Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.2.590 Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 381-390 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## MACHINE LEARNING TO CREATE DECISION TREE MODEL TO PREDICT OUTCOME OF ENTERPRENEURSHIP PSYCHOLOGICAL READINESS (EPR)
Nesi Syafitri *1 , Syarifah Farradinna 2 , Wella Jayanti 3 , Yudhi Arta 4
1,4 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Riau, Indonesia
2,3 Psikologi, Fakultas Psikologi, Universitas Islam Riau, Indonesia Email: 1 nesisyafitri@eng.uir.ac.id , 2 syarifah.farradinna@psy.uir.ac.id , 3 wellajayanti17@gmail.com , 4 yudhiarta@eng.uir.ac.id
(Naskah masuk: 31 Agustus 2022, Revisi: 11 Oktober 2022, Diterbitkan: 23 Maret 2023)

## Abstract
This study aims to  create a decision  tree model  using  machine learning  to  predict  psychological  readiness for entrepreneurship  in  college graduates. This research was  conducted through several  stages of  research. In the early  stages,  a  survey  was  conducted  on  700  students  from  several  universities  in  Riau  aged  between  17-25 years. The survey was conducted using the Entrepreneur Psychology Readiness (EPR) instrument. Furthermore, the survey data was validated and obtained 604 valid data to be used in forming machine learning models The urgency  of  this  research  is  to  find  a  number  of  decision  rules  from  the  best  decision  tree  model  to  be  used  in building  AI-based  counseling  applications  in  measuring  entrepreneurial  psychology  readiness  for  college graduates. In this research, the decision tree model that is formed is divided into 2 models, namely: decision tree with pruning  model  and decision  tree with unpruning. The pruning decision  tree model  produces 180 decision rules, while the unpruning model produces 121 decision rules. Good accuracy results are obtained in the pruned decision  tree,  which  is  above  99%  in  the  use  training  set  mode,  and  82.87%  in  the  percentage  split  mode. Meanwhile, the accuracy results on the unpruned decision tree are 90.18% with the use training set mode test, and  80.38%  in  the  percentage  split  mode.  The  decision  tree  model  with  pruning  technique  has  better performance than the unpruning decision tree model.
Keywords : Accuracy , Decision Tree, Enterprenuer Readiness, Machine Learning, Psychological assessment

## MACHINE LEARNING UNTUK MEMBUAT MODEL DECISION TREE GUNA MEMPREDIKSI KESIAPAN PSIKOLOGI BERWIRAUSAHA

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sebuah  model  pohon  keputusan  (Decision  Tree  Model)  dengan menggunakan  machine  learning  untuk  memprediksi  kesiapan  psikologi  untuk  berwirausaha  pada  lulusan perguruan  tinggi.  Penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa  tahap  penelitian.  Pada  tahapan  awal  dilakukan survey terhadap 700 orang mahasiswa dari beberapa perguruan tinggi di Riau yang berusia antara 17-25 tahun. Survey dilakukan dengan menggunakan instrument Enterprenuer Psikology Readiness (EPR). Selanjutnya data survey  divalidasi  dan  diperoleh  604  data  valid  untuk  digunakan  dalam  membentuk  model machine  learning . Urgensi  dari  penelitian  ini  adalah  menemukan  sejumlah  aturan  keputusan  ( decision  rules )  dari  model  pohon keputusan  ( decision  tree )  terbaik  untuk  digunakan  dalam  membangun  aplikasi  konseling  berbasis  AI  dalam mengukur  kesiapan  psikologi  kewirausahaan  bagi  lulusan  perguruan  tinggi.  Pada  penelitian  ini  model decision tree yang  dibentuk,  dibedakan  dalam  2  model    yaitu:  decision  tree  dengan  model pruning dan  decision  tree dengan unpruning . Decision tree model pruning menghasilkan 180 aturan keputusan ( decision rules ), sedangkan model unpruning menghasilkan 121 decision rules. Hasil akurasi yang baik diperoleh pada decision tree dengan pruned yaitu  diatas 99% pada mode use training set , dan 82.87% pada mode percentage split . Sementara hasil akurasi  pada decision  tree  unpruned yaitu  90.18%  dengan  pengujian mode  use  training  set ,  dan  80.38%  pada mode  percentage  split .  Model decision  tree dengan  teknik pruning memiliki  kinerja  lebih  baik  dibandingkan dengan model decision tree unpruning .
Kata kunci : Akurasi, decision tree, machine learning, kesiapan berwirausaha, pengukuran psikologi.
1. PENDAHULUAN
Kewirausahaan  dipandang  sebagai  kekuatan pendorong  terpenting  dalam  pertumbuhan  ekonomi,
karena kemampuannya untuk menciptakan
pekerjaan,  meningkatkan  pendapatan  individu,
mempercepat pengentasan kemiskinan dan mendukung inovasi kreatif[1].
Pendidikan  kewirausahaan  di  Indonesia  lebih berfokus  pada  pengembangan  wawasan  kognitif, pengetahuan manajemen, rencana bisnis, pemasaran, keuangan,  pengembangan  inovasi  dan  kreatifitas. Sementara,  faktor  psikologis  juga  memegang  peran yang sama pentingnya dalam pendidikan kewirausahaan,  hal  ini  terbukti  bahwa  ketahanan kepribadian  (personality  hardiness)  menawarkan pengaruh yang tinggi terhadap intensi kewirausahaan[2]. Faktor psikologis seperti kebutuhan  untuk  berprestasi,  kecenderungan  untuk mengambil  risiko  dan  kemampuan  memegang kendali  serta  faktor  sosial  seperti  latar  belakang keluarga,  sistem  pendidikan  dan  status  social, merupakan  indicator  yang  cukup  menonjol  dan signifikan untuk menjadi wirausaha[3].
