## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 1, No 3, Desember 2020 Hal 113-118 https://djournals.com/klik

## Klasifikasi Algoritma C4.5 Dalam Penerapan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Media Pembelajaran Online
Kiki Aidi Saputra * , Jaya Tata Hardinata, Muhammad Ridwan Lubis, Sundari Retno Andani, Ilham Syahputra Saragih
Program Studi Sistem Informasi STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: *kiki.23aidi@gmail.com
Abstrak −Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh tingkat kepuasan siswa terhadap media pembelajaran online di SMA YPI  Swasta  Dharma  Budi.  Media  internet  memiliki  peranan  penting  untuk  belajar  bagi  kalangan  siswa.  Populasi  penelitian  ini menerapkan Algoritma C4.5 dalam penerapan tingkat kepuasan siswa terhadap media pembelajaran online. Jenis penelitian ini yaitu Klasifikasi  dengan  konsep  data  mining  dengan  melibatkan  sebanyak  100  data  siswa  di  SMA  YPI  Swasta  Dharma  Budi  yang dikategorikan dengan : Puas dan Tidak Puas. Dalam pengambilan data menggunakan kuesioner dan variabel yang digunakan dalam penelitian ini ada empat yaitu minat belajar, cara belajar, sajian pembelajaran, media pembelajaran. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yakni metode klasifikasi.
Kata Kunci: Data Mining; Internet; Algoritma C4.5; Klasifikasi
Abstract −This study aims to determine the effect of the level of student satisfaction on online learning media This study aims to determine the effect of the level of student satisfaction on online learning media in SMA YPI Swata Dharma Budi. Internet media has  an  important  role  to  learn  for  students.  This  research  population  applies  the  C4.5  Algorithm  in  applying  the  level  of  stu dent satisfaction to online learning media. This type of research is the classification with the concept of data mining involving as many as 100 student data in SMA YPI Swasta Dharma Budi which is categorized by: Satisfied and Dissatisfied. In collecting data using  a questionnaire and the variables used in this study there were four namely interest in learning, ways of learning, learning, learning media. The method used in this study is the classification method.
Keywords : Data Mining; Internet; C4.5 Algorithm; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi  informasi  telah membawa pengaruh yang besar terhadap dunia pendidikan. Berbagai  inovasi selalu diusahakan oleh para pelaku pendidikan, misalnya terkait materi pendidikan, dan kebutuhan guru saat mengajar. Media  pembelajaran  berbasis  internet  secara  konseptual  adalah  pembelajaran  tatap  muka  dengan  dukungan  media pembelajaran online menggunakan internet. Seiring dengan perkembangan tersebut metode pembelajaran menggunakan media  internet  juga  banyak  mengalami  perkembangan.  Sehubungan  dengan  masalah  rendahnya  minat  belajar  siswa, upaya  pemecahan  masalah  untuk  merangsang  minat  belajar  siswa  melalui  penyediaan  fasilitas  belajar  salah  satunya adalah media internet. Internet di bidang pendidikan sangat berguna dalam proses belajar mengajar di sekolah, di mana para siswa dapat melengkapi ilmu pengetahuannya, sedangkan guru dapat mencari bahan ajar yang up to date melalui internet.
Media Pembelajaran adalah bahan, alat, maupun metode/teknik yang digunakan dalam kegiatan belajar mengajar dengan maksud agar proses interaksi  komunikasi  edukatif antara guru dan siswa dapat  berlangsung secara efektif dan efisien.  dengan  pemanfaatan  internet  sebagai  sumber  belajar  merupakan  salah  satu  upaya  untuk  membantu  kegiatan belajar. Selain itu internet  juga dapat  diakses oleh para siswa tanpa batas ruang dan waktu.  Berdasarkan dengan hasil penelitian  Prima  Lestari  menjelaskan  bahwa  penggunaan  media  internet  memberi  pengaruh  terhadap  minat  belanjar siswa yang menjadikan minat belajar tinggi.
