## ANALISA DAN PENERAPAN  METODE KLASIFIKASI DALAM DATA MINING UNTUK PENERIMAAN SISWA JALUR NON-TULIS

## Reni Kurniah
Universitas Prof. Dr. Hazairin SH Bengkulu Jl. A.Yani No. 1 .Kota Bengkulu.38115Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel
Diterima Redaksi: 11 Februari 2020 Revisi Akhir: 09 Maret 2020 Diterbitkan Online : 25 Maret 2020 Admission of new students is always held every year in senior high school (SLTA) both public  and  private.  At  the  admission  of  new  students  at  SMA  Plus  Negeri  7  Bengkulu City is needed an information that can help the school to be younger in accepting new students  in  accordance  with  the  criteria  school.  From  the  admission  data  the  student will get useful information for the school where the existing data will be an information and  policy  in  accepting  students  who  will  go  to  school.  Importance  Information obtained from the school will help the school in determining students who will accepted. C4.5  algorithm  is  a  classification  technique  in  which  there  is  a  data  mining  process using  the  CRISP-DM  method  so  that  a  simple  but  accurate  data  classification  will  be obtained.  Therefore  the  use  of  the  C4.5  algorithm  will  make  it  easier  for  schools  to make policies in accepting students. new
K ATA K UNCI Algorithm C4.5
Decision Tree Clasification

## K ORESPONDENSI
E-mail:renikurniah88@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  dunia  teknologi  informasi, kebutuhan  masyarakat  akan  data  dan  informasi  semakin meningkat.Data  yang  tadinya  hanya  sebatas  bentuk  kumpulan arsip  dan  tidak  di  olah  lebih  lanjut Namun,  saat  ini  data umumnya  telah  diolah  sehingga  dapat  menghasilkan  informasi. Untuk  mengolah  data  menjadi  informasi  dibutuhkan  suatu sistem  yang  terkomputerisasi  dengan  menggunakan  database. Saat  ini  sistem  komputerisasi  tidak  hanya  terbatas  pada perusahaan  bisnis,  namun  juga  sampai  pada  lembaga pendidikan.  Salah  satu  fungsi  dari  informasi  hasil  pengolahan data  bagi  lembaga  yang  bergerak  di  bidang  pendidikan  (Dalam hal ini Sekolah Menengah Atas atau SLTA).
Lembaga  pendidikan  yang  dapat  memanfaatkan  ketersediaan infornasi  yang  tepat  sangat  berpengaruh  pada  meningkatnya kualitas  Penerimaan  siswa  baru  merupakan  salah  satu  proses yang  ada  di  instansi  pendidikan    seperti  layanan  pada  instasi pendidikan  terutama  untuk  menyaring  calon  siswa  baru  yang akan  diterima  pada  sekolah  tersebut  sehingga  dapat  membantu menghasilkan keputusan yang tepat.
Keputusan  yang  akan  diambil  seringkali  harus  didukung  oleh tersedianya  informasi  yang  cepat,  ini  sering  terjadi  bila keputusan harus segera diambil.Dengan menggunakan komputer maka  perolehan  informasi  yang  cepat  dan  tepat  dapat direalisasikan.  Menggunakan  komputer  tidak  berarti  semua informasi  pasti  dapat  diperoleh  dari  komputer,  tetapi  harus  ada
data-data  yang  disimpan  di  dalam  komputer  dan  ada  prosedur- prosedur  yang  dapat  memperbaharui  dan  mengolah  data-data tersebut  menjadi  sebuah  informasi  yang  dibutuhkan  sekolah menengah atas yang berguna untuk menyaring calon siswa yang terpilih  sesuai    kriteria  yang  ditentukan    oleh  sekolah    tersebut untuk  menjadi  siswa  didiknya.  Salah  satu  jalur  penerimaan siswa baru pada  Sekolah  Menengah  Atas   adalah  melalui jalur non-tulis, pada jalur ini sekolah tidak lagi melakukan tes tertulis terhadap  siswa  yang  mendaftar,  tetapi  berdasarkan  nilai  raport siswa  dari  semester  satu  sampai  dengan  semester  lima,dan prestasi pendukung sewaktu di SLTP/MTS.
Masalah    menentukan  calon  siswa  ini  dapat  dilakukan  dengan metode  klasifikasi data  mining .  Adapun  pohon  keputusan  ini adalah  sebuah  jawaban  akan  sebuah  sistem  yang  manusia kembangkan untuk membantu mencari dan membuat keputusan untuk  masalah-masalah  tersebut  dan  dengan  memperhitungkan berbagai  macam  faktor  yang  ada  di  dalam  lingkup  masalah tersebut.  Dengan  pohon  keputusan,  manusia  dapat  dengan mudah    mengidentifikasi  dan    melihat  hubungan  antara  faktor- faktor  yang    mempengaruhi  suatu  masalah  dan  dapat  mencari penyelesaian  terbaik  dengan  memperhitungkan faktor-faktor tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau lebih  teknik  pembelajaran  computer  (machine  learning)  untuk menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan  secara  otomatis [1].  Data  mining  merupakan  disiplin  ilmu  yang  mempelajari metode  untuk  mengekstrak  pengetahuan  atau  menemukan  pola dari suatu data.[2]
Data    mining  adalah  suatu  metode  pengolahan  data  untuk menemukan pola yang tersembunyi dari data tersebut. Hasil dari pengolahan  data  dengan  metode  data  mining  ini  dapat digunakan  untuk  mengambil  keputusan  di  masa  depan.  Data mining  ini  juga  dikenal  dengan  istilah  pattern  recognition [2].KDD  atau  Knowledge  Discovery  from  Data,  merupakan proses terstruktur, yaitu sebagai berikut: [3]
1. Data Cleaning adalah Proses membersihkan data dari data noise dan tidak konsisten.
2. Data  Integration  adalah  Proses  untuk  menggabungkan  data dari beberapa sumber yang berbeda.
3. Data Selection adalah Proses untuk memilih data dari database yang sesuai dengan tujuan analisis.
4. Data  Transformation  adalah  Proses  mengubah  bentuk  data menjadi data yang sesuai untuk proses Mining.
5. Data  Mining  adalah  Proses  penting  yang  menggunakan sebuah metode tertentu untuk memperoleh sebuah pola dari data.
6. Pattern Evaluation adalah Proses mengidentifikasi pola.
7. Knowledge Presentation
adalah yang dapat
mempresentasikan  informasi  yang  dibutuhkan,  proses dimana  informasi  yang  telah  didapatkan  kemudian digunakan oleh pemilik data.

