## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1042−1052 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5643

## Decision Tree C4.5 dengan Teknik Information Gain Untuk Klasifikasi Pemilihan Program Studi Tingkat Lanjut
Teddy Yogi Pratama * , Armansyah
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan Jl. William Iskandar Ps. V, Medan Estate, Kec. Percut Sei Tuan, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* eddyyogipratama@gmail.com, 2 armansyah@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: eddyyogipratama@gmail.com Submitted: 20/07/2024; Accepted: 23/07/2024; Published: 24/07/2024
Abstrak −Tujuan  penelitian  ini  adalah  Untuk  manganalisis  penerapan  fitur  yang  informatif,  mengklasifikasikan  data berdasarkan fitur akademis, minat dan bakat dengan Teknik Information menggunakan Decision Tree C4.5. tujuan penelitian ini  adalah  melakukan  riset  terhadap  siswa  dalam  menentukan  pemilihan  program  studi  untuk  melanjutkan  pendidikan  ke perguruan tinggi, dikarenakan Dalam memilih program studi untuk melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi, siswa sering kali mengalami kesulitan dalam menentukan pilihan  program studi yang akan di pilihnnya. Penelitin mengumpulkan 140 data siswa, dengan mendistribusikan kuesioner kepada calon mahasiswa baru dan meminta nilai akademik siswa terhadap pihak sekolah, penulis memiliki 140 data yang akan digunakan dalam penelitian ini. Selanjutnya, dari 140 data tersebut, peneliti akan membaginya menjadi dua bagian, yaitu data training sebanyak 118 data dan data testing sebanyak 22 data  untuk memenuhi kebutuhan dalam merancang model. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan pendekatan Supervised Learning Decision Tree C4.5 dan menerapkan teknik Information Gain untuk klasifikasi pemilihan program studi tingkat lanjut, diperoleh akurasi sebesar 86%. Tingkat keberhasilan ini menunjukkan bahwa metode tersebut efektif dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan program studi tingkat lanjut. Hal ini mengindikasikan bahwa penggunaan Decision Tree C4.5 yang memanfaatkan  teknik  Information  Gain  memiliki  potensi  besar  sebagai  model  yang  dapat  membantu  siswa  dalam  memilih program studi tingkat lanjut mereka dengan tingkat keakuratan yang memuaskan. Dengan hasil akurasi yang tinggi, metode ini dapat diandalkan untuk memberikan prediksi yang akurat dalam konteks pemilihan program studi.
Kata Kunci: Information Gain; Decision Tree C4.5; Klasifikasi
Abstract− The  aim  of  this  research  is  to  analyze  the  application  of  informative  features,  classify  data  based  on  academic features, interests and talents with Information Techniques using Decision Tree C4.5. The aim of this research is to conduct research on students in determining the choice of study program to continue their education to college, because in choosing a study program to continue their education to college, students often experience difficulties in determining which study program they will choose. The research collected 140 student data, by distributing questionnaires to prospective new students and asking the school for students' academic scores, the author has 140 data that will be used in this research. Next, from the 140 data, researchers will divide it into two parts, namely 118 training data and 22 testing data to meet the needs in designing the model. Based  on  the  results  of  research  conducted  using  the  Supervised  Learning  Decision  Tree  C4.5  approach  and  applying  the Information Gain technique for classification of advanced study program selection, an accuracy of 86% was obtained. This success rate shows that the method is effective in identifying and classifying advanced study programs. This indicates that the use of Decision Tree C4.5 which utilizes the Information Gain technique has great potential as a model that can assist students in choosing their advanced study program with a satisfactory level of accuracy. With high accuracy results, this method can be relied on to provide accurate predictions in the context of study program selection.
Keywords: Information Gain; Decision Tree C4.5; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Dalam memilih program studi untuk melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi, siswa sering kali mengalami kesulitan untuk mengidentifikasi minat dan bakat mereka. Banyak siswa tidak tahu apa yang sebenarnya mereka minati atau di mana bakat mereka berada. Situasi ini menjadi lebih sulit karena kurangnya alat evaluasi yang dapat membantu  mereka  menilai  diri  secara  objektif  dan  komprehensif.  Selain  itu,  nilai  akademik  juga  sangat mempengaruhi keputusan mereka. Banyak siswa merasa tertekan untuk memilih program studi berdasarkan nilai akademik saja, tanpa mempertimbangkan apakah program tersebut sesuai dengan minat dan bakat mereka[1].
Machine  learning  adalah  ilmu  yang  memungkinkan  komputer  berperilaku  seperti  manusia,  di  mana komputer  dapat  meningkatkan  pemahamannya  melalui  pengalaman  atau  dengan  berjalannya  waktu  secara otomatis [2][3]. Machine learning banyak digunakan untuk pengembangan model analisis data dengan pendekatan belajar  mesin.  Beberapa  teknik  dalam  machine  learning  meliputi  Supervised  Learning,  yang  merupakan pendekatan klasifikasi di mana setiap data dalam kumpulan data memiliki label yang ditentukan, memungkinkan model untuk  mengklasifikasikan kelas  yang tidak diketahui.  Unsupervised Learning, di sisi lain , sering disebut sebagai teknik  clustering  karena tidak  memerlukan label pada data, dan hasilnya tidak  mengidentifikasi contoh dalam kelas yang telah ditentukan sebelumnya. Sementara itu, Reinforcement Learning bekerja dalam lingkungan dinamis di mana model harus mencapai tujuan tanpa pemberitahuan eksplisit dari komputer ketika tujuan tersebut tercapai [4][5].