Berbagai instrumen kesiapan psikologi kewirausahaan  terus  dikembangkan  para  ahli  dan mulai  berinovasi  dengan  teknologi  terkini,  salah satunya  dengan  penerapan  kecerdasan  buatan  / artificial  intelligence  (AI).  Sistem  berbasis  AI diketahui  sebagai  system  yang memberikan layanan evaluasi  yang  akurat  dan  cerdas,  mengurangi pekerjaan  berulang  dalam  konseling  kesiapan psikologis  dan  memberikan  informasi  perbandingan dengan data yang tersedia[4].
AI  ini  telah  banyak  digunakan  diberbagai bidang  seperti  diagnosa  di  bidang  medis,  simulasi dalam  matematika  dan  fisika,  klasifikasi  gambar dalam biologi dan kimia, dan banyak lagi. Beberapa tahun  terakhir  bidang  psikologi  pun  telah  mulai eksperimen dengan menggunakan AI untuk memprediksi  dan  mengklasifikasikan  di  banyak bidang studi: mulai dari mengukur tingkat rasa sakit dari  pemindaian  otak[5],  menerapkan  teknik pembelajaran mesin untuk lebih memahami kepribadian [6], dan mendeteksi  kebutuhan manusia dalam  peristiwa  kritis[7],  untuk  memprediksi penggunaan  media  sosial  yang  bermasalah,  dan penyalahgunaan  alkohol  di  masa  depan[8]–[11], untuk  membantu  diagnosis  dan  prognosis  penyakit dan  gangguan  mental,  mendeteksi  tingkat  depresi, dan  memprediksi  risiko  perilaku  bunuh  diri  dan melukai  diri  sendiri[12].  Para  peneliti  bahkan  telah menganalisis  bagaimana  membuat  model  AI  ini lebih baik khusus untuk bidang psikologi [13]–[15].
Salah  satu  disiplin  ilmu  dalam  AI  adalah machine  learning.  Machine  learning  merupakan teknik  untuk  meningkatkan  kinerja  sistem  dengan mempelajari  pengalaman melalui metode komputasi [16].  Tujuan  utama  dari  machine  learning  adalah untuk  belajar  dari  sejumlah  data  yang  besar[17]. Algoritma  machine  learning  yang  dapat  digunakan dalam  menemukan  pola  data,  salah  satunya  adalah decision  tree.  Decision  tree,  jenis  machine  learning
tertentu,  didasarkan  pada  kovariat  untuk  membuat model dalam memprediksi hasil[18].
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menemukan sejumlah  aturan  keputusan  ( decision  rules )  dari model pohon keputusan ( decision tree ) terbaik untuk memprediksi  kesiapan  psikologi  kewirausahaan menggunakan  8  (delapan)  parameter  pengukuran psikologi.  Sehingga  model  pohon  keputusan  ini nanti  dapat  digunakan  dalam  membangun  aplikasi konseling psikologi berbasis cerdas.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Data Penelitian
Data  primer  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  bersumber  dari  data  hasil  kuisioner  yang disebarkan  kepada  sejumlah  mahasiswa  dari perguruan  tinggi  yang  ada  di  wilayah  Riau menggunakan alat ukur Kesiapan Psikologi Kewirausahaan  /  Enterprenuership  Psycological Readiness  (EPR)  instrument.  Alat  ukur  ini  menilai kesiapan  individu  secara  psikologis  dan  sosiologis, untuk menentukan apakah seorang individu menunjukkan  kesiapan  menjadi  seorang  wirausaha atau  tidak.  Instrumen  EPR  mengukur  pada  8 parameter  dengan  59  item  pertanyaan  yang  dijawab menggunakan  skala  Likert  lima  poin,  yaitu:  Sangat Tidak  Setuju  (1),  Tidak  Setuju  (2),  Ragu-ragu  (3), Setuju (4), dan Sangat Setuju (5). Uraian 8(delapan) parameter  denagn  jumlah  item  pertanyaan  setiap parameter  pada  EPR  instrument  terlihat  pada  Tabel 1.
Tabel  1. Parameter pada Instrumen EPR Parameter Jumlah item pertanyaan Personal Knowledge 10 Personal Adversity 13 Commited Certain Action 8 Willingness to learn 8 Personal Relationship to Others 8 Personal growth 6 Passion Achieved 3 Related Person Support 3 Total 59 Output prediksi kesiapan psikologis berwirausaha  ini  menghasilkan  4  (empat)  kategori yaitu: tidak siap, diberi pelatihan, direkomendasikan, dan siap berwirausaha.

## 2.2. Tahap Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan, yaitu: pengumpulan data, pengolahan data, pemrosesan  model,  evaluasi  model.  Gambar  1 menunjukkan bagan alir dari tahap penelitian.
Gambar 1. Bagan Alir Tahap Penelitian
Nesi Syafitri, dkk, Machine Learning Untuk Membuat Model Decision Tree … 383
a. Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data  dilakukan dengan  menyebarkan  kuisioner  kepada  responden mahasiswa  yang  berasal  dari  beberapa  perguruan tinggi  di  wilayah  Riau.  Karakteristik  responden berusia  antara  17  sampai  25  tahun  yang  terdiri  dari laki-laki dan perempuan. Jumlah data yang diperoleh sebanyak  604  data.  Kuisioner  digunakan  untuk menilai tingkat kesiapan psikologis dalam berwirausaha setelah mahasiswa lulus dari perguruan  tinggi.  Kuisioner  berisikan  59  item pertanyaan untuk mengukur setiap responden pada 8 parameter  psikologi.  Setiap  pertanyaan  dijawab menggunakan  skala  Likert  lima  poin,  yaitu:  Sangat Tidak  Setuju  (1),  Tidak  Setuju  (2),  Ragu-ragu  (3), Setuju (4), dan Sangat Setuju (5).
b. Pengolahan data
Langkah awal yang dilakukan dalam pengolahan  data  adalah  memverifikasi  data  untuk memastikan  tidak  ada  jawaban  yang  kosong  atau terlewati.  selanjutnya  menentukan  skoring  dari setiap parameter berdasarkan nilai skor dari jawaban responden.  Setelah  skor  diperoleh  dilakukan penentuan  kategorisasi  setiap  parameter.  Norma kategorisasi  parameter  yang  digunakan  berpedoman pada  norma  kategorisasi  yang  disusun  oleh Azwar[16], dalam 5 (lima) kategori diagnosis, yaitu: sangat  rendah,  rendah,  sedang,  tinggi  dan  sangat tinggi.  Skala  norma  kategorisasi  ini  mengacu  pada Tabel 2.
