## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   3 Hal: 120-127 e-ISSN: 2686-3154

## Prediksi Hasil Belajar Siswa Secara Daring pada Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode C4.5
Yetti Fitriani 1  , Sarjon Defit 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1 SMK Negeri 2 Padang Panjang
2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
yetti.fitriani@gmail.com

## Abstract
Student learning in schools has changed since the Covid-19 pandemic. Student learning in normal conditions is carried out face-to-face and turns into online or online learning. The research was conducted to predict student learning outcomes during the  COVID-19  pandemic  so  that  the  results  of  this  study  can  be used  as  a  reference  in  policymaking  in  schools.  The  C4.5 method was used in the study to classify the data for class XII of the Multimedia Department at SMKN 2 Padang Panjang and the classification results could predict student learning outcomes during the pandemic. Processed student value data were taken  from  1  (one)  subject  as  the  research  data  sample.  Analysis  of  the  value  of  student  learning outcomes  using  the  C4.5 Method to obtain new knowledge from student learning outcomes data carried out during the COVID-19 pandemic. The data analyzed consisted of attributes of attendance, assignments, daily tests, and test scores which influenced the decision criteria for student learning outcomes in  online learning. The learning outcome decision criteria consist of  "Satisfactory" and "Not Satisfactory"  which  refer  to  the  Minimum  Completion  Criteria.  Tests  conducted  on  the  training  data  of  learning  outcomes show that the value of the Daily Test is the most influential attribute in decision making. Implementation of the results using the  RapidMiner  Studio  9.2.0  software  and  produces  an  accuracy  of  83.33%  of  the  test  data  testing  with  the  rules  of  data analysis  training  results.  The  results  of  the  C4.5  classification  testing  method  in  this  study  can  be  used  to  predict  student learning outcomes. The test results with an accuracy of 83.33% can be recommended to help schools in making policies.
Keywords: Online Learning, Pandemic COVID-19, Data Mining, C4.5, Rules.

## Abstrak
Pembelajaran  siswa  di  sekolah  mengalami  perubahan  sejak  pandemi  Covid-19.Pembelajaran  siswa  pada  kondisi  normal dilaksanakan  secara  tatap  muka  berubah  menjadi  pembelajaran Online atau  Dalam  Jaringan  (Daring).  Penelitian  dilakukan untuk  memprediksi  hasil  belajar  siswa  pada  masa  pandemi  COVID-19  sehingga  hasil  penelitian  bisa  digunakan  untuk menjadi acuan dalam pengambilan kebijakan di sekolah.Metode C4.5 digunakan pada penelitian untuk mengklasifikasi data nilai siswa kelas XII Jurusan Multimedia di SMKN 2 Padang Panjang dan hasil klasifikasi dapat memprediksi hasil belajar siswa pada masa pandemi. Data nilai siswa yang diolah diambil dari 1 (satu) mata pelajaran sebagai sampel data penelitian. Nilai  hasil  belajar  siswa  dianalisa  menggunakan  Metode  C4.5  untuk  mendapatkan  pengetahuan  baru  dari  data  nilai  hasil belajar  siswa  yang  dilaksanakan  pada  masa  pandemi  COVID-19.Data  yang  dianalisa  terdiri  dari  atribut  absensi,  tugas, Ulangan  Harian  (UH)  dan  nilai  ujian  yang  mempengaruhi  kriteria  keputusan  hasil  belajar  siswa  pada  pelajaran  yang dilaksanakan secara daring. Kriteria keputusan hasil belajar terdiri dari “Memuaskan” dan “Kurang Memuaskan”
] yang mengacu kepada Kriteria Ketuntasan Minimal (KKM). Pengujian yang dilakukan terhadap data training hasil belajar menunjukkan  bahwa  nilai  Ulangan  Harian  (UH)  merupakan  atribut  yang  paling  mempengaruhi  terhadap  keputusan. Implementasi  hasil  menggunakan Software Rapid  Miner  Studio  9.2.0  dan  menghasilkan  akurasi  sebesar  83,33%  dari pengujian data testing dengan rule - rule hasil analisadata training . Hasil pengujian klasifikasi metode C4.5 pada penelitian ini bisa  digunakan  untuk  memprediksi  hasil  belajar  siswa.Hasil  pengujian  dengan  akurasi  sebesar  83,33%  sudah  dapat direkomendasikan untuk membantu pihak sekolah dalam membuat kebijakan.
Kata kunci: Daring, Pandemi COVID-19, DataMining , C4.5, Rule.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Pandemi  Covid-19  telah  membuat  banyak  perubahan pada  pola  kehidupan  di  masyarakat.Dunia  pendidikan merupakan  salah  satu  bidang  yang  mengalami perubahan sangat signifikan.Sistem-sistem yang dilaksanakan pada bidang pendidikan berubah menyesuaikan  dengan  kondisi  yang  ada  ditengah pandemi  Covid-19.  Perubahan  yang  sangat  drastis untuk  pendidikan  terjadi  pada  proses  pembelajaran siswa yang biasanya dilaksanakan di kelas secara tatap muka  beralih  pada  metode online atau  dalam  jaringan yang biasanya dikenal dengan sebutan daring.
