Jurnal Penelitian dan Pengembangan Pendidikan Volume 6, Number 3, Tahun 2022, pp. 510-519 P-ISSN: 1979-7109 E-ISSN: 2615-4498 Open Access: https://dx.doi.org/10.23887/jppp.v6i3.52840

## Metode Decision Tree untuk Meningkatkan Kualitas Rencana Pelaksanaan Pembelajaran dengan Algoritma C4.5
Muhammad Solehuddin 1* , Wahyul Amien Syafei 2 , Rahmat Gernowo 3
1,2,3 Magister Sistem Informsasi, Universitas Diponegoro, Semarang, Indonesia

## A B S T R A K
Aktivitas pembelajaran di kelas dipengaruhi oleh berbagai aspek, salah satunya  adalah  aspek  perencanaan  pembelajaran  yang  dilaksanakan oleh  guru.  Guru  sering  menemui  kesulitan  dalam  penyusunan  RPP karena  mayoritas  pendidik  belum  memahami  perumusan  parameter dan  tujuan  belajar  mengajar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis metode  decision  tree untuk  meningkatkan  kualitas rencana  pelaksanaan  pembelajaran  dengan  algoritma  C4.5 . Metode pada  studi  ini  memakai decision  tree algortitma  C4.5  dalam melaksanakan  klasifikasi  data  kedalam  kelas  yang  sudah  tersedia. Metode ini digunakan karena keunggulannya dalam hal kecepatan dan klasifikasi  sederhana  sehingga  mudah  untuk  diinterprestasikan  oleh manusia. Jenis Pengumpulan data dengan wawancara, studi pustaka, dan studi lapangan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan dari total data sebanyak  927  berbentuk  csv  dan  data  training  yang  yang  dicoba diinputkan kedalam  sistem sebanyak 30 menghasilkan tingkat akurasi 90%. Studi ini harapannya bisa berguna bagi pendidik sebagai rujukan didalam  penyusunan  RPP  yang  baik  dan  benar  untuk  kedepannya. Implikasi  penelitian  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  kualitas rencana pelaksanaan pembelajaran.

## A B S T R A C T
Learning  activities  in  class  are  influenced  by  various  aspects,  one  of  which  is  the  aspect  of  lesson planning  carried  out  by  the  teacher.  Teachers  often  encounter  difficulties  in  preparing  lesson  plans because  the  majority  of  educators  do  not  understand  the  formulation  of  teaching  and  learning parameters and objectives. This study aims to analyze the decision tree method to improve the quality of  learning  implementation  plans  with  the  C4.5  algorithm.  The  method  in  this  study  uses  the  C4.5 decision  tree  algorithm  in  classifying  data  into  available  classes.  This  method  is  used  because  of its advantages in terms of speed and simple classification so that it is easy for humans to interpret. Types of data collection by interviews, literature studies, and field studies. The results of this study show that out of a total of 927 data in the form of csv and training data that were tried to be inputted into the system as many as 30 resulted in an accuracy rate of 90%. It is hoped that this study will be useful for educators as a reference in preparing good and correct lesson plans for the future. The implications of this research are expected to improve the quality of learning implementation plans.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidik  ialah  satu  diantara  pilar  penunjang  keberhasilan  didalam  memajukan  aktivitas pendidikan dan pembelajaran di sekolah. Tugas yang harus dilakukan oleh seorang guru ialah mendorong peserta  didik  di  sekolah  untuk  tetap  aktif  dan  giat  belajar (Meika  &  Putra,  2021;  Meilanie,  2020) . Perencanaan pembelajaran seorang guru dalam mengajar sangat menentukan keberhasilan peserta didik dalam memacu semangat dan memotivasi para peserta didik di sekolah (Setiawan, 2020; Widiastuti et al., 2019) . Guru dianggap penting dalam sistem pendidikan karena informasi dan perencanaan pembelajaran guru ini akan membawa pendidikan ke tingkat kinerja  yang lebih tinggi lagi dari sebelumnya (Mashud, 2020;  Septrisia  et  al.,  2020) .  Aktivitas  pembelajaran  di  kelas  mendapat  pengaruh  beragam  aspek,  satu diantaranya ialah perencanaan pembelajaran yang dilaksanakan pendidik yakni guru di sekolahan. Pendidik yang bermutu selalu bisa merancang sebuah rencana guna aktivitas belajar mengajar supaya kegiatan dan evaluasi belajar mengajar bisa dilaksanakan dengan terstruktur serta mendapatkan hasil sesuai harapan

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received August 03, 2022 Revised August 09, 2022 Accepted October 06, 2022 Available online October 25, 2022
Kata Kunci: Metode Decision Tree , RPP, Algoritma C4.5
Keywords: Decision Tree Method, RPP, Algorithm C4.5
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2022  by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
(Servitri & Trisnawaty, 2018; Suplemen et al., 2017) . Rencana belajar mengajar bisa dirancang pendidik satu diantaranya ialah pembuatan RPP (Rencana Pelaksanaan Pembelajaran). Perangkat belajar mengajar ini  bisa  jadi  pedoman  didalam  menjalankan  aktivitas  pembelajaran  di  kelas  menjadi  media  dalam meningkatkan mutu pendidik guna mencukupi standart kompetensi yang ada.
