## Implementasi Data Mining Untuk Pengembangan Sistem Rekomendasi Pemilihan SMK Dengan Menggunakan  Algoritma Cart
Ade Septi Binjori
Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: adeseptibinjori1234@gmail.com

## Abstrak
Rekomendasi pemilihan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) adalah prosedur yang dilakukan untuk memberikan informasi pendukung kepada siswa yang tamatan SMP atau MTS dalam pemilihan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) untuk melanjutkan jenjang pendidikan SMP atau MTS ke jenjang pendidikan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Sebagian besar negara memiliki sistem pendidikan formal yang umumnya bersifat wajib. Pada setiap tahun, siswa akan mencari sekolah lanjutan yang cocok untuk dirinya. Persoalan muncul ketika terdapat banyak pilihan sekolah yang memberikan beragam tawaran dan pilihan kepada calon siswanya. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem  yang  tidak  hanya  memberikan  informasi  tentang  sekolah  saja,  melainkan  juga  mampu  memberikan  rekomendasi  sekolah berdasarkan kriteria yang diinginkan dari masing-masing calon siswa.  Pohon keputusan yang dihasilkan CART merupakan pohon biner yang  memiliki nilai  atribut  dengan  memilih  percabangan  yang paling  optimal dalam  menghitung  setiap  variabel-variabel.  Prinsip dari pohon  klafikasi  adalah  memilah seluruh  amatan  menjadi dua gugus  amatan  menjadi  dua  gugus amatan  berikutnya sehingga diperoleh jumlah amatan minimum pada tiap gugus amatan.
Kata Kunci: Rekomendasi, Data Mining, Metode CART.

## Abstract
Recommendation for choosing a Vocational High School (SMK) is a procedure that is carried out to provide supporting information for students graduating  from  SMP  or  MTS  in  the  selection  of  Vocational  High  Schools  (SMK)  for  advanced junior  high  school  or  MTS education to Vocational High School (SMK) education. Most countries have formal education systems that are usually needed. Every year, students will look for schools. Problems arise and contain many choices that provide a variety of offers and choices to prospective students. Therefore we need a system that not only provides information about schools, and also is not able to contribute to the approp riate school of each prospective student.The decision tree that produces CART is a binary tree that has attribute values by selecting the most optimal branching in each variable. The principle of the clafication tree is to separate all observations into two observation groups  into the next two observation groups, that is, the minimum number of tantrums when the observation group.
Keywords: Recommendation, Data Mining, CART Method.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  penelitian  ini  masalah  yang  dihadapi  Dinas  Pendidikan  Tapanuli  Utara  mengambil  keputusan  dalam  hasil rekomendasi pemilihan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) bagi tamatan jenjang pendidikan SMP atau MTS yaitu membuat pertimbangan  kepada  siswa  untuk  memilih  salah  satu  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  di  Kabupaten  Tapanuli berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan.  Data  mining  merupakan  suatu  proses  menemukan  hubungan  yang  berarti, pola,  dan  kecenderungan  dengan  memeriksa  dalam  sekumpulan  besar  data  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan  dengan menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti  teknik  statistik  dan  matematika.  Salah  satu  algoritma  data  mining  yaitu algoritma CART (Classifcation and Regression Tree) [1].
