## ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA DECISIOIN TREE DAN NAÏVE UNTUK MENGEVALUASI PRESTASI BELAJAR SISWA STUDI KASUS: SMK AL-MUSYAWIRIN
Aldi Sholihin Fauzan, Ade Irma Purnama Sari, Irfan Ali Teknik Informatika S1, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Majasem, Kota Cirebon, Indonesia aldifauzan0405@gmail.com

## ABSTRAK
Prestasi  belajar  siswa  merupakan  faktor  kunci  dalam  dunia  pendidikan.  Suatau  negara  akan  maju  seiring dengan kemajuan dalam bidang pendidikannya. Prestasi belajar siswa dapat meningkatkan akreditasi sekolah dan merupakan  salah  satu  faktor  keberhasilan  pendidikan.  Analisis  data  akademik  yang  tepat  dapat  membantu mengenai unsur-unsur  yang mempengaruhi  hasil  prestasi belajar siswa. Oleh karena itu, penggunaan algoritma klasifikasi seperti Decision Tree dan Naïve Bayes menjadi penting untuk  membantu pengambilan keputusan di lingkungan pendidikan. Penelitian ini mendapatkan sumber data dari SMK Al-Musyawirin Weru Cirebon dengan jumlah data sebesar 202 dengan  menggunakan  teknik  pengumpulan data  melakukan  observasi dan wawancara langsung. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini  adalah Nama Siswa, Mata Pelajaran Pendidikan Agama Islam,  Pendidikan  Kewarganegaraan,  Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris,  Matematika,  Sejarah,  Seni  Budaya, Pendidikan Jasmani Olahraga Kesehatan, Simulasi Digital, Fisika, Kimia dan Bahasa Sunda. Peneliti menerapkan kedua  algoritma  ini  menggunakan  teknik  data  mining.  Pada  pengujian Cross  Validation dengan 5-fold menggunakan metode Naïve Bayes menunjukan hasil keakuratan tertinggi sebesar 85.93%. Sedangkan pengujian menggunakan split data  medapatkan  keakuratan  95.00%.  Pada  pengujian Cross  Validation dengan 7-fold menggunakan  metode Decision  Tree menunjukan  hasil  keakuratan  tertinggi  sebesar  89,22%.  Sedangkan pengujian  menggunakan split data  medapatkan  keakuratan  100.00%.  Menurut  hasil  yang  telah  diuji  dengan menggunakan tools RapidMiner , menyatakan bahwa metode Decision Tree memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada metode Naïve Bayes dalam menentukan prestasi akademik siswa. Dalam hal ini bagian akademik bisa mengantisipasi hasil pembelajaran siswa jika ada yang kurang berprestasi.
Kata kunci : Data Mining, Decision Tree, Prestasi, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  memegang  peranan  penting  dalam upaya  menciptakan  perkembangan  siswa  yang berkelanjutan  dan  memiliki  mutu  tinggi.  Dengan pesatnya  kemajuan  teknologi  informatika  telah membawa  transformasi  dalam  cara  siswa  belajar  dan guru mengajar. Aspek penting dalam dunia pendidikan yaitu  pengukuran dan evaluasi prestasi  belajar siswa. Evaluasi ini menjadi landasan untuk mengidentifikasi potensi siswa, mengembangkan program pembelajaran  yang  lebih  baik,  dan  mengukur efektifitas  metode pengajaran.  Khususnya di Sekolah Menengah  Kejuruan  (SMK),  pemahaman  yang mendalam  tentang  prestasi  belajar  siswa  menjadi sangat  penting,  karena  mereka  mempersiapkan  siswa untuk  masuk  ke  dunia  kerja  yang  seringkali membutuhkan  keterampilan  teknis  yang  kuat  agar dapat  bermanfaat  bagi  karier  mereka  dan  dalam kehidupan sosial. Oleh karena itu, analisis yang tepat terhadap  komponen  yang  mempengaruhi  prestasi akademik  siswa  di  SMK  menjadi  sangat  penting. Kualitas guru merupakan salah satu komponen utama yang  mempunyai  dampak  yang  signifikan  pada keberhasilan pembelajaran. Mengingat betapa pentingnya peran guru dalam proses pendidikan, maka sudah seharusnya untuk memperhatikan kualitas guru [1].  Permasalahan  yang  umum  terjadi  pada  sekolah
saat  ini  khususnya  di  SMK  Al-Musyawirin  yaitu mengenai  semangat  belajar  siswa  yang  cenderung menurun  setiap  tahunnya,  banyak  yang  tidak mengerjakan tugas sekolah atau bahkan bolos sekolah, hasil  belajar  pun  menjadi  tidak  maksimal  sehingga tidak  sedikit  siswa  yang  prestasinya  menurun.  Di setiap  sekolah  pasti  memiliki  siswa  dan  siswi berprestasi  dan  kurang  berprestasi.  Oleh  karena  itu pihak sekolah harus mengambil tindakan pencegahan untuk  meningkatkan  kualitas  pendidikan  dalam mengatasi  siswa  yang  kurang  berprestasi,  dengan tujuan  menciptakan  lulusan  siswa  yang  unggul  dan meningkatkan nama baik sekolah [2].