## 2.1 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  memprediksi  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 kontinu dan pruning. [6]
Secara  umum  algoritma  C4.5  untuk  membangun  pohon keputusan adalah sebagai berikut:
1.   Pilih atribut sebagai 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 akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada.

## 3. METODOLOGI

## Metode Penelitian
Jenis  penelitian  menggunakan  jenis  penelitian  kualitatif  untuk memperoleh  informasi  dengan  jelas  tentang  bagamaian  sistem penerimaan  siswa  pada  tingkat  SLTA  melalui  jalur  Non- Tulis.Instrumen  penelitian  menggunakan  pedoman  wawancara
semi  terstruktur,  buku  catatan,serta  alat  perekam  sebagai  alat bantu  melakukan  pengumpulan data  juga  dengan  menggunakan lembar observasi. Cara pengumpulan data dengan menggunakan triangulasi. Analisa data Kualitatif yaitu reduksi data, penyajian data serta penarikan dan simpulan atau verivikasi

## Analisa Data Mining Dengan Algoritma C4.5
Data  mining  ialah  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai tambah  dari  suatu  kumpulan  data  berupa  pengetahuan  yang selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual.    Dalam  data  mining ada  beberapa  teknik  menganalisis  data,  salah  satunya  adalah dengan algoritma C4.5 Algoritma C4.5 merupakan pengembangan  dari  algoritma  ID3, yang  digunakan  untuk membentuk pohon keputusan.
Proses  untuk  membentuk  pohon  keputusan  adalah  diawali dengan pengambilan data calon siswa baru  dan dikelompokkan menjadi beberapa kriteria sebagai berikut :
1. Rata-rata  nilai  raport  Bahasa  Indonesia  (semester  1  – semester 5)
2. Rata-rata nilai raport Bahasa Inggris (semester 1  -  semester 5)
3. Rata-rata nilai rapor Matematika (semester 1 – semester 5)
4. Rata-rata nilai raport IPA (semester 1 – semester 5)
5. Kriteria Prestasi pendukung
6. Kriteria total nilai rata-rata.