SMKN  2  Padang  Panjang  sejak  pandemi  Covid-19 melaksanakan  pembelajaran  siswa  secara  daring. Pembelajaran  Daring  yang  dilaksanakan  di  SMKN  2 Padang  Panjang  dilakukan  dengan  menggunakan beberapa  aplikasi  maupun  portal  untuk  mendukung terlaksananya  pembelajaran  dalam  jaringan  seperti WhatsApp, Telegram, Google Classroom, dan beberapa aplikasi  lain  yang  tersedia  dan  sudah  melakukan kerjasama dengan Kemendikbud.
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yang  biasa disebut  dengan Data  Mining menghasilkan  pola  yang sangat  berharga  dari  data  yang  berukuran  besar.  KDD
menggunakan  beberapa  metode  untuk  mendapatkan informasi  baru,  di  antaranya  yang  sering  digunakan metode klasifikasi dengan Algoritma C4.5.
KDD  diartikan  sebagai  keseluruhan  proses  non-trivial untuk  mencari  dan  mengidentifikasi  pola  ( pattern ) dalam data, di mana pola yang ditemukan bersifat sah, baru,  dapat  bermanfaat  dan  dapat  dimengerti  [ 1 ].  Data Mining  sering  dianggap  sama  dengan Knowledge Discovery  in  Database (KDD),  padahal Data  Mining adalah  salah  satu  tahap  dari  rangkaian  proses pengolahan  data  pada  KDD.Data  Mining  bidang  ilmu yang tidak berdiri sendiri karena Data Mining memiliki keterkaitan  dengan  bidang  ilmu  lainnya  [ 2 ].  Metode- metode  yang  dapat  digunakan  dalam Data  Mining adalah  klasifikasi,  regresi,  seleksi  variabel,  market basket analisis dan clustering [ 3 ].
Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  yang  sudah  banyak dikenal  dan  digunakan  untuk  klasifikasi  data  yang memiliki atribut - atribut numerik  dan  kategorial  [ 4 ]. Metode  C4.5  banyak  digunakan  pada  penelitian  di bidang  pendidikan.  Metode  C4.5  untuk  memprediksi pekerjaan  lulusan  perguruan  tinggi  serta  menganalisa faktor-faktor  yang  mempengaruhi  lulusan  perguruan tinggi  mendapatkan  pekerjaan  dan  kualitas  dari pekerjaan  tersebut  [ 5 ].  Algoritma  C4.5  digunakan untuk  memprediksi  siswa  dalam  memperoleh  bantuan danapendidikan [ 6 ]. Algoritma C4.5 dimanfaatkan pada penerapan Educational Data Mining untuk memprediksi  hasil  belajar  siswa  SMAK  Ora  et  Labora [ 7 ].
Penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan Metode C4.5 adalah implementasi Decision Tree untuk prediksi  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  [ 8 ]. Memprediksi  mahasiswa  yang  berpotensi  non  aktif menggunakan Data  Mining dalam DecisionTree dan Algoritma C4.5 [ 9 ]. Mengatasi permasalahan pemberian beasiswa  yang kurang adil dan tidak efisien dengan  membuat  sistem  evaluasi  beasiswa  mahasiswa menggunakan pohon keputusan C4.5 [ 10 ].
Penerapan Metode C4.5 pada penelitian lainnya adalah sistem  prediksi  dan  evaluasi  prestasi  akademik mahasiswa  menggunakan Data  Mining ,  di  mana klasifikasi  dilakukan  untuk  menemukan  faktor-faktor yang mempengaruhi prestasi mahasiswa [ 11 ]. Mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi jenis kecelakaan dengan menggunakan Algoritma C4.5 [ 12 ]. Menggabungkan Algoritma C4.5 dengan Algoritma  Relief-F  untuk  mengatasi  permasalahan status stabilitas tegangan sistem agar dapat diidentifikasi secara online [ 13 ].
Pembelajaran  daring  walaupun  tidak  lagi  pandemi namun  tetap  akan  dipertahankan  dengan  dengan  pola- pola  tertentu.  Pandemi  COVID-19  menjadi  tonggak perubahan  pembelajaran  menjadi  daring,  diperkirakan sebagian  besar  pembelajaran  beberapa  disiplin  ilmu tetap akan dilakukan online bahkan setelah COVID-19 [ 14 ].  Siswa  mengalami  penurunan  semangat  belajar selama pembelajaran daring di masa pandemi COVID-
19  yang  disebabkan  oleh  berbagai  kondisi  lingkungan keluarga yang tidak kondusif [ 15 ].
