## Penerapan Algoritma CART Dalam Menentukan Jurusan Siswa di MAN 1 Inhil
Siti Monalisa [1]* , Fakhri Hadi [2]
Jurusan Sistem Informasi [1], [2]
Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia siti.monalisa@uin-suska.ac.id [1] , fakhri.hadi@student.uin-suska.ac.id [2]
Abstract— MAN  1  Inhil  is  a  school  that  applies  ministerial regulations  to  determine  the  direction  of  student  majors  at  the beginning of  entry,  namely  in  class  X. Determination  of  majors is done  by  considering  several  indicators,  namely  the  results  of academic tests, interviews, and student interest. The calculation in determining  this  course  is  very  simple,  namely  by  adding  up  the values  of  each  indicator  and  dividing  them  together  so  that  an average value is obtained. If the value is fulfilled then the student is grouped based on their interests. This can lead to errors in decision making by the school due to subjective factors by prioritizing student interests  and  not  based  on  the  value  of  the  academic  test  results. Therefore we need methods and algorithms to help make decisions well,  the  decision  tree  method.  One  algorithm  that  can  be  used  is CART  algorithm  to  classify  majors  with  three  indicators,  namely Natural Sciences, Social Sciences and Religion. The results of this study indicate that the CART algorithm is able to predict correctly, from  360  data  classified  using  the  CART  algorithm,  it  can  be concluded that 71 data majoring in religion and correctly classified by CART. 144 data majoring in Natural Sciences, 119 data correctly classified  and  24  data  classified  as  IPS,  and  1  data  classified  as religion. Of 146 data majoring in social studies, 129 were classified correctly,  16  data  were  classified  as  natural  sciences.  Therefore  it can be concluded that CART algorithm has an 80% accuracy so that it can be used in decision making
Keywords—  CART  algorithm,  Classification,  Decission Tree,MAN 1 Inhil
Abstrak— MAN 1 Inhil  merupakan sekolah yang menerapkan peraturan  menteri  untuk  melakukan  penentuan  jurusan  siswa  di awal  masuk  yaitu  pada  kelas  X.  Penentuan  jurusan  dilakukan dengan  mempertimbangkan  beberapa  indikator  yaitu  hasil  tes akademik,  wawancara,  dan  minat  siswa.  Perhitungan  dalam penentuan jurusan ini sangat sederhana yaitu dengan menjumlahkan  nilai  setiap  indikator  dan  dibagi  keseluruhannya sehingga  didapatkan  nilai  rata-rata.  Jika  nilai  tersebut  terpenuhi maka siswa tersebut dikelompokkan berdasarkan minat nya. Hal ini bisa  menimbulkan  kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan  oleh pihak  sekolah  karena  bersifat  subjektif  dengan  mengutamakan minat siswa dan bukan berdasarkan nilai dari hasil tes akademik. Oleh  karena  itu  butuh  metode  dan  algoritma  dalam  membantu mengambil keputusan dengan baik yaitu metode decision tree. Salah satu  algoritma  yang  bisa  digunakan  yaitu  algoritma  CART  untuk melakukan  pengklasifikasian  jurusan  dengan  tiga  indikator  yaitu IPA,  IPS  dan  Agama.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa algoritma  CART  mampu  melakukan  prediksi  dengan  benar.
Berdasarkan  360  data  yang  diklasifikasikan  disimpulkan  bahwa jurusan  agama  terdiri  dari  71  yang  diklasifikasikan  secara  benar. Jurusan  IPA  berjumlah  144  meliputi  119  diklasifikasian  secara benar  dan    24    diklasifikasikan  sebagai  IPS  dan  1  diklasifikasi sebagai  agama.  Jurusan  IPS  berjumlah  146  meliputi  129 diklasifikasikan secara benar dan 16  diklasifikasi sebagai IPA. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa  algoritma CART memiliki tingkat akurasi  80%  sehingga  bisa  digunakan  dalam  pengambilan keputusan.
Kata  Kunci— Algoritma  CART,  Decission  Tree,  Klasifikasi, MAN 1 Inhil

