I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - VOL. 5 NO. 2 (2023) 95-99
Terbit online pada laman web jurnal : https://e-journal.unper.ac.id/index.php/informatics | ISSN (Print) 2775-2208 |    ISSN (Online) 2715-0453  |

## Pemodelan Data Menggunakan Algoritma Decision Tree untuk Visualisasi Data Hubungan Nilai Siswa dengan Makan Siang, Partisipasi Kursus Persiapan Tes, dan Tingkat Pendidikan
Rangga Gelar Guntara 1 , Muhammad Rizki Nugraha 2 ,Riska Aprilia 3 , Nur Azizyah Putri Dewinta 4 , Fiky Budi Dewanto 5 , Salsa Nurahma 6
1,2,3,4,5,6 Universitas Pendidikan Indonesia, Jl. Dr. Setiabudhi No. 229, Bandung40154, Indonesia e-mail: ranggagelar@upi.edu 1 , murinu@upi.edu 2

## I NFORMASI A RTIKEL A B S T R A K
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi : 21 Agustus 2023
Revisi Akhir : 01 November 2023 Diterbitkan Online : 30 November 2023
Pendidikan memegang peranan vital dalam perkembangan baik individu maupun komunitas. Prestasi belajar  siswa  dianggap  sebagai  tolak  ukur  kunci  untuk  menilai  keberhasilan  dari  suatu  sistem pendidikan.  Terdapat  beragam  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  prestasi  belajar  siswa,  termasuk kondisi  sosio  ekonomi  mereka  serta  keikutsertaan  dalam  berbagai  program  pendukung,  misalnya kelas  persiapan  ujian.  Studi  ini  dirancang  untuk  mengeksplorasi  dampak  dari  faktor-faktor  tersebut terhadap  prestasi  akademik  siswa.  Metodologi  yang  digunakan  melibatkan  penggalian  data  dari sumber-sumber  beragam,  analisis  statistik,  dan  evaluasi  data.  Sedangkan  untuk  pemodelan menggunakan algoritma decision tree. Informasi yang diperoleh kemudian diolah menjadi presentasi visual  seperti  grafik,  tabel,  dan  diagram  untuk  memudahkan  dalam  pemahaman  dan  penyampaian temuan. Skor rata-rata untuk siswa yang mendapatkan makan siang standar adalah 212.51, sementara untuk  mereka  yang  mendapatkan  makan  siang  gratis  atau  dengan subsidi  adalah  186.60.  Skor  rata- rata untuk siswa yang mengikuti kelas persiapan ujian berada di angka 218.01, dibandingkan dengan mereka yang tidak mengikutinya, yang skornya adalah 195.12. Terdapat juga korelasi antara tingkat pendidikan orang tua dengan skor siswa, dimana anak-anak dari orang tua dengan pendidikan lebih tinggi cenderung mendapatkan skor yang lebih baik dibandingkan dengan mereka yang orang tuanya memiliki  latar  belakang  pendidikan  yang  lebih  rendah,  meskipun  perbedaannya  tidak  terlalu signifikan.
Kata Kunci :
Pendidikan , Sosio ekonomi , Visualisasi Data, Decision Tree
Korespondensi :
Telepon / Hp :+62 8112196116
E-mail: ranggagelar@upi.edu

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  salah  satu  aspek  kunci  dalam pembangunan  individu  dan  masyarakat.  Kinerja akademik  siswa  menjadi  indikator  penting  dalam mengukur  efektivitas  sistem  Pendidikan  [1].  Banyak faktor  yang  dapat  mempengaruhi  kinerja  akademik siswa,  termasuk  lingkungan  sosio  ekonomi  dan partisipasi  dalam  program  pendukung,  seperti  kursus persiapan tes [2]. Penting untuk memahami peran faktor sosioekonomi dalam kinerja akademik siswa. Salah satu indikator  sosio  ekonomi  yang  dapat  digunakan  adalah tipe  makan  siang  yang  mereka  terima.  Makan  siang standar dan makan siang gratis atau subsidi adalah dua tipe  yang  mencerminkan  perbedaan  dalam  akses terhadap sumber daya pendidikan. Makan siang standar mungkin  lebih  umum  diakses  oleh  siswa  dengan  latar belakang  sosio  ekonomi  yang  lebih  stabil,  sementara makan siang gratis atau subsidi diberikan kepada siswa yang  memenuhi  kriteria  ekonomi  tertentu.  Oleh  karena itu,  perbandingan  skor  siswa  berdasarkan  tipe  makan siang  dapat  memberikan  wawasan  tentang  dampak lingkungan sosio ekonomi pada kinerja akademik.
