## Prediksi Tingkat Keberhasilan Studi Kinerja Santri Menggunakan Algoritma C 5.0
Achmad Agus Athok Miftachuddin.*, Kusrini*, Emha Taufiq Luthfi*
Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
Correspondence Author: agusathok7@gmail.com
Info Artikel : ABSTRACT Sejarah Artikel : Menerima : Revisi : Diterima : Online : Keyword : students performance,
data mining, prediction, C 5.0 algorithm
The  success  of  pesantren  education  institutions  can  be  measured  by  the success of their students. By predicting the possible outcomes of the learning process  based  on  prediction  results  can  help  an  Islamic  boarding  school,  by adjusting the factors that contribute and influence the success rate of students' performance studies. And by utilizing data mining techniques that can be used to  increase  the  level  of  success  and  reduce  the  failure  of  students.  this  can greatly  help  pesantren  educational  institutions  to  improve  their  graduates 'skills, because data mining is the best solution to find hidden patterns and can predict the success of students' performance studies. This research presents a model based on decision tree classification algorithm C 5.0 used in this model with alumni tracer study filled by santri alumni. In this study also used the k- folds  cross  validation  test  scenario  with  k  values  of  2,3,6,10  and  15  with  a total  of  300  alumni  data  and  84  data  used  for  validation  tests  without  cross validation.  Determination of  the  criteria  for  the  classification  results  using  a confusion matrix form the measurement of the classification results obtained, namely  the  highest  value  in  this  study  is  95%  resulting  from  15  folds  the scenario  1.  And  form  the  results  of  testing  the  validation  data  without  cross validation,  the  corresponding  results  are  73.81%,  when  compared  to  the  k- folds,  there  was  an  increase  of  21.19%  and  it  can  be  ignored  that  the  C  5.0 algorithm  is  able  to  classify  well.  So  that  pesantren  educational  institutional can provide a foundation in the arrangement for their students in deciding the right school choice.
INTISARI
Kata Kunci :
kinerja santri,
data mining , prediksi, algoritma C 5.0
Keberhasilan  lembaga  pendidikan  pesantren  dapat  diukur  dari  keberhasilan santrinya. Dengan memprediksi kemungkinan hasil dari proses pembelajaran berdasarkan  hasil  prediksi  dapat  membantu  suatu  lembaga  pendidikan pesantren,  dengan  menyesuaikan  faktor-faktor  yang  berkontribusi  dan mempengaruhi  tingkat  keberhasilan  studi  kinerja  santri.  Dan  dengan memanfaatkan teknik data mining yang dapat digunakan untuk meningkatkan tingkat  keberhasilan  dan  mengurangi  kegagalan  santri.  hal  ini  dapat  sangat membantu  lembaga  pendidikan  pesantren  untuk  meningkatkan  kecakapan lulusannya,  karena  data  mining  merupakan  solusi  terbaik  untuk  menemukan
pola  tersembunyi  dan  dapat  memprediksi  tingkat  keberhasilan  studi  kinerja santri.  Penelitian  ini  menyajikan  model  berdasarkan  pohon  keputusan klasifikai  algoritma  C  5.0  yang  digunakan  dalam  model  ini  dengan  tracer study  online  yang  diisi  oleh  alumni  santri.  Pada  penelitian  ini  juga menggunakan skenario uji k-folds cross validation dengan nilai k yaitu 2, 3, 6, 10  dan  15  dengan  total  300  data  alumni  dan  84  data  digunakan  untuk  uji validasi  tanpa  cross  validation.  Penentuan  kriteria  pada  hasil  klasifikasi menggunakan  confusion  matrix  dari  pengukuran  hasil  klasifikasi  di  peroleh hasil  yaitu  nilai  akurasi  tertinggi  pada  penelitian  ini  adalah  95%  yang dihasilkan  dari  15  folds  skenario  1.  Dan  dari  hasil  pengujian  data  validasi tanpa  cross  validation  diperoleh  hasil  akurasi  sebasar  73,81%,  jika dibandingkan  dengan  k-folds  maka  terjadi  peningkatan  sebesar  21,19%  dan dapat disimpulkan bahwa algoritma C 5.0 mampu melakukan pengklasifikasian dengan baik. sehingga lembaga pendidikan pesantren dapat menjadikan  landasan  dalam  pengaturan  bagi  santrinya  dalam  memutuskan pilihan sekolah yang tepat.

## 1. PENDAHULUAN
Pesantren  merupakan  sebuah  pendidikan  tradisional  yang  para  santrinya  tinggal  bersama dan  belajar  dibawah  bimbingan  guru  yang  lebih  dikenal  dengan  sebutan  kiai  dan  mempunyai asrama  untuk  tempat  menginap  santri.  Santri  tersebut  berada  dalam  komplek  yang  juga menyediakan  masjid  untuk  beribadah,  ruang  untuk  belajar,  dan  kegiatan  keagamaan  lainnya. Komplek ini biasanya dikelilingi oleh tembok untuk dapat mengawasi keluar masuknya para santri sesuai dengan peraturan yang berlaku (Dhofier, 1994).
Secara  etimologi,  istilah  pondok  pesantren  berasal  dari  kata  funduk  (bahasa  arab),  dan santri  yang  diberi  imbuhan  per  dan  an.  Kata  funduk  berarti  ruang  tidur  atau  wisma  sederhana. Sedangkan  kata  pesantren  berarti  tempat  para  santri.  Kata  “santri”  juga  diartikan  sebagai penggabungan  antara  suku  kata  sant  (manusia  baik)  dan  tra  (suka  menolong)  sehingga  kata pesantren dapat diartikan sebagai tempat mendidik manusia.
Di pesantren selain untuk mempelajari ilmu agama islam lebih mendalam para santri juga diwajibkan mengikuti pendidikan formal yaitu sekolah yang merupakan lembaga pendidikan yang memiliki  tanggung  jawab  untuk  memberi  pengetahuan,  keterampilan  dan  mengembangkannya dalam  bentuk  kegiatan  sekolah.  Sekolah  dan  nyantri  adalah  solusi  untuk  memperoleh keseimbangan ilmu pengetahuan.