Pohon  keputusan  merupakan  salah  satu  contoh  pendekatan  supervised  learning  yang  menggunakan Decision Tree C4.5. Tujuan utamanya adalah untuk mengklasifikasikan dan memprediksi masa depan berdasarkan data yang ada. Algoritma C4.5 adalah pendekatan untuk membuat Decision Tree dari data pelatihan, merupakan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1042−1052 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5643
pengembangan dari metode ID3 [6][7]. Klasifikasi adalah proses untuk mengidentifikasi pola-pola yang mewakili dan  membedakan  antara  kelas-kelas  data  [8] . Dalam  konteks  pengklasifikasian  menggunakan  decision  tree, terdapat beberapa teknik  yang umum digunakan, antara lain  information  gain, gain ratio,  dan  Gini  index,  yang bertujuan untuk menentukan pohon atau node awal [9][10][11].
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis Teknik Information Gain pada pilihan keputusan Decision Tree untuk klasifikasi pemilihan program studi  tingkat lanjut. Beberapa penelitian yang telah dilakukan oleh sejumlah peneliti  yang  memanfaatkan  teknik  Information  Gain  untuk  melakukan  klasifikasi,  dikutip  dalam  studi  yang memiliki  permasalahan  mengenai  Pemilihan  jurusan  pada  Bidang  IT  dengan    Menggunakan  Algoritma  C4.5 menunjukkan  bahwa  penggunaan  algoritma  C4.5  memberikan  efisiensi  yang  tinggi  dalam  proses  pemilihan jurusan. Melalui pendekatan ini, dari total 301 rekaman data yang dianalisis, sebanyak 215 data diujikan. Dengan menggunakan  teknik  Information  Gain,  dengan  menggunakan  beberapa  atribut  diantaranya  Pilihan  jurusan, Software>=80, Jaringan >=80, Software >= Jaringan, penelitian mendapat hasil yang signifikan Hasil pengujian menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  mencapai  96,73%,  menggambarkan  keefektifan  metode  tersebut  dalam membantu pengambilan keputusan terkait penjurusan bidang IT di SMK N Manonjaya [12].
Penelitian menggunakan algoritma C4.5 dengan kriteria pemisahan berdasarkan  Information Gain, untuk memilih penerima bantuan pangan non tunai, dengan menggunakan algoritma C4.5, dataset  yang didapat pada tahun  2018  pada  Desa  Nagrak  Utara  Sukabumi  sebanyak  130  data.  klasifikasi  yang  dihasilkan  sangat  efektif dengan tingkat akurasi mencapai 91.54% [13]. Penelitian ini diharap dapat membantu siswa dalam klasifikasian pemilihan terhadap program studi  tingkat lanjut terhadap siswa yang memiliki kebimbangan terhadap pilihan studi lanjutnya khususnya pada sekolah SMAS Nurul Iman .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Dalam  pengembangan  sebuah  penelitian,  struktur  yang  terorganisir  sangat  penting.  Ini  melibatkan  pembuatan sebuah model penelitian yang menggambarkan hubungan antara variabel yang sedang diteliti. Dalam penelitian ini,  pendekatan  kuantitatif  digunakan  untuk  menguji  teori  dengan  analisis  mendalam.  Kerangka  penelitian mencakup  langkah-langkah  yang  diambil  selama  proses  penelitian  untuk  memastikan  keberlangsungan  yang sistematis  dan  pencapaian  tujuan  yang  diinginkan  [12][14][15],  dapat  dilihat  pada  gambar  1  untuk  kerangka penelitian.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
1. Studi  Literatur: Proses  awal  penelitian  ini  dimulai  dengan  studi  literatur.  Setelah  meneliti  beberapa  karya tulis,  diketahui  bahwa  penerapan  Information  Gain  dengan  Decision  Tree  C4.5  dalam  klasifikasi  memiliki signifikansi  yang  besar.  Information  Gain  berperan  penting  dalam  mengukur  kepentingan  relatif  dari  setiap fitur dalam memisahkan data. Fitur informasi yang signifikan akan dipilih untuk membangun model klasifikasi yang efisien. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif untuk menganalisis data numerik dan kuesioner yang dikumpulkan untuk membangun sebuah model klasifikasi.
