IJIS Indonesian Journal on Information System e- ISSN 2548-6438 p-ISSN 2614-7173
Volume 5 Nomor 2 | September 2020  144

## PREDIKSI KELULUSAN PMPA DI SEKOLAH MENENGAH ATAS
THE ACCEPTANCE PREDICTION OF NEW SENIOR HIGH SCHOOL STUDENT BY PMPA LINE
Kania Azka Agustine 1 , Andri 2
Fakultas lmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Darma Palembang Email: 161410135@student.binadarma.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  prediksi  PPDB  SMP/MTs  jalur PMPA  berdasarkan  prestasi  akademik  dan  prestasi  non  akademik  yang  dimiliki peserta  didik  selama  pendidikan  SMP/MTs  menggunakan data  mining dengan metode Decision Tree dan Algoritma C4.5 . Data yang digunakan dalam penelitian ini  sebanyak  249  peserta  didik  dari  tahun  2017  sampai  2019.  Berdasarkan  hasil analisis data  mining menggunakan RapidMine r  didapatkan  hasil  Total  Nilai sebagai root (akar) dalam pembuatan decision tree dengan akurasi 89.19%.
Kata Kunci: Data Mining , Klasifikasi, Decision Tree, Algoritma C4.5, PMPA, Kelulusan

## Abstract
This study aims to predict the acceptance of new Junior High School Students of PMPA line based on academic achievements and non-academic achievements of  students  during  junior  high  school  using  data  mining  with  the  Decision  Tree method and C4.5 Algorithm. The data used in this study were 249 students from 2017 to 2019. Based on the analysis of data mining using RapidMiner, the result obtained  was  Total  Value  as  root  in  making  decision  trees  with  an  accuracy  of 89.19%.
Keywords: Data  Mining,  Classification,  Decision  Tree ,  C4.5 Algorithm , PMPA.

