## Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Memprediksi Kesiapan Siswa SMP IT PAPB Semarang Menghadapi Ujian Nasional

## Implementation of C4.5 Algorithm to Predict the Ability of Junior High School Student to Face National Exam
Nadia Zulfa Rahma 1 Andik Setyono 2
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula 1, No. 5-11 Semarang, Kode Pos 50131, Telp. (024) 3515261, Fax: 3569684 nadiazulfar@gmail.com 1 , andik.setyono@dsn.dinus.ac.id 2

## Abstrak
Kelulusan siswa dalam menghadapi ujian nasional dapat dijadikan sebagai tolak ukur sejauh mana siswa memahami materi-materi yang di dapat saat di sekolah. Untuk mendapatkan nilai tuntas pada ujian nasional, sekolah mengadakan latihan try out yang bertujuan agar siswa lebih  siap  menghadapi  ujian.  Dalam  pelaksanaan  try  out,  tidak  semua  siswa  dapat menyelesaikan  soal-soal  dengan  benar.  Hal  tersebut berdampak  pada  hasil  nilai  try  out  yang buruk.  Maka  dari  itu,  sekolah  membutuhkan  sebuah  data  mining  dengan  metode  klasifikasi yang  dapat  membantu  memprediksi  kesiapan  siswa  menghadapi  ujian  nasional.  Metode tersebut mengolah data yang memiliki perbedaan atribut kemudian disusun ke dalam kategori yang sesuai. Data tersebut di prediksi menggunakan algoritma Decision Tree, yang merupakan salah satu machine learning menggunakan perhitungan probabilitas. Penggunaan algoritma ini didukung dengan simulasi yang dilakukan menggunakan aplikasi RapidMiner dan mendapatkan nilai  akurasi  sebesar  99,48%.  Dari  hasil  simulasi  tersebut,  diolah  kembali  menjadi  sebuah aplikasi yang ditujukan untuk membantu pihak sekolah. Untuk menguji kegunaan dari aplikasi tersebut dilakukan penyebaran kuesioner berjumlah 10 soal ke 20 guru dan memperoleh hasil index  83,3%  yang  berarti  memuaskan.  Dengan  begitu,  aplikasi  tersebut  berguna  bagi  pihak sekolah.
Kata Kunci — Ujian Nasional, Tryout, Data Mining, Klasifikasi, Decision Tree .

## Abstract
Graduate  students  in  national  exam  can  be  used  as  a  benchmark  the  extent  to  which students  understand  the  material  in  the can  while  in school.  To  get  the complete  value on the national exam, the school held a workout tryouts are intended to make students better prepared for the exam. In the implementation of the tryout, not all students can solve problems correctly. It has an impact on the results of the tryout a bad value. Therefore, schools need a data mining with  classification  methods  that  can  help  predict  a  student's  readiness  to  face  national  exam. The  method  of  processing  data  that  have  different  attributes  then  organized  into  appropriate categories.  The  data  in  the  prediction  using  Decision  Tree  algorithm,  which  is  one  of  the machine  learning  using  probability  calculations.  The  use  of  this  algorithm  is  supported  by simulations  were  done  using  the  application  RapidMiner  and  scored  an  accuracy  of  99.48%. From the simulation results, reprocessed into an application that is intended to help the school. To test the usefulness of the application is carried out questionnaires about the amount to 10 to 20  teachers  and  obtained  83.3%  of  the  index,  which  means  satisfactory.  By  doing  so,  the application is useful for those schools.
Keywords — National Exam, Tryout, Data Mining, Classification, Decision Tree.

## 1. PENDAHULUAN
Tryout merupakan  tahap  evaluasi  yang  dilakukan  untuk  menghadapi  ujian  nasional sesungguhnya.  Soal-soal  yang  terdapat  di  dalam tryout mengacu  pada  materi  dalam  ujian nasional.  Penyusunan  soal  diperoleh  dari  materi  kelas  1,  2  dan  3,  dan  tidak  menutup kemungkinan  di  dapat  dari  media  massa  yang  masih  berkaitan  dengan  kisi-kisi  ujian  nasional tersebut.  Namun,  siswa  tidak  semuanya  dapat  menyelesaikan  soal-soal tryout dengan  mudah. Maka dari itu tryout dilakukan berulang kali sampai mendekati masa ujian nasional agar siswa terbiasa menghadapi soal-soal yang sama dan mudah menjawabnya [1].
