## Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Menentukan Prediksi Prestasi Siswa Pada SMPN 51 Jakarta
Muhammad Hamdan Sukri 1 , Yopi Handrianto 2
1,2 Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98, RT.2/RW.9, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 10450, Indonesia
e-mail: 1 17190685@bsi.ac.id, 2 yopi@bsi.ac.id
Artikel Info : Diterima : 00-00-0000 | Direvisi : 00-00-0000 | Disetujui : 00-00-0000
Abstrak -  Dunia  pendidikan  adalah  dunia  lahirnya  para  abdi  negara  dan  instrument  pembentuk  kepribadian negara.  Sekolah  adalah  tempat  terpenting  dimana  para  "pembangun  negara"  Indonesia  harus  berjuang  untuk membawa  negara  ini  ke  persaingan  dunia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  algoritma  C4.5  dalam menentukan prediksi prestasi siswa pada SMPN 51 Jakarta. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma  C4.5,  yang  merupakan  salah  satu  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  populer  dan  efektif  dalam pengambilan keputusan. Algoritma C4.5 digunakan untuk membangun model prediksi prestasi siswa berdasarkan berbagai  atribut  yang  relevan,  seperti,  absensi,    nilai  sikap,  dan  esktrakulikuler.  hasil  implementasi  dilakukan dengan menggunakan software Data Mining Rapid Miner,dimana hasil nantinya akan membuktikan bahwa hasil analisa  yang  dilakukan  dengan  menerapkan  algoritma  C4.5  sesuai  dengan  hasil  implementasi.  Hasil  yang didapatkan adalah atribut “ Ekstra Kulikuler ” yang menjadi daun atau leaf. Kemudian pada atribut “ Alpha ” yang mendapatkan nilai gain tertinggi dengan hasil 1. Maka “ Alpha ” menjadi node akar B terakhir. Kemudian pada atribut “ Alpha ” SB menjadi node akar terakhir yang mendapatkan nilai gain tertinggi dengan hasil 0,468995594. Maka pada atribut “ Alpha ” dengan nilai >0 memiliki jawaban tidak berprestasi atau “NO” dan dengan nilai <=0 memiliki jawab berprestasi.

## Kata Kunci : Prestasi Siswa, RapidMiner, Algoritma C4.5
Abstracts - The world of education is the birthplace of state servants and the instrument for forming the personality of  the state. Schools are the most  important places where Indonesia's "state builders" must  strive  to  bring  this country to  world  competition. This study aims to apply the C4.5 algorithm in determining  student achievement predictions at SMPN 51 Jakarta. The method used in this study is the C4.5 algorithm, which is one of the most popular  and  effective  machine  learning  algorithms  for  decision  making.  Algorithm  C4.5  is  used  to  build  a predictive model of student achievement based on various relevant attributes, such as attendance, attitude scores, and  extracurriculars.  the  results  of  the  implementation  are  carried  out  using  the  Data  Mining  Rapid  Miner software,  where  the  results  will  later  prove  that  the  results  of  the  analysis  carried  out  by  applying  the  C4.5 algorithm  are  in  accordance  with  the  results  of  the  implementation.  The  results  obtained  are  the  "Extra Curricular" attributes which become leaves or leaves. Then the attribute "Alpha" gets the highest gain value with a result of 1. Then "Alpha" becomes the last B root node. Then the attribute "Alpha" SB becomes the last root node that gets the highest gain value with a result of 0.468995594. Then the attribute "Alpha" with a value > 0 has an unachieved answer or "NO" and with a value <= 0 has an achievement answer.
Keywords : Student Achivement, RapidMiner, Algorithm C4.5

## PENDAHULUAN
Dunia pendidikan adalah dunia lahirnya para abdi negara dan instrument pembentuk kepribadian negara. Sekolah adalah tempat  terpenting dimana para "pembangun negara" Indonesia harus berjuang untuk  membawa negara  ini  ke  persaingan  dunia.  Seiring  dengan  kesulitan  dunia  yang  serba  cepat,  kesulitan  dunia  pendidikan semakin meningkat, perspektif ini mendorong siswa untuk melakukan yang terbaik.
Volume 4 No. 1 Februari 2024 | E-ISSN: 2798-6845
Keberadaan teknologi informasi dalam dunia pendidikan dapat dengan mudah mengelola data siswa untuk menentukan prediksi prestasi Siswa. Dalam data mining dapat digunakan sebagai alat untuk pengolahan data dan dapat memberikan beberapa informasi.
SMPN 51 Jakarta merupakan salah satu lembaga pendidikan negeri daerah di Jakarta Timur. Saat ini masih banyak kondisi pemrosesan secara manual. Setiap proses yang berjalan harus menunggu proses yang sebenarnya layak  dan  cukup  menghabiskan  waktu  yang  relatif  lama.  Oleh  karena  itu  diperlukan  sistem  yang  dapat menghasilkan suatu sistem keputusan mengelola atau menentukan prediksi prestasi siswa. Salah satunya adalah menggunakan  teknik  data  mining.  Dalam  metode  Algoritma  C4.5  ini  adalah  solusi  yang  dapat  memudahkan sekolah dalam mengolah data dalam menentukan prestasi siswa.
Banyak  metode  pengolahan  data  berbeda-beda  tergantung  pada  jenis  data  yang  akan  diolah,  tetapi pemrosesan data yang efektif dan efisien menghasilkan informasi  yang akurat. Pemrosesan data adalah elemen penting dalam teknologi informasi (Liantoni, 2022).
Penulis  memilih  menggunakan  Algoritma  C4.5  karena  dapat  melakukan  prediksi  dengan  memberikan tingkat nilai akurasi yang ideal untuk memprediksi kemampuan siswa (Pambudi et al., 2018). Dimana algoritma C4.5 merupakan algoritma klasifikasi  data dengan teknik pohon keputusan yang dapat  mengolah  data numerik (kontinyu)  dan  diskrit,  dapat  menangani  nilai  atribut  yang  hilang,  menghasilkan  aturan-aturan  yang  mudah diinterpretasikan dan tercepat diantara algortima-algoritma lainnya.

