## Implementasi Teknik Data Mining untuk Prediksi Peminatan Jurusan Siswa Menggunakan Algoritma C4.5
Novitaria Manullang 1  ) , Rahmat Widia Sembiring 2) , Indra Gunawan 3) , Iin Parlina 4) , Irawan 5)
1) 3) 4) 5) Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
1) novitariamanullang8@gmail.com
3) indra@amiktunasbangsa.ac.id
4) iin@amiktunasbangsa.ac.id
5) irawaniwan56@amiktunasbangsa.ac.id
2) Teknik Informatika, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia rahmatwsphd@gmail.com
Abstract—  In  an  effort  to  provide  quality  education  in  a school institution, student interest is needed in selecting the best majors  in  school.  The  goal  of  this  student's  need  for specialization  in  choosing  a  major  is  very  important  in supporting  science  to  higher  education  and  the  enthusiasm  of these  students  in  developing  knowledge  in  the  field  of  the department they choose, such as problems in some Vocational High Schools where these students choose majors according to the  encouragement  of  others  without  any  interest  in  majors, resulting in a decrease in enthusiasm for learning. Data mining is  a  way  to  transform  data  into  useful  information  and  can produce new knowledge. The method used is the C4.5 Algorithm in determining the majors to be taken by students according to their  own  backgrounds,  interests,  and  abilities.  The  variables used are student majors, student interest and talent test results. By  processing  data  using  the  RapidMiner  application,  it  was found that precision value of 100% and a recall value of 100%.
Keywords— Selection of majors, Data Mining, Algorithm C4.5
Intisari— Dalam usaha untuk menyelenggarakan pendidikan yang berkualitas pada suatu instansi sekolah maka diperlukan prediksi peminatan siswa dalam pemilihan jurusan yang  terbaik  di  bangku  sekolah.  Tujuan  peminatan  siswa  ini dalam  pemilihan  jurusan  sangat  penting  dalam  menunjang ilmu ke perguruan tinggi dan lebih semangatnya siswa tersebut dalam mengembangkan ilmu di bidang jurusan yang dipilihnya, seperti  masalah  di  beberapa  Sekolah  Menengah  Kejuruan dimana siswa tersebut memilih jurusan sesuai dengan dorongan orang  lain  tanpa  ada  minat  pada  jurusan  tersebut  sehingga mengakibatkan turunnya semangat dalam belajar. Data mining merupakan  salah  satu  cara  untuk  mengubah  data  menjadi informasi  yang  berguna  dan  dapat  menghasilkan  ilmu  baru. Metode  yang  digunakan  adalah  Algoritma  C4.5  dalam menentukan  jurusan  yang  akan  diambil  oleh  siswa  sesuai dengan  latar  belakang,  minat  dan  kemampuannya  sendiri. Variabel yang digunakan adalah jurusan siswa, hasil tes minat dan  bakat  siswa.  Dengan  pengolahan  data  menggunakan aplikasi  RapidMiner  didapat  bahwa  nilai  precision  sebesar 100% dan nilai recall sebesar 100%.
Kata  kunci  —  Pemilihan  jurusan,  Data  Mining,  Algoritma C4.5