Dalam menentukan prestasi siswa yang berbeda- beda, pihak sekolah SMK Al-Musyawirin memerlukan informasi yang akurat. Informasi ini akan menjadi  panduan  bagi  pihak  pendidikan  untuk memahami  lebih  baik  siswa  yang  mencapai  prestasi tinggi dan  yang  memiliki prestasi  yang  lebih rendah. Dengan  demikian,  untuk  mengatasi  masalah  ini, peneliti  berencana  untuk  memanfaatkan  teknik  data mining. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan dukungan kepada sekolah dalam memprediksi prestasi siswa,  sehingga  dapat  di  lakukan  langkah-langkah antisipatif  dalam  mengelola  prestasi  siswa  di lingkungan  sekolah.  Selain  itu,  penelitian  ini  dapat bermanfaat  bagi  peneliti  lain  yang  tertarik  untuk
menggunakan algoritma yang dipakai dalam penelitian ini.  Algoritma  data  mining  yang  digunakan  peneliti untuk  mengetahui  perbandingan  akurasi  dalam menentukan  Prestasi  Belajar  Siswa  SMK  adalah Decision  Tree dan Naïve  Bayes .  Penelitian  ini menggunakan pendekatan kuantitatif, dimana seluruh data  disajikan  dalam  bentuk  angka  dan  dianalisis menggunakan  metode  analisis  statistik.  Metode penelitian ini akan menggunakan data nilai akademik siswa SMK AL-Musyawirin Weru Cirebon yang akan menjadi  sumber  data  untuk  dianalisis.  Data  yang diperoleh akan diproses dan disiapkan untuk ditraining dan dilakukan pengujian algoritma Decision Tree dan Naïve Bayes . Pendekatan ini memberikan pemahaman yang  lengkap  mengenai algoritma Decision  Tree dan Naïve Bayes untuk menentukan prestasi belajar siswa. Penelitian ini menggunakan data langsung dari bagian akademik  SMK  Al-Musyawirin,  sedangkan  pada penelitian terdahulu banyak  menggunakan kuesioiner untuk  pengumpulan  datanya.  Penelitian  ini  juga menggunakan uji cross validation dengan nilai fold 5- fold, 7-fold dan 10-fold agar dapat menghasilkan hasil yang lebih akurat.
Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan kontribusi yang berarti dalam pemahaman kita tentang penerapan  algoritma  klasifikasi  dalam  konteks pendidikan,  khususnya  dalam  meningkatkan  proses pengelolaan  dan  pemahaman  prestasi  belajar  siswa pada  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK).  Hasil penelitian  yang  menunjukkan  perbandingan  akurasi antara Algoritma Decision Tree dan Naïve Bayes dapat menjadi  dasar  yang  dalam  pemilihan  metode  yang paling  efektif  dalam  menentukan  prestasi  belajar siswa. Hal ini juga dapat mengetahui siswa-siswa yang berpretasi  dan  kurang  berprestasi.  Dampak  umum penelitian  ini  juga  dapat  memberikan  wawasan  yang berharga  dalam  pengembangan  dan  peningkatan algoritma  klasifikasi  di  bidang  Informatika,  terutama dalam konteks pemrosesan data pendidikan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Metode Literature Review
Penelitian  ini  dilakukan  perbandingan  metode data mining Naïve Bayes , Decision Tree dan Random Forest dan  untuk  memprediksi  prestasi  akademik siswa.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  kuesioner dan studi pustaka untuk pengumpulan data. Data yang telah  dikumpulkan  mendapatkan  sebanyak  102  data siswa  yang  mengisi  kuesioner,  kuesioner  tersebut mencakup informasi tentang dukungan orangtua, jarak rumah  ke  sekolah  dan  nilai  ujian.  Pengujian  metode Naïve  Bayes menunjukkan  akurasi  58.62%.  Metode Decision Tree menunjukkan akurasi 65.52%. Metode Random  Forest menunjukkan  akurasi  51.72%.  dari hasil  penelitian  tersebut  metode  yang  paling  akurat adalah  metode Decision  Tree [3] . Penelitian  ini membahas  perbedaan  antara  metode Random  Forest dan Naïve Bayes dalam menganalisis dan memprediksi kemampuan  belajar  siswa.  Penelitian  ini  diuji menggunakan 10-fold  cross  validation .  Dataset
dipisahkan  menjadi  2  yaitu  data training dan  data testing. Hasil penelitian didapatkan metode algoritma Random Forest mempunyai akurasi yang paling besar yaitu  95,12%  dibandingkan Naïve  Bayes yang  hanya memiliki  akurasi  63.41%    [4].  Pada  penelitian terdahulu menjelaskan mengenai prediksi waktu lama studi  mahasiswa  dengan  kategori  lulus  tepat  waktu atau  lulus  tidak  tepat  waktu.  Penelitian  ini menggunakan metode Naïve Bayes dan Decision Tree dengan hasil yang menunjukkan bahwa Decision Tree memiliki  persentase  keakuratan  yang  lebih  besar daripada Naïve Bayes yang hanya memiliki persentase 30% [5].