## Tinjauan Pustaka

## 1. Data Mining
Proses  menggali  nilai  tambahan  dari  kumpulan  data  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  dikenal  sebagai data mining. Salah satu metode terkenal dalam data mining adalah Algoritma C4.5. Algoritma ini digunakan untuk prediksi menggunakan teknik pohon keputusan dan dapat mengolah data numerik dan diskrit. Algoritma C4.5 juga memiliki kemampuan untuk menangani nilai atribut yang hilang dan menghasilkan aturan yang mudah dipahami. Dalam konteks prediksi nilai akhir siswa, Algoritma Decision Tree dapat mencapai akurasi sekitar 85%. Namun, dengan  mengoptimasi  Decision  Tree,  tingkat  akurasi  untuk  memprediksi  siswa  berpotensi  bermasalah  dapat meningkat menjadi 99,08%. Untuk memprediksi prestasi siswa dengan decision tree , diperoleh hasil akurasi yang diperoleh sangat  baik  yaitu 97,22%. Karena itu, penelitian ini akan using  metode klasifikasi  dengan Algoritma Decision Tree (Nurjana et al., 2022).
Menurut (Wahono & Riana, 2020) Data mining dibagi menjadi beberapa metode berdasarkan tugas yang dapat dilakukan:
a. Deskripsi
Deskripsi bertujuan untuk mengidentifikasi pola data yang berulang dan mengubahnya menjadi standar serta aturan yang dapat dimengerti oleh para ahli dalam bidang aplikasinya. Aturan tersebut harus mudah dipahami  agar  efektif  meningkatkan  tingkat  pengetahuan  sistem.  Teknik postprocessing sering memerlukan  tugas  deskriptif  untuk  memvalidasi  dan  memberikan  penjelasan  tentang  hasil  dari  proses Data  Mining.  Proses  postprocessing  digunakan  untuk  memastikan  bahwa  hanya  pihak  yang berkepentingan yang berhak atas hasil yang sah dan bermanfaat.
b. Prediksi
Klasifikasi dan Prediksi sebanding. Namun demikian, Data dikategorikan berdasarkan nilai atau perilaku masa depan. Tugas prediksi termasuk memprediksi jumlah pelanggan yang akan berkurang dalam waktu dekat dan memperkirakan harga saham dalam tiga bulan ke depan.
c. Estimasi
Prediksi dan estimasi serupa, namun perbedaannya terletak pada variabel target yang diestimasi. Prediksi umumnya mengacu pada peramalan nilai kategori atau diskrit, sedangkan estimasi lebih berfokus pada nilai  numerik.  Dalam  konteks  ini,  nilai  variabel  target  digunakan  sebagai  prediksi  dalam  model berdasarkan data lengkap. Kemudian, nilai variabel prediksi digunakan untuk mengestimasi nilai variabel target dalam peninjauan berikutnya.
d. Klasifikasi
Menemukan  model  atau  fungsi  yang  menjelaskan  dan  membagi  data  ke  dalam  kelas  tertentu  dikenal sebagai klasifikasi. Klasifikasi adalah proses menilai karakteristik sesuatu dan memasukkannya ke dalam salah satu kelas yang sudah didefinisikan sebelumnya.
e. Clustering
Clustering adalah proses pengelompokan data ke dalam kelas objek yang serupa tanpa tergantung pada kelas data tertentu. Kluster merupakan himpunan data yang tidak hanya memiliki karakteristik yang mirip satu sama lain, tetapi juga berbeda dari data dalam kluster lain. Tujuannya adalah untuk menghasilkan
Volume 4 No. 1 Februari 2024 | E-ISSN: 2798-6845
kelompok barang yang memiliki kesamaan. Kualitas analisis klaster dinilai berdasarkan tingkat kemiripan antara objek dalam satu kluster dan perbedaan antara kluster yang berbeda.
f. Asosiasi
Tugas asosiasi dalam Data Mining mencakup penemuan fitur yang muncul secara berbarengan, dengan fokus  pada  analisis  keranjang  belanja  dalam  konteks  bisnis.  Salah  satu  tujuannya  adalah  menemukan aturan  yang  menggambarkan  hubungan  antara  beberapa  fitur.  Secara  umum,  Data  Mining  digunakan untuk  tujuan  deskriptif  dan  prediktif.  Dalam  deskriptif,  pola-pola  data  yang  dapat  dipahami  manusia dicari  untuk menjelaskan karakteristik data. Sedangkan dalam prediktif, Data Mining digunakan untuk membangun model pengetahuan yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi.
Sumber: (Muhamad et al., 2019)
Gambar 1. Knowladge Discovery in Databases
Tahapan data mining dibagi menjadi 6 bagian, yaitu:
a. Seleksi Data ( Data Selection )
Database  memiliki  banyak  data  yang  tidak  digunakan;  oleh  karena  itu,  hanya  data  yang  tepat  untuk dianalisis  yang  akan  diambil  dari  database.  Sebagai  contoh,  dalam  analisis  basket  pasar,  tidak  perlu mengambil name pelanggan; cukup menggunakan identitas pelanggan.
b. Pembersihan Data ( Data Cleaning )
Bersihkan  data  melibatkan  menghilangkan  empat  duplikat  data,  memeriksa  data  yang  tidak  konsisten, dan memperbaiki kesalahan data, seperti kesalahan cetak. Selain itu, proses memperkaya data yang sudah ada dengan data atau informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal.
c. Transformasi Data ( Data Transformation )
Transformasi data adalah proses membagi data menjadi beberapa interval karena data adalah kumpulan angka numerik yang berlanjut.
d. Proses Mining
Proses  Mining  adalah  sebuah  proses  yang  paling  utama  pada  saat  metode  diterapkan  untuk  mencari pengetahuan tersembunyi dan berharga dari data.
e. Evaluasi Pola ( Pattern Evaluation )
Pada titik ini, hasil dari metode data mining, termasuk pola-pola khusus dan model prediksi, dievaluasi untuk mengetahui apakah hipotesa saat ini tercapai.
f. Presentasi Pengetahuan ( Knowladge Presentation )
Salah  satu  tahapan  yang  diperlukan  dalam  proses  Data  Mining  adalah  menyampaikan  hasilnya  dalam bentuk  pengetahuan  yang  dapat  dipahami  oleh  semua  orang.  Visualisasi  juga  dapat  membantu menyampaikan hasil Data Mining dalam presentasi ini.