CART (Classifcation and Regression Tree) adalah salah satu metode atau algoritma dari salah satu teknik eksplorasi data  yaitu  teknik  pohon  keputusan.  CART  (Classifcation  and  Regression  Tree)  dikembangkan  untuk  melakukan  analisis klasifkasi  pada  peubah  respon  baik  yang  nominal,  ordinal,  maupun  kontinu.  CART  (Classifcation  and  Regression  Tree) menghasilkan  suatu  pobon  klasifikasi  jika  peubah  responnya  kategorik  dan  menghasilkan  pohon  regresi  jika  peubah responnya kontinu. Sebelumnya Algoritma CART sudah pernah dilakukan penelitian dengan judul Klasifikasi Pengangguran Terbuka Menggunakan Algoritma CART (Classifcation and Regression Tree) Diprovinsi Sulawesi Utara[2]. Nilai tingkat kesalahan  yang  paling  kecil  pada  pohon  klasifikasi  yang  diasilkan  akan  cenderung  membuat  pohon  ini  digunakan  untuk memperkirakan respon.   Oleh karena itu penulis mencoba untuk menyelesaikan permasalahan yang ada di Dinas Pendidikan Dan Kebudayaan Tapanuli Utara dengan salah satu teknik yang digunakan dalam pengolahan data yaitu data mining dengan menerapkan algoritma CART (Classifcation and Regression Tree) dengan memanfaatkan aplikasi Weka sebagai alat bantu untuk menerapkan rules yang akan dibangun menggunakan data mining dengan menerapkan algoritma CART (Classifcation and Regression Tree).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mini
Data Mining adalah Serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual  dari  suatu  basis  data  dengan  melakukan  penggalian  pola-pola  dari  data  dengan  tujuan  untuk  memanipulasi  data menjadi  informasi  yang lebih berharga yang diperoleh dengan cara mengekstraksi  dan mengenali pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat dalam basis data [3].
Hal 42-48

## 2.2 Rekomendasi
Rekomendasi adalah bentuk komunikasi sekaligus promosi tidak langsung dilakukan oleh para konsumen yang sudah pernah membeli  produk  atau  jasa  yang  kemudian  menceritakan  berbagai  pengalaman  yang  berkaitan  dengan  produk  atau  jasa tersebut kepada orang lain[4].

## 2.3 Pemilihan Sekolah
Secara umum pemilihan sekolah merupakan suatu hal yang sangat penting dikarenakan pilihan sekolah akan mempengaruhi pendidikan masa depan. Di era globalisasi saat ini membuat keputusan untuk memilih sekolah yang tepat tidak mudah. Selain jumlah sekolah yang banyak, setiap sekolah juga memberi beragam tawaran dan pilihan kepada para calon siswanya [5].

## 2.4 Sekolah Menengah Kejuruan
Sekolah Menengah kejuruan (SMK)adalah bagian dari sistem pendidikan yang mempersiapkan seseorang agar lebih mampu bekerja  pada  suatu  kelompok  pekerjaan  atau  satu  bidang  pekerjaan  daripada  bidang-bidang  pekerjaan  lainnya.  Dengan pengertian bahwa setiap bidang studi adalah pendidikan kejuruan sepanjang bidang studi tersebut dipelajari lebih mendalam dan kedalaman tersebut dimaksudkan sebagai bekal memasuki dunia kerja  Evans dalam Djojonegoro (1999) [6].

## 2.5 Algoritma Cart
CART (Classification and Regression Trees) adalah salah satu metode atau algoritma dari salah satu teknik eksplorasi data decision tree.  Metode ini dikembangkan oleh Leo Breiman, Jerome H. Fridman, Richard S. Olshen dan Charles J[2]. Langkah – langkah Metode Cart :
1. Susunlah  calon  cabang  (candidate  split)  yang  dilakukan  terhadap  seluruh  variabel  prediktor.  Daftar  yang  berisi  calon cabang disebut calon cabang mutakhir.