Tabel  2. Skala Norma Kategorisasi Kategorisasi Norma Kategorisasi Sangat Rendah X ≤ μ – 1.5σ Rendah μ – 1.5σ < X ≤ μ – 0.5σ Sedang μ – 0.5σ < X ≤ μ + 0.5σ Tinggi μ + 0.5σ < X ≤ μ + 1.5σ Sangat Tinggi X > μ + 1.5σ
dengan  X  adalah  skor  parameter,  µ(means) adalah  nilai  rata-rata  teoritis  dari  skor  maksimum dan  minimum  dan  σ(standar  deviasi)  adalah  luas jarak  rentang  yang  dibagi  dalam  6  satuan  deviasi sebaran.
Berdasarkan  skala  likert  lima  poin  yang digunakan  untuk  menjawab  item  pertanyaan,  maka skor  minimum  dan  maksimum  yang  diperoleh  dari setiap  parameter  instrument  EPR  digunakan  untuk memperoleh  nilai  µ(means)  dan  nilai  σ(standar deviasi) seperti terlihat pada Tabel 3.
Tabel  3. Deskripsi Data Penelitian Parameter X min X max µ ( Mean) σ ( Sd) Personal Knowledge 10 50 30 6.7 Personal Adversity 13 65 26 8.67 Commited Certain Action 8 40 24 5.33 Willingness to learn 8 40 24 5.33 Personal Relationship to Others 8 40 24 5.33 Personal growth 6 30 18 4 Passion Achieved 3 15 9 2
Related Person Support 3 15 9 2
Pada  parameter  Personal  knowledge  terdapat 10 item pertanyaan, maka skor minimum (x min): 1 x  10  =  10;  skor  maksimum  (x  max):  5  x  10  =  50; nilai  mean  teoritis  (nilai  µ)  :  (50+10)/2  =  30;  dan standar  deviasi  (σ  /  sd)  :  (50-10)/6  =  6.7. Perhitungan  yang  sama  dilakukan  pada  parameter yang lain.
Dengan  mengacu  pada  Tabel  2  dan  Tabel  3, maka  rentang  skor  untuk  kategorisasi  pada parameter  Personal  Knowledge  terlihat  pada  Tabel 4.
Tabel  4. Skor Kategorisasi pada Parameter Personal Knowledge Kategorisasi Norma Kategorisasi Rentang Skor Sangat Rendah X ≤ μ – 1.5σ X ≤ 20 Rendah μ – 1.5σ < X ≤ μ – 0.5σ 20 < X ≤ 26.67 Sedang μ – 0.5σ < X ≤ μ + 0.5σ 26.67 < X ≤ 33.33 Tinggi μ + 0.5σ < X ≤ μ + 1.5σ 33.33 < X ≤ 40 Sangat Tinggi X > μ + 1.5σ X > 40
Tingkat  kategori  sangat  rendah  diperoleh  jika skor  kecil  sama  20,  kategori  “rendah”  dengan  skor diantara 20 dan 26.67, kategori sedang berada antara skor  26.67  dan  33.33,  kategori  tinggi  dengan  skor antara  33.33  dan  40,  dan  kategori  sangat  tinggi diatas skor 40.
Rentang skor untuk kategorisasi pada parameter  Personal  Adversity  dengan  acuan  nilai mean  =  26  dan  standar  deviasi  =8.67  adalah  seperti yang terlihat pada Tabel 5.
Tabel  5. Skor Kategorisasi pada Parameter Personal Adversity Kategorisasi Norma Kategorisasi Rentang Skor Sangat Rendah X ≤ μ – 1.5σ X ≤ 26 Rendah μ – 1.5σ < X ≤ μ – 0.5σ 26 < X ≤ 34.67 Sedang μ – 0.5σ < X ≤ μ + 0.5σ 34.67 < X ≤ 43.33 Tinggi μ + 0.5σ < X ≤ μ + 1.5σ 43.33 < X ≤ 52 Sangat Tinggi X > μ + 1.5σ X > 52
Tingkat  kategori  sangat  rendah  diperoleh  jika skor  kecil  sama  26,  kategori  “rendah”  dengan  skor diantara 26 dan 34.67, kategori sedang berada antara skor  34.67  dan  43.33,  kategori  tinggi  dengan  skor antara  43.33  dan  52,  dan  kategori  sangat  tinggi diatas skor 52.
Pada parameter Commited Certain rentang skor kategorisasi yang diperoleh dengan acuan nilai mean =  24  dan  standar  deviasi  =  5.33  terlihat  pada  Tabel 6.
Tabel  6. Skor Kategorisasi pada Parameter Commited Certain Action Kategorisasi Norma Kategorisasi Rentang Skor Sangat Rendah X ≤ μ – 1.5σ X ≤ 16 Rendah μ – 1.5σ < X ≤ μ – 0.5σ 16 < X ≤ 21.33 Sedang μ – 0.5σ < X ≤ μ + 0.5σ 21.33 < X ≤ 26.67 Tinggi μ + 0.5σ < X ≤ μ + 1.5σ 26.67 < X ≤ 32 Sangat Tinggi X > μ + 1.5σ X > 32
Tingkat  kategori  sangat  rendah  diperoleh  jika skor  kecil  sama  16,  kategori  “rendah”  dengan  skor diantara 16 dan 21.33, kategori sedang berada antara skor  21.33  dan  26.67,  kategori  tinggi  dengan  skor
antara  26.67  dan  32,  dan  kategori  sangat  tinggi diatas skor 32.