## PENDAHULUAN
Teknologi  saat  ini  berkembang pesat.  Seiring  dengan  perkembangan nya, berbagai aspek kehidupan
manusia telah difasilitasi oleh
kemajuan  teknologi  ini.  Kemajuan teknologi  membuat  pekerjaan  manusia yang  semula  dilakukan  secara  manual
menjadi  lebih  cepat,  lebih  sederhana, dan  efisien.  Dalam  dunia  pendidikan, perkembangan  teknologi  ini  sangat membantu  proses  seleksi  penerimaan peserta didik baru .
Penerimaan  Peserta  Didik  Baru (PPDB)  memiliki  dua  jalur,  termasuk jalur  Penelusuran  Minat  dan  Prestasi
Akademik  (PMPA)  dan  jalur  ujian tertulis.  Seleksi  jalur  PMPA  dilakukan berdasarkan  hasil  prestasi  akademik dan  non-akademik  dari  calon  peserta didik  yang  mendapatkan  rekomendasi dari Kepala Sekolah dari mana peserta didik SMP / MTs dikirim.
Sekolah  Menengah  Atas  (SMA) Negeri 8 Palembang menggunakan dua jalur  untuk  menerapkan  PPDB,  yaitu jalur  Penelusuran  Minat  dan  Prestasi Akademik  (PMPA)  dan  jalur  tes mandiri.  Julukan  sekolah  unggulan, menjadi  salah  satu  sekolah  yang membuat peserta didik ingin mendaftarkan  diri  di  SMA  tersebut, khususnya  lewat  jalur  PMPA.  Jumlah peserta  didik  yang  mendaftar  tidak diimbangi  dengan  kebutuhan  sekolah yang menyediakan jalur PMPA. Tahun 2017, total peserta didik yang mendaftar  sebanyak  89  peserta  didik. Tahun  2018,  sebanyak  72  peserta
didik. Sedangkan tahun 2019,
sebanyak  88  peserta  didik.  Pada  tahun 2017  sampai  2019,  sekolah  menerima peserta  didik  PMPA  sebanyak  10% dari daya tampung keseluruhan peserta didik.
Hasil  PMPA  dapat  diprediksi melalui  beberapa  hal,  seperti  melalui nilai  peserta  didik  di  SMP  dari semester  satu  sampai  semester  lima, peringkat  kelas,  dan  prestasi  non akademik. Prediksi ini dapat dilakukan melalui data  mining.  Data  Mining adalah  bidang  berbagai  bidang  ilmu dengan  mengumpulkan  teknik  untuk
belajar  dari  pembelajaran  mesin, pengenalan  pola,  statistik,  basis  data, dan  masalah  penanganan  data  [1]. Data  PPDB  jalur  PMPA  di  SMA Negeri 8 Palembang dapat digunakan untuk menggali informasi dari dataset
besar dengan menghasilkan informasi yang dapat digunakan untuk
memprediksi  kelulusan  PMPA  di SMA Negeri 8 Palembang.
Data  mining terdiri  dari  tiga teknik,  salah  satunya  adalah  teknik klasifikasi.  Klasifikasi  adalah  fungsi data  mining yang  menetapkan  item dalam  suatu  kumpulan  data  untuk digolongkan  ke  dalam  kategori  atau kelas. Klasifikasi bertujuan
memprediksi kelas target untuk setiap kasus dalam data [2]. Adapun metode data  mining yang  dilakukan  untuk memprediksi  kelulusan  peserta  didik yaitu  metode  klasifikasi Decision Tree (pohon keputusan) menggunakan algoritma C4.5. Decision Tree (pohon keputusan) adalah  suatu  model  prediksi  dalam data  mining  yang  menggunakan struktur berhirarki atau struktur pohon. Konsep pada pohon keputusan yaitu  mengubah  data  menjadi  pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan.  [3].  Sedangkan algoritma C4.5 untuk
membangun pohon keputusan  dimulai  dari  pemilihan variabel  sebagai  akar,  kemudian membuat  cabang  dari  tiap-tiap  nilai, membagi  kasus  dalam  cabang  dan mengulangi  proses  untuk  setiap
cabang  sampai  semua  kasus  pada cabang  tidak  terdapat  kelas  yang  sama [4].
Berdasarkan latar
belakang tersebut,  maka  tujuan  penelitian  ini adalah  untuk  mengetahui  variabel- variabel kelulusan peserta didik dengan menerapkan  teknik data  mining dalam memprediksi  tingkat  kelulusan  peserta didik  SMP/MTs  jalur  PMPA  di  SMA Negeri 8 Palembang.

## LANDASAN TEORI
Data Mining
Data  Mining merupakan  ilmu yang memanfaatkan data yang sebelumnya  kurang  terpakai  untuk mendapatkan  suatu  informasi  atau pengetahuan baru [5].
Data Mining
dikategorikan menjadi dua kategori utama, yaitu: [1]. 1. Descriptive  Mining ,  menemukan
karakteristik data dalam basis data.
Teknik  yang  termasuk descriptive mining adalah clustering, association , dan
sequential
mining .
2. Predictive  Mining ,  menemukan pola dari data menggunakan
variabel  lain  di  masa  depan.
Teknik  yang  termasuk predictive mining adalah classification . Berdasarkan definisi-definisi tentang data  mining tersebut  dapat
disimpulkan bahwa data mining merupakan  suatu  proses  pencarian secara otomatis pada suatu gudang data untuk menemukan pola atau model.

## Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  untuk menemukan  model  atau  fungsi  yang menjelaskan atau membedakan
konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk  dapat  memperkirakan  kelas suatu objek yang labelnya tidak dapat diketahui [6].
Decision Tree (Pohon Keputusan) Decision Tree (Pohon Keputusan)  adalah  model  prediksi menggunakan  struktur  pohon  atau struktur  berhirarki. Decision  Tree adalah flow-chart seperti  struktur tree , dimana tiap cabang menunjukkan  hasil  dari test dan leaf node menunjukkan class-class atau class distribution .
Decision  tree dapat  mengelola nilai-nilai yang hilang atau data noise . Pada decision  tree terdapat  3  jenis node , yaitu: [7]
Gambar 1. Struktur Susunan Pohon
Keputusan
(Andriani, 2013)
1. Root  node ,  merupakan node paling
atas,  pada node ini  tidak  ada input dan  bisa  tidak  mempunyai output
atau  mempunyai output lebih  dari satu.
2. Internal node , merupakan node percabangan,  pada node ini  hanya terdapat  satu input dan  mempunyai output minimal dua.
3. Leaf  node atau terminal  node ,
merupakan node akhir,  pada node ini hanya  terdapat  satu input dan  tidak mempunyai output . Algoritma C4.5 Algoritma C4.5 dan pohon keputusan  merupakan  dua  model  yang tak terpisahkan, karena untuk membangun  sebuah  pohon  keputusan, dibutuhkan algoritma C4.5 . Pembuatan pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 yang merupakan pengembangan  dari algoritma  ID3 , dimana pengembangan dilakukan dalam hal mengatasi missing data, data continue,  pruning .  Secara  umum, algoritma  C4.5 untuk  membangun
pohon keputusan dimulai dari
pemilihan variabel sebagai akar, membuat  cabang  untuk  tiap-tiap  nilai, membagi  kasus  dalam  cabang  dan mengulangi proses untuk setiap cabang sampai  semua  kasus  pada  cabang memiliki kelas yang sama [8].

## RapidMiner
RapidMiner adalah perangkat lunak  yang  bersifat open  source . RapidMiner  digunakan  untuk  analisis terhadap data mining, text mining, dan analisis prediksi. Dengan penggunaannya dapat memberikan
wawasan  dalam  membuat  keputusan yang baik kepada pengguna menggunakan  teknik deskriptif dan prediksi. RapidMiner mempunyai kurang  lebih  500  operator data mining, termasuk input,  output,  data preprocessing dan visualisasi [9].

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan sebagai berikut: a. Observasi Teknik  yang  dilakukan  dengan cara melakukan pengamatan secara  langsung  ke  SMA  Negeri 8 Palembang.
b. Wawancara ( interview)
Teknik  yang  dilakukan  dengan cara  melakukan  sesi  tanya  jawab maupun wawancara secara langsung kepada wakil kesiswaan.
c. Studi Pustaka Mengumpulkan berbagai literatur dan  referensi  yang  berkaitan dengan objek permasalahan.
Metode analisis data yang digunakan  dalam  penerapan data
mining menggunakan metode tahapan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) yang terdiri dari: [9].

## Data Selection
Pemilihan  data  harus  dilakukan sebelum  tahap  pengumpulan  data  di KDD dimulai.  Data  dari  hasil  seleksi yang digunakan untuk mining
disimpan  dalam  file  terpisah  dari penyimpanan data yang dapat dieksekusi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data peserta didik selama
menempuh pendidikan SMP/MTs  dari  semester  1  sampai dengan  semester  5  dari  tahun  2017 sampai  2019  sebanyak  249  peserta didik.  Semua  variabel  yang  terdapat pada  data  peserta  didik  diantaranya nama,  asal  sekolah,  nilai  Bahasa
Indonesia, Bahasa Inggris,
Matematika,  dan  IPA  dari  semester  1 sampai semester 5, total nilai, rata-rata, dan  prestasi  non  akademik.  Tetapi variabel mata pelajaran Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris,
Matematika,  dan  IPA  dari  semester  1 sampai semester 5 tidak dipilih, karena variabel  Total  Nilai  per  semester peserta didik telah mewakili nilai mata pelajaran  tersebut.  Sedangkan  variabel “Hasil”  sebagai  penentu  Lulus  dan Tidak  Lulus  peserta  didik  dalam pembentukan decision  tree (pohon keputusan).
Proses data selection dalam penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses Data Selection
(Agustine, 2020)