2. Berikan penilaian keseluruhan calon cabang mutakhir dengan menghitung besaran ɸ(𝑠|𝑡)
3. Tentukan cabang yang memiliki kesesuaian ɸ(𝑠|𝑡). Setelah noktah keputusan tidak ada lagi, Algoritma Cart dihentikan. Kesesuaian (goodness ) ɸ(𝑠|𝑡) dari calon cabang s pada noktah keputusan t, didefenisikan sebagai persamaan-persamaan berikut :
∅(𝑠|𝑡) = 2𝑃 𝐿 𝑃 𝑅 𝑄(𝑠|𝑡) (1)
𝑄(𝑠|𝑡) = ∑ |𝑃(𝑗| 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝑗≠1 t L ) – P ( 𝑗|t R ) (2)
t L =  cabang kiri dari noktah keputusan t t R =  cabang kanan dari noktah keputusan t
𝑃 𝐿 = 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖 (t L ) 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛
(3)
𝑃(𝑗|t L ) = 𝑗  𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖( t L 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑡
(4)
𝑃 𝑅 = 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛(t R) 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛
(5)
𝑃(𝑗|t R ) = 𝑗 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛(  t R ) 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑡
(6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setiap tahun pendidikan di Indonesia semakin maju dan berkembang seiring dengan semakin bertambahnya jumlah sekolah atau lembaga pendidikan. Sementara itu berdasarkan data dari Dinas Pendidikan Kabupaten Tapanuli Utara, bertambahnya jumlah sekolah yang berdiri  juga diimbangi dengan jumlah siswa yang semakin meningkat  pada tiap tahunnya. Sekolah- sekolah ini tidak jarang didirikan dalam jarak yang berdekatan dalam satu wilayah seperti halnya dengan sekolah menengah kejuruan  di kota Tapanuli Utara. Dewasa ini, sekolah tersebut tidak hanya bersaing dalam hal akademik melalui prestasi sekolah maupun akreditasi namun juga bersaing dalam mutu pendidikan yang baik untuk menarik minat calon siswa. Namun, permasalahan yang sering dihadapi yaitu banyak faktor-faktor yang akhirnya melatar belakangi siswa untuk memilih sebuah calon  sekolah  baik  variabel  eksternal  sekolah  maupun  internal.  Sehingga  siswa  dituntut  cerdas  dalam  menentukan  calon sekolah terbaik dan sesuai dengan kriterianya. Penelitian ini dilakukan dalam rangka membantu siswa  untuk memilih calon sekolah  menengah  kejuruan  terbaik  sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  diinginkan.  Penerapan  metode  CART  digunakan dalam  penelitian  ini  untuk  merekomendasikan  calon  sekolah  terbaik  bagi  siswa  dengan  memanfaatkan  data  sekolah menengah atas di Kota Tapanuli Utara. Metode Cart diterapkan untuk mencari probabilitas terbesar dari semua instance pada atribut target seperti  Nama Sekolah, Uang Sekolah, tingkat kelulusan dan nilai rata-rata minimal UN. Hasil dari penelitian ini yaitu sebuah sistem rekomendasi yang dapat membantu menyajikan informasi sekolah-sekolah menengah atas yang sesuai
dengan kriteria. Sehingga dapat menjadi  pertimbangan bagi  siswa untuk memilih calon sekolah menengah kejuruan yang terbaik sesuai dengan kriteria yang diajukan. Salah satu teknik pengolahan data yang dapat digunakan untuk masalah tersebut adalah algoritma cart melalui aplikasi WEKA versi 3.8.