Selanjutnya  pada  parameter  Willingness  to Learn  rentang  skor  kategorisasi  yang  diperoleh dengan acuan nilai mean = 24 dan standar deviasi = 5.33 terlihat pada Tabel 7.
Tabel  7. Skor Kategorisasi pada Parameter Willingness to Learn
Kategorisasi Norma Kategorisasi Rentang Skor Sangat Rendah X ≤ μ – 1.5σ X ≤ 16 Rendah μ – 1.5σ < X ≤ μ – 0.5σ 16 < X ≤ 21.33 Sedang μ – 0.5σ < X ≤ μ + 0.5σ 21.33 < X ≤ 26.67 Tinggi μ + 0.5σ < X ≤ μ + 1.5σ 26.67 < X ≤ 32 Sangat Tinggi X > μ + 1.5σ X > 32
Tingkat  kategori  sangat  rendah  diperoleh  jika skor  kecil  sama  16,  kategori  “rendah”  dengan  skor diantara 16 dan 21.33, kategori sedang berada antara skor  21.33  dan  26.67,  kategori  tinggi  dengan  skor antara  26.67  dan  32,  dan  kategori  sangat  tinggi diatas skor 32.
Berikut  pada  parameter  Personal  Relationship to  Others  rentang  skor  kategorisasi  yang  diperoleh dengan acuan nilai mean = 24 dan standar deviasi = 5.33 terlihat pada Tabel 8.
Tabel  8. Skor Kategorisasi pada Parameter Personal Relationship
to Others Kategorisasi Norma Kategorisasi Rentang Skor Sangat Rendah X ≤ μ – 1.5σ X ≤ 16 Rendah μ – 1.5σ < X ≤ μ – 0.5σ 16 < X ≤ 21.33 Sedang μ – 0.5σ < X ≤ μ + 0.5σ 21.33 < X ≤ 26.67 Tinggi μ + 0.5σ < X ≤ μ + 1.5σ 26.67 < X ≤ 32 Sangat Tinggi X > μ + 1.5σ X > 32
Skor  dibawah  16  berada  pada  tingkat  kategori sangat  rendah,  skor  antara  16  dan  21.33  ditingkat rendah,  skor  21.33  sampai  26.67  berada  ditingkat sedang,  antara  26.67  dan  32  berada  ditingkat  tinggi dan diatas skor 32 berada ditingkat sangat tinggi.
Parameter  Personal  Grow  dengan  6  (enam) item pertanyaan maka diperoleh nilai mean = 18 dan standar  deviasi  =  4.  Rentang  skor  kategorisasi  yang diperoleh terlihat pada Tabel 9
Tabel  9. Skor Kategorisasi pada Parameter Personal Growth Kategorisasi Norma Kategorisasi Rentang Skor Sangat Rendah X ≤ μ – 1.5σ X ≤ 12 Rendah μ – 1.5σ < X ≤ μ – 0.5σ 12 < X ≤ 16 Sedang μ – 0.5σ < X ≤ μ + 0.5σ 16 < X ≤ 20 Tinggi μ + 0.5σ < X ≤ μ + 1.5σ 20 < X ≤ 24 Sangat Tinggi X > μ + 1.5σ X > 24
Skor  dibawah  12  berada  pada  tingkat  kategori sangat  rendah,  skor  antara  12  dan  16  ditingkat rendah,  skor  16  sampai  20  berada  ditingkat  sedang, antara  20  dan  24  berada  ditingkat  tinggi  dan  diatas skor 24 berada ditingkat sangat tinggi.
Pada parameter Personal Achieve dan parameter  Related  Person  Support  masing-masing terdapat  3  (tiga)  item  pertanyaan  dengan  nilai  mean =  9  dan  standar  deviasi  =  2.  Rentang  skor kategorisasi  yang  diperoleh  terlihat  pada  Tabel  10 dan Tabel 11
Tabel 10. Skor Kategorisasi pada Parameter Personal Achieve Kategorisasi Norma Kategorisasi Rentang Skor Sangat Rendah X ≤ μ – 1.5σ X ≤ 6 Rendah μ – 1.5σ < X ≤ μ – 0.5σ 6 < X ≤ 8 Sedang μ – 0.5σ < X ≤ μ + 0.5σ 8 < X ≤ 10 Tinggi μ + 0.5σ < X ≤ μ + 1.5σ 10 < X ≤ 12 Sangat Tinggi X > μ + 1.5σ X > 12 Tabel 11. Skor Kategorisasi pada Parameter Related Person Support Kategorisasi Norma Kategorisasi Rentang Skor Sangat Rendah X ≤ μ – 1.5σ X ≤ 6 Rendah μ – 1.5σ < X ≤ μ – 0.5σ 6 < X ≤ 8 Sedang μ – 0.5σ < X ≤ μ + 0.5σ 8 < X ≤ 10 Tinggi μ + 0.5σ < X ≤ μ + 1.5σ 10 < X ≤ 12 Sangat Tinggi X > μ + 1.5σ X > 12
Skor  dibawah  6  berada  pada  tingkat  kategori sangat  rendah, skor antara 6 dan 8 ditingkat rendah, skor 8 sampai 10 berada ditingkat sedang, antara 10 dan  12  berada  ditingkat  tinggi  dan  diatas  skor  12 berada ditingkat sangat tinggi
Setelah  skor  dan  kategorisasi  setiap  parameter diperoleh,  kemudian  dilanjutkan  untuk  menghitung total  skor  output  prediksi  dan  menentukan kategorisasi  output  menggunakan  norma  kategori  4 tingkat, terlihat pada Tabel 12.
