## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o .   2 Hal:  58-63 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Problematika Pendampingan Pembelajaran Daring dengan Algoritma C.45
Abiyyu Ramadhan 1 
1 Independent Researcher
abiyyuramadhan99@gmail.com

## Abstract
The Covid-19 pandemic has had an impact on many parties, this condition has penetrated the world of education, the central government  to  the  regional  level  provides  policies  to  close  all  educational  institutions.  However,  the  problem  is  currently, education in Indonesia and even the world is faced with a situation that makes teachers and students master distance or online learning, especially during this Covid-19 pandemic. In this study, the use of the C4.5 algorithm method used questionnaire data distributed and filled in by teachers who teach at SDN 14 ATTS Bukittinggi City which contains questions, namely the teacher's name, student name, subject, class, UTS and UAS scores, student obstacles during online learning such as students not having devices, students arriving late, uncooperative students. With this research, students at SDN 14 ATTS will get an appropriate learning method for each subject, so that students can absorb knowledge to the maximum and have satisfactory results  in  online  learning.  A  Decision  Support  System  using  the  C4.5  Algorithm  can  be  applied  in  determining  the  right method  for  online  learning  for  students  so  that  they  can  better  understand  the  material  provided  by  the  teacher  and  get satisfactory results in online learning.
Keywords: Decision Support System, Evaluation, Online Learning, C4.5 Algorithm, Covid-19.

## Abstrak
Pandemi Covid-19 memberikan dampak pada banyak pihak, kondisi ini sudah merambah pada dunia pendidikan, pemerintah pusat  sampai  pada  tingkat  daerah  memberikan  kebijakan  untuk  meliburkan  seluruh  lembaga  pendidikan.  Namun permasalahannya  saat  ini,  Pendidikan  di  Indonesia  bahkan  dunia  dihadapkan  dengan  situasi  yang  membuat  para  guru  dan siswa  untuk  menguasai  pembelajaran  jarak  jauh  atau daring, terutama  pada  masa  pandemi  Covid-19 ini.Pada  penelitian  ini penggunaan metode algoritma C4.5 menggunakan data kuisioner yang disebarkan dan diisi oleh para guru yang mengajar di SDN 14 ATTS Kota Bukittinggi yang berisi pertanyaan yaitu nama guru, nama siswa, mata pelajaran, kelas, nilai UTS dan UAS,  kendala-kendala  siswa  selama  pembelajran  daring  seperti  siswa  tidak  memiliki  perangkat,  siswa  datang  terlambat, siswa  tidak  kooperatif.  Dengan  adanya  penelitian  ini,  siswa  pada  SDN  14  ATTS  akan  mendapatkan  metode  pembelajaran yang sesuai untuk setiap mata pelajaran, sehingga siswa dapat menyerap ilmu dengan maksimal dan hasil yang memuaskan dalam  pembelajaran  daring.    Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5  bisa  diterapkan  dalam menentukan  metode  yang  tepat  untuk  pemebelajaran  daring  pada  siswa  agar  lebih  dapat  memahami  materi  yang  diberikan oleh guru dan mendapatkan hasil yang memuaskan dalam pembelajaran daring.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Evaluasi, Pembelajaran Daring, Algoritma C4.5, Covid-19.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  merupakan salah  satu  metodologi  yang  digunakan  untuk menerapkan  konsep  data  mining.  KDD  akan menghasilkan  pengetahuan  ( knowledge )  yang  hasilnya dapat  digunakan  untuk  mengambil  keputusan  [ 1 ]. Sebagai  suatu  rangkaian  proses,  data  mining  dapat dibagi  menjadi  beberapa  tahap  proses.  Tahap-tahap tersebut  bersifat  interaktif  pemakai  terlibat  langsung atau  dengan  perantaraan knowledge  base [ 2 ]. Klasifikasi  merupakan  pekerjaan  yang  melakukan pembelajaran  dari  fungsi  target  yang  mengelompokan setiap  set  atribut  ke  label  kelas  yang  tersedia  [ 3 ]. Klasifikasi dapat diartikan proses menemukan kumpulan pola atau
fungsi-fungsi yang mendeskripsikan  dan  memisahkan  kelas  data  satu
dengan  lainnya,  untuk  dapat  digunakan  untuk memprediksi  data  yang  belum  memiliki  kelas  data tertentu  [ 4 ].  Untuk  menghitung  data  klasifikasi  dan prekdiksi  membutuhkan  data  mining  [ 5 ].  Klasifikasi terdapat  2  langkah  proses.  Pertama adalah  learning ( fase    training ),    algoritma    klasifikasi  dibuat    untuk menganalisa  suatu    data    training    yang  akan dipresentasikan  dalam  bentuk  rule  klasifikasi. Proses kedua      adalah        klasifikasi        data        tes        yang digunakan    untuk    memperkirakan    akurasi    dari    rule klasifikasi [ 6 ]. Dalam data mining ada beberapa teknik menganalisis  data,  salah  satunya  adalah  dengan Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 merupakan pengembangan  dari  algoritma  ID3,  yang  digunakan untuk membentuk pohon keputusan [ 7 ].
