PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PENENTUAN KRITERIA SISWA TELADAN BERDASARKAN PERATURAN DISIPLIN SISWA (STUDI KASUS DI SMK NEGERI 1 LINTAU BUO)
Dodi Nofri Yoliadi 1)
1) Program Studi Ilmu Perpustakaan dan Informasi Islam, IAIN Batusangkar e-mail: dodinofriyoliadi@iainbatusangkar.ac.id 1)

## ABSTRAK
Siswa  merupakan  salah  satu  elemen  kunci  dalam  sistem  pendidikan,  maka  dari  itu  butuh  petunjuk untuk  dapat  dinilai  dengan  baik.  Peraturan  disiplin  siswa  diharapkan  dapat  menjadi  pedoman pelaksanaan seluruh kegiatan siswa sehari-hari baik di dalam maupun di luar sekolah. Penentuan siswa teladan  diukur  berdasarkan  kriteria    yang  harus  dimiliki  oleh  setiap  siswa  sesuai  peraturan  displin siswa yang diterapkan di sekolah. Di SMK Negeri 1 Lintau Buo penentuan siswa teladan masih dil- akukan secara manual dan hasilnya belum objektif. Sehingga untuk hasil yang diperoleh terkadang penuh pro dan kontra. Data Mining digunakan untuk mempelajari data yang tersedia di bidang pen- didikan dan menghasilkan pengetahuan tersembunyi. Metode klasifikasi seperti Algoritma C 4.5, dit- erapkan pada data pendidikan dengan memanfaatkan pengetahuan tersembunyi  untuk memprediksi seluruh aspek kinerja siswa. Prediksi ini juga membantu dalam penentuan kriteria siswa teladan. Hasil prediksi  tersebut  juga  untuk  perbaikan  kinerja  siswa  secara  keseluruhan  terutama  dalam  proses pembelajaran. Penelitian dilakukan terhadap siswa SMK Negeri 1 Lintau Buo sebanyak 75 data siswa yang memiliki peringkat kelas 1, 2 dan 3 disetiap kelas. Hasil yang diperoleh dari proses klasifikasi ini adalah kriteria terbaik untuk penentuan siswa teladan dengan node yang diperoleh yaitu, Prestasi Non Akademis, Kehadiran serta Kegiatan sosial. Keakuratan proses klasifikasi pada Data Training diperoleh sebesar 1.00, pada Data Testing1 diperoleh sebesar 0.90 serta pada Data Testing2 diperoleh sebesar 1.00.
Kata Kunci : Siswa Teladan, Data Mining , Kriteria, Klasifikasi, Algoritma C 4.5

## 1. P ENDAHULUAN
Siswa  merupakan  salah  satu  elemen  kunci  dalam  sistem  pendidikan,  maka  dari  itu  butuh  petunjuk untuk  dapat  dinilai  dengan  baik.  Peraturan  disiplin  siswa  diharapkan  dapat  menjadi  pedoman pelaksanaan seluruh kegiatan siswa sehari-hari baik di dalam maupun di luar sekolah.
Penentuan siswa teladan diukur berdasarkan spesifikasi/kriteria  yang harus dimiliki oleh setiap siswa sesuai peraturan displin siswa yang diterapkan di sekolah. Di SMK Negeri 1 Lintau Buo penentuan siswa teladan masih dilakukan secara manual dan hasilnya belum objektif. Sehingga untuk hasil yang diperoleh terkadang penuh pro dan kontra.
Data  Mining digunakan  untuk  mempelajari  data  yang  tersedia  di  bidang  pendidikan  dan menghasilkan pengetahuan tersembunyi. Metode klasifikasi seperti Algoritma C 4.5, diterapkan pada data pendidikan dengan memanfaatkan pengetahuan tersembunyi untuk memprediksi seluruh aspek kinerja siswa
Tentang Algoritma C 4.5 juga diteliti oleh HSSINA , dkk, yang membandingkan ID3 / C4.5, C4.5 / C5.0 dan C5.0 / Kereta. Hasil yang diperoleh dari penelitian tersebut metode yang paling kuat dan disukai dalam mesin pembelajaran adalah C4.5.

