JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September 2021 | 141-149

## KLASIFIKASI SISWA BERDASARKAN MATA PELAJARAN LINTAS MINAT MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE C4.5
Suherman 1 , Marlia Purnamasari 2 , Fitriani Dwi Hastuti 3
1,2,3 Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Serang Raya Jln. Raya Cilegon Serang – Drangong Kota Serang
1 suherman.unsera@gmail.com
2 marlia.unsera@gmail.com
3 fitrianidwihastuti@gmail.com
Abstrak - Kurikulum  2013  dirancang  untuk  memberikan  kesempatan  kepada  siswa  belajar  berdasarkan  minat  siswa.  Selain  memilih  mata pelajaran dalam suatu peminatan tertentu, siswa juga diberi kesempatan untuk mengambil mata pelajaran lintas minat.  SMA Negeri 1 Anyer salah  satu  sekolah  yang  telah  menerapkan  program  lintas  minat.  Dalam  proses  penentuan  kelas  lintas  minat  disekolah  tersebut  masih mengalami  kendala  yaitu  tidak  terspesifikasinya  siswa  yang  memiliki  minat  pada  mata  pelajaran  tertentu,  dan  pada  proses  pemilihan  lintas minat  ditentukan  oleh  pihak  sekolah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk    mengklasifikasi  siswa  berdasarkan  minat  dan  bakat  siswa  pada  mata pelajaran tertentu. Metode yang digunakan yaitu Decision Tree dan algoritma C4.5. Pada penelitian ini didapat nilai akurasi sebesar 82,82%. Penelitian  menghasilkan  sebuah sistem  penentuan  kelas  lintas Minat. Model  klasifikasi  ini dapat membantu  siswa  dalam  menentukan  lintas minat dan dapat digunakan sebagai alternatif referensi bagi guru BK untuk dapat mengelompokkan siswa berdasarkan minat dan bakat siswa.
Kata Kunci : Algoritma C4.5, Decision Tree , Klasfikasi, Lintas Minat

## I. P ENDAHULUAN
Kurikulum  Tahun  2013  dirancang  untuk  memberikan kesempatan  kepada  siswa  belajar  berdasarkan  minat  mereka. Struktur  kurikulum  tahun  2013  menyediakan  mata  pelajaran wajib  yang  diikuti  oleh  seluruh  peserta  didik  di  satu  satuan pendidikan  pada  setiap  satuan  dan  jenjang  pendidikan  dan mata  pelajaran  pilihan  yang  diikuti  oleh  peserta  didik  sesuai dengan pilihan mereka.
Dalam  Kurikulum  2013,  selain  memilih  mata  pelajaran dalam suatu peminatan tertentu, siswa juga diberi kesempatan untuk  mengambil  mata  pelajaran  antar  kelompok  peminatan atau  yang  disebut  lintas  minat.  Lintas  Minat  adalah  program kulikuler  yang  disediakan  untuk  mengakomodasi  perluasan pilihan  minat,  bakat  dan/atau  kemampuan  akademik  siswa dengan  orientasi  penguasaan  kelompok  mata  pelajaran keilmuan  di  luar  pilihan  minat.  Hal  ini  memberi  peluang kepada siswa untuk mempelajari mata pelajaran yang diminati namun  tidak  terdapat  pada  kelompok  mata  pelajaran peminatan.
Lintas  minat  adalah  program  untuk  memperluas  dan mengembangkan  minat,  bakat  dan  kemampuan  peserta  didik yang mereka miliki dengan memilih kelompok mata pelajaran, di luar kelompok program peminatannya [1]. Menurut  Innike Marbitha  Putri  [2]  Program  ini  bertujuan  untuk  memberikan kesempatan  dan  peluang  kepada  siswa  untuk  dapat  memilih dan mempelajari mata pelajaran yang tidak ada pada program peminatan.
SMA  Negeri  1  Anyer  merupakan  salah  satu  lembaga pendidikan  menengah  negeri  di  kabupaten  Serang.  Sesuai dengan  keputusan  pemerintah  No.  81A  Tahun  2013  tentang Implementasi  Kurikulum  2013,  maka  SMA  Negeri  1  Anyer sesuai  dengan  keputusan  tersebut  juga  wajib  menerapkan kurikulum  2013.  Dalam  proses  penentuan  mata  pelajaran lintas  minat  pada  sekolah  tersebut  masih  mengalami  kendala yaitu  tidak  terspesifikasinya  siswa  yang  memiliki  minat  pada mata pelajaran tertentu dan pada proses pemilihan kelas lintas minat  ditentukan  oleh  pihak  sekolah.  Jika  kelas  lintas  minat tidak sesuai dengan  minat dan kemampuan siswa,  maka akan sangat berpengaruh pada proses belajar siswa kedepannya.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September 2021 | 141-149
Penelitian  ini  akan  memberikan  kemudahan  bagi  siswa untuk mengetahui kelas lintas minat yang sesuai dengan minat dan bakat, yaitu dengan pengembangan aplikasi menggunakan metode decision  tree dan  Algoritma  C4.5,  dengan memberikan  pilihan  –  pilihan  kriteria  mata  pelajaran  lintas minat    maka  siswa  akan  memilih  sesuai  dengan  minat  dan bakat siswa tersebut.