Permasalahan  yang  dihadapi  para  santri  baru  yang  berasal  dari  jauh  adalah  terdapat banyaknya  pilihan  sekolah  yang  dapat  membingungkan  para  santri  dalam  menentukan  sekolah yang  sesuai  sehingga  santri  mengalami  kesulitan  untuk  mendapatkan  data  dan  informasi  secara lengkap.  karena  itu  santri baru  harus  benar-benar  mempertimbangkan  dalam  menentukan  sekolah yang sesuai sebelum mengambil keputusan.
Karena  itu  sekolah  mempunyai  peranan  penting  dalam  meningkatkan  kecakapan  lulusan dan  menyiapkan  lulusan  untuk  memasuki  lapangan  kerja  dan  mengembangkan  sikap  profesional, menyiapkan  lulusan  agar  memilih  karir,  mampu  berkompetisi  dan  mampu  mengembangkan  diri, menyiapkan lulusan agar menjadi warga negara yang produktif, adaptif dan kreatif. Maka lembaga pendidikan  khususnya  sekolah  memiliki  tanggung  jawab  yang  sangat  relevan  terhadap pembentukan jiwa entrepreneurship bagi lulusannya (Wahyuni and Hidayati, 2017).
Berdasarkan  permasalahan  diatas  dengan  menggunakan  teknik  data  mining  dengan algoritma  C  5.0  dan  diimplementasikan  ke  suatu  bahasa  Pemrograman  R  yang  diharapkan  dapat memprediksi  keakuratan  analisa  keberhasilan  studi  santri.  dengan  memantau  hasil  belajar  santri. Yang  didapatkan  dari  hasil  tracer  study  alumni  pondok  pesantren  beserta  riwayat  akademik terdahulu  selama  dibangku  sekolah  menengah  atas  yang  akan  diproses  untuk  mendapatkan  pola
rule  yang  akan  menjadi  landasan  dalam  melakukan  prediksi  tingkat  keberhasilan  studi  kinerja santri.
Algoritma  C  5.0  sendiri  merupakan  salah  satu  solusi  pemecahan  kasus  yang  sering digunakan pada teknik klasifikasi. Keluaran dari algoritma C 5.0 adalah berupa tree dan rule based model. Algoritma ini adalah pengembangan dari algoritma C 4.5 dan IDE (Iterative Dichotomiser 3) algoritma C 5.0 memiliki fitur yang lebih lengkap, lebih cepat, lebih efisien dan menghasilkan tree  yang  lebih  sederhana  dari  C  4.5  (Kumar  Mandal,  2017).  Dengan  masing-masing  rangkaian pembagian, anggota himpunan hasil menjadi mirip satu dengan yang lain (Berry and Linoff, 2004). Dalam algoritma C 5.0 pemilihan atribut dilakukkan dengan menggunakan information gain, gain ratio  dengan  mencari  nilai  entropy.  Algoritma  C  5.0  mirip  dengan  pembangunan  algoritma  C4.5 kemiripan  tersebut  meliputi  perhitungan  kemunculan  kejadian,  perhitungan  entropy  dan information  gain.  Jika  pada  algoritma  C  4.5  berhenti  sampai  perhitungan  information  gain,  maka pada  algoritma  C  5.0  akan  melanjutkannya  dengan  perhitungan  gain  ratio  dengan  menggunakan information  gain  dan  entropy  yang  telah  ada.  Serta  algoritma  C  5.0  memiliki  fitur  yang  lebih lengkap,  lebih  cepat,  lebih  efisien  dan  menghasilkan  tree  yang  lebih  sederhana  dari  C  4.5.  dan membagi  data  berdasarkan  kriteria  yang  dipilih  untuk  membuat  sebuah  Decision  Tree  dengan menggunakan pendekatan secara top-down (Wei and You, 2011).
Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan  Johan Jansson  dalam  penelitiannya,  algoritma  C  5.0 mampu  memberikan  hasil  yang  efektif  dalam  mendukung  suatu  keputusan  dengan  kriteria  yang dibuat  secara  random.  Selain  itu,  alasan  memilih  menggunakan  algoritma  C  5.0  adalah  mampu menghasilkan  sub  sistem  model  base  yang  dapat  digunakan  untuk  menunjang  sistem  pendukung keputusan (Al-Hegami, 2007).
Maka  berdasarkan  uraian  diatas  dapat  diambil  judul  Prediksi  Tingkat  Keberhasilan  Studi Kinerja Santri Menggunakan Algoritma C 5.0 dan dari hasil penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat keberhasilan studi santri berdasarkan beberapa kriteria.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Desain  dari  penelitian  ini  menggunakan  data  primer  (tracer  study  online)  menggunakan google  form  sebagai  alat  untuk  memberikan  form  atau  soal  pertanyaan  secara  online  yang  akan diinformasikan  oleh  pengasuh  pondok  pesantren  kepada  para  responden.  Responden  dalam penelitian ini adalah alumni pondok pesantren di wilayah kecamatan jombang. Kuesioner yang di gunakan terlebih dahulu dilakukan uji validitas dan reliabilitas. Responden akan mengisi kuesioner berdasarkan  atribut  yang  didapatkan  dari  literatur  maupun  wawancara  dengan  pengasuh  pondok pesantren.  Kemudian  data  responden  akan  diolah  dengan  aplikasi  Rstudio  menggunakan  metode deccision  tree  untuk  mengimplementasikan  algoritma  C  5.0  pada  program  data  mining.  Metode penelitian  yang  digunakan  dalam  penerapan  algoritma  C  5.0  dalam  memprediksi  tingkat keberhasilan studi kinerja santri menggunakan metode CRISP-DM. 2.2 Prediksi
Digunakan  untuk  memperkirakan  atau  forecasting  suatu  kejadian  sebelum  kejadian  – kejadian  atau  peristiwa  tertentu  terjadi.  Misalnya  pada  bidang  klimatologi  dan  geofisika  yaitu bagaimana  badan  meterologi  dan  geofisika  (BMKG)  memperkirakan  tanggal  tertentu  bagaimana cuacanya  apakah  hujan,  panas  dan  lain  sebagainya.  Metode  yang  sering  digunakan  salah  satunya adalah  Roug  set.  Data  mining  juga  sama  halnya  dengan  konsep  neural  network  mengandung  2 (dua) pengelompokkan yaitu :
 Supervised learning merupakan pembelajaran menggunakan guru dan biasanya ditandai dengan adanya class/label/target pada himpunan data. Adapun metode-metode yang digunakan bersifat Supervised  learning  seperti  metode  prediksi  dan  klasifikasi  algoritma  C  5.0,  metode  roug  set dan lain-lain.
