## ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI BIMBINGAN SISWA BERDASARKAN TIPOLOGI HIPPOCRATES-GALENUS
Boy Sandy Dwi Nugraha.H 1) , Sarjon Defit 2) , Gunadi Widi Nurcahyo 3)
Informatika
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK Padang E-mail : aboysandy@gmail.com 1)
The type of personality possessed by a student belived affect their behavior, whether positively or negatively, and if left unattended, it will harm the student. Student guidance is necessary to provide appropriate guidance for the student. This study aims to predict student guidance based on personality by using student data at SMP 1 Negeri Tembilahan. The data collection process was obtained from the BK teacher at SMPN 1 Tembilahan for grade 8 and grade 7. Grade 8 will be used as training data and grade 7 will be used as testing data. 5 parameters were selected for the prediction process and 1 label as the target class. The method used is the C4.5 algorithm to build a decision tree and obtain prediction rules. The results of the study were obtained using Confusion Matrix testing with a prediction accuracy rate of 70%. The ultimate goal of the student guidance prediction process is to have a higher percentage of "Yes" (need guidance) than "No" (don't need guidance) in the prediction results. Therefore, it can be stated that the prediction process model with the C4.5 algorithm is suitable for determining good decision-making results in terms of prediction, and the researcher hopes that after obtaining these results, the BK teacher at SMPN 1 Tembilahan can provide guidance as soon as possible and provide necessary guidance to students who need it.
Keywords : C4.5,Confussion Matrix, Data Mining, Personality, Prediction, Students

## Intisari
Jenis kepribadian yang dimiliki seorang siswa diyakini akan mempengaruhi prilakunya baik dalam hal positif atau negatif yang apabila dibiarkan akan merugikan siswa tersebut. Bimbingan siswa perlu dilakukan untuk memberikan arahan yang sesuai untuk siswa tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi bimbingan siswa berdasarkan kepribadian dengan menggunakan data siswa di SMP 1 Negeri Tembilahan, proses pengumpulan data didapatkan dari guru BK di SMPN 1 Tembilahan untuk kelas 8 dan kelas 7. Kelas 8 akan digunakan sebagai data latih dan kelas 7 digunakan sebagai data uji. 5 parameter dipilih untuk proses prediksi dan 1 label sebagai kelas target. Metode yang digunakan adalah Alogritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan dan mendapatkan rule-rule prediksi, Hasil penelitian dilakukan menggunakan pengujian Confussion Matrix dengan tingkat akurasi prediksi sebesar 70%. Tujuan akhir dari proses prediksi bimbingan siswa adalah hasil prediksi dengan persentasi Ya(perlu bimbingan) lebih besar dari Tidak(tidak perlu bimbingan), maka dapat dinyatakan model proses prediksi dengan Alogtima C4.5 layak digunakan sebagai penentetuan hasil keputusan yang baik dalam hal prediksi dan peneliti berharap setelah mendapatkan hasil tersebut diharapkan pihak Guru BK di SMPN 1 Tembilahan dapat melakukan proses bimbingan secepat mungkin dan memberikan bimbingan yang diperlukan oleh siswa yang membutuhkan.