Dalam penelitian terdahulu membahas mengenai perbandingan  dan  juga  evaluasi  dari  algoritma C4.5 dan Naïve Bayes dalam memprediksi prestasi siswa di Sekolah  Menengah  Kejuruan.  Data  yang  digunakan berasal  dari  arsip  data  siswa  SMK  Al-Ijtihad.  Hasil peneliltian menunjukkan algoritma Naïve Bayes lebih akurat  daripada  algoritma C4.5 untuk  memprediksi prestasi  siswa  [6].  Penelitian  terdahulu  menjelaskan mengenai  implementasi  algoritma Decision  Tree untuk  mengevaluasi  prestasi  akademik  siswa. Penelitian  tersebut  menerapkan  algoritma  ini  untuk mengklasifikasikan kinerja akademik dengan menggunakan  struktur  hirarki.  Dari  penelitian  ini menghasilkan bahwa akurasi algoritma Decision Tree mencapai 68,75%. Data yang diuji menggunakan 144 data,  menunjukkan hasil recall sebesar 58,54%,  hasil presisi  sebesar  54,84%,  dan  hasil  kurasi  sebesar 63,19%. Penuruan pada akurasi terjadi karena terdapat beberapa data memiliki kategori dan variasi yang sama tetapi  memiliki  kelas  dan  keputusan  yang  berbeda antara data pelatihan dan data pengujian [7].
Jurnal  lainnya  menjelaskan  prediksi  prestasi siswa  menggunakan  metode  data  mining.  Penelitian ini mengkomparasi tiga metode data mining antara lain Decision Tree, Naïve Bayes, dan Random Forest untuk menilai  tingkat  akurasi  prediksi  prestasi  siswa. Penelitian  menekankan  manajemen  pembelajaran  di sekolah, dunia kerja, guru, orang tua dan siswa sangat penting  untuk  meningkatkan  prestasi  siswa.  Nilai ujian,  ujian  nasional,  nilai  test  penerimaan,  dan  nilai raport adalah faktor yang dianalisis menggunakan data mining.  Hasil  penelitian  didapatkan  metode Random Forest memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar 97.3%  [8]..  Dalam  paper  yang  ini  menjelaskan mengenai  implementasi  algoritma Decision  Tree dalam  memprediksi prestasi  siswa di kelas XII SMK Negeri  1  Selong.  Masalah  yang  sering  dihadapi sekolah  menjadi  subjek  penelitian  ini,  yaitu  belum adanya antisipasi terhadap siswa yang memungkinkan mengalami  kesulitan  dalam  belajar  atau  kurang berprestasi.  Data  yang  digunakan  adalah  data  siswa kelas  10  tahun  ajaran  2015/2016  dan  kelas  11  tahun ajaran  2016/2017.  Yang  akan  di  prediksi  dikelas  12. Dari  penelitian  tersebut  dihasilkan  akurasi  sebesar 97,22%  sedangkan  persentase  nilai  AUC  yang didapatkan  adalah  0.889%  dengan good  clasification [9].  Pada  penelitian  terdahulu  ini  menggunakan
metode  yang  bersifat  kuantitatif.  Kelas  X  (Sepuluh) Tahun  Ajaran  2018–2020  adalah  subjek  dari kelompokan  ini.  Test  hasil  belajar  adalah  metode pengumpulan  data  yang  digunakan.  Pembagian  ini dilakukan menggunakan program Data Mining Rapid Miner 5.3.  Hasilnya  akan  menunjukkan  bahwa Algoritma C4.5 digunakan  untuk  menilai  prestasi belajar.  Hasil  perhitungan  manual  yang  dilakukan dengan  pengujian RapidMiner menghasilkan  sebelas model.  Aturan  atau  rule  Tingkat  Prestasi  Siswa, dengan  nilai  akurasi  sebesar  71,43%  dan  nilai precision  class sebesar  63,89%  dan  nilai precision class sebesar 92,31%. Hasil ini menunjukka n bahwa aturan  yang  dihasilkan  memiliki  tingkat  kebenaran mendekati 100% [10].