## 2. M ETODE P ENELITIAN
Metodologi  adalah  kerangka  teoritis  yang  dipergunakan  oleh  penulis  untuk  menganalisa, mengerjakan / mengatasi masalah yang dihadapi. Kerangka teoritis atau kerangka ilmiah merupakan metode-metode ilmiah yang akan diterapkan dalam pelaksanaan tugas (Keraf, 2001:310).
Dalam  metodologi  penelitian  ada  beberapa  urutan  kerangka  kerja  yang  harus  diikuti,  urutan kerangka kerja ini merupakan gambaran dari langkah–langkah yang harus dilalui agar penelitian ini bisa berjalan dengan baik. Adapun kerangka kerja penelitian dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Studi Literatur (Jurnal, Buku)
Studi Lapangan (Wawancara, Observasi) PROPOSAL -Mengidentifikasi Masalah -Menentukan Tujuan Penelitian -Menentukan Metode Penelitian PROSES DATA MINING (Proses Klasifikasi) -Pembelajaran : Data Training dianalisis dengan Algoritma C 4.5. -Klasifikasi
: Data Testing digunakan untuk memperkirakan
keakuratan aturan Klasifikasi

## IMPLEMENTASI
Menggunakan Tools Software Data Mining (Orange V 2.7)

## PENGUJIAN dan EVALUASI
Mengolah  data Akademik Siswa dengan Algoritma C 4.5 menggunakan Tools dan membandingkan hasil yang diperoleh untuk
penentuan kriteria terbaik. Analisis Sistem Berjalan -Prosedur penentuan Kriteria Siswa teladan -Dokumen terkait -Siapa yang  berpartisipasi

## ANALISIS

## Analisis Sistem yang diusulkan
Input : Data siswa Proses : Menggunakan Data Mining (Algoritma C 4.5) Output : Rule /pola terbaik
Gambar 1.  Kerangka Kerja Penelitian

## 3. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 3.1 Proses Klasifikasi dengan Algoritma C 4.5
Proses klasifikasi memperhatikan jumlah kasus, atribut yang dijadikan target keputusan dan perhitungan pada Node . Untuk Proses Klasifikasi menggunakan Algoritma C 4.5 menggunakan Data Training seperti terlihat pada Gambar 4.2.
A. Menghitung Jumlah kasus untuk keputusan YES dan NO.
Total Jumlah Kasus        : 34 kasus.
Jumlah Keputusan YES  : 10 kasus,
Jumlah Keputusan NO    : 24 kasus
B. Perhitungan Node.
1. Menghitung Nilai Entrophy setiap kategori
2. Menghitung Nilai Gain tertinggi dari setiap atribut Di mana : S = Himpunan kasus n = jumlah partisi S Pi = proporsi Si  terhadap S Di mana : S = Himpunan Kasus A = Fitur n = Jumlah partisi atribut A | Si | = Proporsi Si terhadap S | S| = Jumlah kasus dalam S Entropy ( S )= − 𝑝𝑖 𝑛 𝑖 =1 log 2 𝑝𝑖 Gain ( S, A) =  Entropy 𝑆 − Si S 𝑛 𝑖 =1 ∗ Entropy ( S i )

## Gambar 2. Proses Klasifikasi dengan Algoritma C 4.5 Menggunakan Data Training

## 3.2 Pembuatan Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  untuk  penentuan  kriteria  siswa  teladan  berasal  dari  hasil  analisis  data menggunakan  teknik  klasifikasi  terlebih  dahulu.  Nilai  Atribut  Pohon  keputusan  yang  ditetapkan menggunakan tipe kategorikal. Langkah-langkah dalam pembentukan pohon keputusan menggunakan Algoritma C 4.5 yaitu :
a. Melakukan analisis data sesuai perhitungan menggunakan Algoritma C 4.5, dimulai dengan menghitung nilai Entropy.
b. Melakukan perhitungan nilai Gain Tertinggi dari Atribut.
c. Menggunakan hasil analisis untuk merancang pohon keputusan
a. Proses Perhitungan Entropy berdasarkan Keputusan YES dan NO.
Menghitung Entropy Target Keputusan :
1  TELADAN
TOTAL  34 YES  10
NO  24