 Unsupervised learning merupakan pembelajaran tanpa menggunakan guru dan biasanya ditandai pada  himpunan  datanya  dan  tidak  memiliki  atribut  keputusan  atau  class/label/target.  Metode- metode  yang  bersifat  unsupervised  learning  meliputi  metode  estimasi,  clustering,  asosiasi, regresi linier, analytical hierarchy clustering dan lain-lain.

## 2.3 Algoritma C 5.0
Algoritma  C  5.0  merupakan  algoritma  turunan  dari  algoritma  pohon  keputusan  yang sebelumnya  adalah  algoritma  C  4.5  dan  sering  digunakan  untuk  pengaplikasian  data  mining. Algoritma  C  5.0  memiliki  peningkatan  dalam  hal  kecepatan  memori  sebesar  90%  dari  algoritma sebelumnya  yaitu  C  4.5  (Wirdhaningsih  et  al.,  2013).  Dan  biasanya  algoritma  C  5.0  ini menggunakan memori lebih rendah dapa pada algortima C 4.5 seperti contohnya pada saat rule set pada  dataset  forest,  dimana  algoritma  C  4.5  menggunakan  kurang  lebih  3GB  memori  sedangkan algoritma C 5.0 kurang lebih menggunakan 200MB memori. Dari segi akurasi, algoritma C 5.0 ini memiliki  tingkat  kesalahan  yang  rendah.  Algortima  C  5.0  juga  menghasilkan  pohon  keputusan yang lebih kecil dan juga rule set yang sedikit. Tidak seperti pada algoritma C 4.5. oleh karean itu dengan  menggunakan  algoritma  C  5.0  memungkinkan  untuk  menghapus  atribut  yang  tidak memiliki keterkaitan dengan topik penelitian secara lebih baik.
Algoritma  C  5.0    menghasilkan  tingkat  keakuratan  yang  lebih  tinggi  dalam  hal  prediksi penggunaan algoritma C 5.0 dapat menghasilkan model prediksi dengan hasil tingkat akurasi yang lebih tinggi (Hutabarat, 2018). Algoritma C 5.0 diharapkan proses penggalian informasi lebih cepat dan  optimal  dengan  kapasitas  data  yang  lebih  besar, sehingga  kesalahan  yang  ditimbulkan  dalam pengambilan keputusan lebih diminimalkan (Manik, Pristiwanto and Tampubolon, 2018).
Pada algoritma C 5.0 dapat menangani atribut kontiyu dan diskrit. Pertama yang dilakukan adalah  menghitung  nilai  entropy  dari  keseluruhan atribut,  lalu  selanjutnya  yaitu menghitung  nilai information  gain  tertinggi  dari  seluruh  atribut  sehingga  didapatkan  atribut  yang  akan  digunakan sebagai  akar  atau  parent.  Selanjutnya  percabangan  pada  akar  untuk  setiap  nilainya  ditentukan, kemudian  setiap  cabang  berisi  kasus  yang  telah  dibagi.  Kemudian  perhitungan  secara  berulang dilakukan  untuk  menentukan  nilai  gain.  perhitungan  tersebut  berhenti  ketika  semua  data  telah dihitung memiliki persamaan pada kelasnya. Berikut tahapan perhitungan entropy dan gain dalam pembentukan pohon keputusan algoritma C 5.0.
Berikut persamaan untuk mencari nilai entropy sebelum dilakukannya perhitungan dalam mencari information gain :
Entropy  = ∑_(1-i)^n▒ 〖 - P 〗 _i * 〖 Log 〗 _2  (P_i) (1)
Keterangan :
S : Himpunan Kasus n
: Jumlah Partisi S
Pi : Properti dari Si terhadap S
Sementara  untuk  menentukan  nilai  Information  gain.  Kemudian  setelah  information  gain  didapat tentukanlah  information  gain  yang  memiliki  nilai  tertinggi.  Itulah  yang  akan  menjadi  akar  atau parent pada istilah pohon keputusan. Dapat dilihat pada persamaan berikut Gain (S,A)=Entropy (S)-∑_(i=1)^n▒ 〖 ((|Si|)/*Entropy(Si) 〗 (2)
Keterangan : S : Himpunan Kasus
A
: Fitur
n : Properti Si Terhadap S |Si| : Proporsi Si terhadap S |S| : Jumlah Kasus Dalam S
Perhitungan gain ratio untuk algoritma C 5.0 akan berajalan setelah perhitungan information gain diatas dilakukkan. Perhitungan gain ratio selanjutnya menggunakan persamaan dibawah ini:
Gain Ratio =  (Information gain (S,A))/(∑_(i=1)^n▒ 〖 Entropy S_(i^ ) 〗 ) (3)
Dengan adanya perhitungan gain ratio inilah yang menjadikan pembangunan tree pada C 5.0 lebih ringkas dibanding tree pada algoritma C 4.5. sehingga menyebabkan pola tingkat keberhasilan yang dihasilkan lebih sedikit dibandingkan algoritma C 4.5. 2.4 Bahasa Pemrograman R
R  (Ihaka  and  Gentleman,  1996)  adalah  implementasi  open  source  S  yang  bebas, dikembangkan secara kooperatif, sebuah bahasa pemrograman statistik yang kuat dan fleksibel dan lingkungan  komputasi  yang  telah  menjadi  efektif  pada  standar  di  antara  para  ahli  statistik. Meskipun memiliki poin kuat, dan basis pengguna yang besar di antara para ahli statistik (Fox and Andersen,  2005).  R  menyediakan  berbagai  teknik  statistika  (permodelan  linier  dan  nonlinier,  uji statistik  klasik,  analisis  deret  waktu,  klasifikasi,  klasterisasi,  dan  sebagainya)  serta  grafik.  R, sebagaimana  S,  dirancang  sebagai  bahasa  komputer  sebenarnya,  dan  mengizinkan  penggunanya untuk menambah fungsi tambahan dengan mendefinisikan fungsi baru. Kekuatan besar dari R yang lain  adalah  fasilitas  grafiknya,  yang  menghasilkan  grafik  dengan  kualitas  publikasi  yang  dapat memuat simbol matematika. R memiliki format dokumentasi seperti LaTeX, yang digunakan untuk menyediakan  dokumentasi  yang  lengkap,  baik  secara  daring  (dalam  berbagai  format)  maupun secara cetakan.
