## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 2 Desember 2018

## Perbandingan Kinerja Hasil Seleksi Fitur pada Prediksi Kinerja Akademik Siswa Berbasis Pohon Keputusan
Achmad Shoddiq Bayu Asmoro #1 , Wahyu Sakti Gunawan Irianto #2 , Utomo Pujianto #3
# Program Studi Informatika Universitas Negeri Malang Jalan Semarang No. 5, Malang, Jawa Timur
1 bayuasmoro552@gmail.com
2 iriantowsg@yahoo.com
3 utomo.pujianto.ft@um.ac.id
Abstrak —Sistem  manajemen E-learning merupakan  bentuk kemajuan  teknologi  dalam  bidang  pendidikan  dan  telah banyak menghasilkan kumpulan data-data pendidikan yang salah  satunya  adalah  data  aktivitas  pembelajaran  siswa dalam  sistem  manajemen E-learning .  Banyaknya  data pendidikan  yang  belum  tereksplorasi  dengan  baik  dapat  di manfaatkan dengan menggunakan teknik data mining. Pada penelitian  ini  akan  dilakukan  perbandingan  3  model  data berbeda  yaitu  data  awal  tanpa preprocessing dan  data  yang di preprocessing menggunakan seleksi fitur correlation-based feature selection dan Information Gain . Data yang digunakan adalah  data  aktivitas  pembelajaran  siswa  dalam  sistem manajemen E-learning .  Selanjutnya  proses  pengujian  data dengan  menggunakan  10 folds  cross  validation dengan metode  C4.5  dan  evaluasi  data  menggunakan confusion matrix .  Hasil  dari  pengujian  data  menggunakan  algoritma C4.5  yang  dikombinasikan  dengan  seleksi  fitur correlation- based feature selection menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi  dengan  nilai  akurasi  sebesar  76.92%.  Sementara  itu hasil  dari  pengujian  data  awal  tanpa  selesksi  fitur  dan  data yang di seleksi fitur menggunakan information gain memiliki nilai akrasi yang sama dengan nilai akurasi sebesar 76.19%. Hal  ini  dikarenakan  data  yang  diproses  menggunakan algoritma  C4.5  tanpa preprocessing dan  data  yang  telah  di preprocessing menggunakan information  gain sama-sama menghitung  nilai  gain  untuk  membuat  model  pohon keputusan, dan  menghasilkan  model  pohon  keputusan  yang sama.  Sehingga  hasil  dari  proses  pengujian  data  memiliki nilai akurasi yang sama.
Kata kunci — Educational data mining, C4.5, Coorelation- based feature selection, Information gain.

## I. P ENDAHULUAN
Berkembangnya  teknologi  informasi  dalam  bidang pengolahan  data  banyak  membawa  pengaruh  positif  bagi dunia pendidikan. Salah satunya adalah dengan penggunaan sistem manajamen e-learning untuk membantu  proses  belajar  mengajar  dan  proses  evaluasi kinerja  akademik  siswa  [1].  Akhir-akhir  ini  mulai  banyak penelitian  yang  mengembangkan  penggunaan  teknik  data mining dalam bidang pendidikan.
Data  mining  dalam  bidang  pendidikan  berfokus  pada pengembangan  eksplorasi  tipe  data  yang  unik,  yang  salah satu pemanfaatanya dapat dikembangkan dengan menggunakan  metode  dari  algoritma  data  mining, machine-learning dan  statistika.  Salah  satu  metode  dalam bidang  data  mining  yang  sering  digunakan  untuk memprediksi  kinerja  akademik  siswa  adalah  metode klasifikasi [2].
Metode  klasifikasi  merupakan  suatu  metode  yang digunakan untuk pengelompokan data kedalam kelas yang telah  ditentukan  [3].  Pada  penelitian  ini  akan  digunakan suatu  fitur  baru  yaitu:  Fitur  perilaku  siswa.  Fitur  ini berhubungan  dengan  aktivitas  interaksi  siswa  dengan sistem manajemen e-learning .
Langkah  pertama  yang  akan  dilakukan  adalah preprocessing data. Hal ini ditujukan untuk perbaikan data agar  pembelajaran  algoritma  menjadi  lebih  efektif  dalam melakukan  komputasi  data.  Selain  itu preprocessing data berguna  untuk  menghilangkan  atribut  data  yang  tidak relevan  dan  berlebihan,  sehingga  proses  belajar  algoritma terhadap data menjadi semakin meningkat [4].
