Terbit online pada laman  : https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 1, No 3, Maret 2021, pp 108-114
Implementasi  Metode  Decision  Tree  Pada  Tingkat  Prestasi  Belajar Siswa di SMK Swasta Anak Bangsa
Nurhayati * , Saifullah, Riki Winanjaya
STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* yatiee650@gmail.com, 2 saifullah@amiktunasbangsa.ac.id, 3 riki@amiktunasbangsa.ac.id

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Article History Received : Mar 31, 2021 Accepted : Mar 31, 2021 Published  : Mar 11, 2021 Data  Mining  adalah  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu  kumpulan data. Pengelompokan ini bertujuan untuk menegetahui tingkat keberhasilan siswa terhadap  proses  belajar  yang  telah dilakukan.  Pendekatan  yang  digunakan  adalah kuantitatif.  Subjek  dari  pengelompokan  ini  adalah  Kelas  X  (Sepuluh)  Tahun Ajaran  2018  sampai  dengan  2020.  Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan adalah  dengan  test  hasil  belajar.  Pengelompokan  ini  dilakukan  dengan menggunakan  software  Data  Mining  Rapid  Miner  5.3,  dimana  hasilnya  akan membuktikan bahwa hasil evaluasi  prestasi belajar dilakukan dengan menerapkan Algoritma  C4.5.  Hasil  yang  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  71,43%,  artinya bahwa rule yang dihasilkan tingkat kebenarannya mendekati 100%. Dimana hasil dari class precision label Berprestasi sebesar 63,89% dan label Tidak Berprestasi sebesar 92,31%. Sesuai dengan ketentuan tersebut maka hasil perhitungan manual dengan pengujian RapidMiner menghasilkan  sebanyak 11  model  aturan  atau rule Tingkat Prestasi Siswa.
Kata Kunci : Siswa; Prestasi; Decision Tree ; Algoritma
K ORESPONDENSI
Email: yatiee650@gmail.com

