Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 91-106 E- ISSN 2503-2933 91

## Analisis Kelayakan Calon Pengawas Sekolah Dengan Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree
Irma Rahmianti* 1 , Eva Agustina Suparti 2 , Christina Juliane 3
1,2,3 Jurusan  Sistem  Informasi,  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer; Jalan Ir. H. Juanda Nomor 96 Bandung Telp.(022) 2502121 e-mail: * 1 Irmabkd@gmail.com 2 Eva.Asa.Budiman77@gmail.com,
3 Christina.juliane@likmi.ac.id

## Abstrak
Pengawas  sekolah  mempunyai  peranan  penting  dalam  dunia  pendidikan  yang  bertugas untuk meningkatkan kualitas pendidikan. Kualifikasi pengawas sekolah yang kompeten sangat diperlukan  untuk  mengasai  kinerja  akademik  dan  manajemen  lembaga  pendidikan.    Pada pelaksanaan  seleksi  calon pengawas sekolah  setiap  peserta  wajib  memenuhi  persyaratan  dari tingkat  pendidikan,  golongan,  usia,  masa  kerja  guru  serta  sertifikat  pendidik.  Untuk menentukan kelulusan,  disusun  suatu  syarat  tertentu yang  digunakan sebagai landasan dalam penilaian. Algoritma C4.5 digunakan dalam metode data mining Decision Tree klasifikasi data yang  menghasilkan  satu  pohon  keputusan.  Hasil  uji  dataset  dengan  algoritma  C4.5  untuk menentukan  kelayakan  calon  pengawas  sekolah  dengan  menggunakan  tools  Rapidminer memiliki  nilai  bagus  perhitungan  accuracy  sebesar  95,07%,  perhitungan  precision  yang diperoleh  nilainya  100%,  dan  perhitungan  recall  sebanyak  82,28%.  Pengetahuan  yang dihasilkan dijadikan acuan dalam kelayakan calon pengawas sekolah.
Kata kunci — Data mining, Algoritma C4.5, Klasifikasi, Decision Tree

## Abstract
School  supervisors  have  an  important  role  in  the  world  of  education  whose  job  is  to improve the quality of education. Qualifications of competent school supervisors are needed to master  academic  performance  and  management  of  educational  institutions.  In  the implementation  of  the  selection  of  prospective  school  supervisors,  each  participant  must  meet the requirements of the level of education, class, age, years of service of teachers, and educator certificates. To determine graduation, certain conditions are prepared that are used as the basis for the assessment. The C4.5 algorithm used in the Decision Tree data mining method of data classification  that  produces  one  decision  tree.  The  results  of  the  dataset  test  using  the  C4.5 algorithm to determine the feasibility of prospective school supervisors using Rapidminer tools have good values, the accuracy calculation is 95.07%, the precision calculation is 100%, and the  recall  calculation  is  82.28  %.  The  resulting  knowledge  is  used  as  a  reference  in  the eligibility of prospective school supervisors.
Keywords — Data mining, C4.5 Algorithm, Classification, Decision Tree
92 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 91-106 E-ISSN 2503-2933
Irma , et., al [ Analisis Kelayakan Calon Pengawas Sekolah Dengan Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree ] IJCCS Vol. x, No _page–end_page

## 1. PENDAHULUAN
Pengawas  sekolah  dalam  dunia  pendidikan  memiliki  tugas  yang  berkaitan  dengan peningkatan kualitas pendidikan. Adanya pengawasan dapat membantu tenaga pendidik dalam meningkatkan  kinerja,  sehingga  tujuan  pendidikan  dapat  tercapai.  Berjalannya  suatu  sistem manajemen di sekolah dapat terlaksana dengan baik karena adanya pengawasan. Melalui adanya pengawasan tersebut dapat dilakukan evaluasi dan perbaikan kinerja tenaga pendidikan.