Manfaat  yang  diperoleh  dari  hasil  penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  sumbangan  pemikiran  dalam pengembanhan  pembelajaran  menggunakan  media  pembelajaran  online  dalam  bidang  pendidikan. Hasil  penelitian  ini dapat  dapat  digunakan  sebagai  sebagai  bahan  evaluasi  guru  dalam  melaksanakan  proses  pembelajaran.  Berdasarkan penjelasan  diatas,  peneliti  menggunakan data  mining dangan  metode  Algoritma C4.5 untuk  menyelesaikan  masalah tersebut. Data  Mining merupakan  proses  untuk  menemukan  pengetahuan  yang  ditambang  atau  informasi  dengan mencari  pola  dari  sejumlah  data  yang  volumenya  sangat  besar.  Banyak  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  dalam melakukan prediksi tingkat kepuasan dengan menggunakan data mining algoritma C4.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  Mining berasal  dari  berbagai  ilmu  pengetahuan,  yang  meliputi machine  learning  atau  pattern  recognation , statistik atau kecerdasan buatan, dan sistem basis data (Muflikhah et al ., 2018). “ Data Mining adalah proses penggalian dan pertambangan pengetahuan dari sejumlah data yang besar, database atau repository database lainnya. Tujuan utama dari penambangan data ini untuk menemukan pengetahuan baru yang tersembunyi dari database tersebut” [2].
Defenisi  lain  dari Data  mining merupakan  salah satu  proses  inti  yang  terdapat  dalam Knowledge  Discovery  in Database (KDD). Banyak orang memperlakukan data mining sebagai sinonim dari Knowledge Discovery in Database
(KDD),  karena  sebagian  besar  pekerjaan  dalam Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  difokuskan  pada  data mining. Namun, langkah-langkah lain merupakan proses-proses penting yang menjamin kesuksesan dari aplikasi KDD [3] .
Gambar 1. Skema dari proses KDD [3]
Data  mining disebut  dengan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  yaitu  kegiatan  yang meliput pengumpulan, pemakaian data untuk menemukan keteraturan dan serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari sekumpulan data dengan pola dan hubungan dalam set data yang berukuran besar.
Salah  satu  tugas  yang  dapat  dilakukan  dengan data  mining adalah  pengklasifikasian.  Klasifikasi  merupakan bagian  dari  suatu data  mining dengan  sistem  penyusunan  dalam  kelompok,  golongan  dalam  standar  yang  ditetapkan. Klasifikasi data merupakan suatu proses yang menemukan properti-properti yang sama pada sebuah himpunan obyek di dalam sebuah basis data dan mengklasifikasikannya ke dalam kelas-kelas yang berbeda menurut model klasifikasi yang ditetapkan.  Klasifikasi  adalah  proses  menemukan  sekumpulan  model  yang menggambarkan  serta membedakan  kelas- kelas  data.  Tujuan  dari  klasifikasi  adalah  agar  model  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari suatu data yang tidak mempunyai label kelas [4]

## 2.2 Pohon Keputusan (Decision Tree)
“ Decision  tree adalah  struktur  flowchart  yang  menyerupai  tree  (pohon),  di  mana  setiap  simpul  internal  menandakan suatu  tes  atribut,  setiap  cabang  merepresentasikan  hasil  tes,  dan  simpul  daun  merepresentasikan  kelas  atau  distribusi kelas”  [5].  Pohon  keputusan  adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  kuat  dan  terkenal.  Metode Decision  Tree mengubah fakta besar menjadi  pohon keputusan  yang mewakili  aturan, sehingga aturan tersebut  dapat  dengan mudah dipahami oleh manusia. Decision  Tree juga berfungsi  untuk  mengeksplorasi  data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah variabel input dan variabel tujuan [6].
Pohon  keputusan  dikembangkan  untuk  membantu  pengambil  keputusan  membuat  serangkaian  keputusan  yang melibatkan  peristiwa  ketidakpastian.  Sebuah  pohon  keputusan  adalah  sebuah  struktur  yang  dapat  digunakan  untuk membagi  kumpulan-kumpulan  data  yang  besar  menjadi  himpunan-himpunan  record  yang  lebih  kecil  dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan.

