IMPLEMENTASI ALGORITMA C.45 UNTUK MENENTUKAN JURUSAN CALON SISWA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK)

## IMPLEMENTATION OF ALGORITHM C.45 TO
DETERMINE THE MAJOR OF PROSPECTIVE STUDENTS VOCATIONAL HIGHT SCHOOL (VHS)
Yessy Yee Nur Ariyanti Sekar Puspita Dewi 1) , Arief Hermawan 2)
1,2 Prodi Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yoggyakarta Jl. Siliwangi Jl. Ring Road Utara, Jombor Lor, Sendangadi, Kec. Mlati, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta E-mail: 1 yynaspd@gmail.com, 2 ariefdb@uty.ac.id

## ABSTRAK
Setiap  tahunnya,  PPDB  (Penerimaan  Peserta  Didik  Baru)  mengalami  kendala  yang  sama  dimana calon siswa kesulitan untuk memilih jurusan yang akan mereka pilih dibangku SMK. Banyak dari mereka yang salah mengambil jurusan karena disuruh orang tua atau ikut-ikutan tanpa mengetahui potensi diri mereka sehingga hasil yang diperoleh relatif tidak maksimal dan membuat mereka sulit mendapatkan peluang kerja sesuai skill  mereka.  Dari permasalahan tersebut, penelitian ini dibuat dengan tujuan agar calon siswa mengetahui jurusan apa yang relevan berdasarkan potensi dirinya. Tes  Kepribadian  RIASEC  yang  terdiri  dari  kepribadian Realistik , Investigatif , Artistik , Social , Erterpricing , dan Conventional berperan dalam memprediksi, menguatkan, dan meyakinkan calon siswa  dalam  memilih  jurusan.  Validitas  Tes  RIASEC  ini  dikatakan  dinyatakan  valid  dan  dapat digunakan  namun  harus  memperhatikan  dan  mencocokan  kondisi  lingkungan  Penelitian  ini menggunakan perhitungan dengan Algoritma C.45 . Hasil yang diperoleh yaitu klasifikasi 4 jurusan yaitu Tata Boga, Teknik Permesinan, Teknik Instalasi Listrik, dan Multimedia yang menghasilkan akurasi data uji sebesar 75%.
Kata kunci : C.45, Jurusan SMK, Klasifikasi, Tes Riasec.

## ABSTRACT
Every  year,  PPDB  (New  Student  Acceptance)  experiences  the  same  problem  where  prospective students find it difficult to choose the major they will choose at SMK. Many of them took the wrong major because their parents told them to or went along without knowing their potential, so the results they  obtained  were  relatively  suboptimal  and  made  it  difficult  for  them  to  get  job  opportunities according to their skills. From these problems, this research was made with the aim that prospective students  know  what  majors  are  relevant  based  on  their  potential.  The  RIASEC  Personality  Test which  consists  of  Realistic,  Investigative,  Artistic,  Social,  Erterpricing,  and  Conventional personalities  plays  a  role  in  predicting,  strengthening,  and  convincing  prospective  students  in choosing majors. The validity of the RIASEC test is stated to be valid and can be used but must pay attention to and match environmental conditions. This research uses calculations with Algorithm C.45.  The  results  obtained  were  the  classification  of  4  majors  namely  Catering,  Mechanical Engineering,  Electrical  Installation  Engineering,  and  Multimedia  which  resulted  in  a  test  data accuracy of 75%.
Keywords: C.45, SMK Major, Classification, Riasec.

## PENDAHULUAN
Berdasarkan kurikulum yang belaku di Indonesia, calon siswa SMA/SMK yang akan mendaftar sekolah akan ditanyai mengenai jurusan yang akan diambil. Saat ini penerimaan calon siswa dilaksanakan  dengan  sistem  Pelaksanaan
Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  (PPDB). Pada PPDB SMK calon peserta diwajibkan  untuk  memilih  3  jurusan dengan 2 pilihan SMK. Hasil seleksi dapat dilihat  pada  website  PPDB  dan  diupdate setiap hari.
Pada  saat  ini  pemilihan jurusan  ke Sekolah  Menengah  Kejuruan  betul-betul banyak  peminatnya  sampai  melebihi kuota  yang  ditentukan.  Karena  SMK dirancang untuk menyiapkan peserta didik atau  lulusan  yang  siap  memasuki  dunia kerja  dan  mampu  mengoptimalkan  sikap profesional  di  bidang  pekerjaannya  [1 ]. Pemilihan jurusan merupakan permasalahan  yang  banyak  dialami  oleh calon  siswa  karena  banyak  aspek  yang perlu  dipertimbangkan  diantaranya  dari segi nilai, potensi, dan minat calon siswa SMK  sehingga  banyak  calon  siswa  yang menunda pendaftaran karena memikirkan jurusan  yang  akan  diambil.  Salah  satu penyebab  kebimbangan  calon  siswa dalam  memilih  jurusan  adalah  belum mengenali  dengan  baik  minat  dan  bakat dirinya Ketika individu telah mengetahui dan  mengenali  minat  dirinya,  maka  akan mempermudah dirinya untuk menentukan karier  melalui  pemilihan  jurusan  yang tepat [2].