Seleksi fitur merupakan salah satu teknik penting untuk dilakukan  dalam preprocessing data.  Proses  seleksi  fitur bertujuan  untuk  menentukan  jumlah  fitur  yang  akan digunakan dalam menentukan kelas target serta mengurangi  fitur  yang  tidak  relevan.  Berikut  beberapa jenis  teknik  seleksi  fitur  yang  dapat  digunakan  dalam preprocessing data  yaitu: Information  gain,  Gain  ratio, Chi-square, Symmetrical uncertainty, Relief , dan Correlation-based  feature  selection .  Dari  beberapa  teknik seleksi fitur tersebut. Teknik seleksi fitur correlation-based feature  selection merupakan  algoritma  seleksi  fitur  yang paling  stabil  dari  semua  pengujian  skala  perankingan tingkat  densitas  data,  sedangkan  algoritma  seleksi  fitur yang  berbasis  entropy  mempunyai  kecenderungan  dalam memilih atribut yang sama dengan jumlah yang sama [5].
Untuk  pengujian  data  digunakan  metode  data  mining algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu metode  yang  paling  sering  digunakan  dalam  mengolah data pendidikan dan dari beberapa penelitian  yang  pernah dilakukan algoritma C4.5 dapat menghasilkan nilai akurasi
yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  beberapa  algoritma lain.  Berikut  beberapa  penelitian  yang  pernah  dilakukan dan  berkaitan  dengan  prediksi  kinerja  akademik  siswa yaitu:
Implementasi  Teknik  Seleksi  Fitur Information  Gain pada  Algoritma  Klasifikasi Machine  Learning untuk Prediksi  Performa  Akademik  Siswa.  Menjelaskan  bahwa data yang digunakan dalam penelitian tersebut  merupakan data  akademik  siswa  yang  berjumlah  395  dari  wilayah Alentejo,  Portugal.  Dari  hasil  eksperimen  yang  telah dilakukan  menunjukan  bahwa  penggunaan  seleksi  fitur information  gain dapat  mempengaruhi  nilai  akurasi algoritma  dalam  memprediksi  performa  akademik  siswa. Hal  ini  ditunjukan  pada  pengujian  data  menggunakan algoritma  C4.5  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 90.48%  dari  nilai  akurasi  sebelumnya  yaitu  sebesar 88.58%  dari  data  yang  belum  dilakukan  proses  seleksi fitur. Pada algoritma ANN menunjukkan peningkatan nilai akurasi  dari  88.15%  menjadi  88.96%.  Pada  algoritma Naïve  bayes juga  menunjukan  peningkatan  nilai  akurasi dari    85.67%  menjadi  86.68%.  Sementara  itu  dari  hasil pengujian  data  menggunakan  algoritma Random  Forest dan  SVM  menunjukan  penurunan  nilai  akurasi  dari 90.43%  menjadi  90.05%  setelah  dilakukan  seleksi  fitur pada  algoritma Random  Forest ,  dan  89.14%  menjadi 88.1% pada algoritma SMV [6].
Selanjutnya Perbandingan Performansi Algoritma C4.5 dan CART dalam Klasifikasi Data Nilai Mahasiswa Prodi Teknik  Komputer Politeknik  Negeri Padang. Menjelaskan bahwa  data  yang  digunakan  merupakan  data  akademik mahasiswa  pada  semester  pertama  perkuliahan  yang meliputi  mata  kuliah  kalkulus,  fisika,  alpro,  pengantar  TI, p.DasPro,  Das.El,  dan  matdis.  Dari  proses  pengujian  data yang  telah  dilakukan  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 84.95% pada algoritma CART dan 85.61% pada algoritma C4.5. Hal ini dikarenakan data nilai mahasiswa merupakan data kelompok yang cocok dengan model klasifikasi yang ada pada algoritma C4.5 sedangkan algoritma CART lebih cocok  apabila  data  yang  digunakan  merupakan  data numerik [7].