## Entropy NO
= (− 24 34 ) 𝑛 𝑖=1 log 2 ( 24 34 )
= -0.7059 * -0.5025
= 0.35471
Entropy (S)  = Entropy YES + Entropy NO = 0.51927 + 0.35471
Entropy YES
= (− 10 34 ) 𝑛 𝑖=1 log 2 ( 10 34 )
= -0.29412 * -1.7655 = 0.51927
= 0.87398
Lakukan  perhitungan  yang  sama  un- tuk Atribut lainnya.
b. Menghitung Nilai Gain
= 0.01321
Hasil yang diperoleh pada Node 1 :
Tabel 1. Hasil Perhitungan Node 1
NO ATRIBUT / KATEGORI JUMLAH KASUS ENTROP Y GAIN YES NO TOTAL 1 TELADAN 10 24 34 0.87398 2 TEMPAT TINGGAL ORTU 9 19 28 0.90593 0.01321 KOS 1 5 6 0.65002 3 KEHADIRAN BAIK 10 19 29 0.92936 0.08129 KURANG 0 5 5 0.00000 4 PRESTASI AKADEMIS JU 0 0 0 0.00000 0.04474 JK1 5 6 11 0.99403 JK2 3 9 12 0.81128 JK3 2 9 11 0.68404 5 PRESTASI NON AKADEMIS PROV 3 0 3 0.00000 0.61841 KOTA 5 0 5 0.00000 SEK 1 2 3 0.91830 NON 1 22 23 0.25802 6 KEGIATAN SOSIAL PANITIA INTI 0 0 0 0.00000 0.27158 ANGGOTA 6 1 7 0.59167 NON 4 23 27 0.60519 7 KEGIATAN KEAGAMAAN PANITIA INTI 0 0 0 0.00000 0.09350 ANGGOTA 8 10 18 0.99108 NON 2 14 16 0.54356

## 3.3 Merancang pohon keputusan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  Tabel  4.10,  Nilai Gain tertinggi  adalah  Atribut  Prestasi  Non Akademis sebesar 0.61841 .  Dengan begitu Atribut Prestasi Non Akademis dapat dijadikan Node Akar yaitu Node 1. Pohon keputusan yang didapat seperti Gambar 4.3 yaitu :

