## ANALISIS KINERJA ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES DALAM MEMPREDIKSI KEBERHASILAN SEKOLAH MENGHADAPI UN
Yeni Angraini 1 ; Siti Fauziah 2 ; Jordi Lasmana Putra 3
Ilmu Komputer 1 STMIK Nusa Mandiri 1 www.nusamandiri.ac.id 1 yeniangraini3@gmail.com 1 , sitifauziah478@gmail.com 2 , jordy.jlp@bsi.ac.id 3
Abstract —  The  national  exam  (UN)  is  one  of  the determinants  of  student  graduation,  both elementary school, junior high school and even high school.  There  are  many  businesses  that  are  carried out  by  schools  to  prepare  their  students  to  face national  examinations.  In  fact  almost  all  schools provide  material  deepening  to  their  students  for subjects  tested  at  the  national  examination. Therefore,  this  study  was  conducted  to  determine the  level  of  success  of  the  school  in  preparing students  in  facing  national  examinations.  The method  used  is a  decision  tree  with  C4.5  algorithm and  naïve  Bayes  algorithm.  From  the  results of  the study, the results of the accuracy of the naïve bayes algorithm  were  as  big  as  95,50%  ,  while  accuracy using the c4.5 algorithm is equal to 78,50%. Then it can  be  concluded  that  the  predictions  generated from the naïve bayes algorithm are better compared to the c4.5 algorithm .
Keywords :  Prediction  of  UN  success,  C4.5 Algorithm, Naive Bayes Algorithm.
Intisari — Ujian  nasional  (UN)  merupakan  salah satu  penentu  kelulusan  siswa,  baik  siswa  sekolah dasar, sekolah menengah pertama, bahkan sekolah menengah  atas.  Banyak  usaha  yang  dilakukan sekolah  untuk  mempersiapkan  siswanya  untuk menghadapi  ujian  nasional.  Bahkan  hampr  semua sekolah  memberikan  pendalaman    materi  kepada siswanya  untuk  mata  pelajaran  yang  di  ujikan  di ujian  nasional.  Karena  itu  penelitian  ini  dilakukan untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  sekolah dalam mempersiapkan siswanya dalam menghadapi  ujian  nasional.  Adapun  metode  yang digunakan  adalah  decision  tree  dengan  algoritma C4.5  dan  algoritma  naïve  bayes.  Dari  hasil penelitian  didapatkan  hasil  akurasi  algoritma naïve  bayes  sebesar  95,50%  ,  sedangkan  akurasi menggunakan  algoritma  c4.5  sebesar  78,50%. Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  prediksi  yang  di hasilkan  dari  algoritma  naïve  bayes  lebih  baik  di bandingkan algoritma c4.5.
Kata  Kunci :  Prediksi  keberhasilan  UN,  Algoritma C4.5, Algoritma Naive Bayes.

## PENDAHULUAN
Ujian  Nasional  (UN)  merupakan  salah  satu usaha  pemerintah  untuk  melakukan  penjaminan persamaan  mutu  pendidikan  antar  daerah  yang dilakukan  oleh  pusat  penilaian  pendidikan (Hartanto,  2015).    Sebagaimana  tercantum  dalam peraturan  pemerintah  Nomor  19  tahun  2005. Dalam  menghadapi  ujian  nasional  banyak  usaha yang  dilakukan  oleh  siswa  untuk  mempersiapkan diri mereka. Dan bukan hanya para siswa, bahkan pihak sekolahpun ikut berusaha untuk mempersiapkan siswa-siswinya dalam menghadapi ujian nasional.
Data  mining  merupakan  proses  atau kegiatan  untuk  mengumpulkan  data  yang berukuran  besar(Saleh,  2015),  dan  kemudian mengekstraksi  data  tersebut  menjadi  informasi- informasi  yang  nantinya  dapat  digunakan. Penerapan  data  mining  dalam  sebuah  penelitian dapat  mengenali  suatu  pola  pengetahuan  yang menawarkan
solusi untuk masalah pendidikan(Rahman,  Muhammad,  &  Firdaus, 2016). Dalam penelitian ini peneliti mencoba untuk memproses  data  rata-rata  nilai  ujian  nasional siswa per matapelajaran untuk mengetahui tingkat sekolah  dalam  mempersiapkan  siswanya  untuk menghadapi  ujian  nasional.  Disini  tiap  sekolah  di kelompokan  kedalam  tiga  kelompok  yaitu  tinggi, sedang,  dan  rendah  berdasarkan  rata-rata  nilai ujian  setiap  mata  pelajaran  yang  di  ujikan  dalam ujian  nasional.  Adapun  algoritma  yang  digunakan adalah C4.5 (Ridwan, 2017) dan juga Naïve Bayes (Sabilla & Putri, 2017).