Fungsi  data  mining  secara  umum  diterapkan  dalam data mining adalah sebagai berikut:
a. Asosiasi  ( assosiation )  adalah  proses  untuk menemukan hubungan antar variabel/atribut.
b. Urutan ( sequence ) adalah proses untuk menemukan  hubungan  antar  variabel/atribut  dan diterapkan lebih dari satu periode/urutan.
c. Klasterisasi ( clustering ) adalah
proses pengelompokan data, kedalam sejumlah kelompok tertentu sesuai dengan kemiripan data.
d. Klasifikasi ( classification ) adalah proses penemuan  model  baru  yang  dapat  membedakan kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan  kelas  dari  objek  yang  labelnya tidak diketahui.
e. Regresi  ( regression )  adalah  proses  pemetaan  data dalam suatu nilai prediksi.
f. Peramalan ( forecasting ) adalah proses pengestimasian  nilai  prediksi  berdasarkan  pola- pola di dalam sejumlah/sekumpulan data.
g. Solusi ( solution ) adalah proses penemuan problem solving yang berdasar sekumpulan data pada objek permasalahan.[ 8 ].
Data  mining  beberapa  jenis  dalam  mengolah  data. Jenis tersebut terdiri atas:
a. Market Basket Analysis
Himpunan  data  yang  dijadikan  sebagai  objek penelitian  pada  area  data  mining.  Market  basket analysis  adalah  proses  untuk  menganalisis  kebiasaan pelanggan  dalam  menyimpan  item-  item  yang  akan dibeli ke dalam keranjang belanjaannya. Market basket analysis  memanfaatkan  data  transaksi  penjualan  untuk dianalisis sehingga dapat ditemukan pola berupa item- item  yang  cenderung  muncul  bersama  dalam  sebuah transaksi.  Selanjutnya  pola  yang  ditemukan  dapat dimanfaatkan untuk merancang strategi penjualan atau pemasaran  yang  efektif,  yaitu  dengan  menempatkan item-  item  yang  sering  dibeli  bersamaan  ke  dalam sebuah  area  yang  berdekatan,  merancang  tampilan item-item  di  katalog,  merancang  kupon  diskon  (untuk diberikan  kepada  pelanggan  yang  membeli  item tertentu),  merancang  penjualan  item-item  dalam bentuk paket, dan sebagainya.
b. Memory-Based Reasoning
Metode klasifikasi yang digabungkan dengan penalaran  berbasis  memori.  Proses  menggunakan  satu set  data  untuk  membuat  model  dari  prediksi  atau asumsi-asumsi  yang  dapat  dibuat  tentang  objek  baru yang diperkenalkan.