R  memiliki  ciri  khas  pada  bagian  syntaxnya  yaitu  selalu  diawali  dengan  “>”  dan  bahasa  R  juga memiliki beberapa keunggulan diantaranya yaitu
R  unggul  dalam  segi  pengelolaan  data  dan  juga  media  penyimpananya,  R  memiliki kelebihan lainnya yaitu, ukuran file yang telah disimpan oleh R memiliki ukuran file yang kecil.
R memiliki layanan dalam mengoperasikan perhitungan array yang lengkap
R  juga  menunjang  dalam  hal  penelitian  dibidang  statistik  contohnya  adalah  menguji statistik, menguji fungsi dalam probabilitas dan sebaginya
Perangkat lunak R menyediakan tampilan grafik yang menarik bagi user dan juga fleksibel R  diciptakan  dengan  fungsi  yaitu  multiplatform,  yang  mana  multiplatform  tersebut  memiliki  arti yaitu R dapat menyesuaikan diberbagai sistem Operasi, tidak hanya satu jenis sistem operasi saja.

## 3. HASIL DAN ANALISA
Dalam penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif. Tempat penelitian adalah pondok pesantren  di  Wilayah  Kecamatan  Jombang.  Waktu  penelitian  dan  pengambilan  data  pada  bulan Februari  sampai  September  2020.  Target  penelitian  adalah  alumni  santri  pondok  pesantren sejumlah  300  alumni  dari  masing-masing  pondok  pesantren  yang  berbeda  di  wilayah  kecamatan jombang.  Untuk  memprediksi  tingkat  keberhasilan  studi  kinerja  santri  ini  ditujukan  pada  santri yang  sudah  menempuh  pendidikan  sekolah  menengah  atas.  Dengan  demikian  mereka  dapat  di prediksi  tingkat  keberhasilannya  dengan  menghitung  jumlah  class  untuk  hasil  BERHASIL  dan TIDAK BERHASIL.
3.1 Analisa hasil dan penarikan kesimpulan
Pada  tahap  analisa  hasil  dilakukan  analisa  terhadap  faktor-faktor  yang  mempengaruhi tingkat keberhasilan studi kinerja santri untuk ditarik kesimpulan dari penelitian yang dilakukan.
3.2 Hasil penelitian dan pembahasan
Penelitian  ini  dibuat  untuk  memprediksi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat keberhasilan studi kinerja santri dengan menerapkan algoritma C 5.0 dan k-folds cross validation serta untuk uji validasi tanpa cross validation menggunakan 84 Data. Hasil akhir dari penelitian ini adalah  berupa  model  klasifikasi  yang  menerangkan  faktor-faktor  utama  yang  mempengaruhi  dan metode  k-folds  cross  validation  yang  menerangkan  untuk  melakukan  evaluasi  klasifikasi  dengan teknik cross validation, perlu diperhatikan beberapa langkah sebagai berikut :
 Melakukkan  perulangan  sebanyak  jumlah  fold.  Selama  perulangan  tersebut  dilakukan pengambilan data secara random sebagai data training sebanyak dari pembagian antar jumlah total data dan jumlah fold.
 Lakukan klasifikasi pada data training dengan algoritma C 5.0
 Lakukan pengambilan data sebanyak dari jumlah sisa pembagian data training secara random sebagai  data  validasi,  kemudian  mengevaluasi  model  klasifikasi  yang  telah  dilakukan sebelumnya terhadap data validasi yang ada
 Dapatkan statistik hasil kinerja evaluasi model pengklasifikasian pada data berupa TP, TN, FP dan FN.
Dalam  pengujian  ini,  penulis  menggunakan  2  fold,  3  fold,  6  fold,  10    fold,  dan  15  fold. Selanjutnya  setelah  data  dikelompokkan  menjadi  beberapa  kelompok  sesuai  nilai  fold,  maka langkah selanjutnya menghitung tingkat akurasi dataset tracerstudy alumni pondok pesantren.