Sebelum  membahas  algoritma  C4.5  perlu dijelaskan  terlebih  dahulu  algoritma  ID3  karena C4.5  adalah  ekstensi  dari  algoritma  decision-tree ID3.  Algoritma  ID3/C4.5  ini  secara  rekursif membuat  sebuah  decision  tree  berdasarkan training  data  yang  telah  disiapkan(Deteksi  et  al., 2019). Naïve  Bayes  merupakan  pengklasifikasian dengan  metode  probabilitas  dan  statistic  yang dikemukakan  oleh  ilmuan  Inggris  Thomas Bayes(Nawawi  et  al.,  2019),    yaitu  memprediksi
peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman dimasa  sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai Teorema Bayes. Teorema tersebut dikombinasikan dengan  Naïve  dimana  diasumsikan  kondisi  antar atribut  saling  bebas.  Persamaan  teorema  Bayes adalah:
𝑃(𝐻|𝑋 = 𝑃(𝑋|𝐻).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) ...........................................................  (1) Keterangan : Data dengan class yang belum diketahui
Hipotesis data 𝑋 merupakan suatu class spesifik (𝐻|𝑋) : Probabilitas hipotesis 𝐻 berdasar kondisi𝑋 (posteriori probability) (𝐻) : Probabilitas hipotesis 𝐻 (prior probability) (𝑋|𝐻)  :  Probabilitas  𝑋  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis 𝐻 𝑃(𝑋) : Probabilitas 𝑋(Bustami, 2014)
Adapun  aplikasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Rapid  Miner.  Rapid  Miner adalah  salah  satu  aplikasi  opensource  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  proses  data  mining. Salah  satu  metode  data  mining  adalah menggunakan  regresi  linier.  Regresi  linier merupakan metode sattistik yang digunakan untuk untuk  melakukan  estimasi  atau  perkiraan berdasarkan  data  yang  ada(Imelda  A.Muis  & Muhammad
Affandes, 2015). RapidMiner menyediakan  prosedur  data  mining  dan  mechine learning termasuk: ETL
(Extraction, Transformation,  Loading),  data  preprocessing, visualisasi, modelling, dan evaluasi.
Bagian – bagian pada tampilan Rapid Miner A. Tipe Nilai Pada Tools RapidMiner ada beberapa tipe nilai yang digunakan yaitu:
1. Nominal Nominal  adalah  tipe  nilai  yang  digunakan berdasarkan nilai secara kategori.
2. Numeric Nilai numerik secara umum
3. Integer Tipe nilai yang digunakan untuk bilangan bulat 4. Real Tipe nilai yang digunakan untuk bilangan yang nyata
5. Text Tipe  nilai  yang  digunakan  untuk  teks  bebas tanpa struktur.
6. Binomial Tipe  nilai  yang  digunakan  untuk  nilai  yang terdiri dari dua nilai
7. Polynomial Digunakan untuk nominal lebih dari dua nilai.
8. Date_Time
Digunakan untuk tanggal dan waktu
B. Prespektif Dan View Sebuah  prespektif  berisikan  pilihan  elemen- elemen  GUI  ,  yang  disebut  dengan  View,  yang dapat  dikonfigurasi  secara  bebas.  Berikut perspective yang terdapat pada tools RapidMiner: 1. Perspekttif Selamat Datang (Welcome prespective) 2. Perspektif desain (Desaign perspective)
3. Perspektif  hasil  (Result  Prespective)(Imelda A.Muis & Muhammad Affandes, 2015)

## BAHAN DAN METODE
Data yang di gunakan merupakan data hasil ujian  nasional  sekolah  menengah  atas  di  daerah banda aceh.