## I. PENDAHULUAN
Saat  ini  penentuan  jurusan  pada  tingkat  SMA  dan setingkatnya dimulai sejak siswa masuk yaitu mulai dari kelas X.  Hal  ini  bertujuan  agar  siswa  lebih  mendalami  bidang keilmuan yang diminatinya sejak awal masuk sekolah menenah atas  sehingga  siswa  bisa  memfokuskan  dirinya  dalam mengembangkan  kemampuan  dan  minat  yang  diminatinya. Pemilihan jurusan yang tidak tepat  bisa saja merugikan siswa tersebut dan juga karirnya di masa yang akan datang [1].
Salah  satu  sekolah  yang  menerapkan  sistem  penjurusan tersebut adalah sekolah MAN 1 di Indragiri Hilir (Inhil) dengan jurusan yang tersedia yaitu IPA, IPS, dan MAK(Agama). Saat ini, pemilihan jurusan di MAN I Inhil dilakukan pada saat calon siswa dinyatakan lulus masuk di sekolah ini. Sistem seperti ini sangat efektif dilakukan, jika sebelumnya siswa tersebut telah memiliki  persiapan  dan  pengetahuan  mengenai  jurusan  yang akan  dipilih.  Namun  sebaliknya,  jika  siswa  tersebut  belum mengetahui  arah  kemampuan  mengenai  jurusan  yang  akan dipilih maka siswa tersebut akan kebingungan dalam memilih jurusan dan bisa berakibat pada salah ambil jurusan.
Indikator  yang  digunakan  oleh  pihak  sekolah  dalam menentukan  jurusan  siswa    adalah  hasil  tes  akademik, wawancara,  dan  minat  siswa.  Indikator  tersebut  dijumlahkan dan  dibagi  sehingga  didapat  nilai  rata-rata.  Jika  nilai  tersebut terpenuhi  maka  siswa  tersebut  dikelompokkan  berdasarkan minat nya. Perhitungan seperti ini sangat sederhana. Hal ini bisa menimbulkan  kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan  oleh pihak  sekolah  karena  bersifat  subjektif  yaitu  dengan mengutamakan minat siswa bukan berdasarkan nilai dari hasil tes akademik.
Seringkali  dijumpai    dalam  memilih  jurusan,  siswa  hanya ikut-ikutan  teman  atau  hanya  memiliki  informasi  sedikit  dari teman maupun oranglain mengenai jurusan yang dipilih. Oleh karena tidak memperhatikan nilai dan peminatan kurikulumnya sehingga  menyebabkan  salah  jurusan  dan  berakibat  putus sekolah di tengah jalan [2]. Terdapat  beberapa hambatan yang dihadapi  oleh  siswa  dalam  memilih  jurusan  yaitu  hambatan yang berasal dari dalam  berupa kemampuan diri dan hambatan yang berasal dari luar yaitu permintaan atau paksaan orang tua dalam  memilih  jurusan  yang  mana  dilatarbelakangi  oleh perkerjaan di masa depan yang diharapkan oleh orang tua untuk anaknya dimasa yang akan datang [3].
Berdasarkan  hasil  angket  yang  disebarkan  kepada  siswa MAN  1  Inhil  bahwa  mayoritas  siswa  memperoleh  jurusan berdasarkan  hasil  pilihan  yang  telah  diisi  pada  formulir pemilihan jurusan. Selain itu, berdasarkan angket bahwa tingkat kepuasan siswa serta nilai akhir yang dihasilkanpun bervariasi, mulai  dari  hasil  yang  memuaskan  hingga  hasil  yang  kurang memuaskan.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya  algoritma  dalam menentukan  atau  memutuskan  jurusan  yang  tepat  sehingga diharapkan  nilai  akhir  siswa  mayoritas  memuaskan.  Metode yang  bisa  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  adalah decision  tree.  Salah  satu  algoritma  yang  sederhana  dan  kuat dalam  pengambilan  keputusan  adalah  algoritma  CART  [4]. Algoritma CART menghasilkan 87% tingkat  akurasi   data uji dan data latih [5] sehingga dapat digunakan dalam pengambilan keputusan oleh pihak sekolah dan memberikan informasi dalam menentukan jurusan yang benar [6].

## II. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Metode Penelitian memberikan penjelasan tentang langkah- langkah,  data,  lokasi  penelitian,  metode  evaluasi  yang digunakan  serta  penjelasan  terstruktur  tentang  algoritma  atau metode dari penelitian yang dibahas.
Metode  penelitian  pada  penelitian  ini  adalah  decision  tree, CART  dan  software  WEKA  yang  digunakan  untuk  menguji hasil  perhitungan  manual.  Metode  tersebut  akan  dijelaskan dibawah ini.

## A. Pohon Keputusan (Decission Tree)
Decission  tree  adalah  metode  pengambilan  keputusan teknik klasifikasi dengan struktur flowchart yang mirip dengan pohon. Model yang dibentuk oleh metode ini ini sangat mudah dipahami  sehingga  menjadikan  metode  ini  sangat  umum  dan popular [7]. Terdiri dari beberapa algoritma dalam membangun tree  yaitu  CART,  ID3  dan  C4.5.  Penelitian  ini  menggunakan algoritma CART.