Pendidik  dan  peserta  didik  banyak  yang  belum  siap menghadapi revolusi industri 4.0, tetapi dengan adanya pembelajaran  daring  pada  masa  pandemi  COVID-19 memaksa  semua  orang  untuk  siap  menghadapi perkembangan  teknologi  [ 16 ].  Beragam  cara  siswa dalam  menyikapi  dan  mengikuti  pembelajaran  daring, di  mana  dapat  mempengaruhi  hasil  belajar  siswa yangbisa  dilihat  dari  proses  penilaian  hasil  belajar seperti  penilaian  harian  terhadap  siswa  dalam  hal  ini bisa berupa tugas-tugas, ulangan harian dan lain-lain.
Perubahan  pola  pembelajaran  siswa  yang  dilaksanakan secara  daring  pada  masa  pandemi  inilah  yang  menjadi dasar  penelitian  ini,  sehingga  dapat  dilakukan  analisa terhadap  hasil  belajar  siswa.  Metode  C4.5  digunakan untuk  menganalisa  data  nilai  hasil  belajar  siswa  yang dilaksanakan  pada  masa  pandemi,  sehingga  dari  data nilai yang ada bisa digunakan untuk memprediksi hasil belajar  siswa  dan knowledge yang  didapatkan  bisa menjadi  pertimbangan  untuk  kebijakan  di  sekolah  dan bisa meningkatkan hasil pembelajaran.
Tujuan  yang  akan  dicapai  pada  penelitian  ini  adalah memahami  Metode  C4.5  untuk  memprediksi  hasil belajar  siswa  secara  daring  pada  masa  pandemi COVID-19 di SMK Negeri 2 Padang Panjang.Kemudian  menganalisa  nilai  hasil  belajar siswa  secara  daring  pada  masa  pandemi  COVID-19 untuk  mendapatkan knowledge yang  dihasilkan  dari data  nilai  hasil  belajar  siswa  tersebut  disertai  variabel- variabel  pembentuknya.  Setelah  itu  menguji  Metode C4.5  untuk  hasil  belajar  siswa  pada  masa  pandemi COVID-19  dengan  menggunakan Software Rapid Miner Studio 9.2.0.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  rancangan  dari  kegiatan penelitian yang dilakukan dalam mencari, merumuskan serta  menganalisa  hingga  dapat  menyusun  sesuatu dengan  langkah-langkah  yang  akan  digunakan  dan waktu  yang  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam memperoleh  dalam  analisa  data.  Metode  penelitian diperlukan  untuk  membantu  penulisan  dapat  terarah sesuai dengan masalah yang diteliti.
Kerangka  kerja  penelitian  dibuat  untuk  memudahkan penulis  dalam  melakukan  penelitian  agar  lebih  mudah dipahami dan tidak keluar dari pokok pembahasan.Langkah-langkah  yang  dibuat  dalam kerangka  kerja  penelitian  disusun  secara  sistematis guna  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada.Alur kerangka kerja penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian  pada  gambar dapat  diuraikan  masing-masing  langkahnya  sebagai berikut:
2.1 Mengidentifikasi Masalah
Tahap  identifikasi  masalah  merupakan  tahapan  awal penelitian.Peneliti  melakukan  perumusan  masalah  dari kondisi  hasil  belajar  siswa  pada  pembelajaran  yang dilaksanakan secara daring masa pandemi COVID-19.
2.2 Menganalisa Masalah
Pada  tahapan  ini  menganalisa  kondisi  penilaian  hasil belajar  pada  masa  pandemi  COVID-19,  supaya  dapat diketahui  variabel-variabel  penilaian  apa  saja  yang mempengaruhi hasil belajar siswa.
2.3 Mempelajari Literatur
Mempelajari  literatur  juga  sangat  penting  dilakukan agar  mempunyai  landasan  baik  secara  teoritis  yang benar  dan  dijelaskan  oleh  para  peneliti  dan  ahli sebelumnya. Kemudian literatur-literatur yang dipelajari  tersebut  diseleksi  dan  dipilih  literatur  mana yang  akan  digunakan  dalam  penelitian.  Literatur  yang diambil  dari  berbagai  sumber  yaitu  berupa  buku, artikel,  jurnal  ilmiah  tentang  Algoritma  C4.5,  Data mining , serta bacaan lain yang mendukung.
2.4 Mengumpulkan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  agar  dapat  memperoleh informasi sehingga tujuan dari penelitian menggunakan Metode  C4.5  ini  dapat  tercapai.Pengumpulkan  data dengan  melakukan  observasi  langsung  di  SMKN  2 Padang  Panjang.  Pengamatan  secara  langsung  dilokasi penelitian  untuk  melihat  data  yang  akan  diproses  dan data  yang diambil  merupakan data nilai siswa di SMK Negeri 2 Padang Panjang.
2.5 Menganalisa Data Menggunakan Metode C4.5
Analisa  data  dengan  Metode  C4.5  digunakan  untuk memprediksi  hasil  belajar  siswa  secara  daring  pada masa  pandemi  COVID-19.  Sebelum  dianalisa  dengan Metode  C4.5,  data  yang  dikumpulkan  melalui  tahap preprocessing (data cleaning dan transformation ) terlebih dahulu, sehingga menghasilkan data set berupa data training dan  data testing .  Setelah  itu  dilanjutkan dengan analisa data menggunakan Metode C4.5.