## I. P ENDAHULUAN
Penerimaan  siswa  baru  pada  suatu  institusi  pendidikan merupakan  sebuah  kegiatan  yang  selalu  dilaksanakan  setiap tahun  ajaran  baru,  dimana  data  calon  siswa  baru  tersebut selalu  meningkat  dari  tahun  ke  tahun  (Muwardah  dan Pramunendar, 2015) [1]. Melalui jenjang Sekolah Menengah Kejuruan (SMK), setiap siswa diberikan pilihan jurusan untuk konsentrasi pembelajaran kedepannya selama bersekolah.
SMK  Swasta  Persiapan  adalah  salah  satu  SMK  di  Kota Pematangsiantar  yang  beralamat  di  Jalan  Pane  No.  66 Kelurahan  Tomuan  Kecamatan  Siantar  Timur  Kota Pematangsiantar.  SMK  Swasta  Persiapan  Pematangsiantar menerima siswa baru mulai tahun 1968  dengan  menawarkan satu    jurusan  yaitu  Teknik  Mesin  dan  beberapa  tahun kemudian  karena  peminat  bertambah  terus  maka  membuka kompetensi  keahlian  hingga  sekarang  terdiri  dari  7  (tujuh) kompetensi  keahlian.
Melihat  masalah  yang  dihadapi  Sekolah  dalam menentukan  jurusan  disetiap  siswa,  maka  perlu  diterapkan suatu  metode  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut.  Salah satunya  adalah  dengan  melakukan  prediksi  terhadap peminatan  jurusan  siswa,  metode  yang  cocok  dalam melakukan prediksi peminatan jurusan yang diminati adalah penerapan  data  mining  dengan  menggunakan  algoritma. Dalam  penelitian  ini  algoritma  yang  digunakan  adalah Algoritma C4.5.
Algoritma  ini  merupakan  algoritma  yang  popular digunakan dan memiliki tingkatan akurasi yang lebih tinggi. Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  Algoritma ID3, ID3 sendiri dikembangkan oleh J.Ross Quinlan. Dalam prosedur  algoritma  ID3,  inputannya  berupa  sampel  training, label training dan atribut (Marwana, 2017) [2].
Manullang, Sembiring, Gunawan, Parlina, & Irawan JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 1-5

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan  dan  machine  learning  untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database  besar (Swastina, 2013)  [3].  Data mining  disisi lain adalah  kegiatan  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan dalam set data berukuran besar. Keluaran dari data mining ini bisa  dipakai  untuk  memperbaiki  pengambilan  keputusan  di masa depan [4].

## B. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  yang  sudah  banyak dikenal dan digunakan  untuk klasifikasi data yang memiliki atribut-atribut  numerik  dan  kategorial.  Hasil  dari  proses klasifikasi yang berupa aturan-aturan dapat digunakan untuk mem-  prediksi  nilai  atribut  bertipe  diskret  dari  record  yang baru. Algortima C4.5 sendiri merupakan pengembangan dari algortima  ID3,  dimana  pengembangan  dilakukan  dalam  hal, bisa mengatasi missing data, bisa mengatasi data continue dan pruning [5].
Secara  umum  Algorima  C4.5  untuk  membangun  pohon keputusan adalah sebagai berikut [6]:
1. Pilih atribut sebagai node akar.
2. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
3. Bagi kasus dalam cabang.
4. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Untuk memilih atribut sebagai node akar, didasarkan pada nilai  Gain  tertinggi  dari  atribut-atribut  yang  ada.  Untuk menghitung  Gain  digunakan  rumus  seperti  tertera  dalam persamaan berikut:
(1)
Keterangan: S  : Himpunan kasus A  : Atribut n  : Jumlah partisi atribut |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S|  : Jumlah S dalam S
Setelah  mendapatkan  nilai  Gain,  ada  satu  hal  lagi  yang perlu  kita  lakukan  perhitungan,  yaitu  mencari  nilai  Entropy [7].  Entropy  digunakan  untuk  menentukan  seberapa informatif  sebuah  masukan  atribut  untuk  menghasilkan keluaran  atribut.  Rumus  dasar  dari  Entropy  tersebut  adalah sebagai berikut:
(2) Ketarangan :
S  : Himpunan kasus n  : Jumlah partisi S pi : Proporsi dari Si terhadap S