Selanjutnya penelitian  dengan  judul Mining Educational  Data  to  Predict  Student’s  Academic Performance  Using  Ensemble  Methods menjelaskan perbandingan  prediksi  kinerja  akademik  siswa  dengan menggunakan  data  fitur  perilaku  siswa.  Data  yang digunakan  merupakan  data  interaksi  siswa  dengan  sistem manajemen e-learning yang  dicatat  menggunakan  xAPI. Selanjutnya digunakan metode Ensemble untuk meningkatkan kinerja klasifikasi data. Hasil dari pengujian data  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  75.8%  menggunakan  algoritma  C4.5,  79.1% menggunakan  algoritma  ANN,  dan  67.7%  menggunakan algoritma Naïve  Bayes .  Setelah  dilakukan  validasi pengujian  data  dengan  menambahkan  25  data  siswa  baru menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  82.2%  pada  algoritma C4.5,  80.0%  pada  algoritma  ANN,  dan  80.0%  pada algoritma Naïve Bayes [8].
Berdasarkan  hasil  dari  beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan  menunjukan  bahwa  algoritma  C4.5  dapat menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingan
dengan  beberapa  algoritma  lain  seperti:  ANN,  SVM, Random  Forest ,  dan Naïve  Bayes .  Untuk preprocessing data  akan  digunakan  seleksi  fitur information  gain , pemilihan  seleksi  fitur information  gain dikarenakan penggunaan  seleksi  fitur  ini  terbukti  dapat  menungkatkan performa  algoritma  dalam  melakukan  pengujian  data[6]. Selain  itu  akan  digunakan  juga  metode  seleksi  fitur Correlation-base  Feature  Selection .  Hal  ini  dikarenakan Correlation-base  Feature  Selection merupakan  algoritma seleksi  fitur  yang  paling  stabil  dalam  semua  pengujian skala  perankingan  tingkat  densitas  data  [5].  Atas  dasar itulah dalam penelitian ini akan digunakan algoritma C4.5 yang dikolaborasikan dengan seleksi fitur information gain yang  akan  dibandingkan  dengan  metode  C4.5  yang dikolaborasikan  dengan  seleksi  fitur correlation-based feature selection .

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Kerangka Penelitian
Pada penelitian ini digunakan kerangka penelitian yang terdiri  dari  berbagai  tahapan.  Tahap  pertama  adalah analisis  dan  pengumpulan  data,  dimana  data  yang digunakan  merupakan  data  aktivitas  pembelajaran  siswa dalam  sistem  manajemen E-learning .  Pada  tahap  kedua dilakukan preprocessing data  dimana  data  akan  diseleksi fitur hal ini bertujuan untuk mengurangi jumlah fitur yang tdak  relevan  dan  data  yang  berlebihan.  Pada  tahap  ketiga dilakukan  pengujian  data  menggunakan  algoritma  C4.5. Selanjutnya  pada  tahap  keempat  dilakukan  evaluasi  hasil dari pengujian data menggunakan confusion matrix .
Gambar 1. Kerangka Penelitian
B. Sumber Data
Dataset  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini  adalah dataset sekunder yang diperoleh dari website www.kaggle.com/aljarah/xAPI-Edu-Data data berupa data pendidikan  yang  terkait  dengan  aktivitas  siswa  dengan sistem  manajemen e-learning [9].  Pada  dataset  tersebut terdapat  480  data  siswa  yang  dicatat  dalam  berbagai kategori,  seperti  kategori  fitur  demografi  seperti  gender dan  kewarganegaraan,  fitur  latar  belakang  akademis seperti  tahap  pendidikan,  tingkat  kelas,  dan  seksi,  dan terakhir  adalah  fitur  perilaku  siswa  seperti discussion, raisehand,  visited  resource,  announcements  view  dan parent  school  statification .  Dari  480  data  yang  ada,  data yang  digunakan  sebanyak  281  data  yaitu  data  dari  siswa middle school dan high school .

## C. Pengumpulan Data
Pada penelitian  sebelumnya data didaptkan dari  sistem LMS  ( Learning  Manajemen  System )  yang  disebut Kalboarad  360.  Kalboard  360  adalah  LMS  multi-agen, yang dibuat untuk memfasilitas pembelajaran online yang menggunakan  kemajuan  teknologi  terdepan  dalam penerapanya. Adanya sistem pembelajaran online diharapkan dapat memudahkan pengguna dalam mengakses  sumber  belajar  melalui  perangkat  apapun dengan menggunakan koneksi internet.