## Perancangan Sistem
Perencanaan  ini  dimulai  dari  menentukan  alur  kerja  sistem berikut data yang mengalir dalam sub sistem yang ada, lanjutkan dengan merancang database, dan merancang proses-proses yang ada di setiab sub sistem.
Berdasrkan  pada  sistem  yang  ada  telah  diuraikan  di  atas,  maka secara  sederhana  proses  penemuan  rule  yang  akan  digunakan dalam  proses  prediksi  penerimaan  siswa  baru  tersebut  dapat dilihat pada gambar 1
Merancang Database Algoritma Deccision Tree Rule

## Gambar 1. Gambaran Sederhana Proses Penemuan Knowledge dengan Algoritma Decission Tree
Algoritma  Decission  Tree dipakai  untuk  menemukan  sebuah rule  untuk  pengetahuan  yang  baru  dari  tumpukan  basis  data Nilai  evaluasi  yang  banyak.  Perancangan  ini  dimulai  dari menentukan alur kerja sistem berikut data yang mengalir dalam sub sistem yang ada di setiap sub sistem.

## Data Flow Diagram
Dalam  Data Flow Diagram Ini akan terlihat dengan jelas  aliran data  yang  terjadi  pada  proses  penemuan rule dengan  model decission tree ,sehingga diharapkan orang yang tidak memahami model ini akan dapat mengerti tentang rancangan sistem.

## Contex Diagram
Contex Diagram  adalah  merupakan  langkah  pertma  dalam pembuatan data flow diagram,yang mana dalam contex diagram
digambarkan  secara  umum  proses  pembentukan  sistem.  Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 2
ANALISIS SISTEM DATA MINING Memilih Atribut Mentransformasi Data Klasifikasi Data Penyederhanaa Tree Hasil Rule Akhir Keputusan Tree Hasil Preprocessing Data Training

## Gambar.2 Contex Diagram Decission Tree
Dari Contex diagram  di  atas  terlihat  peranan  seorang  analisis dalam  pencarian  rule  dalam  sistem  mempridiksi  tingkat keberhasilan  penerimaan  siswa  baru.  Gambar    2  di  atas  dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Analisis  memilih  atribut  dari  nilai  siswa  yang  akan diproses sebagai training.
2. Kemudian  mentransformasi  data  sehingga  menjadi  sama dan untuk dilakukan testing.
3. Data training yang akan telah normal akan diproses dengan teknik klasifikasi decision tree.
4. Menemukan rule dari tree .