## B. Algoritma CART (Classification And Regression Tree)
Merupakan  algoritma  yang  umum  dan  banyak  digunakan yang  mengintegrasikan  berbagai  faktor  dari  sumber  yang berbeda [8] untuk masalah klasifikasi dan regresi berdasarkan biner  rekursif  [9].  Algoritma  ini  tergolong  dalam  model nonparametric [10] yang tidak memerlukan bentuk fungsional dan telah terbukti menjadi alat ampuh untuk masalah prediksi dan klasifikasi [9]. CART mengandalkan partisi biner rekursif [11]  dari  data  dasar  pembangunan  pohon  regresi.  Pohon didirikan dari dataset yang dikumpulkan di simpul pohon akar dan setiap node dibagi menjadi  dua node turun menggunakan variabel pemisahan (salah satu variabel prediktor) . Pemilihan variabel pemisahan mencari penurunan variabilitas dalam-node dan untuk  peningkatan variabilitas antara-node, dengan setiap partisi yang diperoleh menghasilkan pohon dengan variabilitas yang lebih sedikit daripada pohon sebelumnya.
Berdasarkan penelitian [6] menunjukkan bahwa berdasarkan nilai precision, nilai precission metode naive bayes lebih baik dibandingkan dengan metode yang lain dengan nilai 77,51%.  Sedangkan  berdasarkan  nilai  recall  dan  accuracy, decision tree lebih baik dibandingkan dengan  metode yang lain dengan nilai recall sebesar 90,80% dan nilai accuracy sebesar 79,14% [1].
Tahapan-tahapan yang dilakukan pada algoritma CART ini sebagai berikut [12]–[14]: Pertama, lakukan penyusunan calon cabang  (candidate  split)  terhadap  seluruh  variabel  prediktor dengan  lengkap.  Daftar  yang  berisi  calon  cabang  tersebut dinamakan  calon  cabang  mutakhir.  Kedua,  lakukan  penilaian seluruh calon cabang mutakhir dengan melakukan perhitungan nilai besaran kesesuaian Ф(s|t). Lakukan tahapan kedua sampai tidak adalagi noktah keputusan dan akan berhenti jika tidak ada lagi  noktah  keputusan.  Untuk  mencari  kesesuaian  Ф(s|t)  dari calon  cabang  s  pada  noktah  keputusan  t  menggunakan persamaan sebagai berikut:
Ф (s|t) = 2P L P R Q(s|t)………………………………….. (1)
Dimana Q (s|t) = ∑ |𝑃(𝑗|tL) −  𝑃(𝑗|tR) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖=1 …….…(2)
t L = cabang kiri dari noktah keputusan t t R = cabang kanan dari noktah keputusan t
dimana P L = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑡𝐿 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛 …………....(3)
P(j|t L) = 𝑗 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑡𝐿 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑡 …………………(4)
P L = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑡𝑅 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑡𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛 ……………(5)
P(j|t R) = 𝑗 𝑐𝑎𝑙𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑟𝑖 𝑡𝑅 𝑛𝑜𝑘𝑡𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑡 ……...………….(6)

## C. Weka Tools
WEKA merupakan salah satu tools yang mampu melakukan perbandingan  beberapa  algoritma machine  learning yang digunakan  dalam  pengaplikasian  pada  permasalahan  data mining.  Tools  ini  bisa  dikembangkan  oleh  siapa  saja  karena bersifat  open  source  dan  dikembangkan  pertamakali  oleh University  of  Wakaito  di  Selandia  Baru  [15]  sebagai penambangan  data.  Pada  tools  ini,  data-data  di  uji  prosedur- prosedurnya untuk melakukan eksplorasi dan permodelan guna menghasilkan  hubungan  yang  tersembunyi  dari  data  tersebut [16].
III.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  inputan  berjumlah  439  record  yang  berasal  dari  data rekapitulasi  pendaftaran  dan  seleksi  siswa  kelas  X.  Adapun target  dan  klasifikasi  dalam  penentuan  jurusan  menggunakan atribut  seperti  Jenis  Kelamin,  Nilai  Tes  Siswa  berupa  Nilai Matematika, IPA, IPS dan Agama, ditunjukkan pada TABEL I.
TABLE I. DATA REKAPUTULASI ( POTONGAN DATA )
No. Nama JK MT K IPS … Jurusan 1. Muh Ariansyah LK 85 75 … Agama 2. Robiansyah LK 70 85 … Agama 3. M.Hidayat PR 90 70 … Agama … … … … … … … 439 Muhammad Ridho LK 0 0 0 Tidak Lulus

## A. Preprocessing Data
Tahapan ini bertujuan untuk memilih data dan atribut yang sesuai  dan  lengkap.  Awalnya  tribut  berjumlah  11,  namun setelah dilakukan penyeleksian dan pembersihan data menjadi 8 atribut yang dapat digunakan. Atribut seperti peringkat, nilai rata-rata,  dan  keterangan  lulus/tidak  lulus  dihapus  dan  tidak digunakan.  Selain  itu,  data  yang  digunakan  berjumlah  360 record dari yang sebelumnya berjumlah 439 record data. Data hasil pada tahap ini di tunjukkan pada TABEL II.
TABLE II. DATA HASIL PREPROCESSING (POTONGAN DATA) No. Nama JK MTK IP S … Jurusan 1. Muh Ariansyah LK 85 75 … Agama 2. Robiansyah LK 70 85 … Agama 3. M.Hidayat PR 90 70 … Agama … … … … … … … 360 Selfi Nurdiati PR 25 25 … IPS