## 2. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  tugas  yang  sangat  sering  terjadi  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Pada  dasarnya,  item dibagi sehingga masing-masing diberi kelas, yaitu nomor kategori yang saling eksklusif. Itu hanya berarti bahwa setiap  objek  hanya  boleh  ditugaskan  ke  satu  kelas,  dan  tidak  pernah  ada  lebih  dari  satu  atau  kelas  sama  sekali (Yendrizal, 2022).
Volume 4 No. 1 Februari 2024 | E-ISSN: 2798-6845
Tujuan dari klasifikasi adalah menemukan model yang dapat mengkategorikan atribut kedalam kategori atau kelas yang sesuai. Tujuan dari metode ini adalah untuk menentukan kategori dari objek yang modelnya belum diketahui. ID3, CART, dan C4.5 adalah beberapa teknik klasifikasi.

## 3. Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  adalah  teknik  yang  efektif  untuk  klasifikasi  dan  prediksi.  Metodenya  menghasilkan pohon keputusan yang mewakili aturan dari data dengan bahasa alami yang mudah dipahami. Pohon keputusan dapat  berinteraksi  dengan  data  dalam  bahasa  yang  digunakan  dalam  basis  data,  seperti  Bahasa  Pertanyaan Struktural. Mereka berguna dalam analisis data untuk mengungkap hubungan antara variabel target dan variabel input. Pohon keputusan menggabungkan eksplorasi data dan pemodelan, sering digunakan sebagai langkah awal dalam proses pemodelan atau sebagai model akhir.
Teknik  klasifikasi  yang  paling  kreatif  adalah  pohon  keputusan,  yang  terdiri  dari  node  pilihan  yang terhubung oleh cabang dari node akar menuju node daun (ujung). Pilihan node akan dicoba dalam hal kualitas, dan setiap hasil akan membuat  cabang. Selanjutnya, cabang tersebut  akan dihubungkan ke node lain atau node akhir untuk membuat keputusan (Kusrini & Luthfi, 2019).
Biasanya, pohon keputusan digunakan untuk mendapatkan informasi yang bertujuan untuk meningkatkan proses pengambilan keputusan. Pohon keputusan diawali dengan root node, atau titik kontrol, yang digunakan oleh pengguna  untuk  membuat  keputusan.  User  memecahkan  leaf  node  berdasarkan  root  node  ini  sesuai  dengan Algoritma Decision Treee (Ramadhani & Hendriyani, 2021) .
Gambar 2. Alur Decision Tree

## 4. Algoritma C4.5
Pohon  Keputusan  adalah  hasil  dari  Algoritma  C4.5,  yang  merupakan  salah  satu  Algoritma  klasifikasi yang  sangat  efektif  dan  sering  digunakan  dalam  berbagai  konteks.  Algoritma  C4.5  adalah  pengembangan  dari Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) yang diperkenalkan oleh J. Ross Quinlan pada tahun 1996. Algoritma C4.5  menghasilkan  sistem  pembentukan  pohon  keputusan  yang  berhasil  berkat  perbaikan  dari  algoritma  ID3. Beberapa perbaikan termasuk pemangkasan pohon, menangani hilangnya data, dan menangani data kontinu (Najib et al., 2019).
Keuntungan  utama  Algoritma  C4.5  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  Pohon  Keputusan  ( Decision Tree ) yang efisien yang menangani atribut numerik tipe diskrit and tipe diskrit, yang mudah diinterpretasikan dan memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima. Dalam (Handrianto & Farhan, 2019) langkah-langkah pembuatan pohon keputusan Algoritma C4.5 ialah:
a. Menyiapkan  Data  Pelatihan.  Data  Pelatihan  biasanya  diambil  dari  data  historis  yang  telah  terjadi sebelumnya, atau disebut sebagai data masa lalu, dan dikelompokkan ke dalam kelas-kelas yang berbeda.
b. Menghitung akar pohon Akar diambil dari atribut yang dipilih dengan menghitung nilai gain. Nilai pasir tertinggi dari setiap atribut adalah akar pertama. Sebelum menghitung nilai gain atribut, terlebih dahulu menghitung nilai entropy.
c. Ulangi langkah 2 dan 3 sampai semua rekaman ditutup.
d. Proses partisi pohon keputusan berhenti ketika:
1) Semua record dari node N memiliki class yang sama.
2) Catatan yang dipartisi tidak lagi memiliki atribut.
3) Cabang kosong tidak memiliki catatan.
Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada  nilai  gain  tertinggi  dari  atribut-atribut  yang  ada. Untuk menghitung gain digunakan rumus seperti yang tertera berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1
Keterangan: S : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S| : Jumlah kasus dalam S Jumlah kasus dalam S
Sebelum  mendapatkan  nilai  Gain  adalah  dengan  mencari  nilai  Entropy.  Entropy  digunakan  untuk menentukan seberapa informatif sebuah masukan atribut untuk menghasilkan sebuah atribut. Rumus dasar
Volume 4 No. 1 Februari 2024 | E-ISSN: 2798-6845
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖
𝑛 𝑖=1
S : Himpunan Kasus n : Jumlah partisi S pi: Proporsi dari Si terhadap S

## 5. Prestasi Belajar
Keberhasilan  dalam  membentuk  siswa  yang  berkualitas  tinggi  adalah  fokus  utama  proses  belajar mengajar,  dan  keberhasilan  ini  sangat  berkaitan  dengan  kualitas  pendidikan.  Dengan  belajar,  siswa  diharapkan memperoleh  banyak  pengetahuan  dan  wawasan,  yang  merupakan  bagian  penting  dari  keberhasilan  proses pembelajaran (Rosyid et al., 2020).
Prestasi adalah ukuran hasil pendidikan yang diukur berdasarkan penggunaan istilah dan tata bahasa yang benar dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia. Prestasi memungkinkan seseorang menilai kinerjanya dengan standar internal dan eksternal serta bersaing dengan orang lain. Siswa diartikan sebagai anak yang sedang belajar dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia, dan setiap siswa memiliki potensi dan pengalaman pertumbuhan yang berbeda. Guru  tidak  menentukan  karakter  dan  gaya  hidup  anak,  tetapi  interaksi  sosial  anak  dan  dirinya  sendiri  yang menentukannya.  Pelajar  adalah  individu  yang  berada  di  pusat  proses  belajar-mengajar,  memiliki  tujuan,  dan berusaha mencapainya dengan cara terbaik.
Prestasi  siswa  adalah  hasil  belajar  dalam  bentuk  keterampilan,  kemampuan,  dan  pengetahuan  yang digunakan. Nilai akhir semester bisa mencerminkan keberhasilan belajar, tetapi bisa juga dipengaruhi oleh masalah yang  menghambat  pembelajaran.  Prestasi  siswa  mencakup  berbagai  aspek  seperti  pengetahuan,  pemahaman, keterampilan, sikap, dan perilaku, serta proses belajar-mengajar. Kegiatan ini juga bisa memengaruhi kecerdasan siswa dan efisiensinya dalam belajar. Perubahan dalam perilaku siswa dapat memengaruhi prestasi mereka, dan dorongan positif dapat membantu siswa tampil dengan baik dalam pendidikan.