Data  dikumpulkan  dengan  menggunakan  alat  pelacak aktivitas  pelajar,  yang  disebut  experience  API  (xAPI). XAPI  adalah  komponen  dari Training  and  Learning Architecture (TLA)  yang  digunakan  untuk  memantau aktivitas  pembelajaran  yang  dilakukan  oleh  peserta  didik dalam LMS seperti membaca artikel atau menonton video pelatihan.  XAPI  dapat  membantu  penyedia  kegiatan pembelajaran untuk memantau pelajar, aktivitas dan objek yang menggambarkan pengalaman belajar. Tujuan dari X- API  digunakan  untuk  memantau  perilaku  siswa  melalui proses  pendidikan  untuk  mengevaluasi  fitur-fitur  yang mungkin berdampak pada prestasi akademik siswa [8].
Data  yang telah didapatkan  merupakan data dari siswa sekolah  dasar,  siswa  sekolah  menengah,  dan  siswa sekolah  tingkat  atas.  Selanjutnya  dilakukan  analisis  data, dimana analisis dilakukan berdasarkan teori-teori pendidikan yang menjelaskan perilaku dan pola pikir dari siswa sekolah dasar, sekolah menengah, dan sekolah atas.
Persepsi  dan  proses  cara  memecahkan  suatu  masalah berbeda-beda  dan  terus  berkembang  seiring  dengan perkembangan  anak  pada  usia  sekolah  [10].  Setiap  siswa pada  kelompok  kelas  pendidikan  memiliki  kemampuan dan  karakter  yang  berbeda-beda,  sehingga  perlu  adanya perlakukan  yang  berbeda  pada  setiap  kelompok  kelas pendidikan.  Karakter  dan  pola  pikir  dari  siswa  sekolah dasar  berbeda  dengan  siswa  dari  sekolah  menengah  dan siswa  sekolah  atas.  Pada  masa  anak-anak  kecenderung untuk  menirukan  perilaku  dari  orang  yang  diidolakan sangat  besar.  Sementara  pada  anak  yang  berusia  remaja lebih  berkeinginan  untuk  diakui  menjadi  orang  dewasa dan  dapat  menentukan  jalan  hidupnya  sendiri[11].  Atas dasar itulah dalam penelitian ini akan digunakan data dari siswa sekolah menengah dan siswa sekolah atas.

## D. Seleksi Fitur
Pada proses seleksi fitur dilakukan analisis fitur terlebih dahulu  dari  data  yang  telah  didapatkan.  Selanjutnya dilakukan  analisis  dan  seleksi  fitur  menggunakan correlation-based feature selection, dan information gain . Mengapa  perlu  dilakukan  proses  seleksi  fitur,  karena setelah  melakukan  studi  literatur  dan  berdasarkan  kajian teori  yang  telah  didapatkan,  proses  seleksi  fitur merupakan  salah  satu  teknik preprocessing yang  sangat penting  untuk  dilakukan.  Hal  ini  ditujukan  untuk mengurangi jumlah atribut yang terkait dalam menentukan kelas target. Dikarenakan atribut data yang berlebihan dan tidak relevan dapat berpengaruh pada proses pembelajaran data  dan  pada  saat  proses  komputasi,  sehingga mempengaruhi  hasil  nilai  akurasi  dari  proses  klasifikasi tersebut [4].
Dari  281  data  dan  16  fitur  yang  ada  dilakukan  uji korelasi  menggunakan correlation-based dimana  uji korelasi  dilakukan  dengan  melakukan  perhitungan  dan perbandingan  tingkat  korelasi  antara  suatu  fitur  dengan kelasnya  dan  fitur  ke  fitur  lainya. Correlation-based feature  selection merupakan  suatu  teknik  seleksi  fitur yang  akan  memperhitungkan  suatu  fitur  yang  memiliki korelasi yang baik dan relevan dengan kelasnya dan tidak memiliki  korelasi  berlebihan  dengan  fitur  lainya  [12]. Selain itu correlation-based akan memberikan nilai tinggi terhadap  suatu  fitur  yang  memiliki  korelasi  yang  tinggi dengan  kelasnya  dan  memiliki  korelasi  rendah  dengan fitur lainya [13].