Kenyataannya,  pendidik  hanya  merancang  perencanaan  belajar  mengajar  sesuai  pandangannya serta  tidak  memperhatikan  standarisasi  pengimplementasian  dari  kurikulum  yang  ada.  Indikasi  bahwa pendidik  sering  menemui  kesulitan  didalam  menyusun  RPP  ialah  karena  mayoritas  pendidik  belum memahami dalam perumusan parameter dan tujuan belajar mengajar (Maharani et al., 2021) . Berdasarkan perolehan  data  pada  aplikasi  AGPAII  Digital  sebagai  tahap  pre-riset  dalam  peningkatan  kualitas  RPP, ditemukan bahwa hasil dari nilai peserta didik pada mata pelajaran Agama Islam seringkali tidak mencapai terget  KKM  yang  ditentukan.  RPP  sangatlah  penting  dilaksanakan  tiap  pendidik  didalam  merancang kegiatan  pembelajaran  menjadi  interaktif,  inspiratif,  kreatif  dan  memotivasi  pelajar  dalam  berpartipasi aktif didalam kegiatan belajar mengajar. RPP tersebut dapat diimplementasikan dengan baik maka tujuan pembelajaran  yaitu  mencapai  standar  kompetensi  lulus  (SKL)  dan  meningkatkan  kualitas  peserta  didik dalam belajar dapat tercapai (Miad, 2021) . Kendala yang didapatkan selama pelatihan dalam menyusun RPP  didalam  pelatihan  ialah  kesadaran  pendidik  didalam  membaca  masih  kurang  hingga  kesulitan mengembangkan  parameter,  tujuan  belajar  mengajar  dan  membuat  evaluasi  secara  akurat  dalam mengukur pencapaiannya. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa dari sampel data sebanyak 21, seluruh kompetensi susunan komponen RPP telah naik dari sebelum pelatihan 68,9% dan naik jadi 93% setelah dilaksanakan pelatihan. Hal ini masih belum optimal karena dalam suatu pelatihan hanya dilakukan di daerah tertentu saja dan tidak menyeluruh.
Solusi untuk peningkatan kualitas RPP guru ini menggunakan metode Decision Tree yang dapat digunakan dalam pemecahan yang bersifat kuantitatif. Metode ini juga dapat menunjukkan aspek-aspek yang berkemungkinan (probabilitas) bisa berpengaruh dalam peningkatan kualitas guru melalui analisis RPP,  disertai  dengan  rekomendasi  hasil  akhir  yang  tepat  sasaran (Rachmadi,  2017;  Simanjuntak  et  al., 2021) . Decision  tree merupakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan  terkenal.  Metode decision tree mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang mempresentasikan aturan. Aturan dapat dengan mudah dipahami dengan bahasa alami (Wahyuni, 2018) . Metode decision tree dalam pembuatan  sistem  agar  perhitungan  dalam  peningkatan  kualitas  RPP  lebih  efektif  dan  tepat  sasaran. Penelitian ini mengambil data melalui aplikasi (Asosiasi Guru Pendidikan Agama Islam Indonesia) AGPAII Digital yang berkerjasama dengan perusahaan CV Ardata Media. Algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma yang digunakan dalam decison tree . Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari algoritma ID3 ( Iterative Dichotomiser 3)  yang  dikembangkan  oleh  J.Ross  Quinlan (Hijriana  &  Rasyidan,  2017;  Putri  &  Waspada, 2018) . C4.5 merupakan salah satu algoritma yang telah secara luas digunakan, khususnya di area machine learning  yang  memiliki  beberapa  perbaikan  dari  algoritma  sebelumnya,  ID3,  yaitu  dalam  hal  metode pemangkasannya ( prunning ).