## METODE PENELITIAN

## 1. Tahapan Penelitian
Sumber: Peneliti 2023 Gambar 3. Tahapan Penelitian
Secara umum, berikut adalah penjelasan tentang metodologi penelitian :
a. Identifikasi Masalah
Memanfaatkan literatur dan data yang telah diperoleh untuk  menentukan masalah manajemen kualitas dan kegagalan konstruksi yang akan dibahas.
b. Melakukan Studi Pustaka
Untuk  memulai,  pertama-tama  dilakukan  penelitian  literatur  terkait  dengan  studi  sebelumnya  tentang penggunaan Algoritma C4.5 dan kemudian menguatkan penelitian ini berdasarkan teori yang digunakan. Dalam  contoh  ini,  peneliti  ingin  menganalisis  Prediksi  Prestasi  Siswa  SMPN  51  Jakarta  dengan
Volume 4 No. 1 Februari 2024 | E-ISSN: 2798-6845
menggunakan Algoritma C4.5. Sekaligus juga ingin mempelajari pola dan mekanisme klasifikasi dalam data mining.
c. Metode Penelitian
Setelah studi pustaka selesai, langkah selanjutnya adalah memilih Metode Klasifikasi. Setelah melakukan pengamatan  dan  observasi,  peneliti  membuat  keputusan  tentang  metode  untuk  klasifikasi.  karena Algoritma  C4.5  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan  Klasifikasi  Data  dengan  membuat  Pohon Keputusan dan Mengolah Data dalam bentuk numerik dan kategorikal.
d. Pengumpulan Data
Proses ini dilakukan dengan mendatangi pihak instasi yang relevan secara langsung untuk mendapatkan data yang diperlukan.
e. Seleksi Data
Pada tahap ini, data database dipilih. Karena data yang diperoleh tidak semuanya digunakan, seleksi data dilakukan  untuk  memilih  atribut  atau variabel yang  dibutuhkan  dalam  penelitian.  Pada  penelitian  ini, Izin, Alpha, Sakit,Sikap, Pramuka wajib, dan Extra Kurikuler adalah artibut yang dipilih. Pada langkah ini, data null , tidak valid, dan ganda akan dihilangkan. Karena data yang tidak lengkap atau tidak valid akan memengaruhi hasil yang dihasilkan. Selanjutnya, Microsoft Office Excel 2007 akan digunakan untuk mengolah data.
f. Pengolahan Data
Setelah semua data yang diperlukan telah dipilih, tahap penelitian berikutnya adalah pengolahan data. Pada  tahap  ini,  nilai  atribut  data  akan  diubah  kedalam  bentuk  data  yang  sesuai  untuk  memungkinkan pemrosesan  data  Algoritma  C4.5.  untuk  mendapatkan dataset utuh  yang  akan  digunakan  untuk melanjutkan proses.
g. Pengujian Data
Pada tahap pengujian hasil, pengujian data akan dilakukan baik  secara manual  dengan algoritma C4.5 maupun  dengan Software  RapidMiner .  Berikut  adalah  langkah-langkah  untuk  menggunakan Program RapidMiner :
1) Untuk memulai tahapan pengujian dengan RapidMiner , pertama-tama buka aplikasinya. Kemudian, klik New  Process ,  dan  Anda  akan  melihat  tampilan  proses  utama,  yang  akan  digunakan  untuk melakukan proses baru.
2) Setelah itu, klik Import di Panel Operators , pilih Data, dan pilih Read Excel . Tampilan Read Excel akan muncul di Main Process.
3) Setelah itu, klik Import Configuration Wizard untuk memasukkan dataset Excel yang telah dibuat, Configuration  Wizard akan  menampilkan  empat  tahapan  :  langkah  pertama  adalah  memilih informasi yang akan digunakan, pada Tahap kedua adalah memilih lembar kerja untuk memasukkan dataset , pada tahap ketiga mengisi Annotation jika diperlukan, dan pada tahap keempat mengubah atribut sesuai kebutuhan. Kemudian klik Selesai.
4) Kemudian,  klik Modeling di Panel Operators dan  pilih  Klasifikasi  dan Regression ,  yang  dapat diubah jika diperlukan. Metode ini dipilih karena penelitian ini akan menggunakan kategorisasi. Klik Operator Baru, pilih Induksi Pohon, dan kemudian klik Pohon Keputusan. sebagai metode yang akan menentukan hasil akhirnya.
5) Selanjutnya, Port  Read Excel dihubungkan ke Port  Decision  Tree . Setelah semua terhubung, klik Run untuk  melihat  hasil  dari  semua  proses.  Tahapan  penelitian  kembali  ke  pengolahan  data  jika pengujian tidak menghasilkan output yang memenuhi persyaratan.
Cara pengujian yang dilakukan menggunakan metode Algoritma C4.5 adalah sebagai berikut:
1) Pertama, dataset untuk pengujian disiapkan.
2) Selanjutnya,  gunakan  rumus  berikut  untuk  menghitung  nilai Entropy dan Information  Gain dari jumlah data tersebut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖
𝑛 𝑖=1
Digunakan untuk menghitung nilai entropy dari semua atribut yang ada dalam dataset.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1
Digunakan untuk menghitung nilai Gain untuk masing-masing atribut dataset.
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑋 100%
Digunakan untuk menghitung nilai Akurasi.
3) Kemudian membuat pohon keputusan dengan menghitung nilai gain yang paling tinggi dari setiap atribut yang ada. Nilai gain ratio tertinggi dari atribut tersebut akan digunakan sebagai akar dalam pohon keputusan.
Volume 4 No. 1 Februari 2024 | E-ISSN: 2798-6845
4) Selanjutnya, buat cabang dari nilai atribut yang tersisa sesuai dengan jumlah nilai rasio peningkatan variabel. secara efektif menggunakan rumus Entropy (S) dan Gain (S,A).
5) Terakhir, proses diulangi pada setiap cabang. sampai semua kasus memiliki kelas yang sama dan proses tidak dapat dilakukan lagi.
h. Membuat Kesimpulan
Keputusan dibuat berdasarkan analisis data, yang kemudian diperiksa untuk memastikan bahwa hasilnya sesuai dengan tujuan dan maksud penelitian