## B. Data Latih Dan Data Uji
Berdasarkan  data  yang  dihasilkan  pada  TABEL  II selanjutnya  digunakan  15  data  latih  pada  TABEL  III. Selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  data  dengan  mencari label atau jurusanya berdasarkan perhitungan algoritma CART. Data uji pada penelitian ini di tunjukkan pada TABEL IV.
TABLE III. DATA LATIH
No. Nama JK MTK IPA … JUR 1 Muh Weldi LK 70 85 … AGAMA 2 Cici Alia PR 60 90 … AGAMA 3 Syaifira A PR 65 90 … IPA 4 Nia Zufiani PR 65 85 … IPA 5 Abdul Rahman LK 60 80 … IPA 6 Muh Rizki LK 60 61,43 … AGAMA 7 Muh Arya LK 55 70 … AGAMA 8 Meilani S PR 45 52,86 … AGAMA 9 Widia Putri PR 50 44,29 … IPA 10 Ihsan D LK 60 47,14 … IPA 11 Meiry M PR 45 52,86 … IPS 12 Windi A PR 35 52,86 … IPS 13 Puspa Y PR 30 47,14 … IPS 14 Suandi PR 35 52,86 … IPS 15 Tirta PR 45 47,14 IPS TABLE IV. DATA UJI
No. Na ma JK MTK IP A IPS AGAMA JUR 1 Muh Reza LK 75 75 58,71 82,98 ?

## C. Penerapan Metode Cart
Tahapan  pertama  pada  Algoritma  CART  ini  adalah menentukan  calon  noktah  keputusan  dengan  cara  menyusun calon cabang (candidate split) yang dilakukan terhadap seluruh atribut prediktor yaitu Jenis Kelamin, Rata-rata nilai IPA, Rata- rata  nilai  IPS,  Rata-rata  nilai  Agama,  Rata-rata  nilai Matematika, sehingga terbentuk daftar calon cabang mutakhir seperti yang ditunjukkan pada TABEL V.

## TABLE V. DAFTAR CALON MUTAKHIR
Nomor calon cabang Calon cabang kiri (t L ) Calon cabang kanan (t R ) 1 Jenis Kelamin = Laki-laki Jenis Kelamin = Perempuan 2 Rata-rata nilai IPA ≤ 50 Rata-rata nilai IPA > 50 3 Rata-rata nilai IPA ≤ 80 Rata-rata nilai IPA > 80 4 Rata-rata nilai IPS ≤ 50 Rata-rata nilai IPS > 50 5 Rata-rata nilai IPS ≤ 60 Rata-rata nilai IPS > 60 6 Rata-rata nilai Agama ≤ 60 Rata-rata nilai Agama > 60 7 Rata-rata nilai Agama ≤ 80 Rata-rata nilai Agama > 80 8 Rata-rata nilai Matemtika ≤ 30 Rata-rata nilai Matematika > 30 9 Rata-rata nilai Matematika ≤ 50 Rata-rata nilai Matematika > 50
Data yang telah diolah pada Tabel 5 selanjutnya di seleksi berdasarkan  data  latih  sehingga    menghasilkan  data  calon mutakhir pada TABEL VI.