## 2.2. Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan  metode klasifikasi data statistik  yang  dapat  memprediksi  probabilitas  terkait keanggotaan suatu kelas. Naïve Bayes bersumber dari teorema Bayes, dan mempunyai kemampuan klasifikasi serupa dengan Decision  Tree dan  jaringan saraf.  Metode Naïve  Bayes ini  sangat  efektif  dalam pembelajaran  berdasarkan  data  pelatihan,  karena mengandalkan probabilitas bersyarat. Namun, metode Naïve  Bayes juga  memiliki  kekurangan,  yakni  hanya dapat  digunakan  dalam  konteks  klasifikasi  dengan pembelajaran  terawasi  ( supervised  learning )  dan hanya cocok untuk data yang bersifat kategorikal [11].
Dari  segi  statistik  terdapat  suatu  teknik  yang disebut Naïve  Bayes yang  bisa  digunakan  untuk memproyeksikan  probabilitas  kemunculan  suatu kategori. Penerapan Naïve Bayes seringkali dilakukan untuk mengelompokkan data yang telah dikumpulkan dari  proses  pelatihan  yang  intensif.  Selain  itu  juga dapat  untuk  klasifikasi  peluang  yang  efektif  yang menurunkan kemungkinan jumlah dengan menyatukan  frekuensi  dan  nilai  numerik  dari gabungan data yang sudah ada [11].

## 2.3. Decision Tree
Decision  Tree ialah  salah  satu  cara  yang digunakan untuk mengklasifikasikan pada suatu objek. Cara  ini  terdiri  dari  rangkaian decision  node yang terkoneksi melalui cabang, berjalan ke arah bawah dari root node dan  berakhir  pada node paling  ujung  [7]. Metode Decision  Tree ini  meningkatkan  model prediktif, membuatnya lebih mudah diinterpretasikan, dan  membuatnya  tahan  lama.  Selain  itu,  metode  ini dapat  menangani  masalah  pemasangan  data  seperti regresi dan klasifikasi yang membuatnya efisien dalam menganalisis hubungan nonlinier [12].
Decision  Tree menjadi  metode  yang  sangat populer  dalam  klasifikasi,  pemodelan  ini  dibentuk berdasarkan  data  dengan  struktur  pohon.  Untuk mengelompokkan data, setiap atribut  harus  melewati serangkaian node keputusan. Sesudah atribut terdapat pada  ujung  cabang  pohon,  data  kemudian  akan diklasifikasikan berdasarkan dengan kelas yang sudah ditentukan [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  menjadi  panduan  esensial untuk  menjalankan  proses  penelitian  secara  terarah, teratur, dan sistematis. Pada penelitian ini menggunakan  jenis  kuantitatif,  penelitian  yang berfokus pada data yang memberikan informasi yang berguna untuk menyimpulkan hasil. Metode penelitian kuantitatif  dijelaskan  sebagai  suatu  bentuk  kajian sistematis  terhadap  suatu  fenomena  yang  melibatkan observasi  langsung  di  lapangan,  serta  pengumpulan data  yang  telah  didapatkan  selanjutnya  dianalisis memanfaatkan  teknik  statistik  untuk  menemukan korelasi  antar  variabel  yang  diteliti  dan  juga membandingkan  dua  algoritma  sebagai  penilaian algoritma  terbaik.  Analisis  yang  diterapkan  untuk memprediksi  prestasi  belajar  siswa  SMK  Al- Musyawirin  dengan  metode  algoritma Naïve  Bayes dan algoritma Decision Tree dengan mengaplikasikan tools rapidminer . [6]
3.1. Tahapan Metode Penelitian
Tahapan penelitian ini dimulai dengan mengidentifikasi  masalah  yang  ada,  kemudian  mulai untuk mengumpulkan data nilai-nilai siswa SMK Al- Musyawirin  dalam  bentuk  excel.  Setelah  data terkumpul  dilakukan  pengolahan  data  awal  dengan menghilangkan  data  yang  tidak  dibutuhkan  atau data yang  tidak  sesuai.  Selanjutnya  dilakukan  pengujian dan  evaluasi  memakai  algoritma Decision  Tree dan algoritma Naïve  Bayes dengan tools Rapidminer Studio [12].

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik Pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan cara mengamati langsung pada  tempat  penelitian  yaitu  SMK  AL-Musyawirin Weru Cirebon, serta hasil wawancara langsung dengan bagian akademik sekolah [12].

## 3.3. Observasi
Melalui pengamatan, peneliti melakukan tinjauan  langsung  di  SMK  Al-Musyawirin  Weru Cirebon  untuk  mendapatkan  informasi  terkait  profil sekolah dan data yang dibutuhkan terkait penelitian ini mencakup nilai akademik siswa kelas 10 tahun ajaran 2019/2020 [9].

## 3.4. Studi Literature
Studi literatur adalah studi yang dikerjakan untuk menganalisis  beberapa  jurnal-jurnal  yang  ada,  dan dipilih  dari  beberapa  sumber  untuk  mendapatkan kesimpulan dan ide baru [12].