## A B S T R A C T
Data  Mining  is  a  series  of  processes  to  explore  added  value  in  the  form  of knowledge that has not been known manually from a data set. This grouping aims to  determine  the  level  of  student  success  in  the  learning  process  that  has  been carried  out.  The  approach  used  is  quantitative.  The  subjects  of  this  grouping  are Class X (Ten) Academic Years 2018 to 2020. The data collection technique used is the learning outcome test. This grouping is done using Data Mining Rapid Miner 5.3  software,  where  the  results  will  prove  that  the  results  of  the  evaluation  of learning achievement are carried out by applying the C4.5 Algorithm. The results obtained are an accuracy value of 71.43%, meaning that the resulting rule is close to  100%  correctness.  Where  the  results  of  the  Class  Achieving  precision  label  is 63.89%  and  the  label  Not  Achieving  is  92.31%.  In  accordance  with  these provisions, the results of manual calculations with Rapid Miner testing produce 11 models of rules or rules for Student
Keywords: Student, Achievement, Decision Tree, Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan aspek penting bagi setiap negara terutama bagi negara berkembang seperti Indonesia. Selain itu,  pendidikan  merupakan  suatu  kebutuhan  yang  penting  bagi  kehidupan  setiap  individu.  Melalui  pendidikan, individu  dapat  mengembangkan  potensi  diri  dan  kepribadian  yang  dimilikinya[1].  Hal  ini  sesuai  dengan  tujuan pendidikan  nasional  sebagaimana  yang  telah  dirumuskan  dalam  undang-undang  (UU)  Republik  Indonesia  (RI) nomor  20  tahun  2003  pasal  3  tentang  Sistem  Pendidikan  Nasional  yaitu,  “Pendidikan  Nasional  berfungsi mengembangkan  kemampuan  dan  membentuk  watak  serta  peradapan  bangsa  yang  bermartabat  dalam  rangka mencerdaskan kehidupan bangsa bertujuan untuk berkembangnya potensi peserta didik agar menjadi manusia yang beriman dan bertaqwa kepada Tuhan Yang Maha Esa, berakhlak mulia, sehat, berilmu, cakap, kreatif, mandiri dan menjadi warga negara yang demokrasi serta bertanggungjawab”.
Salah  satu  lembaga  pendidikan  formal  yang  mendidik  para  siswa  menuju  jenjang  pendidikan  perguruan tinggi  adalah  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK).  SMK  Swasta  Anak  Bangsa  merupakan  Sekolah  Menengah Kejuruan  (SMK)  yang  memiliki  100  siswa.  Untuk  meningkatkan  proses  pendidikan  yang  menghasilkan  lulusan yang  berkualitas,  juga  dibutuhkan  kerjasama  yang  baik  antara  pemerintah, manajemen  sekolah,  kemitraan  dengan dunia industri atau dunia usaha, kompetensi guru, orangtua dan siswa itu sendiri. Beberapa elemen tersebut  sangat
berpengaruh  baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  terhadap  peningkatan  mutu  siswa  yang  pada  akhirnya akan  berimbas  pada  peningkatan  kualitas  pendidikan . .Tingkat  keberhasilan  siswa  sangat  berpengaruh  terhadap kualitas proses pembelajaran yang dilakukan di sekolah. Untuk mampu bersaing dan memiliki kualitas sekolah yang baik, upaya yang dilakukan adalah meminimalisir tingkat kegagalan siswa dengan cara melakukan proses penerapan data hasil evaluasi belajar siswa.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [2]  dengan  judul    “ Authoritative  Parenting  Practices dan Prestasi  Belajar Siswa” Atribut  yang digunakan yaitu Authoritative Parenting Practices, prestasi  belajar dan siswa dan [3] dengan judul “Prediksi Nilai Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Berdasarkan Faktor Eksternalatribut yang digunakan  yaitu  jenis  kelamin,  umur,  pendidikan  ibu,  pendidikan  ayah,  pekerjaan  ibu,  pekerjaan  ayah,  alasan memilih  sekolah,  waktu  perjalanan  ke  sekolah,   lama  waktu  belajar,  kegagalan  pada  kelas  sebelumnya,  dukungan sekolah, kesehatan, absensi, nilai pertama, nilai kedua, dan G3 sebagai output.
Data  mining adalah  sebuah  bidang  ilmu  yang  berupaya  menemukan  pola,  kaidah,  aturan  dan  informasi berharga yang menarik dan belum diketahui sebelumnya dari sekumpulan besar data[4] [5] [6]. Data mining berisi pencarian trens atau pola yang diinginkan dalam database besar untuk membantu  pengambilan keputusan di waktu yang akan datang. Algortima C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk membentuk decision tree berdasarkan  training  data  [7]  [8]  [9].  C4.5  diperkenalkan  Quinlan  (1996)  sebagai  versi  terbaru  dari  ID3.  Dalam induksi tree hanya bisa dilakukan pada fitur bertipe katagorikal, sedangkan tipde numerik (interval atau rasio) tidak dapat  digunakan.  Perbaikan  yang  membedakan  algoritma  C4.5  dan  ID3  adalah  dapat  menangani  fitur  dengan  tipe numerik, melakukan pemotongan decision tree [10]. Salah satu metode Data Mining yang umum digunakan adalah decision tree. Decision Tree adalah struktur flowchart yang mempunyai tree (pohon), dimana setiap simpul internal menandakan suatu  tes atribut, setiap cabang merepresentasikan hasil tes, dan simpul daun mempresentasikan kelas atau distribusi kelas [7] [11] [12] [13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Metode penelitian merupakan langkah yang dimiliki dan dilakukan oleh peneliti dalam rangka untuk mengumpulkan informasi atau data serta melakukan investigasi pada data yang telah didapatkan. Adapun metode penyelesaian yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode datamining dengan  Decision  Tree.  Penelitian  dilakukan  di  Sekolah Menengah  Kejuruan  (SMK)  Swasta  Anak  Bangsa,  Jalan  Utama  No.  1  Nagori  Bandar Siantar  Kecamatan  Gunung Malela  Kabupaten  Simalungun.  Lamanya  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini  selama  2 minggu yang dimulai pada 08 Juni 2020 sampai dengan 22 Juni 2020.
Rancangan  Penelitian  ini  pertama  kali  dilakukan  dengan  melakukan  pengamatan  ( observasi) untuk mempelajari klasifikasi data Nilai. Hasil pengamatan kemudian dibuat percobaan mendukung, selanjutnya dilakukan eksperimen  data  dengan  menggunakan RapidMiner yang  merupakan software  open  source untuk  membuat  model aturan data yang diambil dari database pendidikan akademik dan mensurvei siswa SMK pada Tahun Pelajaran 2018 sampai  dengan  2019  dan Tahun  Pelajaran  2019  sampai  dengan  2020  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  Swasta Anak Bangsa Nagori Bandar Siantar.
Dalam  melakukan  klasifikasi  data  dari  database  pendidikan  akademik  SMK  Swasta  Anak  Bangsa  penulis melakukan tahapan, antara lain :
a) Mengambil data dari database pendidikan akademik, seperti pada Gambar 1
Gambar 1. Database Pendidikan Akademik
b) Mengambil data Nilai Rapot dari pendidikan akademik.
c) Melakukan Data Transformation Service ( DTS ) dari beberapa excel diubah ke 1 bentuk excel (.xls).
d) Untuk  mendapatkan  aturan  dari  data  tingkat  prestasi  siswa  yang  diambil  dari  sekumpulan  data  siswa  dan  nilai rapot, penulis menggunakan program Rapidminer dengan rancangan penelitiannya dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Rancangan Penelitian Aturan tingkat prestasi siswa
Pada  Gambar  2  dapat  dijelaskan  urutan  pertama  siswa  melakukan  sistem  pendaftaran  ke  Sekolah Menengah  Kejuruan,  kemudian  siswa  mengikuti ujian  berdasarkan  mata  pelajaran  yang  telah  diajarkan  oleh  guru. Hasil ujian disimpan kedalam database, data nilai  hasil ujian diklasifikasikan dengan melakukan penyaringan data kemudian  data  yang  sudah  konsisten  dilakukan  training  data,  apabila  sampel  data  sudah valid maka  dilakukan pembuatan  model  aturan  dengan  algoritma  C4.5.  Hasil  dari  model  aturan  ini  yang  dapat  menunjukkan  tingkat prestasi  siswa  dan  mempermudah  sekolah  mencari  siswa  berprestasi  serta  meningkatkan  keberhasilan  mengajar guru.