Dalam  menyelesaikan  masalah  tersebut  diperlukan  data    dapat  dilakukan  analisa  pemilihan  SMK  terhadap  data khusus  pada  pengembangan  sistem  rekomendasi  pemilihan  SMK  sebelumnya.  Dengan  mengetahui  SMK  apa  saja  yang diminati oleh siswa baru. Dengan tujuan  untuk menentukan calon cabang terhadap seluruh prediktor dalam pemilihan SMK
Berikut  ini  adalah  data  pengembangan  sistem  rekomendasi  pemilihan  SMK  yang  akan  dijadikan  sampel  untuk analisa dan pengujian
Table 1. Data Training N O Nama Sekolah Uang Sekolah Tingkat Kelulusan Nilai Rata –Rata UN Jenis Sekolah 1 SMK  Negeri 1 Siatas Barita High (≤75.000) High 25 Good 2 SMK Negeri 1 Siborong-borong Medium (≤50.000) High 75 Good 3 SMK  Negeri 1 Muara Low (≤25.000) Low 25 Bad 4 SMKNegeri 1 Pagaran Low (≤25.000) Low 50 Bad 5 SMKNegeri 1 Losida Siatas Barita High (≤75.000) Medium 25 Bad 6 SMK Hki Tarutung Medium (≤50.000) Medium 50 Good 7 SMK Nusantara Siborong-borong Medium (≤50.000) Medium 75 Good 8 Smk Karya Tarutung Low (≤25.000) Medium 25 Good 9 SMK  Swasta Dharma Bakti  Siborong- Borong Medium (≤50.000) Medium 45 Good 10 SMK Hkbp Sarulla Medium (≤50.000) Medium 50 Good 11 SMK Hkbp 1 Saipaholon Medium (≤50.000) Low 60 Bad 12 SMK Hkbp 2 Sipaholon High (≤75.000) Low 45 Bad 13 SMK Swasta Parsaoran Parmonangan High(≤75.000) Low 50 Bad 14 SMK Swasta Gunung Karmel Low (≤25.000) Low 70 Good 15 SMK N 1 Pahae Julu Low (≤25.000) High 60 Good 16 SMK  Baginda Mulia Medium (≤50.000) High 30 Good Keterangan : 1. Nilai Rata-Rata UN: 3. Tingkat Kelulusan
a. Low (0-30), a. Low (0-29%)
b. Medium (31-50), b. Medium (30-59%)
c. High (51-75)
c. High (60-100%)
2. Uang Sekolah (Rp):
a. Low (≤25.000),
b. Medium (≤50.000),
c. High (≤75.000)
Berikut adalah tahapan-tahapan penyelesaian pada Algoritma CART untuk membentuk sebuah pohon keputusan dari data sekolah yang akan dijadikan acuan untuk pengembangan sistem rekomendasi pemilihan SMK pada Dinas pendidikan dan kebudayaan Tapanuli Utara yaitu :
Langkah  pertama  algoritma  CART  adalah  menyusun  calon  cabang  ( candidate  split) .  Penyusunan  ini  dilakukan terhadap seluruh variabel prediktor secara lengkap ( exhaustive) . Pada kasus ini, yang menjadi variabel prediktor seluruhnya adalah  Nama  Sekolah  ,Jumlah  Siswa  dan  Akreditasi.  Mari  kita  susun  calon  cabang  yang  lengkap  untuk  masing-masing variabel prediktor ini.Perhatikanlah bahwa pembuatan calon cabang akan selalu patuh pada ciri khas algoritma CART, yaitu adanya noktah keputusan yang selalu bercabang dua atau bercabang biner.
Calon cabang untuk variabel prediktor Uang Sekolah adalah sebagai berikut:
1. Uang Sekolah = High, Uang Sekolah = Low, Medium
2. Uang Sekolah = Low, Uang Sekolah = Medium, High
3. Uang Sekolah = Medium, Uang Sekolah = Low, High
Calon cabang untuk variabel prediktor Tingkat Kelulusan adalah sebagai berikut:
1. Tingkat Kelulusan = High, Tingkat Kelulusan = Low, Medium 2. Tingkat Kelulusan = Low, Tingkat Kelulusan = Medium, High
3. Tingkat Kelulusan = Medium, Tingkat Kelulusan = Low, High Calon cabang untuk variable predictor Nilai Rata- Rata UN  yang dapat diusulkan adalah sebagai berikut : 1.  Nilai Rata-Rata UN = High, Tingkat Kelulusan = Low, Medium
2.  Nilai Rata-Rata UN = Low, Tingkat Kelulusan = Medium, High
3.  Nilai Rata-Rata UN = Medium, Tingkat Kelulusan = Low, High Pada variabel prediktor Jenis Sekolah, calon cabang yang dapat diusulkan adalah sebagai berikut:
Hal 42-48
1. Jenis Sekolah = Good, Jenis Sekolah = Bad
2. Jenis Sekolah =  Bad, Jenis Sekolah = Good
Tabel 2. Keterangan  Data Jenis Sekolah No. Nama Kategori Nilai 1. Good 10 2. Bad 6
Mengingat ciri khas algoritma CART yang setiap noktah keputusannya bercabang biner, maka calon cabang akan diberi nama calon cabang kiri dan calon cabang kanan.