Holland  mengklasifikasikan  minat dan  lingkungan  ke  dalam  6  tipe,  yaitu: Realistic,  Investigative,  Artistic,  Social, Enterprising  dan  Conventional ,  yang dikenal  dengan  RIASEC  [3].  Validitas Teori  Holland  ini  dikatakan  dinyatakan valid  dan  dapat  digunakan  namun  harus memperhatikan  dan  mencocokan  kondisi lingkungan.  [4].  Ke  enam  tipe  tersebut memiliki  karakteristik  masing  masing. Tipe Realistik merupakan tipe orang yang memiliki pola pikir yang logic dan praktis. Tipe  ini  cenderung  menyukai  pekerjaan lapangan.  Tipe Investigatif merupakan tipe  orang  yang  memiliki  rasa  ingin  tau yang cukup tinggi, pengamat yang cerdik dan solutif. Tipe ini cenderung melakukan banyak eksperimen. Tipe Artistik merupakan  tipe orang  yang  cenderung kreatif,  inovatif,  dan  mampu  berekspesi mewujudkan ide ide menggunakan imajinasinya. Tipe Sosial merupakan tipe orang  yang  menyukai  interaksi  dengan
banyak  orang,  cenderung  banyak  bicara untuk  saling  bertukar  fikiran  dengan orang  lain. Tipe Enterprising merupakan tipe  orang  yang  cenderung  berani mengambil resiko, mampu mempengaruhi banyak orang dan
memiliki  tingkat  kepercayaan  diri  yang tinggi.  Sedangkan  tipe Conventional merupakan  tipe  orang  yang  cenderung sistematis  dalam  bekerja,  melakukan  hal dengan  berhati  hati  agar  perfeksionis. Konsep  ini  dapat  diterapkan  untuk menentukan  jurusan  yang  sesuai  dengan minat masing-masing calon siswa .
Penelitian sebelumnya yang
berjudul  “Penerapan  Algoritma  C.45 Untuk Prediksi Minat Penjurusan Siswa di SMKN  N  1  Kademangan”  [5]  menjadi pandangan  dan  referesi  dalam  penelitian ini.  Penelitian  tersebut  menggunakan  5 atribut  sebagai  input,  kemudian  diproses dengan algoritma C.45 dan menghasilkan 4  jurusan.  Oleh  karena  itu,  dari permasalahan  tersebut  maka  dibutuhkan sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat menentukan  jurusan  calon  siswa  agar lebih  terarah  dan  efisien  waktu.  Sistem dibuat menggunakan algoritma C.45 yang berguna  untuk  mengeksplorasi  data, menemukan  relasi  tersembunyi  antara variabel  input  dengan  sebuah  variabel sasaran[6].  Penerapan  algoritma  C4.5 dalam melakukan prediksi sudah memiliki akurasi yang cukup baik dalam melakukan  penyeleksian  terhadap  data dengan prosedur yang terstruktur dengan baik melalui beberapa tahapan diantaranya proses klasifikasi dengan data mining[7].  Penerapan  algoritma  dengan menerapkan  teknik  data  mining  metode decision  tree  algoritma  C4.5  dapat memberikan informasi berupa klasifikasi[8]. Algoritma C4.5 terdiri dari beberapa  variabel  dan  atribut  yang dipergunakan untuk
mendapatkan informasi atau pengetahuan tentang suatu aturan  yang  sangat  mudah  dipahami dengan  penggambaran  sebuah  pohon keputusan  [9][10] . Decision  tree  yang dihasilkan  melalui  perhitungan  algoritma C4.5  sebagai  penarik  sebuah  keputusan menghasilkan  sebuah  informasi  yang dipergunakan  untuk  node  dalam  akar
pohon  sehingga  terbentuk  sebuah  pohon keputusan dengan menggunakan
perhitungan  atribut[11].  Algoritma  C4.5 dengan  decision  tree  memiliki  struktur kerja mulai dari root menuju paling daun, jika  diuji  dengan  data  uji [12][13]. Proses pencarian  nilai  pada  pohon  keputusan yang  dihasilkan  melalui  perhitungan dengan  menggunakan  nilai  gain  dan perhitungan entropy akurat [14] . Kelebihan  dari  algoritma  C4.5  dapat menangani  atribut  continue  dan  diskrit beserta  pengolahan  training  data  dengan missing value untuk memperbaiki
informasi  pada  gain  menggunakan  gain ratio [15].