2. Pengumpulan  Data: Dalam  penelitian  ini,  mengunakan  Teknik  triangulasi  data  atau  penggabungan  data, pengumpulan data  melibatkan beberapa pendekatan, pertama data diperoleh melalui rekam akademik siswa seperti riwayat nilai, kedua penggunaan kuisoner akan menjadi instrumen tambahan. Kuisoner akan dirancang secara  cermat  dengan  pertanyaan  yang  relevan  dan  akan  di  berikan    untuk  mengetahui  minat  bakat  siswa. Melalui kombinasi teknik ini, diharapkan peneliti dapat memperoleh pemahaman yang komprehensif tentang faktor-faktor yang memengaruhi keputusan pemilihan program studi siswa, kuisoner dapar dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Kuisoner No Pertanyaan Nilai Q1 Jenis kelamin Anda? Pria,Wanita Q2 Bagaimana Anda menilai status sosioekonomi Anda? Rendah,Sedang, Tinggi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1042−1052 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5643
No Pertanyaan Nilai Q3 Bidang studi mana yang paling Anda minati? Ilmu alam, Ilmu social, Seni dan humaniora Q4 Kegiatan ekstrakurikuler mana yang Anda pilih? Olahraga, Seni dan music, Organisasi osial Q5 Bidang karier mana yang paling Anda minati? Teknologi dan IT, Bisnis dan manajemen Q6 Apakah Anda pernah / sedang mengikuti program akademik khusus/kursus? Ya, Tidak Q7 Anda pernah mengikuti kegiatan ilmiah di luar kurikulum sekolah? Ya, Tidak S program studi pilihan anda? Sosial, Sains
3. Pengelolahan  dan  Analisis  data: Dalam  penelitian  ini,  penulis  mengumpulkan  140  data  siswa,  dengan mendistribusikan kuesioner kepada calon mahasiswa baru dan meminta nilai akademik siswa terhadap pihak sekolah,  penulis  memiliki  140  data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Selanjutnya,  dari  140  data tersebut, kami akan membaginya menjadi dua bagian, yaitu data training dan data testing, dimana data trening sebanyak 118 data,  dan data testing sebanyak 22 data untuk memenuhi kebutuhan dalam merancang model. Transformasi  data  Diskritisasi  adalah  proses  mengubah  variabel  kontinu  menjadi  variabel  diskrit  dengan membagi  rentang  nilai  menjadi  kategori  diskrit.  Ini  membantu  mengurangi  kompleksitas  model  dan memfasilitasi  penggunaan  variabel  kontinu  dalam  pembangunan  pohon  keputusan.  Dengan  kata  lain, diskritisasi  membagi  variabel  kontinu  menjadi  kategori,  membuatnya  lebih  mudah  diinterpretasikan  oleh algoritma pembelajaran mesin seperti pohon keputusan. Misalnya, nilai dapat dibagi menjadi kategori seperti "cukup", "baik", dan "sangat baik" berdasarkan rentang nilai tertentu. Information Gain adalah teknik penting dalam algoritma Decision Tree C4.5 yang membantu memilih atribut terbaik untuk menjadi node pemisah. Ini berfokus pada seberapa baik atribut tersebut membagi data menjadi subset yang lebih homogen berdasarkan label  kelas.  Langkah-langkahnya  mencakup  menghitung  entropi  sebelum  dan  setelah  pemisahan,  dan kemudian menghitung perbedaan antara keduanya untuk mendapatkan Information Gain.
4. Perancangan  dan  Pengujian  Metode: Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  metode  klasifikasi  dengan algoritma  C4.5  dan  melakukan  pengujian  dengan  menggunakan  Confusion  Matrix.  Tahapan  awal  dalam pemodelan algoritma ini melibatkan persiapan data training dengan membagi dataset menjadi dua bagian, di mana 118 dari data digunakan sebagai data training dan 22 sebagai data testing. Setelah itu, langkah-langkah berikutnya adalah  menentukan akar atau root dari pohon  keputusan. Proses  ini dimulai  dengan  menghitung nilai entropy total dan nilai entropy dari setiap atribut yang digunakan. Kemudian, dilakukan perhitungan nilai gain. Langkah-langkah ini diulangi hingga semua rekaman terpartisi dengan baik, dan simpul dengan nilai gain terbesar dibuat sebagai simpul pada pohon keputusan. Proses partisi pohon keputusan dapat dihentikan jika beberapa kondisi terpenuhi:
1) semua rekaman dalam simpul N mendapatkan kelas yang sama.
2) tidak ada atribut yang perlu dipartisi lebih lanjut.
3) tidak ada rekaman di dalam cabang yang kosong.

## Gambar 2. Flowchart Decision Tree
1) Menghitung total data yang ada.
2) Memilih atribut sebagai titik awal dalam pembentukan cabang.
3) Membuat cabang untuk setiap anggota dari atribut yang dipilih.

## Journal of Information System Research (JOSH)
4) Jika nilai entropy dari anggota atribut tersebut adalah nol, maka node tersebut dijadikan daun dalam pohon keputusan. Jika seluruh nilai entropy dari anggota node adalah nol, proses berhenti.
5) Jika terdapat node yang memiliki nilai entropy lebih besar dari nol, maka proses diulangi dari awal hingga semua anggota node memiliki nilai entropy nol [16][17][18][19].
5. Evaluasi Hasil: Evaluasi kinerja model menggunakan Confusion Matrix bertujuan untuk memperjelas sejauh mana  prediksi  model  sesuai  dengan  keadaan  sebenarnya.  Validitas  prediksi  perlu  diuji  agar  hasilnya  dapat dipercaya. Confusion Matrix  adalah tabel  matriks  yang  memuat informasi tentang kelas  positif dan  negatif, membantu dalam memahami kualitas prediksi model [20].
