ANALISIS DATA PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU MENGGUNAKAN CROSS VALIDATION DAN ALGORITMA DECISION TREE DI SMA NEGERI  1 BANDUNG
Wini Andriyani 1 , Rudi Kurniawan 2 , Yudhistira Arie Wijaya 3
1,3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jln Perjuangan No 10 B Karyamulya Kesambi Kota Cirebon Jawa Barat Indonesia winiandriyani088@gmail.com

## ABSTRAK
Setiap  tahun,  SMA  Negeri  1  Bandung  menerima  calon  peserta  didik  baru  melalui  tiga  jalur  pendaftaran: penelusuran minat, Prestasi Akademik (PA), dan ujian tertulis. Namun, proses seleksi dalam Penerimaan Peserta Didik  Baru  (PPDB)  menghadapi  kendala  dalam  menetapkan  kriteria  kelulusan.  Untuk  mengatasi  masalah  ini, diperlukan prediksi data guna meningkatkan kualitas penerimaan siswa. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis data PPDB untuk menyederhanakan proses seleksi calon siswa dengan menerapkan teknik data mining , khususnya algoritma Decision Tree . Metode ini menghasilkan pohon keputusan yang membantu mengidentifikasi siswa yang lolos  dan  tidak  lolos  dengan  lebih  efisien.  Hasil  penelitian  menggunakan  aplikasi RapidMiner  Studio menunjukkan  bahwa  dari  282  data,  sebanyak  86  data  tidak  lolos  dan  191  data  lolos,  dengan  tingkat  akurasi mencapai  98.24%,  precision  97.45%,  dan  recall  94.51%.  Pemahaman  faktor-faktor  yang  mempengaruhi keberhasilan akademik siswa juga dapat membantu pengembangan strategi pendidikan yang lebih efektif. Melalui teknik Cross-Validation ,  validitas  model Decision  Tree diuji  untuk  memastikan  kinerjanya  yang  tinggi  dalam berbagai lingkungan. Dengan demikian, penelitian ini berpotensi memberikan kontribusi yang signifikan terhadap kebijakan penerimaan siswa baru yang efisien dan berkualitas di SMA Negeri 1 Bandung.
Kata kunci :  Cross validation, Data mining, Decision tree, PPDB, Faktor keberhasilan akademik siswa

## 1. PENDAHULUAN
Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di SMA Negeri 1 Bandung melibatkan jalur Penelusuran Minat dan  Prestasi  Akademik  (PMPA)  serta  jalur  ujian tertulis. Seleksi jalur PMPA didasarkan pada prestasi akademik  dan  non-akademik,  dengan  rekomendasi dari  Kepala  Sekolah  peserta  didik  SMP/MTs  [1]. Setiap  tahun,  PPDB  menghadapi  tantangan  di  mana calon  siswa  kesulitan  memilih  jurusan,  seringkali disebabkan oleh pengaruh luar seperti saran orang tua, tanpa  mempertimbangkan  potensi  diri,  berdampak negatif pada hasil akademis dan peluang kerja [2].
PPDB  SMA  Negeri  1  Bandung  terkait  erat dengan  faktor-faktor  seperti  tenaga  pendidikan, peserta,  sekolah,  kuota,  dan  nilai  peserta  (Juman, 2021).  Kendala  muncul  dalam  pemilihan  siswa  baru karena  ketidak-konsistenan  dan  sifat  subjektif penilaian.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  metode identifikasi calon siswa baru di sekolah [3].
Faktor penting yang mendukung prestasi belajar siswa  adalah  manajemen  pembelajaran,  kerjasama dengan dunia kerja, kualitas guru, serta peran orang tua dan  siswa  [4].  Pemahaman  terhadap  faktor-faktor  ini krusial untuk meningkatkan mutu pendidikan. Kondisi di mana siswa memilih jurusan sesuai minatnya pada SMA  memiliki  dampak  besar  terhadap  aktivitas  dan hasil akademik mereka [5]. Penelitian ini menggunakan algoritma klasifikasi untuk menghubungkan  atribut-atribut  tersebut  dengan prestasi akademik,  menunjukkan bahwa  faktor-faktor ini  berpengaruh  signifikan  terhadap  keberhasilan
akademik  siswa,  memberikan  panduan  berharga  bagi SMA Negeri 1 Bandung dalam meningkatkan kualitas pendidikan dan hasil akademik siswa.