Perbedaan penelitian ini dan penelitian  sebelumnya  terletak  pada  data yang  diinput  dan  hasil  klasifikasi.  Pada sistem  ini  input  data  menggunakan  nilai siswa  dan  hasil  tes  RIASEC  untuk memperkuat  hasil  klasifikasi . Sistem dibuat untuk calon siswa SMK dengan 4 tujuan  jurusan  yaitu  Tata  Boga,  Teknik Instalasi Listrik, Teknik Permesinan, dan Multimedia.Variable  yang  digunakan dalam proses prediksi yaitu Nilai Bahasa Indonesia,  Nilai  Bahasa  Inggris,  Nilai Matematika,  Nilai  PPKn,  dan  tes  bakat minat RIASEC.

## METODE
Penelitian  ini  untuk  menganalisis minat  penjurusan  calon  siswa  SMK. Kerangka  Penelitian  dilakukan  untuk memudahkan pengguna dalam mengidentifikasi masalah. Kerangka penelitian dalam Menentukan penjurusan SMK menggunakan C.45 sebagai berikut
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1,  Tahapan penelitian dilakukan sebagai berikut :
1)  Kondisi  Awal .  Pada  kondisi awal dalam menentukan penjurusan calon siswa  yaitu  calon  siswa  menentukan penjurusan tanpa bantuan sistem. Mereka hanya  mengandalkan  informasi  yang didapat bahkan ada yang memilih jurusan dengan  ikut  teman  mereka.  Mekanisme yang masih berjalan saat ini adalah calon siswa  memilih  jurusan  dengan  diberikan banyaknya pilihan jurusan yang ada pada SMK yang didaftar, hal tersebut memicu calon siswa memilih jurusan dengan asal asalan.  2) Usulan  Model .  Usulan  model yang  diusulkan  yaitu  calon  siswa  akan dibantu sistem dalam menentukan penjurusan  calon  siswa.  Metode  sistem tersebut  menggunakan  Algoritma  C.45. Tahap pertama usulan model adalah calon siswa  menginputkan  nilai  yang  sesuai dengan  surat  kelulusan  SMP  masing- masing.  Tahap  kedua  yaitu  nilai  yang sudah  diinputkan  akan  diproses  dengan perhitungan  algoritma  C.45  sehingga didapatkan  keputusan  jurusan  calon siswa.  Flowchart  perhitungan  algoritma C.45  dapat  dilihat  pada  gambar  2  3) Kondisi  Akhir .  Kondisi  akhir  yaitu berupa keputusan jurusan yang ditetapkan calon  siswa.  Hasil  yang  akan  muncul adalah  peminatan  yang  relevan  dengan nilai  yang  diinput.  Dengan  hasil  tersebut calon siswa akan lebih terarah menentukan  penjurusan  saat  PPDB berlangsung sehingga lebih efisien.
Gambar 2 Flowchart Algoritma C.45
Berdasarkan  Gambar  2,  proses dalam  melakukan  klasifikasi  jurusan dimulai  dengan  melakukan  persiapan dataset, dimana data yang harus disiapkan diantaranya  pemilihan  atribut  untuk diinputkan  ke  perhitungan  nilai entropy dan gain . Dalam proses pembuatan algoritma
C.45,  Ada  beberapa  tahapan  dalam membuat sebuah pohon keputusan dalam algoritma C4.5[11] yaitu:
1. Mempersiapkan  data  training.  Data training  biasanya  diambil  dari  data histori yang pernah terjadi sebelumnya atau disebut data masa lalu dan sudah dikelompokkan  dalam  kelas  –  kelas tertentu
2. Menghitung  akar  dari  pohon.  Akar akan  diambil  dari  atribut  yang  akan terpilih, dengan cara menghitung nilai gain  dari  masing-masing  atribut,  nilai gain  yang  paling  tinggi  yang  akan menjadi akar pertama. Sebelum menghitung  nilai  gain  dari  atribut,
hitung  dahulu  nilai  entropy.  Untuk menghitung  nilai  entropy  digunakan rumus n
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 )  = ∑− 𝑝𝑖 𝑙𝑜𝑔 ₂ 𝑝𝑖 (1) i=1 Keterangan : 𝑆 ∶ Himpunan kasus 𝑛 ∶ Jumlah partisi S 𝑝𝑖 ∶ Jumlah sampel pada kelas i Setelah  mengetahui  nilai entropy , untuk  memilih  atribut  sebagai  akar, didasarkan  pada  nilai  gain  tertinggi  dari atribut atribut yang ada. Untuk menghitung gain digunakan rumus seperti tertera dalam persamaan berikut: 𝐺𝑎𝑖𝑛 ( 𝑆 , 𝐴 )=
n
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( S ) − ∑ 𝑆𝑖 𝑆 x 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆𝑖 )    (2) i=1 Keterangan : Entropy (S) : Nilai Entropy seluruh himpunan Kasus A : Atribut
n : Jumlah partisi dalam atribut A Si : Jumlah kasus pada partisi ke i S : Jumlah Himpunan Kasus
3. Ulangi  Langkah  ke  2  hingga  semua record terpartisi
4. Proses  partisi  pohon  keputusan  akan berhenti saat :
a) Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama.
b) Tidak  ada  atribut  didalam record yang dipartisi lagi.
c) Tidak  ada  record  didalam cabang yang kosong
Setiap  atribut  memiliki  variabel.