## TABLE VI. DATA CALON MUTAKHIR
Nomor Calon Cabang Calon Cabang Kiri (tL) Calon Cabang Kanan (tR) 1 8 7 2 7 8 3 11 4 4 4 11 5 9 6 6 5 10 7 9 6
8 4 11 9 7 8
Setelah  mendapatkan  calon  cabang  kiri  dan  kanan, selanjutnya  menghitung candidate  split  purity  left (P L )  dan purity right (P R ) dengan menggunakan persamaan (3) dan (5) sehingga menghasilkan nilai yang ada pada TABEL VII.
TABLE VII. NILAI P L DAN P R
No P L (Purity Left) P R (Purity Right) 1 8:15 = 0,5333 7:15 = 0,4667 2 7:15 = 0,4667 8:15 = 0,5333 3 11:15 = 0,7333 4:15 = 0,2667 4 4:15 = 0,2667 11:15 = 0,7333 5 9:15 = 0,6000 6:15 = 0,4000 6 5:15 = 0,3333 10:15 = 0,6667 7 9:15 = 0,6000 6:15 = 0,4000 8 4:15 = 0,2667 11:15 = 0,7333 9 7:15 = 0,4667 8:15 = 0,5333
Selanjutnya  melakukan  penandaan  pada  label  kelas menggunakan persamaan (4) dan (6) untuk jurusan IPA,IPS dan AGAMA.  Sehingga  menghasilkan  perhitungan  pada  TABEL VIII.
TABLE VIII. NILAI ( j|T L ) dan P ( j|T R )
N o Jurusan P ( j|T L ) P ( j|T R ) 1 IPA 3/8 = 0,3750 2/7 = 0,2857 IPS 2/8 = 0,2500 3/7 = 0,4286 AGAMA 3/8 = 0,3750 2/7 = 0,2857 2 IPA 1/7 = 0,1429 4/8 = 0,5000 IPS 5/7 = 0,7143 0/8 = 0,0000 AGAMA 1/7 = 0,1429 4/8 = 0,5000 3 IPA 3/11 = 0,2727 2/4 = 0,5000 IPS 5/11 = 0,4545 0/4 = 0,0000 AGAMA 3/11 = 0,2727 2/4 = 0,5000 4 IPA 2/4 = 0,5000 3/11 = 0,2727 IPS 2/4 = 0,5000 3/11 = 0,2727 AGAMA 0/4 = 0,0000 5/11 = 0,4545 5 IPA 3/9 = 0,3333 2/6 = 0,3333 IPS 5/9 = 0,5556 5/9 = 0,5556 AGAMA 1/9 = 0,1111 4/6 = 0,6667 6 IPA 0/5 = 0,0000 5/10 = 0,5000 IPS 5/5 = 1,0000 0/10 = 0,0000
N o Jurusan
P ( j|T L )
P ( j|T R ) AGAMA 0/5 = 0,0000 5/10 = 0,5000 7 IPA 4/9 = 0,4444 1/6 = 0,1667 IPS 5/9 = 0,5556 0/6 = 0,0000 AGAMA 0/9 = 0,0000 5/6 = 0,8333 8 IPA 0/4 = 0,0000 5/11 = 0,4545 IPS 4/4 = 1,0000 1/11 = 0,0909 AGAMA 0/4 = 0,0000 5/11 = 0,4545 9 IPA 1/7 = 0,1429 4/8 = 0,5000 IPS 5/7 = 0,7143 0/8 = 0,0000 AGAMA 1/7 = 0,1429 4/8 = 0,5000
Selanjutnya persamaan 2 digunakan untuk mencari nilai Q ( s|t ) dengan cara mencari selisih nilai P ( j|T L ) dan P ( j|T R ) pada setiap  label  atau  jurusan  dan  nilai  yang  dihasilkan  bersifat absolute lalu  selanjutnya  hasil  selisihnya  dijumlahkan. Sehingga menghasilkan nilai Q ( s|t ) seperti ditunjukkan pada TABEL IX.
Berdasarkan  TABEL  IX,  selanjutnya  dihitung  nilai kesesuain  (goodness)  calon  cabang  φ( s|t )  menggunakan Persamaan 2 dengan mengalikan nilai 2 P L P R dan Q ( s|t ).  Nilai 2 P L P R didapat dari (2 P L x P R ) kalikan 2. Hasil perhitungannya ditunjukkan pada TABEL X.
Calon cabang tertinggi berada pada nomor  calon cabang ke 6  yaitu  0,8889  berdasarkan  TABEL  X  diatas.  Nilai  yang dihasilkan pada calon cabang kiri Rata-rata nilai Agama ≤ 60 dan calon  cabang kanan Rata-rata nilai  Agama > 60 sehingga calon cabang inilah yang dipilih sebagai root node pada tahap ini.  Namun,  tetap  dilakukan  perhitungan  kembali  sampai memiliki noktah keputusan dengan iterasi selanjutnya, setelah menghilangkan  no  6  yang  terpilih  sebelumnya.  Hal  ini  akan menghasilkan  jumlah  kesesuian  hasil  prediksi  jurusan  yang memilih jurusan IPA dan IPS dan Agama. Perhitungan iterasi terakhir ditunjukkan pada Gambar I. yang menghasilkan pohon keputusan.