## 2. TEMPAT TINGGAL
ORTU Entropy ( ORTU ) =0.90593 TOTAL=28 YES =9 NO =19 KOS Entropy ( KOS ) =0.65002 TOTAL =6 YES = 1
NO  = 5
Gain ( S ,Tempat Tinggal)
=  Entropy ( S ) – 𝑆𝑖 𝑆 𝑛 𝑖=1 * Entropy 𝑆𝑖
= 0.87398 - {(( 28 34 ) ∗ 0.90593) + (( 6 34 ) ∗ 0.65002)}
1.
Prestasi Non Akademis 1.1. ????? PROV SEK KO TA 1.2. ????? NON YES YES
Gambar 3. Pohon Keputusan dari Akar Prestasi Non Akademis ( Node 1)
Nilai yang terdapat pada Atribut Prestasi Non Akademis adalah NAS, PROV, KOTA, SEK, NON. Berikut penjelasan di setiap cabangnya :
1. Nilai  pada Node 1  Prestasi  Non  Akademis-PROV  sebesar  0.00000  sehingga  tidak  perlu dilakukan perhitungan lagi. Untuk jumlah kasus pada Prestasi Non Akademis-PROV tersebut pada  keputusan  YES  terdapat  data  sebanyak  3  dan    pada  NO  sebanyak  0.  Untuk  kasus  ini keputusan yang didapat adalah YES.
2. Nilai  pada Node 1  Prestasi  Non  Akademis-KOTA  sebesar  0.00000  sehingga  tidak  perlu dilakukan perhitungan lagi. Untuk jumlah kasus pada Prestasi Non Akademis-KOTA tersebut pada  keputusan  YES  terdapat  data  sebanyak  5  dan  pada  NO  sebanyak  0.  Untuk  kasus  ini keputusan yang didapat adalah YES.
3. Nilai  pada Node 1  Prestasi  Non  Akademis-SEK  sebesar 0.59167 ,  sehingga  perlu  dilakukan perhitungan lagi sebagai Node 1.1.
4. Nilai pada Node 1 Prestasi Non Akademis-NON sebesar 0.60519, sehingga perlu dilakukan perhitungan lagi sebagai Node 1.2.
Tabel 4.11 Hasil Perhitungan Node 1.1
NO ATRIBUT / KATEGORI JUMLAH KASUS ENTROP Y GAIN YES NO TOTAL 1 PRESTASI NON AKADEMIS--SEK 1 2 3 0.91830 2 TEMPAT TINGGAL ORTU 1 2 3 0.91830 0.00000 KOS 0 0 0 0.00000 3 KEHADIRAN BAIK 1 0 1 0.00000 0.91830 KURANG 0 2 2 0.00000 4 PRESTASI AKADEMIS JU 0 0 0 0.00000 0.91830 JK1 0 0 0 0.00000 JK2 1 0 1 0.00000 JK3 0 2 2 0.00000 6 KEGIATAN SOSIAL PANITIA INTI 0 0 0 0.00000 0.25163 ANGGOTA 1 1 2 1.00000 NON 1 0 1 0.00000 7 KEGIATAN KEAGAMAAN PANITIA INTI 0 1 1 0.00000 0.91830 ANGGOTA 1 0 1 0.00000 NON 0 1 1 0.00000
Berdasarkan hasil perhitungan di Tabel 4.11, Nilai Gain tertinggi yang pertama kali ditemukan adalah Atribut (Prestasi Non Akademis-SEK)---(Kehadiran) sebesar 0.91830.  Dengan begitu Atribut (Prestasi  Non  Akademis-SEK)---(Kehadiran)  dapat  dijadikan  sebagai Node 1.1.  Pohon  keputusan yang didapat seperti Gambar 4.4 yaitu :
1. Prestasi Non Akademis 1.1. Kehadiran PROV SEK KO TA 1.2. ????? NON YES YES YES NO B A IK K U R A N G
Gambar 4. Pohon Keputusan dari Node 1 (Prestasi Non Akademis-SEK) dan Node 1.1 (Kehadiran)
Nilai yang terdapat pada Atribut (Prestasi Non Akademis-SEK)---(Kehadiran) adalah BAIK dan KURANG. Berikut penjelasannya :
1. Nilai  pada Node 1.1  (Prestasi  Non  Akademis-SEK)—(Kehadiran-BAIK)    sebesar  0.00000 sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lagi. Untuk jumlah kasus pada Node 1.1 (Prestasi Non  Akademis-SEK)—(Kehadiran-BAIK)      tersebut  pada  keputusan  YES  terdapat  data sebanyak 1 dan pada NO sebanyak 0. Untuk kasus ini keputusan yang didapat adalah YES.