Kata Kunci : C4.5, Confussion Matrix, Data Mining , Kepribadian, Prediksi, Siswa

## 1. PENDAHULUAN
Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah proses yang berfokus pada penggalian atau pencarian informasi yang berguna dari kumpulan data yang besar, prosesnya melibatkan pembersihan data, pengambilan sampel, penskalaan, pengelompokan dan lainya
untuk mendapatkan wawasan yang bermakna[1]. KDD memiliki tahapan di dalamnya yaitu Data Mining, kegiatan yang meliputi pengumpulan dan pemakain data historis dengan tujuan menemukan hubungan dalam set data berukuran besar[2]. Salah satu teknik pada Data mining adalah Prediksi. Prediksi sendiri memiliki arti peramalan atau perkiraan, dan menurut KBBI prediksi adalah
sebuah kegiatan untuk memprediksi, meramal, atau mempekirakan sesuatu dan prediksi bisa dipengaruhi oleh metode ilmiah atau hanya subjektif saja[3]. C4.5 adalah bagian dari kelompok algoritma Decision Tree Algoritma ini mempunyai input berupa training samples
dan samples . Training samples berupa data contoh yang akan digunakan untuk membangun sebuah tree yang telah diuji kebenarannya. Sedangkan samples merupakan field – field data yang nantinya akan digunakan sebagai parameter dalam melakukan prediksi data dalam penelitian ini[4]. Tipologi hipprocrates-galenus merupakan suatu pembelajaran ilmu tentang kepribadian, dalam tipologi tersebut dijelaskan bahwa karateristik kepribadian yang dimiliki manusia ada empat yaitu melankolis, sanguinis, plegmatis dan koleris[5]. Siswa SMP memiliki sifat dan kepribadian yang masih perlu bimbingan dalam proses pendewasaanya [6] dan apabila siswa tidak diberikan arahan yang sesuai maka siswa tersebut dapat merugikan dirinya sendiri di kemudian hari nanti, dalam lingkungan sekolah hal ini perlu ditangani khusus oleh tim sekolah atau guru yang bisa menangani hal tersebut seperti contohnya guru Bimbingan Konseling (BK)[7]. Untuk menangani hal ini data siswa dan kepribadianya diperlukan untuk melakukan prediksi bimbingan siswa, dan kepribadian siswa dapat ditentukan dengan memberikan beberapa pertanyaan psikologis pada siswa[8]. Beberapa penelitian menenai metode C4.5 telah dilakukan sebelumnya, di antaranya yaitu penelitian Yee dan Ma Ma (2020), penelitian ini menggunakan C4.5 untuk pengidentifikasian racun[9]. Penelitian oleh Elacio (2020) untuk mengukur kepuasan karyawan berdasarkan teori Herzberg menggunakan algoritma C4.5[10]. Penelitian yang dilakukan oleh Shamrat, 2021 melakukan penelitian untuk membandingkan peforma dari beberapa algortima Prediksi Data Mining salah satunya C4.5[11]. Penelitian Meilana (2021) untuk mengklasifikasikan kepribadian Hipocrates-Galenus [5]. Penelitian oleh Xuanyuan dan Yue (2020) menggunakan algoritma C4.5 untuk pelayanan ansuransi dan finansial[12], penelitian yang dilakukan oleh Dony Fahrudi mengkalisfikasikan kepribadian dengan C4.5 dan naïve bayes [13], Penelitian tentang pengoptimasian entrophy pada Algoritma C4.5 oleh Sekhar Reddy[14], prediksi penyakit diabetes dengan Algoritma
C4.5 oleh Sanni Ucha[15], lalu penelitian oleh
Panji Bimo mengkalsifikasikan pohon keputusan dengan algoritma C4.5[16], dan penelitian tentang klasifiksai gizi balita dengan algoritma C4.5 dan Swarm Optimization oleh Amanhy Akhyar[17], penelitian yang dilakukan oleh Aprianto Tumangor untuk memprediksi tingkat kemampuan anak[18], lalu penelitian untuk memprediksi kerusakan mesin ATM oleh Dahri Yani Hakim[19]. Setelah mendapatkan hasil penelitian ini pihak Guru BK di SMPN 1 Tembilahan dapat melakukan proses bimbingan secepat mungkin dan memberikan bimbingan yang diperlukan oleh siswa yang membutuhkan.

## 2. METODOLOGI
Dalam penelitian ini akan dibentuk dahulu suatu kerangka kerja penelitian. Kerangka kerja akan membantu dan memberikan proses apa saja dan apa yang akan dilakukan peneliti pada penelitiianya, Kerangka kerja penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian Langkah-langkah penerapan metode C4.5 untuk memprediksi bisa dilihat pada Gambar 2 flowchart alur C4.5 berikut beserta tahapan yang akan dilakukan pada penelitian ini.