## Diagram Alir Data
Aliran  data  yang  terjadi  pada  proses  pembentukan  sistem kelulusan calon siswa baru dalam aplikasi ini ditunjukkan dalam Diagram Alir Data level 1 seperti pada gambar 3 di bawah ini :
3 Pembentuk Arah Kerja 1 Training Analisis 2 Testing Atribut Gain Atribut Atribut Kasus Atribut,Nilai,Entropy Kasus Klasifikasi Nilai Atribut Aturan Sub_Kerja Kasus Node Node Tree Node Daftar Atribut
Gambar 3. Diagram Alir Data Level 1
Komponen-komponen  yang  terdapat  dalam  Algoritma  C4.5 adalah seperti yang terdapat pada Gambar 3 yaitu :
1. Subkerja Bagian  ini  digunakan  untuk  memasukkan  pengetahuan, mengkronstruksi  atau  memperluas  pengetahuan  dalam basis pengetahuan.
2. Kasus Bagian  ini  merupakan  data  atau  sampel  yang  akan  diolah pada algoritma C4.5
3. Atribut
Bagian  ini  berisi  jenis-jenis  data  yang    akan  diproses. Contoh    atribut  pada  penelitian  ini  adalah  nilai  total  rata-
rata,nilai  rata-rata  Bahasa  Indonesia,nilai  rata-rata  bahasa inggris,nilai  rata-rata  matematika,  nilai  rata-rata  IPA,  nilai total rata-rata,dan prestasi pendukung.
4. Training
Bagian  ini  merupakan  proses  untuk  menjalankan  data atau atribut yang telah dimasukkan.
5. Node Bagian ini merupakan hasil dari algoritma inisialisasi
6. Tree
Bagian ini merupaka hasil dari pembentukan node kemudia menjadi salah satu akar dari pohon keputusan Testing Data yang  sudah  terbentuk  pada  tree  kemudian  diproses  pada sistem ini.
7. Pembentukan Aturan
Pada  tahapan  ini  sudah  terjadi  pembentukan    aturan  pada algoritma C4.5
Untuk  mendapatkan  model, kita harus melakukan analisis terhadap  data    latihan  ( training  set ).  Sedangkan  data  diuji ( test set ) digunakan untuk mengetahui  tingkat akurasi dari model  yang  telah  dihasilkan.  Klasifikasi  dapat  digunakan untuk  memprediksi  nama  atau  nilai  kelas  dari  suatu data.Tahapan  –  tahapan  yang  terjadi    pada  algoritma  C4.5 untuk penelian ini dijelaskan sebagai berikut :
Data  yang  sudah  terbentuk  pada tree kemudian  diproses pada sistem ini.
8. Pembentukan Aturan Pada  tahapan  ini  sudah  terjadi  pembentukan  aturan  pada algoritma C4.5.
Untuk    mendapatkan    model,  kita  harus    analisis  terhadap data    latihan  ( training  set ).  Sedangkan  data  diuji  ( test  set ) digunakan  untuk  mengetahui    tingkat  akurasi  dari  model yang  telah  dihasilkan.  Klasifikasi  dapat  digunakan  untuk memprediksi nama atau nilai kelas dari suatu data. Tahapan – tahapan yang terjadi  pada algoritma C4.5 untuk penelian ini dijelaskan sebagai berikut :