2. Nilai pada Node 1.1 (Prestasi Non Akademis-SEK)—(Kehadiran- KURANG) sebesar 0.00000 sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lagi. Untuk jumlah kasus pada Node 1.1 (Prestasi Non Akademis-SEK)—(Kehadiran- KURANG)  tersebut pada keputusan YES terdapat data sebanyak 0 dan pada NO sebanyak 2. Untuk kasus ini keputusan yang didapat adalah NO.
Tabel 4.13 Hasil Perhitungan Node 1.2
NO ATRIBUT / KATEGORI
JUMLAH KASUS ENTROPY GAIN YES NO TOTAL 1 PRESTASI NON AKADEMIS--NON 1 22 23 0.25802 2 TEMPAT TINGGAL ORTU 0 17 17 0.00000 0.08845 KOS 1 5 6 0.65002 3 KEHADIRAN BAIK 1 19 20 0.28640 0.00898 KURANG 0 3 3 0.00000 4 PRESTASI AKADEMIS JU 0 0 0 0.00000 0.07794 JK1 1 6 7 0.59167 JK2 0 9 9 0.00000 JK3 0 7 7 0.00000 6 KEGIATAN SOSIAL PANITIA INTI 0 0 0 0.00000 0.25802 ANGGOTA 1 0 1 0.00000 NON 0 22 22 0.00000 7 KEGIATAN KEAGAMAAN PANITIA INTI 0 1 1 0.00000 0.25802 ANGGOTA 1 0 1 0.00000 NON 0 13 13 0.00000
Berdasarkan hasil perhitungan di Tabel 4.13, Nilai Gain tertinggi yang pertama kali ditemukan adalah Atribut (Prestasi Non Akademis-NON)---(Kegiatan Sosial) sebesar 0.25802.  Dengan begitu Atribut (Prestasi Non Akademis-NON)---(Kegiatan Sosial) dapat dijadikan sebagai Node cabang 1.2. Pohon keputusan yang didapat seperti Gambar 4.6 yaitu :
1. Prestasi Non Akademis 1.1. Kehadiran PROV SEK KO TA 1.2. Kegiatan Sosial NON YES YES YES NO B A IK K U R A N G A N G G O T A N O N NO YES
Gambar 5. Pohon Keputusan dari Node 1 (Prestasi Non Akademis-NON) dan Node 1.2 (Kegiatan Sosial) Nilai  yang  terdapat  pada  Atribut  (Prestasi  Non  Akademis-NON)---(Kegiatan  Sosial)  adalah PANITIA INTI, ANGGOTA dan NON. Berikut penjelasannya :
1. Nilai  pada Node 1.2  (Prestasi  Non  Akademis-NON)---(Kegiatan  Sosial—PANITIA  INTI) sebesar  0.00000  sehingga  tidak  perlu  dilakukan  perhitungan  lagi.  Untuk  jumlah  kasus  pada Node 1.2 (Prestasi Non Akademis-NON)---(Kegiatan Sosial—PANITIA INTI) tersebut pada keputusan  YES  terdapat  data  sebanyak  0  dan  pada  NO  sebanyak  0.  Untuk  kasus  ini  tidak dibuatkan cabang karena tidak ada keputusan.
2. Nilai  pada Node 1.2  (Prestasi  Non  Akademis-NON)---(Kegiatan  Sosial—ANGGOTA) sebesar  0.00000  sehingga  tidak  perlu  dilakukan  perhitungan  lagi.  Untuk  jumlah  kasus  pada Node 1.2  (Prestasi  Non  Akademis-NON)---(Kegiatan  Sosial—ANGGOTA)  tersebut  pada keputusan YES terdapat data sebanyak 1 dan pada NO sebanyak 0. Untuk kasus ini keputusan yang didapat adalah YES.
3. Nilai  pada Node 1.2  (Prestasi  Non  Akademis-NON)---(Kegiatan  Sosial—NON)  sebesar 0.00000 sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lagi. Untuk jumlah kasus pada Node 1.2 (Prestasi  Non  Akademis-NON)---(Kegiatan  Sosial—NON)    tersebut  pada  keputusan  YES terdapat data sebanyak 0 dan pada NO sebanyak 22. Untuk kasus ini keputusan yang didapat adalah NO.