Gorunescu  mengemukakkan  bahwa decision  tree atau pohon  keputusan  adalah  pohon  yang  digunakan  sebagai prosedur penalaran untuk mendapatkan  jawaban dari masalah yang dimasukkan. Kefleksibelan membuat metode ini atraktif, khususnya  karena  memberikan keuntungan berupa  visualisasi saran  (dalam  bentuk decision  tree )  yang  membuat  prosedur prediksinya dapat diamati [3].
Penelitian  ini  akan  membahas  model  data  mining  yang dapat  memberikan  solusi  penyelesaian  atas  kendala  siswa yang  akan  memilih  mata  pelajaran  lintas  minat  dan pengembangan  aplikasi  ini  berbasis  web.  Cara  kerja  aplikasi ini  yaitu  user  memilih  salah  satu  dari  kriteria  yang  telah disediakan.  Hasil  penentuan  mata  pelajaran  lintas  minat didasarkan  atas  hasil  perhitungan  dengan  metode  klasifikasi decision tree dan menggunakan algoritma C4.5. Jika hasil dari perhitungan  tersebut  cenderung  pada  mata  pelajaran  pertama, maka  siswa  tersebut  disarankan  untuk  masuk  ke  dalam  kelas mata  pelajaran  pertama.  Begitupun  jika  hasil  perhitungannya cenderung pada mata pelajaran kedua atau ketiga maka siswa tersebut  disarankan  untuk  masuk  dalam  kelas  mata  pelajaran kedua atau ketiga.
Pada  penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  aplikasi  yang dikembangkan  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  sebagai Server  Side  Programming dan  MySQL  sebagai Database Server .  Dalam  perancangan  sistemnya  menggunakan  UML ( Unfied  Modeling  Language ),  yaitu  sekumpulan  konversi pemodelan yang digunakan untuk menentukan atau menggambarkan  sebuah  sistem  software  yang  terkait  dengan objek    [4].  UML  berarti  memiliki  sintaks  dan  sistematik. Ketika  membuat  model  menggunakan  konsep  UML  ada aturan-aturan  yang  harus  diikuti.  Bagaimana  elemen  pada model-model  yang  dibuat  berhubungan  satu  dengan  lainnya harus  mengikuti  standar  yang  ada.  Seperti use  case  diagram , activity diagram , sequence diagram dan diagram class [5].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Sumber data adalah segala sesuatu yang dapat memberikan informasi  mengenai  data.  Berdasarkan  sumbernya,  data dibedakan  menjadi  dua  yaitu  data  primer  dan  sekunder  [6]. Pada  penelitian  ini  sumber  data  yang  digunakan  oleh  peneliti yaitu sumber data primer yang didapat melalui kuesioner pada siswa langsung.
Data  mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database . Data mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang
bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar [7].
2.1 Decision Tree Decision  Tree atau  pohon  keputusan    merupakan  grafik diagram  alir  yang  mewakili  proses  pengambilan  keputusan, dimana grafik diagram alir tersebut menyerupai bentuk pohon. Pohon keputusan dapat digunakan seseorang untuk menentukan keputusan yang sulit dengan
menyederhanakannya  ke  dalam  pilihan  yang  lebih  mudah. Setiap  pohon  keputusan  memiliki  simpul  ( node )  dan  cabang ( branch ) yang menghubungkan setiap simpul ( nodes ). Bagian simpul  yang  terletak  di  bagian  bawah  pohon  keputusan disebut  dengan  klass  keputusan  ( leaves )  sedangkan  simpul paling atas dari pohon keputusan disebut dengan root. Melalui root  inilah  dapat  diketahui  keseluruhan  sample  data  training yang  sudah  terbagi  ke  dalam  klas-klas  keputusan  tertentu. Setiap  simpul  pada  pohon  keputusan  (kecuali leaves )  disebut sebagai  simpul  keputusan.  Simpul  keputusan  inilah  yang memberikan  informasi  keputusan  berdasarkan  fitur  tunggal berupa  value  yang  merujuk  pada  salah  satu leaves yang dimilikinya [8].

## 2.2 Algoritma C4.5
C4.5  diperkenalkan  oleh  Quinlan  (1996)  sebagai  versi perbaikan  dari  ID3.  Perbaikan  yang  membedakan  algoritma C4.5  dari  ID3  adalah  dapat  menangani  fitur  dengan  tipe numerik, melakukan pemotongan ( purning ) decision tree , dan penurunan  ( deriving ) rule  set .  Algoritma  C4.5  juga menggunakan  kriteria  gain  dalam  menentukan  fitur  yang menjadi pemecah node pada pohon yang diinduksi [3].
Berikut  langkah-langkah  penyelesaian decision  tree menggunakan algoritma C4.5 [8]:
1. Developing and understanding the application domain Tujuan  yang  ingin  dicapai  dari  proses  ini  yaitu klasifikasi siswa berdasarkan lintas minat.
2. Creating a target data set
Variabel  (atribut)  yang  digunakan  yaitu  nama,  nisn, jenis_kelamin, kelas, jawaban_a, jawaban_b, dan jawaban_c.  Data point ( sample )  yang  akan  digunakan yaitu minat_asli.
3. Data celaning and preprocessing .
Pada tahap ini dilakukan proses penghapusan data yang tidak  diharapkan  keberadaannya  ( outliers ),  atribut  yang dihilangkan yaitu: nisn, jenis_kelamin dan kelas.