## 3.5. Teknik Analisis Data
Teknik kuantitatif digunakan untuk menganalisis data pada penelitian ini. Analisis data untuk mengkaji dan juga menguji variabel yang telah dipilih. Analisis bertujuan  untuk  memproses  data  mentah  hingga menjadi  data  yang  bisa  di  pahami.  Penelitian  ini memakai teknik analisis data Knowledge Discovery in
Database (KDD).  merujuk  pada  proses  yang mencakup  mengumpulkan  dan  menggunakan  data untuk  mengidentifikasi  pola,  keteraturan,  serta hubungan  dalam  dataset  yang  besar.  Tujuan Knowledge  Discovery  in  Database adalah  untuk mengidentifikasi informasi yang terdapat pada dataset yang  besar.  Bagian  dari  proses  KDD  adalah  data mining,  dimana  pola  dan  model  diekstrak  dari  data dengan  menggunakan  algoritma  tertentu.  Pada penelitian  ini  tahapan Knowledge  Discovery  in Database yaitu [13].
Gambar 1. Tahapan proses KDD Sumber: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S02
64275122005042
Berikut ini adalah langkah-langkah proses dalam penerapan metode KDD yaitu:
a. Data Selection Sebuah dataset dibentuk melalui proses pembangunan dataset, yang sangat penting karena pembelajaran data mining dan penemuan pola baru bergantung dengan dataset yang telah dibuat. Pada tahap  seleksi  data,  data  dipilih  berdasarkan atributnya  dan  hasilnya  diintegrasikan  menjadi sebuah  dataset.  Seleksi  data  ini  memiliki  fungsi untuk menyeleksi data-data yang tidak dibutuhkan dengan  cara  menghapusnya.  Dalam  penelitian  ini data  yang  digunakan  adalah  Nama,  Nilai  akhir mata  pelajaran  wajib,  Nilai  akhir  mata  pelajaran kejuruan,  dan  keterangan  prestasi  sebagai  label kelas target [3].
b. Data Preprocessing
Pada tahap  ini, adalah tahap preprocessing dalam pengolahan  data  antara  lain  menghilangkan  data ganda,  memvalidasi  data  yang  tidak  valid  dan mengubah  jika  ada  data  yang  tidak  sesuai  atau adanya typografi. Pada tahap ini, data dibersihkan untuk  meningkatkan  keandalan.  Ini  dilakukan dengan  menghilangkan  nilai  kosong,  baris  data yang  tidak  sesuai  atau  nilai  yang  berbeda  dengan nilai lainnya [3].
c. Data Transformation Proses data  transformation dilakukan  untuk mengembangkan  data  sehingga lebih baik dipersiapkan dan siap untuk diproses data mining.
Tahap    ini  digunakan  untuk  mengubah  tipe  data atrubut yang semua angka menjadi huruf [3].
d. Data mining Data  mining adalah  proses  mencari  pola  atau informasi  dalam  dataset.  Tahapan  ini  adalah  inti dari  tahapan knowledge  discovery  in  database (KDD)  yang  diterapkan  untuk  menganalisis  data yang  telah  ditentukan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes dan algoritma Decision Tree , dengan mengukur  hasil  akurasi  masing-masing  algoritma sebagai perbandingan [8].
e. Evaluation Setelah memperoleh hasil dari proses data mining, pada tahap ini melibatkan evaluasi dan interpretasi hasil tersebut dengan tujuan memahami makna dan relevansi  dari  pola  atau  model  yang  telah diidentifikasi  [8].  Hasil  evaluasi  dilandasi  pada Confusion  Matri .  Evaluasi  diperlukan  untuk menampilkan hasil dengan memperlihatkan accuracy , precision dan recall [14] . Berikut  ini adalah rumus untuk menghitung nilai memperlihatkan accuracy , precision dan recall. Terdapat pada rumus 1,2,3 [15].
Accuracy = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 (1) Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data
Data  yang  dianalisis  pada  penelitian  ini  adalah nilai  siswa  kelas  X  Program  Keahlian  Teknik Komputer  Jaringan  (TKJ)  dan  Teknik  Bisnis  Sepeda Motor  (TBSM)  Tahun  Ajaran  2019/2020.  Data  nilai siswa  ini  diperoleh  dari  bagian  akademik  sekolah SMK Al-Musyawirin Cirebon. Data tersebut berisi 20 atribut yaitu, No, Nama Siswa, Tempat Lahir, Tanggal Lahir,  Nomor  Induk  Sekolah,  Nama  Orang  Tua, Nomor  Induk  Siswa  Nasional,  Program  Keahlian, Pendidikan Agama Islam, Pendidikan Kewarganegaraan, Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Matematika,  Sejarah,  Seni  Budaya,  Pendidikan Jasmani Olahraga Kesehatan, Simulasi Digital, Fisika, Kimia  dan  Bahasa  Sunda.  Jumlah  data  penelitian  ini berjumlah 202 record.