## 2.2 Validitas dan Reliabilitas (Keakuratan) Data
Keakuratan  instrumen  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  penting.  Keakuratan  mengacu  apakah  instrumen yang  digunakan  mengukur  secara  konsisten  setiap  waktu  dan  populasi  (Gall  et  al.,  1996).    Survei  dalam  studi  ini diuji  dalam  jangka  waktu  dan  ukuran  internal  yang  terpercaya  yang memiliki  keterkaitan  antara  bagian  bagian  tes (Brown  and  Alexander,  1991).  Hal  ini  menjamin  apakah  pengukuran  instrumen  secara  akurat  dimaksudkan  untuk mengukur.

## 2.3 Preprocessing Data
Untuk mendapatkan input yang lebih baik dari teknik data mining , penulis melakukan beberapa preprocessing untuk data yang akan dikumpulkan. Data disusun dalam tabel yang berbeda yang dihubungkan dalam tabel tunggal. Tabel yang digabungkan adalah :
a) tabel Siswa b) tabel Nilai
c) tabel Ekstrakurikuler
d) table Pendidikan Ayah
e) table Pendidikan Ib
Dari ke 5 tabel di atas, dipilih data yang digunakan untuk data penelitian yang terdiri dari data Siswa, Nilai, Ekstrakurikuler, Pendidikan Ayah dan Pendidikan Ibu.

## 2.4 Alat Analisis Data
RapidMiner  adalah  platform  perangkat  lunak  data  ilmu  pengetahuan  yang  dikembangkan  oleh  perusahaan  dengan nama  yang  sama,  yang  menyediakan  lingkungan  terpadu  untuk  pembelajaran  mesin (machine  learning), pembelajaran  mendalam (deep  learning), penambangan  teks (text  mining), dan  analisis  prediktif (predictive analytics). Aplikasi ini digunakan untuk aplikasi bisnis dan komersial serta untuk penelitian, pendidikan, pelatihan, pembuatan prototype dengan  cepat,  dan  pengembangan  aplikasi  serta  mendukung  semua  langkah  proses pembelajaran  mesin  termasuk  persiapan  data,  visualisasi  hasil,  validasi  dan  pengoptimalan.  RapidMiner dikembangkan dengan model open core [14] [15]. Rapidminer  5.3 digunakan  pada  studi  ini  untuk  menampilkan  kelompok  siswa  pada  kumpulan  data  dan memperlihatkan matriks presentasi yang tersebar dari kelompok data.