## C. RapidMiner
RapidMiner merupakan  perangakat  lunak  yang  bersifat terbuka (open source). RapidMiner adalah sebuah solusi untuk melakukan  analisis  terhadap  data  mining,  text  mining  dan analisis  prediksi. RapidMiner menggunakan  berbagai  teknik deskriptif  dan  prediksi  dalam  memberikan  wawasan  kepada pengguna  sehingga  dapat  membuat  keputusan  yang  paling baik. RapidMiner memiliki  kurang  lebih  500  operator  data mining,  termasuk  operator  untuk  input,  output,  data preprocessing  dan  visualisasi. RapidMiner ditulis  dengan menggunakan  bahasa  java  sehingga  dapat  bekerja  di  semua sistem operasi [8].
D. Lokasi dan Waktu Penelitian
Adapun  yang  menjadi  tempat  penelitian  adalah  SMK Swasta Persiapan Jalan Pane No. 66 Kel. Tomuan Kecamatan Siantar Timur Kota Pematangsiantar. Kegiatan penelitian ini dilakukan sejak tanggal 10 November 2020.
E. Rancangan Penelitan
Perancangan penelitian ini digunakan untuk menguraikan dan  menyelesaikan  masalah  dalam  penelitian  yang  dapat dilihat pada Gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Rancangan Penelitian
Beberapa  perancangan  penelitian  pada  gambar  1  diatas, maka masing-masing langkah dapat diuraikan sebagai berikut:
1) Mengumpulkan Data
Pada tahap ini data diperoleh dari SMK Swasta Persiapan Pematangsiantar.
2) Studi Pustaka Tahap  ini  merupakan  langkah  untuk  melengkapi pengetahuan dasar dan teori-teori yang digunakan dalam penelitian.

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 1-5
3) Mengidentifikasi Masalah
Tahap  ini  merupakan  langkah  untuk  memproses  tahap konservasi data yang diperoleh sesuai dengan bobot yang sudah ditentukan.
4) Proses Tahap  ini  bertujuan  untuk  mempermudah  permahaman terhadap isi record.
5) Menguji Hasil Pengolahan Data Pada  tahapan  ini  melakukan  uji  coba  terhadap  hasil pengolahan  data  dengan  menggunakan  software  Rapid Miner.
6) Memprediksi Prediksi  dilakukan  untuk  melihat  data  akurat  dengan Algoritma C4.5.
7) Mengevaluasi Akhir
Mengevaluasi akhir dilakukan untuk mengetahui apakah testing  hasil  pengolahan  data  sesuai  dengan  yang diharapkan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam  penyelesaian masalah prediksi  peminatan  jurusan pada  kompetensi  keahlian  di  SMK  Swasta  Persiapan Pematangsiantar, ada beberapa tahapan yang harus dilakukan, antara lain sebagai berikut :
- Menyiapkan data training ;
- Menetukan atribut dari data yang diperoleh;
- Melakukan perhitungan nilai entropy dan gain ;
- Melakukan prediksi dengan metode  Algoritma  C4.5 menggunakan aplikasi RapidMiner .
A. Pengolahan Data
• Kriteria Data
Kriteria  data  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  Tabel  1 berikut ini:
Tabel 1. Kriteria Data No. Atribut Ket. 1. Bahasa Indonesia Digunakan 2. Matematika Digunakan 3. Bahasa Inggris Digunakan 4. Teknik Instalasi Tenaga Listrik (TITL) Digunakan 5. Teknik Audio Video (TAV) Digunakan 6. Teknik Pemesinan (TP) Digunakan 7. Multimedia (MM) Digunakan 8. Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ) Digunakan 9. Teknik Kendaraan Ringan Otomotif (TKRO) Digunakan 10. Teknik dan Bisnis Sepeda Motor (TBSM) Digunakan
• Split Validation
Split Validation adalah teknik validasi yang membagi data menjadi  dua  bagian  secara  acak,  sebagian  sebagai  data training  dan  sebagian  sebagai data testing .  Dengan
menggunakan split validation klasifikasi  diperoleh  dengan menggunakan  teknik systematic random sampling ,  yaitu dengan membagi ukuran populasi dengan ukuran sampel yang dikehendaki.  Penentuan  unsur  selanjutnya  ditempuh  dengan cara menggunakan interval sampel [9].
Pada pembagian data dibagi menjadi data training dan data testing, hasil pembagian tersebut didapat jumlah data training sebanyak 157 record data dan jumlah data testing sebanyak 100 record data.
B. Hasil Percobaan
Data Uji adalah data yang telah dipersiapkan sebelumnya untuk  dilakukan  pengujian.  Dari  hasil  data  uji  yang  ada, kemudian  dilakukan  pengkategorian  dengan  variable  dan atribut yang kemudian dijadikan data training sebanyak 157 record data dan data testing sebanyak 100 record data . Dari proses  tersebut  kemudian  di  hitung  dengan  Algoritma  C4.5 untuk mengetahui prediksi peminatan jurusan siswa di SMK Swasta Persiapan Pematangsiantar.
Dalam  penelitian  prediksi  jurusan  siswa  menggunakan Algoritma  C4.5,  pohon  keputusan  dibuat  berdasarkan  dari hasil perhitungan Entropy dan Gain , setelah pohon keputusan tersebut  terbentuk,  langkah  selanjutnya  adalah  mencari  rule berdasarkan  cabang  pohon  keputusan.  Berikut  ini  akan dibahas  tentang  langkah-langkah  perhitungan  manual  dan analisa  yang  digunakan  dengan  mengguanakan tools  Rapid Miner. Berikut  ini  adalah  Tabel  2,  merupakan  hasil perhitungan menggunakan metode Algoritma C4.5.