## Preprocessing
Data Cleaning
Seluruh  variabel  pada dataset tersebut  akan  diseleksi  sedemikian rupa  sehingga  didapatkan  variabel- variabel yang berisi nilai-nilai relevan.  Syarat  yang  harus  dilakukan dalam preprocessing adalah  tidak terdapat missing value dan redundant sehingga menghasilkan sebuah dataset yang berisi dan siap digunakan  untuk  proses  selanjutnya. Missing value adalah variabel- variabel  yang  tidak  berisi  nilai  atau kosong  dalam dataset ,  sementara redundant adalah jika dalam satu atau lebih dataset yang  terdapat lebih  dari satu record data  yang  berisi  nilai ataupun data yang sama.
Data  yang  telah  diperoleh  dari SMA  Negeri  8  Palembang  masih terdapat  bagian  yang  kosong  yaitu bagian  kolom  hasil  kelulusan  peserta didik  yaitu  keterangan  lulus/tidak lulus.  Hal  ini  karena  pihak  sekolah hanya  membatasi  kelulusan  peserta didik berdasarkan kuota yang disediakan  pihak  sekolah,  sehingga diurutkan  berdasarkan  dari  nilai tertinggi  hingga  nilai  terendah,  serta prestasi non akademik yang diperoleh apabila total nilainya tinggi.

## Data Integration
Tahap  integrasi  data  adalah  tahap penggabungan  data  dari  berbagai sumber.  Adapun  data  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah data peserta didik  dari  tahun  2017  sampai  2019, lalu  digabungkan  menjadi  satu  untuk keperluan dalam proses data mining . Proses integrasi data menggunakan aplikasi Pentaho  Data  Integration.
Tahap  yang  dilakukan  untuk  proses integrasi  tidak  terdapat step  select value ,  karena step  select  value telah dilakukan  di  tahap data  selection.
Dalam  proses  integrasi  ini  terdapat tambahan step  Microsoft  Excel  Input sebanyak tiga step, karena terdapat tiga excel,  yaitu  tahun  2017,  tahun  2018, dan  tahun  2019,  prosesnya  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses Data Integration (Agustine, 2020)

## Data Transformation
Transformation adalah proses pengubahan data yang dipilih, sehingga data  tersebut  cocok  untuk  proses data mining .  Data  yang  akan  digunakan dalam  proses data  mining formatnya belum  bisa  langsung  digunakan,  maka dari itu perlu adanya perubahan format agar bisa digunakan.
Dalam  variabel  prestasi  non akademik yang diperoleh oleh peserta didik berbeda-beda, seperti taekwondo, tari, karate, dll. Maka dari itu, dalam tabel prestasi non akademik  akan  berubah  menjadi “ada”  (jika  peserta  didik  tersebut memiliki prestasi) yang akan
mempermudah  dalam  proses data mining .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Mining
Data Mining adalah proses ekstraksi pola atau informasi menarik dari dataset besar  yang  dipilih menggunakan  teknik  tertentu.  Dalam penelitian  ini,  teknik data  mining yang  digunakan  adalah classification
menggunakan algoritma  C4.5 yang digunakan  sebagai  variabel  penentu tingkat  kelulusan  PMPA  peserta didik.  Penggunaan algoritma  C4.5 berperan  penting  dalam  pembuatan pohon  keputusan (decision  tree).
Proses  yang  dilakukan  dalam  analisis data  mining menggunakan  aplikasi RapidMiner.
Tahap  yang  dilakukan  untuk menghitung algoritma  C4.5, adalah sebagai berikut:
1. Menyiapkan data  training .  Data yang  akan  dilakukan  dalam proses data mining sebanyak 249 peserta  didik  yang  sebelumnya sudah  dikelompokkan  ke  dalam kelas tertentu.
2. Menentukan root (akar),  dengan cara  menghitung entropy dari setiap variabel. Kemudian menghitung  nilai gain ,  nilai gain yang  tertinggi  akan  menjadi root dalam pembentukkan pohon keputusan.
Adapun rumus entropi, yaitu:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑝 𝑖 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖 𝑛 𝑖=1 Ket: S= himpunan kasus
A= variabel n= jumlah partisi S p i = proporsi dari S i kepada S

