Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN : 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI:10.30736/jt.v15i1.929 , Hal 61-66

## PERBANDINGAN METODE DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI PRESTASI AKADEMIK SISWA
Fabiano Milan Almufqi 1 , Apriade Voutama 2
Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361
(0267) 641177
E-mail: fabiano.almufqi19043@student.unsika.ac.id 1 , apriade.voutama@staff.unsika.ac.id 2

## ABSTRACT
In the world of education, institutions usually allocate scholarships in the form of appreciation for outstanding students.  However,  many  problems  that  often  arise,  namely  the  lack  of  proper  distribution  of  scholarships  to students. The data collection method used to obtain the data needed in this research is using a questionnaire and literature study. From the data that has been collected, we get data of 102 student records who have filled out the questionnaire, the contents of the questionnaire such as parental support, distance from home to school, to test scores. If the test results are good then the student is eligible to get a scholarship. The first test uses the Naïve Bayes method and has an accuracy of 58.62%. Both use the decision tree method and have an accuracy of 65.52%. The third uses the random forest method and has an accuracy of 51.72%. Based on the results of tests that have been carried out using the RapidMiner application using 3 methods, the research results obtained show that the best method for predicting student academic achievement is the Decision Tree method with an accuracy rate of 65.52%.
Keywords : Data Mining, Prediction, Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest.

## ABSTRAK
Pada  dunia  Pendidikan  biasanya  institusi  mengalokasikan  beasiswa  dalam  bentuk  apresisasi  untuk  siswa-siswa yang  berprestasi.  Namun  banyak  masalah  yang  sering  muncul,  yaitu  kurang  terpatnya  penyaluran  beasiswa terhadap siswa. Metode pengumpulan data yang digunakan untuk memperoleh data-data yang dibutuhkan dalam penelitian  ini  adalah  menggunakan kuesionar dan studi Pustaka. Dari data  yang  sudah dikumpulkan,  mendapat data sebesar 102 record siswa yang sudah mengisi kuesioner tersebut, isi dari kuesioner tersebut seperti dukungan orangtua, jarak rumah dari sekolah, hingga ke nilai ulangan. Jika dari hasil ulangannya bagus maka siswa tersebut layak  untuk  mendapatkan  beasiswa.  Pengujian  pertama  menggunakan  metode  naïve  bayes  dan  memiliki  hasil accuracy  58.62%.  Kedua  menggunakan  metode  decision  tree  dan  memiliki  hasil  accuracy  65.52%.  Ketiga menggunakan metode random forest dan memiliki hasil accuracy 51.72%. Berdasarkan dari hasil uji yang telah dilakukan menggunakan aplikasi RapidMiner menggunakan 3 metode, hasil penelitian yang didapat menunjukan bahwa  metode  terbaik  dari  penelitian  prediksi  prestasi  akademik  siswa  adalah  metode  Decision  Tree  dengan tingkat akurasi 65.52%.
Kata kunci: Data mining, Prediksi, Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  salah  satu  komponen kehidupan  yang  dapat  menunjang  keberhasilan seseorang  menuju  kehidupan  yang  jauh  lebih  baik lagi. Terutama bagi anak yang ada dalam lingkup usia wajib  belajar.  Akan  tetapi  tidak  semua  anak  wajib belajar dapat mengikuti pendidikan. Untuk mengatasi permasalahan  yang  ada,  maka  sekolah  menyusun program  bantuan  dana  pendidikan  bagi  siswa  yang dianggap  kurang  mampu  secara  strata  ekonomi. Dengan  adanya  syarat  dan  ketentuan  yang  berlaku dan  semua  kriteria  pemilihan  penentuan  siswa memperoleh  bantuan  dana  pendidikan  itu  dilakukan
berdasarkan data siswa yang ada, kemudian dianalisis secara manual, namun terkadang hasil yang diperoleh tidak  sesuai  dan  akurat.  Maka  dalam  penelitian  ini penulis  membandingkan  Algoritma  Klarifikasi  Data Mining untuk mendapatkan akurasi tertinggi diantara metode data mining lainnya. Sampel data diambil dari Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Taruna Karya 1 Karawang yang beralamat di Jl. Pangkal Perjuangan No. 76, Karawang Barat, Kab. Karawang, Jawa Barat 41316.
Data  yang  berlimpah  membuka  peluang diterapkannya  data  mining  untuk  pengelolaan Pendidikan  yang  lebih  baik  lagi  dan  data  mining
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN : 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI:10.30736/jt.v15i1.929 , Hal 61-66
dalam  pelaksanaan  pembelajaran  dengan  bantuan komputer yang lebih efektif (Andriyana and Nugroho 2015). Untuk meningkatkan akses dan minat belajar siswa serta memajukan lembaga pendidikan, lembaga pendidikan  memberikan  beasiswa  kepada  siswa berprestasi. Namun banyak permasalahan yang sering muncul  yaitu  pengalokasian  beasiswa  kepada  siswa yang  kurang  tepat,  seperti  siswa  yang    tidak  berhak mendapatkan  beasiswa  tetapi  menerima  beasiswa, begitu  pula  sebaliknya  kepada  siswa  yang  berhak mendapatkan  beasiswa  yaitu  siswa  yang  berprestasi atau  karena  kurang  mampu,  tetapi  tidak  menerima beasiswa.
Sekolah  Menengah  Kejuruan  Taruna  Karya  1 Karawang  (SMK  Taruna  Karya  1  Karawang) merupakan  sekolah  kejuruan  yang  mengutamakan hasil  dan  keterampilan  siswa.  Banyak  faktor  yang mempengaruhi  hasil  belajar  siswa.  Salah  satu  hal yang sangat penting adalah manajemen pembelajaran di  sekolah  yang  baik,  untuk  mendapatkan  hasil belajar  yang  baik  manajemen  sekolah  perlu melakukan  kerjasama  antara  orang  tua  siswa  dan siswa.  Sekali  manajemen  pembelajaran  yang  baik maka kinerja siswa sangat penting sehingga dianggap serius  oleh  manajemen  sekolah,  dikarenakan  sulit untuk  mengidentifikasi  faktor  atau  variabel  yang dapat  mempengaruhi  kinerja  siswa.  Karena  ada beberapa faktor yang dapat mempengaruhi kemajuan akademik  siswa  yaitu  faktor  internal  dan  faktor eksternal.
Data Mining adalah metode untuk menemukan informasi  dalam  basis  data  besar.  (Setiawan,  2021) Data Mining juga digunakan untuk analisis otomatis dan pengambilan informasi. Data Mining digunakan untuk menemukan pola yang diinginkan untuk tujuan mengekstraksi informasi yang berguna dari database besar. Pola-pola  ini diidentifikasi  menggunakan alat yang dapat memberikan analisis data  yang  berharga dan  mendalam  yang  dapat  dilanjutkan  dengan menggunakan  alat  pendukung  keputusan  lainnya. Data Mining adalah salah satu teknik paling umum di KDD,  tetapi  ini  adalah  teknik  yang  sangat  penting untuk  menemukan  pola  yang  bermakna  dalam  data besar.
2. METODE