c. Cluster Detection
Ada  dua  pendekatan  untuk  clustering.  Pendekatan pertama  adalah  dengan  mengasumsikan  bahwa
sejumlah  cluster  sudah  tersimpan  dalam  data, tujuannya  adalah  untuk  memecah  data  ke  dalam cluster. Pendekatan lain, disebut clustering agglomerative,  dengan  asumsi  keberadaan  setiap jumlah  yang  telah  ditetapkan  cluster  tertentu,  setiap item  keluar  di  cluster  sendiri,  dan  proses  terjadi berulang-ulang  yang  berupaya  untuk  menggabungkan cluster, meskipun proses komputasi sama.
d. Link Analysis
Proses  mencari  dan  membangun  hubungan  antara objek dalam kumpulan data juga mencirikan sifat yang terkait  dengan  hubungan  antara  dua  objek.  Link Analysis  berguna  untuk  aplikasi  analitis  yang mengandalkan teori grafik untuk mengambil kesimpulan.  Selain  itu  link  analysis  berguna  untuk proses optimasi.
e. Rule Induction
Ekstraksi aturan sebab-akibat dari data secara statistik. Identifikasi aturan bisnis yang tersimpan di dalam data. Metode  berhubungan  dengan  induksi  aturan  yang digunakan  untuk  proses  penemuan.  Salah  satu pendekatan untuk penemuan aturan adalah menggunakan pohon keputusan.
f. Neural Network
Model prediksi nonlinear yang melakukan pembelajaran  melalui  latihan  dan  menyerupai  struktur jaringan saraf yang terdapat pada mahluk hidup.  [ 9 ].
Algoritma  C4.5  merupakan  suatu  Algoritma  yang dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  atau pengelompokkan  pada  dataset.  Algoritma  C4.5 memiliki  ide  dasar  yaitu  pembentukan  pohon keputusan  (Decision  Tree)  [ 10 ].  Algoritma  C4.5 merupakan  Algoritma  Pohon  keputusan,  dan  pohon keputusan banyak sekali perkembangannya tetapi yang sering  dipakai  adalah  ID3  dan  C4.5  yang  sama-sama membangun  Pohon  keputusan,  oleh  karna  itu Keduanya  mempunyai  prinsip  yang  sama  [ 11 ]. Algoritma  ini  memiliki  input  berupa  trainingsamples yang  merupakan  data  contoh  yang  digunakan  untuk membangun sebuah tree yang telah diuji kebenarannya dan samples  merupakan  field-field data  yang  nantinya akan  digunakan  sebagai  parameter  dalam  melakukan klasifikasi data.[ 12 ].  Kelebihan dari algoritma C4.5 ini adalah  dapat  membuat  pohon  keputusan  sehingga membuatnya lebih efisien, mudah untuk di interpretasikan dan memiliki tingkat akurasi data yang dapat  diterima  [ 13 ].  Algoritma  C4.5  dan  pohon keputusan  merupakan  dua  model  yang  tidak  dapat dipisahkan  karena  untuk  membuat  sebuah  pohon keputusan  diperlukan  algoritma  C4.5  [ 14 ].  Tahapan- tahapan pembuatan pohon keputusan dengan menggunakan Algoritma C4.5 adalah sebagai berikut:
a. Menyiapkan data training
Data  berasal  dari  data  yang  sudah  dikumpulkan sebelumnya  dan  di  kelompokkan  kedalam  kelas tertentu.
b. Menentukan akar dari pohon
Akar di pilih dari atribut dengan cara menghitung nilai gain  dari  semua  atribut,  dan  nilai  gain  yang  paling besar akan menjadi akar pertama. Sebelum menghitung nilai  gain,  sebaiknya  hitung  nilai  entropy  terlebih dahulu.  Berikut  merupakan  rumus  yang  digunakan dalam menghitung nilai entropy pada Persamaan (1).

## ∑
(1)
Dimana  S  mewakili  himpunan  kasus,  n  mewakili jumlah partisi S dan pi = proposi S i terhadap S
c. Hitung  nilai  gain  dengan  menggunakan  rumus dengan Persamaan (2).