## 3. Menghitung nilai gain
Adapun  rumus  menghitung  nilai gain, yaitu:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆)
− ∑ |𝑠 𝑖 | |𝑠| 𝑥 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑛 𝑖=1
Ket: S= himpunan kasus A= variabel n= jumlah partisi variabel A |S i |=jumlah  kasus  pada  partisi ke-i
|S|= jumlah kasus dalam S
Contoh  perhitungan  nilai entropy dan gain berdasarkan  data  sebanyak 249  peserta  didik  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Perhitungan Entropy dan Gain Node
Jum lah Dat a Lul us Tid ak Lul us Entro py Gain Tot al 249 108 141 0.987 Sek olah 0.030 MTs 2 2 0 0
SMP Neger i 228 103 125 0.993
SMP
Swast a 19 3 16 0.629 Tot al Nila i >174 6 92 87 5 0.305 0.579 ≤174 6 157 21 136 0.469 Ran k Se m 1 0.387
>2 129 13 116 0.987 Tot al ≤2 120 95 25
(Agustine, 2020)
Berikut  ini  contoh  perhitungan variabel  Total  Nilai  menggunakan rumus entropy , sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑝 𝑖 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖 𝑛 𝑖=1 = (− 108 249 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 108 249 )) + (− 141 249 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 141 249 ))
= 0.987
Sedangkan  untuk  menghitung gain sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆)
− ∑ |𝑠 𝑖 | |𝑠| 𝑥 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑛 𝑖=1 = 0.987292732 − (( 92 249 ) 𝑥0.30) +  (( 157 249 ) 𝑥0.47) = 0.579
Hasil  penelitian  tersebut  terdiri dari variabel Total Nilai yang memiliki nilai gain tertinggi dipilih sebagai root (akar)  dalam  pembuatan decision  tree dan  merupakan  kriteria  yang  paling menentukan  hasil  prediksi  kelulusan peserta  didik . Secara  berurutan  simpul berikutnya  diperoleh  oleh  variabel- variabel  yang  bernilai gain lebih rendah  dibandingkan  dengan root,
Seperti  Rank  Sem  dan  Asal  Sekolah. Kemudian proses tersebut akan
berhenti  pada  simpul  akhir  yang menyajikan  hasil  akhir  Lulus  dan Tidak  Lulus  dari  setiap  cabang  yang
disebut leaf (daun) sehingga
membentuk menjadi pohon keputusan.
Implementasi RapidMiner RapidMiner memiliki  operator- operator  yang  akan  digunakan  dalam proses  data  mining.  Adapun  operator- operator  yang  akan  dilakukan  dalam penelitian ini, antara lain: [9]
1. Read  Excel, proses ini  dilakukan
dengan mengambil data excel yang tabelnya telah digabung menggunakan Pentaho Data
Integration .  Tipe data pada excel yang  telah  dipilih  otomatis  akan ditentukan oleh aplikasi.
2. Set  Role, proses  ini  dilakukan untuk  mengubah  peran  suatu variabel.  Dalam  penelitian  ini mengubah variabel “Hasil” menjadi label yang akan menghasilkan “Lulus” dan “Tidak Lulus” sebagai hasil akhir bentuk pohon keputusan. Validation (Split Validation), proses ini dilakukan untuk memperkirakan  seberapa  akurat suatu  model  dalam data  mining yang prosesnya dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Proses Data Mining menggunakan Validation (Agustine, 2020)
Operator validation memiliki dua suproses,  yaitu training dan
testing. Subproses training digunakan  untuk  melatih  suatu model. Proses training digunakan untuk  memilih  metode data
mining, seperti  dalam  penelitian ini menggunakan metode Decision  Tree ,  maka  dalam subproses training terdapat operator Decision Tree .
3. Decision Tree (Pohon Keputusan) , proses ini dilakukan sesuai metode yang digunakan dalam penelitian.
4. Apply  Model ,  tujuannya  untuk memperoleh  prediksi  pada data training pada unlabeled data (data testing) . Serta sebagai penghubung antara Decision  Tree dengan
Performance. Proses  ini  yang paling penting adalah harus memiliki kesamaan urutan, variabel,  dll  antara data  testing dan data training .