## TABLE IX. DATA PERHITUNGAN Q ( s|t )
No Jurusan P ( j|T L ) P ( j|T R ) Selisih (Absolute) Q (s|t) 1 IPA 0,375 0,2857 0,0893 0,3571 IPS 0,25 0,4286 0,1786 AGAMA 0,375 0,2857 0,0893 2 IPA 0,1429 0,5 0,3571 1,4286 IPS 0,7143 0 0,7143 AGAMA 0,1429 0,5 0,3571 3 IPA 0,2727 0,5 0,2273 0,9091 IPS 0,4545 0 0,4545 AGAMA 0,2727 0,5 0,2273 4 IPA 0,5 0,2727 0,2273 0,9091 IPS 0,5 0,2727 0,2273 AGAMA 0 0,4545 0,4545 5 IPA 0,3333 0,3333 0 1,1111 IPS 0,5556 0 0,5556 AGAMA 0,1111 0,6667 0,5556 6 IPA 0 0,5 0,5 2 IPS 1 0 1 AGAMA 0 0,5 0,5
No Jurusan P ( j|T L ) P ( j|T R ) Selisih (Absolute) Q (s|t) 7 IPA 0,4444 0,1667 0,2778 1,6667 IPS 0,5556 0 0,5556 AGAMA 0 0,8333 0,8333 8 IPA 0 0,4545 0,4545 1,8182 IPS 1 0,0909 0,9091 AGAMA 0 0,4545 0,4545 9 IPA 0,1429 0,5 0,3571 1,4286 IPS 0,7143 0 0,7143 AGAMA 0,1429 0,5 0,3571 TABLE X. DATA PERHITUNGAN Q ( s|t )
No 2P L P R Q (s|t) φ(s|t) 1 0,4978 0,3571 0,1778 2 0,4978 1,4286 0,7111 3 0,3911 0,9091 0,3556 4 0,3911 0,9091 0,3556 5 0,48 1,1111 0,5333 6 0,4444 2 0,8889 7 0,48 1,6667 0,8 8 0,3911 1,8182 0,7111 9 0,4978 1,4286 0,7111
Berdasarkan  TABEL  IX,  selanjutnya  dihitung  nilai kesesuain  (goodness)  calon  cabang  φ( s|t )  menggunakan Persamaan 2 dengan mengalikan nilai 2 P L P R dan Q ( s|t ).  Nilai 2 P L P R didapat dari (2 P L x P R ) kalikan 2. Hasil perhitungannya ditunjukkan pada TABEL X.
Calon cabang tertinggi berada pada nomor  calon cabang ke 6  yaitu  0,8889  berdasarkan  TABEL  X  diatas.  Nilai  yang dihasilkan pada calon cabang kiri Rata-rata nilai Agama ≤ 60 dan calon  cabang kanan Rata-rata nilai  Agama > 60 sehingga calon cabang inilah yang dipilih sebagai root node pada tahap ini.  Namun,  tetap  dilakukan  perhitungan  kembali  sampai memiliki noktah keputusan dengan iterasi selanjutnya, setelah menghilangkan  no  6  yang  terpilih  sebelumnya.  Hal  ini  akan menghasilkan  jumlah  kesesuian  hasil  prediksi  jurusan  yang memilih jurusan IPA dan IPS dan Agama. Perhitungan iterasi terakhir ditunjukkan pada Gambar I. yang menghasilkan pohon keputusan.
Iterasi  selanjutnya  adalah  Calon  cabang  nomor  7  yang memiliki  nilai  tertinggi.  Nilai  yang  dihasilkan  adalah  calon cabang kiri rata-rata nilai agama ≤ 80 dan calon cabang kanan > 80 sehingga dijadikan cabang kedua. Masing-masing cabang memiliki keterangan yang berbeda. Pada cabang dengan nilai rata-rata agama ≤ 80 memiliki keterangan yang homogen maka proses  pencabangan  dihentikan,  untuk  cabang  dengan  nilai rata-rata aga-  ma > 80  memiliki  keterangan  belum  homogen tetapi sudah memenuhi dari dari seluruh data latih yaitu 15 data, maka  proses  pencabangan  juga  dihentikan.  Selanjutnya dilakukan pengklasifikasian data uji pada TABEL XI.
Gambar 2. Hasil pohon keputusan akhir
TABLE XI. DATA UJI Nama MTK IPA IPS Agama Jurusan Prediksi Muh Reza 75 75 58,71 82,98 Agama ?
Berdasarkan  kesimpulan  rule,  rata-rata  nilai  agama merupakan  nilai  yang  diprioritaskan  terlebih  dahulu  untuk menentukan  jurusan.  Siswa  yang  bernama  Muhammad  Muh Reza  tidak  memenuhi  syarat  dikarenakan  rata-rata  nilai agama ≤ 60  sehingga  tidak  memenuhi  masuk  jurusan  IPS, rata-rata nilai  agama ≤ 80 sehingga  tidak  memenuhi  masuk jurusan IPA, rata-rata  nilai  agama > 80  sehingga  memenuhi masuk jurusan Agama. Sehingga disimpulkan bahwa jurusan yang  cocok  untuk  Muhammad  Muh  Reza  adalah  Agama. Hasilnya ditunjukkan pada TABEL XII.