## 3.3 Data Preprocessing
Dalam penelitian ini  dilakukan 2  teknik preprocessing, yaitu  seleksi data dan tranformasi data.  Seleksi  data  dilakukan  secara  manual  dengan  kreteria  atribut  yang  dipilih  meliputi  hal-hal yang  bersifat  akademis  dan  erat  hubungannya  dengan  tingkat  keberhasilan  studi  kinerja  santri. Transformasi  data  dilakukan  untuk  memperbaiki  data-data  yang  bernilai  terlalu  panjang    dengan menyederhanakan  nilai  atribut  sehingga  memudahkan  nantinya  dalam  pembuatan  model  decision tree algoritma C 5.0 pada Rstudio 3.4 Implementasi Algoritma C 5.0
Implementasi  algoritma  C  5.0  dilakukan  dengan  bantuan  perangkat  lunak  Rstudio  dan menggunakan  bahasa  pemrograman  R.  Pembuatan  model  C  5.0  untuk  menghasilkan  nilai  akurasi menggunakan Uji K fold cross validation dengan k = 2, 3, 6, 10 dan 15 seperti yang di tunjukkan pada gambar 1 berikut
Gambar 1. Source Code K fold Cross Validation Uji Akurasi, Presisi dan Recall
Source  code  pada  gambar  1.  diulang  sebanyak  jumlah  fold  dengan  menggunakan  data santri. Hasilnya pada skenario uji K 2.1 memiliki nilai presisi 94,32%  dan nilai recall 73,45% dan nilai  TP  :  83,  TN  :  32,  FP:  5  ,  FN:  30,  Adapun  hasil  keseluruhan  Uji  K2.1  –  Uji  K15.15  dapat dilihat pada tabel 1. Berikut :

## Tabel 1. Hasil Pengukuran Akurasi, Presisi dan Recall
No Uji Ke TP  TN  FP  FN Berhasil Tidak Berhasil Akurasi Presisi Recall 1 K 2.1 83 32 5 30 88 62 76,67 94,32 73,45 2 K 2.2 89 19 23 19 112 38 72 79,46 82,41 3 K 3.1 67 15 9 9 76 24 82 88,16 88,16 4 K 3.2 47 21 4 28 51 49 68 92,16 62,67 5 K 3.3 63 5 25 7 88 12 68 71,59 90 6 K 6.1 36 9 4 1 40 10 90 90 97,30 7 K 6.2 27 11 0 12 27 23 76 100 69,23 8 K 6.3 20 11 2 17 22 28 62 90,91 54,05 9 K 6.4 30 6 6 8 36 14 72 83,33 78,95 10 K 6.5 26 9 7 8 33 17 70 78,79 76,47 11 K 6.6 31 11 3 5 34 16 84 91,18 86,11 12 K 10.1 23 5 1 1 24 6 93,33 95,83 95,83 13 K 10.2 19 2 8 1 27 3 70 70,37 95 14 K 10.3 17 6 0 7 17 13 76,67 100 70,83 15 K 10.4 12 7 0 11 12 18 63,33 100 52,17 16 K 10.5 12 6 2 10 14 16 60 85,71 54,55 17 K 10.6 17 5 1 7 18 12 73,33 100 53,33 18 K 10.7 15 3 7 5 22
8 60 85,71 46,15 19 K 10.8 20 2 8 0 28 2 73,33 92,31 66,67 20 K 10.9 15 7 0 8 15 15 73,33 91,67 73,33 21 K 10.10 18 4 5 3 23 7 73,33 78,26 85,71 22 K 15.1 16 3 0 1 16
4 95 100 94,12 23 K 15.2 13 5 2 0 15 5 90 86,67 100 24 K 15.3 13 1 5 1 18
2 70 72,22 92,86 25 K 15.4 12 4 0 4 12
8 80 100 75 26 K 15.5 9 4 0 7 9
11 65 100 56,25 27 K 15.6 8 5 0 7 8
12 65 100 53,33 28 K 15.7 6 6 1 7 7
13 60 85,71 46,15 29 K 15.8 12 1 1 6 13
7 65 92,31 66,67 30 K 15.9 11 4 1 4 8
12 75 91,67 73,33 31 K 15.10 13 1 5 1 18
2 70 72,22 92,86 32 K 15.11 9 2 5 4 14
6 55 64,29 69,23 33 K 15.12 13 1 6 0 19 1 70 68,42 100 34 K 15.13 8 5 0 7 8
12 65 100 53,33 35 K 15.14 14 4 0 2 14
6 90 100 87,50 36 K 15.15 12 4 3 1 15
5 80 80 92,31 Rata - rata 97,50 92
Dari tabel 1. diatas dapat diketahui bahwa nilai akurasi tertinggi diperoleh pada skenario uji K 15.1 dengan nilai 95% dan rata-rata nilai Presisi adalah bernilai 97,50% sedangkan untuk rata- rata nilai recall mencapai nilai 92%.
Setelah  dilakukkan  pengujian  pada  pemrograman  r  menggunakan  2,3,6,10  dan  15 fold  cross validation maka hasilnya dapat dilihat pada tabel 2. berikut :
Tabel 2. Tabel Hasil Akurasi, presisi dan recall dengan Pemrograman R
No Fold TP TN FP FN Berhasil Tidak Berhasil Hasil Akurasi Hasil Presisi Hasil Recall 1 2 83 32 5 30 88 62 76,67 94,32 73,45 2 3 67 15 9 9 76 24 82 88,16 88,16 3 6 36 9 4 1 40 10 90 90 97,30 4 10 23 5 1 1 24 6 93,33 95,83 95,83 5 15 16 3 0 1 16 4 95 100 94,12
Dari  hasil  pengujian  pada  bahasa  pemrograman  r  seperti  terlihat  pada  tabel  4.14.  berikut dapat disimpulkan bahwa :
1. Jumlah fold mempengaruhi hasil akurasi
2. Nilai rata-rata untuk hasil akurasi sebesar 95%
3. Nilai rata-rata untuk hasil presisi sebesar 97,50%
4. Nilai rata-rata untuk hasil recall sebesar 92%
5. Pada  pengujian  diatas,  yang  memiliki  hasil  maksimal  prosentase  akurasi  adalah  pada pengujian fold bernilai 15 skenario 1, sedangkan yang memiliki hasil akurasi terendah adalah pengujian dengan menggunakan fold bernilai 15 skenario 11.
