## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Evaluasi Pemahaman Siswa Dalam Proses Belajar Secara Online dengan Menggunakan Algoritma C5.0
Ade Priyatna 1,* , Sanwani 2
1 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: ¹,* ade.aeq@nusamandiri.ac.id, ²sanwani.swq@nusamandiri.ac.id Email Penulis Korespondensi: ade.aeq@nusamandiri.ac.id
Abstrak− Pembelajaran  online adalah proses  edukatif  yang  dilakukan  melalui  internet.  Ini adalah konsep baru bagi  mahasiswa dan membutuhkan  penyesuaian.  Metode  ini  dapat  berdampak  pada  pemahaman  mahasiswa,  karena  setiap  individu  memiliki  tingkat pemahaman yang unik. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan metodologi CRISP-DM, yang merupakan standar industri untuk data mining. Flowchart digunakan untuk menggambarkan proses pembuatan aplikasi dan penerapan algoritma, sementara DFD digunakan untuk  menggambarkan aliran  data.  Data untuk penelitian ini diperoleh  dari kuesioner  yang  disebarluaskan  kepada 198 mahasiswa. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  aplikasi  yang  menerapkan  algoritma  C5.0  untuk  menentukan  tingkat  pemahaman  mahasiswa terhadap materi pembelajaran online selama pandemi covid-19 telah berhasil diimplementasikan dan berfungsi dengan baik, dengan tingkat  pemahaman  mahasiswa  sebesar  60%.  Namun,  angka  ini  masih  dianggap  rendah.  Berdasarkan  hasil  pohon  keputusan  yang dihasilkan oleh algoritma C5.0, atribut komunikasi adalah faktor yang paling berpengaruh dalam pembelajaran online. Oleh karena itu, untuk meningkatkan pemahaman mahasiswa, diperlukan peningkatan dalam pembelajaran berbasis multi arah.
Kata Kunci: Pembelajaran Online; Data Mining; Algoritma C5.0; Pemahaman Mahasiswa; Atribut Komunikasi
Abstract− Online learning is an educational process conducted through the internet. This is a new concept for students and requires adjustment. This method can impact student understanding, as each individual has a unique level of comprehension. This application was developed using the CRISP-DM methodology, which is an industry standard for data mining. Flowcharts are used to illustrate the process of creating applications and implementing algorithms, while DFDs are used to depict data flow. The data for this research was obtained  from  questionnaires  distributed  to  198  students.  The  research  results  show  that  the  application  implementing  the  C5.0 algorithm  to  determine  the  level  of  student  understanding  of  online  learning  materials  during  the  covid-19  pandemic  has  been successfully implemented and functions well, with a student understanding level of 60%. However, this figure is still considered low. Based on the decision tree results generated by the C5.0 algorithm, the communication attribute is the most influential factor in online learning. Therefore, to improve student understanding, an increase in multi-directional based learning is needed.
Keywords : Online Learning; Data Mining; C5.0 Algorithm; Student Understanding; Communication Attribute

## 1. PENDAHULUAN
Pembelajaran daring adalah metode pendidikan yang memanfaatkan teknologi untuk mendukung proses belajar mengajar dari  jarak  jauh.  Dalam  metode  ini,  pengajar  dan  peserta  didik  tidak  perlu  bertemu  secara  langsung,  melainkan menggunakan teknologi seperti smartphone, laptop, atau komputer. Media ini digunakan untuk menyampaikan informasi, seperti materi atau tugas, antara dosen dan mahasiswa. Proses ini membutuhkan akses internet untuk penyampaiannya [1]. Pembelajaran daring adalah konsep baru bagi peserta didik, dan masih belum jelas apakah metode ini efektif sebagai metode pembelajaran. Untuk memahami efektivitas dan  faktor-faktor yang berkontribusi terhadap tingkat pemahaman mahasiswa  dalam  pembelajaran  daring,  penelitian  lebih  lanjut  perlu  dilakukan  [2].  Berdasarkan  wawancara  langsung dengan  beberapa  mahasiswa,  penulis  menemukan  beberapa  tantangan  dalam  pembelajaran  daring.  Ini  termasuk kurangnya interaksi dan komunikasi antara dosen dan mahasiswa, gangguan fokus mahasiswa karena lingkungan belajar di rumah yang kurang mendukung, serta masalah utama yang sering dikeluhkan adalah kualitas jaringan internet yang tidak memadai, yang sangat bergantung pada lokasi dan rumah masing-masing mahasiswa dan dosen [3]. Pengumpulan data  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan  mendistribusikan  kuesioner,  dan  data  yang  diperoleh  dari  kuesioner  tersebut kemudian diproses dan dianalisis menggunakan metode Data Mining [1].
Studi  sebelumnya  telah  mengidentifikasi  13  aturan  dalam  klasifikasi  pemahaman  mahasiswa  terhadap pembelajaran  daring.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  empat  mahasiswa  memahami  materi,  empat  lainnya  cukup memahami, dan lima sisanya tidak memahami. Algoritma yang digunakan dalam proses klasifikasi ini mencapai tingkat akurasi  sebesar  83,33%.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  sebagian  besar  mahasiswa  masih  menghadapi tantangan dalam memahami materi yang disampaikan melalui pembelajaran daring [4]. Penelitian selanjutnya yang dapat diambil  adalah  bahwa  implementasi  pembelajaran  online  tampaknya  sangat  mempengaruhi  pemahaman  konsep matematika  yang  dikuasai  oleh  siswa.  Penelitian  menunjukkan  bahwa  pemahaman  siswa  kelas  VII  SMP  Nurul  Huda Pelean  Situbondo  terhadap  materi  bilangan  masih  cukup  rendah.  Ketidakmampuan  siswa  dalam  memahami  konsep- konsep matematika dapat berdampak luas pada pemahaman mereka terhadap matematika secara umum  [5]. Sedangkan penelitain berikutnya menunjukkan bahwa dengan menggunakan data mining, kita dapat menentukan wilayah mana yang memiliki potensi pertanian dan perternakan yang lebih besar setiap tahunnya. Algoritma C5.0 mampu menyediakan aturan analisis yang menggambarkan proses yang berkaitan dengan data potensi pertanian dan perternakan [6].
