Vol.4 (1), Juni 2021, pp. 29-36

## belantika Pendidikan
Rekomendasi Jurusan dengan Menggunakan Decision Tree pada Sistem Penerimaan Peserta Didik Baru SMK Widya Dharma Turen

## Lazuardi Noorca Rachmadi, Aji Prasetya Wibawa, Utomo Pujianto
Universitas Negeri Malang
INFO ARTIKEL ABSTRAK Riwayat Artikel: Diterima: 01-02-2021 Disetujui: 25-02-2021 Abstract: Each  year  the  school  selects  prospective  students  who  are  selected according  to  the  criteria  determined  by  the  school.  In  general,  the  process  of admitting  new  students  (PPDB)  is  carried  out  through  the  registration, selection  test  and  announcement  stages.  The  decision  tree  is  used  to  help schools  in  the  process  of  admitting  new  students  to  determine  majors  at  the SMK  school  level.  Using  the  Waterfall  method  which  will  support  the performance of the decision tree algorithm to get accurate results. With that, an information system was created that would help schools to process new student admissions  accompanied  by  a  decision  support  system  for  the  selection  of majors.  Based  on  the  results,  it  can  be  concluded  that  the  decision  tree algorithm  supported  by  the  waterfall  development  method  will  produce  an online-based new Student Admission Process (PPDB) system which will reduce school  performance  to  get  prospective  students  who  are  in  accordance  with school criteria.. Abstrak: Pada setiap  tahunnya sekolah menyeleksi  calon  peserta didik  yang terpilih sesuai dengan kriteria yang ditentukan oleh sekolah. Pada umumnya proses  penerimaan  peserta  didik  baru  (PPDB)  dilakukan  melalui  tahapan pendaftaran,  tes  seleksi  dan  pengumuman.  Decision  tree  digunakan  untuk membantu  sekolah  pada  proses  penerimaan  peserta  didik  baru  untuk menentukan  jurusan  pada  jenjang  sekolah  SMK.  Mengunakan  metode Waterfall yang  akan  mendukung  kinerja  dari  algoritma decision  tree untuk mendapatkan  hasil  yang  akurat.  Dengan  itu,  maka  dibuatlah  sebuah  system informasi yang akan membantu sekolah untuk melakukan proses penerimaan peserta  didik  baru  disertai  dengan  system  pendukung  keputusan  untuk pemilihan  jurusan.  Berdasarkan  hasil  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma decision  tree  dengan  didukung  metode  pengembangan  waterfall  akan menghasilkan system Proses Penerimaan Peserta Didik baru (PPDB) berbasis online yang akan mengurangi kinerja sekolah untuk mendapatkan calon siswa yang memang sesuai dengan kriteria sekolah.
Kata kunci: PPDB
Decision tree
Waterfall method Rekomendasi jurusan Alamat Korespondensi: Lazuardi Noorca Rachmadi,
Pendidikan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang Jl. Semarang No.5, Sumbersari, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur 65145 E-mail: lazuardinoorca@gmail.com
Pengertian sistem pengambil keputusan menurut (Azmi & Dahria, 2013) proses pengambilan keputusan dibantu menggunakan computer untuk membantu pengambil keputusan dengan menggunakan beberapa data dan model tertentu  untuk  menyelesaikan  beberapa  masalah  yang  tidak  terstruktur.  Sistem  hanya  menghasilkan  keluaran yang  mengkalkulasi  data-data  sebagaimana  pertimbangan  seorang  pengambil  keputusan.  Sehingga  kerja pengambil  keputusan  dalam  mempertimbangkan  keputusan  dapat  dimudahkan.  Selama  ini  pada  pihak  siswa menemui banyak kendala dengan belum adanya rekomendasi pemilihan jurusan yang membuat kurang tepatnya keinginan dan bakat siswa dalam memilih jurusan mana yang akan dituju . kendala tersebut ialah (1) siswa masih bingung manakah jurusan yang tepat dengan  kemampuan berpikir mereka (2)  siswa memiliki rasa  takut  tidak memahami mata pelajaraan yang diajarkan di jurusan yang telah mereka pilih (3) siswa merasa tidak memiliki kemampuan apapun diantara jurusan yang disediakan sekolah (Kusuma, 2015).
