Dalam  melakukan  pencarian,  penulis  menggunakan mesin  pencari  Google  dengan  berbagai  kata  kunci, memanfaatkan operator boolean seperti AND, OR, dan NOT  untuk  memperoleh  hasil  pencarian  yang  lebih spesifik.  Sebagai  contoh,  kata  kunci  "Klasifikasi" DAN  "Algoritma  Decision  Tree"  digunakan  untuk mencari  referensi  melalui  Google  Scholar.  Penulis juga  mengadopsi  strategi  pencarian  fokus  pada  topik penelitian yang diinginkan. Melalui Publish or Perish, kata  kunci  "Algoritma  Decision  Tree"  menghasilkan 200  jurnal  terkait,  meskipun  demikian,  penulis  tetap melakukan  penyaringan  lebih  lanjut  melalui  Google
Scholar  dengan  kata  kunci  "Klasifikasi  Kompetensi menggunakan  algoritma  Decision  Tree."  Selain  itu, mesin  pencari  Google  juga  dimanfaatkan  untuk mencari  materi  tambahan  yang  diperlukan,  termasuk artikel  dan  referensi  lain  yang  relevan  dengan penelitian.

## 2.2. Hasil
Penelitian  "Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk
Prediksi Kelulusan Siswa SMK Wahidin" membuktikan  keefektifan  algoritma  C4.5  dalam meramalkan  kelulusan  siswa  dengan  akurasi  82,19% hingga  93,15%  menggunakan  berbagai  teknik sampling.  Metode  decision  tree  digunakan,  dan  hasil penelitian  memberikan  kontribusi  penting  untuk pengembangan  sistem  prediksi  kelulusan  siswa  di SMK dengan potensi menjadi dasar untuk sistem yang lebih unggul di masa depan[6]
Penelitian  kedua,  berjudul  "Prediksi  Mahasiswa Berpotensi  Non  Aktif  Menggunakan  Data  Mining dengan  Decision  Tree  dan  Algoritma  C4.5," menggunakan metode data mining untuk mengklasifikasikan  calon  mahasiswa  berprestasi  di STMIK Denpasar. Algoritma C4.5 dipilih berdasarkan keberhasilannya dalam penelitian sebelumnya, seperti memprediksi  masa  studi  mahasiswa  dan  penerimaan calon  pegawai  baru.  Studi  ini  juga  memanfaatkan pohon  keputusan  untuk  mengolah  data  mahasiswa aktif  dan  non-aktif  berdasarkan  jadwal  kuliah,  nilai absensi,  nilai  gagal,  dan  status  pembayaran  uang kuliah sesuai peraturan kampus[7]
Penelitian  ketiga  oleh  Imelda  Ruwae  Lutunani dan  Adi  Nugroho  membahas  prediksi  kelulusan mahasiswa  tepat  waktu  di  FTI  UKSW  menggunakan metode  decision  tree.  Mereka  mempertimbangkan faktor-faktor  seperti  mata  kuliah,  kerja  praktek,  dan seminar  tugas  akhir  sebagai  penentu  kelulusan. Penelitian  menggunakan  data  mahasiswa  dari  2014 hingga  2020  dengan  berbagai  atribut.  Tujuannya adalah memberikan solusi untuk meningkatkan tingkat kelulusan mahasiswa FTI UKSW[8].