Data Mining adalah proses ekstraksi pengetahuan atau pencarian informasi baru dari kumpulan data yang besar melalui identifikasi pola dan aturan tertentu  [7]. Data Mining adalah teknologi yang berfungsi sebagai jembatan antara data dan penggunanya. Ada berbagai metode yang digunakan dalam Data Mining, salah satunya adalah metode klasifikasi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Data Mining. Klasifikasi adalah jenis analisis data yang membantu individu dalam menentukan label kelas dari sampel yang akan diklasifikasikan [8].
Berdasarkan  permasalahan  yang  diuraikan,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menerapkan  algoritma  C5.0 dalam  mengevaluasi  tingkat  pemahaman  mahasiswa  terhadap  pembelajaran  daring.  Ada  delapan  variabel  yang  akan digunakan,  yaitu  komunikasi,  antusiasme,  interaksi,  suasana  belajar,  penyampaian  materi,  kualitas  jaringan  internet, perangkat  lunak, dan alat bantu pembelajaran daring [9]. Variabel-variabel  ini diperoleh dari  hasil  wawancara dengan mahasiswa  dan  dosen  yang  telah  berpartisipasi  dalam  pembelajaran  daring.  Algoritma  C5.0  dipilih  karena  mudah diterapkan dan memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma sebelumnya, yaitu C4.5 [4].
Harapan dari analisis yang akan dilakukan adalah untuk memberikan informasi kepada mahasiswa tentang tingkat pemahaman mereka selama pembelajaran daring berlangsung. Lebih lanjut, ini juga ditujukan untuk pihak akademik agar mereka dapat mempertahankan kualitas dan standar, serta meminimalkan risiko yang dapat mengakibatkan pemahaman akademik  yang  rendah  di  kalangan  mahasiswa.  Selain  itu,  ini  juga  dapat  memberikan  peluang  bagi  dosen  untuk mengevaluasi  kinerja  mereka  dalam  proses  belajar  mengajar  secara  daring  [10].  Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk mengevaluasi sejauh mana akurasi algoritma C5.0 dalam mengklasifikasikan dan menilai tingkat pemahaman mahasiswa terhadap pembelajaran daring [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian

## 2.1.1 CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process Model for Data Mining)
Metode yang sering  digunakan dalam data  mining adalah CRISP-DM, yang  merupakan singkatan  dari  Cross-Industry Standard  Process  Model  for  Data  Mining.  CRISP-DM  adalah  salah  satu  metodologi  dalam  data  mining  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  penelitian  [12].  Tujuannya  adalah  untuk  melakukan  proses  penyelesaian  masalah  dalam penelitian atau bisnis dan untuk mendapatkan pola  yang berharga dan  menarik dari data yang akan digunakan. Proses data mining dibagi dalam enam tahap [13], seperti dijelaskan seperti berikut ini.
1. Pemahaman Bisnis
Tahap awal dalam  metode CRISP-DM ini  berfokus  pada pemahaman tujuan dan kebutuhan  berdasarkan penilaian bisnis.
2. Pemahaman Data
Tahap kedua ini melibatkan pengumpulan data awal dan proses untuk mengenal data tersebut.
3. Persiapan Data
Pada tahap ketiga ini, data yang telah dikumpulkan akan diproses lebih lanjut.
4. Pemodelan
Tahap ini melibatkan pemilihan metode pengolahan data setelah proses pemrosesan data sebelumnya.
5. Evaluasi
Tahap evaluasi ini melibatkan analisis model yang dihasilkan untuk memastikan bahwa pola yang dihasilkan sudah sesuai  dengan  standar  yang  ada.  Proses  ini  melibatkan  pengukuran  hasil  evaluasi  pola  yang  telah  diterapkan  pada tahap sebelumnya.
6. Penjabaran
Tahap terakhir ini melibatkan penggabungan tidak hanya untuk menghasilkan nilai model, tetapi juga skor keputusan dan bagaimana menggabungkan seluruhnya dalam sistem operasional.

## 2.1.2 Algoritma C 5.0
Penulis  menggunakan  Algoritma  C  5.0  sebagai  metode  untuk  mengidentifikasi.  Selama  proses  pembuatan  pohon keputusan,  node  dengan  nilai  informasi  gain  tertinggi  akan  dipilih  sebagai  root  untuk  node  berikutnya.  Rumus  yang digunakan adalah rumus untuk menghitung entropy total dan entropy untuk setiap atribut [14].
Pemilihan akar pohon didasarkan pada atribut yang memiliki nilai information gain tertinggi [15]. Sebelum dapat menghitung  information  gain,  kita  perlu  menentukan  nilai  entropy  terlebih  dahulu.  Entropy  adalah  parameter  yang digunakan untuk mengukur variasi dalam kumpulan data dan digunakan untuk menilai seberapa informatif suatu atribut dalam menghasilkan atribut lain. Rumus untuk menghitung entropy ditunjukkan dalam persamaan 1 berikut [16].