Siswa  yang  mengalami  kesulitan  dalam  mengerjakan tryout perlu  mendapat  perhatian dari  pihak  sekolah.  Perhatian  yang  dimaksud  yaitu  dengan  mengadakan  kelas  tambahan  agar mereka  lebih  siap  menghadapi  ujian  nasional.  Guna  meminimalisir  kejadian  tersebut,  penulis memberikan  solusi  berupa  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  pendekatan metode  data  mining.  Data  mining  yang  digunakan  terfokus  pada  metode  klasifikasi.  Metode klasifikasi disarankan sebagai solusi dari masalah ini. Dengan menggunakan metode klasifikasi, pengambilan keputusan menjadi mudah dan sederhana. Dengan demikian, keputusan akan fokus terhadap solusi saja.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Kamagi  dan  Hansun,  telah  membahas tentang prediksi tingkat kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma C4.5. Penelitian tersebut menunjukkan  bahwa  hasil  prediksi  kelulusan  menggunakan  algoritma  C4.5  dengan  atribut  IP semester VI sebesar 87.5% dari 60 data training dan 40 data testing [2]. Penelitian selanjutnya dilakukan  oleh  Novianti  dan  Aziz  dengan  topik  menampilkan  laporan  hasil  nilai  akhir mahasiswa  menggunakan  algoritma Decision  Tree C4.5,  menghasilkan  evaluasi  dan  validasi dengan Cross Validation menunjukkan tingkat akurasi sebesar 100% [3]. Kemudian, penelitian selanjutya  yang  dilakukan  oleh  Ainurrofiq  mengangkat  tema  klasifikasi  data  kesiapan  siswa dalam  menghadapi  ujian  nasional  menggunakan  algoritma Naive  Bayes menghasilkan  akurasi sebesar 83,8798% dan error rate 16,1202% [1].
Penulis  melakukan  penelitian  ini  sebagai  pengembangan  dari  penelitian  sebelumnya yang  telah  disebutkan  di  atas  terutama  yang  dilakukan  oleh  Ainurrafiq  [1],  dimana  memiliki topik  berkaitan  dengan  kesiapan  siswa  dalam  menghadapi  ujian  nasional  yaitu  dengan melakukan  penambahan  variable  dan  algoritma  yang  berbeda.  Penelitian  yang  penulis kembangkan  memiliki  beberapa  perbedaan  dengan  penelitian  sebelumnya.  Atribut  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data tryout selama  3  tahun  kebelakang.  Kemudian,  label yang  digunakan  ada  2  macam  yaitu  siap dan belum siap. Perbedaan selanjutnya dari segi data yang digunakan berupa data tryout siswa SMP (Sekolah Menengah Pertama).
2. METODE PENELITIAN

## 2. 1 Prosedur Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  diperoleh  berdasarkan  data  primer  yakni  diperoleh  secara langsung  dari  narasumber  [4].  Narasumber  dalam  penelitian  ini  yaitu  Kepala  sekolah  SMP Islam  Terpadu  PAPB  Semarang  dan  guru  yang  ditunjuk  untuk  mengurusi  persiapan  siswa menghadapi ujian nasional. Data bersifat kuantitatif karena informasi didalamnya berupa angka atau bilangan.