## Pemilihan Variabel
Data  penerimaan  calon  siswa  baru  pada  SLTA  Negeri  7  plus kota Bengkulu, memiliki format seperti berikut :
1. Nomor Induk Siswa 2. Nama
3. Sekolah Asal
4. Nilai raport Bahasa Indonesia (semester 1 – semester 5)
5. Nilai raport Bahasa Inggris  (semester 1 – semester 5)
6. Nilai raport Matematika (semester 1 – semester 5)
7. Nilai raport IPA (semester 1 – semester 5)
8. Prestasi Pendukung
9. Jumlah nilai rapor dan pendukung
10. Rata-rata per 20 nilai
11. Keterangan Penerimaan Dari data-data tersebut,yang diambil sebagai variabel keputusannya  adalah  nilai  kelulusan  “LULUS”,  dan  “TIDAK”. Sedangkan  yang  diambil  sebagai  variabel  penentu  dalam pembentukan  pohon  keputusan  adalah  nilai  rata-rata  Bahasa Indonesia, Bahasa inggris, matematika, IPA, Prestasi Pendukung dan  rata-rata  per  20  nilai  (  Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris, matematika,  IPA).Pemilihan  variabel-variabel  tersebut  engan pertimbangan  bahwa  jumlah  nilai  variabelnya  tidak  banyak sehingga  diharapkan  penerimaan  siswa  yang  masuk  dalam  satu klasifikasi nilai variabel tersebut cukup banyak..
Dari  39  jumlah  data  siswa  yang  mendaftar  setelah  dilakukan perhitungan  yang menggunakan aturan struges didapatkan maka akan mandapatkan 6 kelas,dan data tersebut akan dikelompokkan berdasarkan atribut sebagai berikut.
1. Mengelompokkan Nilai rata – rata bidang studi Bahasa
indonesia, Bahasa Inggris,
matematika, IPA, pengelompokkan ini berdasarkan dari nilai raport siswa dari semester  satu  sampai  dengan  semester  lima.Sehingga  nilai tersebut dapat dikelompokkan seperti terlihat pada tabel 2.
Tabel.1 Nilai Rata-Rata Bahasa Indonesia
Nilai rata-rata Bahasa Indonesia Klasifikasi 69-72 1 73-76 2 77-80 3 81-84 4 85-88 5 89-88 6
Tabel.2.Nilai Rata-Rata Bahasa Inggris
Nilai rat-rata Bahasa Inggris Klasifikasi 71-74 1 75-78 2 79-82 3 83-86 4 87-90 5 91-94 6 Tabel.3 Nilai Rata-Rata IPA Nilai rata-rata IPA Klasifikasi 67-70 1 71-74 2 75-78 3 79-82 4 83-86 5 87-90 6
2. Mengelompokkan  Prestasi  pendukung  berdasarkan  prestasi yang telah didapatkan oleh siswa.
Tabel.4 Prestasi Prestasi Klasifikasi Ada Y 3. Mengelompokkan nilai total rata-rata Bahasa Indonesia,Bahasa Inggris, Matematika, dan IPA,
berdasarkan  dari  hasil  nilai  raport  siswa  dari  semester  satu sampai  dengan  semester  lima  sehingga  nilai  tersebut dikelompokkan seperti terlihat pada tabel 4.7 Tabel 5.Nilai Total Rata-Rata Nilai Tot Rata-Rata Klasifikasi 7,10-7,49 1 7,50-7,89 2 7,90-8,29 3 8,30-8,69 4 8,70-9,09 5 9,10-9,49 6
Tabel 6. Format Data Akhir Calon Siswa Baru
Format data akhir pada tabel 4  diatas diperoleh berdasarkan dari atribut  yang  telah  dikelompokkan  atau  diklasifikasi,misalkan data  pada  tabel  4.1  Nilai  rata-rata    Bahasa  Indonesia “84,5”setelah  diklasifikasi  menjadi  “6”,Nilai  rata-rata  bahasa inggis  “83,5”  setelah  diklasifikasi  menjadi  “4”,Nilai  rata-rata Matematika  “91,2”  setelah  diklasifikasi  menjadi  “7”,Nilai  IPA “89,5 setelah diklasifikasi menjadi “7”
prestasi  pendukung  “ada”,  maka  setelah  diklasifikasi  menjadi “Y”, Nilai total rata-rata “87,65” menjadi “6” dan seterusnya.

## Pohon Keputusan
Dari  format  data  akhir  klasifikasi  penerimaan  calon  siswa  baru maka  akan  dilakukan  klasifikasi  data  algoritma  C4.5  dengan membuat  pohon  keputusan.Seperti  yang  telah  dijelaskan sebelumny, algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut:
1. Pilih atribut sebagai akar.
2. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai
3. Buat  kasus  dalam  cabang  Ulangi  proses  untuk  setiap cabang  sampai  semua  kasus    pada  cabang  memiliki  nilai yang sama.
Dalam kasus yang tertera pada tabel 8 di atas,akan dibuat pohon keputusan untuk menentukan klasifikasi penerimaan calon siswa baru(Lulus  dan  Tidak)  dengan    melihat  nilai  rata-rata  bahasa Indonesia,nilai rata-rata bahasa Inggris, nilai rata-rata matematika,nilai  rata-rata  IPA,  prestasi  pendukung,  dan  Nilai total rata-rata.
Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,didasarkan  pada  nilai  gain tertinggi  dari  atribut-atribut  yang  ada.Untuk  menghitung  gain digunakan  rumus  (2.1),sedangkan    untuk  menghitung  nilai enropy dapat digunakan rumus (2.2).
Dengan  menggunakan  dua  persamaan  di  atas  maka  akan didapatkan  entropy  dan  gain      yang  digunakan  sebagai  akar dalam memebuat pohon keputusan .
Menghitung jumlah kasus,jumlah kasus untuk keputusan “Lulus”, jumlah kasus untuk keputusan “Tidak”, dan kasus yang
dibagi berdasarkan atribut Nilai rata-rata bahasa Indonesia,bahasa  inggris,  matematika,IPA,prestasi  pendukung dan  nilai  total  rata-rata.Seelah  itu  lakukan  perhitungan  gain untuk setiap atibut.
Menghitung Nilai Entropy tiap-tiap atribut :
Entropy (Total)
Entropy(total) = ( ( ))   ( (
))
= 0.99573
Entropy  (total)  adalah  menghitung  nilai  total keputusan  ya  (21)  dan  tidak(18)  sedangkan  39  adalah  jumlah keseluruhan kasus.
Atribut Nilai   Total  Rata-Rata
Entropy(1)  = ( ( ))   ( ( )) = 0
Entropy (2) = ( ( ))   ( ( ))
=  0
Entropy (3) = ( ( ))   ( ( )) =  0.61938
Entropy (4) = ( ( ))   ( ( ))
= 0
Entropy (5) = ( ( ))   ( ( )) = 0
Entropy (6) = ( ( ))   ( ( ))
=  0
Menghitung  nilai  entropy  atribut  Nilai  Total    Rata-Rata berdasarkan  dari  tiap-  tiap  kelas  (1,2,3,4,5,6,)  pada  atributNilai Total Rata-Rata .