Tabel 3. Daftar calon cabang mutakhir (iterasi-1) Calon Cabang Calon Cabang Kiri (tL) Calon Cabang Kanan (tR) 1 Uang Sekolah = High Uang Sekolah = Low, Medium 2 Uang Sekolah = Medium Uang Sekolah = Low, High 3 Uang Sekolah = Low Uang Sekolah = Medium, High 4 Tingkat Kelulusan = High Tingkat Kelulusan = Low, Medium 5 Tingkat Kelulusan = Medium Tingkat Kelulusan = Low, High 6 Tingkat Kelulusan = Low Tingkat Kelulusan = Medium, High 7 Nilai Rata-Rata UN = High Nilai Rata-Rata UN = Low, Medium 8 Nilai Rata-Rata UN = Medium  Nilai Rata-Rata UN = Low, High 9 Nilai Rata-Rata UN = Low Nilai Rata-Rata UN = Medium, High 10 Jenis Sekolah = Good Jenis Sekolah = Bad 11 Jenis Sekolah = Bad Jenis Sekolah = Good
Langkah  kedua  algoritma  ini  akan  menilai  kinerja  keseluruhan  calon  cabang  yang  ada  pada  daftar  calon  cabang mutakhir. Untuk saat  ini, daftar calon  cabang mutakhir. Lalu, bagaimana mengukur kinerja masing-masing  calon  cabang yang terdaftar pada daftar tersebut?
Hasil perhitungan nilai kesesuaian bagi tiap calon cabang yang masih terdapat dalam daftar calon cabang mutakhir berikut ini :
Tabel 4. Perhitungan nilai kesesuaian untuk calon cabang  1, 2, , 4,  5, 6, 7, 8, 9, 10,11 (iterasi-1)
Untuk  mendapatkan  gambaran  mengenai  cara  mendapatkan  Tabel  4.2,  berikut  adalah  penjelasan  mengenai perhitungan nilai kesesuaian, misalnya bagi calon cabang nomor 1, yaitu calon cabang yang terdiri atas calon cabang kiri, yaitu  Uang  Sekolah  =  High,  dan  calon  cabang  kanan,  yaitu  Uang  Sekolah  =  (Low,  Medium).  Ada  1  buah  catatan  yang memenuhi Uang Sekolah = High yaitu catatan 2018. Adapun jumlah catatan pada data latihan yang dipertimbangkan saat ini 16 buah, yaitu Smk Negeri 1 Siatas Barita, Smk Negeri 1 Siborong-borong, Smk Negeri 1 Siborong-borong, Smk Negeri 1 Pagaran, Smk Negeri 1 Losida Siatas Barita, Smk Hki Tarutung, Smk Nusantara Siborong-borong, Smk Karya Tarutung,
Calon Cabang  PL PR Jenis Sekolah  P(j|tL) P(j|tR) 2.PL.PR  Q(s|t) ɸ(s|t) 1 1/16= 0,062 11/1= 0,687 Good 1/1= 1 7/7=1 0,851 1 0,343 Bad 0 3/3=1 2 7/16= 0,437 9/16= 0,562 Good 7/16=0,437  4/4=1 0,491 -0,437  -0,241 Bad 0 5/5=1 3 5/16= 0,312 10/1= 0,625 Good 3/16=0,187  7/7=1 0,39 1,688 0,658 Bad 2/16=0,125  3/3=1 4 4/16=0,25 12/1=0,75 Good 1/6=0,1660  5/15=0,333  0,375 0,584 0,219 Bad 0 4/6=0,25 5 6/16=0,375 10/1=0,625  Good 4/4=1 4/4=1 0,468 -1 0 Bad 0 5/5=1 6 6/16=0,375 10/1=0,625  Good 9/9=1 9/9=1 0,468 -1 -0,468 Bad 0 1/1=1 7 5/16=0,312 11/1=0,687 Good 1/1=1 7/7=1 0,428 -1 -0,428 Bad 0 3/3=1 8 6/16=0,375 10/1=0,625  Good 3/3=1 4/4=1 0,468 -1 -0,468 Bad 0 4/4=1 9 5/16=0,312 11/1=0,687  Good 1/1=1 6/6=1 0,428 -1 -0,428 Bad 0 1/1=1 10 10/16=0,625  6/16=0,375  Good 10/10=1 10/10=1 0,468 0 0, Bad 6/6=1 6/6=1 11 6/16=0,375 10/1=0,625  Good 6/6=1 6/6=1 0,468 0 0 Bad 10/10=1 10/10=1