Tabel 1. Contoh Dataset Nilai Tryout
NO KELAS NAMA NO INDUK B.IND MAT B. ING IPA JUML AH RATA- RATA KRITE RIA 1 IX A AHMAD BAIHAQI HAKIM 0974 4,00 5,00 2,80 4,70 16,50 4,13 TL
2 IX A AISYAH IZZA TAMAMILA 0944 6,20 8,00 7,60 7,30 29,10 7,28 TL 3 IX A AL JAILANIY JUSUF DIASTAMA 0945 6,80 3,30 5,80 4,30 20,20 5,05 TL 4 IX A ALFAREL SAMUDRA HARIYANTO 1002 7,00 5,00 5,40 4,70 22,10 5,53 TL 5 IX A ALFIN TOTI KHOIRI 1003 4,40 3,00 4,20 4,30 15,90 3,98 TL 6 IX A CHALIMATUS SA'DIYYAH 0918 8,00 6,30 4,80 4,70 23,80 5,95 TL 7 IX A DAFA BAYU PRATAMA 0981 5,80 6,70 3,00 3,30 18,80 4,70 TL 8 IX A DANY SHAFFAN DAFFA 0982 6,20 6,70 6,80 5,00 24,70 6,18 TL 9 IX A DEVI RIZKY ARDYAPUTRI PARAMITA 1009 7,80 8,70 6,60 5,30 28,40 7,10 TL 10 IX A ELANG DIWA WIJAYA 1041 6,40 2,00 3,60 2,70 14,70 3,68 TL

## 2. 2 Desain Penelitian
Penulis  mengaplikasikan  model  standarisasi  data  mining  yaitu CRISP-DM ( Cross Industry Standart Process for Data Mining ), dengan beberapa tahapan sebagai berikut [5]:
1. Pemahaman Bisnis Penulis mengedepankan penentuan tujuan proyek dan kebutuhan lengkap dalam memahami proses bisnis atau tujuan bisnis mengenai penelitian tersebut. Setelah itu,  penelitian tersebut mampu  mengolah  sebuah  data  yang  didapat  dari  SMP  Islam  Terpadu  PAPB  Semarang menjadi sebuah formula atau rules.
2. Pemahaman Data
Penelitian  ini  menggunakan  sumber  data  primer  (sumber  yang  berasal  langsung  dari sekolah), yaitu data hasil try out siswa kelas IX SMP Islam Terpadu PAPB Semarang tahun ajaran 2013/2014 – 2015/2016.
3. Pengolahan Data
Pengolahan  data  berlangsung  dari  data  mentah  menjadi  data  bentuk  hasil  normalisasi. Berikut ini penjelasan dalam tahapan pengolah data [6] :
a. Data  cleaning  and  data  selection, merupakan  tahapan  awal  dalam  memproses  data mining.  Kegiatan  ini  bertujuan  untuk  membuang  atribut  yang  tidak  dibutuhkan  agar lebih efisien, seperti jumlah dan keterangan.
b. Data  integration  and  data  transformation, merupakan  tahap  selanjutnya  dalam  proses data mining yaitu memindahkan database dan memproses transformasi data. Pada data try out kelas IX, data dari file yang berbeda seperti data pada tahun ajaran 2013/2014, 2014/2015 dan 2015/2016 disusun menjadi satu kesatuan dalam file yang sama.
c. Data  Reduction, yaitu  penggunaan  data  sesuai  dengan  atribut  dan jumlah record yang dibutuhan.  Jadi,  terdapat  beberapa  bagian field yang  perlu  dihilangkan  karena  tidak lengkapnya data atau kurang relevan dalam penelitian.
4. Pemodelan
Tahap  awal  dilakukan  pemrosesan  dataset  seperti  konversi  data  dan replacing  data, kemudian dilakukan pemodelan menggunakan algoritma C4.5.
5. Evaluasi
Dilakukan  validasi,  yaitu  pengukuran  akurasi  dari  hasil  sebuah  pemodelan  algoritma  yang digunakan dengan memanfaatkan tools RapidMiner .
6. Penyebaran
Penulis  menghasilkan  penelitian  yang  membentuk Decision  Support  System (DSS).  Hasil dari  analisa  diterapkan  sebagai  dasar  perancangan  pada  sistem  pengambil  keputusan  untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasi kesiapan siswa dalam menghadapi ujian nasional.

## 2. 3 Metode yang Diusulkan
Desain  metode  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  melakukan perhitungan klasifikasi dan prediksi
Gamb ar 1 . Metode yang diusulkan
Berdasarkan  gambar  1  di  atas,  maka  langkah-langkah  metode  dapat  dijelaskan  seperti dibawah:
1. Data yang akan diimplementasikan sebagai data penelitian adalah hasil nilai try out kelas IX SMP Islam Terpadu PAPB Semarang tahun ajaran 2013/2014, 2014/2015 dan 2015/2016.
2. Data diolah dengan cara pre-processing, yaitu dengan seleksi data, transformasi data, dan reduksi data. Pengolahan tersebut dilakukan supaya data terhindar dari missing value (data yang kurang lengkap).
3. Tahap selanjutnya setelah dilakukan data pre-processing, maka akan menghasilkan data training yang siap diolah di tahap berikutnya.