## 2.5 Instrument Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  penulis  melakukan  beberapa  data  set  file  dalam  bentuk spreadsheet file  excel  2003  (xls). Transformasi data ini diperlukan sebagai masukan untuk perangkat lunak yang akan digunakan dalam penelitian ini. Dalam  pengolahan  data  transformasi,  penulis  menggunakan  perangkat  lunak  rapidminer  versi  5.3  Instrumen penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam implementasi hasil akhir dari penerapan Algoritma C4.5 dibagi ke dalam dua tahap yaitu proses perhitungan manual  menggunakan Algoritma C4.5 dan penyesuaian hasil perhitungan manual  melalui pengujian menggunakan software RapidMiner 5.3 . Data yang digunakan adalah DAPODIK SMK Swasta Anak Bangsa sebagai input untuk membuat  model  aturan  menggunakan  Algoritma  C4.5.  Pohon  keputusan  digunakan  untuk  membuat  model  aturan yang akan dipilih dalam pengambilan keputusan. Berikut ini tahapan pengolahan data dengan Algoritma C4.5 untuk memperoleh model aturan pohon keputusan tingkat prestasi belajar siswa sesuai data hasil kuesioner yang diperoleh.

## 3.1 Proses Perhitungan Algoritma C4.5
Perhitungan Algoritma C4.5 untuk memperoleh model aturan pohon keputusan dapat diuraikan sebagai berikut : Langkah  1:  Menghitung  jumlah  kasus,  jumlah  kasus  untuk  keputusan  Berprestasi,  jumlah  kasus  untuk  keputusan Tidak Berprestasi.
Langkah  2:  Menghitung Entropy dari  semua  kasus  dan  kasus  yang  dibagi  berdasarkan  kelas  atribut  dengan persamaan  (1).  Selanjutnya  dilakukan  penghitungan Gain untuk  masing-masing  atribut  dengan  persamaan  (2). Berikut ini adalah perhitungan nilai entropy dan gain.

## Menghitung entropy total :
Entropy [Total]  = (− 47 100 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 47 100 )) + (− 53 100 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 53 100 ))
= 0,997401589 Menghitung entropy dan gain Kehadiran :
Entropy [Kehadiran – Hadir]     = (− 47 100 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 47 100 )) + (− 53 100 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 53 100 )) = 0,997401589
Entropy [Kehadiran – Tidak Hadir]     = 0
Gain [Kehadiran] = 0,997401589 − (( 100 100 𝑥 0,997401589) +   ( 0 100 𝑥0)) =  0
Menghitung entropy dan gain Nilai : Entropy [Nilai – Tinggi]
= 0
Entropy [Nilai – Sedang]         = (− 38 60 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 38 60 )) + (− 22 60 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 22 60 )) = 0,948078244
Entropy [Nilai – Rendah]         = (− 9 40 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 9 40 )) + (− 31 40 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 31 40 )) = 0,769192829
Gain [Nilai]
= 0,997401589 (( 0 100 𝑥0) +  ( 60 100 𝑥0,948078244) +   ( 40 100 𝑥 0,769192829)) =  0,120877511
Menghitung entropy dan gain Ekstrakurikuler :
Entropy [Ekstrakurikuler – Ya] = (− 41 64 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 41 64 )) + (− 23 64 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 23 64 )) = 0,942163169
Entropy [Ekstrakurikuler - Tidak]   = (− 6 36 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 36 )) + (− 30 36 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 30 36 )) = 0,650022422 Gain [Ekstrakurikuler]
0,997401589 (( 64 100 𝑥0,942163169) ( 36 100 𝑥 0,650022422)) =  0,160409089
Menghitung entropy dan gain Pendidikan Ayah: Entropy [Pendidikan Ayah – S1] = 0
Entropy [Pendidikan Ayah – SMA]   = (− 22 29 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 22 29 )) + (− 7 29 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 7 29 )) = 0,79732651
Entropy [Pendidikan Ayah – SMP]    = (− 22 49 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 22 49 )) + (− 27 49 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 27 49 )) = 0,992476004
Entropy [Pendidikan Ayah – SD]   = (− 2 21 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 21 )) + (− 19 21 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 19 21 )) = 0,453716339
Gain [Ekstrakurikuler]
= 0,997401589 − (( 2 100 𝑥0) + ( 29 100 𝑥  0,79732651) + ( 41 100 𝑥  0,992476004) + ( 21 100 𝑥  0,453716339) ) =  0,184583227
Menghitung entropy dan gain Pendidikan Ibu : Entropy [Pendidikan Ibu– S1] = 0
Entropy [Pendidikan Ibu – SMA]  = (− 23 27 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 23 27 )) + (− 4 27 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 27 )) = 0,605186577
Entropy [Pendidikan Ibu– SMP] = (− 17 41 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 17 41 )) + (− 24 41 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 24 41 )) = 0,978869851
Entropy [Pendidikan Ibu – SD]
= (− 5 30 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 30 )) + (− 25 30 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 25 30 )) = 0,650022422
G ain [Pendidikan Ibu] = 0,997401589 − (( 2 100 𝑥0) + ( 27 100 𝑥0,605186577) +
( 41 100 𝑥 0,978869851) +   ( 30 100 𝑥0,650022422)) =  0,237657848