Selain  menggunakan correlation-based data awal  yang didapatkan  sebanyak  281  data  dan  16  fitur  akan  di preprocessing menggunakan information gain, Information  gain merupakan  teknik preprocessing data dengan  melakukan pembobotan pada sebuah  fitur dengan menggunakan  perhitungan  maksimal  entropy  [14].  Nilai entropy  yang  didapatkan  digunakan  untuk  menentukan atribut  terbaik. Information  gain akan  meranking  nilai gain  dari  setiap  atribut,  dimana  atribut  dengan  nilai  gain tertinggi  merupakan  atribut  yang  paling  berpengaruh dengan  kelasnya  dan  akan  dijadikan  node  pertama  pada model tree yang akan dibuat [15].

## E. Pengujian Data
Dalam  proses  pengujian  data,  data  yang  digunakan merupakan data awal yang didapatkan dan data dari hasil proses  seleksi  fitur  menggunakan Correlation-based Feature  Selection dan information  gain .  Data  yang berjumlah  281  data  akan  diproses  menggunakan  10- folds cross  validation dengan  metode  C4.5.  10- folds  cross validation akan  membagi  kumpulan  data  menjadi  data latih  dan  data  uji.  Teknik  ini  akan  membagi  kumpulan data  menjadi  10  subset  dengan  ukuran  yang  sama, sembilan  dari  10  subset  data  digunakan  untuk  pelatihan, sementara  satu  subset  yang  tertinggal  digunakan  untuk pengujian.  Proses  diulang  selama  sepuluh  kali,  dan  hasil akhirnya  diperkirakan  sebagai  tingkat  kesalahan  rata-rata pada contoh uji [16].

## F. Evaluasi Hasil Pengujian Data
Pada  proses  evaluasi  dari  hasil  pengujian  data, digunakan  tiga  ukuran  evaluasi  yang  berbeda  yaitu  : Akurasi,  Presisi,  dan Recall .  Tabel  I  menunjukan confusion matrix dari pengukuran.
TABEL I C ONFUSION M ATRIX Dectected Positive Negative Positive True Positive (TP) False Negative (FN) Negative False Positive (FP) True Negative (TN)
Akurasi  adalah  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi dengan nilai aktual. Presisi adalah tingkat ketepatan antara informasi  yang  diminta  dengan  jawaban  yang  diberikan oleh  sistem. Recall adalah  tingkat  keberhasilan  sistem dalam menemumakan kembali informasi. Berikut perhitungna Akurasi, Precision , dan Recall .
Berikut  adalah  rumus  untuk  perhitungan  Akurasi, Presisi, dan Recall .
(1) (2)
(3)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Seleksi Fitur Data Pendidikan
Proses seleksi fitur dilakukan menggunakan correlation-based feature selection dan Information Gain . Data  yang  didapatkan  dari  penelitian  sebelumnya  yang berjumlah 480 data dan 16 fitur yang dibagi kedalam tiga kategori  yaitu:  fitur  demografi,  fitur  akademik,  dan  fitur perilaku  siswa  [8].  Dari  480  data  yang  ada,  data  yang digunakan sebanyak 281 data yaitu data dari siswa middle school dan high school .
Dari data pendidikan yang telah didapatkan selanjutnya dilakukan  pemrosesan  ulang  untuk  menyeleksi  fitur  data menggunakan correlation-based  feature  selection ,  proses seleksi  fitur correlaion-based merupakan  proses  seleksi fitur  dengan  melakukan  perhitungan  dan  perbandigan tingkat  korelasi  antara  atribut  dengan  kelas  dan  atribut dengan  atribut  lainya.  Atribut  yang  dipilih  merupakan atribut  memiliki  korelasi  tinggi  dengan  kelasnya  dan memiliki  tingkat  korelasi  rendah  dengan  atribut  lainya. Proses  seleksi  fitur  ini  dilakukan  menggunakan  library dari  weka  yang  dimasukan  kedalam  program  java  yang menghasilkan data seperti pada Tabel II.