Selain itu, kursus persiapan tes juga merupakan  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  kinerja akademik  siswa.  Kursus  ini  dirancang  khusus  untuk membantu  siswa  mempersiapkan  diri  untuk  ujian  dan meningkatkan pemahaman mereka tentang materi ujian [3].  Kursus  persiapan  tes  dapat  memberikan  manfaat
tambahan  dalam  persiapan  siswa  untuk  ujian,  yang mungkin mencakup pengembangan keterampilan  ujian, pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  materi pelajaran,  dan  peningkatan  rasa  percaya  diri  [4].  Oleh karena  itu,  perbandingan  skor  siswa  yang  mengikuti kursus  persiapan  tes  dengan  mereka  yang  tidak mengikuti dapat memberikan gambaran tentang dampak positif kursus ini pada kinerja akademik.
Untuk  mengetahui  detail  mengenai  hal tersebut,  maka  dilakukan  proses  pengolahan  data hingga  visualisasi  data  untuk  memudahkan  penjelasan. Proses  pengolahan  data  mencakup  pengumpulan  data dari berbagai sumber, pemrosesan statistik, dan analisis data  [5].  Data  ini  kemudian  disajikan  dalam  bentuk visualisasi yang jelas, seperti grafik, tabel, dan diagram, untuk  memfasilitasi  pemahaman  dan  penyajian  hasil dengan lebih mudah [6].
Melalui  analisis  perbandingan  skor  siswa berdasarkan  tipe  makan  siang  dan  partisipasi  dalam kursus  persiapan  tes,  dapat  diidentifikasi  adanya perbedaan  yang  signifikan  dalam  kinerja  akademik. Hasil  dari  analisis  ini  dapat  membantu  sekolah  dan sistem  pendidikan  dalam  mengembangkan  strategi pendukung yang lebih efektif untuk  siswa. Kesimpulan penelitian ini akan membahas implikasi  dari  perbedaan ini  dan  menyoroti  pentingnya  mempertimbangkan faktor  sosio  ekonomi  serta  partisipasi  dalam  program pendukung  dalam  upaya  untuk  meningkatkan  kinerja akademik siswa. Dengan memahami faktor-faktor yang
96 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 5, No. 2, November 2023, hlm. 95-99
mempengaruhi  kinerja  siswa,  kita  dapat  merancang pendekatan  pendidikan  yang  lebih  inklusif  dan berkelanjutan  untuk  mencapai  kesetaraan  dalam pendidikan.

## 2. METODE
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode pengembangan  AI  Life  Cylce.  Metode  AI  Life  Cycle menggambarkan  proses  sistematis  pengembangan  dan penerapan  solusi  kecerdasan  buatan  (AI)  dari  konsepsi awal hingga penerapan dan pemeliharaan berkelanjutan [7].  Siklus  hidup  AI  (Artificial  Intelligence)  mengacu pada  proses  komprehensif  yang  melibatkan  berbagai tahapan  dalam  pengembangan  dan  penerapan  solusi berbasis  kecerdasan  buatan  [8].  Siklus  hidup  ini memastikan  bahwa  sistem  AI  dikembangkan,  dites, dikerahkan, dan dikelola dengan efektif sepanjang masa pakainya.  Pada  gambar  1  disajikan  tahapan  pada  AI Life Cycle.