Tabel  12. Skor Kategorisasi pada Output Prediksi Kategorisasi Norma Kategorisasi Rentang Skor Tidak Siap X ≤ μ – 1σ X ≤ 138 Diberi Pelatihan μ – 1σ < X ≤ μ 138 < X ≤ 177 Direkomendasikan μ < X ≤ μ + 1σ 177 < X ≤ 216 Siap berwirausaha X > μ + 1σ X > 216
Data  yang  diperoleh  sebanyak  604  data ditentukan  kategorisasi  setiap  parameter  dan  output prediksinya sesuai rentang skor yang diperoleh.
c. Pemrosesan Model
Model machine learning yang dapat digunakan dalam  menemukan  pola  data,  salah  satunya  adalah decision  tree.  Decision  tree  adalah  algoritma  yang umum digunakan untuk mengambil sebuah keputusan  [19].  Decision  tree  merupakan  algoritma yang  baik  digunakan  untuk  klasifikasi  atau  prediksi [20].  Decision  tree  adalah  metode  klasifikasi  yang melibatkan  konstruksi  pohon  keputusan  yang  terdiri dari  node  keputusan  yang  dihubungkan  dengan cabang-cabang  dari  simpul  akar  (root  node)  sampai ke  node  daun  (leaf  node)[21].  Algoritma  decision tree  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah algoritma ID3.
Konsep  entropi  digunakan  untuk  menentukan atribut  mana  yang  menjadi  root  node  dan  branch node  pada  pohon  keputusan,  Atribut  dengan  nilai information gian tertinggi akan terpilih sebagai node pada  decision  tree  yang  dibentuk.  Kemudian menentukan atribut yang akan menjadi internal node untuk  setiap  cabang  dari  parent  node,  dan  membuat leaf  node  (simpul  keputusan)  ketika  pemilihan atribut tidak dapat digunakan lagi.
Dari  model  decision  tree  yang  terbentuk  akan dilakukan proses pembentukan decision rules model.
Pembentukan  rules  dilakukan  dengan  menelusuri root  node melaui branch node hingga mencapai  leaf node.  Gambar  4  menunjukkan  alur  kalkulasi  pada algoritma ID3.

## Gambar 4. Alur Kalkulasi ID3
Persamaan  yang  digunakan  dalam  algoritma ID3 ini meliputi:
1) Perhitungan Nilai Entropy
Entropi  digunakan  sebagai  parameter  untuk mengukur  heterogenitas  (keragaman)  suatu  sampel data.  Semakin  kecil  nilai  Entropy,  semakin  baik digunakan  dalam  mengekstraksi  kelas.  Nilai  entropi ditentukan dengan persamaan:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   ∑ −(𝑃 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 𝑖) 𝑛 𝑖=1 (1)
dengan  Pi  menyatakan  proposi  kelas  ke-i  pada output.
2) Perhitungan Nilai Information Gian
Nilai  yang  diperoleh  dari  perhitungan  entropi masih  belum  asli  tetapi  pengukuran  efektivitas atribut  dalam  mengklasifikasikan  data  latih  dapat ditentukan  oleh  informasi  yang  telah  diperoleh, Information gian diperoleh dengan persamaan:
𝐺𝑖𝑎𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) 𝑛 𝑖=1
(2)
dimana S adalah kumpulan data pelatihan, A adalah atribut, n adalah jumlah partisi dalam atribut A, dan Si adalah jumlah partisi ke-i.
d. Validasi Model
Validitas  model  untuk  mengetahui  kinerja  dari model  machine  learning  yang  dihasilkan.  Untuk evaluasi  model  dari  decision  tree,  digunakan 4(empat)  jenis  evaluasi,  yaitu:  precision, recall,  dan accuracy.  Pengukuran  menggunakan  Confusion Matrix  dengan  tabel  yang  ditampilkan  pada  Tabel 13.
abel  13. Confusion Matrix Kelas Terklasifikasi Positif Terklasifikasi Negatif Positif TP FN Negatif FP TN
Untuk  menghitung  precision,  recall,  dan accuracy menggunakan persamaan (3), (4), (5).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
(4)
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑃 (5)
Confusion  matrix  sangat  berguna  untuk menganalisis  kualitas  model  klasifikasi  dalam mengenali tuple-tuple dari kelas yang ada. TP (True Positive)  dan  TN  (True  Negative)  menyatakan model  klasifikasi  mengenali  tuple  dengan  benar, dimana TP adalah data positif yang diprediksi benar, TN  adalah  data  negative  yang  diprediksi  benar. Sebaliknya  FP  (False  Positive)  dan  FN  (False Negative) menyatakan model klasifikasi salah dalam mengenali  tuple.  FP  adalah  data  negative  namun diprediksi  sebagai  data  positif,  FN  adalah  data positif namun diprediksi sebagai data negative.
Accuracy  atau  tingkat  pengenalan  menyatakan persentasse  dari  jumlah  tuple  dalam  data  uji  yang diklasifikasikan dengan benar oleh model klasifikasi.  Precision  adalah  ukuran  kepastian,  yaitu berapa  persentase  tuple  dilabeli  sebagai  positif adalah  benar  pada  kenyataanya.  Recall  adalah ukuran  kelengkapan,  yaitu  berapa  persentase  tuple positif yang dilabeli sebagai positif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menerapkan pendekatan machine learning  dengan  menggunakan  algoritma  decision tree  ID3,  dimana  data  yang  digunakan  adalah  data yang didapatkan dari hasil kuisioner yang disebarkan  kepada  mahasiswa  yang  berasal  dari perguruan  tinggi  di  wilayah  Riau  dan  mendapatkan 604  data  valid.  Alat  bantu  yang  dipilih  penulis dalam  membentuk  decision  tree  menggunakan RapidMiner.

## 3.1. Proses Pengolahan Data
Data kuisioner yang sudah terkumpul sebanyak 604  data,  selanjutnya  diolah  untuk  diskoring berdasarkan  nilai  skala  dari  jawaban  responden. Data skoring kuisioner terlihat pada Gambar 2:
Gambar 2. Data Skoring Kuisioner
Data skoring kuisioner kemudian akan dilakukan  kategorisasi  setiap  parameter  dengan mengacu  pada  skala  norma  kategorisasi  di  Tabel  2. Hasil  kategorisasi  setiap  parameter  dapat  dilihat pada  Gambar  3.  Data  inilah  selanjutnya  digunakan pada tahap pembentukan model machine learning.