Masalah  yang  terjadi  dengan  tidak  tepatnya  siswa  yang  salah  memilih  jurusan  di  SMK  adalah  tidak tercapainya suatu nilai maksimal yang harusnya bisa dicapai siswa tersebut. Hal lain yang akan terjadi adalah kurang  tertariknya  para  siswa  untuk  mempelajari  suatu  informasi  baru  yang  diajarkan  di  jurusan  tersebut  ini mengakibatkan terjadinya proses pembelajaran yang setengah – setengah (Hasanah et al., 2018; Sulystiyawati & Purwaningsih, 2014). Dalam bidang pendidikan masih banyak yang menggunakan selembar kertas ataupun hanya sekedar  menggunakan  aplikasi  microsoft  exel  untuk  mengelola  data  peserta  didik  baru.  Salah  satunya  adalah SMK  Widya  Dharma  Turen.  Hal  ini  menyebabkan  kemungkinan  masih  banyaknya  kekurangan  data  dan terjadinya  kesalahan  dalam  perhitungan  nilai  tes.  Oleh  karena  itu,  sering  terjadi  kesalahan  perhitungan  dan lambat dalam pengolahan data calon peserta didik (Permana, 2015).
Menurut  hasil  wawancara  dengan  guru  maupun  murid  ,  dihasilkan  sebuah  kondisi  dimana  siswa  yang mengalami  salah  jurusan  terlihat  tidak  terlalu  aktif  pada  saat  dilaksanakan  proses  pembelajaran,  siswa  akan mengerjakan sesuatu yang tidak berhubungan dengan jurusan tersebut dan juga tugas yang diberikan oleh guru tidak  akan  dikerjakan  dengan  sungguh  sungguh  bahkan  kondisi  terburuk  adalah  dia  tidak  mengerjakan  tugas yang  diberikan  guru  tersebut.  Kondisi  dimana  proses  pembelajaran  akan  berlangsung  pasif  terhadap  siswa tersebut dan akan menyebabkan hasil akademik dari siswa tersebut tidak mencapai maksimal. Oleh Karena itu sebuah sistem yang dapat membantu sekolah maupun siswa untuk memilih jurusan mana yang akan dituju sesuai dengan kemampuan berpikirnya adalah sangat dibutuhkan dalam penelitian ini penentuan pengambil keputusan kenaikan kelas dilakukan dengan menggunakan “Decision Tree”. Decision Tree digunakan karena menggunakan prinsip mengidentifikasi dan melihat hubungan antara factor factor yang mempengaruhi suatu masalah dan dapat mencari penyelesaian terbaik dengan memperhitungkan factor factor tersebut (Aradea et al., 2011; Azmi & Dahria, 2013). Dalam beberapa tahun terakhir, metode Decision Tree banyak diaplikasikan oleh beberapa peneliti dalam kasus  yang  berbeda.  (Rismayanti,  2018)  menerapkan  Decision  Tree  untuk  pengambilan  keputusan  pemberian beasiswa,  (Kabari  &  Nwachukwu,  2013)  menerapkan  Decision  Tree  dalam  menentukan  jadwal  kerja,  (Sahu  & Khare, 2014) mengimplementasikan Decision Tree sebagai analisa rekam medis.
Berdasarkan permasalahan di atas, SMK Widya Dharma Turen memerlukan sistem pendukung keputusan pada  sistem  penerimaan  peserta  didik  baru.  Sistem  pendukung  keputusan  tersebut  digunakan  untuk memonitoring  keputusan  pemilihan  jurusan  yang  memiliki  tujuan  untuk  mengurangi  hilangnya  data  pendaftar dan  juga  mempermudah  para  panitia  PPDB  untuk  mengelompokkan  para  peserta  yang  akan  daftar  di  sekolah SMK  Widya  Dharma  (Hermanto,  2012).  Untuk  menentukan  keputusan  rekomendasi  pemilihan  jurusan menggunakan metode Decision Tree. Penerapan metode Decision Tree diharapkan dapat membantu pihak sekolah dalam memproses penerimaan peserta didik baru secara efektif dan efisien. Langkah – langkah yang digunakan untuk menyelesaikan masalah adalah sebagai berikut:

## Penelitan dan Pengembangan
Penelitian  dan  pengembangan  adalah  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  untuk  menghasilkan produk  tertentu  serta  untuk  menguji  keefektifan  dari  produk  tersebut.  Produk  aplikasi  menggunakan  metode Decision Tree sebagai Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan jurusan pada SMK.

## PENDAHULUAN

## Model waterfall
Metode  Waterfall  yang  dikemukakan  oleh  (Bassil,  2012).  Penjelasan  mengenai  metode  Waterfall  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode waterfall. Algoritma Tabel 1. Alhoritma Tabel No Algoritma Kelebihan kekurangan 1. K-Means Proses clustering data lebih mudah digunakan Inisialisai bersifat random 2 Apriori Pemangkasa n kandidat support yang optimal Memerlukan waktu yang lama pada proses scanning 3 Naive bayes Menangani kuantitatif data diskrit Jika probabilitas kondisinya adalah nol maka prediksi akan 0 4 Expectation Maximisation Algorithm Stabil secara numerik setiap iterrasi naik Algoritma EM bisa saja konvergen secara Gambar 2. Bagan metode yang digunakan

## METODE

## Tabel 2. Data Kriteria
No  Kode Kriteria  Keterangan 1 K1 Matematika 2 K2 IPA 3 K3 B. Inggris 4 K4 B. Indonesia Tabel 3. Data Kategori No  Keterangan  Kategori 1 Matematika Bagus 2 IPA Kurang 3 B. Inggris Cukup 4 B. Indonesia Bagus
Setelah  diperoleh  data  kriteria  dan  bobot  masing-masing  kriteria,  selanjutnya  akan  dilakukan  proses mendapatkanrekomendasi jurusan menggunakan Decision Tree.

## Decision Tree
Teknik decision analysis yang peneliti pergunakan adalah Decision tree. Diperkenalkan pada tahun 1960-an oleh fredkin. Singkatnya yaitu Decision Tree merupakan metode yang khusus dalam proses pengklasifikasian pada Text Mining. (Han & Kamber, 2006; Sambani & Nuraeni, 2017) menyatakan yang disebut klasifikasi adalah proses penentuan  kumpulan  pola  dan  fungsi  yang  mendeskripsikan  dan  memisahkan  data  satu  dengan  kelas  data lainnya,  dan  berguna  untuk  proses  prediksi  data  yang  belum  memiliki  kelas  data  tertentu.  Gambaran  umum dalam proses membangun pohon keputusan yang dilakukan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut:
1. Pilih salah satu atribut untuk sebagai akar.
2. Buat cabang untuk masing-masing nilai
3. Cabang yang telah dibagi akan diberikan kasus atau nilai tersendiri.
4. Ulangi proses untuk masing-masing cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Atribut  yang  akan  dipilih  sebagai  akar  akan  didapatkan  berdasarkan  dari  nilai  gain  tertinggi  diantara beberapa atribut yang digunakan. Rumus 1 akan menjelaskan bagaimana menghitung gain.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑. 𝑆𝑖 𝑠 𝑛 𝑖=𝑙 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) Dengan:
S : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S| : Jumlah kasus dalam S
Beberapa  tahapan  algoritma C4.5,  Larose dalam  proses  pembuatan  pohon  keputusan  yaitu:  1) mempersiapkan data training . Data sudah dikelompokkan dalam kelas tertentu dan menggunakan Data training diambil dari data histori yang pernah terjadi sebelumnya, 2) hitung akar dari pohon. Nilai Akar berasal dari nilai gain  atribut  tertinggi  dan  akan  menjadi  akar  pertama  setelah  menghitung  nilai  gain  setiap  atribut.  Sebelum mendapatkan nilai gain dari suatu atribut, hitung dahulu nilai gain.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑. 𝑆𝑖 𝑠 𝑛 𝑖=𝑙 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) Dengan :
S : Himpunan Kasus
A : Fitur n : Jumlah partisi S pi : Proporsi dari Si terhadap S

## Model Penelitian dan Pengembangan
Metode Waterfall yang dikemukakan oleh (Bassil, 2012). Model ini memiliki lima tahapan (1). requierement , (2) Design , (3) Implementation , (4) Verification , (5) MaintenancePenjelasan mengenai metode Waterfall ada pada Gambar 3.
Gambar 3. Metode Waterfall

## Prosedur Penelitian dan Pengembangan
Tahapan dari pengembangan yang digunakan sistem pendukung keputusan pembagian kelompok ini akan dipaparkan sebagai berikut:

## Requirement
Requirement  adalah  tahap  identifikasi  masalah  untuk  ditetapkannya  menu,  permasalahan  dan  tujuan dibuatnya sistem setelah konsultasi dengan user sistem. Adapun permasalahan yang ditemui adalah: a) Sekolah memberikan formulir pendaftaran untuk calon peserta didik baru, b) calon peserta didik baru mengisi formulir dan mempertimbangkan  jurusan  mana  yang  akan  dipilih,  c)  sekolah  mengumpulkan  Formulir  pendaftaran  secara manual,  d)  sekolah  mengelompokkan  formulir  sesuai  jurusan  yang  dipilih  oleh  calon  peserta  didik  baru.  Dari permasalahan  tersebut,  maka  dikembangkan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  mengurangi  permasalahan yang  ada  dengan  menggunakan  algoritma Decision  Tree .  Kebutuhan  fungsionalitas  pada  sistem  pendukung keputusan pembagian kelompok ditunjukkan di Tabel 4.
Tabel 4. Kebutuhan fungsionalitas pada sistem pendukung keputusan pembagian kelompok.
No  Pengguna Hak Akses 1 Admin Mengelola data pengguna 2 Siswa Mengisi nilai Melihat nilai Melihat hasil