## 3.4 Pembentukan Rule
Rule merupakan aliran data sehingga untuk menelusurinya dimulai dari Akar sampai pada cabang dan daun. Rule biasanya berdasarkan pohon keputusan yang diperoleh dari hasil analis data dengan  metode  klasifikasi. Rule menjadi  kriteria  dalam  penentu  keputusan.  Berikut Rule yang diperoleh berdasarkan Pohon keputusan pada Gambar 4.6, seperti dapat dilihat pada Tabel 4.14.
Tabel 4.14  Rule yang Dihasilkan dari Penerapan Algoritma C 4.5.
No Rule 1 Jika Prestasi Non Akademis = PROV, maka Teladan = YES
2 Jika Prestasi Non Akademis = KOTA, maka Teladan = YES
3 Jika Prestasi Non Akademis = SEK, maka Teladan = NO
4 Jika Prestasi Non Akademis = SEK, dan Kehadiran = BAIK, maka Teladan = YES
5 Jika Prestasi Non Akademis = SEK, dan Kehadiran = KURANG, maka Teladan = NO
6 Jika Prestasi Non Akademis = NON, maka Teladan = NO
7 Jika Prestasi Non Akademis = NON, dan  Kegiatan Sosial = NON maka Teladan = NO
8 Jika Prestasi Non Akademis = NON, dan  Kegiatan Sosial = ANGGOTA,  maka Teladan = YES
Atribut  yang  menjadi  akar  ( root )  dalam  penelitian  ini  adalah  Prestasi  Non  Akademis.  Berarti bahwa atribut Prestasi Non Akademis merupakan atribut yang paling menentukan dalam penentuan kriteria  siswa  teladan.  Atribut  yang  menjadi  cabang  adalah  Kehadiran  dan  Kegiatan  Sosial,  yang berarti  bahwa  setelah  kriteria  Prestasi  Non  Akademis,  atribut  Kehadiran  dan  Kegiatan  Sosial merupakan kriteria selanjutnya yang menjadi faktor penentu.
Rule yang dihasilkan ini bermanfaat untuk penentuan prioritas kriteria yang dapat menghasilkan keputusan terbaik. Dengan memanfaatkan rule ini, kegiatan untuk menentukan siswa teladan dapat terprogram dengan baik dan sesuai aturan.