Gambar 3. Data Hasil Kategorisasi
3.2. Proses Pemodelan Decision Tree
Pembentukan decision  tree menggunakan algoritma  ID3  dengan  melibatkan  2  teknik  yang berbeda.  Pada  penelitian  ini  diuji  2  teknik  sebagai perbandingan,  khususnya  dari  sisi  akurasi.  Model pertama  dibuat  sebuah  decision  tree  dengan  teknik unpruning ,  model  kedua  menggunakan  teknik pruning .
Dengan  menggunakan  data  training  sebanyak 604, decision  tree  model  pruning yang  terbentuk menghasilkan  180 decision  rules dengan  node  akar yang terpilih pada parameter “ Willingness to Learn ”. Susunan decision rules yang dihasilkan dari decision tree pruning dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Decision Rule dari Decision Tree Prunning
Gambar 6. Decision Rule dari Decision Tree Unprunning
Berdasarkan  Gambar  6,  decision  tree  model unpruning menghasilkan 121 rules dengan node akar yang terpilih juga sama pada parameter “Willingness to Learn”.

## 3.3. Proses Validasi Model Decision Tree
Bagian ini menjelaskan pengujian decision tree dengan teknik unpruning dan teknik pruning . Setiap model dilakukan pengujian dengan skenario: 1) Use
Training  Test yaitu  mengevaluasi  seberapa  baik algoritma  mampu  memprediksi  kelas dari  instance setelah  dilakukan  pelatihan,  dimana  data  uji  yang digunakan sama dengan data pelatihan,  2) Percentage Split yaitu mengevaluasi  seberapa  baik algoritma    mampu    memprediksi    data,  dimana jumlah  data  pelatihan  dan  data  uji  dibagi  sesuai persentase yang digunakan.

## 1. Perbandingan  Decision  Tree  Pruned  dan Unpruned pada Mode Use Training Test
Pada    mode  ini  dilakukan  pengujian  dengan data    set    sejumlah    404,  504  dan  604    data    akan dijadikan   data  training  dan  data  testing.  Hasil  dari mode  pengujian  diharapkan  akan  mencapai  nilai tingkat  akurasi  yang  besar  hingga  mencapai  100%, dikarenakan  data  pelatihan  dan  data  uji  yang digunakan  adalah data yang sama. Hasil dari  mode pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel  14. Hasil Perbandingan Pruned dan Unpruned Tree pada Mode Use Training Test Tree Jml Sampel Akurasi (%) Recall (%) Precis io (%) Pruned 604 99.50 99.69 99.72 504 99.50 99.69 99.72 404 99.26 99.56 99.55 Unpruned 604 89.11 81.56 88.57 504 91.09 85.41 88.35 404 90.35 85.51 87.28
Pada  Tabel  14  memperlihatkan  bahwa  model decision  tree  yang  telah  mengalami  pemangkasan ( pruning )  menghasilkan  nilai  akurasi,  recall  dan precision  yang  lebih  baik.  Dimana  hampir  semua data  terprediksi  secara  tepat  dengan  nilai  akurasi diatas  99%.  Begitu  juga  halnya  dengan  nilai recall dan precision .
2. Perbandingan  Decision  Tree  Pruned  dan Unpruned    pada  pengujian  Mode  Percentage Split
Pada  mode  ini  dilakukan  pengujian  dengan data  set    sebanyak  404,  504  dan  604  dengan  split data  training  sebesar  90%  dan  80%  dari  data  set. Hasil  dari  pengujian  mode  ini  seperti  terlihat  pada Tabel 15.
Dari  Tabel  15  menunjukkan  pada  model decision  tree  yang  mengalami pruned ,  tingkat akurasi,  recall  dan  precision  lebih  tinggi  pada kondisi  split  data  90%  dibandingkan  menggunakan split  data  80%.  Dari  pengujian  diperoleh  rata-rata tingkat  akurasi  pada  decision  tree  pruned  adalah 82.87%  sedangkan  pada  decision  tree  unpruned adalah 80.38%.
Nesi Syafitri, dkk, Machine Learning Untuk Membuat Model Decision Tree … 387
Tabel  15. Hasil Perbandingan Pruned dan Unpruned Tree pada Mode Percentage Split Tree Jml Sam ple Split Data Training (%) Akurasi (%) Recall (%) Precisi on (%) Pruned 604 90 83.61 77.37 71.61 80 79.17 53.11 54.92 504 90 88.24 87.22 86.02 80 87.00 63.51 64.73 404 90 80.49 82.99 82.99 80 78.75 59.26 59.00 Unpruned 604 90 80.33 75.76 78.27 80 81.67 55.08 59.38 504 90 82.35 84.06 81.60 80 80.00 59.54 58.37 404 90 82.93 87.15 84.55 80 75.00 58.49 54.22

## 4. DISKUSI
Penelitian  ini  dibuat  berdasarkan  pengalaman peneliti  sebelumnya  yang  sudah  pernah  melakukan penelitian yang menghasilkan beberapa sumber teori hasil atau analisis.
Pada  penelitian  terdahulu  oleh  Mohammad Naufala Bairat, Roswan Latuconsina, Casi Setianingsih  dengan  judul  ”Perancangan  dan Implementasi  Tes  Psikologi  Myers-Briggs  type Indicator  (MBTI)  Berbasis  Komputer  Dengan Metode Decision Tree”. Tes psikologi Myers-Briggs Type  Indicator  (MBTI)  yang  berfungsi  untuk mengetahui kecerdasan individu dan tipe kepribadian  seseorang  melalui  beberapa  aspek  pada Myers-Briggs Type Indicator (MBTI). Penelitian ini membahas  tentang  perancangan  dan  implementasi tes  psikologi  berbasis  komputer  yang  berdasarkan pada teori kepribadian Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) dengan menggunakan metode Decision Tree sebagai  pengambilan  keputusan  penilaian  tes.  Hasil pengujian  akhir  yang  dilakukan  nilai  akurasi  yang didapat  dari  metode  decision  tree  sesuai  dataset adalah  50%.  Aplikasi  tersebut  mendapatkan  100% dari  total  6  pengujian  alpha  dan  58,6%  dari pengujian usability[22].