## 2. Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan metode Studi Pustaka. Untuk mendapatkan data yang dibutuhkan, teknik ini digunakan  untuk  mencari  informasi  tentang  pengolahan  data  dari  Buku,  E-Book  ,  Jurnal  Ilmiah,  dan  Literatur lainnya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Data Primer
Data primer diambil secara langsung dari data siswa di SMPN 51 Jakarta yang berhubungan dengan penelitian yang dilakukan dengan cara Observasi dan Wawancara.
1) Observasi
Observasi  dilakukan  untuk  mendapatkan  pemahaman  tentang  suatu  peristiwa  atau  peristiwa  secara langsung untuk menjawab pertanyaan penelitian (Hermawan, 2019).
2) Wawancara
Peneliti  melakukan  wawancara  dengan  subjek  penelitian  atau  informan  untuk  mendapatkan  informasi. Pada  dasarnya,  wawancara  adalah  cara  untuk  mendapatkan  informasi  lebih  lanjut  tentang  subjek penelitian.  Atau,  itu  adalah  proses  membuktikan  informasi  atau  keterangan  yang  telah  diperoleh  dari metode  sebelumnya.  Wawancara  digunakan  sebagai  metode  pengumpulan  data  apabila  peneliti  ingin melakukan studi pendahuluan untuk menemukan masalah yang harus diteliti, serta apabila peneliti ingin mengetahui lebih banyak tentang responden (Hermawan, 2019).
b. Data Sekunder
Data Sekunder digunakan untuk melengkapi data primer yang dikumpulkan from buku-buku, jurnal ilmiah, publikasi, laporan penelitian, dan internet untuk mendukung landasan teori.
Dengan  metode  ini,  tugas  yang  dilakukan  adalah mencari  dan  mengumpulkan  data  yang  berkaitan dengan prediksi  prestasi  siswa  yang  diperoleh  dari  SMPN  51  Jakarta.  Selanjutnya,  data  yang  telah  diperoleh  akan diolah menggunakan metode Klasifikasi Algoritma C4.5. Metode ini akan memungkinkan untuk menentukan prediksi prestasi siswa dengan data yang dikumpulkan. Adapun pengumpulan data yang di ambil, yaitu :
1) Pengampilan Populasi
Peneliti ingin meneliti semua komponen data yang tersedia dalam data yang diselidiki, jadi penelitiannya melibatkan  populasi.  Data  penelitian  berasal  dari  Siswa  SMPN  51  Jakarta.  Data  populasi  terdiri  dari sampel. Sebuah populasi dapat diwakili dengan pemilihan tertentu yang merupakan bagian dari sample terbaik. Akhirnya, data yang diolah dan dijadikan sampel adalah siswa di SMPN 51 Jakarta. Data seluruh siswa kelas IX digunakan untuk populasi penelitian ini sebagai data kelulusan Siswa SMPN 51 Jakarta.
2) Pengambilan Sampel
Sample  penelitian  dipilih  untuk  mengumpulkan informasi  tentang  subjek  penelitian.  Representasi  dari populasi yang diproyeksikan dapat mewakili seluruh populasi dipilih. Penulis akan menggunakan sample berikut:
Tabel 1. Sampel Penelitian
KELAS JUMLAH SAMPEL IX 1 38 IX 2 39 IX 3 40 IX 4 40 IX 5 39 IX 6 40 IX 7 40 IX 8 40 JUMLAH 316
Sumber: Peneliti 2023

## 3. Metode Analisis Data
Menurut  (Sugiyono,  2015)  Penelitian  kuantitatif,  berdasarkan  Filsafat  Positiveme,  digunakan  untuk mempelajari  populasi  atau  sampel  tertentu.  Pengambilan  sampel  biasanya  dilakukan  secara  acak  dan  data
Volume 4 No. 1 Februari 2024 | E-ISSN: 2798-6845
dikumpulkan menggunakan instrumen penelitian. Tujuan dari analisis kuantitatif dan statistik data adalah untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan. Filsafat Positiveme melihat realitas yang dapat diklasifikasikan, relatif tetap, konkrit, teramati, terukur, dan hubungan gejala sampel tertentu yang representatif, Pengambilan data akan diatur oleh kriteria yang akan di teliti, yaitu:
a. Sampel Data Siswa SMPN 51 Jakarta.
b. Menentukan  siswa  yang  berprestasi  atau  tidak  dengan  membuat  pohon  keputusan  melalui  rumus Entropy , Gain , dan mencari rata rata akurasi.
c. Mengolah data dengan Rapid Miner .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Hasil Klasifikasi
Dalam  penelitian  ini  Metode  yang  digunakan  adalah  Algoritma  C4.5.    Langkah  pertama  adalah menghitung nilai gain dan entropy. Perhitungan nilai gain menggunakan data pelatihan, yaitu lima atribut dari 316 data yang diambil. Tujuan penggunaan data sampel adalah untuk membuat  proses menghitung  nilai gain  untuk setiap atribut lebih mudah. Ini adalah batasan untuk atribut yang diambil:
a. Sakit (  >3 dan <=3 )
b. Izin ( >0 dan <=0 )
c. Alpha ( >0 dan <=0 )
d. Sikap ( A, B dan C )
e. Pramuka Wajib ( SB, B dan C )
f. Extra Kurikuler ( SB, B dan Tidak Ikut )