## Design
Setelah  melakukan  tahap requirements, tahapan  selanjutnya  yaitu  software  design  dan  system . Tahapan software  design  dan  system memberikan  gambaran  analisis  kebutuhan  dalam  bentuk blueprint . Blueprint yang dibuat di perancangan ini adalah sebagai berikut: a) diagram alur, b) data flow diagram, c) entity relationship data, dan d) penerapan metode Decision Tree .

## Implementation
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penerjemahan design melalui  pengkodingan  atau  dilakukan  pembangunan sistem  dalam  satu  program  utuh.  Setelah  tahap  pengkodingan, testing sistem  adalah  langkah  selanjutnya  agar dilakukan perbaikan pada kesalahan-kesalahan yang ada.

## Verification
Pada tahap ini merupakan bisa dikatakan tahapan akhir proses pembentukan sistem. Selanjutnya sistem dilakukan pengujian oleh user untuk memeriksa kelayakan sistem. Pengujian sistem akan

## Maintenance
Tahap  ini  dilakukan  pemeliharaan  pada  sistem  dikarenakan  sistem  memiliki  sifat  dinamis,  data  yang termuat didalam sistem bisa sewaktu-waktu mengalami perubahan tergantung kebutuhan. Kesalahan juga bisa muncul  pada  proses  pengimplementasian  sistem  dan  harus  menyesuaikan  dengan  periperan  dan  diharuskan melakukan perkembangan sistem secara fungsional..
Pemodelan  ini  menjelaskan  mengenai  bagaimana  tahapan  dalam  penerapan  metode  Decision  Tree  untuk menentukan rekomendasi  jurusan calon  siswa baru.  Berikut penjelasan mengenai  penggunaan  metode Decision Tree dalam menentukan rekomendasi jurusan. Tahap awal dalam algoritma ini yaitu konversi data agar data yang digunakan dapat diolah. Pada konversi data, data yang sebelumnya bertipe nilai 0 – 100 diubah menjadi Bagus, cukup, kurang sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan dapat dilihat pada Tabel 5. Data awal siswa berisi nilai raport para calon peserta didik  baru yang masih berupa numeric. Nilai  konversi dan hasil  siswa disajikan pada Tabel 6 dan 7.
Tabel 5. Data Awal Siswa Nama C1  C2  C3  C4 Siswa 1  100  94  77  55 Siswa 2 90 87  54  89 Siswa 3 87 65  77  45 Siswa 4 81 87  89  86 Siswa 5 76 86  41  55 Tabel 6. Nilai Konversi Siswa Nama C1 C2 C3 C4 Siswa 1  Bagus  Bagus Cukup  Rendah Siswa 2  Bagus  Bagus  Rendah Bagus Siswa 3  Bagus  Cukup  Cukup  Rendah Siswa 4  Cukup  Bagus Bagus Bagus Siswa 5  Cukup  Bagus  Rendah  Rendah
Tabel 7. Data hasil konversi data nilai siswa sesuai krtiertia Dari SPK Rekomendasi jurusan.
Mata Pelajaran  Kategori  Jumlah  Tkj  Apk  Ak Entrophy Information Gain 50 4 6 5 0.990768547 Matematika 0.783477988 Bagus 6 2 1 3 1.459147917 Cukup 5 1 2 2 1.521928095 Kurang 4 1 2 1 1.5 Ipa 0.558575738 Bagus 6 2 1 3 1.459147917 Cukup 4 1 1 2 1.5 Kurang 5 1 3 1 1.370950594 Big 0.525084297 Bagus 3 1 1 1 1.584962501