∑ (2)
Dimana  S  merupakan  himpunan  kasus,  dan  A merupakan  atribut,  n  merupakan  jumlah  partisi  atribut A,  |  Si  |  mewakili  jumlah  kasus  pada  partisi  ke-i,  dan |S| mewakili jumlah kasus dalam S.
d. Kemudian  ulangi  langkah  kedua  sampai  semua record terpartisi secara sempurna.
e. Proses  partisi  pohon  keputusan  akan  berhenti  jika semua  record  pada  simpul  N  mendapatkan  kelas yang sama; tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi  lagi;  atau  tidak  ada  record  didalam cabang yang kosong [ 15 ].
Penggunaan metode Algoritma C4.5 dalam pengklasifikasian  telah  banyak  dilakukan  oleh  peneliti sebelumnya, salah satu penelitian yang telah dilakukan adalah  untuk  Prediksi  Kepuasan  Penumpang  Bus Rapid Transit (BRT) Trans Semarang [ 16 ].  Penelitian menggunakan  metode  Algoritma  C4.5    pernah dilakukan  untuk  Klasifikasi  Penderita  Penyakit Diabetes  [ 17 ].  Metode  Algoritma  C4.5  ini  juga digunakan  pada  penelitian  dahulu  penelitian  terdahulu dalam  sistem  pendukung  keputusan  menentukan  hasil budidaya udang vaname [ 18 ].
Pandemi  Covid-19  memberikan  dampak  pada  banyak pihak,  situasi  ini  sudah  merambah  sampai  ke  dunia pendidikan,  pemerintah  pusat  sampai  pada  tingkat daerah  memberikan  kebijakan  untuk  meliburkan seluruh  lembaga  pendidikan.  Tanggal  16  Maret  2020, pembelajaran jarak jauh atau daring mulai diberlakukan.  Dalam  pembelajaran  online,  Guru dituntut  melakukan  inovasi  dalam  PBM  diantaranya dengan  memanfaatkan  teknologi  dalam  pembelajaran [ 19 ].  Selain  manfaat  positif  seperti  mempercepat integrasi  dalam  kegiatan  pembelajaran,  juga  terdapat kendala  yang  dihadapi  oleh  siswa.  Diantaranya  pada siswa  SDN  14  ATTS  belum  terbiasa  menggunakan sistem pembelajaran berbasis online terlebih pada mata
pelajaran  tertentu,  juga  siswa  lebih  suka  pembelajaran secara  tatap  muka,  serta  peningkatan  pengeluaran untuk pembelian kuota internet.
Pada penelitian ini penggunaan metode algoritma C4.5 menggunakan data kuisioner yang disebarkan dan diisi oleh para guru yang mengajar di Sekolah Dasar Negeri (SDN)  14  Aur  Tajungkang  Tengah  Sawah  (ATTS) Kota  Bukittinggi  yang  berisi  pertanyaan  yaitu  nama guru,  nama  siswa,  mata  pelajaran,  kelas,    nilai  UTS dan  UAS,  kendala-kendala  siswa  selama  pembelajran daring  seperti  siswa  tidak  memiliki  perangkat,  siswa datang terlambat, siswa tidak kooperatif.
Dengan  adanya  penelitian  ini,  siswa  pada  SDN  14 ATTS  akan  mendapatkan  metode  pembelajaran  yang sesuai  untuk  setiap  mata  pelajaran,  sehingga  siswa dapat menyerap ilmu dengan maksimal dan hasil yang memuaskan dalam pembelajaran daring.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  digambarkan  kedalam  sebuah bentuk  kerangka  kerja  penelitian.  Kerangka  kerja penelitian  merupakan  tahapan  untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  dibahas  dalam  penelitian.  Dalam kerangka  kerja  ini  akan  dijelaskan  urutan  langkah- langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  proses  penelitian. Penjelasan  tersebut  bertujuan  agar  pekerjaan  fokus pada  pencapaian  hasil  yang  diharapkan.  Adapun kerangka  kerja  pada  penelitian  yang  dilakukan  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1  Mengidentifikasi Masalah
Pada tahap awal dimulai dengan melakukan identifikasi  terhadap  masalah  yang  muncul  dan melakukan beberapa studi literatur, jurnal, artikel, situs internet,  buku-buku,  dan  karya  ilmiah.  Tahap  ini
dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  terkait  Data Mining,  Klasifikasi,  Algorithma  C4.5  dan  lain sebagainya  .  Tujuan  penetapan  rumusan  masalah  agar penelitian  terarah  dan  tidak  keluar  dari  batasan masalah yang akan diteliti.