Data satu-satunya terkait kompetensi pengawas saat ini adalah hasil dari uji kompetensi pengawas  sekolah  oleh Kemendikbud  pada  tahun  2015  yang  memetakan  dan  menggambarkan tingkat  kompetensi  pengawas  sekolah  secara  nasional.  Pelaksanaan  uji  kompetensi  diikuti 24.293 pengawas sekolah secara nasional berdasarkan jenis, jenjang, dan masa kerjanya.
Kesimpulan  hasil  uji  kompetensi  tersebut  yakni  untuk  nilai  rata-rata  kompetensi pengawas  sekolah  adalah  55,24,  untuk  dimensi  supervisi  manajerial  adalah  57,53,  untuk dimensi supervisi akademik adalah 56,06, untuk dimensi penelitian dan pengembangan adalah 54,24, dan untuk dimensi evaluasi pendidikan adalah 53,12.
Permenpan RB No. 21 Tahun 2010 mengungkapkan bahwa Pegawai Negeri Sipil (PNS) pertama kali diangkat sebagai Pengawas Sekolah memiliki sejumlah syarat yang harus dipenuhi, yaitu  masih  menjabat  sebagai  guru  dan  bersertifikat  pendidik,  memiliki  pengalaman  mengajar minimal 8 tahun, ijazah terendahnya S1, memiliki keterampilan keahlian di bidang pengawasan, pangkat minimal Penata, usia tertingginya 55 tahun, lulus seleksi pengawas, ada STTPP calon pengawas dan SKP 2 tahun terakhir minimal bernilai baik.
Jabatan  Fungsional  Pengawas  sekolah  bertugas  untuk  memantau  implementasi manajemen  sekolah  dan  pembelajaran  di  kelas  [1].  Kualifikasi  pengawas  sekolah  yang kompeten  sangat  diperlukan  untuk  mengawasi  kinerja  akademik  dan  manajemen  pendidikan. Seleksi  guru  yang  layak  dicalonkan  menjadi  pengawas  sekolah  harus  mempertimbangkan berbagai aspek sehingga menghasilkan pengawas sekolah yang berkualitas.
Meningkatnya  kualitas  pendidikan  bukan  hanya  bergantung  pada  pengawas  sekolah, melainkan melalui evaluasi yang diberikan, dilakukan perbaikan dari berbagai aspek baik guru, sarana  dan  prasarana,  dan  sebagainya.  Guru  menjadi  komponen  utama  untuk  meningkatkan mutu pendidikan melalui pengajaran di kelas hingga manajemen sekolah. Guru juga diharuskan melakukan  inovasi  dalam  pengajaran  untuk  mengatasi  adanya  perkembangan  zaman. Teknologi-informasi  serta  ilmu  pengetahuan  akan  terus  berkembang,  sehingga  pembelajaran yang efektif dan inovatif perlu dilakukan untuk meningkatkan kompetensi siswa sekaligus guru. Tenaga  pendidik  profesional  menjadi  aspek  penting  untuk  meningkatkan  kualitas  pendidikan [2].  Tenaga  pendidikan  profesional  merupakan  tenaga  pendidik  yang  mampu  beradaptasi terhadap perubahan dan perkembangan zaman.
Pengawasan  atau  biasa  disebut  dengan  supervisi  merupakan  aspek  yang  tidak  dapat ditinggalkan  dalam  proses  pembelajaran,  mengingat  bahwa  dalam  upaya  meningkatkan  mutu pendidikan  diperlukan  adanya  evaluasi,  sedangkan  evaluasi  sendiri  ada  melalui  adanya pengawasan. Suhertian [3] mengungkapkan bahwa pengawasan merupakan suatu upaya dalam memberikan  layanan  kepada stakeholders pendidikan,  khususnya  guru.  Hal  tersebut  dilakukan untuk mencapai target yang diinginkan.
Supervisi sendiri merupakan sistem pengawasan yang dilakukan pada bidang akademik. Cara pengawasannya dengan memperhatikan kaidah keilmuan yang sesuai pada bidang tersebut. Pengawas sekolah sendiri juga termasuk dalam tenaga kependidikan.