4. Data reduction and projection
Dari  tahapan  data  cleaning  and  preprocesing  maka atribut  yang  digunakan  yaitu    jawaban_a,  jawaban_b  dan jawaban_c.  Ketiga  atribut  tersebut  merupakan  kriteria numerik/kontinyu.  Untuk  meningkatkan  tingkat  akurasi metode  klasifikasi,  maka  dilakukan  proses  diskritisasi menggunakan teknik unsupervised discretization . Diantara  metode unsupervised  Discretization ,  terdapat beberapa  metode  yang  sederhana.  Seperti  ( equal-width Interval  Discretization dan equal-  frequency  Interval
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September 2021 | 141-149
Discretization )  dan  yang  lebih  canggih,  berdasarkan analisis clustering , seperti k-means discretization. Rentang kontinu  dibagi  menjadi  sub  rentang  oleh  lebar  yang ditentukan pengguna atau Frekuensi [9].
Teknik unsupervised  discretization pada  kriteria  yang bernilai  numerik/kontinyu,  tujuannya  adalah  untuk mentransformasikan kriteria yang bernilai numerik/kontinyu  menjadi  kriteria  kategorikal  seperti berikut :
Kemudian menentukan batas-batas sebagai berikut :
Maka diperoleh nilai kategorikal atribut sebagai berikut :
TABEL I. NILAI KATEGORIKAL Jawaban_A Jawaban_B Jawaban_C ≤10 ≤10 ≤10 >10 >10 >10 ≤20 ≤20 ≤20 >20 >20 >20 ≤30 ≤30 ≤30 >30 >30 >30
5. Choosing the data mining task
Metode data mining yang digunakan yaitu pohon klasifikasi, karena sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai.
6. Choosing the data mining algorithm Algoritma yang digunakan yaitu algoritma C4.5.
7. Data mining TABEL II. DATA TRAINING PERTAMA
No Nama A B C Minat Asli 1 Abdul Malik R 18 9 3 Biologi 2 Achmad Daviq 8 10 12 Fisika 3 Adnan Setiawan 11 11 8 Biologi 4 Adrian Maulana 13 9 8 Biologi 5 Agus Irawan 5 10 15 Fisika 6 Ahmad As'adi Z 5 13 12 Kimia 7 Ahmad Fauzi S 9 9 12 Fisika 8 Ahmad Nugi 12 10 8 Biologi 9 Aldi Yusufandi 11 4 15 Fisika 10 Alif Riswanda 14 7 9 Biologi 11 Alifia Najwa A 14 9 7 Biologi 12 Alvia Septiani 17 12 1 Biologi 13 Alvin Maulana 19 6 5 Biologi 14 Ananda Widya 11 9 10 Biologi 15 Anes Awaliyah 12 15 3 Kimia 16 Anisa S 15 9 6 Biologi 17 Arif F 9 14 7 Kimia 18 Arya Darma J.S 13 12 5 Biologi 19 Arya Difa 12 10 8 Biologi
20 Arya Dwi S 17 6 7 Biologi 21 Asnah 25 3 2 Biologi 22 Bagas Parmono 12 11 7 Biologi 23 Cindy Ayu K S 8 19 3 Kimia 24 Cinta Azahra 25 2 3 Biologi 25 Danu S 21 6 3 Biologi 26 Desti Vinita A 12 7 11 Biologi 27 Dewi Ratnasari 14 10 6 Biologi 28 Dhayanu P 23 2 5 Biologi 29 Dhea Liana P 17 10 3 Biologi 30 Diki Rosadi 5 12 13 Fisika 31 Dimas P. A 10 10 10 Fisika 32 Dini Wahyuni 17 10 3 Biologi 33 Dita Imelda 13 12 5 Biologi 34 Endar Rifaldi 12 11 7 Biologi 35 Eri Irawan 14 12 4 Biologi 36 Erlinda Putri 14 7 9 Biologi 37 Fadila R 7 19 4 Kimia 38 Faizal Bagus Z 9 12 9 Kimia 39 Farid Puji F R 6 9 15 Fisika 40 Fariz Ilham R 9 12 9 Kimia 41 Fasya Saskia 11 12 7 Kimia 42 Fauziah 22 6 2 Biologi 43 Fironica N. A 16 9 5 Biologi 44 Hafidz Ainur R 14 8 8 Biologi 45 Hani Hunarti 11 13 6 Kimia 46 Ihya Ulum M 7 6 17 Fisika 47 Ike Mutiara A 19 8 3 Biologi 48 Indra Maulana 14 6 10 Biologi 49 Intan Wulandari 15 7 8 Biologi 50 Jahratul H 26 3 1 Biologi 51 Jimi Fauzan 8 9 12 Fisika 52 Juhiar 9 12 9 Kimia 53 Julita 18 7 4 Biologi 54 Kayla Rayane P 14 11 5 Biologi 55 Kholis Femas F 13 14 3 Kimia 56 Lis Nurmala 12 13 5 Kimia 57 Lisna N 12 15 3 Kimia 58 M Fikri Rivaldi 8 10 12 Fisika 59 M Nascar R 16 8 6 Biologi 60 M Rojid 7 17 8 Kimia 61 Marcella Devita 12 13 5 Kimia 62 Mario Maulana 30 0 0 Biologi 63 Marni 12 13 5 Kimia 64 Masani 4 23 3 Kimia 65 Maudy Al 17 10 3 Biologi 66 Maulinda P N 16 6 8 Biologi 67 Mohamad Dafa 10 14 6 Kimia 68 Muhammad C S 11 6 13 Fisika 69 Muhammad Z 12 10 8 Biologi 70 Mulyana Sari 30 0 0 Biologi 71 Nabila Novianti 16 9 5 Biologi 72 Nafis Baldan 16 8 6 Biologi 73 Nasywa Dany A 12 10 8 Biologi 74 Nessa Eka Putri 13 7 10 Biologi 75 Nilam Cahya 16 10 4 Biologi 76 Nisa Zahrani 2 3 25 Fisika 77 Nur Ayu P 12 13 5 Kimia 78 Nurcahyani 11 7 12 Fisika 79 Nurjanah 8 20 2 Kimia 80 Nurul Sofiana 24 5 1 Biologi