4. Pada tahap ini dilakukan perhitungan manual dengan mulai menghitung entropy dan gain berdasarkan data pre-processing.
5. Hasil dari perhitungan tersebut di selaraskan dengan hasil yang dilakukan dalam tools RapidMiner .
6. Dalam tools tersebut dilakukan proses mengolah data sesuai dengan algoritma yang digunakan. Algoritma tersebut adalah C4.5.
7. Dilakukan simulasi untuk melihat prosentase akurasi data yang di dapat dari algoritma tersebut.
8. Output akan memperlihatkan hasil dari pengolahan data tersebut dalam aplikasi RapidMiner . Hasil dari RapidMiner itulah yang akan digunakan sebagai rumus dalam pembuatan aplikasi Java Netbeans
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Perhitungan Manual
Berikut ini perhitungan manual penerapan algoritma C4.5 untuk memprediksi kesiapan siswa SMP Islam Terpadu PAPB Semarang dalam menghadapi ujian nasional.
1. Mengambil sampel data acak
Sampel  data  acak  digunakan  sebagai  data  awal  untuk  melakukan  perhitungan  manual algoritma C4.5. Berikut ini data training yang digunakan:
1. Data Try Out
2. Data Preprocessing 6. Memproses 7. Evaluasi 8. Output hasil evaluasi data 3. Data diolah 4. Proses perhitungan manual menggunakan algoritma C4.5 5. Implementasi data
Tabel 2. Data Training Tahap 1 NO INDUK B. IND MAT B. ING IPA KRITERIA 0944 3 3 4 2 BELUM SIAP 0945 3 3 1 3 BELUM SIAP 1002 2 1 3 2 BELUM SIAP 1003 1 3 2 1 BELUM SIAP 0918 4 3 3 3 SIAP 0981 4 1 3 3 BELUM SIAP 1041 3 4 4 3 SIAP 1009 4 3 3 4 SIAP 1042 4 4 4 2 BELUM SIAP 1010 3 3 4 3 SIAP
2. Menentukan entropy tahap 1
Setelah  ditentukan  data  awal,  langkah  selanjutnya  melakukan  perhitungan  dengan  mencari nilai entropy dari masing-masing data. Berikut ini merupakan rumus entropy [7]:
............................................................. (1)
Berdasarkan rumus (1) di atas, dapat dilakukan perhitungan sebagai berikut :
Entropy(S) =
= 0,97095059
Entropy(b.ind-1) = 0
Entropy(b.ind-2) = 0 Entropy(b.ind-3) = 1 Entropy(b.ind-4) = 1 Entropy(mat-1) = 0 Entropy(mat-2) = 0 Entropy(mat-3) = 1 Entropy(mat-4) = 1 Entropy(b.ing-1) = 0 Entropy(b.ing-2) = 0 Entropy(b.ing-3) = 1 Entropy(b.ing-4) = 1 Entropy(ipa-1) = 0 Entropy(ipa-2) = 0 Entropy(ipa-3) = 0,97095059 Entropy(ipa-4) = 0
3. Menentukan gain tahap 1
Setelah  melakukan  perhitungan  entropy,  langkah  selanjutnya  melakukan  perhitungan  gain. Berikut ini merupakan rumus gain [7]:
Gain (A) = Entropi (S) - ........................................... (2)
Berdasarkan rumus gain (2) di atas, dapat diperoleh perhitungan sebagai berikut :
Gain(b.ind) = 0,97095059-(0+0+((4/10)*1)+((4/10)*1)) = 0,17095059 Gain(mat) = 0,97095059-(0+0+((4/10)*1)+((4/10)*1)) = 0,17095059 Gain(b.ing)= 0,97095059-(0+0+((4/10)*1)+((4/10)*1)) = 0,17095059 Gain(ipa) = 0,97095059-(0+0+((5/10)* 0,97095059)+0) = 0,4854753
IPA 1 2 BELUM SIAP
Setelah  nilai  entropy  dan  gain  diperoleh  hasilnya,  kemudian  dibuat  sebuah  tabel  yang fungsinya  untuk  mempermudah  perhitungan  menjadi  lebih  rinci  dan  lebih  jelas. T abel  3 merupakan tabel yang dibuat berdasarkan hasil nilai-nilai entropy dan gain diatas.