Penelitian  ini  membahas  penerapan  algoritma decision tree dalam mengklasifikasi kompetensi siswa di  SMK  Multicomp  Depok.  Dilakukan  oleh  Hilman Rifa'i dan tim di STMIK IKMI Cirebon, penelitian ini bertujuan memprediksi kompetensi siswa berdasarkan data nilai rapor semester. Menggunakan RapidMiner, hasilnya menunjukkan efektivitas metode decision tree dan  algoritma  C4.5  dalam  mengukur  kemampuan siswa,  memberikan  pemahaman  sesuai  kebutuhan pendidikan  di  Indonesia,  dan  dapat  digunakan  untuk prediksi  kompetensi  siswa  guna  evaluasi  guru  dan pemantauan siswa [9]
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  decision tree ID3 untuk mengidentifikasi faktor kunci kelulusan siswa Politeknik Statistika STIS melalui analisis data SPMB  tahun  2022.  Fokusnya  pada  manajemen bimbingan belajar untuk memahami faktor kontribusi kelulusan  siswa.  Dengan  menggabungkan  dataset, penelitian  ini  efektif  menerapkan  algoritma  decision
tree  ID3  dengan  evaluasi  kinerja  tinggi,  memberikan wawasan  berharga  bagi  manajemen  bimbingan belajar.[10]

## 2.3. Tabel
Tabel 1. Ringkasan Judul Author Masalah Metode Penerapan Model Prediksi Menggunakan Algoritma C.45 Untuk Prediksi Kelulusan Siswa SMK Wahidin Farid Ali Ma’ruf1 , Aria Pratama2 , Iin Sholihin3 Ade Rizki Rinaldi4 Faturrhohman5 Variasi akurasi prediksi kelulusan siswa dengan teknik sampling yang berbeda. C4.5 Evaluasi Metode Data Mining Decesion Tree C4.5 Dan Naïve Bayes Dalam Memprediksi Pemilihan Jurusan Siswa (Studi Kasus Sma Master Indonesia) Khaerudin Kekurangan terkait penggunaan atribut yang relevan. C4.5 dan Naïve Bayes Analisis Prediksi Mahasiswa Terhadap Kelulusan Tepat Waktu Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree (Studi Kasus: FTI UKSW) Imelda Ruwae Lutunani , Adi Nugroho Memprediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu di Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana (FTI UKSW) C4.5 Implementasi Algoritma Decision Tree Dalam Klasifikasi Kompetensi Siswa Hilman Rifa’i , Ryan Hamonangan, Dian Ade Kurnia Kaslani, Mulyawan Prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu C4.5 Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5 Uci Suriani Kurangnya variasi data yang digunakan C4,5

## 3. METODE PENELITIAN
Studi ini menerapkan metode penelitian kuantitatif  dengan  fokus  pada  implementasi  metode klasifikasi pada data siswa SMK Basuraga. Proses ini mencakup  pengumpulan  data,  pemrosesan  data, pelatihan  model  klasifikasi,  evaluasi  model,  dan analisis hasil. Selain itu, penelitian ini memanfaatkan metode  analisis  statistik  untuk  menguji  signifikansi dari  hasil  yang  diperoleh.  Langkah-langkah  metode penelitian terdiri dari:
Gambar 1. Knowledge discovery in databases
Dari  gambar  1  diatas  dapat  di  uraikan  tahapan- tahapan penelitian adalah sebagai berikut :
a. Tahap pertama adalah data selection dimana pada tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang berupa nilai raport siswa di smk basuraga tahun ajaran 2022/2023.
b. Tahap  kedua  adalah  data  preprocessing  yang bertujuan untuk pembersihan data yang duplikat atau yang tidak valid.
c. Tahap  ketiga  adalah  Tranformasi  data  dimana pada  tahap  ini  dilakukan  pengelompokkan variable dan pelabelan atribut untuk
meningkatkan  kualitas  data  untuk  analisis klasifikasi.
d. Tahap  keempat  adalah  data  mining.  Pada  tahap ini dilakukan pemodelan algoritma decision tree menggunakan rapid miner.
e. Tahap  terakhir  adalah  Evaluasi  dimana  Peneliti perlu  menggunakan  metrik  evaluasi  seperti akurasi, presisi, recall, F1-score.
3.1. Sumber Data
Peneliti telah mengumpulkan data yang bersumber  dari  data  nilai  akademik  siswa  yang mencakup  nilai-nilai  siswa  dalam  berbagai  mata pelajaran pada rapor tiap peserta didik.