5. Performance, proses  ini  dilakukan untuk menghitung keakuratan
suatu model.
Model  subproses  dari validation (split  validation) yaitu  proses decision tree di training, serta apply model, dan performance di testing yang prosesnya dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Model Subproses Validation Decision Tree (Agustine, 2020)
Berdasarkan confusion matrix performance , terdapat accuracy, precission,  dan  recall.  Pembentukan
hasil subproses dari validation decision tree telah dilakukan, selanjutnya mengetahui accuracy,  precision,  dll dari Performance Vector .
1. Accuracy , rasio yang menghasilkan prediksi True ( Positive dan Negative ) berdasarkan  keseluruhan  data.
“Berapa  persen  peserta  didik yang  benar  diprediksi  Lulus  dan Tidak  Lulus  dari  keseluruhan peserta  didik?  “.  Hasil accuracy
pada penelitian ini adalah 89.19%, dapat dilihat pada
Gambar 6. 2. Precision , rasio yang menghasilkan prediksi True (Positive) dibandingkan keseluruhan hasil yang diprediksi
Positive .  “Berapa  persen  peserta didik  yang  benar  Tidak  Lulus dari  keseluruhan  peserta  didik yang  diprediksi  Lulus  dan  Tidak Lulus?  “.  Hasil precision pada penelitian  ini  adalah  92.50%, dapat dilihat pada Gambar 7. 3. Recall ,  rasio  yang  menghasilkan prediksi True (Positive) dibandingkan  keseluruhan  data yang sebenarnya diprediksi Positive .  “Berapa  persen  peserta didik  yang  diprediksi  Lulus  dan Tidak Lulus dibandingkan keseluruhan  peserta  didik  yang sebenarnya  Tidak  Lulus?“.  Hasil recall pada  penelitian  ini  adalah
88.10%, dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 6. Accuracy Performance
Decision Tree (Agustine, 2020)
Gambar 7. Precision Performance
Decision Tree (Agustine, 2020)
Gambar 8. Recall Performance
Decision Tree
Dalam  pohon  keputusan  tersebut pada  Gambar  9  yang  telah  terbentuk, Jumlah  Nilai  Sem  1  sampai  Sem  5, Prestasi  Non  Akademik  dan  Tingkat tidak  termasuk  kedalam decision  tree yang datanya telah diolah di
RapidMiner. Hal  ini  dikarenakan
Jumlah  Nilai  Sem  1  sampai  Sem  5,
Prestasi  Non  Akademik  dan  Tingkat tidak termasuk kedalam kriteria faktor kelulusan  peserta  didik  berdasarkan algoritma C4.5 . Maka variabel tersebut pruned (dipangkas) dan tidak terpilih  sebagai  atibut  pembentukan decision  tree .  Sedangkan  variabel
Total  Nilai,  Rank  Sem,  dan  Asal Sekolah  sebagai variabel dalam pohon keputusan.
Gambar 9. Pohon Keputusan
(Agustine, 2020)
Maka  dari  itu,  dapat  disimpulkan bahwa  tidak  seluruh  variabel  yang berpengaruh  dalam  kelulusan  peserta didik,  hanya  dibutuhkan  beberapa variabel yang berperan dalam pembentukan pohon keputusan. Kemudian  terbentuklah  daftar  aturan dalam  pada  pohon  keputusan  tersebut. Daftar  aturan  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Daftar Aturan Pohon Keputusan (Agustine, 2020)
Setelah melakukan proses decision tree untuk  mengetahui accuracy, precission ,  dll  menggunakan Split Validation , kemudian mengetahui
prediksi  penggunaan  metode data mining tersebut.  Dalam  memprediksi data  kelulusan  PMPA  peserta  didik, menggunakan  operator read  excel untuk  membaca  data  excel, set  role untuk  menentukan  label, decision  tree untuk  model data  mining, serta apply model untuk  melihat  hasil  prediksi
yang  dilakukan  di RapidMiner yang prosesnya  dapat  dilihat  pada  Gambar 11 . Kemudian  hasil  kelulusan  yang sesuai  dan  tidak  sesuai  pada  data excel dengan  hasil  prediksi  kelulusan dari  operator Apply  Model dapat dilihat  pada  Gambar  12  dan  Gambar 13.
Gambar 11. Prediksi Decision Tree
(Agustine, 2020)
Gambar 12. Hasil Prediksi yang
Sesuai
(Agustine, 2020)
Gambar 13. Hasil Prediksi yang Tidak Sesuai (Agustine, 2020)