## 2.6 Mengimplementasikan Sistem
Implementasi  dilakukan  untuk  mendapatkan  pola terbaik dalam penelitian dalam  hal  terhadap penentuan kriteria  hasil  belajar  siswa  yang  “memuaskan”  dan “tidak  memuaskan”,  dengan  menggunakan  data training dan dibandingkan dengan data testing . Metode C4.5  menggunakan Tools  Data  Mining dan  untuk penelitian  ini  menggunakan Software Rapid  Miner Studio 9.2.0.
2.7 Hasil dan Pembahasan
Hasil  perhitungan  Metode  C4.5  tersebut  nantinya  akan terdapat rule - rule yang dihasilkan, kemudian dilakukan pengujian hasil yang diperoleh dari perhitungan manual tersebut dibandingkan dengan hasil dari Software Rapid Miner  Studio  9.2.0. Data  training dan data  testing diuji  coba  terhadap rule untuk  mendapatkan  nilai akurasinya.  Hasil rule dan knowledgenya dapat digunakan untuk rekomendasi kebijakan di sekolah.
3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Data
Objek yang diolah pada penelitian ini adalah nilai hasil belajar  siswa  pada  Penilaian  Tengah  Semester  (PTS) Semester  Ganjil  Tahun  Pelajaran  2020/2021  yang merupakan  puncak  dari  pandemi  COVID-19  dan pembelajaran  siswa  semuanya  dilaksanakan  secara daring.
Data  penelitian  didapatkan  dari  data  nilai  siswa  yang ada di Tata Usaha SMKN 2 Padang Panjang. Data yang digunakan  pada  penelitian  adalah  data  nilai  mata pelajaran  Desain  Media  Interaktif  (DMI),  dengan  data sampel  61  orang  siswa  kelas  XII  program  Keahlian Multimedia  yang  terdiri  dari  2  kelas  yaitu  1  kelas sebagai  data  training  dan  1  kelas  sebagai  data  testing. Data  nilai  DMI  menjadi  sampel  mata  pelajaran  yang akan  diklasifikasi  untuk  dapat  memprediksi  nilai  hasil belajar  pada  mata  pelajaran  yang  pelaksanaan pembelajarannya berada di masa pandemi COVID-19.
Data nilai yang dianalisa adalah nilai hasil belajar pada Penilaian Tengah Semester (PTS) Ganjil mata pelajaran DMI  disertai  variabel-variabel  yang  mempengaruhi hasil  nilai  mata  pelajaran  tersebut.  Hasil  belajar  yang akan  diprediksi  berdasarkan  nilai  hasil  PTS  yang merupakan  pengolahan  dari  beberapa  item  data  nilai yang  ada  penilaian  pembelajaran  siswa  yang  diambil pada  saaat  pembelajaran  daring  pada  masa  pandemi. Penelitian  menggunakan  data  nilai  mata  pelajaran untuk  memprediksi nilai  hasil belajar siswa pada  masa pandemi  kepada  salah  satu  mata  pelajaran  sebagai sampel data dengan menganalisa data nilai menggunakan  metode  C4.5  dengan  melihat  atribut- atribut  langsung  atau  data  internal  yang  berpengaruh langsung terhadap penilaian hasil belajar tersebut.
3.2 Analisa Sistem (Metode C4.5)
Metode C4.5 merupakan salah satu metode yang dapat digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  data  dan kemudian rule yang  didapatkan  dari  klasfikasi  data tersebut  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi.
Sistem yang akan dibangun dengan Metode C4.5 dalam penelitian  ini  adalah  melakukan  klasifikasi  terhadap data  nilai  hasil  belajar  siswa  sehingga  menghasilkan rule - rule yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi hasil  belajar  siswa  secara  daring  pada  masa  pandemi COVID-19.
Algoritma  C4.5  menganalisa  data  yang  ada  dengan melakukan  perhitungan entropy dan Gain sehingga menemukan Node dan Leaf yang  akan  membentuk pohon keputusan.  Pohon keputusan menghasilkan rule - rule dapat digunakan pada data lain untuk memprediksi hasil  belajar  siswa  pada  masa  pandemi  COVID- 19.Pengolahan  data  menggunakan  Algoritma  C4.5 untuk  nilai  hasil  belajar  siswa  dimasa  pandemi  dan rule - rule yang  dihasilkan  dari  analisa  data  dengan metode C4.5 dapat digunakan untuk memprediksi hasil belajar siswa.