Pada node akar, Hitung Kembali entropy dan gain setiap  variabel,  temukan gain tertinggi, hingga semua variable dieksekusi  dan  menemukan node daun.
Node daun merupakan hasil klasifikasi .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## HASIL
Berdasarkan  Gambar  2 Flowchart C.45, penelitian klasifikasi jurusan dimulai  dari  persiapan  dataset. Dataset diambil  dari  hasil  pengambilan  data  dan
observasi  pada  SMK  Bina  Karya  1 Karanganyar  di  Kabupaten  Kebumen. Data sudah dimasukkan ke dalam file csv. Terdapat  6  atribut  dalam  file  csv  yang sudah di siapkan terlihat pada tabel 1
Tabel 1 . Atribut Simbol Nama Atribut BI Nilai Bahasa Indonesia MTK Nilai Matematika B.Ing Nilai Bahasa Inggris PKN Nilai PPKn TK Tes kepribadian RIASEC Jurusan Klasifikasi jurusan
Berdasarkan tabel 1, 6 atribut telah ditetapkan berdasarkan pengambilan data dan  observasi.  Atribut  atribut  tersebut diantara nya Nilai Bahasa Indonesia yang disajikan  dalam  bentuk  angka,  Nilai Matematika yang disajikan dalam bentuk angka,  Nilai  Bahasa  Inggris  yang disajikan dalam bentuk angka, Nilai PPKn yang  disajikan  dalam  bentuk  angka,  Tes Kepribadian yang disajikan dalam bentuk polinominal,  dan  Jurusan  yang  disajikan dalam polinominal.
Terdapat  39 record data.  Pada atribut jurusan, terdapat 4 jurusan sebagai batasan  yaitu  Tata  Boga  (TBO),  Teknik Instalasi Listrik(TIL), Teknik Permesinan (TP),  dan  Multimedia(MM)  yang  dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2 . Penelitian
Berdasarkan tabel 2, hasil
ringkasan dapat dilihat pada tabel 3 Tabel 3 . Ringkasan Dataset Jml Kasus TBO TIL TP MM 39 9 10 10 10 Perhitungan  C.45  menggunakan Tools excel agar mengurangi resiko salah hitung.  Proses  perhitungan  C.45  sebagai berikut:
1) Menghitung Nilai Entropy
Perhitungan entropy dibagi menjadi
2 yaitu entropy (S) dan entropy (Si). Hasil Entropy (S) dapat dilihat pada tabel 4
Tabel 4 . Hasil Entropy (S)
Selanjutnya,  menentukan entropy (Si)  yang  merupakan  nilai entropy tiap varibel dari masing masing atribut. Setiap atribut  akan  diklasifikasi  kan  menjadi  2 varibel,  Jika  nilai  lebih  dari  83  maka variabel unggul, Jika kurang dari 83 kaka variabel  baik.  Hasil entropy (Si)  dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel 5 . Hasil Entropy Si Atrib ut Jml Kas us TB O TI L T P M M Entro py BI Baik 22 9 9 3 1 1.6497 Ungg ul 17 0 1 7 9 1.2533 MTK Baik 12 2 4 1 5 1.7841 Ungg ul 27 7 6 9 5 1.9659 BIng Baik 22 6 7 3 6 1.9400 Ungg ul 17 3 7 7 8 1.9015 PPkn Baik 14 6 3 3 2 1.8773 Ungg ul 25 3 7 7 8 1.9215 TM R 9 0 2 7 0 0.7642
I 6 1 5 0 0 0.6500 A 12 6 0 1 5 1.3250 S 2 1 0 1 0 1 E 5
0 0 1 4 0.7219 C 5 1 3 0 1 1.3709
Setelah semua entropy tiap variable dalam  atribut  ditemukan,  maka  tentukan nilai gain information untuk menentukan
BI MTK  BIn