Smk  Swasta Dharma Bakti  Siborong-Borong, Smk Hkbp Sarulla, Smk  Hkbp 1 Sipaholon, Smk  Hkbp 2 Saipaholon, Smk Swasta Parsaoran Parmonangan, Smk  Swasta Gunung Karmel, Smk N 1 Pahae Julu, Smk Baginda Mulia
PL = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑈𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑒𝑘𝑜𝑙𝑎ℎ  = 𝐻𝑖𝑔ℎ  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑘𝑒 − 1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑏𝑎ℎ𝑎𝑠 = 1 16 = 0,062
Ada 15 buah catatan yang memenuhi Uang Sekolah = Uang Sekolah = (Low, Medium), yaitu catatan Smk N 1 Muara, Smk N 1 Pagaran, Smk Swasta Gunung Karmel, Smk  N 1 Pahae Julu, Smk Negeri 1 Siborong-borong, Smk Negeri 1 Losida Siatas Barita, Smk Nusantara Siborong-borong, Smk  Swasta Dharma Bakti  Siborong-Borong, Smk Hkbp Sarulla, Smk  Hkbp 1 Sipaholon, Smk Baginda Mulia  sehingga dari persamaan didapatkan:
PR = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑈𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑒𝑘𝑜𝑙𝑎ℎ = Low, Medium  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑘𝑒 − 1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑏𝑎ℎ𝑎𝑠 = 15 16 = 0,937
Dari 11 buah catatan yang memenuhi syarat calon cabang kiri, yaitu Uang Sekolah = Medium adalah Catatan Jenis Sekolah Good
1. Enam  catatan  diantaranya,  yaitu  Catatan  Jenis  Sekolah  Good  Memenuhi  Uang  Sekolah  =    Medium    sehingga  dari persamaan didapatkan:
𝑃(𝑗|𝑡𝐿) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛  𝑈𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑒𝑘𝑜𝑙𝑎ℎ  = 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑢𝑚  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑘𝑒 − 2
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑏𝑎ℎ𝑎𝑠 = 2 16 = 0,125

## 2. Catatan memenuhi Uang Sekolah = Low sehingga dari persamaan didapatkan:
P(j|tL) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐾𝑒𝑙𝑢𝑙𝑢𝑠𝑎𝑛 =𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑘𝑒−3 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑏𝑎ℎ𝑎𝑠 = 3 5 =0,6
Sepuluh  buah catatan yang memenuhi  syarat  calon cabang kanan, yaitu Tingkat Kelulusan = Tingkat  Kelulusan = Low, Medium adalah catatan Smk Negeri 1 Muara, Smk N 1 Pagaran, Smk Hkbp 1 Sipaholon, Smk Hkbp 2 Sipaholon , Smk Swasta  Parsaoran  Parmonangan,  Smk  Swasta  Gunung  Karmel, Smk  Negeri  1  Losida  Siatas  Barita, SMK  HKI Tarutung, SMK Nusantara Siborong-borong, SMK Karya Tarutung.