Gambar 1. AI Life Cycle [9]
a. Perumusan Masalah
Tahap  awal  ini  melibatkan  pengidentifikasian masalah  yang  spesifik  dan  formulasi  bagaimana AI dapat menjadi solusi. Ini termasuk pemahaman tentang  apakah  masalah  tersebut  memang  sesuai untuk dipecahkan dengan AI dan penentuan tujuan yang jelas.
b. Pengumpulan dan Persiapan Data Setelah  masalah  dirumuskan,  langkah  selanjutnya adalah  mengumpulkan  data  yang  relevan  yang akan digunakan untuk  melatih model AI. Data ini kemudian  dibersihkan,  dinormalisasi,  dan  diubah menjadi  format  yang  sesuai  untuk  pemrosesan lebih lanjut. Tahap ini sangat kritis karena kualitas dan kuantitas data yang baik sangat penting untuk pengembangan model AI yang efektif.
c. Desain dan Pengembangan Model Pada tahap ini, para pengembang dan data scientist memilih algoritma yang sesuai dan teknologi yang akan  digunakan  untuk  membangun  model  AI. Mereka  kemudian  mulai  mengkode  dan  melatih model  dengan  dataset  yang  telah  disiapkan, menyesuaikan  parameter  untuk  meningkatkan performa.
d. Pelatihan Model
Model  AI dilatih menggunakan dataset yang telah disiapkan.  Proses  ini  melibatkan  penyesuaian
bobot  dalam  algoritma  berdasarkan  input  dan output yang diharapkan. Proses pelatihan berlangsung  hingga  model  mencapai  tingkat akurasi  yang  diinginkan  atau  sampai  tidak  ada peningkatan yang signifikan lagi.
e. Evaluasi Model Setelah pelatihan, model dievaluasi untuk menentukan  seberapa  baik  ia  melakukan  tugas yang ditentukan. Ini biasanya melibatkan pengujian  model  terhadap  set  data  yang  tidak digunakan  selama  pelatihan  (dikenal  sebagai  data pengujian)  untuk  mengukur  performanya  secara objektif.
f. Penyebaran Jika model memenuhi kriteria evaluasi, selanjutnya ia dapat dikerahkan dalam lingkungan produksi.  Ini  berarti  mengintegrasikan  model  ke dalam aplikasi  atau sistem yang lebih besar untuk digunakan oleh pengguna akhir atau proses bisnis.
g. Pemantauan dan Pemeliharaan Setelah  dikerahkan,  model  harus  terus  dipantau untuk  memastikan  bahwa  ia  tetap  efektif  seiring berubahnya  kondisi  atau  data.  Model  mungkin perlu  diperbarui  atau  di-retuning  secara  berkala untuk mempertahankan atau meningkatkan kinerjanya.
h. Umpan Balik dan Iterasi Siklus  hidup  AI  bersifat  iteratif.  Berdasarkan umpan balik dari pengguna akhir dan pemantauan kinerja  model,  langkah-langkah  dalam  siklus hidup dapat diulang untuk meningkatkan, memperbarui,  atau  mengadaptasi  model  sesuai dengan  kebutuhan  yang  berubah  atau  pemahaman yang lebih dalam tentang masalah yang dihadapi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Proses Akuisisi Data
Data  yang  kami  dapatkan  bersumber  dari  Web Scraping  Kaggle  yang  merupakan  website  dengan berbagai  kumpulan data publik yang berkualitas tinggi. Dari  website  tersebut,  kami  mengambil  data  yang terdiri  dari  data  nilai  yang  diperoleh  siswa  dalam berbagai  mata  pelajaran.  Nilai  siswa  didapatkan  dari sekolah  menengah  yang  ada  di  Amerika  Serikat. Dengan  memahami  pengaruh  latar  belakang  orang  tua, persiapan  ujian,  serta  makan  siang  terhadap  kinerja siswa.  Ada  1.000  data  siswa  dengan  berbagai  kategori seperti  pendidikan  orang  tua,  kelompok,  gender,  tipe makan  siang,  pelaksanaan  ujian  serta  skor-skor  yang diperoleh  dari  ujian  tersebut  yaitu  skor  matematika, skor membaca, dan skor menulis.

## 3.2. Data Preprocessing
Tahapinimerupakan proses pengolahan data supaya  data  dapat  digunakan  dan  terhindar  dari  segala kerusakan  seperti  data  kosong,  duplikat,  salah  format, dan lain-lain [10].