2.2  Menganalisa permasalahan
Menganalisa  permasalahan  adalah  tahapan  peneliti memahami permasalahan pada objek penelitian dengan ruang  lingkup  yang  telah  ditentukan,  agar  hasil penelitian dapat sesuai dengan yang diharapkan.
2.3  Menentukan Tujuan
Menentukan  tujuan  yaitu  menentukan  arah  yang  jelas dari  penelitian  tersebut.  Penentuan  tersebut  membuat penelitian  jelas  sehingga  hasilnya  dapat  digunakan oleh pihak yang membutuhkan.
2.4  Mempelajari Literatur
Mempelajari  literatur  yaitu  mempelajari  teori-teori yang  berhuhungan  dengan  permasalahan  penelitian. Setelah  dipelajari  literatur  tersebut  akan  dipilih  dan disesuaikan  dengan  masalah  yang  ada.  Sumber  dari literatur  bisa  berupa  buku,  prosiding,  artikel  yang membahas  tentang  KDD  (Knowlege  Discovery  in Database),  Data  Mining,  Klasifikasi,  Algorithma  C4.5 dan  sumber  bacaan  lainnya  yang  mendukung penelitian.  Tujuan  mempelajari  literatur  yaitu  agar target  yang  akan  dicapai  menjadi  lebih  jelas  dan terarah.
2.5  Tahap Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  data primer  dengan  cara  mendatangi  SDN  14  ATTS  Kota Bukittinggi  guna  mengunpulkan  data  -  data  atau keterangan  -  keterangan  yang  diperlukan  dalam penelitian, dengan teknik pengumpulan data :
a. Pengamatan (Observasi)
Mengumpulkan  data  dengan  melakukan  pengamatan secara  langsung  kemudian  disimpulkan  sebagai  dasar merancang  Sistem  Pendukung  Keputusan  evaluasi problematika  pendampingan  pembelajaran  daring. Tujuan  dari  pengamatan  adalah  agar  permasalahan yang ada dapat diketahui dengan jelas.
b. Wawancara (Interview)
Pada penelitian ini peniliti akan melakukan wawancara  dengan  pihak  SDN  14  ATTS  Kota Bukittinggi.  Untuk  memperoleh  data  atau  informasi
yang  akurat  maka  dilakukan  komunikasi  langsung dengan pihak sekolah dengan tatap muka.
c. Studi Pustaka
Studi pustaka merupakan proses menganalisa data dan informasi  dengan  membaca  buku-buku,  literatur- literatur, jurnal, dan artikel yang menunjang penelitian.
2.6.  Mengolah  Data  dengan  Menggunakan  Algoritma C4.5
Setelah  semua  data  dikumpulkan  maka  data  tersebut akan  dianalisa  dan  diolah  dengan  menggunakan algoritma  C4.5.  Data  yang  akan  diolah  pada  tahapan ini yaitu data Ujian Tengah Semester dan Ujian Akhir Semester  (  Semester  1)  siswa  SDN  ATTS  14  Kota Bukittinggi pada tahun ajaran 2021.
2.7  Melakukan Intalasi Software RapidMinner
RapidMinner  merupakan  salah  satu  Software  untuk pengolahan  Data  Mining.  Instalasi  dilakukan  untuk persiapan pengolahan data penelitian.
2.8.Pengimplementasian Algoritma C4.5 pada RapidMinner
Setelah  melakukan  proses  penginstalan  Sotware RapidMinner dan mengumpulkan data maka selanjutnya akan dilakukan implementasi dan pengujian,  sesuai  dengan  pengolahan  data  maka  pada tahap  implementasi  adalah  data  akan  diolah  dengan menggunakan  tools.  Tools  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah software RapidMinner. Pengujian dilakukan untuk mencari validitas dengan membandingkan  aturan  klasifikasi  yang  dihasilkan algoritma C4.5 oleh RapidMiner.