## TABLE XII. DATA UJI PREDIKSI
Nama MTK IPA IPS Agama Jurusan Prediksi Muh Reza 75 75 58,71 82,98 Agama Agama

## D. Pengujian Tools Weka
Menggunakan 15 data maka dilakukan pengujian  algoritma Cart pada tools Weka. Hasilnya sebagai berikut :
AGAMA < 59.72: IPS (5/0) AGAMA ≥ 59.72
— AGAMA < 78.38: IPA (4/0)
— AGAMA ≥ 78.38
— — IPA < 87.5: AGAMA (4/0)
— — IPA ≥ 87.5
— — — IPS < 62.86: IPA (1/0) — — — IPS ≥ 62.86: AGAMA (1/0)

## Gambar 3. Pohon Visualisasi dengan Weka
Pohon  visualisasi  Algoritma  CART  dapat  dilihat  pada Gambar II.  dan hasil prediksi dari kesimpulan rule ditunjukkan pada  TABEL  XIII.  Sedangkan  Uji  coba  tingkat  akurasi
ditunjukkan pada TABEL XIV dengan akurasi yang tergolong tinggi yaitu 80%.
TABLE XIII. HASIL PREDIKSI DATA UJI No NAMA
IPA IPS Agama MTK Prediksi Jurusan 1 Syaifira 90.0 58.57 84.26 65.0 AGAMA IPA 2 Meiry M 45.0 52.86 51.18 15.0 IPS IPS 3 Cici A 90.0 67.14 94.74 60.0 AGAMA AGAMA 4 Nia Z 85.0 75.71 65.15 65.0 IPA IPA 5 Suandi 35.0 52.86 48.05 25.0 IPS IPS 6 Muhammad Rizqi A 60.0 61.43 97.87 60.0 AGAMA AGAMA 7 Wilia Permata A 50.0 44.29 72.5 80.0 IPA IPA 8 Windi A 35.0 52.86 54.49 20.0 IPS IPS 9 Meileny S 45.0 52.86 89.04 65.0 IPS AGAMA 10 Ihsan D 60.0 47.14 64.96 45.0 IPA IPA 11 Tirta A Pratama 45.0 47.14 46.76 20.0 IPS IPS 12 M Arya Y 55.0 70.0 84.08 45.0 IPS AGAMA 13 Abdul R Sidiq 80.0 70.0 72.68 60.0 IPA IPA 14 Puspa Y 30.0 47.14 45.11 40.0 IPS IPS
TABLE XIV. NILAI AKURASI ALGORITMA CART )
No. Jenis Persentase 1 Akurasi 80% 2 Precision 0,794 3 Recall 0,8
Berdasarkan  node  akar  yang  telah  diperoleh  terjadi perbedaan  antara  perhitungan  manual  dan  tools  Weka.  Pada perhitungan  manual  diperoleh  Nilai  Agama ≤ 60  dan  Nilai Agama > 60. Perhitungan Tools Weka diperoleh Nilai Agama > 59.72 dan Nilai Agama ≥ 59,72. Perbedaan ini terjadi karena ketika pembentukan Calon cabang mutakhir pada perhitungan manual  yang  terdapat  pada  TABEL  V  berbeda  dengan  cara perhitungan  Tools Weka,  karena pembentukan Calon  cabang mutakhir ini yang bersifat subjektif.
Gambar 4. Pohon keputusan menggunakan Tools Weka
Tahapan  selanjutnya  melakukan  Uji  coba  seluruh  data dengan Tools  Weka .  Sehingga  terbentuklah  Node  dari  pohon keputusan  sebagai  berikut  :  Jumlah  Node  Akar  yaitu 1 node , jumlah  Node Internal  yaitu 43 node, jumlah  Lengan  yaitu  89 lengan dan jumlah Node Daun (Internal) yaitu 49 node . Untuk melihat Pohon Visualisasi keseluruhan data ditunjukkan pada Gambar III. dan untuk melihat hasil klasifikasi dari kesimpulan rule dan pohon yang terbentuk dapat dilihat pada TABEL XV.
TABLE XV. HASIL KESIMPULAN RULE No NAMA IPA IPS Agama  MTK Prediksi Jurusan 1 Himantul 45.0 45.0 78.57 58.71 IPA IPA 2 Muh Andri  30.0 35.0 47.14 60.0 IPS IPA 3 Murniyanti  50.0 50.0 38.57 58.9 IPA IPA 4 Nursiffa Z 40.0 30.0 41.43 62.76 IPS IPA 5 Muh Yusof  25.0 35.0 47.14 64.96 IPS IPA 6 Aura Putri 20.0 55.0 70.0 67.35 IPA IPA 7 Nabiala P 30.0 40.0 41.43 64.78 IPS IPA 8 Muh. Farid G 25.0 40.0 61.43 71.03 IPA IPA 9 Wahyudi Saputra 20.0 45.0 58.57 67.9 IPA IPA 10 Feni Ahmad 30.0 45.0 44.29 59.26 IPA IPA 11 Tresna P 35.0 40.0 47.14 70.66 IPA IPA 12 Sarmina 35.0 40.0 41.43 68.09 IPS IPA 13 Tanzani 45.0 70.0 58.57 75.26 IPA IPA ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360 Muh Akbar H 20.0 20.0 52.86 82.98 AGAMA AGAMA
IV.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  sebesar  88,61%  dan nilai precission dan recall masing-masing  adalah  0,903  dan 0,905,  angka  tersebut  jika  dilihat  dari  tingkat  diagnose  kurva ROC. Kedua algoritma ini termasuk kedalam kategori Excellent Classification dalam  penentuan  jurusan  menggunakan algoritma CART. Sehingga algoritma CART dan C4.5 sangat direkomendasikan  untuk  mengklasifikasikan  penjurusan, dengan  catatan  jika  atribut  yang  dimiliki  dalam  penentuan jurusan  mayoritas  kedalam  bentuk  numerik  maka  algoritma CART  lebih  dianjurkan  diterapkan  dalam  melakukan klasifikasi penjutusan siswa, karena berdasarkan perhitungannya,  algoritma  CART  memang  lebih  baik  untuk menghadapai data-data yang bersifat numerik.