1. Sembilan catatan diantaranya, yaitu catatan Smk Negeri 1 Muara, Smk N 1 Pagaran, Smk Hkbp 1 Sipaholon, Smk Hkbp 2 Sipaholon , Smk  Swasta Parsaoran Parmonangan, Smk Swasta Gunung Karmel, Smk Negeri 1 Siatas Barita, Smk Negeri 1 Siborong-borong, Smk Baginda Mulia Tingkat Kelulusan = Low, High sehingga dari persamaan didapatkan:
P(j|tR) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐾𝑒𝑙𝑢𝑙𝑢𝑠𝑎𝑛  = 𝐿𝑜𝑤, 𝐻𝑖𝑔ℎ  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑘𝑒 − 5 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑏𝑎ℎ𝑎𝑠
= 5 9 = 0,312
2. Sepuluh catatan diantaranya, yaitu Smk  Negeri 1 Losida Siatas Barita, Smk Hki Tarutung, Smk Nusantara Siborong- borong, Smk Karya Tarutung, Smk Swasta Dharma Bakti Siborong- borong, Smk Hkbp Sarulla, Smk Negeri 1 siatas Barita, Smk Negeri 1 Siborong- borong,Smk Negeri 1 Pahae Julu, Smk Baginda Mulia = Medium, High sehingga dari persamaan  didapatkan:
P(j|tR) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐾𝑒𝑙𝑢𝑙𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑢𝑚, 𝐻𝑖𝑔ℎ  𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑘𝑒 − 6 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑏𝑎ℎ𝑎𝑠 = 6 10 = 0,6
Selanjutnya didapatkan:
1. Nilai dari besaran 2.PL.PR = 2 (0,312) (0,625) = 0,39 2. Nilai dari besaran adalah
Q(s|t) = ∑ |P(j|tL) − P(j|tR)| = |1 − 0,187| + |1 − 0,125| = 1,688
𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖
𝑗=1
Dan akhirnya didapatkan pula : Φ(s|t) = 2 PL PR Φ(s|t) = 2(0,312)(0,625)(1,688) = 0,658
Perhitungan  nilai  kesesuaian  terhadap  calon  cabang  nomor  1  dapat  diambil  analoginya  sehingga  pembaca  dapat memeriksa perhitungan sejenis terhadap calon cabang yang lain. Selengkapnya, hasil perhitungan itu tersaji pada Tabel 4.4.
Langkah ketiga algoritma ini adalah menentukan calon  cabang manakah yang akan benar-benar dijadikan cabang. Hal ini dilakukan dengan memilih calon cabang yang memiliki nilai kesesuaian Φ(s|t) terbesar. Setelah itu, gambarkanlah percabangan sesuai hasil menjalankan algoritma. Jika tidak ada lagi noktah keputusan, pelaksanaan algoritma CART akan dihentikan. Namun, jika masih  terdapat  noktah  keputusan, pelaksanaan algoritma dilanjutkan dengan kembali  ke langkah kedua,  dengan terlebih dahulu membuang calon cabang yang telah berhasil menjadi cabang.
Dari Tabel 4. tampak bahwa calon cabang nomor 3 adalah calon cabang dengan nilai besaran kesesuaian terbesar dari pada calon  cabang yang lain, maka calon  cabang inilah yang akan kita pilih sebagai  cabang pada tahap ini sehingga kita memperoleh Gambar 1 dari iterasi-1 ini.