## 3.2 Pohon Keputusan
Berikut ini adalah proses pemodelan pohon keputusan berdasarkan hasil perhitungan Algoritma C4.5 :
Gambar 3. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Algoritma C4.5
Dari  perhitungan  diatas  terdapat  11  (Sebelas) rules yang  dapat  di  jadikan  sebagai  referensi  dalam  menentukan tingkat  prestasi  siswa.  Adapun aturan atau rule yang terbentuk  berdasarkan pohon keputusan pada Gambar  3.1.  di atas yaitu 7 (Tujuh) rules keputusan berprestasi dan 4 (empat) rules keputusan tidak berprestasi dijelaskan melalui teks narasi sebagai berikut:
1) Jika  Ekstrakurikuler  =  Ya,  Pendidikan  Ayah  = SD  dan  Pendidikan  Ibu  =  SD,  maka  hasilnya  Berprestasi  dan Tidak Berprestasi {Berprestasi = 0, Tidak Berprestasi = 7}
2) Jika Ekstrakurikuler = Ya, Pendidikan Ayah = SD dan Pendidikan Ibu = SMA, maka hasilnya Berprestasi dan Tidak Berprestasi {Berprestasi = 1, Tidak Berprestasi = 1}
3) Jika Ekstrakurikuler = Ya, Pendidikan Ayah = SD dan Pendidikan Ibu = SMP,  maka hasilnya Berprestasi dan Tidak Berprestasi {Berprestasi = 0, Tidak Berprestasi = 7}
4) Jika  Ekstrakurikuler  =  Ya  dan    Pendidikan  Ayah  =  SMA,  maka  hasilnya  Berprestasi  dan  Tidak  Berprestasi {Berprestasi = 20, Tidak Berprestasi = 0}
5) Jika Ekstrakurikuler = Ya, Pendidikan Ayah = SMA dan Nilai = Rendah  maka hasilnya Berprestasi dan Tidak Berprestasi {Berprestasi = 1, Tidak Berprestasi = 4}
6) Jika Ekstrakurikuler = Ya, Pendidikan Ayah = SMA dan Nilai = Sedang  maka hasilnya Berprestasi dan Tidak Berprestasi {Berprestasi = 19, Tidak Berprestasi = 4}
7) Jika  Ekstrakulikuler  =  Tidak  dan  Pendidikan  Ibu  =  SD,  maka  hasilnya  Berprestasi  dan  Tidak  Berprestasi {Berprestasi = 0, Tidak Berprestasi = 12}
8) Jika Ekstrakulikuler = Tidak, Pendidikan Ibu = SMA dan Pendidikan Ayah = SD,  maka hasilnya Berprestasi dan Tidak Berprestasi {Berprestasi = 0, Tidak Berprestasi = 2}
9) Jika Ekstrakulikuler = Tidak, Pendidikan Ibu = SMA dan Pendidikan Ayah = SMA, maka hasilnya Berprestasi dan Tidak Berprestasi {Berprestasi = 4, Tidak Berprestasi = 0}
10) Jika Ekstrakulikuler = Tidak, Pendidikan Ibu = SMA dan Pendidikan Ayah = SMP, maka hasilnya Berprestasi dan Tidak Berprestasi {Berprestasi = 1, Tidak Berprestasi = 1}
11) Jika  Ekstrakulikuler  =  Tidak  dan  Pendidikan  Ibu  =  SMP,  maka  hasilnya  Berprestasi  dan  Tidak  Berprestasi {Berprestasi = 1, Tidak Berprestasi = 15}