Tabel 3. Node Tree Tahap1 Node 1 Jumlah Siap Belum Entropy Gain Total 10 4 6 0,97095059 B.IND 0,17095059 1 1 0 1 0 2 1 0 1 0 3 4 2 2 1 4 4 2 2 1 MAT 0,17095059 1 2 0 2 0 2 0 0 0 0 3 6 3 3 1 4 2 1 1 1 B.ING 0,17095059 1 1 0 1 0 2 1 0 1 0 3 4 2 2 1 4 4 2 2 1 IPA 0,4854753 1 1 0 1 0 2 3 0 3 0 3 5 3 2 0,97095059 4 1 1 0 0
Berdasarkan tabel 3, terlihat hasil nilai-nilai entropy dan gain yang telah disusun rapi dalam satu  tabel  untuk  di  eksekusi.  Setelah  dilakukan  perhitungan,  didapat  hasil  dalam  tabel berwarna  kuning  yang  berarti  tabel  tersebut  digunakan  sebagai  acuan  untuk  diolah  ke perhitungan selanjutnya. Hasil pohon keputusan :
Gambar 2. Pohon Keputusan Node 1
4. Mengambil data training tahap 2
Setelah  diperoleh  hasil  pohon  keputusan  berdasarkan  tabel  diatas.  Kemudian  langkah selanjutnya  dilakukan  perhitungan ulang  dengan  menggunakan  data  baru  dari  hasil tabel  3. Tabel tersebut diberi nama tabel training tahap 2.
Tabel 4 Tabel Data Training Tahap 2
NO INDUK IPA B.IND
MAT B.ING KRITERIA 4 Node ? 3 BELUM SIAP SIAP
0945 3 3 3 1 BELUM SIAP 0918 3 4 3 3 SIAP 0981 3 4 1 3 BELUM SIAP 1041 3 3 4 4 SIAP 1010 3 3 3 4 SIAP 5. Menentukan entropy tahap 2
Dilakukan perhitungan entropy sesuai dengan data training diatas.
Entropy(ipa-3) =
= 0,97095059
Entropy(b.ind-3) = 0,91829583 Entropy(b.ind-4) = 1 Entropy(mat-1) = 0 Entropy(mat-3) = 0,91829583 Entropy(mat-4) = 0 Entropy(b.ing-3) = 0 Entropy(b.ing-3) = 1 Entropy(b.ing-4) = 0 6. Menentukan gain tahap 2
Setelah menghitung entropy, dilakukan perhitungan gain. Sebagai berikut :
Gain(b.ind) = 0,97095059-(((3/5)* 0,91829583)+((2/5)*1)) = 0,01997309 Gain(mat) = 0,97095059-(0+((3/5)* 0,91829583)+0) = 0,41997309
Gain(b.ing) = 0,97095059-(0+((2/5)*1)+0) = 0,57095059
Setelah  ditemukan  nilai  entropy  dan  gain  pada  tahap  2,  kemudian  didapatkan  hasil  seperti pada tabel 5 di bawah ini .
Tabel 5. Node Tree Tahap 2 Node Jumlah siap blm Entropy Gain 1.1 IPA-3 5 3 2 0,97095059 B.IND 0,01997309 3 3 2 1 0,91829583 4 2 1 1 1 MAT 0,41997309 1 1 0 1 0 3 3 2 1 0,91829583 4 1 1 0 0 B.ING 0,57095059 1 1 0 1 0 3 2 1 1 1 4 2 2 0 0
Berdasarkan  tabel  5  di  atas,  terlihat  bahwa  tabel  yang  terdapat  warna  kuning  terletak  pada gain  milik  mata  pelajaran  Bahasa  Inggris.  Maka,  yang  digunakan  sebagai  acuan  pada perhitungan  selanjutnya  adalah  nilai  skala  3  milik  mata  pelajaran  Bahasa  Inggris.  Tabel berwarna kuning tersebut juga digunakan sebagai acuan untuk menentukan pohon keputusan pada node tree tahap 2. Dibawah ini adalah gambar pohon keputusannya :
IPA 1 2 BELUM SIAP 1
Gambar 3. Pohon Keputusan Node Tahap 2
Pada gambar 3 di atas, menjelaskan bahwa mata pelajaran IPA dalam skala 3 memiliki nilai yang masuk ke dalam kelas Bahasa Inggris. Dimana skala 4 Bahasa Inggris berarti siap dan skala 1 berarti belum siap, sedangkan skala 3 Bahasa Inggris masih belum diketahui nilainya.