Penerapan
Algoritma C4.5 dalam penelitian digambarkan dengan diagram proses agar lebih terarah dan  mudah  dipahami.    Diagram  akan  menggambarkan langkah-langkah  perhitungan  metode  C4.5  dalam menghasilkan  pohon  keputusan.  Diagram  proses  untuk Algoritma C4.5 penelitian terdapat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Diagram Proses Algoritma C4.5

## 3.2.1 Processing dan Transformasi Data
Sebelum  dilakukan  pengolahan  data,  data  tersebut sudah dalam keaadaan bersih dan siap untuk digunakan dengan  melakukan cleaning data.    Data cleaning dilakukan  menentukan  data-data  mana  saja  yang  akan dipergunakan  karena  pada  data  awal  terdapat  banyak data dan tidak semua atribut data yang akan digunakan maka  dilakukan cleaning data,  seperti  pada  data tersebut  terdapat  Nomor  Induk  Siswa  (NIS)  dan  jenis kelamin.
Tabel  1  merupakan  transformasi  dan  deskripsi  untuk hasil belajar siswa yang menggunakan 1 Atribut sebagai atribut target (Keputusan=Memuaskan atau Keputusan=Kurang  memuaskan).  Keputusan  untuk hasil  belajar  siswa  diambil  dari  data  Nilai  DMI  untuk Penilaian  Tengah  Semester  (PTS)  siswa.  Data  nilai siswa  tersebut  kemudian  ditransfromasi  dengan memberikan rangeatribut keputusan. Range yang digunakan pada keputusan hasil belajar siswa mengacu kepada  Kriteria  Ketuntasan  Minimal  (KKM)  mata pelajaran Kejuruan di SMKN 2 Padang Panjang.
Tabel 2 merupakan atribut penunjang  yang terdiri dari 4 atribut . Atribut penunjang pada Tabel 2 memerlukan beberapa  perubahan  pada atribut dan  nilai atribut sehingga  dapat  memudahkan  pada  saat  dilakukan pengolahan data menggunakan Algoritma C4.5. Atribut penunjang  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan atribut - atribut yang  menentukan  nilai atribut keputusan disajikan pada Tabel1 sampai dengan Tabel 3.
Tabel 1. Kriteria Keputusan dan Hasil Belajar
Kriteria hasil belajar Nilai Atribut Deskripsi Hasil Belajar Memuaskan Kriteria hasil belajarmemuask an jika nilai ≥ 65 Kurang Memuaskan Kriteria hasil belajarkurang memuaskan jika nilai < 65 Tabel 2. Atribut Penunjang dan Parameter Atribut Deskripsi Kategori Keterangan Absensi Persentase kehadiran siswa <70% Jika  kehadiran  siswa  kurang dari  70%.  minimal  kehadiran siswa  pada  masa  pandemi 70%.
>=70% Jika  kehadiran  sama  atau lebih  dari  70%,  minimal kehadiran  siswa  pada  masa pandemi 70% Tugas Rata-rata nilaitugas siswa A Rata-rata  nilai  tugas  siswa dengan range 85-100. B Rata-rata  nilai  tugas  siswa dengan range 75-84. C Rata-rata  nilai  tugas  siswa dengan range 65-74. D Rata-rata  nilai  tugas  siswa dengan range 0-64. UH Rata-rata nilai ulangan harian siswa A Rata-rata  nilai  ulangan  harian siswaa dengan range 85-100.
B Rata-rata  nilai  ulangan  harian siswa dengan range 75-84. C
Rata-rata  nilai  ulangan  harian siswa dengan range 65-74.
D Rata-rata  nilai  ulangan  harian siswa dengan range 0-64. Ujian Nilaiujian tengah semester A Nilai  ujian  tengah  semester dengan range 85-100.
B Nilai  ujian  tengah  semester dengan range 75-84.
C Nilai  ujian  tengah  semester dengan range 65-74. D Nilai  ujian  tengah  semester dengan range 0-64.
Tabel 3. Hasil Transformasi Data Training
Absensi Tugas UH Ujian Hasil Belajar <70% B A A Memuaskan >=70% A A B Memuaskan >=70% D B D
Kurang Memuaskan
>=70% A A C Memuaskan <70% D B B
Kurang Memuaskan
>=70% D A C
Memuaskan
>=70% A A B
Memuaskan
>=70% D A D
Memuaskan
>=70% A A D
Memuaskan
>=70% D D
D Kurang Memuaskan
Hasil  dari  transfomasi  data  siswa  berupa  data training dapat dilihat pada Tabel 3 . Data training terdiri dari 31 data nilai siswa, yang ditampilkan hanya 10 data.
3.2.2 Pengolahan data
a. Mencari Node 1
Langkah awal dalam membentuk pohon keputusan dengan  Algoritma  C4.5  adalah  dengan  melakukan beberapa  perhitungan  untuk  membentuk node 1,  yaitu menghitung Entropy Total, Entropy masing-masing atribut dan Gain untuk semua atribut .Hasil perhitungannya ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Node 1
No de S S1 S2 E G
1 Total 31 23 8 0,8238 Absensi 0,2982 <70% 8 2 6 0,8113 >=70% 23 21 2 0,4262 Tugas 0,2804 A 11 11 0 0,0000 B 6 5 1 0,6500 C 1 1 0 0,0000 D 13 6 7 0,9957 UH 0,4335 A 18 18 0 0,0000
B 4 1 3 0,8113
C 4 2 2 1,0000
D 5 2 3 0,9710 Ujian 0,1914 A 4 4 0 0,0000 B 7 6 1 0,5917 C 9 8 1 0,5033 D 11 5 6 0,9940
Perhitungan  tiap node sama  tahapannya  sama  seperti dimulai dengan perhitungan Entropy dan Gain . Berikut rumus perhitungan Entropy .