Entropy(S) = ∑ −𝑝 𝑖 𝑙𝑛𝑝 𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: S adalah himpunan kasus n adalah jumlah nilai yang ada pada atribut target (jumlah kelas klasifikasi) pi adalah jumlah proporsi sampel (peluang) untuk kelas i
Langkah  berikutnya adalah  menghitung  information gain,  yang  merupakan salah  satu ukuran pemilihan atribut yang digunakan untuk memilih atribut tes untuk setiap node pada pohon. Rumus yang digunakan untuk menghitung nilai information gain ditunjukkan dalam persamaan 2 berikut ini [16].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 300−309 https://djournals.com/resolusi
Gain(S,A) = Entropy (S) - ∑ |𝑆 𝑖 | 𝑆 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan: S adalah himpunan kasus A adalah atribut penentu n jumlah partisi atribut A |Si | adalah jumlah kasus untuk nilai i |S| adalah jumlah seluruh kasus dalam S Entropy (Si) adalah entropy untuk kasus yang memiliki nilai i
Proses penentuan akar melalui perhitungan nilai entropy akan terus dilakukan berulang kali sampai semua baris data terisi [17]. Pembagian pohon keputusan akan berakhir ketika tiga kondisi terpenuhi, yaitu ketika semua record dalam simpul N memiliki kelas yang sama dan tidak ada atribut lain dalam record tersebut [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perancangan Sistem
Pemodelan  perangkat  lunak  digambarkan  menggunakan  diagram  flowchart.  Flowchart  berfungsi  untuk  memberikan gambaran visual tentang alur kerja sistem secara berurutan dari sistem yang sedang dijalankan, sehingga dapat membantu dalam pembentukan  sistem  yang dapat digunakan. Berikut  ini adalah  flowchart  yang  menunjukkan alur kerja  aplikasi untuk menentukan tingkat pemahaman mahasiswa terhadap materi pembelajaran daring menggunakan algoritma C5.0. Tujuannya adalah untuk membantu membentuk aplikasi yang dapat digunakan. Flowchart tersebut adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Flowchart
Selanjutnya, pemodelan perangkat lunak digambarkan menggunakan Data Flow Diagram (DFD). DFD berfungsi untuk menggambarkan alur kerja aplikasi yang menentukan tingkat pemahaman mahasiswa terhadap materi pembelajaran daring  dengan  menggunakan  algoritma  C5.0.  DFD  terdiri  dari  dua  bagian,  yaitu  Diagram  Konteks  yang  memberikan gambaran umum tentang alur kerja sistem dan Diagram Level 1 yang menjelaskan alur kerja diagram konteks secara lebih rinci [19].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Dapat dilihat bahwa ada entitas pengguna yang berfungsi sebagai pemberi input ke sistem dengan memasukkan dataset  dokumen  yang  akan  diproses  oleh  aplikasi  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma  C5.0. Hasil dari proses klasifikasi dengan algoritma C5.0 adalah aplikasi  yang akan  menunjukkan hasil perhitungan, aturan, akurasi, dan pohon keputusan [20].
DFD Level 1 adalah penjabaran lebih lanjut dari diagram konteks yang memberikan gambaran lebih detail tentang alur kerja aplikasi dalam menentukan tingkat pemahaman mahasiswa terhadap materi pembelajaran daring menggunakan algoritma C5.0.

## 3.1.1 Penentuan Atribut Penilaian
Penelitian ini memanfaatkan algoritma C5.0, yang akan dijelaskan lebih lanjut melalui contoh kasus berikut. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari mahasiswa yang mengikuti pembelajaran daring. Total sampel yang diambil adalah 198 sampel, dengan margin of error sebesar 5%. Pemilihan sampel dilakukan dengan metode random sampling.
Tabel 1. Atribut Penilaian Pemahaman Mahasiswa
No Nama Atribut Nilai Atribut Skor Atribut Tipe Data 1 Komunikasi Tidak Pernah 1
Kategorikal Satu Arah 2 Dua Arah 3 Multi Arah 4 2 Antusias Sangat Tidak Antusias 1
Kategorikal Tidak Antusias 2 Cukup Antusias 3 Sangat Antusias 4 3 Interaksi Tidak Pernah 1
Kategorikal Kadang – Kadang 2 Cukup Sering 3 Sangat Sering 4 4 Penyampaian Materi Sangat Tidak Mudah Dipahamai 1 Kategorikal Tidak Mudah Dipahami 2 Cukup Mudah Dipahami 3 Sangat Mudah Dipahami 4 5 Suasana Belajar Sangat Tidak Mendukung 1
Kategorikal Tidak Mendukung 2 Cukup Mendukung 3 Sangat Mendukung 4 6 Kualitas Jaringan Internet Sangat Tidak Mendukung 1
Kategorikal Tidak Mendukung 2 Cukup Mendukung 3 Sangat Mendukung 4 7 Software Sangat Tidak Membantu 1
Kategorikal Tidak Membantu 2 Cukup Membantu 3 Sangat Membantu 4 8 Alat Bantu Pembelajaran Sangat Tidak Lengkap 1
Kategorikal Tidak Lengkap 2 Cukup Lengkap 3 Sangat Lengkap 4
Data yang diperoleh mencakup 8 elemen, yaitu komunikasi, antusiasme, interaksi, penyampaian materi, suasana belajar, kualitas jaringan internet, perangkat lunak, dan alat pendukung pembelajaran daring [21].

## 3.2 Uji Validitas Data
Pemeriksaan  validitas  data  dilakukan  dengan  metode  Cronbach’s  Alpha.  Hasil  pengujian  Cronbach’s  Alpha  yang dilakukan dengan bantuan Microsoft Excel adalah sebagai berikut ini.