7. Mengambil data training tahap 3
Setelah  diperoleh  hasil  pohon  keputusan  berdasarkan  tabel  training  tahap  2,  kemudian dilakukan perhitungan ulang dengan menentukan data baru berdasarkan hasil diatas. Berikut tabel data training tahap 3 :
Tabel 6. Data Training Tahap 3
NO INDUK B.ING B.IND MAT KRITERIA 0918 3 4 3 SIAP 0981 3 4 1 BELUM SIAP 8. Menentukan entropy tahap 3
Perhitungan entropy dilakukan berdasarkan data training diatas. Berikut perhitungannya :
Entropy(b.ing-3) = = 1 Entropy(b.ind-4) = 1
Entropy(mat-1) = 0 Entropy(mat-3) = 0
9. Menentukan gain tahap 3
Setelah nilai entropy didapat, langkah selanjutnya mencari nilai gain seperti dibawah ini : Gain(b.ind) = 1-(((2/2)*1) = 0 Gain(mat) = 1-(0+0) = 1
Setelah  ditemukan  nilai  entropy  dan  gain  pada  tahap  2,  kemudian  didapatkan  hasil  seperti pada tabel dibawah.
Tabel 7. Node Tree Tahap 3 Node Jumlah siap blm Entropy Gain
4 Node? BELUM SIAP 4 B.ING 3 3 BELUM SIAP SIAP SIAP
1.2 Total 2 1 1 1 B.ING-3 B.IND 0 4 2 1 1 1 MAT 1 1 1 0 1 0 3 1 1 0 0
Berdasarkan tabel 7 di atas, terlihat bahwa gain dengan nilai tertinggi dimiliki oleh mata pelajaran bahasa indonesia. Dengan begitu dapat disimpulkan pada pohon keputusan cabang terakhir adalah milik mata pelajaran bahasa indonesia.
Gambar 4. Pohon Keputusan Node Tahap 3
Gambar  4  di  atas  merupakan  hasil  pohon  keputusan terakhir  setelah  dilakukan  perhitungan panjang algoritma C4.5. Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa nilai ipa 1 yaitu belum siap, nilai ipa 2 yaitu belum siap, nilai ipa 4 yaitu siap, sedangkan nilai ipa 3 masuk kedalam nilai bahasa  inggris.  Nilai  bahasa  inggris  4  berarti siap,  sedangkan  nilai bahasa  inggris  3  berarti masuk  ke  nilai  bahasa  indonesia.  Nilai  bahasa  indonesia  1  berarti  belum  siap,  sedangkan nilai bahasa indonesia 3 berarti siap.
3.2   Pengujian Algoritma C4.5
Percobaan  yang  dilakukan  pada  implementasi  algoritma  C4.5  dalam  penelitian  ini menggunakan  aplikasi RapidMiner. Data yang diolah menggunakan data try out kelas IX yang berjumlah 383 data. Atribut pada data tersebut diantaranya nomor induk, nilai b.ind, nilai mat, nilai  b.ing,  nilai  ipa,  dan  kriteria.  Proses  validation  tersebut  dihubungkan  pada  bagian  model, training,  dan  average  ke  bagian  result  yang  memiliki  tujuan  untuk  menghasilkan  nilai  akurasi dan nilai eror (error rate). Dalam  proses validation terdapat proses lain yang masih dilakukan
IPA 1
2
BELUM SIAP BELUM SIAP 4 SIAP B.ING 3 4 SIAP 3 B.IND BELUM SIAP SIAP 1 3
untuk  menyempurnakan pengujian data tersebut. Berikut ini merupakan proses yang terjadi di dalam validation.

## Gambar 5. Decision Tree Model
Pada  gambar  5  di  atas  terlihat  bagian  training  terdapat  blok  algoritma  decision  tree  yang dihubungkan dengan garis dan terhubung ke blok apply model. Dalam blok tersebut digunakan pada  data  training  yang  kemudian  diterapkan  ke  dalam  data  testing  dengan  menggunakan algoritma  C4.5.  Dari  blok  apply  model  dihubungkan  kembali  dengan  blok  performance  yang bertujuan untuk menevaluasi nilai akurasi dari model.