g PK N TK Jurus an 81 86 82 81 Artistik TBO 80 82 83 80 Artistik TBO 89 87 83 85 Artistik TBO 77 86 80 79 Investigati f TBO 79 82 83 82 Artistik TBO 87 87 85 83 Sosial TBO 81 88 85 84 Artistik TBO 82 88 83 83 Conventio nal TBO 82 88 84 84 Artistik TBO 81 82 81 82 Investigati f TIL 82 84 89 84 Investigati f TIL 77 82 84 83 Conventio nal TIL 83 88 84 85 Conventio nal TIL 82 86 82 84 Realistik TIL
Jml Kasus TBO TIL TP MM Entropy 39 9 10 10 10 1,99855
node akar. Hasil  perhitungan gain dapat dilihat pada Tabel 6
Tabel 6 . Hasil Gain Information Atribu t Jml Kasu s T B O T I L T P M M Entrop y Gain Informa tion BI 0.5216 Baik 22 9 9 3 1 1.6497 Unggul 17 0 1 7 9 1.2533 MTK 0.0885 Baik 12 2 4 1 5 1.7841 Unggul 27 7 6 9 5 1.9659 BIng 0.0752 Baik 22 6 7 3 6 1.9400 Unggul 17 3 7 7 8 1.9015 PPkn 0.0928 Baik 14 6 3 3 2 1.8773 Unggul 25 3 7 7 8 1.9215 TM 0.9948 R 9 0 2 7 0 0.7642 I 6 1 5 0 0 0.6500 A 12 6 0 1 5 1.3250 S 2 1 0 1 0 1 E 5 0 0 1 4 0.7219 C 5 1 3 0 1 1.3709
Dari  Tabel  6,  Nilai Gain tertinggi adalah  atribut  Tes riasec yang  memiliki nilai gain 0,99489. Maka node akar pada pohon keputusan penelitian ini adalah Tes Kepribadian. Pohon keputusan sementara dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Pohon Keputusan
Sementara
Setelah  menentukan node akar, maka dari tiap varibel node akar tersebut, hitung  kembali  nilai entropy dan gain untuk  variable  selain  tes  kepribadian. Pertama, menentuan entropy dan gain dari variable realistic .  Hasil  perhitungan entropy dan gain realistik terlihat  pada tabel 7
Tabel 7 . Hasil Entropy dan Gain Realistik
Atribu t Jml Kasu s T B O T I L T P M M Entrop y Gain Informa tion Realistik Total 9 0 2 7 0 0.76
42 BI 0.4581 Baik 3 0 2 1 0 0.9182
Unggul 6 0 0 6 0 0
MTK 0.0817
Atribu t Jml Kasu s T B O T I L T P
M M Entrop y Gain Informa tion Baik 2 0 1 1 0 1 Unggul 7 0 1 6 0 0.5916 BIng 0.0247 Baik 3 0 1 2 0 0.9182 Unggul 6 0 1 5 0 0.6500 PPkn Baik 2 0 1 1 0 1 0.0817 Unggul 7 0 1 6 0 0.5916
Berdasarkan Tabel 7, Nilai Bahasa Indonesia  mendapatkan  hasil  tertinggi yaitu 0,45811, Oleh karena itu node anak selanjutnya setelah tes kepribadian adalah Nilai Bahasa Indonesia. Jika ditinjau dari detail  nilai  Bahasa  Indonesia  terdapat  2 label  yang  berpengaruh  dengan  nilai  BI yaitu  TIL  dan  TP.  Dalam  atribut  BI variabel  unggul  di  isi  oleh  jurusan  TP, Oleh karena itu TP merupakan node daun, dan  variable  baik  di  isi  oleh  TIL  karena hanya  ada  2  jurusan  yang  terisi  oleh  tes kepribadian riasec Hasil  pohon  keputusan  sementara dapat dilihat pada gambar 4
Gambar 4 . Hasil Pohon Keputusan Sementara Terlihat  pada  gambar  4,  variabel realistic sudah  terurai  sampai  ke  node daun,  maka  ulangi  langkah  yang  sama yaitu  hitung entropy dan gain hingga semua variabel pada atribut tes kepribadian  tereksekusi  semua.  Untuk hasil  perhitungan entropy dan gain variabel investigative dapat  dilihat  pada Tabel 8.