𝑟11  = 𝑘 𝑘 − 1 𝑥  {1  − ∑ 𝑆𝑖 𝑆 t } (1)
Keterangan Σ 𝑠 𝑖
:  8 𝑆 𝑡 : 49 K : 198 r11 : 0.83

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Terlihat  bahwa  nilai  validitas  data  adalah  0.83.  Dan  batas  minimun  data  yang  dapat  diterima  adalah  0.7.  Oleh karena itu, data kuesioner yang sudah dikumpulkan statusnya valid

## 3.3 Uji Korelasi Data
Berikut adalah hasil dari pengujian korelasi data menggunakan metode Pearson yang dilakukan dengan bantuan perangkat lunak SPSS. Untuk memastikan validitasnya, nilai yang diperoleh harus kurang dari 0,05.
Tabel 2. Uji Korelasi Data Komunikasi Antusias Interaksi Penyampaian Materi Suasana Belajar Kualitas Internet Software Alat Bantu Komunikasi 1 Antusias - 0,0116433
52 1 Interaksi
-
0,0744786 66 0,003762 611 1 Penyampaian Materi 0,0354966 57 0,037769 14 0,0849021 85 1 Suasana Belajar - 0,0297773 71 0,072895 922 - 0,0606454 22 - 0,15539442 8 1 Kualitas Internet 0,0172951 24 - 0,078229 73 - 0,0190006 88 0,02732046 5  0,019702 1 Software 0,0166663 36 0,020011 068 0,0238137 42 0,00208644 5  0,056463 - 0,146855 22 1 Alat Bantu - 0,1679017 03 0,015776 983 - 0,0402157 75 - 0,10815932 1 0,020845 4 0,007622 014 0,030170 604 1
Dari tabel  yang ditampilkan sebelumnya, hasil pengujian  menunjukkan  bahwa data memiliki  nilai  yang kurang dari 0,01. Jika kita membulatkan jumlah responden menjadi 200 dan menggunakan tingkat signifikansi 5%, maka nilai maksimal dari r tabel adalah 0,138. Nilai data yang diperoleh lebih kecil dari r tabel. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa variabel dalam data tersebut memiliki korelasi satu sama lain.

## 3.4 Perhitungan Algoritma C 5.0
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari hasil survei mahasiswa, yang mencakup 8 atribut dan 198 catatan data. Data tersebut kemudian dibagi menjadi dua bagian: data uji dan data latih, dengan rasio 20:80. Sehingga, jumlah data latih  menjadi 158 data. Data latih  ini kemudian diproses  menggunakan algoritma C5.0 untuk mengklasifikasikan pemahaman mahasiswa terhadap pembelajaran daring. Berikut adalah ilustrasi perhitungan menggunakan algoritma C5.0.
Tabel 3. Data Latih Algoritma C 5.0
No Nama Komunikasi Antusias Interaksi Penyampaian Materi Suasana Belajar Kualitas Internet Sotware Alat Bantu Hasil 1 Responden 1 4 3 2 3 3 3 3 3 Sangat Paham 2 Responden 2 4 1 2 3 2 3 3 2 Tidak Paham 3 Responden 3 4 2 1 2 3 3 4 3 Cukup Paham 4 Responden 4 4 3 3 3 1 2 3 3 Cukup Paham 5 Responden 5 3 3 3 3 4 3 4 4 Cukup Paham 6 Responden 6 3 3 2 3 2 2 3 3 Cukup Paham 7 Responden 7 2 2 2 2 2 2 3 3 Cukup Paham 8 Responden 8 1 2 1 2 2 2 2 2 Tidak Paham

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 300−309 https://djournals.com/resolusi
No Nama Komunikasi Antusias Interaksi Penyampaian Materi Suasana Belajar Kualitas Internet Sotware Alat Bantu Hasil 168 Responden 9 4 4 3 4 3 4 3 4 Sangat Paham
Berdasarkan tabel yang telah disajikan, kita akan melakukan analisis untuk mengetahui sejauh mana pemahaman mahasiswa  terhadap  pembelajaran  daring  dengan  menggunakan  algoritma  C5.0.  Berikut  adalah  langkah-langkah perhitungannya.
a) Langkah pertama yang perlu dilakukan adalah menghitung entropi dari seluruh dataset sampel. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan rumus yang ada pada persamaan. Selanjutnya, hitung jumlah total data, termasuk data keputusan yang sangat paham, cukup paham, dan tidak paham. Berikut adalah data yang diketahui : S = 158 Tidak Paham  = 41 Cukup Paham = 52 Sangat Paham = 65 Entropy  Total= ( − 65 158 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 65 158 ) + (− 52 158 𝑙𝑜𝑔2( 52 158 )  + ( − 41 158 ∗  𝑙𝑜𝑔2 ( 41 158 ))
E(Total ) atribut = 1.5599
Setelah mendapatkan nilai entropi total dari seluruh data, langkah berikutnya adalah menghitung entropi untuk setiap atribut dan kelas yang ada, serta menghitung information gain dan gain ratio. Atribut yang memiliki nilai information gain dan gain ratio tertinggi akan dipilih sebagai node akar dari pohon keputusan.

## 3.4.1 Atribut Komunikasi
Untuk atribut komunikasi, data dibagi menjadi tiga kategori: sangat paham, cukup paham, dan tidak paham. Ada empat kelas, yaitu multi arah, dua arah, satu arah, dan tidak pernah. Berikut ini adalah perhitungan entropi, information gain, dan gain ratio untuk atribut komunikasi.