Beberapa  temuan  penelitian  sebelumnya  menyatakan  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk mengidentifikasi  RPP  yang  baik  untuk  nantinya  digunakan  sebagain  panduan  dalam  penyusunan  RPP (Hijriana  &  Rasyidan,  2017;  Simanjuntak  et  al.,  2021) .  Penelitian  ini  menganalisa  tingkatan  berhasil tidaknya pelajar sesudah aktivitas pembelajaran dilaksanakan tes penilaian seperti pertanyaan tes tertulis dalam tiap akhir putarannya. Analisa ini memakai statistik sederhana serta masih membutuhkan seorang pengamat di dalamnya dimana pada penelitian tersebut menggunakan data sebanyak 10 sampel data. Hal ini  dirasa  masih  kurang  efektif  mengingat  apabila  data  yang  ingin  dievaluasi  cukup  banyak  maka  akan kesulitan dalam mengolah data pembuatan RPP guru. Kualitas rencana pelaksanaan pembelajaran tentunya perlu  ditingkatkan  sehingga  dapat  membantu  guru  dalam  penyusunan  RPP  dengan  baik,  berdasarkan rekomendasi ataupun saran penyusunan RPP dalam sistem yang terintegrasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis metode decision tree untuk meningkatkan kualitas rencana pelaksanaan pembelajaran dengan algoritma C4.5 .

## 2. METODE
Bahan studi penelitian ini menggunakan 3575 data RPP dengan mengklasifikasi durasi, jenjang, materi  dan  rata-rata  hasil  pekerjaan  siswa  sebagai  parameter.  Setelah  itu  dilakukan cluster  pada data tersebut  sehingga  didapatkan  926  data  untuk  diolah  ke  dalam  metode Decision  Tree .  Penelitian  ini menggunakan  cara  pengamatan  langsung  dilapangan  dengan  dilanjutkan  proses  wawancara  terhadap pengambil kebijakan keputusan pimpinan organisasi untuk mengetahui perkiraan jumlah data guru yang terdaftar pada aplikasi AGPAII Digital. Penelitian ini memerlukan beberapa alat dalam menunjang proses dalam penelitian seperti hardware serta software diantaranya spesifikasi perangkat keras yaitu processor: Intel ® Core TM i5-8250U CPU @ 1.60Ghz (8CPUs),~ 1.8Ghz dan memori RAM : 4GB. Spesifikasi perangkat
lunak meliputi sistem operasi windows 10, jupyter Lab sebagai perangkat lunak untuk menuliskan bahasa pemrograman Python, HTML, javascript dan bahasa pemrograman PHP dalam melakukan perhitungan dan analisis,  dan  database  MySql  sebagai  media  penyimpanan  datanya.  Prosedur  penelitian  yang  berperan penting  dalam  perancangan  sistem  sebagai  pedoman  didalam  melaksanakan  studi  ditunjukkan  dalam Gambar 1 .
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
Prosedur penelitian yang dibuat memaparkan alur penelitian yang dialami dialami sistem. Terdapat delapan  tahapan  alur  penelitian  yang  dilaksanakan.  Pertama,  pengumpulan  data  yang  berisikan library research (studi pustaka) serta field research (studi lapangan). Dari data tersebut perlu ditaksirkan guna melihat telah mencukupi persyaratan ataupun belum. Mutu dari kelimpahan data ialah aspek dasar didalam menetapkan suatu data yang cocok dan ada menjadi tambahan. Lewat data yang dikumpulkan, harapannya hasil bisa dilaksanakan dengan berhati-hati hingga bisa dipahami serta membawa pesan guna diekstrak. Data cleaning , pada tahap ini merupakan proses untuk mengoreksi, merubah,  menghapuskan data yang dirasa  tidak  diperlukan  didalam  studi  ataupun  data  yang  dirasa  tidak  lengkap  ( Missing  Values ).  Data integration, pada tahapan ini merupakan proses untuk melakukan pengelompokkan data serta menetapkan variabel  ataupun  perlengkapan  berikutnya  bisa  dilaksanakan  dalam  memprediksi.  Data selection, pada tahap  ini  merupakan  proses  untuk  menyeleksi  database  yang  hendak  digunakan  untuk  dianalisis.  Data Transformation, pada tahap ini merupakan proses untuk mensinambungkan perlengkapan yang dipakai serta  merubahnya  ke  dalam  bentuk  konsep  hierarki,  yaitu  menggantikan  konsep  level  rendah  berupa numerik umur, serta dirubah dalam konsep yang lebih besar layaknya manula, dewasa, dan muda. Proses Mining, pada  tahapan  ini  ialah  aktivitas  dasar  ketika  teknik  diimplementasikan  guna  menentukan  ilmu berharga  yang  tersembunyi  dalam  data. Evaluation dan presentasion,  p ada  tahapan  ini  pola  pesan  yang diperoleh dari aktivitas data mining harus ditampilkan berbentuk kemudahan yang dipahami (visualisasi) pihak-pihak  yang  mempunyai  kepentingan.  Hasil  pengetahuan,  pada  tahapan  ini  ialah  hasil  akhir  dari aktivitas mining yang dibuat, dimana pada tahap ini menghasilkan prediksi akhir atau gambaran dari hasil data yang telah diolah sebelumnya.