## REFERENSI
[1] Y.  S.  Nugroho,  “Klasifikasi  dan  Klastering  Penjurusan  Siswa  SMA Negeri 3 Boyolali,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2015.
[2] F.  Rini,  N.  Kahar,  and  Juliana,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Pada Pengelompokan Data Siswa Baru Berdasarkan Jurusan Di Smk Negeri 1 Kota Jambi Berbasis Web ”.,” Semin. Nas. APTIKOM , pp. 94–99, 2016.
[3] I. M. Prabowo and Subiyanto, “Sistem Rekomendasi Penjurusan Sekolah Menengah Kejuruan Dengan Algoritma C4.5,” J. Kependidikan , vol. 1, no. 1, pp. 139–149, 2017.
[4] F.  E.  Pratiwi,  F.  E.  Pratiwi,  and  I.  Zain,  “Klasifikasi  Pengangguran Terbuka  Menggunakan  CART  (Classification  and  Regression Tree)  di Provinsi Sulawesi Utara,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 3, no. 1, pp. D54– D59, 2014.
[5] Z.  Mutiah,  M.  Bettiza,  and  M.  R.  Rathomi,  “Penerapan  Algoritma Classification  And  Regression Tree  (CART)  Untuk  Pemilihan  Jurusan SMA (STUDI KASUS : SMA Negeri 3 Bintan Kabupaten Bintan),” pp. 1–13, 2015.
[6] Y. S. Nugroho and N. S. Haryati, “Klasifikasi dan Klastering Penjurusan Siswa SMA Negeri 3 Boyolali,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2015.
[7] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J.
Edik Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 213–219, 2014.
[8] J. Han, K. Mao, T. Xu, J. Guo, Z. Zuo, and C. Gao, “A soil moisture estimation framework based on the CART algorithm and its application in China,” J. Hydrol. , vol. 563, pp. 65–75, 2018.
[9] S. M. Hamze-Ziabari and T. Bakhshpoori, “Improving the prediction of ground motion parameters based on an efficient bagging ensemble model of M5′ and CART algorithms,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 68, pp. 147– 161, 2018.
[10]  M. M. Ghiasi, S. Zendehboudi, and A. A. Mohsenipour, “Decision tree- based  diagnosis  of  coronary  artery  disease:  CART  model,” Comput. Methods Programs Biomed. , vol. 192, p. 105400, 2020.
[11]  L. L. Doove, S. Van Buuren, and E. Dusseldorp, “Recursive partitioning for  missing  data  imputation  in  the  presence  of  interaction  effects,”
Comput. Stat. Data Anal. , vol. 72, pp. 92–104, 2014.
[12]  Mardiani,  “Penerapan  Klasifikasi  Dengan  Algoritma  Cart  Untuk Prediksi Kuliah Bagi Mahasiswa Baru,” Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.  Inf. , vol. 2012, no. Snati, pp. 15–16, 2012.
[13]  F.  E.  dan  I.  Z.  Pratiwi,  “Klasifikasi  Pengangguran  Terbuka Menggunakan CART ( Classification and Regression Tree ) di Provinsi Sulawesi Utara,” J. Sains Dan Seni Pomits , vol. 3, no. 1, pp. 2337–3520,
2014.
[14]  Hariati, M. Wati, and B. Cahyono, “Penerapan Algoritma C4.5 Decision Tree  pada  Penentuan  Penerima  Program  Bantuan  Pemerintah  Daerah
Kabupaten Kutai Kartanegara,” Jurti , vol. 2, no. 1, pp. 27–36, 2018.
[15]  A. Naik and L. Samant, “Correlation Review of Classification Algorithm Using  Data  Mining  Tool:  WEKA,  Rapidminer,  Tanagra,  Orange  and
Knime,” Procedia Comput. Sci. , vol. 85, no. Cms, pp. 662–668, 2016.
[16]  emadwiandr,  “Sistem  Rekomendasi  Penjurusan  Sekolah  Menengah Kejuruan Dengan Algoritma C4.5,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2013.