Setelah  proses  hasil  uji  akurasi  pada  subbab  sebelumnya,  maka  di  hasilkan  pula  suatu model  klasifikasi  yang  terbentuk  dari  algoritma  C  5.0  dimana  model  tesebut  direpresentasikan sebagai struktur pohon dan memuat informasi decision tree dari data tracer studi alumni satri yang telah  diproses  oleh  algoritma  C  5.0,  berikut  hasil  dari decision  tree skenario  15,  1  folds  cross validation yang terbentuk
Setelah  proses  hasil  uji  akurasi  pada  subbab  sebelumnya,  maka  di  hasilkan  pula  suatu model  klasifikasi  yang  terbentuk  dari  algoritma  C  5.0  dimana  model  tesebut  direpresentasikan sebagai struktur pohon dan memuat informasi decision tree dari data tracer studi alumni satri yang telah  diproses  dengan  algoritma  C  5.0,  berikut  hasil  dari decision  tree skenario  15,  1  folds  cross validation yang terbentuk.

## Gambar 2. Pohon Keputusan Akhir
Dari gambar pohon keputusan diatas dapat disimpulkan bahwa nama sekolah menjadi akar utama dalam prediksi tingkat keberhasilan studi kinerja santri selanjutnya diikuti variabel beasiswa, dan yang terakhir adalah status sekolah. Dan dari model yang sudah terbentuk menunjukkan bahwa data  terlihat  seimbang.  Artinya  hasil  pembelajaran  dapat  melakukan  prediksi  dengan  baik  untuk class berhasil dan tidak berhasil.
3.5 Aturan – Aturan / Rule Model
Dari  pohon  keputusan  yang  terbentuk  pada  gambar  2.  Didapat  aturan-aturan  / rule  model dalam prediksi tingkat keberhasilan studi kinerja santri. Ada 4 aturan yang terbentuk, dapat dilihat sebagai berikut
1. If Nama_Sekolah = MI, MTsN, SMPN then Tingkat Keberhasilan = Berhasil
2. If Nama_Sekolah = MTs, SMP And Beasiswa = Ya then Tingkat Keberhasilan = Berhasil
3. If Beasiswa = Tidak And Status Sekolah = A,B then Tingkat Keberhasilan = Tidak Berhasil 4. If Status Sekolah = C then Tingkat Keberhasilan = Berhasil
3.6 Tahap Analisis Hasil Pengujian
Pada penelitian ini, analisa menggunakan sebuah sistem yaitu data mining dengan metode Algoritma  C  5.0 .  Didalam  proses  pengekstraksian  membutuhkan  data  tingkat  keberhasilan  studi santri yang didapat dari tracer alumni santri. Berikut ini adalah data sampel yang berupa tabel yang akan dilakukan proses ekstraksi sesuai dengan langkah pada metode ini.

## Gambar 3. Data Training
Setelah  mendapatkan  data  training,  kemudian  melakukan  proses  perhitungan  jumlah  data, entropy, information gain dan gain ratio. Hasil tersebut terdapat pada tabel 3.
Langkah selanjutnya dilakukan perhitungan entropi total, information gain beserta gain ratio dari setiap atribut untuk menentukan node pertama berdasarkan tabel data sebelumnya berdasarkan ketentuan dasar entropi sebagai berikut :
Tabel 3. Perhitungan Jumlah Tingkat Keberhasilan
Node Atribut Nilai Sum Berhasil Tidak_Berhasil (nilai) Si Si 1 Total
280 204 76 Nama Sekolah MI 23 20 3 SMP 63 41 22 SMPN 34 34 0 MTs 112 62 50 MTsN 48 47 1 Beasiswa Ya 78 75 3 Tidak 202 129 73 Status Sekolah A 122 107 15 B 154 94 60 C 4 3 1
Setelah  diketahui  kemunculan  setiap  prediktor  seperti  yang  terlihat  pada  tabel  diatas,  kemudian dicari nilai entropy. Perhitungan entropy pada Algoritma C 5.0, dengan Persamaan (1). Persamaan diatas  berlaku  pada  semua  atribut,  termasuk  atribut  target,  Tingkat  Keberhasilan.  Entropy  pada atribut  Tingkat  Keberhasilan  akan  menjadi  entropy  total.  Berikut  perhitungan  entropy  dalam pemilihan root.
Entropy (Total) = (-(204/280) * (log2 (204/280)) + (-(76/280) * (log2 (76/280)) = 0.84350708557 Entropy (MI) = (-(20/23) * (log2 (20/23)) + (-(3/23) * (log2 (3/23)) = 0.55862937345 Entropy (SMP) = (-(41/63) * (log2 (41/63)) + (-(22/63) * (log2 (22/63)) = 0.93335726001 Entropy (SMPN) = (-(34/34) * (log2 (34/34)) + (-(0/34) * (log2 (0/34)) = NaN Entropy (MTs) = (-(62/112) * (log2 (62/112)) + (-(50/112) * (log2 (50/112)) = 0.99170330837 Entropy (MTsN) = (-(47/48) * (log2 (47/48)) + (-(1/48) * (log2 (1/48)) = 0.14609425012 Entropy (Ya) = (-(75/78) * (log2 (75/78)) + (-(3/78) * (log2 (3/78)) = 0.23519338181 Entropy (Tidak) = (-(129/202) * (log2 (129/202)) + (-(73/202) * (log2 (73/202)) = 0.94382777607 Entropy (A) = (-(107/122) * (log2 (107/122)) + (-(15/122) * (log2 (15/122)) = 0.53778384183 Entropy (B) = (-(94/154) * (log2 (94/154)) + (-(60/154) * (log2 (60/154)) = 0.96454765891 Entropy (C) = (-(3/4) * (log2 (3/4)) + (-(1/4) * (log2 (1/4)) = 0.81127812445
Setelah  perhitungan  entropy  seperti  diatas,  maka  dilakukan  perhitungan  information  gain. Perhitungan  information  gain  ini  menggunakan  Persamaan  (2).  Berikut  perhitungan  Information Gain dalam penentuan root. Nilai pada entropy (S) yang dipakai adalah Entropy Total.