Gambar 1. Pohon keputusan bagi masalah Pemilihan SMK (iterasi-1)
1. Pada noktah dasar, kita masih berhadapan dengan seluruh catatan, yaitu catatan Smk Negeri 1 Siatas Barita, Smk Negeri 1 Siborong-borong, Smk Negeri 1 Siborong-borong, Smk Negeri 1 Pagaran, Smk Negeri 1 Losida Siatas Barita, Smk Hki Tarutung, Smk Nusantara Siborong-borong, Smk Karya Tarutung, Smk  Swasta Dharma Bakti  Siborong-Borong, Smk  Hkbp  Sarulla,  Smk    Hkbp  1  Sipaholon,  Smk    Hkbp  2  Saipaholon,  Smk    Swasta  Parsaoran  Parmonangan,  Smk Swasta Gunung Karmel, Smk N 1 Pahae Julu, Smk Baginda Mulia
2. Calon  cabang nomor 3 kini telah benar-benar menjadi cabang. Adapun cabang kirinya, yaitu cabang yang memenuhi syarat Uang Sekolah = Low dipenuhi oleh catatan Smk Negeri 1 Muara, Smk Negeri 1 Pagaran, Smk Hkbp 1 Sipaholon, Smk Hkbp  2 Sipaholon, Smk Swasta  Parsaoran Parmonangan dan karena nilai variabel prediktor bagi kedua catatan ini seluruhnya adalah Jenis Sekolah =  Bad, maka  noktah terminasi akan dihasilkan.
3. Cabang kanannya, yaitu cabang yang memenuhi syarat Uang Sekolah = Low, Medium dipenuhi oleh catatan Smk Negeri 1 Muara, Smk Negeri 1 Pagaran, Smk Karya Tarutung, Smk Swasta Gunung Karmel, Smk  Negeri 1 Pahae Julu, Smk Negeri 1 Siborong-borong,Smk Hki Tarutung, Smk Nusantara Siborong-borong, Smk Swasta Dharma Bakti Siborong- borong,  Smk  Hkbp  Sarulla,  Smk  Hkbp  1  Sipaholon,  Smk  Hkbp  2  Sipaholon,  Smk  Baginda  Mulia,  dan  karena  nilai variabel prediktor bagi catatan-catatan ini ada yang memiliki Jenis Sekolah = Bad, maka dihasilkanlah noktah keputusan. Karena merupakan noktah keputusan pertama, kita dapat menyebutnya noktah keputusan A. Noktah ini akan bercabang lebih lanjut karena bukan termasuk noktah terminasi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan implementasi dan pengujian Pemnfaatan Metode CART Dalam Pengembangan Sistem Rekomendasi Pemilihan SMK maka dapat ditarik beberapa kesimpulan Metode Cart pohon klafikasi bisa diterapkan untuk memilah seluruh amatan menjadi  dua gugus amatan dan memilah kembali gugus amatan tersebut menjadi dua gugus amatan berikutnya, sehingga diperoleh jumlah amatan minimum  pada gugus amatan berikutnya. Sehingga dapat  membentuk  pohon keputusan dengan data – data yang diproleh Dinas Pendidikan Tapanuli Utara Berdasarkan data pada Dinas Pendidikan Tapanuli Utara yang di jadikan data training, metode Cart berhasil mengklasifikasikan data yang diuji dengan menggunakan aplikasi Weka versi 3.8 dengan persentase keakuratan sebesar 100%..

## REFERENCES
[1] S. B. Alan, B. Efori and G. Permanan , "PEMANFAATAN ALGORITMA CLASSIFICATION AND REGRESSION TRESS (CART) UNTUK MEMPREDIKSI OMSET SPANDUK PADA CV. MOEHA ADVERTISING," KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 1, no. 1, pp. 345-354, 2017.
[2] Budi Santosa, Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis, 1st ed. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[3] Kusrini and Emha Taufiq Luthfi, Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi, 2009.
[4] Beta Noranita and Nurdin Bahtiar, "Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Pola Hubungan Tingkat Kelulusan Mahasiswa dengan Induk Mahasiswa," pp. 156-163, Oktober 2010.
[5] Dana Sulistyo Kusumo, "Data Mining dengan Algoritma Apriori pada RDBMS Oracle," Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, vol. 8, 2003.
[6] Finn Lee and Juan Santana, Data Mining: Meramalkan Bisnis Perusahaan, 1st ed. Jakarta: Elex Media Komputindo, 2010.
[7] Berry Michael and Gordon Linoff, Data Mining: Techniques For Marketing, Sales, Customer Relationship Management, 2nd ed. Canada: Wiley Publishing Inc, 2004.