## 1.1. Perhitungan Manual Algoritma C4.5
Langkah  pertama  untuk  menggunakan  data  pelatihan  sebanyak  316  data  siswa  dengan  menggunakan Algoritma  C4.5  untuk  menentukan  pohon  keputusan  adalah  membuat  316  data  untuk  penelitian  dalam  data pelatihan. Data pelatihan telah dikelompokkan ke dalam kelas tertentu yang diperoleh dari data primer
Tabel 2. Data Training
No Nama Siswa Sakit  Izin  Alpha  Sikap Pramuka Wajib Extra Kurikuler Prestasi 1 Aisya Razma Salimah <=3 <=0 <=0 B B Tidak Ikut No 2 Andreas Octaviano Simanjuntak <=3 <=0 <=0 B B Tidak Ikut No 3 Callista Sunday Zalianov <=3 <=0 <=0 B B Tidak Ikut No 4 Faiz Ardiansyah <=3 <=0 <=0 B B Tidak Ikut No 5 Fathan Akbar Tristanto >3 <=0 <=0 B B Sb Yes 6 Fauzan Ramadhan Raflis >3 <=0 >0 B B Tidak Ikut No 7 Fitri Nurandini <=3 <=0 <=0 B B Sb Yes 8 Ghana Luthfi Syawali <=3 <=0 <=0 A B B Yes 9 Gilang Permadi Putra >3 <=0 <=0 B B Tidak Ikut No 10 Gisela Christa Parura <=3 <=0 <=0 A B B Yes Dan seterusnya. Sumber: Peneliti 2023 Tabel 3. Hasil Perhitungan Node 1 Node Atribut Value Jumlah Kasus Yes No Entropy Gain 1 Total 316 108 208 0,926504446
Volume 4 No. 1 Februari 2024 | E-ISSN: 2798-6845
0,030536131 Sakit >3 65 10 55 0,619382195 <=3 251 99 152 0,967594202 0,029806122 Izin >3 56 9 50 0,569853677 <=3 260 99 158 0,967095632 Alpha >3 33 0 33 0 0,065320828 <=3 283 109 174 0,961604322 Sikap A 65 35 30 0,995727452 0,0283752 B 250 74 176 0,876346229 C 1 0 1 0 Pramuka Wajib Sb 25 10 15 0,970950594 -0,00024299 B 290 99 191 0,926132498 C 1 0 1 0 Ekstra Kulikuler Sb 73 66 7 0,455831458 0,70497929 B 52 42 10 0,706274089 Tidak Ikut 191 0 191 0
Sumber: Peneliti 2023
Entropy Total = ((− 108 316 ) × log 2 ( 108 316 )) + ((− 208 316 ) × log 2 ( 208 316 )) = 0,926504446
Entropy Sakit (>3) = ((− 10 65 ) × log 2 ( 10 65 )) + ((− 55 65 ) × log 2 ( 55 65 )) = 0,619382195
Entropy Sakit (<=3) = ((− 99 251 ) × log 2 ( 99 251 )) + ((− 152 251 ) × log 2 ( 152 251 ))
= 0,967594202
Entropy Izin (>3) = ((− 9 56 ) × log 2 ( 9 56 )) + ((− 50 56 ) × log 2 ( 50 56 ))
= 0,569853677
Entropy Izin (<=3) = ((− 99 260 ) × log 2 ( 99 260 )) + ((− 158 260 ) × log 2 ( 158 260 ))
= 0,967095632
Entropy Alpha (>3) = ((− 0 33 ) × log 2 ( 0 33 )) + ((− 33 33 ) × log 2 ( 33 33 )) = 0
Entropy Alpha (<=3) = ((− 109 283 ) × log 2 ( 109 283 )) + ((− 174 283 ) × log 2 ( 174 283 ))
= 0,961604322
Entropy Sikap (A) = ((− 35 65 ) × log 2 ( 35 65 )) + ((− 30 65 ) × log 2 ( 30 65 ))
= 0,995727452
Entropy Sikap (B) = ((− 74 250 ) × log 2 ( 74 250 )) + ((− 176 250 ) × log 2 ( 176 250 ))
= 0,876346229
Entropy Sikap (C) = ((− 0 1 ) × log 2 ( 0 1 )) + ((− 1 1 ) × log 2 ( 1 1 )) = 0
Entropy Pramuka Wajib (SB) = ((− 10 25 ) × log 2 ( 10 25 )) + ((− 15 25 ) × log 2 ( 15 25 )) = 0,970950594
Entropy Pramuka Wajib (B) = ((− 99 290 ) × log 2 ( 99 290 )) + ((− 191 290 ) × log 2 ( 191 290 )) = 0,926132498
Entropy Pramuka Wajib (C) = ((− 0 1 ) × log 2 ( 0 1 )) + ((− 1 1 ) × log 2 ( 1 1 )) = 0
Entropy Ekstra Kulikuler (SB) = ((− 66 73 ) × log 2 ( 66 73 )) + ((− 7 73 ) × log 2 ( 7 73 )) = 0,455831458
Entropy Ekstra Kulikuler (B) = ((− 42 52 ) × log 2 ( 42 52 )) + ((− 10 52 ) × log 2 ( 10 52 )) = 0,706274089
Volume 4 No. 1 Februari 2024 | E-ISSN: 2798-6845
Entropy Ekstra Kulikuler (C) = ((− 0 191 ) × log 2 ( 0 191 )) + ((− 191 191 ) × log 2 ( 191 191 )) = 0
setelah  menghitung  nilai  gain  dari  setiap  atribut.  Maka  hasilnya  adalah  atribut  “  Ekstra  Kulikuler  ”  yang mendapatkan  nilai  gain  tertinggi  dengan  hasil  0,70793948.  Maka  “  Ekstra  Kulikuler  ”  menjadi  node  akar. Kemudian pada atribut “ Ekstra Kulikuler ” dengan nilai Tidak Ikut memiliki jawaban tidak berprestasi atau “NO”. Demikian nilai Ekstra Kulikuler menjadi daun atau leaf.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Node 2
Node Atribut Value Jumlah Kasus Yes  No Entropy Gain 2 Ekstra Kulikuler = (B) 52 42 10 0,706274089 0,431140797 Sakit >3 11 2 9 0,684038436 <=3 41 40 1 0,165427034 0,274054314 Izin >3 12 4 8 0,918295834 <=3 40 38 2 0,286396957 0,148736279 Alpha >3 3 0 3 0 <=3 49 42 7 0,591672779 0,053970463 Sikap A 18 17 1 0,309543429 B 34 25 9 0,833764907 C 0 0 0 0 0,012112459 Pramuka Wajib Sb 2 2 0 0 B 50 40 10 0,721928095 C 0 0 0 0
Sumber: Peneliti 2023
Entropy Sakit (>3) = ((− 2 11 ) × log 2 ( 2 11 )) + ((− 9 11 ) × log 2 ( 9
11 )) = 0,684038436
Entropy Sakit (<=3) = ((− 40 41 ) × log 2 ( 40 41 )) + ((− 1 41 ) × log 2 ( 1
41 )) = 0,165427034
Entropy Izin (>3) = ((− 4 12 ) × log 2 ( 4 12 )) + ((− 8 12 ) × log 2 ( 8 12 )) = 0,918295834
Entropy Izin (<=3) = ((− 38 40 ) × log 2 ( 38 40 )) + ((− 2 40 ) × log 2 ( 2 40 ))
= 0,286396957
Entropy Alpha (>3) = ((− 0 3 ) × log 2 ( 0 3 )) + ((− 3 3 ) × log 2 ( 3 3 )) = 0
Entropy Alpha (<=3) = ((− 42 49 ) × log 2 ( 42 49 )) + ((− 7 49 ) × log 2 ( 7 49 )) = 0,591672779
Entropy Sikap (A) = ((− 17 18 ) × log 2 ( 17 18 )) + ((− 1 18 ) × log 2 ( 1 18 )) = 0,309543429
Entropy Sikap (B) = ((− 25 34 ) × log 2 ( 25 34 )) + ((− 9 34 ) × log 2 ( 9
34 )) = 0,833764907
Entropy Sikap (C) = ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) + ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) = 0
Entropy Pramuka Wajib (SB) = ((− 2 2 ) × log 2 ( 2 2 )) + ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) = 0
Entropy Pramuka Wajib (B) = ((− 40 50 ) × log 2 ( 40 50 )) + ((− 10 50 ) × log 2 ( 10 50 )) = 0,721928095
Entropy Pramuka Wajib (C) = ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) + ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) = 0
Volume 4 No. 1 Februari 2024 | E-ISSN: 2798-6845
Tabel 5. Hasil Perhitungan Node 3(<=3) Node Atribut Value Jumlah Kasus Yes  No Entropy Gain 3 Sakit = (<=3) 41 40 1 0,165427034 0,077387022 Izin >3 5 4 1 0,721928095 <=3 36 36 0 0 0 Alpha >3 0 0 0 0 <=3 41 40 1 0,165427034 0,019154472 Sikap A 17 17 0 0 B 24 23 1 0,249882293 C 0 0 0 0 0,001782131 Pramuka Wajib Sb 2 2 0 0 B 39 38 1 0,172036949 C 0
Sumber: Peneliti 2023
Entropy Izin (>3) = ((− 4 5 ) × log 2 ( 4 5 )) + ((− 1 5 ) × log 2 ( 1 5 )) = 0,721928095
Entropy Izin (<=3) = ((− 0 36 ) × log 2 ( 0 36 )) + ((− 36 36 ) × log 2 ( 36 36 )) = 0
Entropy Alpha (>3) = ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) + ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) = 0
Entropy Alpha (<=3) = ((− 40 41 ) × log 2 ( 40 41 )) + ((− 1 41 ) × log 2 ( 1 41 ))
= 0,165427034
Entropy Sikap (A) = ((− 17 17 ) × log 2 ( 17 17 )) + ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) = 0
Entropy Sikap (B) = ((− 23 24 ) × log 2 ( 23 24 )) + ((− 1 24 ) × log 2 ( 1 24 )) = 0,249882293
Entropy Sikap (C) = ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) + ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) = 0
Entropy Pramuka Wajib (SB) = ((− 2 2 ) × log 2 ( 2 2 )) + ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) = 0
Entropy Pramuka Wajib (B) = ((− 38 39 ) × log 2 ( 38 39 )) + ((− 1 39 ) × log 2 ( 1
39 )) = 0,172036949
Entropy Pramuka Wajib (C) = ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) + ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) = 0
Menghitung presentase Prestasi YES dan NO dengan menggunakan rumus secara manual :
𝑌𝐸𝑆 ∶ 108 316 𝑋100% = 34,18% 𝑁𝑂 ∶ 208 316 𝑋100% = 65,82%
Volume 4 No. 1 Februari 2024 | E-ISSN: 2798-6845