Metode penyelesaian decision tree, p ada penelitian ini dalam menyelesaikan permasalahan  yang ada  menggunakan  pembentukan  dari  algoritma decision  tree .  Pada  tahap  tersebut  dilakukan pengklasifikasian  data  memakai  metode  Algortima  C4.5  yang  tergolong  tipe  klasifikasi  dalam  teknik decision  tree. Penentuan  perlengkapan  memakai  ukuran Information  gain berbentuk  pohon  putusan. Adapun beberapa langkah yaitu membuat pohon putusan dengan cara perhitungan nilai entrophy masing- masing perlengkapan untuk kemudian dipakai dalam mencari Information gain . Sesudah menetapkan nilai Entrophy selanjutnya  mencari  nilai Information  Gain yang  selanjutnya  dipakai  dalam  menentukan perlengkapan  yang  bisa  dijadikan  akar.  Sesudah  menetapkan information  gain yang  paling  besar dilaksanakan  prunning  tree  (pemotongan  pohon).  Pohon  bisa  dibentuk  secara  sempurna  maka  dibuat sejumlah aturan oleh pohon putusan. Bagan alir  dari metode decision tree yang berperan penting dalam perancangan sistem dan memberikan gambaran jalannya suatu program dari satu proses ke proses lain agar mudah dipahami oleh semua orang. Bagan alir sistem bisa ditunjukkan dalam Gambar 2 :

## Gambar 2. Bagan Alir Sistem
Gambar 2 memaparkan proses yang dialami didalam sistem dengan menerapkan metode decision tree . Dimulai dengan memasukkan data yang bisa digunakan dalam pembuatan pohon putusan, aktivitas berikutnya  ialah  pemilihan  perlengkapan,  selanjutnya  menetapkan  perlengkapan  hasil  dari  pemilihan perlengkapan.  Sesudah  itu  hasil  pemilihan  perlengkapan  serta  anggotanya  bisa  disimpan  kedalam database.  Sesudah  tersimpan,  semua  data  bisa  ditransformasikan  kedalam  format  yang  diperlukan. Selanjutnya mekanisme mining langsung dimulai, serta hasilnya nanti tersimpan dalam  database  dahulu agar  selanjutnya  ditampilkan  pada  user.  Sesudah  pohon  putusan  tercipta,  aktivitas  berikutnya  ialah memasukkan data guna memahami RPP yang berkualitas. Kemudian proses pembentukan informasi akan dimulai, pembentukan informasi ini sesuai rule-rule oleh hasil pohon putusan. Kerangka sistem informasi yang berperan penting dalam perancangan sistem yang akan dibuat peneliti bisa ditunjukkan dalam Gambar 3 : Gambar  3 menunjukkan  input  yang  dibutuhkan  yaitu  dataset  RPP  guru  dimana  di  dalamnya terdapat  parameter-parameter  seperti  materi,  durasi,  jenjang,  nilai.  Data  ini  didapatkan  dari  observasi langsung ke perusahaan. Pada prosesnya menggunakan Data Mining untuk mengolah penilaian RPP yang dibuat oleh guru dengan membuat rata-rata nilai siswa berdasarkan materi di berbagai jenjang. Output yang dihasilkan pada sistem tersebut ialah rekomendasi kualitas RPP yang dibuat oleh guru menggunakan metode  Algoritma Decision  Tree C4.5.  Desain  arsitektur  sistem  ialah  tahapan  awal  didalam  aktivitas rancangan  software,  aktivitas  ini  ialah  penyatu  terpenting  dianatra  rancangan  sistem  dengan  analisa keperluan. Desain arsitektur sistem bisa ditunjukkan dalam Gambar 4 .