Survei  Direktorat  Tenaga  Kependidikan  Tahun  2008  terhadap  para  pengawas  di  suatu kabupaten  menunjukkan  para  pengawas  memiliki  kelemahan  dalam  kompetensi  supervisi akademik, evaluasi pendidikan serta penelitian dan pengembangan.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 91-106 E- ISSN 2503-2933 93
Irma , et., al [ Analisis Kelayakan Calon Pengawas Sekolah Dengan Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree ] ort and clear, implies research results (First Author)
Peran  Pengawas  Sekolah  dalam  melakukan  penjaminan  mutu  satuan  pendidikan  belum optimal.  Hal  ini  disebabkan  oleh  rendahnya  kompetensi,  sistem  rekruitmen  pengawas  yang belum  sepenuhnya  konsisten  (taat  asas),    motivasi  mengikuti  seleksi  calon  pengawas  sekolah karena  ingin  memperpanjang  batas  usia  pensiun  PNS,  atau  pengawas  sekolah  yang  belum pernah bertugas sebagai kepala sekolah sehingga kesulitan saat membina kepala sekolah.
Pengawas  Sekolah  dengan  berbagai  kewenangan  yang  dimiliki  serta  tunjangan  jabatan yang  cukup  tinggi  menyebabkan  guru  yang  berminat  untuk  mengikuti  seleksi  calon  pengawas sekolah  sangat  banyak.  Aplikasi  yang  untuk  mengolah  data  calon  pengawas  sekolah  wajib diperlukan  untuk  membantu  pengambil  keputusan  dalam  memperoleh  informasi  peserta  yang layak dalam seleksi calon pengawas sekolah.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  memberikan  gambaran  dan  analisa  kelebihan  dan kekurangan proses seleksi guru yang layak menjadi calon pengawas sekolah dengan pemilihan atribut  data  yang  variatif  dan  mengetahui  bagaimana  memanfaatkan  data  hasil  klasifikasi  dari atribut data set menjadi sebuah informasi dan pengetahuan tentang layak atau tidaknya seorang guru menjadi calon pengawas sekolah.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  menggunakan  metode  klasifikasi  dengan  Algoritma  C4.5.  Data  mining, menggunakan  data  historis  untuk  mencari  keteraturan,  hubungan  dalam  set  data besar.  Luaran dari data mining memperbaiki suatu sistem pengambilan keputusan  masa depan [4].
Data preprocessing suatu proses pengolahah data mentah menjadi data berkualitas. Langkah-Langkah dalam data preparation seperti Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Tahapan Data Preparation
94 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 91-106 E-ISSN 2503-2933
1) Data Cleansing , proses pengolahan data tidak lengkap, salah , dan kurang konsisten dihapus dari koleksi data.
2) Data  Integration ,  proses  menggabung  data  untuk  mengkombinasi  data  yang  mengalami pengulangan.
3) Selection , proses pemilihan data yang sesuai dengan analisis.
4) Data Transformation , data terpilih ke dalam mining procedure melalui agresi data.
5) Data Mining , proses mengekstrak pola potensial untuk mendapatkan data yang baik.
6) Pattern Evolution , proses identifikasi pola menarik menggunakan measure .
7) Knowledge  Presentation ,  teknik  visualisasi  untuk  membantu user mengartikan  hasil penambangan data.
Penelitian  menggunakan  model  penelitian  eksperimen  untuk  pengklasifikasian  data berdasarkan  nilai  akurasi  dan  evaluasi  algoritma  klasifikasi  data  mining.  Penelitian  ini menekankan pada teori yang sudah ada, dilandasi oleh kerangka pemikiran pemecahan masalah seperti pada Gambar 2.