## 2.3 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan metode  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pembentukan  pohon  keputusan. Decision tree tersebut mampu menghasilkan keputusan yang kompleks menjadi lebih sederhana, sehingga pengambil keputusan akan lebih menginterpretasikan solusi  dari  permasalahan.  Secara umum metode C4.5 untuk  membangun decision  tree adalah sebagai berikut [7]:
a. Pilih  atribut  sebagai  akar.  Langkah-langkah  untuk  memperoleh  atribut  sebagai  akar  adalah  dengan  menghitung jumlah  kasus  dan  jumlah  target  atribut.  Setelah  itu  menghitung  nilai entropy yang  digunakan  untuk  menentukan seberapa informatif sebuah input atribut untuk menghasilkan output atribut. Rumus dasar dari entropy tersebut
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 (𝑆) =   − ∑ 𝑝𝑖 𝑙𝑜𝑔2 (𝑝𝑖) 𝑚 𝑖=1
(1)
dimana: S : himpunan kasus n : jumlah partisi S pi : proporsi dari Si terhadap S Persamaan di atas nantinya digunakan untuk menghitung entropy total pada kasus ini. Adapun jumlah kasus (S) yang nantinya akan dihitung dengan total  kasus awal  adalah 274, sedangkan untuk  n (jumlah partisi  S) adalah banyaknya  respon  tidak  puas  dan  respon  puas  dalam  kasus  ini.  Setelah  menghitung entropy setiap  kasus,  maka digunakan informasi gain untuk pemisahan obyek. Dengan menggunakan rumus:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 (𝑆) −  ∑ |𝑠𝑖| |𝑠| 𝑛 𝑖=1 𝑋 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 (𝑆𝑖) (2)
Keterangan: S : himpunan kasus A : atribut n : jumlah partisi atribut A |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S
Untuk  S  (himpunan  kasus)  adalah  sama  yaitu  274,  sedangkan  atribut  (A)  yang  digunakan  dalam  kasus  ini meliputi atribut tangible, reliability, responsiveness, assurance, dan empathy. Sedangkan n adalah jumlah partisi dari masing-masing atribut. Setelah semua atribut dihitung menggunakan persamaan diatas, maka atribut yang memiliki nilai informasi tertinggi dibanding atribut yang lain dijadikan sebagai node (akar).
b. Buat cabang. Setelah diperoleh atribut yang mempunyai nilai gain tertinggi, maka atribut tersebut digunakan sebagai node. Node ini memiliki instance sehingga instance dijadikan sebagai cabang dari node.
c. Bagi kasus dalam cabang. Setiap nilai pada instance memiliki nilai yang berbeda. Nilai instance ini diklasifikasikan berdasarkan makna dari nilai instance tersebut agar menjadi lebih sederhana. Tetapi, jika nilai instance tidak dapat disederhanakan lagi maka perlu melakukan perhitungan lebih lanjut.

## 2.4 Rancangan Penelitian
Pada  rancangan  penelitian  ini  penulis  menguraikan  metodologi  dan  kerangka  penelitian  kerja  yang  digunakan  dalam menyelesaikan masalah peneliti. Rancangan penelitian dapat dilihat dalam rancangan flowchart pada gambar 1.
Gambar 2. Flowchart Rancangan Penelitian
Pada  Gambar  2.  menjelaskan  rancangan  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  tingkat  tingkat kepuasan  siswa  terhadap  media  pembelajaran  online  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5.  Pengumpulan  data  yang digunakan untuk penelitian terdapat beberapa metode yang terdiri dari :
1. Penelitian Kepustakaan ( Library Research ) yaitu  memanfaatkan perpustakaan, buku, prosiding atau jurnal  sebagai media untuk referensi dalam menentukan faktor, parameter dan label yang digunakan dalam penelitian.
2. Penelitian  Lapangan  ( Field  Work  Research )  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  secara  langsung  ke  lapangan  dengan menggunakan beberapa tekni sebagai berikut :
a. Kuisioner
Penulis membuat kuisioner yang dibagikan pada 100 orang siswa, kemudian data yang diperoleh pada kuisioner tersebut  sebagai  bahan  awal  untuk  menentukan tingkat  kepuasan  siswa  terhadap  media  pembelajaran  online  di SMA YPI Swasta Dharma Budi.