Diketahui: S (Multi-arah) = 66 Tidak Paham = 4 Cukup Paham = 12 Sangat Paham = 50 E(Komunikasi multi-arah) = ( − 50 66 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 50 66 ) + (− 12 66 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 12 66 )  + ( − 4 66 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 4 66 )) = 0,995722006 Diketahui: S (Dua-arah) = 38 Tidak Paham = 3 Cukup Paham = 20 Sangat Paham = 15 E(Komunikasi dua-arah) = ( − 15 38 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 15 38 ) + (− 20 38 ∗ 𝑙𝑜𝑔2( 20 38 ) + ( − 3 38 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 3 38 )) = 1,305906241 Diketahui: S (Satu-arah) = 36 Tidak Paham = 16 Cukup Paham = 20 Sangat Paham = 0 Dikarenakan terdapat nilai yang 0, maka entropy nya  adalah 0 Diketahui: S (Tidak Pernah) = 18 Tidak Paham = 18 Cukup Paham = 0 Sangat Paham = 0 Dikarenakan terdapat nilai yang 0, maka entropy nya adalah 0 Info gain (Komunikasi) = 1,5599 – ( 66 158 ∗ 0,995722006 ) + ( 38 158 ∗ 1,305906241 ) + ( 36 158 ∗ 0 ) + ( 18 158 ∗ 0) = 0,829866223
G 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 (Komunikasi)= ( 0,995722006 +1,305906241+ 0 + 0 0,829866223
)  = 0,360556152
Jika kita melakukan perhitungan untuk semua atribut dengan metode tersebut, maka hasil perhitungan untuk node root akan menjadi seperti ini.
Tabel 4. Perhitungan Node Root Node Jml Data Sangat Paham Cukup Paham Tidak Paham Entropy Info Gain Gain Ratio Rank Total 158 63 52 41 1,5599 Komunikasi 0,360556 1 Tidak Pernah 66 50 12 4 0,995722 0,8298662

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 300−309 https://djournals.com/resolusi
Node Jml Data Sangat Paham Cukup Paham Tidak Paham Entropy Info Gain Gain Ratio Rank Satu Arah 38 15 20 3 1,3059062 Dua Arah 36 0 20 16 0 Multi Arah 18 0 0 18 0 Antusiasme 0,084055 8 Sangat Tidak Antusias 42 32 8 2 0,963746 0,3856472 Tidak Antusias 49 27 18 4 1,2995953 Cukup Antusias 41 5 21 15 1,3953163 Sangat Antusias 26 1 5 20 0,929355 Interaksi 0,181259 3 Tidak Pernah 29 21 7 1 0,9996999  0,6152224 Kadang – Kadang 45 25 15 5 1,3516441 Cukup Sering 57 19 22 16 1,0428163 Sangat Sering 27 0 8 19 0 Penyampaian Materi 0,159365 6 Sangat Tidak Mudah Dipahamai 62 36 22 4 1,2408932 Tidak Mudah Dipahami 39 5 18 16 1,4221127 Cukup Mudah Dipahami 27 0 7 20 0 Sangat Mudah Dipahami 30 24 5 1 0,8519326  0,5601595 Suasana Belajar 0,124525 7 Sangat Tidak Mendukung 31 24 6 1 0,9042326  0,4606689 Tidak Mendukung 67 39 21 7 1,3195095 Cukup Mendukung 29 2 17 10 1,2474241 Sangat Mendukung 31 0 8 23 0 Kualitas Internet 0,171115 5 Sangat Tidak Mendukung 31 24 6 1 0,9042326  0,5939703 Tidak Mendukung 67 39 21 7 1,3195095 Cukup Mendukung 29 2 17 10 1,2474241 Sangat Mendukung 31 0 8 23 0 Software 0,210851 2 Sangat Tidak Membantu 64 44 17 3 1,0866133  0,5540398 Tidak Membantu 58 21 24 13 1,5410244 Cukup Membantu 20 0 7 13 0 Sangat Membantu 16 0 4 12 0 Alat Bantu 0,17186 4 Sangat Tidak Lengkap 38 31 5 2 0,8481979  0,6026266 Tidak Lengkap 63 32 25 6 1,3486104 Cukup Lengkap 26 2 11 13 1,3096911 Sangat Lengkap 31 0 11 20 0
Jika kita mengulangi perhitungan seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, maka kita akan mendapatkan pohon keputusan akhir seperti ini.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Berdasarkan  pohon  keputusan  yang  telah  diberikan,  kita  dapat  mengetahui  beberapa  aturan  dalam  klasifikasi pohon keputusan untuk pemahaman mahasiswa dalam pembelajaran daring, yaitu : a. IF tingkat komunikasi satu arah OR tidak pernah, THEN hasilnya adalah "Tidak Paham".
b. IF tingkat komunikasi satu arah, AND tingkat software sangat tidak membantu AND tingkat interaksi tidak pernah, THEN hasilnya adalah "Tidak Paham".
c. IF tingkat komunikasi satu arah, serta tingkat software sangat tidak membantu dan tingkat interaksi kadang-kadang, maka hasilnya adalah "Cukup Paham".
d. IF tingkat komunikasi  satu arah, AND tingkat software tidak membantu AND tingkat kualitas internet sangat tidak mendukung AND tingkat antusias kadang-kadang, THEN hasilnya adalah "Tidak Paham".
e. IF tingkat komunikasi  satu arah, AND tingkat software tidak membantu AND tingkat kualitas internet sangat tidak mendukung AND tingkat antusias cukup antusias, THEN hasilnya adalah "Cukup Paham".
f. IF  tingkat  komunikasi  satu  arah,  AND  tingkat  software  tidak  membantu  AND  tingkat  kualitas  internet  tidak mendukung AND tingkat antusias sangat tidak antusias, THEN hasilnya adalah "Tidak Paham".
g. IF  tingkat  komunikasi  satu  arah,  AND  tingkat  software  cukup  membantu  AND  tingkat  kualitas  internet  tidak mendukung  AND  tingkat  antusias  cukup  antusias  AND  tingkat  suasana  belajar  tidak  mendukung,  THEN  hasilnya adalah "Cukup Paham".