Suryadi  Syamsu,  Muhajirin  dan  Nyoman  Suta Wijaya  dengan  judul  ”  Rules  Generation  untuk Klasifikasi  Data  Bakat  dan  Minat  Berdasarkan Rumpun Ilmu Dengan Decision Tree”, Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi dan mengimplementasikan  Rules  Generation  untuk klasifikasi data bakat dan minat berdasarkan rumpun ilmu  dengan  decision  tree.  Data  ini  diperoleh melalui  penelitian  dalam  bentuk  kuesioner  pada objek penelitian dan pustaka. Data dianalisa dengan data  bakat  dan  minat  yang  berasal  dari  ilmu psikologi  ialah  Tes  IST  (Intelligenz  Struktur  Test) merupakan salah satu  tes psikologi  untuk  mengukur tingkat  intelegensi  seseorang.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa Implementasi Rules Generation terhadap Decision Tree (RGFDT) penelitian tentang penentuan  jurusan  seseorang  yang  menggunakan algoritma  C4.5  dapat  mengatasi  cabang-cabang pohon  keputusan  yang  tidak  relevan  menjadi
relevan,  sehingga  dalam  mengimplementasi  ke dalam  bahasa  pemrograman  dapat  lebih  mudah diterjemahkan.,  dan  aplikasi  tes  bakat  dan  minat dapat  berjalan  dengan  baik  dan  memudahkan responden  dalam  melakukan  tes  bakat  dan  minat dengan mudah[23].
M  A  Abdillah,  Arief  Setyanto,  Sudarmawan dengan  judul  ”  Implementasi  Decision  Tree Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Kesuksesan Pendidikan  Karakter”.  Perancanangan  kurikulum Pendidikan  Karakter  dalam  sistem  pendidikan  di Indonesia,  adalah  sesuatu  hal  yang  baru  dan  belum banyak  dikaji  dalam  penelitian  Educational  Data Mining  (EDM).  Sebagian  besar  penelitian  dalam ranah  EDM  masih  menggunakan  faktor  kognitif dalam  penilaiannya,  berbeda  dengan  pendidikan karakter  yang  lebih  berorientasi  kepada  pengajaran nilai-nilai  karakter,  serta  mempertimbangkan  latar belakang  peserta  didik.  Oleh  karena  itu,  diperlukan cara  atau  metode  untuk  mengidentifikasi  calon peserta  didik,  serta  memprediksi  kesuksesannya dalam  sistem  pendidikan  karakter.  Algoritma  C4.5 dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  dan klasifikasi  terhadap  calon  siswa  dengan  cara membuat  pohon  keputusan  berdasarkan  data-data yang  sudah  ada  dan  melakukan  prediksi  terhadap calon  siswa  baru,  dalam  penelitian  ini  peneliti menggunakan  data  mahasiswa  Unires  Yogyakarta sebagai objek penelitian. Dengan penelitian ini, juga diharapkan  dapat  diketahui  tingkat  akurasi  Decision Tree  Algoritma  C.45  dalam  mengukur  pengaruh atribut-atribut latar belakang siswa tersebut terhadap kesuksesan  pendidikan  karakter,  sehingga  akan diketahui  apakah  Decision  Tree  Algoritma  C.45 memenuhi  aspek  reliabilitas  dan  validitas  sebagai alat ukur kesuksesan pendidikan karakter. Dari hasil pengukuran,  diketahui  bahwa  kombinasi  atribut Bidang  Bahasa  dan  Sosial,  Latar  belakang pendidikan  agama  dan  orang  tua  yang  menjadi seorang  pendidik/guru,  serta  kemampuan  untuk membaca  Al-Qur’an  berkorelasi  positif  terhadap kesuksesan  pendidikan  karakter.  Nilai  accuracy sebesar  60,91%,  menunjukkan  bahwa  algoritma decision tree C4.5 layak digunakan untuk melakukan prediksi  tingkat  kesuksesan  pada  pendidikan karakter[24].

## 5. KESIMPULAN
Tujuan dilakukan penelitian ini untuk menemukan  decision  rule  terbaik  dari  decision  tree model  yang  memiliki  tingkat    akurasi    lebih  baik. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini menunjukan decision  tree  model  prunning memiliki tingkat  akurasi  99.5%,  nilai  recall  99.69%  dan  nilai precision  99.72%.  Sedangkan decision  tree  model unprunning memiliki  tingkat  akurasi  89.11%,  nilai recall 81.56% dan nilai precision 88.57%. Dari hasil penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa decision  tree model  prunning menghasilkan  nilai    akurasi    yang lebih  tinggi  dari  pada decision  tree  model
unprunning .  Dari decision  tree  model  prunning diperoleh  180  decision  rules,  sedangkan decision tree model unprunning menghasilkan 121 rules. Dari hasil  kesimpulan  yang  didapat,  maka  decision  rule model  yang  terbentuk  dapat  digunakan  untuk pengembangan  Alat/aplikasi  konseling  berbasis  AI nantinya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  banyak kepada Universitas Islam Riau yang telah mendanai penelitian  dan  publikasi  ini,  serta  terima  kasih  atas Kerjasama  dan  bantuan  tim  peneliti  yang  terlibat dalam penyelesaian penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Farradinna and T. N. Fadhlia,
“Entrepreneurial  personality  in  predicting self-regulation on small and medium business entrepreneurs  in  pekanbaru,  riau,  indonesia,”
J.  Mgt.  Mkt.  Rev. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  34–39, 2018.
[2] S.  Farradinna,  T.  N.  Fadhlia,  and  D. Azmansyah,
“Psychological resilience
predicted  by  personality  traits,  locus  of control and self-regulation of young entrepreneurs  in  Pekanbaru,” Glob.  J.  Bus. Soc. Sci. Rev. , vol. 7, no. 1, p. 1, 2019.