Langkah-langkah  dalam  penelitian  ini mengikuti  tahapan  penambangan  data  yang dikenal  dengan  proses  Knowledge  Discovery  in Databases(Pang-Ning,  Steinbach,  &  Kumar,  2006) sebagai berikut:
1. Proses  seleksi  yaitu  proses  melakukan pemilihan  terhadap  sekumpulan  data  yang dimiliki  menjadi  data  target.  Dalam  penelitian ini  dimiliki  data  rata-rata  hasil  Ujian  Nasional (UN) siswa setiap sekolah di Banda Aceh  tahun 2012.  Keseluruhan  data  tersedia  dari  seluruh sekolah,  seluruh  provinsi  di  Indonesia  dan dapat  diakses  melalui  portal  Open  Data  Banda Aceh  (OBDA)  di  link  data.bandaacehkota.go.id yang  merupakan  layanan  portal  katalog  Open Data  Pemerintah  Kota  Banda  Aceh  yang bertujuan  memudahkan  masyarakat  dalam mendapatkan data dengan format data terbuka. Untuk  kepentingan  penelitian  ini,  data  target yang  akan  digunakan  adalah  data  untuk sekolah  tingkat  Sekolah  Menengah  Atas provinsi Banda Aceh yang berisi rata-rata hasil nilai ujian tiap sekolah menengah atas.
2. Proses preprocessing. Pada tahap ini dilakukan proses  pembersihan  data  untuk  data  yang mengandung noise.
3. Proses  transformasi.  Data  yang  berasal  dari portal  Open  Data  Banda  Aceh  (OBDA)tersebut akan  diolah  ke  dalam  bentuk  file  yang  siap untuk  ditambang,  dimana  isi  dari  beberapa atribut  di  ubah  enjadi  bentuk  numerik.  Untuk atribut yang di ubah adalah status sekolah yang sebelumnya bernilai negeri atau swasta di ubah menjadi  1  dan  2,  dan  juga  untuk  data  jurusan yang  sebelumnya  IPA  atau  IPS  menjadi  nilai  1 dan  2.  Format  data  yang  digunakan  adalah spreadsheet.
4. Proses  data  mining  (penambangan  data).  Pada tahap ini, data yang diperoleh pada tahap ke 3 dilakukan  penambangan  data  menggunakan dua  jenis  algoritma  yaitu  algoritma  C4.5  dan juga  algoritma  Naïve  Bayes,  dengan  tujuan untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  terbaik  di antara kedua algoritma trsebut.
5. Evaluasi  dan  intepretasi.  Pada  tahap  ini,  hasil penambangan  data  pada  tahap  ke  4  dievaluasi dan  diintepretasikan  untuk  menghasilkan kesimpulan.  Elausi  sendiri  dilakukan  dengan melakukan Confusion Matrix

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Eksperimen dan pengujian Model C4.5
Pembuatan  model  C4.5  dilakukan  pada dataset yang terdiri dari 8 atribut yang merupakan atribut dari prediksi prestasi siswa dan class yang merupakan hasil akhir prediksi. Data kemudian di validasi  agar  proses  pelatihan  dapat  berjalan dengan  cepat  dan  mampu  digunakan  untuk melakukan pelatihan.
Tahap  ini  dibuatkan  model  pengolahan dengan  menggunakan  perangkat  lunak  aplikasi Rapidminer seperti gambar 1 di bawah ini:
Jika anda menyajikan tabel harus menyebutkan  nama  table  dan  sebutkan  sumber tabel, seperti contoh dibawah ini:
Sumber: (Angraini Yeni, Fauziah Siti, 2020) Gambar1. Model Proses DT
Setelah data dimasukkan ke dalam aplikasi, kemudian  pilih  algoritma  Decision  Tree  dan tambahkan  Apply  Model  dan  Performance  untuk menampilkan hasil dari pengolahan data.
Sumber: (Angraini Yeni, Fauziah Siti, 2020) Gambar2. Model validasi DT
Model  dari  algoritma  C4.5  yaitu  berupa pohon  keputusan,  untuk  dapat  membuat  pohon keputusan,  langkah  pertama  adalah  menghitung jumlah class yang tinggi dan yang tidak berprestasi dari masing-masing class berdasarkan atribut yang telah  ditentukan  dengan  menggunakan  data training.  Kemudian  menghitung  Entropy  (Total) dengan menggunakan persamaan:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 ............................... (2)
Setelah  entropy  dari  atribut  sudah  didapat maka langkah berikutnya menghitung gain dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝑆 − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝑆 𝑖 ....................................... (3)
Setelah  didapatkan  hasil  perhitungan entropy  dan  gain,  maka  pohon  keputusan  yang terbentuk dapat dilihat seperti gambar 3 di bawah ini:
Sumber: (Angraini Yeni, Fauziah Siti, 2020) Gambar3. Pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5
Dari  gambar  3  kita  dapat  menyimpulkan bahwa,  sekolah  dengan  nilai  rata-rata  bahasa inggris yang tinggi berpotensi untuk mendapatkan nilai  rata-rata  keseluruhan  yang  tinggi  pula, sehingga  tingkat  kelulusan  siswa  di  sekolah tersebut semakin besar.