Tabel 2 . Confusion Matrix Kelas Prediksi Aktual Positif Aktual Negative Prediksi Positif True Positive (TP) False Positive (FP) Prediksi Negatif False Negative (FN) True Positive (TN)
6. Lokasi penelitian: Penelitian dilakukan di SMA Nurul Iman untuk mengumpulkan data nilai akademik serta informasi tentang minat, bakat, dan latar belakang ekonomi siswa. Data akademik bisa diperoleh dari catatan sekolah,  tetapi  informasi  tambahan  tersebut  hanya  bisa  didapat  melalui  kuesioner  langsung  kepada  siswa. Demikian,  lokasi  penelitian  dipilih  karena  memberikan  akses  yang  sesuai  untuk  mendapatkan  data  yang diperlukan.
7. Waktu  Penelitian: Setelah  data  terkumpul  dan  diolah,  bulan  kedua  akan  digunakan  untuk  merumuskan temuan dan hasil analisis ke dalam sebuah jurnal ilmiah. Proses penulisan jurnal akan melibatkan penyusunan laporan penelitian yang komprehensif serta pembahasan mendalam mengenai implikasi temuan bagi pemilihan program studi di SMA. Diharapkan bahwa pada akhir bulan kedua, jurnal ilmiah akan siap untuk diterbitkan atau diserahkan ke jurnal ilmiah terkemuka dalam bidang pendidikan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa data
Adapun  data  yang  digunakan  dalam  membentuk  sebuah  pohon  keputusan  adalah  berupa  data  nilai  akademik, minat, bakat, dan tingkatan ekonomi siswa yang dapat kita lihat pada tabel di bawah. Setelah data tersebut diolah, data  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  data  pelatihan  (training  data)  dan  data  pengujian  (testing  data).  Data pelatihan  digunakan  untuk  membangun  model  pohon  keputusan,  sedangkan  data  pengujian  digunakan  untuk mengevaluasi kinerja model yang telah dibangun. Data setelah di olah dan diset menjadi data training pada tabel 3 dan 4 dan data testing pada tabel 5 dan 6
Tabel 3. Data Training NO PAI PPKN B.INDO MM SEJARAH B.INGG SENI PENJAS 1 SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK 2 SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK 3 SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK 4 SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK …… …… …… …… …… …… …… …… …… 118 SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK BAIK Tabel 4. Lanjutan Data Training NO 1 2 3 4 5 6 7 8 1 PRIA SEDAN G SENI DAN HUMANIOR A ORGANISAS I SOSIAL BISNIS DAN MANAJEME N TIDA K TIDA K sosia l 2 WANIT A SEDAN G SENI DAN HUMANIOR A OLAHRAGA BISNIS DAN MANAJEME N YA TIDA K sosia l 3 WANIT A SEDAN G ILMU ALAM OLAHRAGA BISNIS DAN MANAJEME N TIDA K TIDA K sains

## Journal of Information System Research (JOSH)
NO 1 2 3 4 5 6 7 8 4 WANIT A SEDAN G ILMU ALAM SENI DAN MUSIK TEKNOLOGI DAN IT TIDA K TIDA K sains … … …… …… …… …… …… …… …… …… 118 WANIT A RENDA H SENI DAN HUMANIOR A ORGANISAS I SOSIAL BISNIS DAN MANAJEME N TIDA K TIDA K sains Tabel 5. Data Testing NO PAI PPKN B.INDO M.M SEJARAH B.INGG SENI PENJAS 1 SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK 2 SANGAT BAIK BAIK BAIK BAIK BAIK BAIK BAIK BAIK 3 SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK 4 SANGAT BAIK CUKUP BAIK BAIK BAIK BAIK SANGAT BAIK SANGAT BAIK …… …… …… …… …… …… …… …… …… 22 BAIK BAIK BAIK BAIK BAIK BAIK BAIK BAIK Tabel 6. Lanjutan Data Testing NO 1 2 3 4 5 6 7 8 1 WANIT A SEDAN G SENI DAN HUMANIOR A SENI DAN MUSIK BISNIS DAN MANAJEME N TIDA K TIDA K sosia l 2 WANIT A SEDAN G ILMU SOSIAL OLAHRAG A BISNIS DAN MANAJEME N TIDA K TIDA K sains 3 PRIA SEDAN G ILMU SOSIAL OLAHRAG A BISNIS DAN MANAJEME N TIDA K TIDA K sosia l 4 PRIA SEDAN G ILMU ALAM OLAHRAG A TEKNOLOGI DAN IT TIDA K TIDA K sains … … …… …… …… …… …… …… …… …… 22 PRIA SEDAN G ILMU SOSIAL OLAHRAG A BISNIS DAN MANAJEME N TIDA K TIDA K sosia l

## 3.2 Analisis menggunakan algoritma C4.5
Adapun  proses  analisis  dimulai  dengan  menghitung  entropi  awal  dari  dataset,  yang  berfungsi  untuk  mengukur tingkat ketidakpastian atau heterogenitas dalam data sebelum dilakukan pemisahan. Selanjutnya, information gain dihitung untuk setiap atribut. Information gain ini mengukur seberapa besar penurunan entropi yang terjadi setelah data dipisahkan berdasarkan atribut tersebut. Atribut dengan nilai information gain tertinggi dipilih sebagai node internal pada pohon keputusan, karena atribut ini dianggap paling informatif dalam memisahkan data ke dalam kelas-kelas yang berbeda.