## 3.3 Hasil Percobaan
Pada  tahap  akhir  penerapan  Algoritma  C4.5  dilakukan  penyesuaian  hasil  perhitungan  manual  melalui  pengujian menggunakan software RapidMiner 5.3.  Hasil  pengolahan  data  dengan  model  pohon  keputusan  sesuai  dengan software RapidMiner , dapat dilihat pada Gambar 4 sebagai berikut :
Gambar 4. Decision Tree Pada Rapidminer
Gambar 4 diatas merupakan pohon keputusan yang dihasilkan pada Rapidminer dengan aturan atau rule yang dapat dilihat pada text view pada Gambar 5 berikut :
Gambar 5. Rule Decision Tree Pada Rapidminer
Hasil  penerapan  Algoritma  C4.5  menggunakan software  RapidMiner dengan  operator Split  Validation diperoleh nilai akurasi yaitu sebesar 71,43%. Hasil akurasi tersebut diperoleh dengan pengaturan pada operator spilt validation dengan nilai split ratio = 0,5 dan sampling type = linear sampling. Berikut ini adalah hasil akurasi yang diperoleh.
Gambar 6. Nilai Akurasi Algoritma C4.5

## Gambar 7. Performance Vektor Algoritma C4.5
Dari gambar diatas nilai Accuracy sebesar 71,43%, artinya aturan atau rule yang dihasilkan mendekati 100%, dimana  untuk Class  Precision pada  prediksi  label  Prestasi  sebesar  63,89%  dan  prediksi  label  Tidak  Berprestasi sebesar 92,31%.

## 3.4 Pembahasan
Hasil  yang  dilakukan  peneliti  dalam  perhitungan  Algoritma  C4.5  diperoleh  11  model  aturan  atau rule tingkat prestasi siswa. Model aturan dalam bentuk pohon keputusan yang diperoleh oleh peneliti dapat dilihat pada Gambar 5.  Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan software RapidMiner didapat  nilai  akurasi  sebesar  71,43%,  artinya bahwa  rule  yang  dihasilkan  tingkat  kebenarannya  mendekati  100%.  Dimana  hasil  dari class  precision label berprestasi  sebesar 63,89% dan label  Tidak berprestasi  sebesar 92,31%. Paramet ers yang digunakan pada decision tree telah dilakukan penyesuaian terhadap kriteria decision tree yang digunakan pada RapidMiner yaitu information gain , maksimal  depth =  20, confidance =  0,25, minimal  gain =  0,1, minimal  leaf  size =  1, minimal  size  for  split =  2, number  of  pruning  alt =  3.  Sesuai  dengan  ketentuan  tersebut  maka  hasil  perhitungan  manual  dengan  pengujian RapidMiner menghasilkan  sebanyak  11  model  aturan  atau rule tingkat  prestasi  siswa.  Model  aturan  dalam  bentuk pohon  keputusan  yang  dihasilkan  dari Rapidminer .  Artinya  hasil  proses  yang  dilakukan  peneliti  pada  perhitungan Algoritma  C4.5  dan Rapidminer diperoleh  hasil  yang  sama  dan  sesuai.  Sehingga  pengujian  dengan RapidMiner dapat dikatakan berhasil dan dapat menemukan pohon keputusan pada kasus tingkat  prestasi siswa.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan software RapidMiner didapat  nilai  akurasi  sebesar  71,43%,  artinya bahwa  rule  yang  dihasilkan  tingkat  kebenarannya  mendekati  100%.  Dimana  hasil  dari class  precision label Berprestasi sebesar 63,89% dan label Tidak Berprestasi sebesar 92,31%. Paramet ers yang digunakan pada decision tree telah dilakukan penyesuaian terhadap kriteria decision tree yang digunakan pada RapidMiner yaitu information gain , maksimal  depth =  20, confidance =  0,25, minimal  gain =  0,1, minimal  leaf  size =  1, minimal  size  for  split =  2, number  of  pruning  alt =  3.  Sesuai  dengan  ketentuan  tersebut  maka  hasil  perhitungan  manual  dengan  pengujian RapidMiner menghasilkan sebanyak 11 model aturan atau rule Tingkat Prestasi Siswa. Model aturan dalam bentuk pohon  keputusan  yang  dihasilkan  dari Rapidminer .  Artinya  hasil  proses  yang  dilakukan  peneliti  pada  perhitungan Algoritma  C4.5  dan Rapidminer diperoleh  hasil  yang  sama  dan  sesuai.  Sehingga  pengujian  dengan RapidMiner dapat dikatakan berhasil dan dapat menemukan pohon keputusan pada kasus penerima Beasiswa.