Memanfaatkan  nilai  UN  SMPN  9 Jakarta  tahun ajaran 2011/2012 dan passing grade SMAN 99 Jakarta pada tahun-tahun sebelumnya, penelitian ini menggunakan  teknik data  mining dengan  metode decision  tree untuk  mengungkap  hasil  seleksi  masuk SMAN  99  Jakarta  [6]. Decision  tree ,  sebuah  metode klasifikasi  dan  prediksi  yang  efektif,  mampu mengubah data besar  menjadi pohon keputusan  yang merepresentasikan  aturan  dengan  bahasa  alami, memungkinkan  identifikasi  hubungan  tersembunyi antara  variabel  input  dan  target  [7].  Struktur  pohon keputusan  memecah  data  besar  menjadi  himpunan record kecil melalui serangkaian aturan keputusan. Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa banyak  faktor,  seperti  tingkat  kehadiran,  dukungan keluarga,  dan  metode  belajar,  dapat  mempengaruhi kinerja  siswa.  Namun,  penelitian  ini  memperluas wawasan  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi data  untuk  secara  sistematis  mengidentifikasi  faktor- faktor  yang  paling  mempengaruhi  keberhasilan akademik  siswa,  mengisi  kesenjangan  pengetahuan yang ada.
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi data PPDB SMA Negeri 1 Bandung dengan menggunakan algoritma decision  tree ,  yang  fokus  pada  pohon keputusan  untuk  memberikan  hasil  yang  akurat  dan spesifik  terhadap  data  polinomial.  Tujuan  utamanya adalah  memberikan  landasan  ilmiah  untuk  perbaikan
kebijakan pendidikan, dengan analisis data pendaftaran  siswa  menggunakan  metode  klasifikasi untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi keberhasilan akademik.
Dengan  pemahaman  yang  lebih  baik  terhadap faktor-faktor  tersebut,  institusi  pendidikan  dan pemangku kepentingan dapat mengembangkan strategi  yang  lebih  efektif  untuk  meningkatkan keberhasilan  akademik  siswa.  Penelitian  ini  juga menggunakan teknik Cross-validation untuk evaluasi kinerja  model,  umumnya  digunakan  dalam machine learning ,  guna  mengukur  generalisasi  model  ke  data baru.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dari  282 data, 191 siswa berhasil dan 86 siswa tidak lolos dalam PPDB. Pemahaman  mendalam terhadap faktor-faktor yang memengaruhi keberhasilan siswa pada penerimaan peserta didik baru memberikan kontribusi positif  bagi  calon  siswa  yang  lebih  efektif.  Implikasi praktis penelitian ini melibatkan peningkatan kualitas penerimaan siswa melalui prediksi akurat, memberikan  saran  kepada  calon  siswa  dan  orang  tua untuk  mempertimbangkan  pilihan  mereka  sebelum mendaftar,  serta  membantu  menghindari  kesalahan pada saat mendaftar PPDB SMA Negeri 1 Bandung.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dari hasil literature review terhadap jurnal-jurnal terkait  Analisis  Data  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru (PPDB),  dapat  disimpulkan  berbagai  pendekatan  dan metode yang digunakan untuk meningkatkan efektivitas  dan  akurasi  dalam  proses  PPDB  serta pengambilan  keputusan  di  bidang  pendidikan.  [3] mengaplikasikan algoritma C4.5 pada sampel data dari SMK  Hasanah  tahun  2018/2019  untuk  memprediksi penerimaan  siswa  baru.  Rachmadi  menyarankan pendekatan Waterfall dan  Algoritma Decision  Tree sebagai  dukungan  pengambilan  keputusan  pemilihan jurusan  bagi  siswa  baru.  [1]  fokus  pada  prediksi kelulusan  PMPA  dengan  memanfaatkan  metode  data mining, khususnya algoritma Decision Tree dan C4.5. D.  Yusuf,  Y.  Mubarak,  A.  R.  Pangesti,  N. Wulansari, dan R. Zulqornain melakukan perbandingan metode Naive Bayes dan Decision Tree C4.5 untuk membantu pemilihan jurusan siswa [8]. Y. S. Eirlangga dan A. E. Syaputra mengimplementasikan algoritma C4.5 untuk menentukan  jurusan  siswa  dengan  akurat  dan  efektif melalui  identifikasi  masalah,  analisis  masalah,  studi literatur,  pengumpulan  data,  dan  pengujian  hasil  [9]. Yulhendri and K. K. Juman mengadopsi tiga algoritma klasifikasi (Support Vector Machine, Naïve Bayes, dan Decision Tree) untuk memprediksi penerimaan siswa baru di SMA [10].