81 Raditya Dwi P 10 7 13 Fisika 82 Raisha Azzahra 15 8 7 Biologi 83 Rendi Setiawan 18 5 7 Biologi
84 Rikaz Ayatullah 12 11 7 Biologi
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September 2021 | 141-149
85 Riska Agustina 10 12 8 Kimia 86 Riska Utami 14 10 6 Biologi 87 Rizka Alifia M 16 8 6 Biologi 88 Salwa Saidah A 22 5 3 Biologi 89 Serlina 4 15 11 Kimia 90 Shabilla Siti R 24 6 0 Biologi 91 Siti Nurdiana A 14 13 3 Biologi 92 Siti Nurma A 6 7 17 Fisika 93 Siti Salma S 19 9 2 Biologi 94 Siti Sya'riatul M 5 10 15 Fisika 95 Sri Mulliyati 20 9 1 Biologi 96 Syifa Aulia R G 12 11 7 Biologi 97 Trisda Cahya R 20 6 4 Biologi 98 Valentina 9 9 12 Fisika 99 Wilda Meilani 19 8 3 Biologi 100 Windi W 16 12 2 Biologi 101 Yoshavath A P 11 11 8 Kimia 102 Yunita Fitria D 27 2 1 Biologi 103 Zahra Rizki A 11 11 8 Biologi
Sumber : SMA Negeri 1 Anyer, 2019
Penyelesaian
a. Tentukan jumlah himpunan Biologi, Kimia dan Fisika Pada  kasus  ini  jumlah  himpunan  biologi  yakni  sebanyak 63, kimia sebanyak 23 dan fisika sebanyak 17.
b. Hitung nilai entropy sample training total
c. Hitung  nilai entropy setiap  atribut  terhadap entropy total. Perhitungan Entropy dilakukan  terhadap  klass  atribut Decision .
1) Menghitung nilai entropy jawaban_a ≤10 dan >10 Atribut jawaban_a ≤10 dan >10 memiliki 2 buah jenis
value yaitu  ≤10  sebanyak  27  buah  dan  >10  sebanyak  76 buah.  Dengan  demikian  perhitungan  nilai entropy untuk setiap value atribut diperoleh sebagai berikut :
2) Menghitung nilai entropy jawaban_a ≤20 dan >20 Atribut jawaban_a ≤20 dan >20 memiliki 2 buah jenis
value yaitu  ≤20  sebanyak  91  buah  dan  >20  sebanyak  12. Dengan  demikian  perhitungan  nilai entropy untuk  setiap value atribut diperoleh sebagai berikut :
3) Menghitung nilai entropy jawaban_a ≤30 dan >30 Atribut jawaban_a ≤30 dan >30 memiliki 2 buah jenis value yaitu  ≤30  sebanyak  103  buah  dan  >30  sebanyak  0
buah.  Dengan  demikian  perhitungan  nilai entropy untuk setiap value atribut diperoleh sebagai berikut :
4) Menghitung nilai entropy jawaban_b ≤10 dan >10
Atribut jawaban_b ≤10 dan >10 memiliki 2 buah jenis value yaitu  ≤10  sebanyak  66  buah  dan  >10  sebanyak  37 buah.  Dengan  demikian  perhitungan  nilai entropy untuk setiap value atribut diperoleh sebagai berikut :
5) Menghitung nilai entropy jawaban_b ≤20 dan >20
Atribut jawaban_b ≤20 dan >20 memiliki 2 buah jenis value yaitu  ≤20  sebanyak  102  buah  dan  >20  sebanyak  1 buah.  Dengan  demikian  perhitungan  nilai entropy untuk setiap value atribut diperoleh sebagai berikut :
6) Menghitung nilai entropy jawaban_b ≤30 dan >30 Atribut jawaban_b ≤30 dan >30 memiliki 2 buah jenis
value yaitu  ≤30  sebanyak  103  buah  dan  >30  sebanyak  0 buah.  Dengan  demikian  perhitungan  nilai entropy untuk setiap value atribut diperoleh sebagai berikut :
7) Menghitung nilai entropy jawaban_c ≤10 dan >10
Atribut jawaban_c ≤10 dan >10 memiliki 2 buah jenis value yaitu  ≤10  sebanyak  83  buah  dan  >10  sebanyak  20 buah.  Dengan  demikian  perhitungan  nilai entropy untuk setiap value atribut diperoleh sebagai berikut :
8) Menghitung nilai entropy jawaban_c ≤20 dan >20 Atribut jawaban_c ≤20 dan >20 memiliki 2 buah jenis value yaitu  ≤20  sebanyak  102  buah  dan  >20  sebanyak  1 buah.  Dengan  demikian  perhitungan  nilai entropy untuk setiap value atribut diperoleh sebagai berikut :
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September 2021 | 141-149
9) Menghitung nilai entropy jawaban_c ≤30 dan >30