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang
telah dilakukan dan yang telah diuraikan  dalam  Penerapan Data Mining untuk Prediksi PPDB SMP/MTs jalur PMPA di SMA Negeri
8  Palembang,  maka  peneliti  dapat menyimpulkan  bahwa  variabel  Jumlah Total  Nilai  adalah  variabel  yang memiliki Gain tertinggi  dan  menjadi root (akar) pada metode Decision Tree dan  menjadi  faktor  utama  dalam penentu kelulusan peserta didik SMP/MTs jalur PMPA di SMA Negeri 8  Palembang.  Variabel  Total  Nilai, Rank  Sem  dan  Asal  Sekolah  adalah variabel  yang  menentukan  tingkat kelulusan  PMPA  di  waktu  yang  akan datang.  Dalam  melakukan  klasifikasi pada  penelitian  ini  menggunakan metode Decision  Tree dengan  aplikasi RapidMiner, menghasilkan akurasi 89.19%, precission 92.50%, dan recall 88.10%  Hal  ini  menunjukkan  bahwa decision  tree memiliki  performa  yang handal dalam melakukan klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yesi Novaria Kunang, S. Murniati, And Andri, “ Implementasi  Teknik  Data Mining  Untuk  Memprediksi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa Pada  Universitas  Bina  Darma Palembang ,” 2013, DOI: 10.13140/Rg.2.1.4212.1845.
[2] B.  Gupta,  A.  Rawat,  A.  Jain,  A. Arora, And N. Dhami, “Analysis
Of Various Decision Tree Algorithms For Classification In Data  Mining,” Int.  J.  Comput. Appl. ,  Vol.  163,  No.  8,  Art.  No. 8, Apr. 2017, DOI: 10.5120/Ijca2017913660.
[3] S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  And  E. Suryana, “Implementasi  Data
Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen  Bengkulu),” Vol.  11, No. 2, Art. No. 2, 2015. [4] L. Elvitaria, “Memprediksi Tingkat Peminat Ekstrakurikuler Pada Siswa SMK Analisis Kesehatan Abdurrab Menggunakan  Algoritma  C4.5 (Studi Kasus: SMK Analis
Kesehatan  Abdurrab),” Rabit  J. Teknol.  Dan  Sist.  Inf.  Univrab, Vol.  2,  No.  2,  Art.  No.  2,  Aug.
2017, Doi: 10.36341/Rabit.V2i2.212.
[5] Indrayanti,  D.  Sugianti,  And  M. A.  Al  Karomi,  Eds., Optimasi
Parameter  K  Pada  Algoritma  K- Nearest Neighbour Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes
Mellitus . 2017.
[6] S.  L.  Br  Ginting,  W.  Zarman,  And A.  Darmawan, “Teknik  Data
Mining Untuk Memprediksi Masa
Studi Mahasiswa.” Jurnal  Teknik Komputer  Unikom  –  Komputika, 2014.
[7] A.  Andriani, “Sistem  Pendukung Keputusan Berbasis Decision Tree  Dalam  Pemberian Beasiswa Studi Kasus: AMIK ‘BSI Yogyakarta," P. 6, 2013.
[8] R.  T.  Shita  And  N.  Marliani,
“Aplikasi  Data  Mining  Dengan Metode  Classification  Berbasis Algoritma  C4.5.Pdf.” Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 4 Desember 2013. [9] Rapidminer, Rapidminer User Manual . 2015.