Gambar 3. Kerangka Sistem Informasi

## Gambar 4. Arsitektur Sistem
Arsitektur sistem bertujuan sebagai penuntun atau reseprentasi sebuah model konseptual , supaya bagian  teknologi  informasi  mencukupi  keperluan  perusahaan  strategis  kelembagaan.  Output  proses arsitektur ini ialah sebuah pemodelan arsitektur dengan mendeskripsikan bagaimana sistem ini dirancang menjadi set komponen dalam melakukan komunikasi. Bagian klien di instal aplikasi search engine berupa internet explorer, google chrome, mozzila firefox . Bagian server di instal web browser berupa PC (Pe rsonal Computer ) yang lebih besar dibanding PC kliennya dikarenakan PC server bisa kerja lebih banyak dalam memberi layanan permintaan sisi klien. Desain database yang dipakai dalam sistem informasi ini untuk menjelaskan secara lebih rinci dari suatu database yang didalamnya memuat bebarapa relasi tabel. Proses ini dilakukan untuk menentukan manajemen data dan isi yang sesuai guna mendukung berbagai rancangan sistem yang ingin dibuat. Tujuan dibuatnya perancangan database ini ialah untuk memberikan informasi- informasi terkait kebutuhan-kebutuhan pengguna, memudahkan dalam memahami struktur informasi data dan manajemen data. Software database yang dipakai dalam studi ini memakai apache versi 2.2.17 dengan bahasa SQL. Skema database dari masing-masing entitas ditunjukkan dalam Tabel 1 :
Tabel 1. Atribut dan Entitas
Entitas Atribut admin id admin, username, password guru id guru, nama, alamat, tgl_lahir, gender, nip, level_mengajar, kontak siswa id siswa, nama, email, password, avatar tugas id tugas, id_guru, id_nilai, kategori_tugas, topik, timer nilai id nilai, nama, total_nilai data rpp id data rpp, materi, durasi, jenjang, hasil hasil id hasil, keputusan, keterangan
Struktur tabel berfungsi untuk membagi data dalam beberapa bagian yang didalamnya terdiri dari atribut  dan  entitas.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  ialah  membuat database dengan  nama  RPP  dan didalamnya terdapat  pada Tabel 1 yakni tabel admin, guru, siswa, tugas, nilai, data RPP, dan hasil.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Hasil dari studi ini adalah dimulai awal proses pengolahan data serta telah dilakukan pengambilan data wawancara terhadap tiga narasumber yang ada di Dinas Pendidikan Kota Semarang. Metode decision
tree dengan algoritma C4.5 terhadap peningkatan kualitas RPP yang dibuat guru memiliki tingkat akurasi 90% dari data training yang diinputkan ke dalam sistem sebanyak 30 dari total 927 data berbentuk csv. Ada 3 pemakai dalam sistem ini meliputi Admin, Guru, dan Siswa dimana didalam sistem tersebut mempunyai kegunaan dan kebutuhan masing-masing dari setiap penggunanya. Hasil studi ini harapannya sistem yang digunakan  bisa  berguna  bagi  pendidik  sebagai  rujukan  didalam  membuat  RPP  dengan  baik  dan  benar kedepannya.  Pembahasan  dari  sistem  diimplementasikan  ke  dalam  sistem  diantaranya.  Tampilan halaman login bisa ditunjukkan dalam Gambar 5 .
Gambar 5. Halaman Login
Halaman login merupakan halaman awal yang berguna bagi pemakai yang telah mempunyai akun di dalam sistem. Sistem nantinya  meminta dengan otomatis  pemakai guna mengisikan kolom username serta password hingga kemudian sistem melaksanakan validasi pada akun yang dimasukkan. Pemakai yang dapat  melakukan  akses  masuk  ke  dalam  sistem  ialah  tiga  yakni  admin  sebagai  pemakainya,  pendidik sebagai  pemakainya,  serta  pelajar  sebagai  pemakainya.  Tampilan  halaman  pohon  putusan  bisa ditunjukkan dalam Gambar 6 .

## Gambar 6. Halaman Pohon Keputusan
Halaman pohon putusan merupakan tampilan awal pada saat user melaksanakan aktivitas login kedalam sistem. Halaman ini memperlihatkan hasil dari gambar pohon keputusan yang didapatkan oleh data yang diolah  di dalam sistem.  Halaman ini menjabarkan node-node dan cabang-cabang yang ada di pohon keputusan. Tampilan halaman data pengujian bisa ditunjukkan dalam Gambar 7 .
Halaman data uji ialah tampilan yang dipakai dalam memasukkan dan menampilkan sejumlah data uji seperti materi durasi, jenjang dan hasil. Data yang telah diinputkan akan masuk masuk ke dalam sistem dan di proses memakai teknik decision tree C4.5 dalam melaksanakan perhitungan. Halaman data uji ini selain untuk menambahkan data uji ke dalam sistem dapat juga untuk menghapus, mengedit, dan mencari data  yang  telah  diinputkan  ke  dalam  sistem.  Tampilan  halaman  import  data  bisa  ditunjukkan  dalam Gambar 8 .

## Gambar 8. Halaman Import Data
Halaman import data merupakan tampilan yang digunakan untuk memasukkan sebuah file bertipe csv untuk nantinya diolah di dalam sistem menggunakan metode decision tree C4.5. Halaman ini juga dapat memudahkan  pengguna  dalam  melakukan  penginputan  data  ke  dalam  sistem  karena  tidak  perlu menginputkan satu persatu data ke dalam sistem, sehingga halaman ini penting guna untuk efisiensi waktu. Tampilan halaman pemrosesan pengujian data bisa ditunjukkan dalam Gambar 9 .

## Gambar 9. Halaman Proses Pengujian Data
Halaman proses C4.5 pengujian data merupakan tampilan yang dipakai dalam pemrosesan data yang tersedia di dalam sistem. halaman ini juga menampilkan jumlah keseluruhan data yang terdapat di dalam sistem. Tampilan halaman hasil keputusan C4.5 bisa ditunjukkan dalam Gambar 10 .