Gambar 2. Alur Algoritma C4.5 1. Menetapkan data dan parameter
Data yang akan diprediksi adalah data yang sudah dibersihkan bebas dari data yang rusak, tidak konsisten, data yang kosong atau berbagai macam kerusakan pada data dan siap digunakan untuk proses prediksi. Selanjutnya data siswa ditetapkan parameter yang akan digunakan untuk prediksi serta parameter label atau kelas tujuan dari proses prediksi dan nilai- nilai dari atribut tersebut data siswa dan nilai kriteria yang akan digunakan dapat dilihat pada tabel 1. Tabel 1. Parameter Data Siswa No Nama Parameter Kriteria 1 Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan 2 Usia 12 Tahun 13 Tahun 14 Tahun 15 Tahun 16 Tahun 3 Finansial Mampu Tidak Mampu 4 Anggota Keluarga Lengkap Tidak Lengkap 5 Kepribadian Sanguinis Koleris Melankolis Plegmatis 6 Bimbingan Ya Tidak 2. Menghitung Entrophy dan Gain tertinggi
Proses pencarian Entrohpy dan Gain dilakukan untuk membentuk pohon keputsan dan mendapatkan rule yang akan digunakan uttuk memprediksi. Berikut adalah rumus mencari entrophy dan gain.
������ℎ� � = − �=1 � � � � � ��� 2 �(� � |�) (1)
dimana,
� � � � = proporsi kelas ke- i dalam data yang diproses di node s
� = jumlah nilai berbeda dalam data
untuk menghitung gain
���� �, � = � � − �=1 � � � � � × �(� � ) (2)
dengan ketentuan:
� � � � = proporsi nilai v muncul pada kelas dalam node s �(� � ) = entropy komposisi nilai v dari kelas ke- j dalam data ke- i di node s
� = jumlah nilai berbeda dalam node

## 3. Memastikan Parameter tidak ada lagi atau sama.
Dalam prosesnya untuk mengerahui proses perhitungan entrhopy dan gain itu sudah selesai atau berakhir adalah dengan beberapa tanda seperti parameter yang sudah habis atau nilai dari kriteria yang sudah sama berikut adalah contoh gambar 3 dan 4 dari proses pencarian yang sudah selesai.
Gambar 3. Parameter tidak ada lagi
Gambar parameter yang terakhir dan digunakan sebagai node akhir dari pohon keputusan
Gambar 4. Nilai Kriteria Sudah Sama
4. Kembali melakukan proses No.3 jika tahap No.4 belum terpenuhi.
5. Jika proses No.4 sudah terpenuhi dilanjutkan dengan membuat pohon keputusan berdasarkan Gain tertinggi.
6. Menetapkan cabang, akar dan daun dari pohon 7. Mengekstrak rule berdasarkan pohon keputusan yang sudah terbentuk.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Menghitung Gain dan Entrophy
Penelitian ini menggunakan data siswa kelas 7 dan kelas 8 pada tahun 2022,data yang sudah didapatkan akan dilakukan proses KDD yaitu cleaning setelah data siap data akan digunakan membangun pohon keputusan. Tahapan awal adalah dengan melakukan perhitungan untuk menentukan node pertama pada pohon keputusan Tabel 2. Perhitungan Node Awal Enthrophy Gain Total 0.881290 Jenis Kelamin 0.028084 Laki-Laki 0.650022 Perempuan 0.940285 Usia 0.073610 12 Tahun 0 13 Tahun 0.845350 14 Tahun 0.970950 15 Tahun 1 16 Tahun 0 Finansial 0.074488 Mampu 0.787126 Tidak Mampu 0.918295 Anggota Keluarga 0.000662 Lengkap 0.873981 Tidak Lengkap 0.918295 Kepribadian 0.161177 Sanguinis 0.945660 Koleris 1 Melankolis 0 Plegmatis 0 Gain terbesar terdapat pada Kepribadian sehingga kepribadian akan menjadi node pertama, selanjutnya kita akan mencari node 2 yaitu kepribadian dengan cabang dari Sanguinis Tabel 3. Node Kepribadian Sanguinis Enthrophy Gain Total 0.945660 Jenis Kelamin 0.218387 Laki-Laki 0 Perempuan 1
Usia 0.173821 12 Tahun 0 13 Tahun 0.811278 14 Tahun 0 15 Tahun 1 16 Tahun 0 Finansial 0.14448 Mampu 0.881290 Tidak Mampu 0 Anggota Keluarga 0.062977 Lengkap 0.970950 Tidak Lengkap 0 Gain terbesar terdapat pada jenis kelamin sehingga jenis kelamin akan menjadi node selanjutnya. Tabel 4. Kepribadian Sanguinis Perempuan Enthrophy Gain Total 1 Usia 0.311278 12 Tahun 0 13 Tahun 0.91829 14 Tahun 0 15 Tahun 0 16 Tahun 0 Finansial 0.137925 Mampu 0.98522 Tidak Mampu 0 Anggota Keluarga 0 Lengkap 1 Tidak Lengkap 0
Gain terbesar terdapat pada usia sehingga usia akan menjadi node selanjutnya.