## 2.9 Pengujian Hasil
Melakukan  pengujian  hasil  yaitu  pengujian  yang dilakukan  terhadap  hasil  pengolahan  data  secara manual menggunakan algoritma C4.5 dengan hasil dari implementasi  algoritma  C4.5  menggunakan  software RapidMinner. Pengujian hasil bertujuan untuk mencocok hasil perhitungan manual dengan implementasi algoritma C4.5 pada software.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Data  yang  diuji  dalam  penelitian  ini  disajikan  pada Tabel  1.  Selanjutnya  ditentukan  akar  dari  pohon dengan  menghitung  nilai  gain  yang  tertinggi  dari masing-masing  atribut  atau  berdasarkan  nilai  index entropy terendah. Sebelumnya dihitung terlebih dahulu nilai index entropy dengan Persamaan  (1).

## Tabel 1. Data Kuesioner
Absen UAS UTS K1 K2 K3 K4 Nilai Rajin Baik Baik Ya Ya Tidak Tidak Bagus Rajin Baik Baik Ya Ya Tidak Tidak Bagus Rajin Cukup Baik Ya Tidak Tidak Tidak Kurang Cukup Baik Baik Ya Tidak Ya Ya Kurang Rajin Baik Baik Ya Ya Tidak Tidak Bagus
Dimana  UAS  adalah  Ujian  Akhir  Semester,  UTS adalah  Ujian  Tengan  Semester,  K1  adalah  Kendala pertama, K2 adalah Kendala kedua, K3 adalah Kendala
ketiga  dan  K4  adalah  Kendala  keempat.  Selanjutnya setelah  hasil  entrophy  didapatkan,  maka  dilanjutkan dengan  mencari  nilai  Gain  dengan  Persamaan  (2). Hasil uji disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Jumlah (S) Bagus Kurang Entrophy Gain Total 5 3 2 0.970950594 Absen 0.321928095 Rajin 4 3 1 0.811278124 Cukup 1 1 1 0 UAS 0.321928095 Baik 4 3 1 0.811278124 Cukup 1 0 1 0 Kurang 0 0 0 0 UTS 0 Baik 5 3 2 0.970950594 Cukup 0 0 0 0 Kurang 0 0 0 0 K1 4.55E-10 YA 5 3 2 0.970950594 TIDAK 0 0 0 0 K2 0.970950594 YA 3 3 0 0 TIDAK 2 0 2 0 K3 0.321928095 TIDAK 4 3 1 0.811278124 YA 1 0 1 0 K4 0.321928095 TIDAK 4 3 1 0.811278124 YA 1 0 1 0
Kemudian  setelah  dicari  nilai  Entrophy  dan  Gain  nya lalu  dicari  berapa  hasil  Gain  teebesarnya,  dan  Gain tersbesar  adalah  4.54668E-10  pada  atribut  kendala1. Karena  nilai  Entrophy  dari  atribut  kendala1  pada TIDAK = 0.
3.1 Pohon Keputusan
Dari hasil pengujian data siswa dengan algoritma C4.5 menggunakan  aplikasi  RapidMiner  didapatkan  pohon keputusan seperti yang terlihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 . Hasil Pohon Keputusan menggunakan Rapidminer
Jadi  hasil  akhir  didapatlah  rule  yang  berguna  bagi pihak sekolah untuk menentukan metode pembelajaran yang  tepat  untuk  pembelajaran  daring.  Tujuan  dari analisa  data  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5
adalah  untuk  mendapatkan  aturan  atau  rule  yang berguna  nantinya  untuk  pengambilan  keputusan  pada data baru.