Berkaitan dengan data training yang berjumlah 383 data yang berisi variabel antara lain nomor  induk,  nilai  b.ind,  nilai  mat,  nilai  b.ing,  dan  nilai  ipa,  kemudian  dilakukan  pemodelan menggunakan  algoritma  decision  tree  C4.5.  Berdasarkan  pemodelan  tersebut  diperoleh  hasil dalam bentuk Confussion Matrix sebagai berikut :
Gambar 6. Nilai Akurasi Model C4.5
Berdasarkan gambar 4.3 di atas, diketahui jumlah true positif (tp) sebanyak 190 record, sedangkan  jumlah  false  positif  (fp)  sebanyak  0  record.  Lalu  pada  jumlah  true  negatif  (tn) sebanyak 191 record, sedangkan false negatif (fn) jumlahnya sebanyak 2 record. Terlihat pada gambar  hasil  nilai  akurasi  prediksi  kesiapan  siswa  dalam  menghadapi  ujian  nasional menggunakan  perantara  aplikasi  RapidMiner  sebesar  99,48%.  Adapun  perhitungan  manual menentukan akurasinya adalah sebagai berikut :
Akurasi  = ((tp + tn) / (tp + tn + fp + fn)) * 100% = ((190 + 191) / (190 + 191 + 0 + 2)) * 100% = (381 / 383) * 100% = 0,99477 * 100% = 99,48%
3.3   Implementasi Program
Aplikasi yang akan dibuat penulis untuk membantu sekolah diaplikasikan menggunakan java netbeans. Berikut ini desain interface aplikasi yang telah penulis buat.
Gambar 7. Desain Interface Aplikasi
Terlihat  pada  gambar  7,  pada  form  inputan  pertama  pengguna  harus  memasukkan nomor  induk,  nama  siswa,  dan  data  try  out.  Hal  tersebut  bertujuan  agar  data  yang  dihasilkan dapat  diketahui  melalui  inputan  yang  digunakan  sebagai  identitas  data.  Kemudian  pada  form inputan  kedua  pengguna  harus  memasukkan  nilai-nilai  try  out  yang  telah  diperoleh  siswa berdasarkan  try  out  yang  di  ikuti  siswa.  Nilai-nilai  tersebut  meliputi  nilai  matematika,  nilai Bahasa Indonesia, nilai Bahasa Inggris, dan nilai IPA.
3.4  Evaluasi Kinerja
Tahapan  terakhir  setelah  memaparkan  implementasi  program,  selanjutnya  perlu dituangkan  dalam  bentuk  evaluasi  kinerja  sistem.  Hal  tersebut  dikarenakan,  salah  satu  tujuan dalam pembuatan tugas akhir ini adalah untuk memudahkan pihak sekolah dalam  menentukan prediksi kesiapan siswa SMP Islam Terpadu PAPB Semarang menghadapi ujian nasional. Maka dari  itu,  penulis  ingin  mengetahui  seberapa  jauh  peran  aplikasi  tersebut  dalam  memudahkan pihak  sekolah.  Evaluasi  yang  dilakukan  penulis  bertujuan  untuk  mengetahui  respon  pihak sekolah terhadap aplikasi yang telah dibuat. Dengan adanya evaluasi tersebut dapat membantu sebagai  koreksi  dan  perbaikan  terhadap  aplikasi  penulis  apabila  terdapat  kesalahan  yang  tidak diinginkan oleh pihak sekolah.
Dari  hasil  evaluasi  kinerja,  dapat  dilakukan  perhitungan  menggunakan  skala  likert dengan hasil sebagai berikut:
1. Responden yang menjawab sangat setuju (5) = 11 x 5 = 55
2. Responden yang menjawab setuju (4) = 8 x 4 = 32
3. Responden yang menjawab netral (3) = 1 x 3 = 3
4. Responden yang menjawab tidak setuju (2) = 0 x 2 = 0
5. Responden yang menjawab sangat tidak setuju (1) = 0 x 1 = 0 Total skor = 55 + 32 + 3 + 0 + 0 = 90
Setelah mendapatkan total skor untuk tiap-tiap soalnya, kemudian langkah selanjutnya menentukan  prosentase  yang  didapat dari  keseluruhan  kuesioner  tersebut.  Untuk  mendapatkan hasil  interpretasi,  perlu  diketahui  dahulu  skor  tertinggi  (X)  dan  skor  terendah  (Y)  untuk  tiap item penilaian.