TABEL II C ONTOH D ATA SETELAH D ILAKUKAN P REROCESSING M ENGGUNAKAN
C ORRELATION - BASED Ge Rel Rais Visi Ann Dis Sad Class M Father 50 10 15 17 Under
7
M M Father 40 50 12 22 Above 7 M F Mum 60 70 44 50 Above
7
H F Father 60 60 33 70 Above 7 M Selanjutnya preprocessing data
pendidikan menggunakan Information  Gain . Information  Gain merupakan  suatu  teknik  perankingan  nilai  suatu  atribut berdasarkan  perhitungan  maksimal  entropy,  dimana atribut  yang  memiliki  nilai  gain  tertinggi  akan  ditaruh pada  baris  pertama  dan  merupakan  atribut  yang  paling berpengaruh  terhadap  kelas  data. Preprocessing data dilakukan  dengan  menggunakan  library  dari  weka  yang dimasukan kedalam program java  sehingga menghasilkan data perankingan atibut seperti pada Tabel III.
TABEL III C ONTOH A TRIBUT D ATA SETELAH D ILAKUKAN P REPROCESSING M ENGGUNAKAN I NFORMATION G AIN Ranker Attribute Ranker Attribute 0.52 Visited Resource 0.12 Parent Ans 0.46 Raisehands 0.11 Topic 0.35 Student Absence 0.09 Parent school statisfaction 0.28 Announcement View 0.047 Gender 0.20 Discussion 0.040 Grade ID 0.14 Relation 0.009 Semester 0.14 Place of birth 0.004 Section ID 0.14 Nationaly 0.0008 Stage ID

## B. Hasil Proses Pengujian dan Evaluasi Data
Setelah  dilakukan  proses  seleksi  fitur  hasil  seleksi disimpan  dengan  format  CSV.  Selanjutnya  data  diambil dan  dimasukan  ke  dalam  program  java  yang  telah  di tambahkan  dengan  library  weka  untuk  dilakukan  proses pengujian  data  menggunakan  10 folds  cross  validation . Terdapat  tiga  model  data  yang  akan  digunakan  dalam proses cross  validation yaitu  data  awal  yang  belum dilakukan preprocessing ,  data  yang  telah  dilakukan
Actual
preprocessing menggunakan corelation-based  feature selection ,  dan  data  yang  telah  dilakukan preprocessing menggunakan information gain . Pada  proses  10 folds  cross  validation data  yang berjumlah  281  akan  dibagi  menjadi  10  bagian  dimana  9 dari 10 bagian data akan digunakan sebagai data latih dan 1  data  digunakan  sebagai  data  uji.  Proses  ini  dilakukan berulang-ulang  sebanyak  10  kali  sehingga  setiap  bagian data akan dicoba sebagai data uji. Berikut hasil dari proses pengujian  data  dan  evaluasi  data yang  ditampilkan  pada Tabel IV.
TABEL IV
H ASIL P ENGUJIAN DAN E VALUASI D ATA Evaluation 10 Folds Cross Validation Data Awal Attribut Selection CFS Attribute Selection IG Accuracy 76.19 76.92 76.19 Precission L 0.78 0.80 0.78 Precission M 0.74 0.74 0.74 Precission H 0.83 0.82 0.83 Precission AVG 0.78 0.79 0.78 Recall L 0.77 0.81 0.77 Recall M 0.76 0.78 0.76 Recall H 0.74 0.72 0.74 Recall AVG 0.76 0.77 0.76

## C. Pembahasan
Berdasarkan  Tabel  IV  dapat  dilihat  bahwa  hasil pengujian  dan  evaluasi  data  yang  telah  diproses menggunakan 10  folds  cross-validation dan  algoritma C4.5  yang  dikombinasikan  dengan  metode  seleksi  fitur correlation-based  feature  selection menghasilkan  nilai akurasi yang lebih tinggi. Hal ini dikarenakan pada proses pengujian data, data yang di preprocessing menggunakan correlation-based dapat  menghasilkan  216  data  yang  di prediksi  benar  dan  65  salah  yang  hasilnya  dapat  dilihat pada Tabel V.
TABEL V C ONFUSION M ATRIX P REPROCESSING C ORRELATION - BASED Predict Class A B C Actual Class L 50 12 0 M 13 103 16 H 0 24 63
216 data yang diperoleh berasal dari penjumlahan tabel confusion matrix berwarna oranye. Sementara itu, 65 data yang  salah  diperoleh  dari  penjumlahan  nilai  tabel  selain warna oranye.
Data  awal  yang  tidak  di preprocessing menghasilkan 214  data  yang  di  prediksi  benar  dan  67  data  salah  yang dapat dilihat pada Tabel VI.