## 4.   Kesimpulan
Pada tahap ini diambil kesimpulan mengenai apa yang sudah  dilakukan  dan  dicapai  selama  penelitian berlangsung.  Kesimpulan  harus  sejalan  dengan  tujuan peneltian  yang  telah  ditetapkan  pada  bab  sebelumnya. Berdasarkan permasalahan diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa Algoritma C4.5 sangat cocok dalam menentukan  metode  pembelajaran  yang  tepat  pada SDN  14  ATTS  sehingga  didapatkanlah  kalkulasi berdasarkan data-data nilai siswa dan lain-lain. Dalam pengujian sistem dapat berjalan dengan baik dan sesuai dengan  rancangan  yang  diharapkan.  Maka  Algoritma C4.5  dapat  membantu  pihak  Sekolah  SDN  14  ATTS Kota Bukittinggi dalam menetukan metode pembelajaran  yang  tepat  pada  pembelajaran  daring dengan cepat dan akurat.

## Daftar Rujukan
[1]. Eshardiansyah,  R.  P.,  Sulistiyowati,  N.,  &  Jajuli,  M. (2021).Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Jenis Kekerasan pada Anak  (Kasus  DP3A  Kabupaten  Karawang).    Jurnal  Sains
Komputer  &  Informatika.  Volume  5  Nomor  2,  ,  pp.  687-696. DOI: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v5i2.368
[2]. Ginting, I. F. P., Saripurna, D., & Elfitriani. (2020). Penerapan Data  Mining  Dalam  Menentukan  Pola  Ketersediaan  Stok Barang  Berdasarkan  Permintaan  Konsumen  Di  Chykes Minimarket Menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal SAINTIKOM.  Vol.20.  No.1,  Februari  2021,  pp.  28~37.  DOI: https://doi.org/10.53513/jis.v20i1.2504
[3]. Utomo,  D.  U.,  Sirait,  P.,  &  Yunis,  R.  (2020).  Reduksi  Atribut Pada  Dataset  Penyakit  Jantung  dan  Klasifikasi  Menggunakan Algoritma C5.0. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA. Volume 4, Nomor 4, Oktober 2020, Page 994- 1006. DOI 10.30865/mib.v4i4.2355
[4]. Fitriani,  E.,  Aryanti,  R.,  Saepudin,  A.,  &  Ardiyansyah,  D. (2020).  Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi Penempatan  Tenaga  Marketing.  Jurnal  Informatika  dan Komputer, Vol. 22 No 1, Maret 2020. DOI: https://doi.org/10.31294/p.v21i2
[5]. Budiyantara  ,  A.,  Wijaya,  A.  K.,  Gunawan,  A.,  Rolland,  M. (2021).  ANALISIS  DATA  MINING  HOTEL  BOOKING MENGGUNAKAN  MODEL  ID3.  Journal  of  Business  and Audit  Information  Systems,  Vol  4  (No.1)  :  1-13.  2021.  DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jbase.v4i1.2728
[6]. Wahyudi,  R.,  Orisa,  M.,  &  Vendyansyah,  N.  (2021). PENERAPAN  ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBORS PADA  KLASIFIKASI PENENTUAN GIZI BALITA  (STUDI KASUS  DI  POSYANDU  DESA  BLUTO).  Jurnal  Mahasiswa
Teknik Informatika. Vol. 5 No. 2, DOI: https://doi.org/10.36040/jati.v5i2.3738
[7]. Kurniah,  R., (2020).  ANALISA  DAN  PENERAPAN METODE KLASIFIKASI DALAM DATA MINING UNTUK PENERIMAAN  SISWA  JALUR  NON-TULIS. Jurnal  Ilmiah Informatika  (JIF).  VOL.  08  NO.  01  MARET  (2020).  doi: https://doi.org/10.33884/jif.v8i01.1766
[8]. Rufiyanto,  A.,  Rochcham,  M.  &  Rohman,  A.  (2020). PENERAPAN  ALGORITMA  C4.5  UNTUK  PREDIKSI KEPUASAN MAHASISWA, PENERBIT DEEPUBLISH