Tabel 5. Sanguinis Perempuan Usia 13
Enthrophy Gain Total 0.918296 Finansial 0.316689 Mampu 0.721928 Tidak Mampu 0 Anggota Keluarga 0 Lengkap 0.918296 Tidak Lengkap 0 Gain tertinggi adalah finansial dan finansial akan menjadi node selanjutnya. Tabel 6. Usia 13 tahun Finansial Enthrophy Gain Total 0.721928 Anggota Keluarga 0 Lengkap 0.721928 Tidak Lengkap 0 Anggota keluarga menjadi Node terakhir pada pencarian pohon keputusan cabang Singuinis.

## 2. Membuat pohon keputusan
Pohon keputusan dibuat berdasarkan hasil nilai gain tertinggi dari setiap node yang dihasilkan, perlu diingat disaat kita mencari gain tertinggi dibeberapa node tanpa kita sadari kita juga sudah menyelesaikan beberapa cabang dari pohon keputusan sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan ulang apabila cabang yang ingin dicari sudah selesai, pada gambar 5 di bawah ini merupakan pohon keputusan yang dibuat berdasarkan hasil dari node dan cabang yang sudah dicari, sebagai berikut:
Gambar 5. Pohon Keputusan

## 3. Rule Model
Setelah pohon keputusan berhasil dibuat maka selanjutnya menentukan rule model yang didapatkan berdasarkan pohon keputusan, berikut adalah rule model yang di hasilkan:
a. if kepribadian Sanguinis and Jenis Kelamin Laki-Laki then bimbingan ya b. if kepribadian Sanguinis and Jenis Kelamin Perempuan and Usia 12 Tahun then bimbingan ya c. if kepribadian Sanguinis and Jenis Kelamin Perempuan and Usia 13 Tahun and Finansial Mampu and Anggota Keluarga Lengkap then bimbingan ya d. if kepribadian Sanguinis and Jenis Kelamin Perempuan and Usia 13 Tahun and Finansial Mampu and Anggota Keluarga Tidak Lengkap then bimbingan ya e. if kepribadian Sanguinis and Jenis Kelamin Perempuan and Usia 13 Tahun and Finansial Tidak Mampu then bimbingan Tidak
f. if kepribadian Sanguinis and Jenis
Kelamin Perempuan and Usia 14 Tahun then bimbingan tidak g. if kepribadian Sanguinis and Jenis Kelamin Perempuan and Usia 15 Tahun then bimbingan tidak h. if kepribadian Sanguinis and Jenis Kelamin Perempuan and Usia 16 Tahun then bimbingan ya i. if kepribadian Koleris and Jenis Kelamin Laki-Laki then bimbingan ya j. if kepribadian Koleris and Jenis Kelamin Perempuan then bimbingan tidak k. if kepribadian Melankolis then bimbingan ya l. if kepribadian Plegmatis then bimbingan ya
4. Hasil Prediksi Confussion Matrix
Untuk menguji akurasi rule dari pohon keputusan yang sudah dibentuk digunakan pengujian confusion matrix untuk menentukan akurasi prediksi, tabel 7 menampilkan hasil pengujian sebagai berikut: Tabel 7. Hasil Prediksi Nama Rule Label Prediksi Keisha Azilla zahara Rule c Ya Ya
Kenza izzatunnisa Rule b Ya Ya Saputri Agustia Rule i Tidak Ya Galia safira Rule k Ya Ya Malika Humaira Rule i Ya Ya M.davvi putra Rule i Ya Ya Jelita Rule f Ya Tidak Kanaya Nur Yazzuwa Rule b Tidak Ya Regina Vatricia Huang Rule k Ya Ya Sugeng Hardyanto Rule e Tidak Tidak