## REFERENCES
[1] M. D. Mayangsari, “Motivasi Berprestasi Mahasiswa Ditinjau Dari Penerimaan Orangtua,” J. Ecopsy , vol. 1, no. 1, pp. 21– 27, 2016, doi: 10.20527/ecopsy.v1i1.480.
[2] Z. Anggraini and U. Ridha, “Authoritative Parenting Practices Dan Prestasi Belajar Siswa Sma Di Banda Aceh,” J. Psikol. Undip , vol. 16, no. 1, p. 20, 2017, doi: 10.14710/jpu.16.1.20-31.
[3] R.  H.  Pambudi,  B.  D.  Setiawan,  and  Indriati,  “Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Untuk  Memprediksi  Nilai  Kelulusan  Siswa Sekolah Menengah Berdasarkan Faktor Eksternal,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  7,  pp.  2637– 2643, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id5.
[4] P. G. S. C. Nugraha, I. W. Aribawa, I. P. O. Priyana, and G. Indrawan,  “Penerapan Metode Decision Tree(Data Mining) Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Siswa Smpn1 Kintamani,” Semin. Nas. Vokasi dan Teknol. , pp. 35–44, 2016.
[5] Y.  S.  Luvia,  A.  P.  Windarto,  S.  Solikhun,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Predikat Keberhasilan Mahasiswa Di Amik Tunas Bangsa,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, p. 75, 2017, doi: 10.30645/jurasik.v1i1.12.
[6] E. Hasmin, S. Aisa, and T. Informatika, “Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Penentuan  Penerima Beasiswa Mahasiswa,” vol. 5, no. 2, pp. 308–320, 2019.
[7] Rismayanti,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk  Menentukan  Penerima  Beasiswa  Di  Stt  Harapan  Medan,” Media Infotama , vol. 12, no. 2, pp. 116–120, 2016.
[8] R.  Winanjaya,  F.  Amir,  and  R.  Doni,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.  September,  p.  1,  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.1.
[9] N.  L.  Ratniasih,  “Optimasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Kelulusan Mahasiswa,” J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 28–34, 2019, doi: 10.36002/jutik.v5i1.634.
[10]  K. Malik and M. Faid, “Prediksi Prestasi Siswa Smp Nurul Jadid Menggunakan Algoritma C4.5,” Nusant. J. Comput. its Appl. , vol. 2, no. 4, pp. 2–5, 2016.
[11]  P. Kasih, “Pemodelan Data Mining Decision Tree Dengan Classification Error Untuk Seleksi Calon Anggota Tim Paduan Suara,” Innov. Res. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 63–69, 2019, doi: 10.37058/innovatics.v1i2.918.
[12]  M.  Hamidah,  H.  Fitriyah,  and  I.  Arwani,  “Implementasi  Decision  Tree  pada  Penentuan  Kondisi  Ruang  Berasap Menggunakan Multi-Sensor Berbasis Arduino Uno,” vol. 3, no. 4, pp. 3845–3854, 2019.
[13]  I.  Sutoyo,  “IMPLEMENTASI ALGORITMA  DECISION TREE  UNTUK KLASIFIKASI DATA  PESERTA  DIDIK,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, p. 217, 2018, doi: 10.33480/pilar.v14i2.926.
[14]  “365-690-1-PB.pdf,” JURTEKSI 9Jurnal Teknol. dan Sist. Inf. , vol. V, no. 2, pp. 199–204, 2019.