## Tabel 2. Perhitungan C4.5
C.45 Langkah Jlh. Kasu s Yes No Entropy Information Gain Total 100 44 56 0,98958752 Jurusan 0,293091345 TITL 11 11 0 0 TAV 12 3 9 0,81127812 TP 16 1 15 0,33729006 MM 14 6 8 0,98522813 TKJ 12 6 6 1
TKR O 17 4 13 0,78712658 TBS M 18 13 5 0,85240517 Bhs Indonesia 0
A 44 44 0 0 B 21 21 0 0 C
35 35 0 0 Mate matika 0,015304757 A 27 9 18 0,91829583 B 21 9 12 0,98522813 C 52 25 27 0,99893265 Bhs Inggris 0,015232905 A 18 6 12 0,91829583
B 27 13 14 0,99901027
C 55 23 32 0,98059744
Manullang, Sembiring, Gunawan, Parlina, & Irawan JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 1-5
Pada Tabel 2 dijelaskan bahwa dari hasil data siswa atau data  testing  di  hitung  dengan  algoritma  C4.5  dan dikelompokan  perkelas  sesuai  atribut  yang  menghasilkan information gain tertinggi, yaitu jatuh pada jurusan siswa. Jadi dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  nilai  information  gain tertinggi  untuk  dijadikan  pohon  keputusan  adalah  jurusan siswa  jurusan  dengan  jurusan  yang  paling  diminati  adalah jurusan Teknik dan Bisnis Sepeda Motor.

## C. Proses Pengujian Data Menggunakan RapidMiner
Setelah data dianalisis dan diklasifikasikan menggunakan metode Algoritma C4.5. Maka untuk tahap selanjutnya adalah dengan pembuktian dari analisis perhitungan manual tersebut. Adapun aplikasi yang digunakan dalam pengujian klasifikasi jurusan  siswa  ini  adalah  menggunakan  aplikasi RapidMiner seperti ditunjukkan pada Gambar 2 berikut:
Gambar  2.  Penghubungan  port  decision  tree,  apply  model  dan performance
Pertama  dilakukan reatrive  data atau input  data , kemudian  dilakukan split  data ,  selanjutnya  tahapan  pada gambar diatas adalah menghubungkan port-port dari operator decision  tree , operator  apply  model dan operator performance ,  lalu  klik icon  run pada toolbar untuk menampilkan hasil.
Pada Gambar 3 dapat dilihat bahwa Jurusan yang paling diminati adalah Teknik dan Bisnis Sepeda Motor. Sedangkan untuk nilai akurasi Algoritma C4.5 dapat dilihat pada Gambar 4 berikut:
Gambar 4. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Dengan pengolahan data menggunakan aplikasi RapidMiner didapat nilai akurasi sistem sebesar 100%. Dari gambar  di  jelaskan  bahwa  prediksi  tidak  adalah  29  dan prediksi  iya  adalah  21  dengan  nilai  precision  sebesar  100% dan nilai recall sebesar 100%. Maka dari perhitungan manual dan pengujian menggunakan aplikasi RapidMiner yang telah dibandingkan di dapat hasil yang sama yaitu jurusan Teknik dan Bisnis Sepeda Motor.
Manullang, Sembiring, Gunawan, Parlina, & Irawan JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 1-5