## 3.5  Implementasi Menggunakan Data Training
Data Training yang dipersiapkan dapat dilihat pada Tabel 5.1. Seperti yang sudah dijelaskan pada Bab IV, Data Training merupakan Data Cleaning yang sudah ditransformasi sesuai dengan Atribut dan kategorinya. Data Training yang digunakan untuk implementasi ini sebanyak 37 record . File Data Training maupun file Data Testing sebaiknya disesuaikan dengan tipe file yang dapat diterapkan pada Aplikasi Orange V 2.7 yaitu file yang berekstensi berbentuk seperti salah satu di bawah ini :
a. TAB/TXT
b. XML
c. XLS
d. CSV
Gambar 6. Menampilkan Classification Tree Graph
Gambar 7. Tampilan Pohon Keputusan
Gambar 8. Tampilan Rule Hasil Klasikasifikasi Menggunakan Data Training
Gambar 9. Tampilan Skema Data Mining untuk Data Training
Gambar 10. Keakuratan Data Training Dilihat dari Proportions of True
Gambar 11.  Keakuratan Data Training Dilihat dari Jumlah Data
Matrik keakuratan dengan jumlah total populasi 34 data yang terlihat pada Gambar 5.24 dapat dijelas- kan sebagai berikut :
1. Pada Correct Class=NO , pada Data Prediction=NO diperoleh data akurat sebesar 24 data.
2. Pada Correct Class=NO , pada Data Prediction=YES diperoleh data sebesar 0 data.
3. Pada Correct Class=YES , pada Data Prediction=NO diperoleh data sebesar 2 data.
4. Pada Correct  Class=YES ,  pada Data  Prediction=YES diperoleh  data  akurat  YES  sebesar  8 data.
Berdasarkan hasil Confusion Matrix dan tingkat nilai diagnosa keakuratan menurut Gorunescu (2011) yaitu,
a. Akurasi bernilai 0.90 – 1.00 = excellent classification b. Akurasi bernilai 0.80 – 0.90 = good classification c. Akurasi bernilai 0.70 – 0.80 = fair classification d. Akurasi bernilai 0.60 – 0.70 = poor classification e. Akurasi bernilai 0.50 – 0.60 = failure dapat  terlihat  bahwa  jumlah  keakuratan Data  Training yang  bernilai True diperoleh  dengan  cara menghitung jumlah data akurat True pada Correct Class=NO dan Data Prediction=NO sebesar 24 data  ditambahkan  dengan  jumlah  data  akurat True Correct  Class=YES dan Data  Prediction=YES sebesar 8 data, sehingga total data yang bernilai akurat True sebanyak 32 data. Selanjutnya menghi- tung tingkat nilai akurasi diperoleh berdasarkan jumlah total data akurat True sebanyak 28 data dari total  populasi  sebanyak  32  data  diperoleh  hasil  perhitungan  menjadi  1.00.  Melihat  aturan  untuk menentukan  tingkat  keakuratan,  keakuratan  pada Data  Training termasuk  kategori excellent classification.
Gambar 12. Tampilan Pohon Keputusan pada Data Testing1
Gambar 13. Tampilan Rule untuk Data Testing1
Gambar 14. Keakuratan Data Testing1 Dilihat dari Jumlah Data
Matrik keakuratan dengan jumlah total populasi 41 data, pada Gambar 5.10, maka terlihat : 1. Pada Correct Class=NO , pada Data Prediction=NO diperoleh data akurat sebesar 28 data.
2. Pada Correct Class=NO , pada Data Prediction=YES diperoleh data sebesar 0 data. 3. Pada Correct Class=YES , pada Data Prediction=NO diperoleh data sebesar 4 data.
4. Pada Correct Class=YES , pada Data Prediction=YES diperoleh data akurat YES sebesar 9 data. Berdasarkan  hasil Confusion  Matrix dan  tingkat  nilai  diagnosa  keakuratan  menurut  Gorunescu (2011) yaitu, a. Akurasi bernilai 0.90 – 1.00 = excellent classification b. Akurasi bernilai 0.80 – 0.90 = good classification c. Akurasi bernilai 0.70 – 0.80 = fair classification d. Akurasi bernilai 0.60 – 0.70 = poor classification e. Akurasi bernilai 0.50 – 0.60 = failure dapat  terlihat  bahwa  jumlah  keakuratan Data  Training yang  bernilai True diperoleh  dengan  cara menghitung jumlah data akurat True pada Correct Class=NO dan Data Prediction=NO sebesar 28 data  ditambahkan  dengan  jumlah  data  akurat True Correct  Class=YES dan Data  Prediction=YES
sebesar 9 data, sehingga total data yang bernilai akurat True sebanyak 37 data. Selanjutnya menghi- tung tingkat nilai akurasi diperoleh berdasarkan jumlah total data akurat True sebanyak 37 data dari total  populasi  sebanyak  41  data  diperoleh  hasil  perhitungan  menjadi  0.90.  Melihat  aturan  untuk menentukan  tingkat  keakuratan,  keakuratan  pada Data  Training termasuk  kategori excellent classification.
Gambar 5.11 Tampilan Pohon Keputusan pada Data Testing2
Gambar 5.12 Tampilan Rule untuk Data Testing2
Matrik keakuratan dengan jumlah total populasi 75 data, pada Gambar 5.12, maka terlihat : 1. Pada Correct Class=NO , pada Data Prediction=NO diperoleh data akurat sebesar 52 data.
2. Pada Correct Class=NO , pada Data Prediction=YES diperoleh data sebesar 0 data.
3. Pada Correct Class=YES , pada Data Prediction=NO diperoleh data sebesar 0 data.
4. Pada Correct Class=YES , pada Data Prediction=YES diperoleh data akurat YES sebesar 23 data.
Berdasarkan hasil Confusion Matrix dan tingkat nilai diagnosa keakuratan menurut Gorunescu (2011) yaitu,
a. Akurasi bernilai 0.90 – 1.00 = excellent classification b. Akurasi bernilai 0.80 – 0.90 = good classification c. Akurasi bernilai 0.70 – 0.80 = fair classification d. Akurasi bernilai 0.60 – 0.70 = poor classification e. Akurasi bernilai 0.50 – 0.60 = failure dapat  terlihat  bahwa  jumlah  keakuratan Data  Training yang  bernilai True diperoleh  dengan  cara menghitung jumlah data akurat True pada Correct Class=NO dan Data Prediction=NO sebesar 52 data  ditambahkan  dengan  jumlah  data  akurat True Correct  Class=YES dan Data  Prediction=YES sebesar 4 data, sehingga total data yang bernilai akurat True sebanyak 23 data. Selanjutnya menghi- tung tingkat nilai akurasi diperoleh berdasarkan jumlah total data akurat True sebanyak 75 data dari total  populasi  sebanyak  75  data  diperoleh  hasil  perhitungan  menjadi  1.00.  Melihat  aturan  untuk
menentukan  tingkat  keakuratan,  keakuratan  pada Data  Training termasuk  kategori excellent classification.