J.  Triwidianti,  F.  Y.  A.  Alfian,  dan  M.  Prasojo memaparkan  bahwa  studi  pustaka,  observasi/survei, dan  berbagai  metode data  mining ,  seperti Decision Tree,  Random  Forest,  Naive  Bayes ,  dapat  digunakan untuk memprediksi kinerja siswa [4].
Ramadhani & Hendriyani menekankan penggunaan Decision  Tree untuk  memprediksi prestasi  siswa  berdasarkan  faktor-faktor  sosial ekonomi,  disiplin,  dan  motivasi  siswa  [11].  M. Nasution  menggunakan  metode Classification  And Regression  Tree (CART)  untuk  memprediksi  jumlah pendaftaran  siswa  baru  [12].  D.  Kurniawan  and  A. Saputra membahas tantangan dan isu-isu terkait sistem zonasi untuk penerimaan siswa baru dan mengusulkan metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  sebagai  solusi [13].
H. D. Prasetyo, T. Pramiyati, dan I. N. Isnainiyah menerapkan algoritma Naive Bayes untuk menganalisis  sentimen  pengguna Twitter terhadap kebijakan Merdeka Belajar [14]. F. Achsan, M. A. MF, dan E. A. R. Rasyid menggunakan big data Dapodik dan algoritma C4.5 melalui e-Zoni untuk memprediksi kelulusan calon siswa pada PPDB Sistem Zonasi [15]. A. Nilogiri dan R. Umilasari memanfaatkan metode K- Nearest  Neighbor (KNN)  untuk  mengklasifikasikan jurusan siswa di SMA Negeri 2 Situbondo [16].
S.  Rizal,  P.  Studi,  T.  Informatika,  dan  U. Yudharta  mengimplementasikan  algoritma Naïve Bayes untuk  memprediksi  penerimaan  siswa  baru  di SMK  Al-Amien  Wonorejo  [17].  S.  P.  Nabila melakukan prediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa berdasarkan  data  registrasi  menggunakan  algoritma [18].  T.  M.  S.  Mulyana  menggunakan  algoritma K- Nearest  Neighbor untuk  mengklasifikasikan  jurusan siswa baru berdasarkan data seperti nama siswa, jenis kelamin,  minat,  asal  sekolah,  posisi  dalam  keluarga, jumlah saudara, dan nilai ujian [19].