InformationGain(Nama_Sekolah,Total) =  0.84350708557  –  ((23/280)  *  0.55862937345  )
+ ((63/280) * 0.93335726001) + ((43/280) * NaN) +  ((112/280) * 0.99170330837) + ((48/280) *
0.14609425012) = 0.165888237 InformationGain(Beasiswa,Total)
=  0.84350708557  –  ((78/280)  *  0.23519338181  )
+ ((202/280) * 0.94382777607) = 0.097084605
InformationGain(Status_Sekolah,Total)
= 0.84350708557 – ((122/280) * 0.53778384183 ) + ((154/280) * 0.96454765891) + ((4/280) * 0.81127812445) = 0.067096083
Perhitungan  information  gain  seperti  diatas  yang  digunakan  untuk  membuat  node  1  (root)  pada Algoritma C 5.0. Pada Algoritma C5.0, perhitungan node akan dilakukan berdasarkan perhitungan gain  ratio.  Untuk  perhitungan  ini,  dapat  menggunakan  Persamaan  (3).  Berikut  perhitungan  Gain Ratio dalam penentuan root. Sehingga Tabel 3 diatas berubah menjadi Tabel 4 dibawah ini.
ISSN Online   : 2541-1942
GainRatio (Nama Sekolah) = 0.165888237/ 0.558629373 + 0.93335726 + 0 + 0.991703308 + 0.14609425 = 0.196664901 GainRatio (Beaiswa) = 0.097084605/0.235193382+0.943827776 = 0.115096372 GainRatio (Status Sekolah) = 0.067096083/0.537783842+0.964547659+0.811278124 = 0.079544184 Tabel 4. Perhitungan Entropy, Informaton Gain dan gain ratio Node Atribut Nilai Sum Berhasil Tidak_Berhasil Entropy Information Gain Gain Ratio (nilai) Si Si Total 279 206 73 0.843507086 Nama Sekolah 0.165888237  0.196664901 MI 21 18 3 0.558629373 SMP 51 32 19 0.93335726 SMPN 32 32 0 0 MTs 81 47 34 0.991703308 MTsN 31 31 0 0.14609425 Beasiswa 0.097084605  0.115096372 Ya 60 59 1 0.235193382 Tidak 156 101 55 0.943827776 0.067096083  0.079544184 Status Sekolah A 122 107 15 0.537783842 B 154 94 60 0.964547659 C 4 3 1 0.811278124
Pada  tabel  diatas,  nilai  gain  tertinggi  terdapat  pada  Nama  Sekolah  dibandingkan  dengan  atribut lainnya  terlihat  gain  tertinggi  yaitu  nama  sekolah,  nama  sekolah  menjadi  sebuah  akar  karena memiliki gain tertinggi pertama. Perhatikan gambar berikut ini:
Gambar 4.26. Nama Sekolah Menjadi akar
Penjelasan  pada  gambar  diatas  bahwa  nama  sekolah,  kemudian  dalam  nama  sekolah  terdapat  2 anggota  yaitu  MI,  MTsN,  SMPN  dan  MTs,  SMP,  dan  kelayakan  nya  terdapat  2  keputusan  yaitu
Nama Sekolah Berhasil ???
berhasil  dan  Tidak  berhasil.  Karena  nama  sekolah  yang  memilih  MI,  MTsN,  SMPN  datanya terdapat  dinilai  berhasil  semua,  dan  tidak  berhasilnya  nya  terdapat  nilai  0.  Maka  kelayakan  yang memilih nama sekolah MI,MTsN,SMPN adalah berhasil. Sedangkan nama sekolah yang  memilih MTs  &  SMP  ada  nilai  antara  berhasil  dan  tidak  berhasil,  maka  dibuat  kembali  node  dan  pohon keputusannya. Sehingga dari pohon diatas nama sekolah yang  memilih MTs & SMP maka  masih dipertanyakan.

## 3.7 Validasi dan Pengujian
Dari  hasil  klasifikasi  dan  pengukuran  pada  data  validasi  dengan  jumlah  84  data  dengan tanpa menggunakan k fold cross validation diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 4.17. Confusion Matrix True Berhasil True Tidak Berhasil Pred. Berhasil 50 11 Pred. Tidak Berhasil 11 12
Hasil  Confusion  matrix  pada  tabel  4.17.  Algoritma  C  5.0  mampu  mengidentifikasi  sebanyak  84 data yang sesuai dengan data uji. Dari hasil data uji, 50 data bernilai berhasil dan 11 data bernilai tidak berhasil, sehingga didapat algoritma C 5.0 mampu mengidentifikasi berhasil sebanyak 50 data dan tidak berhasil sebanyak 11 data, kesalahan identifikasi sebanyak 23 data.
Analisis hasil pengujian dilakukkan dengan melakukan perhitungan secara manual dengan confusion matrix. Perhitungan menggunakan model confusion matrix. Berikut ini merupakan hasil dari perhitungan confusion matrix pada algoritma C 5.0
Accuracy = (((50+12)/84)*100%) = 73,81% Precision = ((50/(50+11))*100%) = 81,97% Recall = ((50/(50+11))*100%) = 81,97%
Dari  perhitungan  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  dari  perhitungan  accuracy,  precision  dan recall  tersebut  sama  dengan  hasil  perhitungan  yang  ditampilkan  pada  tabel  4.16.  berdasarkan pengujian  dan  analisa  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  dengan  tingkat  akurasi  73,81%  presisi 81,97% recall 81,97% menunjukkan nilai akurasi yang masih dalam kategori baik presisi dan recall yang  bernilai  seimbang  menyimpulkan  bahwa  peneliti  berhasil  dalam  mengimplementasikan algoritma  klasifikasi  C  5.0  dengan  baik  dan  akan  membantu  calon  santri  dan  wali  santri  dalam menentukan pilihan sekolah yang tepat, apakah berhasil atau tidak.