TABEL VI M ODEL C ONFUSION M ATRIX P REPROCESSING I NFORMATION G AIN
Predict Class A B C Actual Class L 48 13 1 M 12 101 19 H 1 21 65
214 data yang diperoleh berasal dari penjumlahan tabel confusion matrix berwarna kuning. Sementara itu, 67 data yang  salah  diperoleh  dari  penjumlahan  nilai  tabel  selain warna kuning.
Data  yang  di preprocessing menggunakan information gain menghasilkan 214 data yang di prediksi benar dan 67 data salah yang dapat dilihat pada Tabel VII.
TABEL VII M ODEL C ONFUSION M ATRIX D ATA A WAL T AMPA P REPROCESSING
Predict Class A B C Actual Class L 48 13 1 M 12 101 19 H 1 21 65
Dari  pengujian  data  tersebut  menunjukan  bahwa  data yang  di preprocessing menggunakan correlation-based menghasilkan  selisih  2  data  yang  dapat  di  prediksi  benar dari  data  yang  tidak  di preprocessing dan  data  yang  di preprocessing menggunakan information  gain .  Hal  ini merupakan  salah  satu  pengaruh  yang  menjadikan  nilai akurasi  dari  data  yang  di preprocessing menggunakan correlation-based menjadi  lebih  tinggi.  Pada  nilai  presisi
kelas  H  dari  ketiga  model  data  menghasilkan  nilai  paling tinggi.  Pada  nilai Recall, kelas  L  merupakan  nilai  yang paling tinggi dari ketiga model data.
Hasil  dari  pengujian  data  antara  data  yang  diproses menggunakan  algoritma  C4.5  tanpa preprocessing dan data yang telah di preprocessing menggunakan information  gain menghasilkan  nilai  akurasi,  presisi,  dan recall yang  sama,  serta  model tree dan rule yang  dibuat juga sama. Hal ini dikarenakan preprocessing menggunakan information gain dan algoritma C4.5 sama- sama  menghitung  nilai gain untuk  membuat  model tree yang akan digunakan.
Penggunaan  akses  memory  dalam  pemrosesan  data awal  yang  tanpa  dilakukan preprocessing membutuhkan memory  sebesar  380.1MB,  sedangkan  data  dengan preprocessing menggunakan information gain membutuhkan  memory  yang  sedikit  lebih  besar  yaitu, 413.4MB.  Sedangkan  untuk  data  dengan preprocessing menggunakan correlation-based membutuhkan  memory sebesar 399.4MB. Hal ini membuktikan bahwa pemrosesan dari data  yang tidak dilakukan preprocessing membutuhkan  akses memory yang  lebih  sedikit dibandingkan  dengan  data  yang  di preprocessing menggunakan information gain dan correlation-based . Selanjutnya,  berdasarkan  pengujian  waktu  pemrosesan data  yang  dilakukan  menggunakan stopwatch ,  data  awal tanpa  dilakukan preprocessing membutuhkan  waktu sebanyak  05.3  detik.  Untuk  data  dengan preprocessing menggunakan information  gain membutuhkan  waktu sebanyak  05.4  detik.  Selanjutnya  untuk  data  dengan preprocessing menggunakan correlation-based membutuhkan  waktu  sebanyak  05.1  detik.  Hal  ini menunjukan bahwa data yang di preprocessing menggunakan correlation-based merupakan  data  dengan waktu pemrosesan paling cepat.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  komparasi  dari  hasil  pengujian  3  model data  yang  berbeda  menunjukan  bahwa  data  dengan preprocessing menggunakan correlation-based menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dari  data yang  tidak  di preprocessing dan  data  yang  di preprocessing menggunakan information gain .
Pada nilai presisi kelas H merupakan kelas dengan nilai paling  tinggi  dari  ketiga  model  data.  Pada  nilai Recall, kelas  L  merupakan  nilai  yang  paling  tinggi  dari  ketiga model data.
Hasil  dari  pengujian  data  antara  data  yang  diproses menggunakan  algoritma  C4.5  tanpa preprocessing dan data yang telah di preprocessing menggunakan information  gain menghasilkan  nilai  akurasi  yang sama.Hasil  dari  pengujian  waktu  pemrosesan  data,  data
yang  di preprocessing menggunakan correlation-based feature  selection sedikit  lebih  cepat  dengan  waktu pemrosesan  selama  05.1  detik.  Hasil  untuk  penggunaan akses  memory  dalam  pemrosesan  data,  data  yang  tidak dilakukan preprocessing membutuhkan  akses  memory yang lebih sedikit dibandingkan data yang di preprocessing menggunakan information  gain dan correlation-based feature selection .