Berdasarkan hasil literature review , penggunaan metode data mining seperti algoritma C4.5, Decision Tree ,  dan Random  Forest terbukti  signifikan  dalam meningkatkan  efektivitas  proses  penerimaan  peserta didik  baru  di  berbagai  institusi  pendidikan.  Praktik umum  pengumpulan  data,  melibatkan  partisipasi langsung dari sekolah atau institusi, digunakan untuk prediksi  kelulusan,  penentuan  jurusan  siswa,  dan seleksi  jalur  prestasi  akademik.  Metode Waterfall dalam  pengembangan  sistem  informasi  memberikan pendekatan sistematis dalam mendukung pengambilan keputusan  terkait  pemilihan  jurusan.  Penerapan beragam  algoritma data  mining ,  seperti  kombinasi Knowledge Discovery in Databases (KDD), Decision Tree ,  dan  Algoritma  C4.5,  mencerminkan  upaya meningkatkan  kompleksitas  dan  akurasi  prediksi, dengan  hasil literature  review menunjukkan  variasi permasalahan yang diselesaikan, mulai dari pemilihan jurusan  hingga  kinerja  siswa.  Pendekatan  ini memberikan kontribusi pada peningkatan efisiensi dan kualitas keputusan dalam konteks penerimaan peserta didik baru.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Gambar  1  menunjukkan  penggunaan  Metode Penelitian Knowledge Discovery in Databases (KDD) dengan  Algoritma Decision  Tree pada  Analisis  Data
PPDB  SMA  Negeri  1  Bandung,  memberikan gambaran  visual  langkah-langkah  penelitian  prediksi penerimaan peserta didik baru di sekolah tersebut.
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian Tabel 1. Tahapan Metode Penelitian Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas Selection Pemilihan Data Memilih dataset yang sesuai dengan tujuan penelitian dan kebutuhan analisis di SMA Negeri 1 Bandung. Pre-processing Pembersihan Data Menangani missing values, outliers, dan noise untuk memastikan data yang digunakan dalam analisis berkualitas tinggi. Transformation Transformasi Data Mengubah format atau struktur data agar sesuai dengan kebutuhan analisis, seperti normalisasi, pengkodean ulang, atau restrukturisasi. Data Mining Proses Data Mining Menerapkan algoritma data mining untuk mengeksplorasi pola atau hubungan yang terdapat dalam data. Evaluation Evaluasi Model Melakukan pengujian dan evaluasi kinerja model data mining
terhadap dataset
yang berbeda untuk memastikan validitas dan akurasi.
Tabel 1 merupakan detail aktivitas dari setiap tahapan metode penelitian yang dilaksanakan.

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  penelitian  ini  menggunakan  data sekunder dimana merupakan data yang diperoleh dari sumber  yang  sudah  ada  yaitu  melalui website opendata.jabarprov.go.id. Dataset diunduh dari website Open  Data  Jabar pada  tanggal  5  Oktober 2023.  Pengambilan  data  dilakukan  secara  manual dengan melakukan pengunduhan data yang terdapat di Open Data Jabar .

## 3.3. Populasi dan Sampel
Populasi  penelitian  mencakup  pendaftar  yang lulus  dan  tidak  lulus  pada  Penerimaan  Peserta  Didik Baru  di  SMA  Negeri  1  Bandung.  Dari  populasi tersebut,  diambil  sampel  sebanyak  282  data  yang teridentifikasi  dan  terukur  dengan  atribut  "NISN, Nama,  Sekolah  Asal,  Sekolah  Tujuan,  Zonasi,  Poin, Jarak  (meter),  Usia,  dan  Status"  untuk  keperluan penelitian.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini adalah data sekunder yang diambil dari website resmi pemerintah yaitu Open Data Jabar melalui download pada link https://opendata.jabarprov.go.id.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  dalam  penelitian  ini mengikuti  metode  penelitian  KDD,  yang  melibatkan tahapan  perancangan  dari  awal  sampai  akhir.  Proses ini  mencakup  langkah-langkah  sistematis  untuk mendapatkan  wawasan  dan  informasi  yang  berharga dari data yang ada.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Pada data  selection dilakukan  pemilihan  data yang  akan  diolah  untuk  kebutuhan  penelitian  ini mencangkup  atribut  yang  tersedia  pada dataset Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  (PPDB)  di  SMA Negeri 1 Bandung, terdiri dari 10 atribut.