( )   ∑
(1)
Dimana  Sadalah  Jumlah  sampel  data  (sampling),  n adalah Jumlah partisi S, dan pi merupakan Proporsi dari Si terhadap S.
(     )
( ( ))
( ( ))
(     )
( ( ))
( ( ))
(      )
( ( ))
( ( ))
Perhitungan entropy tiap  nilai atribut (variabel atribut) berlaku  untuk  semua atribut .  Perhitungan  yang ditampilkan hanya 1 atribut saja. Kemudian dilanjutkan
dengan  perhitungan Gain semua atribut ,  yang ditampilkan hanya 1 atribut .
(              )
(     )   ∑
(              )
(( )
( ))
Tabel  4  perhitungan  Node  1  memperlihatkan Gain tertinggi adalah pada atribut UH dengan nilai = 0,4335 dan menjadi node akar untuk penghitungan algoritma C 4.5  berikutnya. Atribut UH  dengan  nilai atribut “A” mempunyai  keputusan  “Memuaskan”.  Atribut  UH dengan  nilai atribut “B”,  “C”  dan  “D”  masih mempunyai  nilai  yang  akan  dihitung,  dan  menjadi cabang untuk perhitungan pohon keputusan selanjutnya.  Pohon  keputusan  awal  ditampilkan  pada Gambar 3.
Gambar 3. Pohon Keputusan Awal
b. Mencari Node 1.1
Proses  pencarian node 1.1  tahapannya  sama  dengan node 1  dan  hasil  perhitungan Entropy dan Gainnya berada pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Node 1.1 No de S S1 S2 E
G
1.1 UH B 4 1 3 0,8113 Absensi 0,3113 <70% 2 0 2 0,0000 >=70%    2 1 1 1,0000 Tugas 0,8133 A 0 0 0 0,0000 B 1 1 0 0,0000 C 0 0 0 0,0000 D 3 0 3 0,0000 Ujian 0,1226 A 0 0 0 0,0000 B 1 0 1 0,0000 C 0 0 0 0,0000 D 3 1 2 0,9183
Tabel  5  memperlihatkan Gain tertinggi  adalah atribut Tugas  yang  akan  menjadi  cabang  akar  untuk  pohon keputusan  selanjutnya,  dengan  nilai Gain adalah 0.8113.  “Tugas_B”  sudah  mempunyai  keputusan “Memuaskan”,  dan  “Tugas_D”  mempunyai  keputusan “Tidak Memuaskan”.
Gambar 4. Pohon Keputusan Node 1.1
c. Mencari Node 2.1
Perhitungan  untuk node 2.1  merupakan  perulangan dengan pola yang sama seperti node 1 dan node 1.1.
Tabel 6. Perhitungan Node 2.1 No de
S S1 S2 E G
2.1 UH C 4 2 2 1,0000 Absensi 1,0000 <70% 2 0 2 0,0000 >=70% 2 2 0 0,0000 Tugas A 0 0 0 0,0000 B 1 1 0 0,0000
C 0 0 0 0,0000
D 3 1 2 0,9183 Ujian 0,5000 A 0 0 0 0,0000 B 1 1 0 0,0000 C 1 0 1 0,0000
D 2 1 1 1,0000
Hasil perhitungan pada Tabel 6 merupakan perhitungan pencarian Entropy , Gain dan  memilih gain tertinggi sebagai node akar sama halnya seperti pada node 1 dan node 1.1.
Proses  perhitungan node 2.1  untuk Entropy dan Gain pada  Tabel  6  yang  mempunyai  nilai Gain tertinggi adalah  Absensi  dengan  nilai gain sebesar  1,0000. Selanjutnya atribut Absensi  dengan  nilai atribut <70% mempunyai  keputusan  “Kurang  Memuaskan”  dan atribut Absensi dengan nilai atribut >=70% mempunyai keputusan  “Memuaskan”  akan  menjadi  cabang  akar untuk  pohon  keputusan  selanjutnya,  maka  pohon keputusan yang terbentuk adalah seperti Gambar 5.
d. Mencari Node 3.1
Perhitungan selanjutnya adalah untuk atribut “UH_D”, karena  cabang  akarnya  untuk node 3.1  masih memerlukan keputusan yang tepat.