Gambar 10. Halaman Hasil Keputusan C4.5
Halaman hasil keputusan C4.5 merupakan hasil dari pengelolaan data yang telah  diinputkan ke dalam  sistem.  Halaman  ini  menampilkan  tingkat  ke-akurasian  dari  data  yang  telah  diolah  serta
menampilkan tabel-tabel informasi seperti materi, durasi, jenjang, hasil, klasifikasi, dan node di dalam tabel sistem. Tampilan halaman pengujian bisa ditunjukkan dalam Gambar 11 .

## Gambar 11. Halaman Pengujian
Halaman uji ialah halaman yang dipakai dalam melaksanakan uji pada data yang telah diinputkan sebelumnya.  Pengujian  data  ini  dianggap  penting  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  telah  diinputkan sesuai dengan hasil akhir yang ada di dalam sistem. Tampilan halaman kelola user bisa ditunjukkan dalam Gambar 12 .

## Gambar 12. Halaman Kelola User
Halaman kelola user ialah halaman yang dipakai dalam mengelola user yang akan masuk kedalam sistem. Halaman ini bertujuan untuk menambahkan hak akses masuk ke dalam sistem dan mengelolanya, halaman ini dapat menambahkan user yang baru untuk nantinya data tersebut disimpan di dalam sistem. Penggunaan  metode decision tree C4.5 pada peningkatan kualitas RPP yang dibuat  oleh  guru telah  diuji menggunakan metode uji black-box. Metode uji tersebut diperlukan dalam pengujian perangkat lunak yang terfokus  dalam  fungsionalitas,  terutama  terfokus  dalam  input/output  dari  sistem  yang  dibuat.  Hasil pengujian sistem yang dilakukan peneliti secara keseluruhan terhadap seluruh entitas berhasil dijalankan dan menghasilkan sistem yang terintegrasi. Entitas admin di dalam sistem berhasil melakukan login , input data materi, durasi, jenjang, hasil dan logout . Entitas guru di dalam sistem berhasil melakukan login , input data RPP dan data tugas. Entitas siswa di dalam sistem berhasil melakukan login , kelola data materi dan kelola data tugas.

## Pembahasan
Berdasarkan hasil analisis, metode decision tree untuk meningkatkan kualitas rencana pelaksanaan pembelajaran  dengan  algoritma  C4.5  sudah  berhasil  dibangun.  Peningkatan  kualitas  RPP  guru  ini menggunakan  metode decision  tree yang  dapat  digunakan  dalam  pemecahan  yang  bersifat  kuantitatif. Metode ini juga dapat menunjukkan aspek-aspek yang berkemungkinan (probabilitas) bisa berpengaruh dalam peningkatan kualitas guru melalui analisis RPP, disertai dengan rekomendasi hasil akhir yang tepat sasaran (Pratiwi  &  Arifin,  2021;  Simanjuntak  et  al.,  2021) . RPP  sangatlah  penting  dilaksanakan  tiap pengajar didalam merancang kegiatan pembelajaran menjadi interaktif, inspiratif, kreatif dan memotivasi pelajar dalam berpartipasi aktif didalam kegiatan belajar mengajar. RPP tersebut dapat diimplementasikan dengan baik maka tujuan pembelajaran yaitu mencapai standar kompetensi lulus (SKL) dan meningkatkan kualitas  peserta  didik  dalam  belajar  dapat  tercapai (Ismini,  2017;  Soeyono,  2014;  Watipah,  2020) .
Didapatkan sebuah pemodelan yang bisa menunjukkan aturan didalam penentuan RPP yang baik, melalui atribut-atribut materi, durasi, jenjang dan hasil belajar siswa melalui nilai tugas yang telah dikerjakan.
Metode decision  tree menggunakan  algoritma  C4.5  membantu  pelaksanaan  klasifikasi  data, dikarenakan ciri khas data dan klasifikasi diperoleh secara jelas baik berbentuk tree (pohon keputusan) maupun rule (aturan).  Metode  pohon  keputusan  mengubah  fakta  yang  sangat  besar  menjadi  pohon keputusan yang merepresentasikan rule (Tundo & ’Uyun, 2021; Wahyuni, 2018) . Pohon keputusan adalah salah satu metode klasifikasi yang paling popular karena mudah untuk diinterpretasi oleh manusia (Putri & Waspada, 2018) . Algoritma Classification version 4.5 atau biasa disebut C4.5 adalah pengembangan dari algoritma ID3. Oleh karena pengembangan tersebut, algoritma C4.5 mempunyai prinsip dasar kerja yang sama  dengan  algoritma  ID3.  Hasil  pohon  keputusan  C4.5  akan  dipangkas  setelah  dibentuk,  pemilihan atribut yang dilakukan dengan menggunakan Gain Ratio . Information gain pada ID3 lebih mengutamakan pengujian  yang  menghasilkan  banyak  keluaran.  data  mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database (Azwanti, 2018; Ikhbal & Irfan, 2021) . Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statisktik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar.