Penelitian ini dilakukan dengan proses penelitian yaitu :
1. Pengumpulan Data
2. Pengolahan Data Awal
3. Pengukuran Penelitian
Gambar 2. Kerangka Pemikiran Pemecahan Masalah
Perangkat  lunak  dalam  penelitian  ini  adalah Rapid  Miner.  Rapid  miner perangkat  lunak dengan sistem terbuka [5]. Rapid miner solusi dalam analisis data mining dan analisis prediksi Rapid  miner. Analisis  tersebut  memanfaatkan  teknik  deskriptif  serta  teknik  prediksi  untuk memberikan pengetahuan terhadap pengguna untuk mendapatkan hasil terbaik.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 91-106 E- ISSN 2503-2933 95
Irma , et., al [ Analisis Kelayakan Calon Pengawas Sekolah Dengan Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree ] ort and clear, implies research results (First Author)
Decision Tree dengan Algortima C4.5 digunakan untuk melakukan klasifikasi. Klasifikasi teknik yang membagi objek menjadi sejumlah kelas sesuai jumlah yang ditentukan [6]. Adapun algortima yang dapat digunakan adalah Decision Tree, KNN, ANN, Naïve Bayes, SVM [7]. Algoritma C4.5 yaitu algoritma klasifikasi teknik pohon keputusan. Algoritma ini dalam pengolah  data  numerik  dan  data  diskret,  menampilkan  nilai  atribut  yang  hllang,  menentukan aturan  yang  dapat  ditafsirkan,  dan  cepat  [8].  Algoritma  C4.5  untuk  membentuk  pohon keputusan  [9]  memiliki  sejumlah  tahapan,  yaitu  (i)  memilih  atribut  untuk  dijadikan  akar;  (ii) buat cabang tiap nilai; (iii) membagi kasus ke dalam cabang; dan (iv) ulang proses sebelumnya hingga  memiliki  kelas  yang  sama.  Pada  data  mining,  juga  terdapat  istilah  Entropy  yaitu keberagaman  yang  digunakan  sebagai  parameter  pengukur  perbedaan  himpunan  data  [8]. Rumus Entropy adalah:
Entropy (S) = ∑ −   2
(1)
S : himpunan dari kasus, n : jumlah dari partisi S, pi : proporsi Si ke S
Rumus nilai gain adalah: Gain(S.A) = Entropy (S) - ∑ ∗  () (2)
S:  himpunan  dari  kasus,  A:  fitur,  n  :  jumlah  dari  partisi  atribut  ,
:  proporsi  Si  ke  S, : jumlah kasus S. Langkah dalam pengujian dengan Rapid Miner adalah sebagai berikut :
1. Data calon pengawas sekolah disimpan file dalam Microsoft Excel
2. Import data Microsoft Excel ke dalam tools Rapid Miner .
3. Lakukan pengujian data dengan menggunakan operators yang ada.
4. Analisis  hasil Confusion  Matrix dan  pohon  keputusan  yang  terbentuk  dari  hasil  aplikasi Rapid Miner .
Hasil  pengujian  dengan Tools  Rapid  Miner akan  menghasilkan tabel  Confusion  Matrix . Tabel tersebut digunakan sebagai salah satu metode evaluasi untuk klasifikasi data, menghitung nilai akurasinya, nilai presisinya, nilai recallnya dan error  ratenya .  Klasifikasi  dilakukan berdasarkan  akurasi  hasil  krasifikasi. Confusion  matrix juga  disebut  sebagai  matriks  prediksi yang nantinya diperlukan untuk dibandingkan dengan data pada kategori asli [10].