h. IF  tingkat  komunikasi  satu  arah,  AND  tingkat  software  tidak  membantu  AND  tingkat  kualitas  internet  tidak mendukung  AND  tingkat  antusias tidak  antusias  AND  tingkat  suasana  belajar  tidak  mendukung  AND tingkat  alat bantu tidak mendukung, THEN hasilnya adalah "Tidak Paham".
i. IF  tingkat  komunikasi  satu  arah,  AND  tingkat  software  tidak  mendukung  AND  tingkat  kualitas  internet  cukup mendukung AND tingkat antusias cukup antusias AND tingkat suasana belajar tidak mendukung AND tingkat alat bantu tidak membantu, THEN hasilnya adalah "Cukup Paham".
j. IF  tingkat  komunikasi  dua  arah  OR  multi  arah  AND  tingkat  kualitas  internet  tidak  mendukung  AND  tingkat penyampaian materi sangat tidak mudah dipahami AND tingkat antusias sangat tidak antusias, THEN hasilnya adalah "Tidak Paham".
k. IF tingkat komunikasi dua arah AND tingkat kualitas  internet tidak  mendukung AND tingkat penyampaian  materi tidak mudah dipahami AND tingkat antusias cukup antusias, THEN hasilnya adalah "Cukup Paham".
l. IF tingkat komunikasi dua arah AND tingkat kualitas internet cukup mendukung AND tingkat penyampaian materi cukup mudah dipahami, THEN hasilnya adalah "Sangat Paham".
m. IF tingkat komunikasi multi arah AND tingkat kualitas internet cukup mendukung, THEN hasilnya adalah "Sangat Paham".
n. IF tingkat komunikasi dua arah OR multi arah AND tingkat kualitas internet mendukung dan sangat mendukung dan tingkat alat bantu cukup membantu dan tingkat antusias cukup antusias, maka hasilnya adalah "Sangat Paham".
o. IF  tingkat  komunikasi  dua  arah  AND  tingkat  kualitas  internet  cukup  membantu  AND  tingkat  alat  bantu  cukup membantu AND tingkat antusias sangat antusias, THEN hasilnya adalah "Sangat Paham".
p. IF  tingkat  komunikasi  dua  arah  AND  tingkat  kualitas  internet  cukup  mendukung  AND  tingkat  alat  bantu  sangat membantu AND tingkat antusias cukup antusias, THEN hasilnya adalah "Sangat Paham".
q. IF  tingkat  komunikasi  dua  arah  AND  tingkat  kualitas  internet  cukup  mendukung  AND  tingkat  alat  bantu  sangat membantu AND tingkat antusias sangat antusias AND tingkat software cukup membantu AND tingkat komunikasi, THEN hasilnya adalah "Cukup Paham".
r. IF  tingkat  komunikasi  multi  arah  AND  tingkat  kualitas  internet  cukup  membantu  AND  tingkat  alat  bantu  sangat membantu  AND  tingkat  antusias  sangat  antusias  AND  tingkat  software  cukup  membantu,  THEN  hasilnya  adalah "Sangat Paham".
s. IF  tingkat  komunikasi  dua  arah  AND  tingkat  kualitas  internet  cukup  mendukung  AND  tingkat  alat  bantu  sangat membantu AND tingkat antusias sangat antusias AND tingkat software sangat membantu AND tingkat suasana cukup mendukung AND tingkat interaksi cukup sering, THEN hasilnya adalah "Sangat Paham".
t. IF  tingkat  komunikasi  dua  arah  AND  tingkat  kualitas  internet  cukup  mendukung  AND  tingkat  alat  bantu  sangat membantu AND tingkat antusias sangat antusias AND tingkat software sangat membantu AND tingkat suasana cukup mendukung AND tingkat interaksi sangat sering, THEN hasilnya adalah "Sangat Paham".
u. IF  tingkat  komunikasi  dua  arah  AND  tingkat  kualitas  internet  cukup  mendukung  AND  tingkat  alat  bantu  sangat membantu AND tingkat antusias sangat antusias AND tingkat software sangat membantu AND tingkat suasana belajar sangat mendukung AND tingkat interaksi cukup sering, THEN hasilnya adalah "Sangat Paham".
v. IF  tingkat  komunikasi  dua  arah  AND  tingkat  kualitas  internet  cukup  mendukung  AND  tingkat  alat  bantu  sangat membantu AND tingkat antusias sangat antusias AND tingkat software sangat membantu AND tingkat suasana belajar sangat mendukung AND tingkat interaksi sangat sering AND tingkat penyampaian materi cukup mudah dipahami, THEN hasilnya adalah "Sangat Paham".
w. IF  tingkat  komunikasi  dua  arah  AND  tingkat  kualitas  internet  cukup  mendukung  AND  tingkat  alat  bantu  sangat membantu AND tingkat antusias sangat antusias AND tingkat software sangat membantu AND tingkat suasana belajar sangat mendukung AND tingkat interaksi sangat sering AND tingkat penyampaian materi sangat mudah dipahami, THEN hasilnya adalah "Sangat Paham".