## 3.3. Pemodelan
Setelah  melakukan  data  pre-processing  dan menghasilkan  data  yang  bersih  serta  siap  digunakan, maka langkah selanjutnya adalah pemodelan. Pemodelan  data  dilakukan  dengan  menggunakan Google  Collab  dan  diimplementasikan  dengan  bahasa pemrograman Python untuk menampilkan dan mengeksplorasi data yang dibutuhkan dalam menganalisis  [11].  Selain  itu,  pemodelan  dilakukan untuk menjawab beberapa pertanyaan berikut.
1) Tampilkan  data  yang  menunjukkan  kategori  ID, lunch, dan total score!
2) Berapa rata-rata score siswa yang memiliki makan siang standar atau standard lunch?
3) Berapa rata-rata score siswa yang memiliki makan siang gratis/bersubsidi atau free/reduced lunch?
4) Tampilkan  data  yang  menunjukkan  kategori  ID, test preparation course, dan total score!
5) Berapa  rata-rata  score  siswa  yang  berpartisipasi dalam test preparation course?
6) Berapa rata-rata score siswa yang tidak berpartisipasi dalam test preparation course?
7) Tampilkan  data  yang  menunjukkan  kategori  ID, parental level of education, dan total score!
8) Berapa  rata-rata  score  siswa  yang  memiliki  orang tua dengan tingkat pendidikan high school?
9) Berapa  rata-rata  score  siswa  yang  memiliki  orang tua dengan tingkat pendidikan some high school?
10) Berapa  rata-rata  score  siswa  yang  memiliki  orang tua dengan tingkat pendidikan bachelor’s degree?
11) Berapa  rata-rata  score  siswa  yang  memiliki  orang tua dengan tingkat pendidikan associate’s degree?
12) Berapa  rata-rata  score  siswa  yang  memiliki  orang tua dengan tingkat pendidikan some college?
Gambar 2. Menampilkan Seluruh Data serta  Dilengkapi dengan Total Score
Gambar 1. Menampilkan Data ID, Parental Level of Education, Math Score, Reading Score, Writing Score, dan Total Score

## 3.4. Implementasi Algoritma Decision Tree
Berikut  adalah  penjelasan  singkat  tentang  setiap cabang dalam decision tree:
a. Skor  Matematika  adalah  node  akar  yang menentukan cabang berikutnya yang akan diikuti.
b. Jenis Kelamin adalah faktor yang digunakan untuk menentukan kelompok siswa jika skorma tematikamereka antara 0 dan 20.
c. Level  Edukasi  Orang  Tua  adalah  faktor  yang digunakan untuk menentukan kelompok siswa jika skorma  tematika  mereka  antara  0  dan  20  dan mereka perempuan.
d. Test  Preparation  Course  adalah  faktor  yang digunakan untuk menentukan kelompok siswa jika skorma tematika mereka antara 21 dan 40.
e. Makan Siang adalah  faktor yang digunakan untuk menentukan kelompok siswa jika skorma tematika mereka antara 41 dan 60.
f. Level  Edukasi  Orang  Tua  adalah  faktor  yang digunakan untuk menentukan kelompok siswa jika skorma tematika mereka antara 61 dan 80.
g. Skor  Membaca  adalah  faktor  yang  digunakan untuk  menentukan  kelompok  siswa  jika  skorma tematika  mereka  antara  81  dan  100  dan  mereka perempuan.
h. Skor Menulis adalah faktor yang digunakan untuk menentukan kelompok siswa jika skorma tematika mereka antara 81 dan 100 dan mereka perempuan.
i. Decision  tree  ini  dapat  digunakan  untuk memprediksi kelompok siswa berdasarkan skorma tematika,  jenis  kelamin,  tingkat  pendidikan  orang tua,  kursus  persiapan  tes,  jenis  makan  siang,  skor membaca, dan skor menulis mereka.

## 3.5. Pengujian dan Evaluasi
Matrix  confusion  adalah  sistem  yang  digunakan dalam  analisis  statistik  dan  pembelajaran  untuk mengevaluasi    kinerja  model  klasifikasi,  terutama dalam konteks masalah klasifikasi biner (dua kelas)[12].