Berikut adalah perhitungan manual untuk mencari Node 1: Menghirung entropy
Entropy(total) = ∑ − 58 103 log 2 ( 58 118 ) − 60 118 log 2 ( 60 118 ) = 0.997928
n i=1
Entropy(PAI(Sangat Baik)) = ∑ − 54 105 log 2 ( 54 105 ) − 51 105 log 2 ( 51 105 ) = 0.9994111 n i=1
Entropy(PAI(Baik)) = ∑ − 4 13 log 2 ( 4 13 ) − 9 13 log 2 ( 9 13 ) = 0.8904916
n i=1
Entropy(PKN(Sangat Baik)) = ∑ − 32 67 log 2 ( 32 67 ) − 35 67 log 2 ( 35 67 ) = 0.9985533
n
i=1
Entropy(PKN(Baik)) = ∑ − 26 50 log 2 ( 26 50 ) − 24 50 log 2 ( 24 50 ) = 0.9988455
n i=1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Entropy(PKN(Cukup)) = ∑ − 0 1 log 2 ( 0 1 ) − 1 1 log 2 ( 1 1 ) = 0 n i=1
Entropy(B. Indo(Sangat Baik)) = ∑ − 41 81 log 2 ( 41 81 ) − 40 81 log 2 ( 40 81 ) = 0.9998901
n i=1
Entropy(B. Indo(Baik)) = ∑ − 17 36 log 2 ( 17 36 ) − 19 36 log 2 ( 19 36 ) = 0.9977725 n i=1
Entropy(B. Indo(Cukup)) = ∑ − 0 1 log 2 ( 0 1 ) − 1 1 log 2 ( 1 1 ) = 0 n i=1

## Menghitung nilai Gain information
Gain(PAI) =  0.9997928 − ( 105 118 0.9994111 + 13 118 0.8904916) = 0.012381
Gain(PPKN) =  0.9997928 − ( 67 118 0.9985533 + 50 118 0.9988455) = 0.0095780
Gain(B. INDO) =  0.9997928 − ( 81 118 0.9998901 + 36 118 0.9977725) = 0.0090224
Tabel 7. Hasil Perhirungan Dari Node 1 NODE Keterangan Jumlah Kasus Main SAINS Main SOSIAL Entropy Gain 1 TOTAL 118 58 60 0.9997928 PAI SANGAT BAIK 105 54 51 0.9994111 BAIK 13 4 9 0.8904916 0.0123813 PPKN SANGAT BAIK 67 32 35 0.9985533 BAIK 50 26 24 0.9988455 CUKUP 1 0 1 #NUM! 0.0095780 B.INDO SANGAT BAIK 81 41 40 0.9998901 BAIK 36 17 19 0.9977725 CUKUP 1 0 1 #NUM! 0.0090224 MM SANGAT BAIK 77 37 40 0.9989047 BAIK 40 21 19 0.9981959 CUKUP 1 0 1 #NUM! 0.0095936 SEJARAH SANGAT BAIK 99 47 52 0.9981592 BAIK 18 11 7 0.9640788 CUKUP 1 0 1 #NUM! 0.0152912 B.ING SANGAT BAIK 81 39 42 0.9990103 BAIK 36 19 17 0.9977725 CUKUP 1 0 1 #NUM! 0.0096263 SENI SANGAT BAIK 88 44 44 1.0000000 BAIK 30 14 16 0.9967916 0.0006085 PENJAS SANGAT BAIK 82 41 41 1.0000000 BAIK 36 17 19 0.9977725 0.0004724 Q1 PRIA 46 27 19 0.9780710 WANITA 72 31 41 0.9860400 0.0168593 Q2 TINGGI 2 2 0 #NUM! SEDANG 105 48 57 0.9946938 RENDAH 11 7 4 0.9456603 0.0265291 Q3 IPA 32 19 13 0.9744894 IPS 43 23 20 0.9964860 SENI 43 16 27 0.9522656 0.0253862 Q4 OLAHRAGA 40 22 18 0.9927745

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1042−1052 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5643
NODE Keterangan Jumlah Kasus Main SAINS Main SOSIAL Entropy Gain SOSIAL 41 21 20 0.9995708 SENI 37 16 21 0.9867867 0.0065344 Q5 BISNIS 88 40 48 0.9940302 TEKNOLOGI IT 30 18 12 0.9709506 0.0116303 Q6 YA 22 14 8 0.9456603 TIDAK 96 44 52 0.9949848 0.0140040 Q7 YA 16 12 4 0.8112781 TIDAK 102 46 56 0.9930555 0.0313851
Dari  hasil  perhitungan  Tabel  7  hasil  Perhitungan  dari  node  1,  fitur  Q7  memiliki  nilai  perhitungan  yang paling tinggi berdasarkan kriteria nilai Gain. Oleh karena itu, fitur Q7 dipilih sebagai node awal  dalam pohon keputusan.  Q7  memiliki  pengaruh  terbesar  dalam  memisahkan  data  secara  optimal  pada  tahap  pertama pembentukan pohon keputusan pada gambar 3 node awal.