## 2.1 Prediksi
Prediksi  adalah  memprediksi  sesuatu  akan terjadi sekali masa depan. (Suryaningrum & Wijaya, 2015)  Prediksi  juga  bisa  untuk  klasifikasi,  tidak hanya  untuk  memprediksi time  series , karena  sifat
yang dapat dihasilkan class berdasarkan atribut yang ada.  Perbedaan  antara  prediksi  dengan  perkiraan adalah  jika  perkiraan  adalah  hasil  perhitungan berdasarkan  data  dan  analisis  ilmiah.  Jika  prediksi adalah  hasil  perhitungan  berdasarkan  data  dan analisis  apapun  bisa  analisis  ilmiah  ataupun nonilmiah.

## 2.2 Knowledge Discovery in Database
Knowledge Discovery in Database adalah proses komputasi dengan menggunakan perhitungan matematika  yang  bekerja  untuk  mengekstraksi informasi  dan  membuat  kalkulasi  probabilistic  dari probabilitas  Tindakan  di  masa  yang  akan  datang (Bhatia, 2019). KDD yaitu aktivitas yang didalamnya termasuk  pengumpulan,  penggunaan  data  dalam menentukan keteraturan, pola dan hubungan data set yang banyak (Siregar, 2018).
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) biasanya disamakan dengan Data Mining, berdasarkan  tujuannya  dalam  mencari  pengetahuan yang berguna dalam tumpukan data yang besar. Data mining merupakan  salah  satu  bagian  proses  KDD yang  bertugas  untuk  mengekstrak  pola  atau  model dari data dengan menggunakan suatu algoritma yang spesifik. Pada penelitian ini, tahapan KDD yaitu: a. Data Selection
Tahap  seleksi  data  merupakan  tahapan  dimana data  dilakukan  seleksi  atribut  dan  hasil  dari  seleksi data tersebut  diintegrasikan  menjadi  sebuah  dataset. Proses pembangunan dataset merupakan suatu proses yang penting karena proses pembelajaran data mining dan  penemuan  pola  baru  didasarkan  pada  dataset yang telah dibentuk.
b. Preprocessing Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembersihan  data untuk  meningkatkan  keandalan  data.  Pembersihan data  dilakukan  dengan  menangani  nilai  kosong, menangani  baris  data  yang  tidak  relevan  dan menghilangkan noise atau outlier .  Proses  awal  ini dapat  melibatkan  metode  spesifik  yang  kompleks atau  menggunakan  algoritma  data  mining  yang spesifik.
c. Transformation
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  pengembangan data  sehingga  data  dipersiapkan  dengan  lebih  baik dan siap untuk dilakukan pemodelan data mining. Hal yang  dapat  dilakukan  untuk  mempersiapkan  data menjadi lebih baik adalah melakukan reduksi dimensi seperti pemilihan fitur dan ekstraksi sampel data.
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN : 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI:10.30736/jt.v15i1.929 , Hal 61-66
d. Analisis
Pada  proses  ini  analisis  data  yang  pertama adalah  dengan  menggunakan  metode Naïve  bayes, Decision  Tree ,  dan  Random  Forest  dengan menggunakan aplikasi Rapidminer.