## 3. 6  Evaluasi
Melihat hasil analisa pada pembelajaran menggunakan analisis manual dengan Algoritma C 4.5 dan pengujian menggunakan Tools Software Data Mining Orange V 2.7 menghasilkan :
a. Rule keputusan yang tepat sama,
b. Keakuratan data termasuk kategori Excellent Classifications ,
sehingga dapat ditentukan bahwa keputusan yang dihasilkan dapat diterapkan untuk penentuan krite- ria siswa teladan, juga menjelaskan bahwa Algoritma C 4.5 dapat memberikan solusi yang tepat untuk menentukan kriteria siswa teladan.

## 3.7 Kesimpulan
Berdasarkan analisis dan pengujian yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Teknik klasifikasi menggunakan Algoritma C 4.5 memberikan solusi yang baik dalam penentuan kriteria siswa teladan.
2. Proses transformasi data dengan pemilihan atribut input , jumlah atribut dan kategori setiap atribut sangat berpengaruh pada output / hasil klasifikasi. Atribut yang menjadi target dalam penelitian ini adalah Teladan. Nilai yang ditetapkan untuk kategori teladan adalah Nilai “Yes” untuk siswa yang memenuhi semua kriteria siswa teladan dan Nilai “No” untuk siswa yang kurang atau tidak memenuhi kriteria siswa teladan yang telah ditentukan.
3. Hasil proses klasifikasi melalui perhitungan menurut aturan klasifikasi dengan Algoritma C 4.5 berbentuk pohon keputusan yang dijabarkan dalam Rule.
4. Rule sebagai kriteria terbaik dapat diterapkan sebagai penentu kriteria siswa teladan.
5. Tingkat  Keakuratan penentuan kriteria menggunakan Data  Training, Data Testing1 dan Data testing2 pada proses klasifikasi tersebut termasuk kategori excellent classification.
4. Referensi
[1] Ian H. Witten, E. F., Mark A. Hall (2011). "Data Mining - Practical Machine Learning Tools and Techniques " MorganKaufmann Publishers is an imprint of Elsevier 30 Corporate Drive, Suite 400, Burlington, MA 01803, USA Third Edition.
[2] Jiawei Han, M. K. (2006). "DM Concepts & Techniques "  Second Edition.
[3] Kumar, A. and Vijayalakshmi (2011). "Implication Of Classification Techniques In Predicting Student’s  Recital."  International  Journal  of  Data  Mining  &  Knowledge  Management  Process 1(5): 41-51.
[4] Kusrini, E. T. L. (2009). "Definisi Data Mining." Algoritma Data Mining.
[5] LAROSE, D. T. (2005). "DISCOVERING KNOWLEDGE IN DATA An Introduction to Data Mining."
[6] LAROSE,D.T.(2006)."Data Mining Methods and Models ".
[7] Oded Maimon, L. R. "INTRODUCTION TO KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES." Department of Industrial Engineering Tel-Aviv University.
[8] ShravanKumar Uppin, A. M. A. (2014). "Expert System Design to Predict Heart and Diabetes Diseases." International Journal of Scientific Engineering and Technology Volume No.3(No.8): 1054-1059.
[9] Tan, H. C. K. a. G. "Data Mining Applications in Healthcare." Journal of Healthcare Information Management Vol. 19, No.2.
[10] David,  Hansun,  S.  2014.  Implementasi  Data  Mining  Dengan  Algoritma  C4.5  Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa, Tangerang
[11] Sunjana.  2010.  Klasifikasi  Data  Nasabah  Sebuah  Asuransi  Menggunakan  Algoritma  C4.5, Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, Vol 7.