Tabel 1. Siswa yang memiliki standard lunch diprediksi memiliki total score tinggi Confusion Matrix Prediksi Yes No Aktual Yes 349 Standard lunch, total score di antara 210-300 (True Positive) 245 Free/reduced lunch, total score di antara 0-209 (False Positive) No 296 Standard lunch, total score 0- 209(False Negative) 110 Free/reduced lunch, total score 210-300 (True Negative)
Tabel 2. Siswa dengan Latar Belakang Pendidikan Orangtua Tinggi
Diprediksi Memiliki Total Score Tinggi Confusion Matrix Prediksi Yes No Aktual Yes 320 Education Parents associate’s 236 Education Parents high
98 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 5, No. 2, November 2023, hlm. 95-99
degree, bachelors degree, some
college, total score di antara
210-300 (True
Positive) school, some high school, total score di antara 0- 209 (False Positive) No 305 Education Parents associate’s degree, bachelors degree, some college, total score 0-209(False Negative)
139
Education Parents high school, some high school, total score 210-300
(True Negative)

## 3.6. Deployment
Visualisasi  data  adalah  proses  representasi informasi  atau data menggunakan  elemen  grafis  seperti grafik,  diagram,  dan  tabel  untuk  membantu  orang memahami  pola,  tren,  dan  hubungan  dalam  data  [13]. Tujuan  utamanya  adalah  untuk  membuat  data  lebih lebih  mudah  dipahami,  memungkinkan  penemuan wawasan,  dan  membantu  pengambilan  keputusan  yang lebih baik.
Gambar 4. Diagram PerolehanSkor Berhitung
Dilihat dari diagram gambar 4, rata-rata terbanyak skor matematika yang diperoleh adalah 63-65.
Gambar 5. Diagram perolehan skor membaca
Dilihat dari diagram gambar 5, rata-rata terbanyak skor membaca yang diperoleh adalah 70.
Gambar 6. Diagram perolehan skor berhitung berdasarkan tipe makan siangnya
Gambar 7. Diagram perolehan skor membaca berdasarkan tipe makan siangnya
Gambar 8. Diagram perolehan skor menulis berdasarkan tipe makan siangnya

## 4. KESIMPULAN
Rata-rata  skor  siswa  dengan  tipe  makan  siang standar (standard lunch type) adalah 212.51, sedangkan rata-rata skor siswa dengan tipe makan siang gratis atau subsidi  (free/reduced  lunch  type)  adalah  186.60.  Ini menunjukkan  adanya  perbedaan  skor  yang  signifikan antara kedua kelompok ini. Siswa dengan akses makan siang standar cenderung memiliki skor yang lebih tinggi secara  keseluruhan  dibandingkan  dengan  siswa  yang mendapatkan  makan  siang  dengan  harga  yang  lebih terjangkau  atau  gratis.  Hal  ini  mungkin  mencerminkan perbedaan  dalam  lingkungan  sosio  ekonomi  dan  akses terhadap  sumber  daya  pendidikan  yang  mempengaruhi kinerja akademik.
Rata-rata  skor  siswa  yang  mengikuti  kursus persiapan  tes  adalah  218.01,  sedangkan  rata-rata  skor siswa  yang  tidak  mengikuti  kursus  tersebut  adalah 195.12.  Ini  menunjukkan  bahwa  siswa  yang  mengikuti kursus  persiapan  tes  memiliki  skor  yang  lebih  tinggi secara  keseluruhan  dibandingkan  dengan  siswa  yang tidak  mengikuti  kursus.  Kursus  persiapan  tes  dapat memberikan  manfaat  tambahan  dalam  persiapan  siswa
untuk  ujian  dan  membantu  meningkatkan  kinerja mereka dalam tes.
Hubungan  nilai  dengan  tingkat  pendidikan  orang tua, rata-rata skor peserta yang didasarkan dengan latar belakang  pendidikan  orang  tuanya  menunjukan  bahwa semakin  tinggi  pendidikan  orang  tuanya  maka  serupa pula  dengan  anaknya,  yaitu  memiliki  hasil  yang  lebih tinggi  dibandingkan  peserta  dengan  latar  belakang pendidikan  orang  tuanya  yang  lebih  rendah,  namun dengan hasil perbandingan yang tidak terlalu jauh.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Adnan,  A.,  Zohriah,  A.,  &  Muín,  A.  (2024). Evaluasi  Kinerja  Tenaga  Pendidik.  JIIP-Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan, 7(2), 1463-1468.