Temuan ini diperkuat dengan temuan penelitian sebelumnya yang menyatakan metode decision tree (C4.5) lebih akurat memprediksi kepuasan mahasiswa terhadap kinerja dosen (Sutoyo, 2018) . Adanya tingkat  akurasi  yang  bagus  menjadikan  metode  Decision  Tree  Algoritma  C4.5  layak  digunakan  sebagai alternatif pendukung dalam proses seleksi calon penerima beasiswa sehingga penyaluran dana beasiswa dapat tepat sasaran (Hijriana & Rasyidan, 2017) . Implikasi penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas rencana pelaksanaan pembelajaran. Metode decision tree dengan algortima C4.5 memiliki tingkat ke-akurasian data sebesar 90%. Data training yang diinputkan ke dalam sistem sebanyak 30 dari total data sebanyak  927  berbentuk  file  csv.  Saran  untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya,  dapat  dilakukan pengambilan  studi  kasus  yang  sama  atau  studi  kasus  berbeda  tetapi  masih  dalam  lingkup  peningkatan kualitas RPP. Sistem yang dibuat dapat merekomendasikan RPP yang sesuai sehingga dapat memudahkan pendidik didalam menyusun RPP dengan benar dan baik.

## 4. SIMPULAN
Metode Decision Tree untuk Meningkatkan Kualitas Rencana Pelaksanaan Pembelajaran dengan Algoritma C4.5 sudah berhasil dibangun. Didapatkan sebuah pemodelan yang bisa menunjukkan aturan didalam penentuan RPP yang baik, melalui atribut-atribut materi, durasi, jenjang dan hasil belajar siswa melalui  nilai tugas yang telah  dikerjakan. Metode decision tree menggunakan algoritma C4.5  membantu pelaksanaan  klasifikasi  data,  dikarenakan  ciri  khas  data  dan  klasifikasi  diperoleh  secara  jelas  baik berbentuk tree (pohon  keputusan)  maupun rule (aturan).  Disarankan  untuk  menggunakan  teknik  data mining lainnya  dan  dapat  dikombinasikan  berupa fuzzy  decision  tree , rule-based  expert  system , forward chaining , dan algoritma support vector machine guna menemuka aturan ataupun pendekatan pemodelan sesuai pencapaian keinginan.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Azwanti, N. (2018). Algoritma C4. 5 Untuk Memprediksi Mahasiswa Yang Mengulang Mata Kuliah (Studi Kasus Di Amik Labuhan Batu). Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 9 (1), 11 – 22. https://doi.org/10.24176/simet.v9i1.1627 . Hijriana, N., & Rasyidan, M. (2017). Penerapan Metode Decision Tree Algoritma C4.5 Untuk Seleksi Calon Penerima  Beasiswa  Tingkat  Universitas. AL-ULUM:  Jurnal  Sains  Dan  Teknologi , 3 (1),  9 – 13. https://doi.org/10.31602/ajst.v3i1.983.
Ikhbal, M., & Irfan, D. (2021). Menentukan Penjurusan Siswa dengan Menggunakan Metode Decision Tree Algoritma C4.5. Jurnal Vokasi Informatika , 1 (3). https://doi.org/10.24036/javit.v1i3.40.
Ismini, K. (2017). Upaya Peningkatan Kompetensi Guru dalam Menyusun Silabus dan RPP Melalui Supervisi Akademik yang Berkelanjutan Di SDN 4 Sumberrejo Kab. Malang. PEDAGOGIA: Jurnal Pendidikan , 6 (2), 177 – 194. https://doi.org/10.21070/pedagogia.v6i2.940.
Maharani, S., Nusantara, T., As’ari, A. R., & Qohar, A. (2021). Exploring the computational t hinking of our pre-service mathematics teachers in prepare of lesson plan. Journal of Physics: Conference Series , 1783 (1), 012101. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1783/1/012101. Mashud,  M.  (2020).  The  Effectiveness  of  Physical  Education  Learning  in  Elementary  School  Located  in Wetland  Environment. Jurnal  Pendidikan:  Teori,  Penelitian,  Dan  Pengembangan , 5 (2),  265 – 270. https://doi.org/10.17977/jptpp.v5i2.13194.
Meika,  D.  S.,  &  Putra,  E.  D.  (2021).  Peran  Guru  dalam  Membentuk  Karakter  Siswa  Peduli  terhadap
Lingkungan pada Sekolah Adiwiyata. Mimbar Ilmu , 26 (3). https://doi.org/10.23887/mi.v26i3.39617. Meilanie, R. S. M. (2020). Survei Kemampuan Guru dan Orangtua dalam Stimulasi Dini Sensori pada Anak Usia  Dini. Jurnal  Obsesi :  Jurnal  Pendidikan  Anak  Usia  Dini , 5 (1),  958 – 964. https://doi.org/10.31004/obsesi.v5i1.741.