Tabel 8 . Hasil entropy dan Gain Investigative
Atribu t Jml Kasu s T B O T I L T P M M Entrop y Gain
Informa tion Investigatif Total 6 1 5 0 0 0.76 42 BI 0.109
Baik 4 1 3 0 0 0.8113 Unggul 2 0 2 0 0 0 MTK 0.109 Baik 2 0 2 0 0 0
Unggul 4 1 3 0 0 0.8113 BIng
Baik 4 1 3 0 0 0.8113  0.109
Atribu t Jml Kasu s T B O T I L T P M M Entrop y
Gain Informa tion
Unggul 2 0 2 0 0 0
PPkn Baik 2 1 1 0 0 1 0.301 Unggul 4 0 4 0 0 0
Dari  Tabel  8,  terdapat  2  jurusan yang  berpengaruh  pada  tes  kepribadian investigatif yaitu TBO dan TIL. Hasil gain tertinggi  adalah  Nilai  PKN.Pada  nilai PKN karakteristik Unggul, TIL memiliki pengaruh  penuh.  Oleh  karena  itu  nilai MTK dengan karakteristik Baik
berperngaruh  pada  jurusan  TBO.  Hasil pohon  sementara  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Gambar 5 . Hasil Pohon Keputusan

## Sementara
Perhitungan  selanjutnya  adalah perhitungan variabel artistic . Perhitungan entropy dan gain variabel artistik dapat dilihat pada Tabel 9
Tabel 9 . Hasil Entropy dan gain Artistik
Atribu t Jml Kasu s T B O T I L T P M M Entrop y Gain Informa tion Artistik Total 12 6 0 1 5 1.31 25 BI 0.6549 Baik 5 5 0 0 0 0
Unggul 7 1 0 1 5 1.1488 MTK 0.2213 Baik 4 2 0 0 2 0.5 Unggul 8 4 0 1 3 1.4056 BIng 0.1791 Baik 4 4 0 0 0 0 Unggul 8 2 0 1 5 1.2988 PPkn 0.1791 Baik 5 3 0 1 1 1.371 Unggul 7 4 0 0 4 0.8052
Dari Tabel 9 terlihat gain tertinggi adalah  Nilai  Bahasa  Indonesia  yaitu 0,6549.  Pada  nilai  Bahasa  Indonesia dengan  variabel  Baik,  TBO  berpengaruh penuh dalan tes kepribadian artistik . Pada variabel  Baik  terdapat  2  jurusan  yang berpengaruh  yaitu  MM  dan  TP.  Maka perhitungan entropy dan gain artistik berdasarkan  nilai  Bahasa  Indonesia  Baik dapat dilihat pada Tabel 10
Tabel 10 . Hasil Entropy dan Gain Artistik berdasarkan BI Atribu t Jml Kasu s T B O T I L T P
M M Entrop y Gain
Informa tion Artistik Total 7 1 0 1 5 1.14 88 MTK 0.7538 Baik 2 0 0 0 2 0 Unggul 5 1 0 1 3 1.371 BIng 1 Baik 1 1 0 0 0 0 Unggul 6 0 0 1 5 0.65 PPkn Baik 2 0 0 1 1 1 0.8575 Unggul 5 1 0 0 4 0.7219 Untuk lebih jelasnya, pohon keputusan  sementara  dapat  dilihat  pada
Gambar 6
Gambar 6. Hasil Pohon Keputusan Sementara
Selanjutnya  adalah  menentukan entropy dan gain variabel  sosial.  Hasil perhitungan  variabel  sosial  terlihat  pada Tabel 11.
Tabel 11 . Hasil Entropy dan Gain Sosial Atribu t Jml Kasu s T B O T I L T P M M Entrop y Gain Informa tion Social Total 2 1 0 1 0 1 BI
1
Baik 1 0 0 1 0 0 Unggul 1 1 0 0 0 0 MTK 0
Baik
0 0 0 0 0 0 Unggul 2 1 0 1 0 1 BIng 1
Baik
1 0 0 1 0 0
Unggul 1 1 0 0 0 0 PPkn 0 Baik 2 1 0 1 0 1
Unggul 0 0 0 0 0 0
Pada  variabel  Sosial,  terdapat  2 jurusan yang berpengaruh yaitu TBO dan TP. Atribut BI dan Bing memperoleh hasil gain yang sama yaitu 1, maka pilih salah satunya.  Pada  BI  maupun  Bing,  Nilai dengan  karakteristik  Baik  sama  sama berpengaruh  pada  jurusan  TP  sedangkan
variabel  unggul  TBO.  Agar  lebih  jelas, hasil  pohon  sementara  terlihat  pada
Gambar 7
Gambar 7. Hasil Pohon Keputusan
Sementara
Pada  gambar  7, node daun  pada variabel  Sosial  sudah  terurai.  Langkah selanjutnya  adalah  menentukan entropy dan gain varibel Enterprising .  Hasil perhitungan entropy dan gain variabel enterprising terlihat pada Tabel 12 Tabel 12. Hasil Entropy dan Gain Enterprising Atribu t Jml Kasu s T B O T I L T P M M Entrop y Gain Informa tion Enterprising Total 5 0 0 1 4 0.72 19 BI 0.3219 Baik 2 0 0 1 1 1 Unggul 3 0 0 3 0 0 MTK 0.171 Baik 2 0 0 0 2 0 Unggul 3 0 0 1 2 0.9183 BIng 0.7219 Baik 4 0 0 0 4 0
Unggul 1 0 0 1 0 0 PPkn 0.0729 Baik 1 0 0 0 1 0 Unggul 4 0 0 1 3 0.8113
Pada Tabel 12, Jurusan MM dan TP berpengaruh pada tes kepribadian enterprising . Untuk hasil pohon keputusan  sementara  dapat  dilihat  pada gambar 8.