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Mata Pelajaran  Kategori  Jumlah  Tkj  Apk  Ak Entrophy Information Gain Cukup 9 2 4 3 1.530493057 Kurang 3 1 1 1 1.584962501 BIN 0.583477988 BIN Bagus 6 1 4 1 1.251629167 Cukup 4 2 1 1 1.5 Kurang 5 1 1 3 1.370950594
Setelah  didapatkan  hasil  dari  konversi  nilai  menjadi  decision  tree,  didapatkan  bahwa  matematika mendapatkan  gain  tertinggi  dan  menjadi  root  dari  pohon  keputusan  untuk  turunan  kebawahnya.  Selanjutnya dilakukan  pengujian  menggunakan  pendekatan  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  bertujuan  untuk menjelaskan dan penerimaan suatu sistem informasi (Dewi et al., 2018) dengan menggunakan 50 responden yakni caloon  siswa  baru  dan  siswa  kelas  XI.  Hasil  pengujian  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  disajikan  dengan visualisai grafik pada Gambar 4. Technology Acceptance Model (TAM)
Gambar 4. Hasil pengujian Technology Acceptance Model (TAM)
Berdasarkan  tahap  pengujian  pendekatan  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  mendapatkan  rata-rata persentase sebesar 88% sehingga sistem dikategorikan layak (Sugiyono, 2010), dapat disimpulkan bahwa sistem dengan  menggunakan  metode  Decision  Tree  dapat  digunakan  pada  proses  rekomendasi  jurusan  pada  proses penerimaan peserta didik baru SMK Widya Dharma Turen.
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  hasil  penelitian  dari pengembangan  sistem  PPDB  pada  SMK  Widya  Dharma  Turen  dinyatakan  siap  dan  layak  diimplementasikan. Pengujian tingkat kelayakan menggunakan penguji Model Penerimaan Teknologi diperoleh rata - rata proporsi 88% sehingga sistem rekomendasi menggunakan pohon keputusan dapat membantu proses penerimaan peserta didik baru pada SMK Widya Dharma Turen.
Aradea,  S.  A.,  Ariyan,  Z.,  &  Yuliana,  A.  (2011).  Penerapan  Decision  Tree  untuk  penentuan  pola  data  penerimaan mahasiswa baru. Jurnal Penelitian Sitrotika , 7 (1), 1693 – 9670.
Azmi, Z., & Dahria, M. (2013). Decision tree berbasis algoritma untuk pengambilan keputusan. Jurnal Ilmiah Saintikom , 12 (3), 157 – 164.
91% 88% 87% 87% 84% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Perceived Usefulnes
Perceived Ease of Use Attitude Toward Using Behavioral Intention of Use Actual System Use

## Grafik Technology Acceptance Model (TAM)

## DAFTAR RUJUKAN

## SIMPULAN
Bassil, Y. (2012). A simulation model for the waterfall software development life cycle. In arXiv preprint arXiv:1205.6904 . Dewi,  N.  L.  C.,  Wibawa,  A.  P.,  &  Pujianto,  U.  (2018).  Technology  Acceptance  Model  on  Internship  Placement Recommendation  System  based  on  Naïve  Bayesa. 2018  International  Conference  on  Sustainable  Information Engineering and Technology (SIET) , 151 – 155. Han, J., & Kamber, M. (2006). Classification and prediction. Data Mining: Concepts and Techniques , 347 – 350. Hasanah,  U.,  Nurcahyo,  G.  W.,  &  Santony,  J.  (2018).  Indikator  pemilihan  jurusan  pada  SMK  Nusantara  menggunakan metode SAW. Jurnal Mantik Penusa , 22 (1).
Hermanto,  N.  (2012).  Sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  untuk menentukan jurusan pada Smk Bakti Purwokerto. Semantik , 2 (1). Kabari, L. G., & Nwachukwu, E. O. (2013). Decision support system using decision tree and neural networks. Computer Engineering and Intelligent Systems , 4 (7), 8 – 19.
Kusuma, W. I. (2015). Sistem pendukung keputusan pemilihan jurusan pada Sekolah Menengah Kejuruan dengan metode Decision Tree. Prosiding Seminar Informatika Aplikatif Polinema , 186 – 188.
Permana,  S.  D.  H.  (2015).  Sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  sekolah  menengah  kejuruan  teknik  komputer  dan jaringan yang terfavorit dengan menggunakan multi-criteria decision making. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (1), 11 – 19.
Rismayanti, R. (2018). Decision Tree penentuan masa studi mahasiswa Prodi Teknik Informatika (Studi kasus: Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan Medan). Query: Journal of Information Systems , 2 (1). Sahu, G., & Khare, R. K. (2014). Decision tree classification based decision support system for derma disease. International Journal of Computer Applications , 94 (17), 21 – 26.
Sambani, E. B., & Nuraeni, F. (2017). Penerapan Algoritma C4. 5 untuk klasifikasi pola penjurusan di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Kota Tasikmalaya. CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) , 9 (3), 149 – 157. Sulystiyawati,  E.  W.,  &  Purwaningsih,  I.  E.  (2014).  Peran  hasil  tes  penjurusan  studi  terhadap  pemilihan  jurusan  pada siswa sma. Jurnal Spirits , 5 (1), 35 – 47.