Gambar 2. Data Selection
Berdasarkan  data  yang  tersedia,  dipilih  atribut status  sebagai  label  untuk  membentuk  model RapidMiner menggunakan  metode decision  tree , seperti yang terlihat pada Gambar 2.
4.2. Pre-processing Pada pre-processing ,  akan  ditangani missing values untuk memastikan data yang digunakan dalam analisis tidak null atau kosong. Dalam dataset , atribut POIN  memiliki  138  data  dengan missing  value . Berdasarkan  atribut  poin  dengan missing  value , digunakan  operator Replace  Missing  Values pada tahap ini untuk mengatasi nilai null pada data. Berikut adalah  gambar  operator  yang  digunakan  dalam pre- processing untuk menangani missing value pada data
Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  (PPDB)  di  SMA Negeri 1 Bandung.
Gambar 3. Replace Missing Values
Pada tahap ini, operator Replace Missing Values seperti  yang  tertera  pada  Gambar  3  digunakan  untuk mengisi atau mengganti missing value dengan metode imputasi  seperti  nilai  rata-rata,  median,  dan  modus yang  disediakan  oleh tools  RapidMiner .  Dengan atribut  poin  yang  memiliki  tipe  nominal,  digunakan metode  mengganti  nilai  hilang  dengan  nilai  rata-rata untuk menangani nilai yang hilang.

## 4.3. Data Mining
Proses data mining menggunakan operator Cross Validation , yang terdiri dari dua subproses: Pelatihan dan  Pengujian.  Evaluasi  performa  model  diperoleh setelah melalui tahap pelatihan dan pengujian.
Gambar 4. Cross validation
Gambar  4  merupakan  proses Cross  Validation melibatkan  iterasi  bergantian  antara  tahap  pelatihan dan  pengujian  untuk  mengevaluasi  kinerja  model dengan tahapan sebagai berikut:
4.3.1. Training a. Filter  Example :  Tahap  pra-pemrosesan  data untuk pemfilteran, normalisasi, atau transformasi lainnya  pada  data  pelatihan  sebelum  digunakan untuk melatih model.
b. Decision  Tree :  Algoritma  pembelajaran  mesin yang  membangun  model  prediksi  dalam  bentuk struktur  pohon,  mempelajari  pola  dari  data pelatihan, dan membuat keputusan atau prediksi pada data baru.
c. Apply  Model :  Penggunaan  model  yang  sudah dilatih untuk memprediksi label atau nilai target pada data pengujian.
d. Select  Recall :  Metrik  evaluasi  untuk  kinerja model klasifikasi, menghitung dan menampilkan nilai recall dari hasil prediksi model.
e. Performance :  Evaluasi  kinerja  model  secara keseluruhan  untuk  memahami  seberapa  baik model  memprediksi  label  atau  nilai  target  pada data pengujian.
4.4. Evaluation
Operator cross-validation dalam  proses  data mining  menghasilkan  hasil  evaluasi  kinerja  model, terutama dengan menggunakan algoritma decision tree pada  tahap  pelatihan.  Algoritma  ini  membagi kumpulan data besar menjadi himpunan rekaman yang lebih  kecil,  dengan  mempertimbangkan  variabel tujuan yang ditentukan melalui filterisasi data contoh.
Gambar 5. Decision Tree
Gambar  5  menampilkan  hasil  pohon  keputusan dari evaluasi model menggunakan algoritma decision tree .  Evaluasi  ini  berfokus  pada  prediksi  kategori "Lolos"  atau  "Tidak  Lolos"  berdasarkan  dua  atribut: "Jarak"  (meter)  dan  "No.  Urut".  Hasil  evaluasi dijelaskan sebagai berikut:
a. Ketika JARAK > 1476.500:
 Jika No. Urut > 65.500, hasil prediksi: "Tidak Lolos" (88 sampel)
 Jika No. Urut ≤ 65.500, hasil prediksi: "Lolos" (61 sampel)
b. Ketika JARAK ≤ 1476.500:
 Jika No. Urut > 140.500, hasil prediksi: "Lolos" (126 sampel)
 Jika No. Urut ≤ 140.500:
 Jika No. Urut > 68.500, hasil prediksi: "Tidak Lolos" (3 sampel)
 Jika No. Urut ≤ 68.500, hasil prediksi: "Lolos" (4 sampel)
Hasil  evaluasi  tersebut  memberikan  gambaran bagaimana  model  melakukan  prediksi  berdasarkan atribut  yang  tersedia.  Pada  tahap  pengujian,  akan dievaluasi  seberapa  baik  kinerja  pemodelan  dalam memprediksi data yang tidak dilihat untuk memperoleh nilai akurasi yang baik.