Berdasarkan aturan yang telah disebutkan, berikut ini adalah hasil klasifikasi yang didapatkan dari data uji yang merupakan 20% dari total dataset :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 300−309 https://djournals.com/resolusi
Tabel 5. Hasil Klasifikasi
Nama Kom u n ik as i Ant u sias In te rak si
P en yam p aian
M at er i S u as an a B elaj ar Ku ali tas I n te rn et S of twar e Alat B an tu Hasil
Klasifikasi Kevin Mandiangan 1 2 2 1 1 1 3 1 Tidak Paham Tidak Paham Reza Mamuko 2 3 3 3 3 3 3 4 Tidak Paham Cukup Paham Gwent Nandasyah Lambada 4 2 1 2 3 3 4 3 Cukup Paham Tidak Paham Trisna Kusuma Rintjap 3 4 4 3 4 4 4 4 Sangat Paham Sangat Paham Josua Angki Salasa 2 1 1 1 1 2 2 2 Tidak Paham Cukup Paham Renaldo Kalengkongan 1 1 2 1 2 1 2 2 Cukup Paham Cukup Paham Allan Clif Pinontoan 2 3 4 4 4 3 4 4 Sangat Paham Cukup Paham Afrian Indrawan 2 2 2 2 2 3 3 2 Cukup Paham Tidak Paham Ronaldy A.G Taiwiland 4 3 3 3 1 2 3 3 Cukup Paham Sangat Paham Griny Naomi 4 4 4 4 3 4 4 4 Sangat Paham Sangat Paham Ben Urbon 1 1 1 2 2 2 2 1 Tidak Paham Tidak Paham Axel Dapi 4 1 2 3 2 3 3 2 Tidak Paham Sangat Paham Justin 4 4 3 4 3 4 3 4 Sangat Paham Sangat Paham Mark Kawengian 2 2 1 1 1 2 2 1 Tidak Paham Cukup Paham Laura Lang 3 2 1 2 2 2 3 1 Cukup Paham Tidak Paham Jessica Massie 1 2 1 2 2 2 2 2 Tidak Paham Tidak Paham Bonifacius Liemintang 1 1 1 1 1 1 1 1 Tidak Paham Tidak Paham Maria Novelia Mua 4 3 2 3 3 3 3 3 Sangat Paham Cukup Paham Fabian Suherman 2 3 3 3 3 3 3 3 Cukup Paham Tidak Paham Michael Tito Bundu 1 1 1 1 1 2 2 1 Tidak Paham Tidak Paham William James Olii 4 1 1 1 1 1 2 2 Tidak Paham Cukup Paham
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  yang  telah  diberikan,  kita  akan  melakukan  perhitungan  confusion  matrix  untuk menentukan tingkat akurasi dari klasifikasi tersebut.
1. Confusion Matriks
Tabel 6. Confusion Matriks Hasil Klasifikasi Sangat Paham Cukup Paham Tidak Paham Sangat Paham 11 3 0 Cukup Paham 2 4 5 Tidak Paham 1 5 9
Pada  tabel  diatas,  terlihat  confusion  matriks  3  dimensi  yang  diambila  dari  hasil  klasifikasi  data  uji  di  tabel  5. Berdasarkan tabel tersebut, maka diperoleh perhitungan sebagai berikut:
Jumlah Total Nilai True Positive : 24
Maka dari itu, didapatkan perhitungan 24/40 = 0,6 Tingkat akurasi yang didapatkan dari klasifikasi diatas adalah sebesar 60%
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  diketahui  bahwa  tingkat  pemahaman  mahasiswa  dalam pembelajaran  daring  adalah  60%.  Mengacu  pada  pohon  keputusan  yang  menunjukkan  atribut-atribut  yang mempengaruhi  tingkat  pemahaman  mahasiswa,  berikut  ini  adalah  beberapa  solusi  yang  dapat  dilakukan  untuk meningkatkan  tingkat  pemahaman  mahasiswa  dalam  pembelajaran  daring:  Mengembangkan  model  pembelajaran yang berbasis komunikasi multi arah, sehingga mahasiswa dapat berinteraksi dengan mahasiswa lain dan juga dosen yang sedang mengajar. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, atribut komunikasi merupakan faktor yang paling berpengaruh dalam menunjang tingkat pemahaman mahasiswa.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pembuatan  dan  pengujian  aplikasi  untuk  menganalisis  pemahaman  mahasiswa  dalam  pembelajaran  daring menggunakan Algoritma C5.0, beberapa kesimpulan dapat diambil seperti aplikasi ini berhasil membuat analisis untuk mengetahui sejauh mana pemahaman mahasiswa terhadap materi pembelajaran daring dengan menggunakan  algoritma C5.0  dan  dapat  membantu  dalam  mengklasifikasikan  pemahaman  mahasiswa.  Hasil  dari  analisis  ini  juga  dapat

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ditampilkan  dalam  bentuk  grafik  yang  menggambarkan  pemahaman  mahasiswa,  memungkinkan  dosen  atau  pihak akademik untuk memahami seberapa jauh mahasiswa memahami materi pembelajaran daring.

## REFERENCES
[1] Y. Yurni, “Studi Kasus: Persepsi Dan Pengalaman Mahasiswa Selama Perkuliahan Profesi Kependidikan Secara Daring,” J. Ilm. Univ. Batanghari Jambi, vol. 21, no. 3, p. 1423, 2021, doi: 10.33087/jiubj.v21i3.1764.
[2] S. M. Gaib, M. Nanja, and H. Dalai, “Analisis efektivitas pembelajaran daring Google Classroom menggunakan metode Naïve Bayes,” J. Nas. cosPhi, vol. 5, no. 2, pp. 2597–9329, 2021.
[3] M. S. Sungkar and M. T. Qurohman, “Penerapan  Algoritma C5.0  Untuk Prediksi  Kelulusan Pembelajaran  Mahasiswa Pada Matakuliah  Arsitektur  Sistem  Komputer,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  5,  no.  3,  p.  1166,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i3.3116.
[4] A. Apriyadi, M. R. Lubis, and B. E. Damanik, “Penerapan Algoritma C5.0 Dalam Menentukan Tingkat Pemahaman Mahasiswa Terhadap  Pembelajaran  Daring,”  Komputa    J.  Ilm.  Komput.  dan  Inform.,  vol.  11,  no.  1,  pp.  11–20,  2022,  doi: 10.34010/komputa.v11i1.7386.