Atribut jawaban_c ≤30 dan >30 memiliki 2 buah jenis value yaitu  ≤30  sebanyak  103  buah  dan  >30  sebanyak  0 buah.  Dengan  demikian  perhitungan  nilai entropy untuk setiap value atribut diperoleh sebagai berikut :
d. Menghitung nilai information gain tiap atribut
e. Menentukan root tree Informasi gain masing-masing atribut hasil perhitungan pertama seperti di bawah ini :
TABEL III. INFORMATION GAIN PERTAMA Atribut Information Gain Jawaban_a ≤10 dan >10 0,498 Jawaban_a ≤20 dan >20 0,090 Jawaban_a ≤30 dan >30 0 Jawaban_b ≤10 dan >10 0,440 Jawaban_b ≤20 dan >20 0,021 Jawaban_b ≤30 dan >30 0 Jawaban_c ≤10 dan >10 0,543 Jawaban_c ≤20 dan >20 0,026 Jawaban_c ≤30 dan >30 0
Berdasarkan  perhitungan  informasi gain ,  dapat  dilihat bahwa nilai gain tertinggi dimiliki oleh atribut jawaban_c ≤10  dan  >10,  sehingga  dengan  demikian  jawaban_c
dijadikan  sebagai  root  dari  pohon  keputusan  yang  akan dibentuk.
Sedangkan simpul keputusan dilihat berdasarkan value atribut  dari  jawaban_c,  yakni  jika value atribut  memiliki class  target  berbeda,  maka  dilakukan  perhitungan  nilai gain informasi  kembali  terhadap  atribut  tertentu  yang merujuk  pada value atribut  yang  menjadi  root  pohon keputusan.
Berikut  merupakan  ilustrasi  terbentuknya  root  pohon keputusan  dengan  simpul  keputusan  awal  menurut value atribut yang dimilikinya.
Gambar 1. Root Pohon Keputusan Kesatu f. Setelah  atribut  jawaban_c  ≤10  dan  >10  menjadi  atribut root, maka data training awal kemudian menyusut setelah terjadi  split  data training. Berikut  informasi gain masing- masing  atribut  hasil  perhitungan  kedua  seperti  di  bawah ini :
TABEL IV. INFORMATION GAIN KEDUA Atribut Information Gain Jawaban_a ≤10 dan >10 0,312 Jawaban_a ≤20 dan >20 0,189 Jawaban_a ≤30 dan >30 0 Jawaban_b ≤10 dan >10 0,423 Jawaban_b ≤20 dan >20 0,024 Jawaban_b ≤30 dan >30 0 Berdasarkan  perhitungan  informasi gain ,  dapat  dilihat bahwa nilai gain tertinggi dimiliki oleh atribut jawaban_b ≤10  dan  >10,  sehingga  dengan  demikian  jawaban_b  ≤10 dan >10 dijadikan sebagai root dari pohon keputusan yang akan dibentuk.
Sedangkan simpul keputusan dilihat berdasarkan value atribut  dari  jawaban_b  ≤10  dan  >10,  yakni  jika value atribut  memiliki  class  target  berbeda,  maka  dilakukan perhitungan  nilai gain informasi  kembali  terhadap  atribut tertentu  yang  merujuk  pada value atribut  yang  menjadi root pohon keputusan.
Berikut  merupakan  ilustrasi  terbentuknya  root  pohon keputusan  dengan  simpul  keputusan  awal  menurut value atribut yang dimilikinya.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September 2021 | 141-149
Gambar 2. Leaf Pohon Keputusan Kedua g. Setelah atribut jawaban_b ≤10 menjadi atribut root ,  maka data training awal kemudian menyusut setelah terjadi split data training .  Selanjutnya  menentukan  leaf  node  untuk jawaban_b  >10,  Berikut  informasi gain masing-masing atribut hasil perhitungan ketiga seperti di bawah ini : TABEL V. INFORMATION GAIN KETIGA Atribut Information Gain Jawaban_a ≤10 dan >10 0,292 Jawaban_a ≤20 dan >20 0 Jawaban_a ≤30 dan >30 0
Berdasarkan  perhitungan  informasi gain ,  dapat  dilihat bahwa nilai gain tertinggi dimiliki oleh atribut jawaban_a ≤10  dan  >10,  sehingga  dengan  demikian  jawaban_a  ≤10 dan >10 dijadikan sebagai root dari pohon keputusan yang akan  dibentuk.  Sedangkan  simpul  keputusan  dilihat berdasarkan value atribut  dari  jawaban_a  ≤10  dan  >10, yakni  jika value atribut  memiliki  class  target  berbeda, maka  dilakukan  perhitungan  nilai gain informasi  kembali terhadap  atribut  tertentu  yang  merujuk  pada value atribut yang menjadi root pohon keputusan.
Berikut  merupakan  ilustrasi  terbentuknya  root  pohon keputusan  dengan  simpul  keputusan  awal  menurut value atribut yang dimilikinya.