## 4.2. Data Selection
Tahap  pertama  pada metode Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  adalah  seleksi  data. Tujuan  dari  tahap  ini  yaitu  untuk  memilih  data  yang akan dipakai dalam metode data mining menggunakan tools RapidMiner ,  dalam  data  asli  yang  didapatkan memiliki 20 atribut, kemudian dilakukan seleksi  data karena  hanya  atribut  Nama  Siswa  dan  Nilai  Mata Pelajaran  saja  yang  digunakan.  Data  yang  tidak digunakan  seperti atribut  No, Tempat  Lahir, Tanggal
Lahir, Nomor Induk Sekolah (NIS), Nama Orang Tua, Nomor  Induk  Siswa  Nasional  dan  Program  Keahlian akan  dihapus.  Dapat  dilihat  operator  dataset  pada gambar 2.
Gambar 2. Operator dataset
Gambar 3. Hasil read excel

## 4.3. Data Preprocessing
Tahap  kedua  adalah  proses  pembersihan  data yang  hilang,  tidak  lengkap  atau  tidak  sesuai,  dalam dataset yang digunakan sudah tidak data yang hilang, tidak  lengkap  atau  tidak  sesuai,  maka  data  bisa digunakan ke proses selanjutnya.

## 4.4. Data Transformation
Tahap ketiga adalah dilakukan proses tranformasi  data  dimana  atribut  nilai  mata  pelajaran yang  awalnya  berbentuk  numerik,  diubah  menjadi kategori  Huruf  A,  B,  C,  dan  D  pada  tabel  1  dengan ketentuan nilai  yang dapat dilihat pada tabel  2. Serta diberi predikat akhir sebagai hasil nilai.
Tabel 1. Ketentuan data dengan kategori huruf
Nilai Angka Nilai Huruf Predikat 90-100 A Sangat Baik 90-80 B Baik 70-79 C Cukup >70 D Kurang Tabel 2. Ketentuan predikat akhir Nilai Angka Predikat Akhir 83-100 BERPRESTASI 75-82 KURANG BERPRESTASI
4.5. Data Mining
4.5.1. Naïve Bayes
Pada  tahap  keempat  adalah  penerapan  data minig  algoritma Naïve  Bayes menggunakan tools Rapidmine r. Pengujian data sebanyak 202 record yang telah melalui proses data selection , data preprosessing dan data transformation . Berikut gambar model aturan untuk mengetahui prediksi prestasi siswa menerapkan
algoritma Naïve bayes pada gambar 4. Proses pertama, import dataset dengan pilih Import data, dalam dataset ini menggunakan jenis file excel .
Gambar 4. Model algoritma naïve bayes
Pada  pengujian  ini  menggunakan split data, hasil dari pengujian split data dengan 90% data traning dan  10%  data    testing,  prediksi  menggunakan Naïve Bayes mendapatkan  hasil  akurasi  prediksi  kurang berprestasi dan true kurang berprestasi sebesar 17 data, prediksi kurang berprestasi dan benar true berprestasi sebesar  0  data,  prediksi  berprestasi  dan  benar true kurang berprestasi sebesar 1 data, prediksi berprestasi dan benar true berprestasi sebesar 2 data. Dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil akurasi naïve bayes
Untuk  mendapatkan  hasil Confusion  Matrix dari penerapan algoritma Naïve Bayes , Dapat dihitung untuk  mencari  nilai accuracy,  precision, dan recall . Kinerja Confusion  Matrix dapat  diukur  dengan True Positive,  False  Negative,  False  Positive  dan  True Negative.
True Positive adalah positif benar, yang berarti jumlah data benar yang benar memiliki nilai kebenaran benar. False Negative adalah jumlah data tidak benar dengan nilai kebenaran tidak benar.
False  Positive adalah  positif  negatif,  yang  berarti jumlah  data  benar  yang  dipercaya  sistem  memiliki nilai kebenaran benar dan
True  Negative adalah  negative  negatif,  yang  berarti jumlah  data  benar  yang  dipercaya  sistem  memiliki nilai kebenaran benar.
Hasil perhitungan Confusion Matrix acuuracy, precision, recall pada algoritma Naïve Bayes :
Accuracy
= 17 + 2 17 + 0 + 1 + 2
= 0,95 (95,00%) Precision = 17
17 + 0 = 1 (100%)
Recall = 17 17 + 1 = 0,9444 (94,44%)

## 4.5.2. Decision Tree
Selanjutnya  adalah  penerapan  data  minig algoritma Decision Tree menggunakan tools Rapidminer . Pengujian data sebanyak 202 record yang telah melalui proses data selection, data preprosessing dan data  transformation .  Berikut  gambaran  model aturan  dalam  mengetahui  prediksi  prestasi  siswa menggunakan  algoritma Decision  Tree pada  gambar 4.1.  Proses  pertama, import dataset  dengan  pilih Import data, dalam dataset ini menggunakan jenis file excel .