Gambar 8. Hasil Pohon Keputusan
Sementara
Selanjutnya  adalah  menentukan
entropy dan gain pada variabel conventional .  Hasil  perhitungan  telihat pada Gambar 17
Tabel 13. Hasil Entropy dan Gain Conventional Atribu t Jml Kasu s T B O T I L T P M M Entrop y Gain Informa tion Enterprising Total 5 1 2 0 1 1.31 71 BI 0.722 Baik 4 1 3 0 0 0.811 Unggul 1 0 0 0 1 0 MTK 0.42 Baik 2 0 1 0 0 1 Unggul 3 1 2 0 0 0.918 BIng 0.42 Baik 3 1 1 0 0 0.585 Unggul 2 0 2 0 0 0 PPkn 0.42 Baik 2 1 1 0 0 1 Unggul 3 0 2 0 0 0.918
Berdasarkan  Tabel  13,  nilai gain tertinggi adalah atribut BI. Pada atribut BI memiliki 2 variabel yaitu unggul dan baik. Pada  variabel  unggul  jurusan  MM berpengaruh  penuh,  sedangkan  pada variabel  baik  terdapat  2  jurusan  yang berpengaruh.  Maka  dari  itu  harus dilakukan  perhitungan entropy dan gain untuk  variabel conventional berdasarkan nilai  BI  Baik.  Hasil  perhitungan  terlihat pada Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Entropy dan Gain Conventional berdasarkan BI Atribu t Jml Kasu s T B O T I L T P
M M Entrop y Gain Informa tion Enterprising Total 4 1 3 0 0 0.81 1 MTK 1.054 Baik 1 0 1 0 0 0 Unggul 3 1 2 0 0 0.5283 BIng 0.971 Baik 3 1 1 0 0 1 Unggul 2 0 2 0 0 0 PPkn 0.971 Baik 2 1 1 0 0 1 Unggul 3 0 2 0 0 0
Semua  variabel  sudah  tereksekusi, maka  dari  itu  sudah  didapatkan  sebuah pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  utuh dapat dilihat pada Gambar 9
Gambar 9. Hasil Pohon Keputusan Utuh

## PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil pohon keputusan pada Gambar 9, tes kepribadian memiliki pengaruh  yang  besar  terhadap  klasifikasi jurusan calon siswa SMK. Sesuai dengan tujuan  penelitian  dimana  calon  siswa diharapkan  dapat  lebih  terarah  sesuai minat dan kepribadian masing masing.
Untuk  menghitung  hasil  akurasi
dan melakukan pengujian data
menggunakan  bantuan  tools  Rapidminer. Hasil  Akurasi  pada  Rapidminer  terlihat pada Gambar 10

## Gambar 10 Hasil Pohon Keputusan Rapidminer
Berdasarkan  gambar  10,  akurasi data  uji  dengan  Rapidminer  pada penelitian  ini  menunjukkan  angka  75%. Dengan  menggunakan tools Rapidminer pada penelitian sebelumnya yang berjudul “Penerimaan  Calon  Siswa  Baru  dan Penentuan Penjurusan Dengan Algoritma C.45  SMK  Plus  PGRI  1  Cibinong”  [16] didapatkan  akurasi  90%..  Hal  tersebut kemungkinan  disebabkan  karena  data yang digunakan pada penelitian ini cukup kompleks  sedangkan  pada  penelitian sebelumnya  menggunakan  data  yang simple.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan sebelumnya,
proses perhitungan
menghasilkan  pohon  keputusan  dan rule rule  atribut  yang  berpengaruh  dalam menentukan  hasil  klasifikasi  jurusan. Ketelitian dalam perhitungan tentu sangat menentukan hasil. Dengan menggunakan tools Rapidminer hasil akurasi data testing
pada  penelitian  ini  sebensar  75%  .  Hasil akurasi pada jurusan TBO sebesar 100%, jurusan  TIL  sebesar  66.67%,  jurusan  TP sebesar  100%,  dan  jurusan  Multimedia sebesar 66.67%.

## SARAN
Pada  implementasi  C.45  untuk menentukan  jurusan  calon  siswa  SMK akurasi  yang  didapat  masih  belum meyakinkan.  Untuk  menyempurnakan penelitian  yang  teah  dilakukan,  peneliti selanjutnya  diharapkan  dapat  melakukan klasifikasi  dengan  data  yang  lebih kompleks  dan  konsisten.  Selain  itu peneliti  selanjutnya  diharapkan  mencoba algoritma algoritma lainnnya agar akurasi dapat  lebih  optimal  serta  dengan  adanya versi Mobile / Aplikasi diharapkan dapat dengan  mudah  diakses  oleh  kalayak umum  agar  dapat  meminimalisir  calon siswa yang salah jurusan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terimakasih saya sampaikan  kepada  pihak  sekolah  SMK Bina  Karya  1  Kecamatan  karanganyar Kabupaten Kebumen yang telah mengizinkan untuk pengambilan data dan observasi penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Artana, M. B., Herawati, N. T., AK, S.,  Atmadja,  A.  T.,  &  SE,  A.