b. Studi Literatur
Penulis  memperoleh  informasi  dengan  mengumpulkan  data,  mempelajari  data,  validasi  data  dan  mencari referensi terkait dengan kasus penelitian. Hasil dari studi literatur ini adalah tersusun dan korelasi referensi yang baik dan benar dengan penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  akan  diolah  dari  hasil  kuisioner,  dengan  jumlah  kuisioner  kepada  siswa dengan  jumlah  100  sampel  data.  Setiap  faktor  atau  variabel  terdiri  dari  pertanyaan  yang  diajukan  ke  siswa  yang
diberikan. Kuisioner yang telah dilakukan selanjutnya mencari rata-rata dari faktor atau variabel yang digunakan. Data yang  digunakan  merupakan  jenis statistik  deskriptif dengan  siswa  SMA  YPI  Swata  Dharma  Budi.  Kuisioner  yang diberikan menggunakan linker 4 yang terdiri dari SB (Sangat Baik), B (Baik), C (Cukup) dan K (Kurang). Data  hasil  dari  kuesioner  selanjutnya  diolah  menggunakan RapidMiner dengan  operator Performance yang berfungsi  sebagai  validasi  dan reabilitas  data  untuk  mencari  keakuratan  data.  Data  yang  akurat  dilakukan  pengolahan data untuk mencari hasil dari masalah penelitian dengan menggunakan RapidMiner versi 5.0 dan mengambil keputusan dari  hasil  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5.  berikut  ini  sampel  data  hasil  rekapitulasi  kuesioner  yang  diolah  di Microsoft Excel pada Tabel 1:
Tabel 1. Data Hasil Rekapitulasi Kuesioner Penelitian Responden C1 C2 C3 C4 Kepuasan M1 Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Puas M2 Baik Baik Baik Baik Puas M3 Baik Cukup Cukup Baik Tidak Puas M4 Baik Baik Baik Baik Puas M5 Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Puas M6 Baik Cukup Cukup Baik Tidak Puas M7 Sangat Baik Cukup Baik Baik Puas M8 Baik Cukup Cukup Baik Tidak Puas M9 Sangat Baik Cukup Baik Sangat Baik Puas M10 Sangat Baik Cukup Cukup Baik Puas s/d ........ ....... ...... ....... ...... M100 Baik Baik Baik Baik Puas

## 3.1 Penerapan Algoritma C4.5
Perhitungan  algoritma  C4.5  dimulai  dengan  memilih  atribut  akar  terlebih  dahulu  dengan  mencari  jumlah  kasus keseluruhan,  jumlah  kasus  keputusan  puas  dan  jumlah  kasus  keputusan  tidak  puas.  Menghitung entrophy dari  semua kasus yang dibagi berdasarkan minat belajar (C1), cara belajar (C2), sajian pembelajaran (C3), dan media pembelajaran (C4). Setelah itu dilakukan perhitungan gain untuk masing  – masing  atribut. Hasil perhitungan ditunjukkan oleh tabel berikut ini.
Tabel 2. Perhitungan Node 1 Jumlah (s) Puas (Si) Tidak Puas (Si) Entrophy Gain Total 100 76 24 0,7950403 C1 0,351682348 SB 44 41 3 0,3591016 B 40 34 6 0,6098403 C 7 1 6 0,5916728 K 9 0 9 0,0000000 C2 0,083701169 SB 5 5 0 0,0000000 B 48 38 10 0,7382849 C 44 33 11 0,8112781 K 3 0 3 0,0000000 C3 0,353960518 SB 11 11 0 0,0000000 B 60 56 4 0,3533593 C 24 9 15 0,9544340 K 5 0 5 0,0000000 C4 0,210233979 SB 30 24 6 0,7219281 B 61 52 9 0,6036522 C 7 0 7 0,0000000 K 2 0 2 0,0000000
Kolom entrophy pada baris total dihitung dengan persamaan (1) sebagai berikut :
Entrophy (total) = - (76/100)*LOG2(76/100) - (24/100)*LOG2(24/100) Entrophy (total) = 0,7950403
Kemudian pada nilai gain pada baris C3 dihitung persamaan (2) sebagai berikut : Gain (total,C3) = (0,7950403) - ((11/100)*0 + (60/100)*0,3533593 +  (24/100)*0,9544340+(5/100)*0) Gain (total,C3) = 0,353960518
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  3.1  diperoleh  atribut  yang  menjadi node (akar)  adalah  C3  memiliki  gain tertinggi  yaitu  0,353960518,  dimana  terdiri  dari  4  sub  atribut  yaitu  SB,  B,  C,  dan  K.  Berdasarkan  nilai entrophy dari keempat sub atribut diatas, sub atribu SB dan K yang memperoleh keputusan. Maka perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut untuk menentukan node akar selanjutnya,dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :

## Gambar 3. Pohon Keputusan 1

## 3.2 Pohon Keputusan Menggunakan Aplikasi
Setelah analisis kepuasan siswa terhadap media pembelajaran online di SMA YPI Swasta Dharma Budi menggunakan algoritma  C4.5  dihitung  dan  pembuatan  pohon  keputusan  menggunakan  perhitungan  manual,  maka  tahap  berikutnya adalah pembuktian dari analisis dan perhitungan tersebut menggunkan aplikasi RapidMiner.