## 2.3 Naive Bayes
Naive  Bayes  adalah  metode  klasifikasi  ini menggunakan  probabilitas  dan  data  statistik.  Naïve Bayes  bisa  memprediksi  peluang  masa  depan berdasarkan pengalaman masa lalu, sehingga disebut juga  teorema  Bayes  (Andriansyah,  Yusup,  and Voutama 2021).  Metode Naïve Bayes ini yang bagus untuk  didalam  pembelajaran  berdasarkan  data training,  dengan  dasar  menggunakan  probabilitas bersyarat. Metode Naïve Bayes  ini  memiliki sebuah kelemahan  yaitu  metode  ini  hanya  bisa  digunakan untuk  persoalan  klasifikasi  dengan supervised learning dan  juga  data  kategorikal  (Triwidianti, Alfian, and Prasojo 2021).

## 2.4 Decision Tree
Decision  Tree adalah  struktur  pohon  di  mana node  pohon  mewakili  atribut  yang  diuji.  Setiap cabang  dari  pohon  ini  merupakan  distribusi  hasil pengujian,  dan  simpul-simpul  tersebut  mewakili beberapa  kelompok  kelas.  Pohon  keputusan  adalah alat  pendukung  dengan  struktur  pohon  yang menampilkan kemungkinan hasil, biaya sumber daya, manfaat,  dan  hasil  potensial. Decision  Tree adalah salah  satu  metode  penambangan  data  terbaik berdasarkan  teknik  pembelajaran.  Metode  pohon keputusan  ini  meningkatkan  model  prediktif, kemudahan  interpretasi  dan  ketahanan.  Metode  ini efektif  dalam  menganalisis  hubungan  nonlinier karena  dapat  mengatasi  tantangan  pemasangan  data seperti regresi dan klasifikasi.

## 2.5 Random Forest
Random  Forest adalah  sebuah  kombinasi  dari masing-masing pohon yang baik kemudian dikombinasikan  lagi  kedalam  satu  model. Random Forest ini memiliki sifat ketergantungan pada sebuah nilai vector random dengan distribusi yang sama pada semua  pohon  yang  masing- masing  dari decision tree memiliki  kedalaman  yang  maksimal. Random Forest biasanya  digunakan  untuk menyelesaikan masalah-masalah yang berhubungan dengan klasifikasi,  regresi,  dan  sebagainya.  Ada  dua  faktor yang membuat metode ini disebut random, yaitu :
1. Setiap tree/pohon tumbuh pada sampel bootstrap yang diambil dari data training secara acak.
2. Dalam  setiap node  split selama  pembentukan decision  tree ,  Sebagian  sampel  dari  m  variable dipilih  dari  kumpulan-kumpulan  data  yang  asli, kemudian  yang  terbaik  akan  digunakan  dalam node tersebut.