Perhitungan  akurasi  yang  digunakan  algoritma  menggunakan confusion  matrix . Kegunaannya adalah mencari nilai akurasi serta menemukan performa terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  klasifikasi  data  yang  dilakukan  menggunakan  algoritma  C4.5  terhadap data calon pengawas sekolah. Kriteria dalam menentukan calon kepala sekolah terdapat 5 (lima) kriteria, yaitu (i) pendidikan; (ii) golongan; (iii) usia; (iv) masa kerja; dan (v) sertifikat pendidik. Adapun data calon pengawas sekolah ditunjukkan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Calon Pengawas Sekolah No Nama Pendidikan Gol. Usia Masa Kerja Sertifikat Pendidik 1 Dewi Aryanti S-1 III/b 48 8 Tidak 2 Yuli Astria S-1 III/b 42 10 Tidak 3 Danu Winardi S-1 III/b 51 8 Ya 6 Tasim S-1 III/c 55 14 Ya 7 Indra Samsudin S-1 III/c 41 11 Ya 8 Yan Ahmad S-1 III/d 39 13 Ya
96 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 91-106 E-ISSN 2503-2933
11  Neneng Yani S-1 IV/a 56 15 Ya 12  Teti Novianti S-2 IV/a 45 20 Ya 13  Ganik Siti S-1 IV/a 48 16 Ya 14  Kania L S-1 IV/a 55 15 Ya 15  Tri Harsono S-2 IV/b 57 31 Ya 16  Tantan Hadian S-2 IV/b 45 19 Ya 17  Asikin S-1 IV/c 57 31 Ya 18  Widiningsih S-3 IV/c 60 22 Ya …. 142 2 Farid Afrizal S-1 III/b 34 7 Ya
Setelah itu, dilakukan klasifikasi dengan data berikut. 1. Pendidikan/Ijasah
Pengelompokan pendidikan seperti pada Tabel 2. berikut:
Tabel 2. Klasifikasi Pendidikan Pendidikan/ijasah Kriteria SMA/Diploma III Rendah Strata 1/Diploma IV Sedang Strata 2/Strata 3 Tinggi
2. Golongan Pengelompokan golongan seperti pada Tabel 3. berikut. Tabel 3. Klasifikasi Golongan Golongan Kriteria <= Gol.III.B Rendah Gol.III.C .. Gol.III.D Sedang >= Gol.IV Tinggi 3. Usia Pengelompokan usia seperti pada Tabel 4. Berikut. Tabel 4. Klasifikasi Usia Usia (tahun) Kriteria <=40 Muda 41..55 Paruhbaya >=56 Tua
4. Masa Kerja
Pengelompokan masa kerja seperti pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Klasifikasi berdasarkan Masa Kerja Masa Kerja (tahun) Kriteria <=7 Rendah 8..20 Sedang >=21 Tinggi
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 91-106 E- ISSN 2503-2933 97
Irma , et., al [ Analisis Kelayakan Calon Pengawas Sekolah Dengan Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree ] ort and clear, implies research results (First Author)
5. Sertifikat Pendidik
Pengelompokan sertifikat pendidik seperti pada Tabel 6. berikut.
Tabel 6. Klasifikasi Sertifikat Pendidik Sertifikat Pendidik Kriteria Bersertifikat Ada Tidak bersertifikat Tidak ada
Setelah dilakukan klasifikasi data dihasilkan data hasil transformasi pada Tabel 7.
Tabel 7. Data Hasil Transformasi No Nama Pendidikan Gol. Usia Masa Kerja Serdik Label 1 Dewi Aryanti Sedang Rendah  ParuhBaya  Sedang Tidak Ada Tidak Layak 2 Yuli Astria Sedang Rendah  ParuhBaya  Sedang Tidak Ada Tidak Layak 3 Danu Winardi Sedang Rendah  ParuhBaya  Sedang Ada  Tidak Layak 6 Tasim Sedang Sedang ParuhBaya  Sedang Ada Layak 7 Indra Samsudin Sedang Sedang ParuhBaya  Sedang Ada Layak 8 Yan Ahmad Sedang Sedang Muda Sedang Ada Layak 11  Neneng Yani Sedang Tinggi Tua Sedang Ada  Tidak Layak 12  Teti Novianti Tinggi Tinggi ParuhBaya  Sedang Ada Layak 13  Ganik Siti Sedang Tinggi ParuhBaya  Sedang Ada Layak 14  Kania L Sedang Tinggi ParuhBaya  Sedang Ada Layak 15  Tri Harsono Tinggi Tinggi Tua Tinggi Ada  Tidak Layak 16  Tantan Hadian Tinggi Tinggi ParuhBaya  Sedang Ada Layak 17  Asikin Sedang Tinggi Tua Tinggi Ada  Tidak Layak 18  Widiningsih Tinggi Tinggi Tua Tinggi Ada  Tidak Layak 1422  Farid Afrizal Sedang Rendah Muda Rendah Tidak Ada Tidak Layak
Pengolahan Data Mining dengan aplikasi Rapid Miner menguji 1422 buah data. Berikut ini  langkah-langkah  untuk  pengujian  data  calon  pengawas  sekolah  yang  disimpan  dalam Ms Excel nama file Data uji.xlsx.