Gambar 3. Node awal Tabel 8. Hasil Perhitungan Dari Node 2
NODE Keterangan Jumlah Kasus Main SAINS Main SOSIAL Entropy Gain 2 Q7 TIDAK TOTAL 102 46 56 0.9930555 PAI SANGAT BAIK 89 42 47 0.9977221 BAIK 13 4 9 0.8904916 0.0090000 PPKN SANGAT BAIK 59 26 33 0.9898221 BAIK 42 20 22 0.9983637 CUKUP 1 0 1 #NUM! 0.0094204 B.INDO SANGAT BAIK 74 35 39 0.9978913 BAIK 27 11 16 0.9751191 CUKUP 1 0 1 #NUM! 0.0109754 MM SANGAT BAIK 65 28 37 0.9861261 BAIK 36 18 18 1.0000000 CUKUP 1 0 1 #NUM! 0.0117006 SEJARAH SANGAT BAIK 85 37 48 0.9878854 BAIK 16 9 7 0.9886994 CUKUP 1 0 1 #NUM! 0.0147276 B.INGG SANGAT BAIK 69 30 39 0.9876925 BAIK 32 16 16 1.0000000 CUKUP 1 0 1 #NUM! 0.0111851 SENI SANGAT BAIK 74 32 42 0.9867867 BAIK 28 14 14 1.0000000 0.0026416

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1042−1052 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5643
NODE Keterangan Jumlah Kasus Main SAINS Main SOSIAL Entropy Gain PENJAS SANGAT BAIK 69 31 38 0.9925631 BAIK 33 15 18 0.9940302 0.0000177 Q1 PRIA 37 18 19 0.9994730 WANITA 65 28 37 0.9861261 0.0020879 Q2 TINGGI 1 1 0 #NUM! SEDANG 96 42 54 0.9886994 RENDAH 5 3 2 0.9709506 0.0149192 Q3 IPA 25 13 12 0.9988455 IPS 38 19 19 1.0000000 SENI 39 14 25 0.9418285 0.0155805 Q4 OLAHRAGA 33 15 18 0.9940302 SOSIAL 36 17 19 0.9977725 SENI 33 14 19 0.9833762 0.0011514 Q5 BISNIS 78 34 44 0.9881108 TEKNOLOGI IT 24 12 12 1.0000000 0.0021472 Q6 YA 17 11 6 0.9366674 TIDAK 85 35 50 0.9774178 0.0224294 Tabel 9. Hasil Perhitungan Dari Node 3 NODE Keterangan Jumlah Kasus Main SAINS Main SOSIAL Entropy Gain 3 Q7 YA TOTAL 16 12 4 0.8112781 PAI SANGAT BAIK 16 12 4 0.8112781 BAIK 0 0 0 #DIV/0! 0.0000000 PPKN SANGAT BAIK 8 6 2 0.8112781 BAIK 8 6 2 0.8112781 CUKUP 1 0 1 #NUM! 0.0000000 B.INDO SANGAT BAIK 7 6 1 0.5916728 BAIK 9 6 3 0.9182958 CUKUP 0 0 0 #DIV/0! 0.0358799 MM SANGAT BAIK 12 9 3 0.8112781 BAIK 4 3 1 0.8112781 CUKUP 0 0 0 #DIV/0! 0.0000000 SEJARAH SANGAT BAIK 14 10 4 0.8631206 BAIK 2 2 0 #NUM! CUKUP 1 0 1 #NUM! 0.0560476 B.INGG SANGAT BAIK 12 9 3 0.8112781 BAIK 4 3 1 0.8112781 CUKUP 0 0 0 #DIV/0! 0.0000000 SENI SANGAT BAIK 14 12 2 0.5916728 BAIK 2 0 2 #NUM! 0.2935644 PENJAS SANGAT BAIK 13 10 3 0.7793498 BAIK 3 2 1 0.9182958 0.0058759 Q1 PRIA 9 9 0 #NUM!

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1042−1052 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5643
NODE Keterangan Jumlah Kasus Main SAINS Main SOSIAL Entropy Gain WANITA 7 3 4 0.9852281 0.3802408 Q2 TINGGI 1 1 0 #NUM! SEDANG 9 6 3 0.9182958 RENDAH 6 5 1 0.6500224 0.0509783 Q3 IPA 7 6 1 0.5916728 IPS 5 4 1 0.7219281 SENI 4 2 2 1.0000000 0.0768188 Q4 OLAHRAGA 7 7 0 #NUM! SOSIAL 5 3 2 0.9709506 SENI 4 2 2 1.0000000 0.2578561 Q5 BISNIS 10 6 4 0.9709506 TEKNOLOGI IT 6 6 0 #NUM! 0.2044340 Q6 YA 5 3 2 0.9709506 TIDAK 11 9 2 0.6840384 0.0375796
Untuk node kedua, hasil perhitungan pada Tabel 8 hasil Perhitungan dari node 2  menunjukkan bahwa fitur 'Q6' adalah yang terbaik dalam memisahkan data pada tahap ini. Oleh karena itu, 'Q6' dipilih sebagai node kedua dalam pohon keputusan. Ini mengindikasikan bahwa setelah pemisahan berdasarkan 'Q7', fitur 'Q6' memberikan pemisahan data yang paling informatif berikutnya.