## 3.2. Populasi dan Sampel
Populasi  yang  menjadi  fokus  utama  adalah seluruh  siswa  yang  terdaftar  di  SMK  Basuraga  pada tahun  ajaran  2022/2023  sebanyak  171  siswa.  Sampel yang digunakan merupakan sampel jenuh atau semua populasi  akan  dijadikan  sampel  dalam  penelitian  ini dengan jumlah 171 siswa.

## 3.3. Teknik Pengambilan Data
Pengumpulan data primer melibatkan penggunaan  data  yang  sudah  ada,  seperti  data akademik siswa. Data ini diperoleh dari arsip sekolah dan  catatan  siswa  yang  telah  ada  pada  tanggal  1 Oktober s/d 7 Oktober 2023.

## 3.4. Teknik Analisis Data
Decision Tree merupakan teknik klasifikasi yang merancang  model  berdasarkan  informasi  yang
diperoleh  dari  entropy.  Saat  menggunakan  sampel data, akan dilakukan sebuah perhitungan entropy dan gain.  Entropy  merupakan  indikator  statistik  yang mencerminkan  tingkat  ketidakpastian  dalam  data. Sementara  itu,  gain  digunakan  sebagai  metrik  untuk menilai  seberapa  efektif  suatu  atribut  dalam memisahkan  contoh  pelatihan  sesuai  dengan  kelas target. Proses ini melibatkan perhitungan nilai entropy dan gain untuk memutuskan atribut mana yang optimal dalam pembagian data pelatihan. Berikut adalah rumus perhitungan entropy dan gain :
a. Entropy
entropy dapat menggunakan rumus berikut.
Keterangan : S  = Himpunan kasus n  = Jumlah partisi A pi = proporsi Si terhadap S
b. Gain gain dapat menggunakan rumus berikut.
Keterangan :
S     = Himpunan kasus A    = Jumlah Partisi A |S i |  = Proporsi S i terhadap S |S|   = Jumlah kasus dalam S

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Nilai Raport
Data  nilai  siswa  tahun  ajaran  2022-2023 diperoleh  peneliti  dari  sekolah  melalui  surat permohonan. Data tersebut berupa nilai rata-rata siswa per mata pelajaran dan nilai rata-rata siswa per kelas, yang terdapat pada tabel 4.1.
Tabel 2. Data siswa
No Nama Nisn P ai B .I . Mul ok Rata- Rata 1 Bayu Permana 007367 5798 8 4 8 3 . 83 83,1 25 2 Heny Nurjana 008696 8790 8 6 8 3 . 83 82,1 25 3 Keyla Adinda 007735 3577 7 9 8 1 . 78 77,7 5 4 Kharisma 007800 4412 8 5 8 3 . 83 83,2 5 5 Laelatul Rohmah 307446 3254 8 5 8 1 . 83 82,8 75 . . . .
. . .
.
.
. .
. . .
. . 171 Yayan 006369 8627 7 5 7 4 7 5 75 75

## 4.2. Data Preprocessing
Preprocessing  data  adalah  tahap  awal  dalam proses  klasifikasi  kompetensi.  Tahap  ini  dilakukan untuk  mempersiapkan  data  agar  dapat  diolah  dengan optimal oleh algoritma decision tree.
Tabel 3. Data preprocessing Nama 1 2 Rata- Rata Kkm  Hasil Bayu.P 83,1 87,5 85,3 70 K Heny. N 83,1 84,9 84 70 K Keyla. A 77,7 77,6 85 70 K Kharisma 83,2 86,8 85 70 K Laelatul.A 82,8 84,5 83,6 70 K Mohammad.A.K 82 82,4 82,2 70 K . . . . . . Yayan 69,2 69,2 75 75 TK 4.3. Data Transformation Transformasi data bertujuan
untuk mempersiapkan data agar dapat  diuji. Tahap pertama adalah mengunggah data set dan melakukan drag dan drop.  Tahap  selanjutnya  adalah  mengubah  tipe  data sesuai  dengan  kebutuhan  algoritma  dimana  atribut ‘Nama Peserta Didik’ menjadi ‘Id’ dan atribut ‘hasil’ menjadi  ‘label’.  Data  tersebut  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar 2. Data transformation

## 4.4. Data Mining
Setelah data ditransformasi, langkah selanjutnya adalah  membangun  model  algoritma  decision  tree. Langkah ini dilakukan dengan mengambil data set dan memindahkannya ke dalam desain model. Setelah itu, diambil  tools  cross  validation  untuk  melakukan klasifikasi  data.  Tahapan  tersebut  akan  diuraikan sebagai berikut :
Gambar 3. Cross validation
Dari  gambar  3  di  atas,  dapat  dijelaskan  bahwa dalam  mengembangkan  model  algoritma  Decision Tree,  diperlukan  penerapan  operator  cross-validation untuk melakukan klasifikasi data.