## 2.6 Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan untuk memperoleh data-data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah :
a. Kuesioner Metode kuesioner adalah sebuah teknik menghimpun  data  dari  sejumlah  orang  atau responden  melalui  seperangkat  pertanyaan  untuk dijawab.  Dengan  memberikan  daftar  pertanyaan tersebut, jawaban-jawaban yang diperoleh kemudian dikumpulkan  sebagai  data.    Pertanyaan  tersebut  di jawab oleh orang yang mau diteliti yaitu siswa untuk mendapatkan suatu informasi.
b. Studi Pustaka
Merupakan  metode  pengumpulan  data  yang diperoleh  dari  hasil  olahan  orang  lain  berupa dokumen,  buku  pustaka,  jurnal,  dengan  membaca berbagai  bahan  penulisan,  mengenai  permasalahan yang  berhubungan dengan penulisan dan khususnya penelitian yang berkaitan karya ilmiah.
c. Tahapan Penelitian
Gambar 1. Alur Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  tahapan- tahapan  yang  sistematis  dilakukan  pada  penelitian
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN : 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI:10.30736/jt.v15i1.929 , Hal 61-66
dan  alur  penelitian  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut :
Alur  penelitian  dimulai  identifikasi  masalah pencarian  data  set,  data  yang  diperoleh  tersebut diolah  atau  pre  prosesing  data  menjadi  data  set, kemudian melakukan pengujian pada setiap  metode, setelah  itu  peneliti  melakukan  evaluasi  dan pembahasan  yang  terkahir  peneliti  menyimpulkan hasil.

## 3. PEMBAHASAN
Dari data yang sudah dikumpulkan, didapatkan sebesar  102  record  siswa  yang  sudah  mengisi kuesioner  tersebut.  Kemudian  data  diproses  untuk mengetahui apakah data tersebut layak atau tidak, dan setelah dilakukan proses data yang didapatkan layak untuk digunakan sebagai penelitian. Data yang akan dilakukan data training sebanyak 72 record data dan yang akan dijadikan data testing sebanyak 30 record data. Berikut adalah data testingnya : Tabel 1 . Record Kuesioner Kategori 1
Jenis Kelamin Kondisi Fisik Motivasi Belajar Pria Normal Ada Wanita Normal Ada Pria Normal Ada Pria Normal Ada Wanita Mata Minus Ada Tabel 2 . Record Kuesioner Kategori 2 Jumlah Anggota Keluarga Status Orangtua Pendidikan Ayah Lebih dari 3 Bersama SMA/SMK Lebih dari 3 Bersama SMA/SMK Lebih dari 3 Bersama SMA/SMK Lebih dari 3 Bersama SMA/SMK Lebih dari 3 Bersama SD Tabel 3 . Record Kuesioner Kategori 3 Pendidikan Ibu Pekerjaan Ayah Pekerjaan Ibu SMP Tidak IRT SD Pengusahasaha IRT SMA/SMK Pegawai Swasta IRT SMA/SMK Pegawai Swasta IRT SD Petani IRT Tabel 4 . Record Kuesioner Kategori 4 Dukungan Keluarga Ekstrakulikuler Internet Dirumah Ya Tidak Ya Ya Ya Tidak Ya Tidak Ya
Dukungan Keluarga Ekstrakulikuler Internet Dirumah Ya Ya Tidak Ya Ya Tidak Tabel 5 . Record Kuesioner Kategori 5 Jarak dari rumah Waktu Belajar Hasil Ulangan Jauh Rajin Baik Jauh Biasa Saja Baik Jauh Rajin Baik Jauh Sangat Rajin Biasa Sangat Jauh Sangat Jarang Biasa

## 3.1 Hasil Uji
Hasil  akurasi  yang  didapatkan  sebagai berikut :
1. Naive Bayes
Pertama  diuji  dengan  metode  naïve  bayes  dan memiliki hasil accuracy sebesar 58.62%.
Gambar 2. Performance Vector Naïve Bayes
Tabel 5. Performance Naïve Bayes
True. Rendah True. Baik True. Biasa Class Presisi Pred.Rendah 2 0 1 66.67% Pred. Baik 3 12 3 66.67% Pred. Biasa 2 3 3 37.50% Class Recall 28.57% 80.00% 42.86%
Accuracy = 58.62 %
Terlihat  dari  performance  metode  naïve  bayes memiliki accuracy 58.62% dan pada class recall dan precision bisa dilihat pada tabel 5.
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN : 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI:10.30736/jt.v15i1.929 , Hal 61-66
Gambar 3. Design Naïve Bayes
2. Decision Tree
Kedua diuji menggunakan metode Decision Tree dan memiliki hasil accuracy sebesar 65.52%.
Gambar 4. Performance Vector Decision Tree
Tabel 6. Performance Decision Tree
True. Rendah True. Baik True. Biasa Class Presisi Pred.Rendah 4 0 0 100.00% Pred. Baik 1 13 5 68.42% Pred. Biasa 2 2 2 33.33% Class Recall 57.14% 86.67% 28.57%
Accuracy = 65.52 %
Terlihat  dari  performance  metode Decision  Tree memiliki accuracy sebesar  65.52%  dan  pada class recall dan precision bisa  dilihat  pada  tabel  6
performance decision tree . Gambar 5. Design Decision Tree
3. Random Forest
Ketiga  diuji  menggunakan  metode Random Forest dan memiliki hasil accuracy sebesar 51.72%.
Gambar 6. Performance Vector Random Forest
Tabel 7. Performance Random Forest True. Rendah True. Baik True. Biasa Class Presisi Pred.Rendah 0 0 0 00.00% Pred. Baik 3 11 3 64.71% Pred. Biasa 4 4 4 33.33% Class Recall 00.00% 73.33% 57.14%
Accuracy = 51.72 %
Terlihat dari performance metode Random Forest memiliki accuracy sebesar  51.72%  dan  pada class recall dan class  precision bisa  dilihat  pada tabel  7 performance Random Forest .