Y = 5 x 20 = 100 X = 1 x 20 = 20
Rumus index = total skor / Y x 100.......................(9)
Rumus index =
Berdasarkan  penyebaran  kuesioner  yang  dilakukan  oleh  penulis  diperoleh  hasil indexnya  sebesar  83,3%.  Dari  hasil  tersebut,  terbukti  bahwa  aplikasi  yang  diberikan  kepada sekolah  dapat  memudahkan  pihak  sekolah  dalam  mempersiapkan  siswanya  menghadapi  ujian nasional dengan baik melalui hasil nilai try out  siswa. Dengan begitu, tujuan dari tugas akhir dalam memudahkan pihak sekolah telah tercapai.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa :
1. Metode klasifikasi dapat diterapkan untuk memprediksi kesiapan siswa SMP Islam Terpadu PAPB Semarang menghadapi ujian nasional. Hal tersebut berdasarkan pengujian yang telah dijelaskan  pada  bab  sebelumnya,  pemodelan  algoritma  C4.5  menghasilkan  akurasi  sebesar 99,48%.
2. Penelitian  ini  dapat  memudahkan  pihak  sekolah  dalam  memprediksi  kesiapan  siswa menghadapi ujian nasional dengan cara menyebar kuesioner kepada pihak sekolah mengenai aplikasi  yang  telah  dibuat  penulis  menggunakan  Java.  Setelah  melakukan  penyebaran kuesioner  tersebut  memperoleh  hasil  presentase  sebesar  83,3%  yang  berarti  pihak  sekolah puas terhadap aplikasi yang telah dibuat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M. Ainurrofiq, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan Kesiapan Siswa Dalam  Menghadapi  Ujian  Nasional,”  Skripsi  Teknik  Informatika  Universitas  Dian Nuswantoro, Semarang, 2015.
[2]   D.  H.  Kamagi  dan  S.  Hansun,  “Implementasi  Data Mining  dengan  Algoritma  C4.5  untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” Ultimatics, vol. VI, no. 6, pp. 15-20, 2014.
[3]   T.  Novianti  dan  A.  Azis,  “Aplikasi  Data  Mining  Menggunakan  Metode  Decision  Tree untuk Menampilkan Laporan Hasil Nilai Akhir Mahasiswa (Studi Kasus di Fakultas Teknik UM Surabaya),” Jurnal Ilmiah NERO, vol. 1, no. 6, pp. 198-203, 2015.
[4]   Wandasari,  N.  D.  (2013).  Perlakuan  Akutansi  Atas  PPH  Pasal  21  Pada  PT.  ARTHA PRIMA FINANCE KOTAMOBAGU. Jurnal EMBA , 558-566.
[5] I. Budiman, “Data Clustering Menggunakan Metodologi CRISP-DM Untuk Pengenalan Pola Proporsi Pelaksanaan Tridharma,” Program Pasca Sarjana Universitas Diponegoro, Semarang, 2012.
[6]    Juju, F. S. (2010). Data Mining : Meramalkan Bisnis Perusahaan. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
[7]    Erricha Paramitha Dewi, A. E. (2015). Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Metode Algoritma C4.5 Berbasis Web. Universitas Muhammadiyah Sidoarjo , 1-14.
[8] N.  S.  Budanis  Dwi  Meilani,  “Aplikasi  Data  Mining  Untuk  Menghasilkan  Pola  Kelulusan Siswa  Dengan  Metode  Naive  Bayes,”  Jurnal  Ilmiah  NERO,  vol.  1,  no.  8,  pp.  182-189, 2015.
[9] C.  R.  Sari,  “Teknik  Data  Mining  Menggunakan  Classification  Dalam  Sistem  Penunjang Keputusan  Peminatan  SMA  Negeri  1  Polewali,”  Indonesian  Journal  on  Networking  and Security, vol. 5, no. 7, pp. 48-54, 2016.
[10]    E.  D.  Diana  Laily  Fithri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Memprediksi  Kelulusan Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,”  Prosiding  SNATIF,  vol.  1,  no.  6,  pp. 319-324, 2014.