Dari hasil prediksi 10 data uji siswa didapatkan hasil prediksi 7 data siswa yang sesuai label dan hasil prediksinya. Tujuan akhir dari proses prediksi bimbingan siswa adalah hasil prediksi dengan persentasi Ya(perlu bimbingan) lebih besar dari Tidak(tidak perlu bimbingan), maka dapat dinyatakan model proses prediksi dengan Alogtima C4.5 layak digunakan sebagai penentetuan hasil keputusan yang baik dalam hal prediksi berikut tabel 8 hasil perhitungan dari Confusion Matrix.
Tabel 8. Perhitungan Confussion Matrix f ij
Kelas hasil prediksi ( j ) Kelas = Ya Kelas = Tidak Kelas asli ( i ) Kelas = Ya 6 1 Kelas = Tidak 2 1 Akurasi = 6+1 6+1+2+1 = 7 10 = 0,7%
Laju Error = 1+2 6+1+2+1 = 3 10 = 0,3%
Hasil pengujian akurasi metode dengan menggunakan confusion matrix menyimpulkan bahwa algoritma C4.5 dalam memprediksi bimbingan siswa mendapatkan akurasi sebesar 0,7 atau 70% dan laju error 0,3 atau 30%. 4. KESIMPULAN DAN SARAN Berdasarkan hasil analisa yang telah didapatkan, maka dihasilkanlah suatu pengatahuan (knowledge) bahwa kepribadian menjadi parameter utama yang menentukan prediksi bimbingan siswa, dari hasil pembuatan rule model didapatkan 12 rule yang akan dijadikan sebagai pedoman untuk memprediksi dan akurasi prediksi berhasil mendapat nilai sebesar 70% dengan melakukan pengujian dengan Confusion Matrix .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. A. Briceno-Mena, M. Nnadili, M. G. Benton, and J. A. Romagnoli, “Data mining and knowledge discovery in chemical processes: Effect of alternative processing techniques,” Data-Centric Eng. , vol. 3, no. 1, 2022, doi: 10.1017/dce.2022.21. [2] Yusuf Maulana, Riki Winanjaya, and Fitri Rizki, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma C.45 Dalam Memprediksi Penjualan Tempe,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 53–
58, 2022, doi: 10.47065/bulletincsr.v2i2.163. . [3] N. P. Setyadi, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Hasil Produksi Karet Menggunakan Algoritma Decision Tree C4 . 5,” vol. 2, no. 7, pp. 1–11, 2022. http://dx.doi.org/10.12928/jstie.v2i1.261 3 [4] T. Salsabilla, “Implementasi algoritma c4.5 untuk klasifikasi produk laris sepeda motor honda pada cv cendana motor cepiring 1) 1,2),” vol. 7, no. 2, pp. 164–171, 2022. https://doi.org/10.36341/rabit.v7i2.2489 [5] M. Meilana, Y. Astuti, I. R. Wulandari, I. Sulistyowati, and B. A. Mimartiningtyas, “Algoritma Naive Bayes untuk Mengklasifikasikan Kepribadian Siswa SMP Berdasarkan Tipologi Hippocrates-Galenus,”
Sistemasi , vol. 10, no. 2, p. 480, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i2.1339 . [6] M. Adibulasyhar, “Klasifikasi Karakteristik Kepribadian Manusia Berdasarkan Tipologi Hippocrates- Galenus Menggunakan Metode Fk-Nn,” Univ. Muhammadiyah Gresik , pp. 6–21, 2019. [7] L. S. Sani and E. Munastiwi, “Karakteristik Siswa Program Tahfidz dalam Proses Menghafal di SMA Al- Muhajirin Purwakarta Ditinjau dari Tipologi Kepribadian Hippocrates- Galenus,” IQ (Ilmu Al-qur’an) J. Pendidik. Islam , vol. 5, no. 01, pp. 87– 107, 2022, doi: 10.37542/iq.v5i01.622. [8] R. Efkelin, R. A. Utami, and Y. Mailintina, “Hubungan Kepemimpinan Dengan Kinerja Perawat di Ruang Anggrek dan Gladiola Rumah Sakit Husada Jakarta,” J. Kesehat. Holist. , vol.