Gambar 4. Design algoritma decision tree
Gambar 4 menunjukkan bahwa untuk melakukan pelatihan  dan  pengujian  model  algoritma  Decision Tree,  perlu  diterapkan  operator  decision  tree,  apply model,  dan  performance.  Operator  decision  tree digunakan untuk melatih model Decision Tree. Apply model  digunakan  untuk  menerapkan  model  Decision Tree  yang  telah  dilatih  ke  dalam  data  pengujian. Performance  digunakan  untuk  mengukur  tingkat akurasi model Decision Tree pada data pengujian.

## 4.5. Pembahasan
Penelitian  ini  mengukur  kompetensi  nilai  data siswa  terhadap  suatu  mata  pelajaran  dengan menggunakan  metode  klasifikasi.  Data  nilai  siswa diperoleh dari sistem informasi pendidikan. Algoritma decision  tree  digunakan  untuk  mengklasifikasikan nilai data siswa ke dalam dua kategori, yaitu kompeten dan tidak kompeten.
Akurasi model dihitung dengan menggunakan metrik yang tersedia di Rapid Miner. Nilai confusion matrix dapat dilihat pada menu PerformanceVector di Description. Confusion matrix membagi data aktual ke dalam empat kategori, yaitu:
a. TP: Data aktual yang benar-benar diklasifikasikan sebagai kompeten. b. TN: Data aktual yang benar-benar diklasifikasikan sebagai tidak kompeten.
c. FP:  Data  aktual  yang  diklasifikasikan  sebagai kompeten, tetapi sebenarnya tidak kompeten.
d. FN: Data aktual  yang diklasifikasikan  sebagai tidak kompeten, tetapi sebenarnya kompeten. Tabel 4. Confussion matrix True kompeten True tidak kompeten Pred. kompeten TP FP Pred tidak kompeten FN TN
Peneliti  menguji  model  klasifikasi  dengan menggunakan  data  uji  nilai  siswa  SMK  Basuraga sebanyak  171  data.  Dari  hasil  uji  tersebut,  diketahui bahwa  model  klasifikasi  berhasil  memprediksi  141 data  kompeten  dengan  benar  dan  27  data  tidak kompeten  dengan  benar.  Namun,  model  klasifikasi juga  memprediksi  1  data  kompeten  sebagai  tidak kompeten  dan  2  data  tidak  kompeten  sebagai kompeten. Hal ini dapat dilihat pada gambar 4.4.