[2]   Zulkifli, E. (2022). Pengaruh Optimalisasi Pembelajaran  Online,  Partisipasi  Mahasiswa  Dan Gaya  Mengajar  Dosen  Terhadap  Motivasi  Belajar Pada  Pembelajaran  Daring  Ditengah  Pandemi Covid-19  (Studi  Pada  Kampus  STIE  Indonesia Jakarta).
[3]   Manurung,  S.  M.,  Purba,  I.  P.,  Sitinjak,  L.  T.  S., Aryani,  N.,  Herman,  H.,  Sinaga,  Y.  K.,  ...  & Batubara,  J.  (2023).  Sosialisasi  Pengenalan TOEFL  Sebagai  Persiapan  Studi  Lanjut  Pada Siswa-Siswi SMAN 4 Pematang Siantar. IKHLAS: Jurnal Pengabdian Dosen
[4]   Gs,  A.  D.,  Sormin,  R.  K.,  Siregar,  Z.  A., Winanjaya,  R.,  &  Wanto,  A.  (2023).  Pelatihan Pembuatan  Pin  Press  Digital  Bagi  Siswa  untuk Meningkatkan  Keterampilan  dan  Menumbuhkan Semangat  Wirausaha.  JPM:  Jurnal  Pengabdian Masyarakat, 4(2), 142-152.
[5]   Akbar,  M.,  &  Rahmanto,  Y.  (2020).  Desain  data warehouse  penjualan  menggunakan  Nine  Step Methodology  untuk  business  intelegency  pada  PT Bangun  Mitra  Makmur.  Jurnal  Informatika  Dan Rekayasa Perangkat Lunak, 1(2), 137-146.
[6]  Kusuma,  M.  D.  H.,  &  Hidayat,  S.  (2024). Penerapan  Model  Regresi  Linier  dalam  Prediksi Harga  Mobil  Bekas  di  India  dan  Visualisasi dengan Menggunakan Power BI. Jurnal Indonesia: Manajemen  Informatika  dan  Komunikasi,  5(2), 1097-1110.
[7]  Rifai,  A.  I.  (2021).  Manajemen  Perkerasan: Implementasi Data Mining & Artificial Intelligence.
[8]  Guntara,  R.  G.  (2023).  Pelatihan  Sains  Data  Bagi
Pelaku UMKM
di Kota Tasikmalaya
Menggunakan  Google  Colab.  Joong-Ki:  Jurnal Pengabdian Masyarakat, 2(2), 245-251.
[9]  Nguyen, D. C., Cheng, P., Ding, M., Lopez-Perez, D.,  Pathirana,  P.  N.,  Li,  J.,  ...  &  Poor,  H.  V. (2020). Enabling AI in future wireless networks: A data life cycle perspective. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 23(1), 553-595.
[10] Amanda  Hasna,  C.  (2024).  Penilaian  Kemampuan Pembayaran Kredit Dengan Menggunakan Machine  Learning  Logistic  Regression  Dan Random Forest Classifier Pada Home Credit.
[11] Guntara,  R.  G.  (2023).  Visualisasi  Data  Laporan Penjualan  Toko  Online  Melalui  Pendekatan  Data Science  Menggunakan  Google  Colab.  ULIL ALBAB:  Jurnal  Ilmiah  Multidisiplin,  2(6),  2091- 2100.
[12] Ratnasari,  R.,  Wahidin,  A.  J.,  Setiawan,  A.  E.,  & Bintoro,  P.  (2024).  mechine  Mechine  Learning Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Jantung.  Aisyah Journal  Of  Informatics  and  Electrical  Engineering (AJIEE), 6(1), 145-150.
[13] Putri,  A.  K.,  &  Nur,  D.  I.  (2023).  Penggunaan Bahasa  Python  Untuk  Analisis  Dan  Visualisasi Data  Penduduk  Di  Desa  Sumberjo,  Nganjuk. Karya:  Jurnal  Pengabdian  Kepada  Masyarakat, 3(3), 206-217.