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dalam  proses pengujian  sebanyak  100  record  data  testing  yang  diuji menyatakan  bahwa  algoritma  C4.5  dapat  menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  100,00%.  Penerapan  data  mining dengan  menggunkan  metode  Algoritma  C4.5  ini  dapat mempercepat  pengambilan  keputusan  dalam  memprediksi peminatan jurusan siswa saat proses masuk.
Sebagai topik penelitian selanjuntnya adalah memaksimalkan  atau  menambah  atribut  yang  lebih  spesifik dan lebih banyak dalam menentukan peminatan jurusan siswa seperti  data  siswa  baru  dan  penambahan  dataset  dalam  data training  dan  data  testing  serta  perlu  adanya  penelitian  lebih lanjut  dengan  melakukan  pengujian  dengan  metode  lain seperti  naive  bayes,  ID3  dan  lain  sebagainya.  Agar memperoleh perbandingan dengan tingkat akurasi yang paling tinggi  dalam  membuat  kualifikasi  prediksi  jurusan  siswa ditingkat Sekolah Menengah Kejuruan.

## R EFERENSI
[1]  Dwi  Aditya  and  Shaufiah,  “Pemanfaatan  Data  Mining  pada Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan Metode AHP dan Algoritma C4.5 Decision Tree,” pp. 1–12, 2013
[2]  Anik  Andriani,  “  Penerapan  Algoritma  C4.5  Pada  Progam Klasifikasi Mahasiswa Dropout,” AMIK BSI Jakarta, 2012.
[3]  Dicky Nofriansyah, Gunadi Widi Nurcahyo. 2015. Algoritma Data  Mining dan Pengujian. Yogyakarta : Deepublish.
[4]  David  Hartanto  Kamagi,  Seng  Hansun,  “Implementasi Data Mining dengan  Algoritma  C4.5  untuk  memprediksi  Tingkat Kelulusan  Mahasiswa,”  Universitas  Multimedia  Nusantara, Juni 2014.
[5]  Ibnu  Fathur  Rochman,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Pada Kepuasan  Pelanggan  Perum  DAMRI,”  Universitas  Dian Nuswantoro, 2015
[6]  Mochamad Rizki Ilham, P. (2016). Implementasi Data Mining Menggunakan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi  Kepuasan Pelanggan  Taksi  Kosti.  Simplementasi Data  Mining Menggunakan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi  Kepuasan Pelanggan Taksi Kosti, Vol. 4, No (5), 11.
[7]  Siska Haryati, Aji Sudarsono, and Eko Suryan, "Implementasi Data  Mining Untuk  Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  C4.5,  (Studi  Kasus:  Universitas Dehasen Bengkulu)," Jurnal Media Infotama", Vol. 11 No. 2, September 2015.
[8]  Retno.  (2017). Data  Mining Teori  dan  Aplikasi Rapidminer. Yogyakarta. Gava Media.
[9]  Suherman,  B.  (2018).  Implementasi data  mining untuk memprediksi pemasaran produk helmet dengan algoritma C4.5 pada PT. Indosafety Manufacture.