Gambar 5. Confussion matrix
Berdasarkan tabel 4 dan gambar 5, maka rumus Confusion matrix yang menggambarkan nilai accuracy adalah:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 ∗ 100% = 141 + 27 141 + 27 + 1 + 2 ∗ 100%
= 168 171 ∗ 100%
= 98,24% (1)
Nilai  accuracy  model  klasifikasi  adalah  0.9824, atau  sekitar  98,24%.  Artinya,  model  klasifikasi tersebut memprediksi dengan benar 98,24% dari data uji. Kemudian, peneliti akan menghitung nilai presisi kompeten.  Presisi  kompeten  adalah  ukuran  seberapa baik  model  klasifikasi  memprediksi  siswa  yang kompeten sebagai kompeten. Rumus untuk menghitung presisi kompeten adalah sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 ∗ 100%
= 141 142 ∗ 100% = 99,30% (2) Nilai  presisi  kompeten  yang  didapat  adalah 0,9930  atau  99,30%.  Artinya,  model  klasifikasi
tersebut  berhasil  memprediksi  99,30%  dari  data kompeten  dengan  benar.  Selain  menghitung  nilai presisi  kompeten,  peneliti  juga  menghitung  nilai presisi tidak kompeten. Presisi tidak kompeten adalah ukuran seberapa akurat model klasifikasi memprediksi siswa  yang  tidak  kompeten.  Rumus  presisi  tidak kompeten adalah sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 ∗ 100% = 27 29 ∗ 100% = 93,10%
(3)
Presisi tidak kompeten sebesar 0,9310 menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi  memprediksi siswa  yang  tidak  kompeten  dengan  akurasi  93,10%. Artinya,  model  klasifikasi  berhasil  memprediksi 93,10%  dari  data  tidak  kompeten  dengan  benar. Selanjutnya,  peneliti  juga  menggunakan  perhitungan recall  true  kompeten  untuk  mengukur  kinerja  model klasifikasi  untuk  sampel  true  kompeten.  Nilai  recall yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  model  mampu mendeteksi  dengan  baik  sampel  true  kompeten. Rumus  menghitung  recall  true  kompeten  adalah sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ∗ 100% = 141 143 ∗ 100%
= 98,60% (4)
Nilai  recall  true  kompeten  sebesar  0,9860 menunjukkan  bahwa  model  mampu  mendeteksi 98,60% dari sampel true  kompeten  yang sebenarnya. Artinya, model mampu mendeteksi dengan baik siswa yang  benar-benar  kompeten.  Kemudian,  peneliti menghitung  nilai  recall  true  tidak  kompeten.  Recall true  tidak  kompeten  menggambarkan  seberapa  baik model dapat mendeteksi siswa yang benar-benar tidak kompeten.  Rumus  menghitung  recall  true  tidak kompeten adalah sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =
𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 ∗ 100% = 27 28 ∗ 100% = 96,43%
(5)
Hasil menunjukkan bahwa model dapat mendeteksi  95%  dari  siswa  yang  benar-benar  tidak kompeten.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  recall  true tidak  kompeten  yang  sebesar  0,95.  Recall  true  tidak kompeten  adalah  ukuran  seberapa  baik  model  dapat mendeteksi siswa yang benar-benar tidak kompeten.
Setelah  menyelesaikan  proses  perhitungan matriks  kebingungan,  diperoleh  hasil  akurasi  sebesar 98,24%.  Presisi  prediksi  untuk  kategori  kompeten mencapai  99,30%,  sementara  presisi  prediksi  untuk kategori  tidak  kompeten  adalah  93,10%.  Rincian prediksi kompeten yang sesuai dengan hasil sebanyak 141  data,  dan  terdapat  1  data  yang  diprediksi  tidak
kompeten  tetapi  hasilnya  kompeten.  Sementara  itu, terdapat 2 data yang diprediksi tidak kompeten tetapi hasilnya kompeten, dan 27 data yang diprediksi tidak kompeten  dengan  hasil  tidak  kompeten.  Dengan demikian,  tingkat  keberhasilan  untuk  kategori kompeten  adalah  98,60%,  sedangkan  untuk  kategori tidak  kompeten  adalah  96,43%.  Penjelasan  ini  dapat ditemukan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil akurasi
Setelah  melakukan  perhitungan  menggunakan Confusion  Matrix,  peneliti  juga  menghasilkan  pohon keputusan melalui RapidMiner sebagai alat pengelola data mining. Gambaran pohon keputusan dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Pohon keputusan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  berhasil  mengembangkan  model klasifikasi menggunakan algoritma decision tree untuk memprediksi  kompetensi  siswa  SMK  Basuraga. Model  ini  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  98,24%, yang menunjukkan bahwa model mampu memprediksi kompetensi  siswa  dengan  akurasi  yang  tinggi.  Selain itu,  model  ini  juga  menunjukkan  nilai  presisi  yang tinggi,  yaitu  99,30%  untuk  prediksi  kompeten  dan 93,10%  untuk  prediksi  tidak  kompeten.  Nilai  recall untuk kategori kompeten mencapai 98,60%, sementara recall  untuk  kategori  tidak  kompeten  mencapai 96,43%. Hasil ini menunjukkan bahwa model mampu mendeteksi  baik  siswa  yang  kompeten  maupun  tidak kompeten dengan baik. Dengan demikian, implementasi metode klasifikasi menggunakan algoritma decision tree pada data siswa SMK Basuraga memberikan hasil yang sangat baik dalam memprediksi  kompetensi  siswa,  dengan  tingkat akurasi dan presisi yang tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  R.  Pasha,  R.  R.  Hidayat,  and  M.  I.  Abas, “Implementasi  Decision  Tree  C4  .  5  dalam Memilih Perguruan Tinggi Pendamping Program SMK Pusat Keunggulan,” vol. 3, no. 6, pp. 1129– 1139, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.852.