## Gambar 7. Design Random Forest
Setelah  dilakukan  pengujian  dengan  tiga  algoritma diatas, maka didapatkan hasil pengujiannya seperti di tabel 8 berikut:
Tabel 8 . Hasil Akurasi Metode Penelitian Accuracy Naïve Bayes 58.62% Decision Tree 65.52% Random Forest 51.72%

## 3.2 Pembahasan
Dari hasil tabel 8 tersebut didapatkan bahwa hasil pengujian  prediksi  terbaik  dengan  menggunakan algoritma Decision  Tree sebesar  65.52%,  diikuti dengan Naïve  Bayes sebesar  58.62%,  dan  terakhir algoritma Random Forest sebesar 51.72%. Dari hasil tersebut  dilihat  bahwa  model  prediksi  yang  paling
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN : 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI:10.30736/jt.v15i1.929 , Hal 61-66
sesuai  dengan  dataset  ini  yaitu  menggunakan algoritma Decision Tree.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  uji  yang  telah  dilakukan menggunakan  aplikasi  RapidMiner  maka  dapat dilihat tingkat akurasi menggunakan 3 metode, maka metode  terbaik  dari  penelitian  prediksi  prestasi akademik siswa adalah metode Decision Tree dengan tingkat akurasi tinggi sebesar 65.52%.

## PUSTAKA
Setiawan,  R.  (2021,  October  30). Apa  itu  Data
Mining dan Bagaimana Metodenya? Diambil kembali
dari
Dicoding:
https://www.dicoding.com/blog/apa-itu- data-mining/
Suryaningrum,  K.  M.,  &  Wijaya,  S.  P.  (2015). Analisa  dan  Penerapan  Metode  Single
Exponential  Smoothing  untuk  Prediksi Penjualan  pada  Periode  Tertentu  (Studi Kasus: PT.Media
Cemara
Kreasi). Prosiding SNATIF , 259-266. Andriansyah,  Miftah  Fariedh,  Dadang  Yusup,  and Apriade Voutama. 2021. “MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE BAYES  BERBASIS  WEBSITE  WEB- BASED EXPERT SYSTEM OF COVID-19
EARLY  DETECTION  USING  NAÏVE
BAYES METHOD.” Journal of
Information  Technology  and  Computer Science (INTECOMS) 4(2): 446–55. Andriyana,  Veronica,  and  Yusuf  Nugroho.  2015. PERBANDINGAN  3  METODE  DALAM DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENERIMA  BEASISWA  BERDASARKAN PRESTASI DI SMA NEGERI 6
SURAKARTA .
Muhammad,  Fakhri,  Nana  Mulyana  Maghfur,  and Apriade Voutama. 2022 .  “Sentiment
Analysis  Dataset  on  COVID-19  Variant News.” Systematics 4(1): 382–91. Ramadhan,  Vicky,  and  Apriade  Voutama.  2022. “Clustering  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Pada Penyakit ISPA  Di  Puskesmas Kabupaten  Karawang.” Jurnal  Pendidikan dan Konseling 4: 462–73.
Triwidianti,  Jani,  Firmansyah  Yunialfi  Alfian,  and Margi  Prasojo.  2021.  “Perbandingan
Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi Prestasi Siswa Tingkat Pendidikan Menengah Kejuruan Pada Sekolah Menengah  Kejuruan  Negeri  (SMKN  1)
Gadingrejo  Pringsewu  Lampung.”  1:  126– 33.  https://jurnal.darmajaya.ac.id/  (March 30, 2022).
Yoga  Pratama,  Aditiya  et  al.  2021.  “Analisis Sentimen  Media  Sosial  Twitter  Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Seleksi Fitur  Chi-Square  (Kasus  Omnibus  Law Cipta  Kerja).” Jurnal  Sains  Komputer  & Informatika (J-SAKTI 5(2): 897–910.