Adapun hasil dari pembahasan pohon keputusan menggunakan aplikasi RapidMiner dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Pohon Keputusan Hasil Analisis
Setelah dilakukan perhitungan dan pengujian data pada masing-masing tribut dengan algoritma C4.5, maka akan didapatkan pola pohon keputusan akhir. Dari gambar dapat terlihat bahwa pohon keputusan hasil analisis menggunakan aplikasi RapidMiner sama dengan hasil analisis dengan perhitungan manual.
1. Tampilan deskripsi decision tree
Gambar  di  atas  menunjukkan  hasil  deskripsi  secara  lengkap  dari  pohon  keputusan  ( decision  tree )  yang  telah terbentuk dengan menggunakan algoritma C4.5. Dari hasil deskripsi juga menunjukkan bahwa penggunaan data mining algoritma C4.5 baik digunakan dalam proses menggali data ( data mining process ) untuk menarik beberapa kesimpulan yang divisualisasikan dengan pohon  keputusan ( decision tree) . 2. Tingkat Akurasi
Gambar 6. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Gambar 7. Nilai Performance Vector Algoritma C4.5
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan software RapidMiner didapat  nilai  akurasi  sistem  sebesar  86.67%, artinya bahwa rule yang dihasilkan tingkat kebenaran mendekati 100%. Dimana model yang telah dibentuk diuji tingkat akurasinya  dengan  memasukan  atau  uji  yang  berasal  dari  data training dengan  menggunakan split  validation pada aplikasi rapidminer 5.3 untuk menguji tingkat akurasi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  seluruh  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  Penerapan  Algoritma  C4.5  pada  Klasifikasi  tingkat kepuasan siswa terhadap media pembelajaran online. Permasalahan menentukan faktor kepuasan siswa terhadap media pembelajaran online dapat diselesaikan menggunakan teknik data mining . Yaitu dengan Algoritma C4.5. Menghasilkan 20  (dua  puluh) rules dan  Tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  metode  tersebut  adalah  86.67%  dan  faktor  paling dominan adalah sajian pembelajaran (C3) dengan nilai gain sebesar 0,353960518.

## REFERENCES
[1] L. Muflikhah, D. E. Ratnawati, and R. R. M. Putri, “Data Mining.” .
[2] E.  Elisa,  “Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk  Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT . Arupadhatu Adisesanti,” vol. 2, no. 1, pp. 36–41, 2017.
[3] S. Lorena, W.  Zarman, and I. Hamidah, “Analisis Dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Berdasarkan Data Nilai Akademik,” Pros. Semin. Nas. Apl. Sains dan Teknol. , no. November, pp. 263– 272, 2014, doi: 10.5829/idosi.weasj.2015.6.2.22162.
[4] A. Fristi, “Penerapan algoritma c4.5 untuk mengukur tingkat kepuasan mahasiswa,” vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2019.
[5] Rismayanti,  “Implementasi  algoritma  c4.5  untuk  menentukan  penerima  beasiswa  di stt  harapan  medan,”  vol.  12,  no.  2,  pp. 116–120, 2016.
[6] Baiq Andriska Candra, “Prediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Tingkat Pelayanan Menggunakan Algoritma C4.5 (Decision Tree ) (Studi Kasus : Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi ) Baiq,” vol. 1, no. 1, pp. 32–39, 2018.
[7] S.  Kasus  and  S.  Pringsewu,  “ANALISIS  KEPUASAN  MAHASISWA  TERHADAP  PELAYANAN  AKADEMIK MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4 . 5,” vol. 02, no. 01, pp. 1–11, 2016.