Gambar 6. Hasil evaluasi kinerja model klasifikasi
Gambar 6 menampilkan hasil akurasi dari proses data mining yang telah selesai. Evaluasi pengujian data menghasilkan  metrik  evaluasi  untuk  kinerja  model klasifikasi.  Hasil  evaluasi  ini  menunjukkan  tingkat akurasi  yang  sangat  tinggi,  sekitar  98.24%,  yang menunjukkan  bahwa  model  berhasil  memprediksi
kelas  "Lolos"  dan  "Tidak  Lolos"  dengan  baik  dalam dataset  evaluasi  yang  diberikan.  Berikut  adalah penjelasan hasil evaluasi kinerja model klasifikasi: a. Accuracy :
Akurasi  mengukur  seberapa  sering  model  benar dalam memprediksi kelas dari semua prediksi yang dilakukan.  Dalam  kasus  ini,  akurasi  adalah 98.24%,  yang  berarti  model  memprediksi  dengan benar  sekitar  98.24%  dari  semua  kasus  yang dievaluasi.
b. Confusion Matrix :
Matriks  konfusi  adalah  tabel  yang  mengevaluasi kinerja  model  klasifikasi  pada  satu  set  data pengujian. Dalam kasus ini, terdapat empat sel:
 Lolos:  Dari  196  sampel  yang  sebenarnya "Lolos",  model  memprediksi  191  dengan benar,  namun  salah  memprediksi  5  sampel sebagai "Tidak Lolos".
 Tidak Lolos: Dari 86 sampel  yang sebenarnya "Tidak  Lolos",  model  memprediksi  semuanya dengan benar (0 salah prediksi).

## 4.5. Pembahasan
Penggunaan  Model  Klasifikasi Decision  Tree untuk  menganalisis  jumlah  PPDB  di  SMA  Negeri  1 Bandung menandakan keberhasilan dalam mengidentifikasi  pola  dan  hubungan  dalam  data. Setting filter example digunakan untuk menyaring data sebelum  dieksekusi,  memudahkan  pengelolaan  data pada proses eksekusi. Proses cross validasi dilakukan untuk  melatih  dan  menguji  model,  menunjukkan keakuratan, presisi, dan recall yang tinggi. Algoritma Decision  Tree digunakan  untuk  eksplorasi  data  dan pemilihan  model,  memperkuat  analisis  dan  prediksi. Hasil klasifikasi menunjukkan tingkat akurasi 98,24%, presisi 100%, dan recall 97,45%.
Penelitian  sebelumnya  menggunakan  metode data mining seperti C4.5, Decision Tree, Naive Bayes , dan Random  Forest untuk  memprediksi  penerimaan siswa baru dan kinerja siswa. Penelitian ini melibatkan pengumpulan  sampel  data  dari  berbagai  institusi pendidikan  dan  penerapan  berbagai  tahapan  dalam Knowledge Discovery in Databases (KDD). Menggunakan Model Klasifikasi Decision Tree dalam analisis PPDB di SMA Negeri 1 Bandung merupakan kontribusi terhadap eksplorasi metode-metode tersebut.  Evaluasi  kinerja  model  dan  akurasi  yang tinggi, serta penerapan langkah-langkah seperti setting filter  example ,  proses cross validasi,  dan  pemilihan recall , memperkuat hasil analisis dan prediksi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan analisis hasil penelitian, penggunaan metode Decision Tree dalam mengklasifikasikan  "Lolos"  dan  "Tidak  Lolos"  pada data jumlah pendaftar PPDB SMA Negeri 1 Bandung memberikan  hasil  yang  sangat  positif.  Model klasifikasi  ini  mampu  memprediksi  dengan  akurasi tinggi,  mencapai  98.24%,  dengan class  precision sebesar 97.45% dan class recall sebesar 94.51%. Dapat
disimpulkan  bahwa  atribut  Jarak  (Meter)  memiliki pengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  akurasi,  seperti yang terlihat dalam Confusion Matrix .