## 1.2. Pohon Keputusan (Decision Tree)
Sumber: Peneliti 2023
Gambar 4. Tampilan Decision Tree
Adapun  penjelasan  pada  pohon  keputusan  gambar  diatas.  Yang  mendapatkan  rule  untuk  menentukan  prediksi prestasi siswa dapat dilihat pada text view :
Sumber: Peneliti 2023
Gambar 5. Tampilan Rule Decision Tree
Penjelasan Rule pada Decision Tree:
a. Jika EXTRA KURIKULER = B , SAKIT = <=3, IZIN = <=0 maka hasilnya YES {NO=0, YES=36}
b. Jika EXTRA KURIKULER = B , SAKIT = <=3, IZIN = >0 maka hasilnya YES {NO=1, YES=4}.
c. Jika EXTRA KURIKULER = B, SAKIT = >3, IZIN = <=0, ALPHA = <=0 Maka hasilnya YES {NO=0, YES=2}
d. Jika EXTRA KURIKULER = B, SAKIT = >3, IZIN = <=0, ALPHA = >0 maka hasilnya NO {NO=2, YES=0}
e. Jika EXTRA KURIKULER = B, SAKIT = >3, IZIN = >0 maka hasilnya NO {NO=7, YES=0}
f. Jika EXTRA KURIKULER = SB, SAKIT = <=3, maka hasilnya YES {NO=0, YES=57}
g. Jika EXTRA KURIKULER SB, SAKIT = >3, IZIN = <=0, ALPHA = <=0 maka hasilnya YES {NO=0, YES=9}
h. Jika EXTRA KURIKULER SB, SAKIT = >3, IZIN = <=0, ALPHA = >0 Maka hasilnya NO {NO=1, YES=0}
i. Jika EXTRA KURIKULER SB, IZIN = >0 Maka hasilnya NO {NO=6, YES=0}
j. Jika EXTRA KURIKULER = Tidak Ikut, Maka hasilnya NO {NO=191, YES=0}
2. Pembahasan
Berdasarkan penelitian diatas, beberapa point yang dapat ditarik pembahasan nya ialah:
a. Hasil dari Node 1, dapat dilihat bahwa hasilnya adalah atribut “ Ekstra Kulikuler ” yang mendapatkan nilai gain tertinggi dengan hasil 0,70793948. Maka “ Ekstra Kulikuler ” menjadi node akar. Kemudian pada atribut “ Ekstra Kulikuler ” dengan nilai Tidak Ikut memiliki jawaban tidak berprestasi atau “NO”. Demikian nilai Ekstra Kulikuler menjadi daun atau leaf.
b. Hasil dari  Node 2, dapat  dilihat bahwa hasilnya adalah atribut “ Sakit ” yang mendapatkan nilai gain tertinggi  dengan  hasil  0,431140797.  Kemudian  pada  atribut  “Sakit”  mencari  nilai  “Sakit  <=3”. Menentukan simpul berikutnya yaitu Node 3, kemudian menentukan kembali nilai entropy dan gain dari nilai Sakit “<=3” untuk mendapatkan perhitungan nilai gain tertinggi.
c. Hasil  dari  Node  3,  dapat  dilihat  bahwa  setelah  menghitung  nilai  gain  dari  setiap  atribut  “Izin  <=3” menyatakan  bahwa  hasil  tersebut  mendapatkan  hasil  nilai  gain  tertinggi  dengan  hasil  0,077387022 sekaligus menyatakan siswa yang beprestasi.
d. Hasil  penerapan  Algoritma  C4.5  menggunakan  software  Rapid  Miner  diperoleh  nilai  akurasinya  yaitu sebesar 98.73%. Dimana untuk Class Precision pada prediksi label No sebesar 100% dan Class Precision pada prediksi label Yes sebesar 96.43%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pengolahan  data  dan  analisis  yang  telah  dilakukan,  penulis  sampai  pada  beberapa kesimpulan  penting.  Pertama,  atribut  Ekstra  Kulikuler  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  prediksi prestasi  siswa  di  SMPN  51  Jakarta,  karena  siswa  yang  mengikuti  kegiatan  ekstrakurikuler  cenderung berprestasi. Kedua, atribut Alpha juga memiliki pengaruh yang cukup besar, menunjukkan bahwa kehadiran siswa di sekolah memainkan peran penting dalam menentukan absensi siswa yang baik.
Selanjutnya, prediksi prestasi siswa dapat diidentifikasi menggunakan metode Algoritma C4.5 dan Pohon Keputusan yang diolah melalui perangkat lunak Rapid Miner. Hasilnya menunjukkan bahwa atribut "Ekstra Kulikuler" menjadi atribut paling penting dalam proses prediksi, diikuti oleh atribut "Alpha" dengan gain  tertinggi.  Atribut  "Alpha"  kemudian  digunakan  sebagai  node  akar   terakhir  dalam  pohon  keputusan, dengan nilai di atas 0 menunjukkan siswa tidak berprestasi ("NO") dan nilai di bawah atau sama dengan 0 menunjukkan siswa berprestasi.
Akhirnya,  metode  Algoritma  C4.5  yang  diterapkan  menggunakan  Rapid  Miner  menghasilkan akurasi  yang  tinggi,  mencapai  98,73%,  sementara  perhitungan  manual  hanya  mencapai  34,18%  untuk presentase  "YES".  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode  ini  berdampak  signifikan  dalam  memprediksi prestasi siswa di SMPN 51 Jakarta.