Selanjutnya, pada node ketiga, perhitungan pada Tabel 9 hasil Perhitungan dari node 3 mengindikasikan bahwa fitur 'Q1' adalah yang terbaik dalam memisahkan data lebih lanjut. Dengan demikian, 'Q1' dipilih sebagai node ketiga dalam pohon keputusan. Ini menunjukkan bahwa setelah mempertimbangkan pemisahan berdasarkan 'Q7' dan 'Q6', fitur 'Q1' memberikan informasi tambahan yang signifikan untuk pemisahan data pada tahap ini.
Gambar 4. ke 2 dan ke 3

## 3.3 Hasil decision tree
Berikut  adalah  hasil  decision  tree  dengan  menggunakan  Gain  Information  sebagai  proses  pembelajaran  model menggunakan data training yang terdiri dari 118 data. Hasil pembelajaran padamodel ini memberikan hasil berupa pohon keputusan dengan konfigurasi yang sesuai dengan perintah yang dimasukkan pada gambar 5.

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 3.4 Pengujian
Setelah pembelajaran model selesai, langkah berikutnya adalah melakukan pengujian model. Proses pengujian ini dilakukan dengan menggunakan 22 data uji, dan selanjutnya akan dilakukan evaluasi performa model. Evaluasi performa  model  dilakukan  melalui  perhitungan  confusion  matrix.  Berikut  Pada  Tabel  10  adalah  hasil  evaluasi akurasi model menggunakan data uji.
Tabel 10. Convision Matrix Kelas Prediksi Aktual Negative Aktual Positif Prediksi Negatif 9 2 Prediksi Positif 1 10
Gambar 6. Hasil pengujian python
Berdasarkan tabel 10, nilai akurasi pada data uji dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut:
Akurasi =
TP+TN TP+FN+FP+TN Akurasi = 10+9 10+1+2+9 = 0.86
Nilai akurasi  model  yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebesar 86%. Hal ini  menunjukkan bahwa performa model yang dibangun cukup baik dan mampu memberikan hasil prediksi yang cukup akurat pada data yang belum diketahui labelnya. Selain itu, akurasi yang tinggi ini menunjukkan bahwa model tersebut memiliki kemampuan  yang  andal  dalam  mengklasifikasikan  data  dengan  benar,  yang  merupakan  indikator  bahwa pendekatan  yang  digunakan  dalam  pelatihan  model  ini  berhasil.  Dengan  demikian,  model  ini  dapat  digunakan sebagai alat prediksi yang efektif untuk aplikasi lebih lanjut.

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan pendekatan Supervised Learning Decision Tree C4.5 dan menerapkan teknik Information Gain untuk klasifikasi pemilihan program studi tingkat lanjut, diperoleh akurasi sebesar 86%. Tingkat keberhasilan ini menunjukkan bahwa metode tersebut efektif dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan program studi tingkat lanjut. Hal ini mengindikasikan bahwa penggunaan Decision Tree C4.5 yang memanfaatkan teknik Information Gain memiliki potensi besar sebagai model yang dapat membantu siswa dalam memilih program studi tingkat lanjut mereka dengan tingkat keakuratan yang memuaskan. Dengan hasil  akurasi  yang  tinggi,  metode  ini  dapat  diandalkan  untuk  memberikan  prediksi  yang  akurat  dalam  konteks pemilihan  program  studi.  Selain  itu,  penelitian  ini  menyoroti  keefektifan  teknik  Information  Gain  dalam membangun model klasifikasi yang kuat. Potensi aplikasi dari model ini mencakup berbagai aspek dalam proses pemilihan  program  studi,  mulai  dari  membantu  siswa  dalam  pengambilan  keputusan  hingga  memberikan rekomendasi  yang  didasarkan  pada  data  historis  yang  akurat.  Penelitian  ini  masih  banyak  kekurangan  Untuk pengembangan model ini, disarankan agar pengembang menambahkan beberapa variabel jurusan memperbanyak jurusan  yang  dapat  dipilih.  Selain  itu,  untuk  mencapai  akurasi  yang  lebih  tinggi,  sangat  diharapkan  agar  para pengembang  menggunakan jumlah data  yang  lebih banyak  lagi.  Semakin banyak data sampel  yang digunakan, semakin besar pula kemungkinan model menghasilkan prediksi yang lebih akurat.

## REFERENCES
[1] Reynaldo, B. Mulyawan, and T. Sutrisno, “Rekomendasi Pemilihan Program Studi Tarumangara Menggunakan Metode,” J. Komput. dan Inform., vol. 15, no. 1, pp. 326–333, 2020.
[2] P.  D.  Kusuma,  Machine  Learning  Teori,Program,Dan  Studi  Kasus.  Jl.Rajawali,  G.Elang  6,  No  3,  Drono, Sardonoharjo,Ngaglik, Sleman Jl.Kaliurang Km.9,3-Yogyakarta 55581: Grup Penerbitan CV BUDI UTAMA, 2020.
[3] A.  Yuliana  and  D.  B.  Pratomo,  “Memprediksi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Kinerja  Dosen  Politeknik  TEDC Bandung,” Semnasinotek 2017, pp. 377–384, 2017.