Pratiwi, T. W., & Arifin, T. (2021). Optimasi Decision Tree Menggunakan Particle Swarm Optimization untuk Klasifikasi  Kesuburan  pada  Pria. SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi , 10 (1),  13 – 25. https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i1.967.
Putri, R. P. S., & Waspada, I. (2018). Penerapan Algoritma C4. 5 pada Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Prodi  Informatika. Khazanah  Informatika:  Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Informatika , 4 (1),  1 – 7. https://doi.org/10.23917/khif.v4i1.5975.
Rachmadi, D. (2017). Peningkatan Kemampuan Guru Dalam Menyusun RPP Melalui Pelatihan Di SMA N 1 Karangrayu. Jurnal Profesi Keguruan , 3 (1), 1 – 14. https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/jpk/article/view/9464.
Septrisia, R., Monia, F. A. M. A., & Hanafi, I. (2020). Peran Kepala Sekolah dan Guru dalam Peningkatan Mutu Pendidikan  Melalui  Manajemen  Berbasis  Sekolah  di  SD  IT  Haji  Ddjalaluddin. MATAAZIR:  Jurnal Administrasi Dan Manajemen
Pendidikan , 1 (2), 106 – 116. https://jurnal.stain- madina.ac.id/index.php/mata/article/view/232.
Servitri, M. O., & Trisnawaty, W. (2018). The Development of Inquiry Science Worksheet to Facilitate the Process  Skills. Journal  of  Education  and  Learning  (EduLearn) , 12 (4),  575 – 580. https://doi.org/10.11591/edulearn.v12i4.8937.
Setiawan, A. R. (2020). Pembelajaran Tematik Berorientasi Literasi Saintifik. Jurnal Basicedu , 3 (2), 524 – 532. https://doi.org/10.31004/basicedu.v4i1.298.
Simanjuntak, K. F. L., Barus, A. C. B., & Anita, A. (2021). Implementasi Metode Decision Tree Dan Algoritma C4.  5  Untuk  Klasifikasi  Kepribadian  Masyarakat. JOISIE  (Journal  Of  Information  Systems  And Informatics Engineering) , 5 (1), 51 – 59. https://doi.org/10.35145/joisie.v5i1.1334. Soeyono,  Y.  (2014).  Pengembangan  Bahan  Ajar  Matematika  dengan  Pendekatan  Open-ended  untuk Meningkatkan Kemampuan Berpikir Kritis dan Kreatif Siswa SMA. Pythagoras: Jurnal Pendidikan Matematika , 9 (2), 205 – 218. https://doi.org/10.21831/pg.v9i2.9081.
Suplemen, P., Ajar, B., Berbasis, B., & Identifikasi, R. (2017). Pengembangan Suplemen Bahan Ajar Biologi Berbasis Riset Identifikasi Bakteri untuk Siswa SMA. Journal of Innovative Science Education , 6 (2), 155 – 161. https://doi.org/10.15294/jise.v6i2.19713.
Sutoyo, I. (2018). Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 14 (2), 217 – 224. https://doi.org/10.33480/pilar.v14i2.70. Tundo,  T.,  &  ’Uyun,  S.  (2021).  Perbandingan  Decision  Tree  J48,  REPTREE,  dan  R andom  Tree  dalam Menentukan  Prediksi  Produksi  Minyak  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Fuzzy  Tsukamoto. Jurnal Teknologi
Informasi
Dan IImu Komputer , 8 (3), 473 – 484.
https://doi.org/10.25126/jtiik.2021833108. Wahyuni, S. (2018). Implementation of Data Mining to Analyze Drug Cases Using C4. 5 Decision Tree. In Journal  of  Physics:  Conference  Series , 970 (1),  012030. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/970/1/012030.
Watipah,  Y.  (2020).  Peningkatan  Proses  Pembelajaran  Tematik  Terpadu  dengan  Menggunakan  Model Discovery  Learning  di  Kelas  IV  Sekolah  Dasar. Journal  on  Teacher  Education , 1 (1),  12 – 23. https://doi.org/10.31004/jote.v1i1.501.
Widiastuti, A., Rahelly, Y., & Sayfdaningsih, S. (2019). Pengembangan Bahan Ajar Bentuk-Bentuk Geometri Berbasis Cerita Untuk Anak Usia 5-6 Tahun Di Tk Mazharul Iman Palembang. Jurnal Pendidikan Anak , 7 (2), 176 – 189. https://doi.org/10.21831/jpa.v7i2.24461.