Gambar 3. Leaf Pohon Keputusan Ketiga
h. Setelah  atribut  jawaban_a  ≤10  menjadi  atribut root ,  maka data training awal kemudian menyusut setelah terjadi split data training. Berikut  informasi gain masing-masing atribut hasil perhitungan keempat seperti di bawah ini :
TABEL VI. INFORMATION GAIN KEEMPAT Atribut Information Gain Jawaban_a ≤10 dan >10 0 Jawaban_a ≤20 dan >20 0 Jawaban_a ≤30 dan >30 0
Berdasarkan  perhitungan  informasi gain ,  dapat  dilihat bahwa  semua  nilai gain atribut  bernilai  0  sehingga perhitungan terhenti dan menghasilkan suatu keputusan.
Berikut  merupakan  ilustrasi  terbentuknya  root  pohon keputusan  dengan  simpul  keputusan  awal  menurut value atribut yang dimilikinya.
Gambar 4. Leaf Pohon Keputusan Keempat
i. Setelah  pada  langkah  sebelumnya  dilakukan  penentuan atribut  root  dan  terpilih  jawaban_b  menjadi leaf  node , maka  data training awal  kemudian  menyusut  setelah terjadi  split  data training. Berikut  informasi gain masing- masing  atribut  hasil  perhitungan  kelima  seperti  di  bawah ini :
TABEL VII. INFORMATION GAIN KELIMA Atribut Information Gain Jawaban_a ≤10 dan >10 0,138 Jawaban_a ≤20 dan >20 0 Jawaban_a ≤30 dan >30 0 Jawaban_b ≤10 dan >10 0,335 Jawaban_b ≤20 dan >20 0 Jawaban_b ≤30 dan >30 0 Berdasarkan  perhitungan  informasi gain ,  dapat  dilihat bahwa nilai gain tertinggi dimiliki oleh atribut jawaban_b ≤10  dan  >10,  sehingga  dengan  demikian  jawaban_b  ≤10 dan >10 dijadikan sebagai root dari pohon keputusan yang akan dibentuk.
Sedangkan simpul keputusan dilihat berdasarkan value atribut  dari  jawaban_b  ≤10  dan  >10,  yakni  jika value atribut  memiliki  class  target  berbeda,  maka  dilakukan perhitungan  nilai gain informasi  kembali  terhadap  atribut tertentu  yang  merujuk  pada value atribut  yang  menjadi root pohon keputusan.
Berikut  merupakan  ilustrasi  terbentuknya  root  pohon keputusan  dengan  simpul  keputusan  awal  menurut value atribut yang dimilikinya.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September 2021 | 141-149
Gambar 5. Leaf Pohon Keputusan Kelima
j. Setelah atribut jawaban_b >10 menjadi atribut root , maka data training awal kemudian menyusut setelah terjadi split data training. Berikut  informasi gain masing-masing atribut hasil perhitungan keenam seperti di bawah ini : TABEL VII. INFORMATION GAIN KEENAM Atribut Information Gain Jawaban_a ≤10 dan >10 0,132 Jawaban_a ≤20 dan >20 0 Jawaban_a ≤30 dan >30 0
Berdasarkan  perhitungan  informasi gain ,  dapat  dilihat bahwa nilai gain tertinggi dimiliki oleh atribut jawaban_a ≤10  dan  >10,  sehingga  dengan  demikian  jawaban_a  ≤10 dan >10 dijadikan sebagai root dari pohon keputusan yang akan dibentuk.
Sedangkan simpul keputusan dilihat berdasarkan value atribut  dari  jawaban_a  ≤10  dan  >10,  yakni  jika value atribut  memiliki  class  target  berbeda,  maka  dilakukan perhitungan  nilai gain informasi  kembali  terhadap  atribut tertentu  yang  merujuk  pada value atribut  yang  menjadi root pohon keputusan.
Berikut  merupakan  ilustrasi  terbentuknya  root  pohon keputusan  dengan  simpul  keputusan  awal  menurut value atribut yang dimilikinya.
Gambar 6. Leaf Pohon Keputusan Keenam
k. Setelah  atribut  jawaban_a  >10  menjadi  atribut root ,  maka data training awal kemudian menyusut setelah terjadi split
data training. Berikut  informasi gain masing-masing atribut hasil perhitungan ketujuh seperti di bawah ini :
TABEL IX. INFORMATION GAIN KETUJUH Atribut Information Gain Jawaban_a ≤10 dan >10 0 Jawaban_a ≤20 dan >20 0 Jawaban_a ≤30 dan >30 0 Berdasarkan  perhitungan  informasi gain ,  dapat  dilihat bahwa  semua  nilai gain atribut  bernilai  0  sehingga perhitungan terhenti dan menghasilkan suatu keputusan.
Berikut  merupakan  ilustrasi  terbentuknya  root  pohon keputusan  dengan  simpul  keputusan  awal  menurut value atribut yang dimilikinya.
Gambar 7. Leaf Pohon Keputusan Ketujuh
l. Setelah  pada  langkah  sebelumnya  dilakukan  penentuan atribut  root  dan  terpilih  jawaban_a  menjadi leaf  node , maka  data training awal  kemudian  menyusut  setelah terjadi  split  data training. Berikut  informasi gain masing- masing  atribut  hasil  perhitungan  kedelapan  seperti  di bawah ini :
TABEL X . INFORMATION GAIN KEDELAPAN
Atribut Information Gain Jawaban_a ≤10 dan >10 0 Jawaban_a ≤20 dan >20 0 Jawaban_a ≤30 dan >30 0
Berdasarkan  perhitungan  informasi gain ,  dapat  dilihat bahwa  semua  nilai gain atribut  bernilai  0  sehingga perhitungan terhenti dan menghasilkan suatu keputusan. Berikut  merupakan  ilustrasi  terbentuknya  root  pohon keputusan  dengan  simpul  keputusan  awal  menurut value atribut yang dimilikinya.