Dari  hasil  analisis,  beberapa  saran  dapat diberikan  untuk  peningkatan  proses  PPDB  dan kebijakan  pendidikan  di  tingkat  instansi  pendidikan, antara lain: mencari nilai akurasi yang berbeda dengan menambahkan  algoritma random  forest dan  variasi metode preprocessing data, menggunakan atribut lain untuk klasifikasi, serta meningkatkan performa model klasifikasi  untuk  hasil  evaluasi  yang  lebih  baik, terutama dalam menangani ketidakseimbangan antara precision dan recall untuk kelas tertentu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  Agustine  and  A.  Azka,  “Prediksi  Kelulusan Pmpa  Di  Sekolah  Menengah  Atas,” IJIS  - Indones. J. Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, p. 144, 2020, doi: 10.36549/ijis.v5i2.118.
[2]  Y.  Yee,  N.  Ariyanti,  S.  Puspita,  and  A. Hermawan,  “Menentukan  Jurusan  Calon  Siswa Sekolah Menengah Kejuruan ( Smk ) Implementation  of  Algorithm  C  .  45  To Determine  the  Major  of  Prospective  Students Vocational Hight School ( Vhs ),” vol. 11, no. 2, pp. 175–184, 2023.
[3]  R. Winanjaya, F. Amir, and R. Doni, “Penerapan Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Penerimaan Peserta  Didik  Baru  Menggunakan  Algoritma C4.5,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 1, 2019,
doi: 10.30645/senaris.v1i0.1.
[4]  J. Triwidianti,  F.  Y.  A.  Alfian,  and  M.  Prasojo, “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk Prediksi  Prestasi  Siswa  Tingkat  Pendidikan Menengah  Kejuruan  Pada  Sekolah  Menengah Kejuruan  Negeri  (SMKN  1)  Gadingrejo Pringsewu Lampung,” Semin. Nas. Has. Penelit. dan  Pengabdi.  Masy. ,  vol.  1,  no.  Smkn  1,  pp. 126–133, 2021.
[5]  S. M. K. Widya, D. Turen, L. N. Rachmadi, A. P. Wibawa, and U. Pujianto, “belantika Pendidikan Rekomendasi  Jurusan  dengan  Menggunakan Decision  Tree  pada  Sistem  Penerimaan  Peserta Didik Baru,” vol. 4, no. 1, pp. 29–36, 2021.
[6]   a y Pratama and Y. Hanum, “Penerapan Teknik Data  Mining  Untuk  Menentukan  Hasil  Seleksi Masuk  Sman  99  Jakarta  Untuk  Siswa/Siswi Smpn 9 Jakarta,” J. Ilm. Teknol. Dan … , pp. 49–
54, 2017, [Online]. Available:
http://www.ejournal.gunadarma.ac.id/index.php/ tekno/article/view/1671
[7]  I.  Sujai,  Purwanto,  and  H.Himawan,  “Prediksi Hasil Penjurusan Siswa Sekolah Menengah Atas Dengan Menggunakan Algoritma Decision Tree C.4.5,” vol. 12, no. April, pp. 42–53, 2016.