[3] W.  Rokhman  and  F.  Ahamed,  “The  role  of social and psychological factors on entrepreneurial  intention  among  Islamic college  students  in  Indonesia,” Entrep.  Bus. Econ. Rev. , vol. 3, no. 1, p. 30, 2015.
[4] C.  Xu  and  Z.  Zhang,  “The  Effect  of  Law
Students  in  Entrepreneurial  Psychology Under the Artificial Intelligence
Technology,” Front.  Psychol. ,  vol.  12,  p. 731713, 2021.
[5] T.  Goto,  C.  A.  Camargo,  M.  K.  Faridi,  R.  J.
Freishtat,  and  K.  Hasegawa,  “Machine learning–based prediction of clinical outcomes  for  children  during  emergency department triage,” JAMA Netw. open , vol. 2, no. 1, pp. e186937–e186937, 2019.
[6] W.  Bleidorn  and  C.  J.  Hopwood,  “Using machine  learning  to  advance  personality assessment  and  theory,” Personal.  Soc. Psychol.  Rev. ,  vol.  23,  no.  2,  pp.  190–203, 2019.
[7] R.  Alharthi,  B.  Guthier,  and  A.  El  Saddik, “Recognizing  human  needs  during  critical events  using  machine  learning  powered psychology-based framework,” IEEE Access , vol. 6, pp. 58737–58753, 2018.
[8] M.  Savci,  A.  Tekin,  and  J.  D.  Elhai, “Prediction  of  problematic  social  media  use (PSU)  using  machine  learning  approaches,”
Curr. Psychol. , pp. 1–10, 2020.
[9] J.  D.  Elhai  and  C.  Montag,  “The compatibility  of  theoretical  frameworks  with machine  learning  analyses  in  psychological research,” Curr.  Opin.  Psychol. ,  vol.  36,  pp. 83–88, 2020.
[10] J.  D.  Elhai,  H.  Yang,  D.  Rozgonjuk,  and  C. Montag,  “Using  machine  learning  to  model problematic  smartphone  use  severity:  The significant  role  of  fear  of  missing  out,”
Addict. Behav. , vol. 103, p. 106261, 2020.
[11] M.  H.  Afzali et  al. ,  “Machine‐learning
prediction  of  adolescent  alcohol  use:  A cross‐study, cross‐cultural validation,”
Addiction , vol. 114, no. 4, pp. 662–671, 2019.
[12] R.  Dave,  K.  Sargeant,  M.  Vanamala,  and  N. Seliya,  “Review  on  Psychology  Research Based on Artificial Intelligence Methodologies,” J.  Comput.  Commun. ,  vol. 10, no. 5, pp. 113–130, 2022.
[13] R. Jacobucci, A. K. Littlefield, A. J. Millner, E.  Kleiman,  and  D.  Steinley,  “Pairing machine  learning  and  clinical  psychology: how  you  evaluate  predictive  performance matters,” 2020.
[14] D. B. Dwyer, P. Falkai, and N. Koutsouleris, “Machine  learning  approaches  for  clinical psychology and psychiatry,” Annu. Rev. Clin.
Psychol. , vol. 14, pp. 91–118, 2018.
[15] A. Lavecchia, “Machine-learning  approaches in drug discovery: methods and applications,” Drug Discov. Today , vol. 20, no. 3, pp. 318– 331, 2015.
[16] Z.-H.  Zhou, Machine  learning .  Springer Nature, 2021.
[17] B.  Mahesh,  “Machine  learning  algorithms-a review,” Int.  J.  Sci.  Res.  (IJSR).[Internet] , vol. 9, pp. 381–386, 2020.
[18] A.  Venkatasubramaniam,  J.  Wolfson,  N. Mitchell, T. Barnes, M. JaKa, and S. French, “Decision trees in epidemiological research,” Emerg. Themes Epidemiol. , vol. 14, no. 1, pp. 1–12, 2017.
[19] F.  Y.  Pamuji  and  V.  P.  Ramadhan, “Komparasi  Algoritma  Random  Forest  dan Decision Tree untuk Memprediksi Keberhasilan  Immunotheraphy,” J.  Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 46–50, 2021.
[20] U.  I.  Lestari,  A.  Y.  Nadhiroh,  and  C.  Novia,
“Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor Untuk Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi  Penyakit  Diabetes  Melitus,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.
Informasi) ,  vol.  8,  no.  4,  pp.  2071–2082, 2021.
[21] E.  Muningsih,  “Kombinasi  Metode  K-Means Dan  Decision  Tree  Dengan  Perbandingan Kriteria  Dan  Split  Data,” J.  Teknoinfo ,  vol. 16, no. 1, pp. 113–118, 2022.
[22]  A.  R.  Rabbani,  M.  Nasrun,  and  C.
Setianingsih, “Perancangan Dan Implementasi  Tes  Psikologi  Myers-briggs Type  Indicator  Berbasis  Komputer  Dengan Metode NaÃ¯
ve Bayes Sebagai Pengambilan Keputusan,” eProceedings Eng. , vol. 7, no. 1, 2020.
[23] S.  Syamsu,  M.  Muhajirin,  and  N. S.  Wijaya, “Rules  Generation  Untuk  Klasifikasi  Data Bakat  dan  Minat  Berdasarkan  Rumpun  Ilmu Dengan Decision Tree,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 40–51, 2019.
[24] M.  A.  Abdillah,  A.  Setyanto,  and  S. Sudarmawan,  “Implementasi  Decision  Tree Algoritma C4. 5 Untuk Memprediksi Kesuksesan  Pendidikan  Karakter,” Respati , vol. 15, no. 2, pp. 59–69, 2020.