Gambar 8. Leaf Pohon Keputusan Kedelapan
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September 2021 | 141-149
Berdasarkan pohon keputusan diatas maka diperoleh aturan rule sebagai berikut :
1) IF  jawaban_c  ≤  10  AND  jawaban_b  ≤  10  THEN Biologi
2) IF  jawaban_c  ≤  10  AND  jawaban_b  >  10  AND jawaban_a ≤ 10 THEN Kimia
3) IF  jawaban_c  ≤  10  AND  jawaban_b  >  10  AND jawaban_a > 10 THEN Biologi
4) IF  jawaban_c  >  10  AND  jawaban_b  ≤  10  AND jawaban_a ≤ 10 THEN Fisika
5) IF  jawaban_c  >  10  AND  jawaban_b  ≤  10  AND jawaban_a > 10 THEN Fisika
6) IF jawaban_c > AND jawaban_b > 10 THEN Kimia
Setelah  mendapatkan  aturan rule dari  perhitungan  data training maka  selanjutnya  adalah  melakukan  uji rule menggunakan data testing sebanyak 41 data sebagai berikut: TABEL XI. UJI RULE DATA TESTING
No Nama Jawab A Jawab B Jawab C Minat Asli Rule Minat Hasil Tepat 1 Abi Saputra 5 12 13 Fisika 6 Kimia Tidak Tepat 2 Amelia M 5 8 17 Fisika 4 Fisika Tepat 3 Annisa Nuraini S 16 5 9 Biologi 1 Biologi Tepat 4 Arya  Putra Fauzi 8 8 14 Fisika 4 Fisika Tepat 5 Bima Septaragi 12 6 12 Fisika 5 Fisika Tepat 6 Elya Magpiroh 14 12 4 Biologi 3 Biologi Tepat 7 Hanum Septiana 24 3 3 Biologi 1 Biologi Tepat 8 Imas Masruroh 15 8 7 Biologi 1 Biologi Tepat 9 Keny Yulianah 21 3 6 Biologi 1 Biologi Tepat 10 Lena Apriyana 13 12 5 Biologi 3 Biologi Tepat 11 Lisa Lidiana P 11 8 11 Fisika 5 Fisika Tepat 12 Marsha Salisa A 15 8 7 Biologi 1 Biologi Tepat 13 Mei Fuji R 11 12 7 Kimia 3 Biologi Tidak Tepat 14 Mella Handayani 22 7 1 Biologi 1 Biologi Tepat 15 Muhamad Gibran 9 15 6 Kimia 2 Kimia Tepat 16 Mujriatul F 25 3 2 Biologi 1 Biologi Tepat 17 Nabila  Sri Taslim 30 0 0 Biologi 1 Biologi Tepat 18 Nanda Angraeni 16 12 2 Biologi 3 Biologi Tepat 19 Ninda Aulia 10 8 12 Fisika 4 Fisika Tepat 20 Nurul Mufarihah 11 7 12 Fisika 5 Fisika Tepat 21 Puput Melati 22 6 2 Biologi 1 Biologi Tepat 22 Ravina Aulia 8 14 8 Kimia 2 Kimia Tepat 23 Refalzi 9 9 12 Fisika 4 Fisika Tepat 24 Resa Umami 26 3 1 Biologi 1 Biologi Tepat 25 Rizal 8 7 15 Fisika 4 Fisika Tepat 26 Septi Andriani 12 10 8 Biologi 1 Biologi Tepat 27 Shalsabilla A. C 14 8 8 Biologi 1 Biologi Tepat 28 Siti Khodijah 0 0 30 Fisika 4 Fisika Tepat 29 Suherni 11 13 6 Kimia 3
Biologi Tidak Tepat 30 Sulhah 19 5 6 Biologi 1 Biologi Tepat 31 Surifatul Naima 10 10 10 Fisika 1 Biologi Tidak Tepat 32 Sutihat 11 14 5 Kimia
3 Biologi Tidak
Tepat 33 Talitha Fauziah 16 8 6 Biologi 1 Biologi Tepat 34 Tasya Adela T 6 10 14 Fisika 4 Fisika Tepat 35 Teguh Rizki 11 11 8 Kimia 3 Biologi Tidak Tepat 36 Tsabita Dayana 10 17 3 Kimia 6 Kimia Tepat 37 Tusi Rahmawati 7 12 11 Kimia 2 Kimia Tepat 38 Utari  Ayu W 6 21 3 Kimia 2 Kimia Tepat 39 Widya Ningsih 30 0 0 Biologi 1 Biologi Tepat 40 Yulia Salsabila 11 13 6 Kimia 3 Biologi Tidak Tepat 41 Zamelia Maulida 18 5 7 Biologi 1 Biologi Tepat III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  untuk  menghitung  kinerja  dari klasifikasi ini menggunakan metode confusion matrix dari hasil uji rule data testing maka diperoleh nilai akurasi yaitu 82,82 %.