[5] I. T. Utami, M. Surur, A. Sholihin, Z. A. Rusdi,  Y.  D. Faradila, and Z.  Kurama’i, “Analisis efektifitas pembelajaran online terhadap pemahaman konsep matematis siswa selama pandemi Covid-19,” J. Pembang. Pendidik. Fondasi dan Apl., vol. 9, no. 2, pp. 155–164, 2022, doi: 10.21831/jppfa.v9i2.44748.
[6] N. Zamasi, “Implementasi Algoritma C 5 . 0 Pada Analisa Data Potensi Pertanian dan Perternakan,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 4, pp. 184–190, 2021.
[7] U. Fatmawati, B.  Winarno, and T.  A.  Kusmayadi, “Implementasi  Algoritma  C5 . 0 pada Penilaian  Kinerja  Mitra BPS  Kota Salatiga,” vol. 3, no. 36, pp. 95–102, 2023.
[8] R. Andrea and N. Nursobah, “Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Pengelompokan Data Penerima Bantuan Uang Kuliah Tunggal  Bagi  Mahasiswa  Terdampak  Covid-19,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  3,  no.  4,  pp.  632–638,  2022,  doi: 10.47065/bits.v3i4.1294.
[9] R. Pratiwi, M. N. Hayati, and S. Prangga, “Perbandingan Klasifikasi Algoritma C5.0 Dengan Classification and Regression Tree (Studi  Kasus :  Data  Sosial  Kepala  Keluarga  Masyarakat  Desa  Teluk  Baru  Kecamatan  Muara  Ancalong  Tahun  2019),” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap., vol. 14, no. 2, pp. 273–284, 2020, doi: 10.30598/barekengvol14iss2pp273-284.
[10]  M. E. Hadi, D. Arifianto, and Q. A’yun, “Klasifikasi Gaya Belajar Menggunakan Algoritma C5.0,” J. Smart Teknol., vol. 4, no. 6, pp. 2774–1702, 2023, [Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST
[11]  R. N. Amalda, N. Millah, and I. Fitria, “Implementasi Algoritma C5.0 Dalam Menganalisa Kelayakan Penerima Keringanan Ukt Mahasiswa Itk,” Teorema Teor. dan Ris. Mat., vol. 7, no. 1, p. 101, 2022, doi: 10.25157/teorema.v7i1.6692.
[12]  M. A. Hasanah, S. Soim, and A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200.
[13]  S.  Devi  Asri  and    ainul  Miftahul  Huda,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  C5.0  PADA  KLASIFIKASI  DATA  SOSIAL MASYARAKAT (Studi Kasus : Kelayakan Penerimaan BLT di Kelurahan Condong Kota Singkawang),” Bul. Ilm. Mat. Stat. dan Ter., vol. 12, no. 3, pp. 259–268, 2023.
[14]  N.  H.  Harani  and  F.  S.  Damayanti,  “Implementasi  Algoritma  C5.0  Untuk  Menentukan  Pelanggan  Potensial  Di  Kantor  Pos Cimahi,” J. SITECH  Sist. Inf. dan Teknol., vol. 4, no. 1, pp. 69–76, 2021, doi: 10.24176/sitech.v4i1.6281.
[15]  L. Bachtiar and M. Mahradianur, “Analisis Data Mining Menggunakan Metode Algoritma C4.5 Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai,” J. Inform., vol. 10, no. 1, pp. 28–36, 2023, doi: 10.31294/inf.v10i1.15115.
[16]  K. Auliasari, M. Kertaningtyas, and D. Wilis Lestarining Basuki, “Analisis Penentuan Resiko Kredit Menggunakan Algoritma C.5.0,” J. Teknol. Inf. dan Terap., vol. 8, no. 1, pp. 28–33, 2021, doi: 10.25047/jtit.v8i1.218.
[17]  IRWAN, ADNAN SAUDDIN, and NUR IDA, “Penerapan Pohon Keputusan Dalam Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Uin Alauddin  Makassar,”  J.  INSTEK  (Informatika  Sains  dan  Teknol.,  vol.  7,  no.  2,  pp.  201–210,  2022,  doi: 10.24252/instek.v7i2.31390.
[18]  Nurfitrayani,  Islamiyah, and  A. P. A. Masa, “Penerapan  Klasifikasi Algoritma C4.5 Dan  Algoritma C5.0 Untuk Mengetahui Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Website Sistem Informasi Terpadu Layanan Program Studi (SIPLO),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, pp. 1877–1887, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6433.
[19]  A. K. Zyen and H. Mulyo, “Implementasi Algoritma Decision Tree C5. 0 untuk Klasifikasi Pasien Demam Berdarah di Kabupaten Rembang,” AMRI (Analisa, Metod. Rekayasa, Inform., vol. 1, no. 1, pp. 42–51, 2022, doi: 10.12487/AMRI.v1i1.xxxxx.
[20]  Z.  Abidin,  E.  Nurhana,  Permata,  and  F.  Ulum,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  Dan  C5.0  Pada  Data Karyawan  Berpotensi  Promosi  Jabatan,”  ZA.  Pagar  Alam,  vol.  17,  no.  2,  pp.  567–582,  2023,  [Online].  Available: www.kaggle.com
[21]  M.  Zainuri,  M.  H.  Fahmi,  and  R.  A.  Hamdhana,  “Komparasi  Metode  Klasifikasi  Algoritma  C5.0  dan  Naïve  Bayes  untuk Menentukan Jurusan Siswa,” J. Sist. Inf. dan Inform., vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.33379/jusifor.v1i1.1277.