1. Pilih Menu File, Pilih Import Data tampilkan file dalam Aplikasi Rapid Miner sebagaimana ditunjukan  pada  Gambar  1.  Pilih  tombol N ext  maka  atribut  data  yang  yang  diolah  dalam aplikasi Rapid Miner akan ditampilkan.
98 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 91-106 E-ISSN 2503-2933
Irma , et., al [ Analisis Kelayakan Calon Pengawas Sekolah Dengan Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree ] IJCCS Vol. x, No _page–end_page
Gambar 1. Tampilan Import Excel Sheet
2. Pada pilihan Select The Cell To Import pilih cell range data yang akan ditampilkan dalam Aplikasi Rapid Miner sebagaimana ditunjukan pada Gambar 2. Pilih tombol Next .
Gambar 2. Tampilan Select The Cell To Import
3. Pada pilihan Format Your Coloums ganti propertie atribut sesuai dengan dataset yang ada. Kemudian  tentukan  label  dengan  memilih Change  Role sebagaimana  ditunjukan  pada Gambar 3. Pilih tombol Next .
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 91-106 E- ISSN 2503-2933 99
Irma , et., al [ Analisis Kelayakan Calon Pengawas Sekolah Dengan Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree ] ort and clear, implies research results (First Author)
Gambar 3. Tampilan Change Role
4. Pada pilihan Where To Store The Data pilih lokasi penyimpanan pada folder Data dan beri nama File sebagaimana ditunjukan pada Gambar 4. Pilih tombol Finish .
Gambar 4. Tampilan Where To Store The Data
5. Tampilan dataset yang akan diuji dalam Rapid Miner akan tampil sebagaimana ditunjukan Gambar 5.
100 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 91-106 E-ISSN 2503-2933
Irma , et., al [ Analisis Kelayakan Calon Pengawas Sekolah Dengan Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree ] IJCCS Vol. x, No _page–end_page
Gambar 5. Tampilan Dataset
6. Pada repository cari File yang  telah  kita  import  datanya  dan  drag  ke  lembar  kerja hubungkan sebagaimana ditunjukkan oleh Gambar 6 dan klik play.
Gambar 6. Tampilan Repository
7. Di  machine  Learning  kita  bagi  data  set  dibagi  jadi  data  training  untuk  membentuk  model dan  data  testing  untuk  validasi  model  algoritma.  Di Operator cari  Splitdata  lalu  drag  and drop ke lembar kerja. Lalu hubungkan dengan dataset. Klik dua kali pada splitdata. Apabila kita  menginginkan  80%  data  training  dan  20%  untuk  data testing  sebagaimana  ditunjukan pada Gambar 7. Pilih tombol Ok.
ISSN 2407-4322
Irma , et., al [ Analisis Kelayakan Calon Pengawas Sekolah Dengan Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree ] ort and clear, implies research results (First Author)
Gambar 7. Tampilan Splitdata
8. Pada Operators pilihlah Decision  Tree lalu drag ke  lembar  kerja  lalu  sambung  dengan splitdata sebagaimana ditunjukan pada Gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Decision Tree
9. Pada Operators pilih Apply Model untuk mengetahui scoring performance . Kemudian pada Operators pilih Performance  Classification. Hubungkan Splitdata  ke  unlabel pada Apply Model . Hubungkan model pada Decision Tree dengan model pada Aplly Model. Label pada Apply Model hubungkan dengan Label pada Performance . Hubungkan Performance dengan Result .  Hubungkan Example dengan Result .  Hubungkan Model pada Apply  Model dengan Result hasilnya sebagaimana ditunjukan pada Gambar 9.