## 4. KESIMPULAN
4.1 Kesimpulan
a. Proses  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  kualitatif  dimana penyebaran  kuesioner  dilakukan  dengan  mengimplementasikan  google  form  sebagai  alat untuk  memberikan  form  atau  soal  pertanyaan  secara  online  yang  akan  diinformasikan  oleh pengasuh  pondok  pesantren  dan  diberikan  kepada  alumni.  Dalam  kuesioner  peneliti menyisipkan pertanyaan yang berhubungan erat dengan riwayat akademik terdahulu dan status sosial  ketika  menjadi  calon  santri  yang  digunakan  sebagai  parameter  atribut  yang  paling signifikan  untuk  merepresentasikan  tingkat  keberhasilan  studi  santri  dengan  menggunakan teknik  data  mining  dan  diperoleh  hasil  sebagai  berikut  variabel  nama  sekolah  dan  variabel beasiswa  adalah  variabel  yang  mempengaruhi  tingkat  keberhasilan  studi  santri  sehingga pondok  pesantren  dapat  menjadikan  landasan  dalam  pengaturan  bagi  santrinya  dalam memutuskan pilihan sekolah.
b. Sedangkan dari hasil implementasi data mining dengan menggunakan algoritma C.5.0 mampu menghasilkan  rule  guna  memprediksi  tingkat  keberhasilan  studi  santri  berdasarkan  riwayat akademik  terdahulu  dan  status  sosial  ketika  masih  menjadi  calon  santri.  Pengujian  decision
system dengan menggunakan Aplikasi RStudio sangat dirasakan dapat mempermudah proses decission system dalam menghasilkan rule keputusan sebagai dasar melakukan prediksi. Dan berdasarkan hasil uji coba yang sudah dilakukan dapat diketahui bahwa dari uji validasi tanpa cross validation yaitu 73,81% jika dibandingkan dengan hasil yang di peroleh pada skema 15 fold  skenario  1  yaitu  95% terjadi  peningkatan  21,19%,  dengan  demikian  yang  memliki  nilai akurasi tertinggi adalah dengan menggunakan metode cross validation. Yang artinya algoritma ini mampu melakukan pengklasifikasian dengan baik.
4.2 Saran
a. Penelitian  selanjutnya  agar  dapat  menggunakan  metode  klasifikasi  lain  untuk  menemukan tingkat akurasi, presisi dan recall lebih baik.
b. Pada penelitian ini menggunakan 300 record. Pada penelitian selanjutnya untuk mengestimasi akurasi  yang  digunakan  pada  sebuah  algoritma  akan  lebih  baik  jika  record  yang  digunakan lebih  banyak  sehingga  kemungkinan  akurasi  akan  lebih  akurat  dalam  sebuah  perhitungan algoritma.
c. Penelitian  ini  masih  menggunakan  cara  manual  dalam  mencocokkan  tingkat  keberhasilan kedalam  klasifikasi berhasil dan tidak berhasil dengan algoritma C 5.0 yang telah dihasilkan dari Rstudio dengan data yang ada. Pada penelitian selanjutnya akan lebih baik jika dibuatkan sistem pendukung keputusan dalam menentukan sekolah yang tepat.

## ACKNOWLEDGEMENTS
Terima  kasih  kepada  Segenap  Pengasuh  Pondok  Pesantren  di  Wilayah  Kecamatan Jombang  yang  telah  memberikan  izin  kepada  peneliti  untuk  menyebarkan  kuesioner  online.  Soal pertanyaan  secara  online  ini  akan  diinformasikan  oleh  pengasuh  pondok  pesantren  kepada  para responden. Responden dalam penelitian ini adalah alumni pondok pesantren sebanyak 300 alumni. Penelitian  ini  ditujukan  sebagai  salah  satu  syarat  kelulusan  program  studi  magister  teknik informatika pada universitas AMIKOM Yogyakarta.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Hegami,  A.  S.  (2007).  Classical  and  incremental  classification  in  data  mining  process.  Int.  J. Comput. Sci. Netw. Security, 7(12), 179-187.
Berry, M. J., & Linoff, G. S. (2004). Data mining techniques: for marketing, sales, and customer relationship management. John Wiley & Sons.
Breiman,  L.,  Friedman,  J. H.,  Olshen,  R.  A.,  &  Stone,  C. J. (1984).  Classification  and regression trees. Wadsworth & Brooks. Cole Statistics/Probability Series.
Burdukiewicz,  M.,  Pietluch,  F.,  Chilimoniuk,  J.,  Sidorczuk,  K.,  Rafacz,  D.,  Jessen,  L.  E.,  ...  & Why, R. (2019). Conference report: Why r? 2019. R Journal, 12(1), 484-493. Dhofier, Z. (1994). Tradisi Pesantren, cet. VI, Jakarta: LP3ES. Dunham, M. H., & Ming, D. (2003). Introductory and advanced topics.
Fox,  J.,  &  Andersen,  R.  (2005).  Using  the  R  statistical  computing  environment  to  teach  social statistics courses. Department of Sociology, McMaster University, 2-4.
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques Third Edition [M]. The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, 5(4), 83-124.
Larose,  D.  T.,  &  Larose,  C.  D.  (2016).  Discovering  knowledge  in  data.  An  introduction  to  data mining.(2. ed.) Wiley 2014.
Torgo, L. (2011). Data mining with R: learning with case studies. chapman and hall/CRC. Wahyuni, W. R., & Hidayati, W. (2017). Peran sekolah dalam membentuk keterampilan wirausaha berbasis  tauhid  di  SD  Entrepreneur  Muslim  Alif-A  Piyungan  Bantul  Yogyakarta. MANAGERIA: Jurnal Manajemen Pendidikan Islam, 2(2), 359-377.
Wei,  C.  C.,  &  You,  J.  Y.  (2011).  C4.  5  classifier  for  solving  the  problem  of  water  resources engineering.  In  Proceeding  Of  The  International  Conference  On  Advanced  Science, Engineering And Information Technology, Isbn (pp. 978-983).