## REFERENSI
Handrianto, Y., & Farhan, M. (2019). C.45 Algorithm for Classification of Causes of Landslides. SinkrOn , 4 (1), 120. https://doi.org/10.33395/sinkron.v4i1.10154
Hermawan, I. (2019). Metodologi Peneitian Pendidikan Kuantitatif, Kualitatif Dan Mixed Method (C. S. Rahayu (ed.); Cetakan Pe). Hidayatul Quran Kuningan.
Kusrini, & Luthfi, E. T. (2019). Algoritma Data Mining (T. A. Prabawati (ed.)). CV. ANDI OFFSET. Liantoni,  F.  (2022). Penerapan  Data  Mining (E.  Setiawan  &  R.  R.  Mardiana  (eds.)).  CV.  EUREKA  MEDIA AKSARA.
Muhamad, Windarto, A. P., & Suhada. (2019). Penerapan Algoritma C4.5 Pada Klasifikasi Potensi Siswa Drop Out. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) , 3 (1), 1–8. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1688
Volume 4 No. 1 Februari 2024 | E-ISSN: 2798-6845
Najib, A., Nurcahyono, D., & Setiawan, R. P. P. (2019). Klasifikasi Diagnosa Penyakit Diabetes Mellitus (Dm) Menggunakan  Algoritma  C4.4. Just  TI  (Jurnal  Sains  Terapan  Teknologi  Informasi) , 11 (2),  47. https://doi.org/10.46964/justti.v11i2.153
Nurjana, A., Windarto, A. P., &  Qurniawan, H. (2022). Implementasi  data mining  dalam memprediksi  prestasi siswa dengan algoritma c4.5. SmartEDU , 1 (4), 171–180.
https://ejournal.abivasi.id/index.php/SmartEDU/article/view/45
Pambudi,  R.  H.,  Setiawan,  B.  D.,  &  Indriati.  (2018).  Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Nilai Kelulusan  Siswa  Sekolah  Menengah  Berdasarkan  Faktor  Eksternal. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (7), 2637–2643. http://j-ptiik.ub.ac.id
Ramadhani, R., & Hendriyani, Y. (2021). Prediksi Prestasi Siswa Berbasis Data Mining Menggunakan Algoritma Decision Tree ( Studi Kasus : SMKN 2 Padang ) ( Studi Kasus : SMKN 2 Padang ) ( Font menggunakan Times New Roman berukuran 12 point spasi tunggal ) ABSTRAK Pengujian ini bertujuan untuk me . 9 (3). https://ejournal.unp.ac.id/index.php/voteknika/article/view/112633
Rosyid, M. Z., Mustajab, & Abdullah, A. R. (2020). Prestasi Belajar (Rofiqi (ed.); 2 Cetakan). Literasi Nusantara. Sugiyono. (2015). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif Dan R&D.pdf (8th ed.). Alfabeta.
Wahono, H., & Riana, D. (2020). Prediksi Calon Pendonor Darah Potensial Dengan Algoritma Naïve Bayes, K- Nearest  Neighbors  dan  Decision  Tree  C4.5. JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , 7 (1),  7. https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i1.1953
Yendrizal. (2022). Monograf Algoritma C4.5 Pada Teknik Klasifikasi Penyusutan Volume Pupuk (E. Suardi (ed.)). CV. AZKA PUSTAKA.