102 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 91-106 E-ISSN 2503-2933
Irma , et., al [ Analisis Kelayakan Calon Pengawas Sekolah Dengan Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree ] IJCCS Vol. x, No _page–end_page
Gambar 9. Tampilan Apply Model dan Performance
10. Pada Decision  Tree klik  1  kali  lalu  pilih Gain  Ratio pada Parameters sebagaimana ditunjukan pada Gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Parameters pada Decision Tree
11. Pada Performance klik 1 kali lalu pada Parameter pilih Acuuracy sebagaimana ditunjukan pada Gambar 11. Kemudian pilih Run.
ISSN 2407-4322
Irma , et., al [ Analisis Kelayakan Calon Pengawas Sekolah Dengan Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree ] ort and clear, implies research results (First Author)
Gambar 11. Tampilan Parameters pada Performance
12. Pohon  keputusan  hasil Decision Tree  membantu  menentukan  kelayakan  calon  pengawas sekolah sebagaimana ditunjukan pada Gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Pohon Keputusan
104 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 91-106 E-ISSN 2503-2933
Irma , et., al [ Analisis Kelayakan Calon Pengawas Sekolah Dengan Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree ] IJCCS Vol. x, No _page–end_page
Pohon  keputusan  menggambarkan  analisis  solusi  masalah.  Pohon  keputusan menggambarkan  digunakan  untuk  kasus  yang  bersifat  diskrit  yang  bermanfaat  proses pengambilan  kompleks  jadi  sederhana  sehingga  mudah  menginterpretasikan  solusi permasalahan.  Pohon  keputusan  dari  penelitian  ini  menggambarkan  atribut-atribut  yang digunakan  dalam  penelitian  yang  menentukan  kelayakan  calon  pengawas  sekolah  yaitu pendidikan, golongan, usia, masa kerja dan sertifikat pendidik.
13. Pengetahuan atau Rule pada pohon keputusan sebagaimana ditunjukan pada Gambar 13
Gambar 13. Tampilan pengetahuan atau Rule
Pengetahuan atau rule yang terbentuk pada pohon keputusan yaitu:
a. Jika  Usia  =  Muda  dan  Masa  Kerja  =  Rendah  maka  tidak  layak  dicalonkan  menjadi Pengawas Sekolah.
b. Jika Usia = Muda dan Masa Kerja = Sedang dan Sertifikat Pendidik = tidak ada maka tidak layak dicalonkan menjadi Pengawas Sekolah.
c. Jika  Usia  =  Paruhbaya  dan  Sertifikat  Pendidik  =  ada  maka  layak  dicalonkan  menjadi Pengawas Sekolah.
d. Jika Usia = Paruhbaya dan Sertifikat Pendidik = tidak ada maka tidak layak dicalonkan menjadi Pengawas Sekolah.
e. Jika Usia = Tua maka tidak layak dicalonkan menjadi Pengawas Sekolah.
14. Tampilan confusion  matrix hasil  perhitungan accuracy,  recall  dan  precision sebagaimana ditunjukan pada Gambar 14.
ISSN 2407-4322
Irma , et., al [ Analisis Kelayakan Calon Pengawas Sekolah Dengan Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree ] ort and clear, implies research results (First Author)
Gambar 14. Tampilan Confusion Matrix
15. Accuracy pada penelitan ini sebesar 95,07%. Artinya persentase guru yang benar diprediksi layak  dan  tidak  layak  menjadi  calon  pengawas  sekolah  dari  keseluruhan  guru  sebesar 95,07%.