Setelah  sistem  selesai  dirancang  dan  dibangun,  evaluasi sistem dilakukan menggunakan kuesioner. Kuesioner diberikan kepada  10  responden  di  SMA  Negeri  1  Anyer  yang  berbeda. Berikut tabel hasil kuesioner.
TABEL XII. REKAPITULASI HASIL KUESIONER
No Nama Responden P1 P2 P3 P4 P5
1 Mei Fuji Rahayu 4 4 5 5 4 2 Suherni
5 4 5 4 4 3 Ninda Aulia 4 5 5 5 4 4 Rizal 5 5 4 5 5
5 Annisa Nuraini S 4 4 4 4 4 6 Arya Putra Fauzi 5 4 4 4 4 7 Bima Sepatargi 4 4 4 5 5 8 Faizal Bagus Z 5 4 4 5 5 9 Septi Andriani 4 5 5 4 5 10 Valentina 5 4 4 5 4
Berdasarkan  rekapitulasi  hasil  kuesioner  pada  Tabel  XII, maka  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  hasil  skor  dengan menggunakan  Skala  Likert.  Pengujian  menggunakan  skala likert  merupakan  skala  yang  paling  banyak  digunakan  dalam riset  berupa  survey,  dan  pengujian  penelitian  deskriptif.  Pada pengujian  skala  likert  responden  diminta  untuk  menentukan tingkat  persetujuan  mereka  terhadap  suatu  pertanyaan  dengan memilih salah satu pilihan yang telah tersedia [10].
Hasil  skor  kemudian  dihitung  persentase  kelayakannya. Berikut merupakan hasil dari perhitungan persentase kelayakan setiap variabel yang disajikan dalam Tabel XIII.

## TABEL XIII. HASIL PERHITUNGAN KUESIONER
No Pernyataan Keterangan Total Skor Interpr etasi Index STS TS KS S SS
1 Saudara/i membutuhkan adanya aplikasi klasifikasi kelas lintas minat 0 0 0 25 20 45 90 % 2
Saudara/i memerlukan informasi  tentang  mata pelajaran lintas minat 0 0 0 15 28 43 94 %
3 Saudara/i terbantu dengan  adanya  aplikasi lintas minat 0 0 0 20 24 44 88 %
4 Aplikasi  lintas  minat  ini mudah  digunakan  oleh saudara/i 0 0 0 30 16 46 92 %
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September 2021 | 141-149
5 Saudara/i  merasa  puas ketika  mengetahui  hasil kelas  lintas  minat  sesuai dengan anda 0 0 0 20 24 44 88 % Rata-rata = Jumlah Total index % / Jumlah Pertanyaan 90,4 %

## VI. K ESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1) Aplikasi sistem klasifikasi ini dapat memberikan hasil kelas lintas  minat  melalui atribut  sebanyak  30 butir  untuk  setiap alternatifnya. Atribut yang digunakan diperoleh dari kriteria pada setiap mata pelajaran lintas minat.
2) Pada  perhitungan  ini  terdapat  2  tahapan  yaitu  tahapan perhitungan  data  training  dimana  diambil  sebanyak  103 data siswa untuk diolah. Dan tahapan pengujian data testing sebanyak  41  data  siswa,  pada  tahapan  ini  didapat  nilai akurasi sebesar 82,82%.
3) Model  klasifikasi  lintas  minat  siswa  ini  dapat  digunakan sebagai  alternatif  referensi  bagi  guru  BK  untuk  dapat mengelompokkan siswa berdasarkan minat dan bakat pada saat pohon keputusan ini terbentuk.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Saya  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pihak-pihak  yang telah membantu dalam penerbitan paper ini.
R EFERENSI
[1] Permendikbud,  Pedoman  Peminatan  Peserta  Didik. Jakarta : Permendikbud, 2014.
[2] P.  Innike  Marbitha,  “Identifikasi  Antusiasme  Dan  Hasil Belajar Siswa Kelas X IPS Pada Mata Pelajaran Biologi Program  Peminatan  Di  SMA  Negeri  Colomadu  Tahun Ajaran 2015/2016”. Skripsi
pada
Universitas
Muhammadiyah Surakarta. Tidak Diterbitkan, 2016.
[3] P. Eko, Data Mining Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi, 2014.
[4] Whitten,  Jeffrey  L.  dan  Bentley,  Lonnie  D.  (2010). Systems  Analysis  And  Design  Methods.  New  York: McGraw-Hill/Irwin.
[5] Widodo,  Prabowo  P.  dkk    (2011).  Pemodelan  Sistem Berorientasi  Obyek  Dengan  UML.  Graha  ilmu: Yogyakarta
[6] Sugiyono,  Metode  Penelitian  Kuantitatif  Kualitatif  dan R&D. Bandung: Alfabeta, 2009.
[7] Turban,  E.  dkk,  Decision  Support  Systems  and Intelligent Systems. Yogyakarta: Andi, 2005.
[8] Munandar, Tb Ai, Modul Perkuliahan Data mining Edisi Revisi 2. Serang: Universitas Serang Raya, 2018.
[9] Joiţa.  D, Unsupervised  static  discretization  methods  in data  mining .  Bucharest,  Romania:  Titu  Maiorescu University, 2010.
[10] Jogiyanto,  Metodologi  Penelitian  Sistem  Informasi. Yogyakarta: Andi, 2008.