## Evaluasi Model Dengan Confusion Matrix
Model  confusion  matrix  akan  membentuk matrix yang terdiri dari true C0 atau tupel C0, true C1  atau  tupel  C1,  dan  true  C2  atau  tupel  C2, kemudian  masukan  data  testing  yang  sudah disiapkan  ke  dalam  confusion  matrix  sehingga didapatkan hasil pada tabel dibawah ini:
Tabel 1. Confusion Matrix Algoritma Klasifikasi C4.5
True C 0 True C1 True C2 Class Precision Pred. C0 21 1 5 77,78% Pred. C1 1 3 0 75.00% Pred. C2 3 0 14 82,35% Class Recall 84.00% 75.00% 73,68% Sumber: (Angraini Yeni, Fauziah Siti, 2020)
Berdasarkan  tabel  1  di  atas  tersebut  maka dapat dihitung nilai accuracy dengan menggunakan algoritma C4.5 sebesar 78,50%.

## Eksperimen dan Pengujian Model Naïve Bayes
Pembuatan  model  Naïve  Bayes  dilakukan pada  dataset  yang  terdiri  dari  8  atribut  yang merupakan  atribut  dari  prediksi  keberhasilan sekolah  dalam  mempersiapkan  siswanya  untuk menghadapi  ujian  nasional  dan  class  yang meupakan  hasil  akhir  prediksi.  Data  kemudian  di validasi  agar  proses  pelatihan  dapat  berjalan dengan  cepat  dan  mampu  digunakan  untuk melakukan  pelatihan.  Tahap  ini  dibuatkan  model pengolahan dengan menggunakan perangkat lunak aplikasi Rapidminer seperti gambar 4 di bawah ini:
Sumber: (Angraini Yeni, Fauziah Siti, 2020) Gambar4. Model Proses Naïve Bayes
Setelah  data  dimasukkan  ke  dalam aplikasi, kemudian pilih algoritma Naïve Bayes dan tambahkan  Apply  Model  dan  Performance  untuk menampilkan hasil dari pengolahan data.
Sumber: (Angraini Yeni, Fauziah Siti, 2020) Gambar5. Model validasi Naïve Bayes

## Evaluasi Model Dengan Confusion Matrix
Model  confusion  matrix  akan  membentuk matrix yang terdiri dari true C0 atau tupel C0, true C1  atau  tupel  C1,  dan  true  C2  atau  tupel  C2, kemudian  masukan  data  testing  yang  sudah disiapkan  ke  dalam  confusion  matrix  sehingga didapatkan hasil pada tabel  2 dibawah ini:
Tabel 2. Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes
True C 0 True C1 True C2 Class Precision Pred. C0 24 0 1 96.00% Pred. C1 1 4 0 80.00% Pred. C2 0 0 18 100.00% Class Recall 96.00%  100.00%  794,74% Sumber: (Angraini Yeni, Fauziah Siti, 2020) Berdasarkan  tabel  2  di  atas  tersebut  maka dapat dihitung nilai accuracy dengan menggunakan algoritma C4.5 sebesar 95,50%. Komparasi  Model  Algoritma  C4.5  dengan Algoritma Naïve Bayes
Hasil  pengujian  model  C4.5  dibandingkan dengan model Naïve Bayes dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3. Pengujian Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes Accuracy C4.5 78.50% Naïve Bayes 95,50% Sumber: (Angraini Yeni, Fauziah Siti, 2020)
Berikut  perbedaan  Akurasi  Algoritma  C4.5 dan  Algoritma Naïve  Bayes, dapat  dilihat  pada gambar di bawah ini:
Sumber: (Angraini Yeni, Fauziah Siti, 2020) Gambar6. Perbandingan Accuracy Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes
Dari  hasil  pengujian  di  atas,  dengan dilakukan  evaluasi  baik  secara  confusion  matrix terbukti  bahwa  maupun  ROC  terbukti  bahwa pengujian  yang  dilakukan  oleh  algoritma  Naïve Bayes  memilki  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi dibanding  C4.5.  Nilai  akurasi  untuk  model algoritma  Naïve  Bayes  sebesar  95,50%  dan  nilai akurasi  model  algoritma  C4.5  sebesar  78,50%  . Berdasarkan  nilai  tersebut  diperoleh  selisih akurasi sebesar 17%.

## KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisa  dan komparasi  dua  metode  klasifikasi  data  mining yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  yaitu, algoritma  C4.5  atau  Decision  Tree  yaitu  metode yang  mengubah  data  menjadi  pohon  keputusan dan  menghasilkan  rule,  dan  Naïve  Bayes  yaitu metode dengan menghitung probabilitas kemunculan  data  antara  satu  data  dengan  yang lain. Dari hasil pengujian dengan mengukur kinerja kedua  metode  tersebut  menggunakan  confusion matrix,  kurva  ROC  dan  t-Test  pada  dataset diketahui  bahwa  Naïve  Bayes  memiliki  nilai akurasi 95,50% dan signifikan terhadap algoritma C4.5 memiliki nilai akurasi 78,50%. Adapun model yang telah terbentuk selanjutnya dapat dikembangkan  dan  dapat  diimplementasikan  ke dalam  sebuah  aplikasi  sehingga  dapat  membantu dan memudahkan bagi para pemegang
kepentingan dalam pengambilan sebuah keputusan untuk memprediksi prestasi siswa.

## REFERENSI
Angraini Yeni, Fauziah Siti, L. P. J. (2020). Laporan Akhir  Penelitian  Mandiri:Analisis  Kinerja Algoritma  C4.5  Dan  Naïve  Bayes  Dalam Memprediksi Keberhasilan Sekolah Menghadapi UN . Jakarta. Bustami.  (2014).  Penerapan  Algoritma  Naive Bayes  Untuk  Mengklasifikasi  Data  Nasabah Asuransi. Jurnal  Informatika  (Yogyakarta) ,
8 (1),
884–898. https://doi.org/10.26555/jifo.v8i1.a2086
Imelda A.Muis & Muhammad Affandes, M. . (2015).
Penerapan Metode Support Vector Machine ( SVM  )  Menggunakan  Kernel  Radial  Basis Function  (  RBF  )  Pada  Klasifikasi  Tweet. Sains,  Teknologi  Dan  Industri.UIN  Sultan Syarif Kasim Riau , 12 (2), 189–197. Retrieved from http://103.193.19.206/index.php/sitekin/ar ticle/view/1010
Nawawi,  H.  M.,  Purnama,  J.  J.,  Hikmah,  A.  B., Komputer,  S.  I.,  Informasi,  S.  S.,  Bina,  U.,  & Informatika, S. (2019). KOMPARASI ALGORITMA NEURAL NETWORK DAN NAÏVE BAYES, 15 (2), 189–194. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.669
Pang-Ning,  T.,  Steinbach,  M.,  &  Kumar,  V.  (2006).
Introduction  to  data  mining:  Solution Manual. Library of Congress , 796. https://doi.org/10.1016/0022- 4405(81)90007-8
Rahman,  F.,  Muhammad,  D.,  &  Firdaus,  I.  (2016). Penerapan  Data  Mining  Metode  Naïve  Bayes Untuk  Prediksi  Hasil  Belajar  Siswa  Sekolah Menengah Pertama (Smp). Al Ulum Sains Dan Teknologi , 1 (2),  76–78.  Retrieved  from http://ojs.uniska- bjm.ac.id/index.php/JST/article/view/436
Ridwan,  M.  (2017).  SISTEM  REKOMENDASI PROSES KELULUSAN MAHASISWA BERBASIS  ALGORITMA  KLASIFIKASI  C4.5. Jurnal  Ilmiah  Informatika , 2 (1),  105–111. https://doi.org/10.5281/JIMI.V2I1.27
Sabilla,  W.  I.,  &  Putri,  T.  E.  (2017).  Prediksi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa dengan k- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier. Jurnal  Komputer  Terapan , 3 (2),  233–240.
0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00% C4.5 Naïve Bayes Series1
Retrieved from https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/article /view/1544
Saleh,  A.  (2015).  Implementasi  Metode  Klasifikasi Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya
Penggunaan  Listrik  Rumah  Tangga. Citec Journal , 2 (3), 207–217.
https://doi.org/doi.org/10.24076/citec.201 5v2i3.49