[4] A. Roihan, P. A. Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol., vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[5] Dhea  Halimah,  Muhammad  Ridwan  Lubis,  and  Widodo  Saputra,  “Algoritma  C4.5  Untuk  Menentukan  Klasifikasi Tingkat Pemahaman Mahasiswa Pada Matakuliah Bahasa Pemrograman,” J. Tek. Mesin, Ind. Elektro Dan Inform., vol. 1, no. 3, pp. 24–38, 2022, doi: 10.55606/jtmei.v1i3.534.
[6] D. Hartama and K. D. R. Sianipar, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Analisa Tingkat Keberhasilan Mahasiswa Dalam Pembelajaran  Praktikum  di  Masa  Pandemi,”  J.  Comput.  Syst.  Informatics,  vol.  4,  no.  1,  pp.  128–134,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v4i1.2584.
[7] E. E. Barito, J. T. Beng, and D. Arisandi, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Mahasiswa Penerima Bantuan Sosial Covid-19,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 10, no. 1, 2022, doi: 10.24912/jiksi.v10i1.17819.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[8] F.  F.  Kusuma,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Akurasi  Analisis  Cuaca  di  Australia  Menggunakan  Algoritma  J48 Decision Tree,” J. Comput. Sci. Inf. Syst.  J-Cosys, vol. 3, no. 2, pp. 65–68, 2023, doi: 10.53514/jco.v3i2.396.
[9] A. Baktiar, “Decission Tree Sebagai  Metode Penentuan Penjurusan Perguruan Tinggi  Berdasarkan Minat  Dan Bakat Melalui Data Raport Dengan Uji Algoritma C4.5 (Studi Kasus di SMKN 1 Donorojo Pacitan),” J. PILAR Teknol. J. Ilm. Ilmu Ilmu Tek., vol. 7, no. 1, pp. 40–45, 2022, doi: 10.33319/piltek.v7i1.110.
[10]  M. Yunus, H. Ramadhan, D. R. Aji, and A. Yulianto, “Penerapan Metode Data Mining C4.5 Untuk Pemilihan Penerima Kartu  Indon[1]  M.  Yunus,  H.  Ramadhan,  D.  R.  Aji,  and  A.  Yulianto,  ‘Penerapan  Metode  Data  Mining  C4.5  Untuk Pemilihan Penerima Kartu Indonesia Pintar (KIP),’ Paradig. - J. Komput. dan Inform., vol.,” Paradig. - J. Komput. dan Inform., vol. 23, no. 2, 2021.
[11]  R.  Haqmanullah  Pambudi  and  B.  Darma  Setiawan,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Nilai  Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Berdasarkan Faktor Eksternal,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 7, pp. 2637–2643, 2018.
[12]  E. D. Sri mulyani, I. Agustina, R. Ismanto, S. J. Susanto, S. S. Adhi, and T. S. Rismayanti, “Klasifikasi Pola Penjurusan Bidang  It  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Studi  Kasus  Smkn  Manonjaya,”  TEKTRIKA  -  J.  Penelit.  dan  Pengemb. Telekomun. Kendali, Komputer, Elektr. dan Elektron., vol. 6, no. 1, p. 1, 2022, doi: 10.25124/tektrika.v6i1.2254.
[13]  R.  A.  Saputra,  S.  Wasiyanti,  and  D.  Pribadi,  “Information  Gain  Pada  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (Bpnt),” Indones. J. Bus. Intell., vol. 4, no. 1, p. 25, 2021, doi: 10.21927/ijubi.v4i1.1757.
[14]  R. Triyandika, “Penerapan Metode Decision Tree Dengan  Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Penyakit Jantung,” p. 1, 2022.
[15]  A. F. A. Rahman, Sorikhi, and S. Wartulas, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus Di Universitas Peradaban),” Ijir, vol. 1, no. 2, pp. 70–77, 2020.
[16]  M. A. Abdillah, A. Setyanto, and S. Sudarmawan, “Implementasi Decision Tree Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Kesuksesan Pendidikan Karakter,” Respati, vol. 15, no. 2, p. 59, 2020, doi: 10.35842/jtir.v15i2.349.
[17]  M.  Solehuddin,  W.  A.  Syafei,  and  R.  Gernowo,  “Metode  Decision  Tree  untuk  Meningkatkan  Kualitas  Rencana Pelaksanaan Pembelajaran dengan Algoritma C4.5,” J. Penelit. dan Pengemb. Pendidik., vol. 6, no. 3, pp. 510–519, 2022, doi: 10.23887/jppp.v6i3.52840.
[18]  U.  Enri,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Pemilihan Program  Studi Fakultas  Ilmu  Komputer  (Studi  Kasus  Sekolah Menengah Atas Negeri 1 Tambun Utara),” J. Rekayasa Inf., vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[19]  P.  P.  Haryoto,  H.  Okprana,  and  I.  S.  Saragih,  “Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Klasifikasi Penerimaan Calon Mahasiswa Baru,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 5, pp. 358–364, 2021.
[20]  Suherman,  M.  Purnamasari,  and  F.  D.  Hastuti,  “Klasifikasi  Siswa  Berdasarkan  Mata  Pelajaran  Lintas  Minat Menggunakan Metode Decision Tree C4.5,” J. Sist. Inf., vol. 8, no. 08, pp. 141–149, 2021.