[9]. Jollyta,  D.,  Ramdhan,  W.  &  Zarlis,  M.  (2020).  KONSEP DATA MINING DAN PENERAPAN. PENERBIT DEEPUBLISH
[10]. Putri, S. U., Irawan, E. & Rizky, F. (2021). Implementasi Data Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan  Algoritma C4.5.  Jurnal  Penerapan  Sistem  Informasi  (Komputer  & Manajemen).Vol.  2,  No.  1,  Januari  (2021),  pp.  39-46.    DOI: https://doi.org/10.30645/kesatria.v2i1.56
[11]. Ferdiansyah,  B.  &  Goeirmanto,  L.  (2020).  Prediksi  Loyalitas dalam Keterikatan Karyawan terhadap Perusahaan Menggunakan Algoritma C4.5* (Studi Kasus PT.XYZ). Jurnal Sistem  dan  Teknologi  Informasi.  Vol.  8,  No.  1.  DOI: http://dx.doi.org/10.26418/justin.v8i1.33606
[12]. Ramadhan  P.  G.,  Windarto,  A.  P.,  Irawan,  E.,  Saputra,  W.  & Okprana,  H.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  C4.5  Dalam  Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Pasien BPJS.  Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Dan  Information Science. Vol. 2, Juli (2020), pp. 376-385. DOI: http://dx.doi.org/10.30645/senaris.v2i0.185
[13]. Siahaan, S. W., Sianipar, K. D. R., R.H Zer, P. P. P. A. N. . F. I.,  &  Hartama,  D.  (2020).  Penerapan  Algoritma  C4.5  dalam Menentukan  Faktor  yang  Dapat  Meningkatkan  Kemampuan Bahasa  Inggris  pada  Mahasiswa.  Jurnal  Eksplora  Informatika, 10(1), 59–67. doi:10.30864/eksplora.v10i1.396
[14]. Harianto  &  Rosiyadi,  D.  (2020).  Komparasi  Algortima  C4.5, Naïve  Bayes,  dan  k-Nearest  Neighbor  Sebagai  Sistem Pendukung  Keputusan  Menaikkan  Jumlah  Peserta  Didik. JURNAL  INFORMATIKA,  Vol.7  No.1  April  2020,  Halaman 55-61. DOI: https://doi.org/10.31294/ji.v7i1.7250
[15]. Gaol,  L.  Y.  L.,  Safii,  M.,  &  Suhendro,  D.  (2021).  Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Stikom  Tunas  Bangsa  Prodi  Sistem Informasi  Dengan  Menggunakan  Algoritma  C4.5.  Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan. Vol. 2, No. 2, pp. 97-106. DOI: https://doi.org/10.30645/brahmana.v2i2.71
[16]. Febriarini, A. S., & Astuti, E. Z. (2019). Penerapan Algoritma C4.5  untuk  Prediksi  Kepuasan  Penumpang  Bus  Rapid  Transit (BRT)  Trans  Semarang.  Eksplora  Informatika,  8(2),  95–103. doi:10.30864/eksplora.v8i2.156
[17]. Hana,  F.  M.  (2020)  Klasifikasi  Penderita  Penyakit  Diabetes Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5.  Jurnal  Sistem Komputer  dan  Kecerdasan  Buatan.  Volume  IV  -  Nomor  1  - September  2020.  Doi  : https://doi.org/10.47970/siskom- kb.v4i1.173
[18]. Iqbal,  M.,  Usino,  W.,  &  Triono,  T.  (2020).  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  MENENTUKAN  HASIL BUDIDAYA  UDANG  VANAME  DENGAN  METODE ALGORITMA  C4.5  (PT  ANUGERAH  SUMBER  LAUT
JAYA). Jurnal Tekno Insentif, 14(1), 28–39.
doi:10.36787/jti.v14i1.148
[19]. Mardianto, M. F. F., & Prayitno, P. (2020). Peningkatan Hasil Evaluasi  Pembelajaran  Daring  saat  Pandemi  Covid-19 Berdasarkan  Media  Powerpoint  Interaktif.  MUST:  Journal  of Mathematics  Education,  Science  and  Technology,  5(2),  171. doi:10.30651/must.v5i2.6119