[2]  F.  F.  Roji  and  D.  Ramdani,  “The  Study  of Decision  Tree  Algorithm  For  Classification  of Student  Graduation  (Case  Study :  Faculty  of Economics, University of Garut),” RISTEC  Res. Inf. Syst. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 62–72, 2021, doi: 10.31980/ristec.v2i1.1215.
[3]  A.  Tani,  R.  Helilintar,  and  A.  B.  Setiawan, “Sistem Penentuan Kelas Unggulan Menggunakan  Metode  Decision  Tree  Id3  di SMPN  6  Kota  Kediri,”  vol.  7,  pp.  1053–1060, 2023.
[4]  M. R. Qisthiano, P. A. Prayesy, and I. Ruswita, “Penerapan  Algoritma  Decision  Tree  dalam Klasifikasi Data Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” G-Tech J. Teknol. Terap. , vol. 7, no. 1, pp. 21– 28, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i1.1850.
[5]  D.  Sayhidin,  G.  Haris,  and  C.  Juliane, “Implementasi Data
Mining Tingkat Kepemimpinan Siswa dengan K-Nearest Neighbor,  Decision  Tree,  dan  Naïve  Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 1, pp. 199– 206, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5351.
[6]  F. Ali Ma, A. Pratama, I. Sholihin, and A. Rizki
Rinaldi, “Penerapan Model
Prediksi Menggunakan  Algoritma  C.45  Untuk  Prediksi Kelulusan  Siswa  SMK  Wahidin,” J.  Data  Sci. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 16–20, 2021.
[7]  N. Y. L. Gaol,  “Prediksi  Mahasiswa Berpotensi Non  Aktif  Menggunakan  Data  Mining  dalam Decision  Tree  dan  Algoritma  C4.5,” J.  Inf. Teknol. ,  vol.  2,  pp.  23–29,  2020,  doi: 10.37034/jidt.v2i1.22.
[8]  I.  R.  Lutunani  and  A.  Nugroho,  “Analisis Prediksi  Mahasiswa  Terhadap  Kelulusan  Tepat Waktu  Menggunakan  Metode  Data  Mining Decision  Tree  (Studi  Kasus:  FTI  UKSW),” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 7, no. 2, pp. 313–321, 2023, doi: 10.35870/jtik.v7i2.781.
[9]  A. I. Rizmayanti, N. Hidayati, F. S. Nugraha, and W.  Gata,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Kompetensi  Siswa  Menggunakan Metode  Decission  Tree  (  Studi  Kasus  Smk Multicomp Depok ),” Swabumi , vol. 9, no. 1, pp. 9–18, 2021, doi: 10.31294/swabumi.v9i1.8363.
[10]  Rovidatul,  Y.  Yunus,  and  G.  W.  Nurcahyo, “Perbandingan  algoritma  c4.5  dan  naive  bayes dalam  prediksi  kelulusan  mahasiswa,” J. CoSciTech  (Computer  Sci.  Inf.  Technol. ,  vol.  4, no. 1, pp. 193–199, 2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i1.4755.