[8]  D.  Yusuf,  Y.  Mubarak,  A.  R.  Pangesti,  N. Wulansari,  and  R.  Zulqornain,  “Perbandingan Metode  Naive  Bayes  Classifier  Dan  Decision Tree C4.5 Dalam Mencari Pola Minat Pemilihan
Jurusan  Di  Madrasah  Aliyah  (Studi  Kasus:MA El-Bayan  Majenang),” J.  Sist.  Informasi,  dan Teknol.  Inf. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  97–106,  2023, [Online]. Available: https://journal- siti.org/index.php/siti/PublishedByHPTAI
[9]  Y. S. Eirlangga and A. E. Syaputra, “Klasifikasi Penjurusan pada Sekolah Menengah Atas (SMA) dengan  Metode  Algoritma  C4.5,” J.  Inf.  dan Teknol. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  160–165,  2022,  doi: 10.37034/jidt.v4i3.235.
[10]  Yulhendri and K. K. Juman, “Perbandingan Tiga Algoritma Classifier Untuk Penentuan
Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  Pada  Sekolah Menengah Atas,” J. Ilm. Tek. Mesin, Elektro dan Komput. , vol. 1, no. 3, 2021, [Online]. Available: http://ejurnal.stie- trianandra.ac.id/index.php/JURITEK/article/vie w/267
[11]  Ramadhani  &  Hendriyani,  “Jurnal  Vocational Teknik  Elektronika  dan  Informatika,” Prediksi Prestasi Siswa Berbas. Data Min. Menggunakan Algoritm.  Decis.  Tree  (Studi  Kasus  SMKN  2 Padang) , vol. 9, no. 2302–3295, pp. 11–15, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.unp.ac.id/index.php/voteknika/
[12]  M.  Nasution,  “Penerapan  Principal  Component Analysis  (PCA)  dalam  Penentuan  Faktor Dominan  yang  Mempengaruhi  Prestasi  Belajar Siswa (Studi Kasus: SMK Raksana 2 Medan),” J. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 41–48, 2019.
[13]  D.  Kurniawan  and  A.  Saputra,  “Penerapan  K- Nearest  Neighbour  dalam  Penerimaan  Peserta Didik dengan Sistem Zonasi,” J. Sist. Inf. Bisnis ,
vol. 9, no. 2, p. 212, 2019, doi: 10.21456/vol9iss2pp212-219.
[14]  H.  D.  Prasetyo,  T.  Pramiyati,  and  I.  N. Isnainiyah,  “Sentimen  Analisis  Pengguna Twitter  Terhadap  Kebijakan  Merdeka  Belajar Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. , no. April, pp. 559–568, 2021.
[15]  F. Achsan, M. A. MF, and E. A. R. Rasyid, “E- Zoni:  Aplikasi  Prediksi  Kelulusan  Calon  Siswa Pada  Ppdb  Sistem  Zonasi  Melalui  Pemanfaatan Big Data Dapodik Nasional,” Lomba Karya Tulis
… ,  pp.  15–28,  2021,  [Online].  Available: https://journal.ittelkom- sby.ac.id/lkti/article/view/112%0Ahttps://journa l.ittelkom-sby.ac.id/lkti/article/download/112/83
[16]  A.  Nilogiri  and  R.  Umilasari,  “Klasifikasi Penjurusan Siswa Menengah Atas Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Smart Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 14–23, 2022.
[17]  S.  Rizal,  P.  Studi,  T.  Informatika,  and  U. Yudharta,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk Prediksi Penerimaan Siswa Baru Di Smk Al-Amien  Wonorejo,” Explor.  IT    J.  Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 14–21, 2018, doi: 10.35891/explorit.v10i1.1671.
[18]  S. P. Nabila, “Data registrasi mahasiswa dengan algoritma fuzzy C-means dan K-nearest neighbors,” 2020.
[19]  T. M. S. Mulyana, “Implementasi Algoritma K- Nearest Neighbor Untuk Rekomendasi Smartphone,” Petir , vol. 16, no. 1, pp. 195–207, 2023, doi: 10.33322/petir.v16i1.1707.