## R EFERENSI
[1] Y.  Yamasari,  S.  M.  S.  Nugroho,  D.  F.  Suyatno,  and  M.  H. Purnomo,  “Meta-Algoritme  Adaptive  Boosting  untuk Meningkatkan  Kinerja  Metode  Klasifikasi  pada  Prestasi Belajar Mahasiswa,” vol. 6, no. 3, 2017.
[2] dkk  Sarthika,  “Analisis  Profil  Mahasiswa  Politeknik  Negeri Batam dengan  Teknik  Data  Mining  Asosiasi  dan  Clustering,” vol. 8, no. 1, pp. 16–21, 2016.
[3] B. Novianti, T. Rismawan, and S. Bahri, “Implementasi Data Mining  dengan  Algoritma  C4  .  5  untuk  Penjurusan  Siswa  ( Studi Kasus : SMA Negeri 1 Pontianak ),” vol. 04, no. 3, 2016.
[4] A. Maulana, M.F., dan Karomi, M., “Information Gain untuk
Mengetahui Pengaruh Atribut Terhadap Klasifikasi Persetujuan Kredit,” vol. 9, 2015.
[5] T. dan M. Djatna, “Pembandingan Stabilitas Algoritma Seleksi Fitur menggunakan Transformasi Ranking Normal,” 2015.
[6] B.  N.  Sari,  “Implementasi  Teknik  Seleksi  Fitur  Information Gain  pada  Algoritma  Klasifikasi  Machine  Learning  untuk Prediksi Performa Akademik Siswa,” pp. 6–7, 2016.
[7] I. Rahmayuni, “Perbandingan Performansi Algoritma C4.5 dan Cart  Dalam  Klasifiksi  Data  Nilai  Mahasiswa  Prodi  Teknik komputer Politeknik Negeri Padang,” J. Teknol. Inf. Pendidik. , vol. 2, no. 1, pp. 87–94, 2014.
[8] E. A. Amrieh, T. Hamtini, and I. Aljarah, “Mining Educational Data  to  Predict  Student’s  academic  Performance  using Ensemble Methods,” Int. J. Database Theory Appl. , vol. 9, no. 8, pp. 119–136, 2016.
[9] E. A. Amrieh, T. Hamtini, and I. Aljarah, “Preprocessing and analyzing  educational  data  set  using  X-API  for  improving student’s performance,” 2015 IEEE Jordan Conf. Appl. Electr. Eng. Comput. Technol. , no. November, pp. 1–5, 2015.
[10] E. Juliyanto, S. E. Nugroho, and P. Marwoto, “Perkembangan Pola Pemecahan Masalah Anak The Pattern of Development of School-Age  Children  Troubleshooting  Solving  Problems  In,” vol. 9, pp. 151–162, 2013.
[11] J.  Alfin,  “Analisis  karakteristik  siswa  pada  tingkat  sekolah dasar,” pp. 190–205, 2015.
[12] M.  Doshi,  S.  K.  Chaturvedi,  and  D.  Ph,  “Correlation  Based Feature  Selection  (  CFS  )  Technique  to  Predict  Student Perfromance,” vol. 6, no. 3, pp. 197–206, 2014.
[13] I.  Y.  Purbasari  and  B.  Nugroho,  “Benchmarking  Algoritma Pemilihan Atribut Pada Klasifikasi Data Mining,” Snastia , pp. 47–54, 2013.
[14] dkk  I.  Maulida,  “Seleksi  Fitur  Pada  Dokumen  Abstrak  Teks Bahasa  Indonesia  Menggunakan  Metode  Information  Gain,” no. October 2016, 2017.
[15] Sujana,  “Aplikasi  mining  data  mahasiswa  dengan  metode klasifikasi decision tree,” vol. 2010, no. Snati, 2010.
[16] A.  R.  Khadafy,  “Penerapan  Naive  Bayes  untuk  Mengurangi Data  Noise  pada  Klasifikasi  Multi  Kelas  dengan  Decision Tree,” vol. 1, no. 2, pp. 136–142, 2015.