7, no. 1, pp. 1–7, 2023, doi:
10.33377/jkh.v7i1.131. [9] L. L. Yee and M. Ma Ma, “Identification of Poison using C4.5 Algorithm,” Int. J. Sci. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 7, no. 2, pp. 218–222, 2020, doi: 10.32628/ijsrset207247 . [10] A. A. Elacio, L. L. Lacatan, A. A. Vinluan, and F. G. Balazon, “Machine Learning Integration of Herzberg ’ s Theory using C4 . 5 Algorithm,” vol. 9, no. 1, pp. 57–63, 2020. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/11 91.12020. [11] F. M. J. M. Shamrat et al. , “Performa n ce Evaluation among ID3 , C4 . 5 , and CART Decision Tree Algorithms,” no.
March, pp. 19–20, 2021. DOI: 10.1007/978-981-16-5640-8_11 [12] S. Xuanyuan, S. Xuanyuan, and Y. Yue,
“Application of C4.5 Algorithm in Insurance and Financial Services Using Data Mining Methods,” Mob. Inf. Syst. , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/5670784.
[13] D. Fahrudy et al. , “INTELLIGENT SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF STUDENT PERSONALITY,” vol. 5, no. 1, pp. 1–9, 2022.
https://doi.org/10.31598/sintechjournal. v5i1.969 [14] G. S. Reddy and S. Chittineni, “Entropy based C4.5-SHO algorithm with information gain optimization in data
mining,” PeerJ Comput. Sci. , vol. 7, pp. 1–22, 2021, doi: 10.7717/PEERJ- CS.424. doi: 10.7717/PEERJ-CS.424 .
[15] S. Ucha Putri, E. Irawan, F. Rizky, S. Tunas Bangsa, P. A. -Indonesia Jln Sudirman Blok No, and S. Utara,
“Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4.5,” Januari , vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021. https://doi.org/10.30645/kesatria.v2i1.5
6
[16] P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and B.
Winarno, “PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika Klasifikasi dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 3, pp. 64–71, 2020,
[Online]. Available:
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php /prisma/
[17] A. Nazir, A. Akhyar, Y. Yusra, and E. Budianita, “Toddler Nutritional Status Classification Using C4.5 and Particle Swarm Optimization,” Sci. J. Informatics , vol. 9, no. 1, pp. 32–41,
2022, doi: 10.15294/sji.v9i1.33158.
[18] A. Tumanggor and P. S. Hasugian,
“Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Tingkat Kemampuan Anak Dalam Mengikuti Mata Pelajaran Dengan Metode C4.5 Pada SDN 105351 Bakaran Batu,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 57–63, 2021, doi:
10.32672/jnkti.v4i1.2718.
[19] D. Y. Hakim Tanjung, “Optimalisasi Algoritma C4.5 untuk Prediksi Kerusakan Mesin ATM,” Infosys (Information Syst. J. , vol. 6, no. 1, p. 12, 2021, doi:
10.22303/infosys.6.1.2021.12-21. http://dx.doi.org/10.22303/infosys.6.1.2 021.12-21