Tabel 7. Perhitungan Node 3.1 No de S S1 S2 E
G 3.1 UH D 5 2 3 0,9710 Absensi 0,0200 <70% 3 2 1 0,9183 >=70% 2 1 1 1,0000 Tugas 0,5710 A 0 0 0 0,0000 B 2 1 1 1,0000 C 1 1 0 0,0000 D 2 0 2 0,0000 Ujian 0,9710 A 0 0 0 0,0000 B 1 1 0 0,0000 C 1 1 0 0,0000 D 3 0 3 0,0000
Proses  perhitungan  node  3.1  untuk  entropy  dan  gain terlihat  pada  Tabel7,  yang  mempunyai  nilai Gain tertinggi adalah atribut Ujian dengan nilai gain sebesar 0,9710.  Selanjutnya atribut Ujian  dengan  nilai atribut B  mempunyai  keputusan  “Memuaskan”, atribut Ujian dengan  nilai atribut C  mempunyai  keputusan “Memuaskan” dan atribut Absensi dengan nilai atribut D  mempunyai  keputusan  “Kurang  Memuaskan”  akan menjadi cabang akar untuk pohon keputusan selanjutnya,  maka  pohon  keputusan  yang  terbentuk adalah seperti Gambar 6.
Gambar 6. Pohon Keputusan Node 3.1
Gambar  6  merupakan  pohon  keputusan  dengan  akar cabang terakhir karena setiap node cabang sudah habis atau  mempunyai  keputusan  masing-masing.  Pohon keputusan  tersebut  sudah  dapat  menghasilkan rule dan knowledge .
Berdasarkan  pohon  keputusan  terakhir  yang  terbentuk pada  Gambar  6,  maka rule - rule keputusan  yang dihasilkan dijabarkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Daftar Aturan ( Rule ) Pohon Keputusan Akhir
No Aturan ( Rule ) 1 IF UH = A THEN Keputusan Memuaskan 2 IF UH = B AND Tugas = B THEN Keputusan Memuaskan 3 IF UH = B AND Tugas = D THEN Keputusan Kurang Memuaskan 4 IF UH = C AND Absensi =   >=70%
THEN Keputusan Memuaskan
5
IF UH = C AND Absensi =    <70%
THEN Keputusan Kurang Memuaskan 6 IF UH = D AND Ujian = B THEN Keputusan Memuaskan 7 IF UH = D AND Ujian = C THEN Keputusan Memuaskan 8
IF UH = D
AND Ujian = D THEN Keputusan Kurang Memuaskan
Penelitian  yang  dilakukan  dengan  Metode  C4.5 terhadap data nilai hasil belajar siswa di masa pandemi menghasilkan rule - rule keputusan  yang  ditampilkan pada  Tabel  8. Rule - rule keputusan  tersebut  bisa digunakan  untuk  memprediksi  hasil  belajar  siswa pembelajaran  daring  suatu  mata  pelajaran  pada  masa pandemi COVID-19 di SMKN 2 Padang Panjang.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap  data  nilai hasil belajar siswa menggunakan software Rapid Miner Studio  9.2.0.  Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui kecocokan  hasil  klasifikasi output dan  pohon keputusannya.
Gambar 7. Klasifikasi Output Pengujian RapidMiner
Gambar 8. DecisionTree hasil RapidMiner 9.2.0
Rule-rule hasil pengujian RapidMiner Studio 9.2.0:
1. IF UH = A, THEN Keputusan Memuaskan
2. IF  UH  =  B  AND  Tugas  =  B,  THEN  Keputusan Memuaskan
3. IF  UH  =  BAND  Tugas  =  D,  THEN  Keputusan Kurang Memuaskan
4. IF  UH  =  CAND  Absensi  =      >=70%,  THEN Keputusan Memuaskan
5. IF  UH  =  C  AND  Absensi  =        <70%,  THEN Keputusan Kurang Memuaskan
6. IF  UH  =  DAND  Ujian  =  B,  THEN  Keputusan Memuaskan
7. IF  UH  =  DAND  Ujian  =  C,  THEN  Keputusan Memuaskan
8. IF  UH  =  DAND  Ujian  =  D,  THEN  Keputusan Kurang Memuaskan
Pengujian  dengan  menggunakan  RapidMiner  Studio 9.2.0  menghasilkan  klasifikasi outputrule dan  pohon keputusan yang sama dengan hasil perhitungan manual C4.5.  Klasifikasi output dan rule ditampilkan  pada Gambar 7, sedangkan hasil pohon keputusan ( DecisionTree ) pada Gambar 8.
Setelah  pengujian  untuk rule pohon  keputusan dilanjutkan dengan pengujian data testing menggunakan Software Rapid Miner. Data testing yang diuji sebanyak 30 data nilai siswa.
Gambar 9. Hasil Pengujian Data Testing
Pengujian data testing dengan Rapid Miner Studio 9.2.0 berada pada Gambar 9.
1. Accuracy : 83,33%.
2. Precision : Prediksi “Kurang Memuaskan” 61,54%, Prediksi “Memuaskan” 100%.
3. Class  Recall :  “Kurang  Memuaskan”  100%, “Memuaskan” 77,27%.
4. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian dan pembahasan yang dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan  yaitu:  Klasifikasi Metode  C4.5  terhadap  nilai  hasil  belajar  siswa menghasilkan rule-rule dan knowledge yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  hasil  belajar  siswa secara  daring  pada  masa  pandemi  COVID-19. Pengujian yang dilakukan dengan Software RapidMiner Studio.9.2.0  mendapatkan  akurasi  sebesar  83,33%, dengan  nilai  akurasi  ini  maka  sudah  dapat  digunakan sebagai rekomendasi kebijakan di sekolah.
Penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan  data yang  lebih  banyak  untuk  mendapatkan rule-rule yang lebih  bervariasi  sehingga  mendapatkan  tingkat  akurasi yang lebih baik.

## Daftar Rujukan
[1] Maulana,  A.,  &  Fajrin,  A.  A.  (2018).  Penerapan  Data  Mining
Untuk  Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Dengan  Algoritma Fp-Growth  Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Spare  Part  Motor. Klik-Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer,  5 (1),  27.  DOI: https://doi.org/10.20527/klik.v5i1.100 .
[2] Buulolo,  Efori.  (2020). Data  Mining  untuk  Perguruan  Tinggi . Yogyakarta: Deepublish. 6 .
[3] Febianto,  N.  I.,  &  Palasara,  N.  (2019).  Analisa  Clustering  K- Means  Pada  Data  Informasi  Kemiskinan  di  Jawa  Barat  Tahun 2018. Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan  Komputer),  8 (2), 130. DOI: https://doi.org/10.32736/sisfokom.v8i2.653
[4] Elisa,  E.  (2017).  Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  dalam Data  Mining  Untuk  Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab
Kecelakaan  Kerja  Kontruksi  PT.  Arupadhatu  Adisesanti. Jurnal Online Informatika, 2 (1). DOI:
https://doi.org/10.15575/join.v2i1.71 .
[5] Zhou,  F.,  Xue,  L.,  Yan,  Z.,  &  Wen,  Y.  (2020).  Research  on College  Graduates  Employment  Prediction  Model  Based  On C4.5  Algorithm. Journal  of  Physics:  Conference  Series,  1453 . DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1453/1/012033 .
[6] Hendrian,  S.  (2018).  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk
Memprediksi  Siswa  dalam  Memperoleh  Bantuan  Dana Pendidikan. Faktor Exacta, 11 (3). DOI: https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v11i3.2777 .
[7] David,  D.  (2019).  Penerapan  Educational  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Hasil Belajar  Siswa  SMAK  Ora  et  Labora. Jurnal Ilmu Komputer, 12 (2). DOI:
https://doi.org/10.24843/jik.2019.v12.i02.p02 .
[8] Dengen, C. N., Kusrini, K., & Luthfi, E. T. (2020). Implementasi Decision  Tree  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat Waktu. Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA, 10 (1). DOI: https://doi.org/10.30700/jst.v10i1.484 .
[9] Gaol, N. Y. L. (2020). Prediksi Mahasiswa Berpotensi Non Aktif Menggunakan Data Mining dalam Decision Tree dan Algoritma
C4.5. Jurnal  Informasi  dan  Teknologi,  2 (1),  23–29.  DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v2i1.22 .
[10] Wang,  X.,  Zhou,  C.,  &  Xu,  X.  (2019).  Application  of  C4.5 Decision  Tree  for  Scholarship  Evaluations. Procedia  Computer Science, 151 , 179–184. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.04.027 .
[11] Rolansa, F., Yunita, Y., & Suheri, S. (2020). Sistem Prediksi dan Evaluasi Prestasi Akademik Mahasiswa di Program Studi Teknik Informatika  Menggunakan  Data  Mining. Jurnal  Pendidikan Informatika dan Sains, 9 (1). DOI: https://doi.org/10.31571/saintek.v9i1.1696 .
[12] Li,  J.,  He,  J.,  Liu,  Z.,  Zhang,  H.,  &  Zhang,  C.  (2019).  Traffic Accident Analysis Based on C4.5 Algorithm in WEKA. MATEC Web of Conferences, 272 . DOI:
https://doi.org/10.1051/matecconf/201927201035 .
[13] Meng,  X.,  Zhang,  P.,  &  Zhang,  D.  (2020).  Decision  Tree  for Online  Voltage  Stability  Margin  Assessment  Using  C4.5  and Relief-F Algorithms. Energies, 13 (15). DOI:
https://doi.org/10.3390/en13153824 .
[14] Kumar,  R.  (2020).  Assessing  Higher  Education  in  COVID-19
Era. Brock Education Journal, 29 (2). DOI:
https://doi.org/10.26522/brocked.v29i2.841 .
[15] Cahyani, A., Listiana, I. D., & Larasati, S. P. D. (2020). Motivasi Belajar Siswa SMA pada Pembelajaran Daring  di Masa Pandemi Covid-19. IQ (Ilmu Al-Qur’an): Jurnal Pendidikan Islam, 3 (01), 123–140. DOI: https://doi.org/10.37542/iq.v3i01.57 .
[16] Siahaan, M. (2020). Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Dunia Pendidikan. Jurnal  Kajian  Ilmiah,  1 (1),  73–80.  DOI: https://doi.org/10.31599/jki.v1i1.265 .