Gambar 6. Model algoritma Decision Tree
Pada  pengujian  ini  menggunakan split data, hasil dari pengujian split data dengan 90% data traning dan 10% data testing, prediksi menggunakan Decision Tree mendapatkan  hasil  akurasi  prediksi  kurang berprestasi dan true kurang berprestasi sebesar 18 data, prediksi kurang berprestasi dan benar true berprestasi sebesar  0  data,  prediksi  berprestasi  dan  benar true kurang berprestasi sebesar 0 data, prediksi berprestasi dan benar true berprestasi sebesar 2 data.
Gamabar 7. Hasil akurasi decision tree
Untuk  mendapatkan  hasil Confusion  Matrix dari  penerapan  algoritma Decision  Tree ,  Dapat dihitung untuk mencari nilai accuracy, precision, dan recall . Kinerja Confusion Matrix dapat diukur dengan True Positive, False Negative, False Positive dan True Negative.
True Positive adalah positif benar, yang berarti jumlah data benar yang benar memiliki nilai kebenaran benar. False Negative adalah jumlah data tidak benar dengan nilai kebenaran tidak benar.
False  Positive adalah  positif  negatif,  yang  berarti jumlah  data  benar  yang  dipercaya  sistem  memiliki nilai kebenaran benar dan True  Negative adalah  negative  negatif,  yang  berarti jumlah  data  benar  yang  dipercaya  sistem  memiliki nilai kebenaran benar.
Hasil perhitungan Confusion Matrix acuuracy, precision, recall pada algoritma Decision Tree :
Accuracy = 18 + 2 18+ 0 + 0 + 2
= 1 (100%) Precision = 18 18 + 0 = 1 (100%) Recall = 18
18 + 0 = 1 (100%)
4.5.3. Uji Cross-Validation
Pada  pengujian Cross-Validation fol  yang digunakan adalah nilai fold 5-fold , 7-fold , dan 10-fold. Terdapat pada tabel 3. dibawah ini
Tabel 3. Uji cross-validation Cross- Validation Keakuratan Naïve Bayes Decision Tree 5-fold 85,93% 86,73% 7-fold 85,81% 89,22% 10-fold 85.90% 85.96% Berdasarkan rincian tabel diatas dapat diketahui  bahwa  nilai  keakuratan  tertinggi  terdapat pada 10-fold , untuk Naïve Bayes sebesar 85.90% dan keakuratan  tertinggi  terdapat  pada 7-fold,  Decision Tree sebesar 89.22%.
Gambar 8. Uji cross-validation
Grafik diatas menjelaskan bahwa nilai fold bisa mempengaruhi  hasil  keakuratan,  dimana  keakuratan dengan  nilai  tertinggi  pada Naïve  Bayes sebesar 85.93% dengan 5-fold. Sedangkan keakuratan dengan nilai  tertinggi  pada Decision  Tree sebesar  89,22% dengan 7-fold. Dengan ini metode Decision Tree lebih baik  dibandingkan  metode Naïve  Bayes dalam pengujian cross-validation .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan proses hasil data mining perbandigan  2  metode  algoritma Naïve  Bayes dan Decision Tree menggunakan dataset nilai siswa SMK AL-Musyawirin  Weru  Cirebon,  dapat  disimpulkan algoritma Desicoin  Tree dan Naïve  Bayes dapat dimanfaatkan  dalam  memprediksi  prestasi  belajar siswa,  dengan  menggunakan tools  Rapidminer , pengujian  dengan  menggunakan splitdata .  Hasil analisis  dan  uji Cross-Validation menggunakan algoritma Decisoin  Tree lebih  tinggi  dalam  akurasi dibandingan  dengan  algoritma Naïve  Bayes .  Dengan
80.00% 85.00% 90.00% 5-fold 7-fold 10-fold Grafik Keakuratan Naïve Bayes Decision Tree
nilai akurasi algoritma Decision Tree sebesar 89,22%. Dan  algoritma Naïve  Bayes sebesar  85,93%.  Saran untuk  peneliti  selanjutnya  dapat  dikembangkan dengan  menggunakan  perbandingan  algortima data mining lainnya  seperti Random  Forest , K-Nearest Neighbor , Nueral Network dan Super Vector Machines (SVM).  Dan  saran  untuk  SMK  Al-Muysawirin  agar bisa  mengajarkan  siswanya  lebih  baik  lagi,  agar prestasi belajar siswa dapat selalu meningkat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Nurjana, A. P. Windarto, and H. Qurniawan, “Implementasi  data  mining  dalam  memprediksi prestasi siswa dengan algoritma c4.5,” SmartEDU ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  171–180,  2022, [Online]. Available: https://ejournal.abivasi.id/index.php/SmartEDU/ article/view/45
[2]  S. Marpaung, S.  -, and I.  -, “Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Memprediksi Prestasi Siswa Di SMA Negeri 1 Panombeian Panei,” J. Sist. Inf. dan  Ilmu  Komput.  Prima(JUSIKOM  PRIMA) , vol.  4,  no.  2,  pp.  8–13,  2021,  doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukompute r.v4i2.1522.