16. Precission pada  penelitan  ini  sebesar  100%.  Artinya  persentase  guru  yang  benar  layak menjadi  calon  pengawas  sekolah  dari  seluruh  guru  yang  diprediksi  layak  menjadi  calon pengawas sekolah sebesar 100%.
17. Recall  dalam  penelitian  ini  sebesar  82,28%.  Artinya  pesentase  guru  yang  diprediksi  layak menjadi calon pengawas sekolah dibandingkan seluruh guru yang sebenarnya layak menjadi calon pengawas sekolah sebesar 82,28%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan di atas, uji dataset yang dilakukan menggunakan algoritma C4.5  untuk  proses  kelayakan  calon  pengawas  sekolah  dengan  menggunakan  tool  Rapidminer mempunyai nilai accuracy sebesar 95,07%, precision sebesar 100%, dan recall sebesar 82,28%. Kesimpulan  pohon  keputusan  dapat  digunakan  untuk  menguji  kelayakan  calon  pengawas sekolah dengan cepat, akurat, serta objektif dari rule model yang terbentuk.
Tingkat  akurasi  pohon  keputusan  ditentukan  oleh  data  training.  Berdasarkan  persentase yang ada, kebenaran pohon keputusan sangat dipengaruhi oleh data training. Pohon keputusan menghasilkan pengetahuan atau rule dalam menentukan kelayakan calon pengawas sekolah.
106 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 91-106 E-ISSN 2503-2933
Irma , et., al [ Analisis Kelayakan Calon Pengawas Sekolah Dengan Menggunakan Metode Data Mining Decision Tree ] IJCCS Vol. x, No _page–end_page

## 5. SARAN
Pengembangan  dan  menggunakan  metode  yang  lebih  variatif  dapat  menghasilkan  rule yang  lebih  akurat.  Penelitian  ini  hanya  menggunakan  satu  teknik  untuk  membangun  pohon keputusan  menentukan  kelayakan  calon  pengawas  sekolah,  sehingga  untuk  memperoleh  hasil akurat, dapat digunakan teknik klasifikasi yang lebih variatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sagala, Supervisi Pembelajaran . Bandung: Alfabeta, 2012.
[2] D. Suhardan, Supervisi Profesional , IV. Bandung: Alfabeta, 2010.
[3] P.  A.  Suhertian, Konsep  Dasar  dan  Teknik  Supervisi  Pendidikan  Dalam  Rangka Pengembangan Sumber Daya Manusia . Jakarta: Rineka Cipta, 2000.
[4] L. Swastina, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa,” Gema Aktual., Vol. 2, No. 1, 2013.
[5] A. Dennis, D. A. Baskoro, L. Ambarwati, and I. W. S. Wicaksana, “Belajar Data Mining Dengan Rapid Miner,” 2013.
[6] M.  F.  Arifin  and  D.  Fitrianah, “Penerapan  Algoritma  Klasifikasi  C4.5  Dalam Rekomendasi  Penerimaan  Mitra  Penjualan  Studi  Kasus :PT.  Atria  Artha  Persada,” InComTech , Vol. 8, No. 2, pp. 87–102, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i1.2198.
[7] F.  Santoso,  A.  Syukur,  and  A.  Z.  Famani, “Algoritma  C4.5  Dengan  Particle  Swarm Optimization Untuk Klasifikasi Lama Menghapal Al-Quran pada Santri,” J. Teknol. Inf. , Vol. 14, No. 2, p. 2013, 2018.
[8] Suyanto, Data  mining :  Untuk  Klasifikasi  dan  Klasterisasi  Data .  Bandung:  Informatika, 2017.
[9] Kusrini and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining . Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
[10]  U. Riyanto, “Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine Dalam Mengklasifikasikan Jumlah Pembaca Artikel Online,” JIKA (Jurnal Inform. , Vol. 2, No. 2, pp. 62–72, 2019, doi: https://doi.org/10.31000/.v2i2.1521.