“Pengaruh  Kecerdasan  Intelektual (IQ), Kecerdasan Emosional (EQ), Kecerdasan  Spiritual  (SQ),  dan Perilaku Belajar Terhadap Pemahaman Akuntansi (Studi Kasus Pada Mahasiswa S1 Akuntansi  Universitas  Pendidikan Ganesha Singaraja dan Mahasiswa S1 Akuntansi Universitas Udayana Denpasar”. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Akuntansi . 2014 [2] Rumsey,  M.  G. Personality  and interests  for  selection:  Theorical perspective.  Military  Psychology
,2020.
[3] Fikriyani,  D.  N.,  Nurbaeti,  N.,  & Hidayat,  D.R.  Pemilihan  karir Berdasarkan  Kepribadian  Pada
Siswa Kelas X MAN 2 Tangerang “Teori  Kepribadian  Karir  John L.Holland”. Jurnal Ilmiah Bimbingan  Konseling Undiksha, Vol 11, 2020 [4] S.D.  Anderson,  “Validitas  dan Reabilitas  Intrumen  Teori  Pilihan Karir Holland di Indonesia”. Bulletin of Conseling and Psichitherapy vol. 2, no.2, pp. 68– 73, 2020 [5] Devinda  Yulia,  Kusuma  A.P, D.F.H. Permadi. “Penerapan Algoritma  C.45  Untuk  Prediksi Minat penjurusan Siswa Di SMKN
1 Kademangan”. Jurnal mahasiswa Teknik  informatika vol. 6, no.2, pp. 683–900, 2022.
[6] Vol 3, P.B.N Setio, D.R.S Saputro, Wanarno Bowo. Pp 67-71, 2020.
[7] E. Hasmin and S. Aisa, “Penerapan Algoritma  C4.5  Untuk  Penentuan Penerima  Beasiswa  Mahasiswa,”
CogITo  Smart  J.,  vol.  5,  no.  2,  p. 308, 2019, doi: 10.31154/cogito.v5i2.219.308-320. [8] E.  P.  Cynthia  and  E.  Ismanto,
“Metode  Decision  Tree  Algoritma
C.45  Dalam  Mengklasifikasi  Data Penjualan  Bisnis  Gerai  Makanan Cepat  Saji,” Jurnal  Ris.  Sist.  Inf. dan Tek. Inform ., vol. 3, no. July, p.
1, 2018.
[9] S.  Wahyuni,  “Implementation  of Data  Mining  to  Analyze  Drug Cases Using C4.5 Decision Tree,”
J. Phys. Conf. Ser, vol. 970, no. 1,
2018
[10]   D. Kurniawan, A. Anggrawan, and
H. Hairani, “Graduation Prediction
System  On  Students  Using  C4.5 Algorithm,” MATRIK Jurnal
Manajemen Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer., vol. 19, no. 2, pp. 358–365, 2020.
[11] A.  Yuliana  and  D.  B.  Pratomo,
“Memprediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Kinerja Dosen Politeknik TEDC Bandung,” Semnasinotek  2017,  pp.  377–384, 2017.
[12] E.  Darmawan,  “C4.5  Algorithm Application  for  Prediction  of  Self
Candidate New Students in Higher Education,” J. Online Inform., vol.
3, no. 1, p. 22, 2018 . [13] N.  Anwar,  A.  Pranolo,  and  R. Kurnaiwan, “Grouping the community  health  center  patients based on the disease characteristics using  C4.5  decision  tree,”  IOP Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng.,  vol. 403, no. 1, pp. 1–6, 2018.
[14]  E.  P.  Cynthia  and  E.  Ismanto,
“Metode  Decision  Tree  Algoritma C.45  Dalam  Mengklasifikasi  Data Penjualan,” Jurnal  Riset  Sistem
Informasi Dan Teknik Informatika ., vol. 3, 1– 13, 2018. [15]  Yadi,”Implementasi
Algoritma
C.45  Clasfifikasi  Calon  Penerima Beasiswa”,Jurnal Simantec,Vol 11. No 1, 2022. [16]  Sumpena, Akbar Yuma, Nirat.”Penerimaan  Calon  Siswa Baru  dan  Penentuan  Penjurusan dengan Algoritma C.45 SMK Plus
PGRI  Cibinong, Jurnal  CKI  on Spot . Vol 11, no 2, 181-191, 2018