[3]  F. M. Almufqi and  A. Voutama, “Perbandingan Metode  Data  Mining  Untuk  Memprediksi Prestasi Akademik Siswa,” J. Tek. , vol. 15, no. 1, pp. 61–66, 2023, doi: 10.30736/jt.v15i1.929.
[4]  Bh. Hayadi, “Perbandingan Metode Naive Bayes Dan Random Forest Untuk Menentukan Prestasi Belajar  Siswa  Pada  Jurusan  RPL  (Studi  Kasus SMK Swasta Siti Banun Sigambal),” J. Comput. Sci. Inf. Technol. Progr. Stud. Teknol. Inf. , no. 2, p. 2022, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.ulb.ac.id/index.php/JCoInT/index
[5]  I.  C.  Wibowo,  A.  C.  Fauzan,  M.  Dwi,  P. Yustiana,  and  F.  A.  Qhabib,  “Komparasi Algoritma Naive Bayes dan Decision Tree Untuk Memprediksi  Lama  Studi  Mahasiswa,”  vol.  1, no. 2, pp. 65–74, 2019.
[6]  A.  Noviriandini  and  N.  Nurajijah,  “Analisis Kinerja Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Memprediksi Prestasi Siswa Sekolah Menengah Kejuruan,” JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetah.  dan Teknol.  Komputer) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  23–28, 2019, doi: 10.33480/jitk.v5i1.607.
[7]  Salsabila  Citra  Esananda,  B.  Nugroho,  and  F. Anggraeny,  “Penerapan  Algoritma  Decision Tree  Dalam  Menentukan  Prestasi  Akademik Siswa,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 413–424, 2021, doi: 10.33005/jifosi.v2i2.311.
[8]  J. Triwidianti, F. Y. Alfian, and ..., “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk Prediksi  Prestasi  Siswa  Tingkat  Pendidikan Menengah  Kejuruan  Pada  Sekolah  Menengah Kejuruan Negeri (SMKN 1) …,” Pros. Semin. … , vol. 1, no. Smkn 1, pp. 126–133, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/PSND/a rticle/view/2945%0Ahttps://jurnal.darmajaya.ac. id/index.php/PSND/article/viewFile/2945/1265
[9]  M. Nasution and M. Sofyan, “Penerapan Metode Decision  Tree  Untuk  Memprediksi  Prestasi Siswa  Kelas  XII  Dilihat  dari  Nilai  Akhir Semester  di  SMK  Negeri  1  Selong  Tahun Pelajaran  2017/2018,” Infotek    J.  Inform.  dan Teknol. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  58–65,  2020,  doi: 10.29408/jit.v3i1.1825.
[10]  A.  M.  Farid,  A.  Pratama,  I.  Sholihin,  A.  R. Rinaldi,  and  Faturrhohman,  “JURNAL  DATA SCIENCE & INFORMATIKA ( JDSI ),” vol. 1, no. 1, pp. 16–20, 2021.
[11]  E.  Novianto,  A.  Hermawan,  and  D.  Avianto, “KLASIFIKASI  ALGORITMA  K-NEAREST NEIGHBOR,  NAIVE  BAYES,  DECISION TREE UNTUK PREDIKSI STATUS
KELULUSAN  MAHASISWA  S1,” J.  Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 8, pp. 146–154, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.univrab.ac.id/index.php/rabit/articl e/view/3434/1538
[12]  F.  M.  Almufqi,  A.  Voutama,  S.  Informasi,  I. Komputer,  U.  S.  Karawang,  and  T.  Timur,
“PERBANDINGAN METODE DATA MINING UNTUK
MEMPREDIKSI PRESTASI,” vol. 15, no. 1, pp. 61–66, 2023, doi: 10.30736/jt.v15i1.929.
[13]  S. E. Choi, J. Kim, and D. Seo, “Travel patterns of  free-floating  e-bike-sharing  users  before  and during  COVID-19  pandemic,” Cities ,  vol.  132, no.  January  2022,  p.  104065,  2023,  doi: 10.1016/j.cities.2022.104065.
[14]  W.  A.  Firmansyach,  U.  Hayati,  and  Y.  Arie Wijaya,  “Analisa  Terjadinya  Overfitting  Dan Underfitting  Pada  Algoritma  Naive  Bayes  Dan Decision Tree Dengan Teknik Cross Validation,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 262–269, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6329.
[15]  U.  Pujianto  and  P.  Y.  Ristanti,  “Perbandingan kinerja  metode  C4.5  dan  Naive  Bayes  dalam klasifikasi artikel jurnal PGSD berdasarkan mata pelajaran,” vol. 29, no. 1, pp. 50–67, 2019.