## Atribut Nilai Rata-Rata Bahasa Indonesia
Entropy (1) = ( ( ))   ( ( ))
=  0
Entropy (2) = ( ( ))   ( ( )) = 0.41504 Entropy (3) = ( ( ))   ( ( ))
=  0.10962  Entropy  (2)  = ( ( ))
( ( ))
= 0
Entropy (4) = ( ( ))   ( ( ))
=  3.90689
Entropy (5) = ( ( ))   ( ( ))
= 0
Entropy (6) = ( ( ))   ( ( )) =  0
Menghitung  nilai  entropy  atribut  Nilai  Rata-Rata  Bahasa Indonesia berdasarkan dari tiap kelas (1,2,3,4,5,6)
Atribut Nilai Rata-Rata Bahasa Inggris
Entropy (1) = ( ( ))   ( ( )) = 0 Entropy (2) = ( ( ))   ( ( )) = 0.94556 Entropy (3) = ( ( ))   ( ( )) =  0.81128 Entropy (4) = ( ( ))   ( ( ))
=  0.41382
Entropy (5) = ( ( ))   ( ( ))
=  0
Entropy (6) = ( ( ))   ( ( ))
= 0
Menghitung nilai entropy atribut Nilai Rata-Rata Bahasa Inggris berdasarkan tiap-tiap kelas (1,2,3,4,5,6)
Atribut Nilai Rata-Rata Matematika
Entropy (1) = ( ( ))   ( ( ))
= 0
Entropy (2) = ( ( ))   ( ( ))
= 0
Entropy (3) = ( ( ))   ( ( )) = 0.9183 Entropy (4) = ( ( ))   ( ( )) =  0.77935 Entropy (5) = ( ( ))   ( ( ))
= 0
Entropy (6) = ( ( ))   ( ( ))
= 0
Menghitung  nilai  entropy  atribut  nilai  rata-rata  matematika berdasarkan tiap kelas (1,2,3,4,5,6)
Nilai Rata-Rata IPA
Entropy (1) = ( ( ))   ( ( ))
= 0
Entropy (3) = ( ( ))   ( ( )) = 0
Entropy (4) = ( ( ))   ( ( ))
= 0.97987
Entropy (5) = ( ( ))   ( ( )) =  0.4395
Atribut Nilai Rata-Rata IPA
Entropy (1) = ( ( ))   ( ( )) =  0
Entropy (2) = ( ( ))   ( ( ))
= 0
Entropy (3) = ( ( ))   ( ( ))
= 0 Entropy (4) = ( ( ))   ( ( ))
= 9 Entropy (5) = ( ( ))   ( ( ))
= 0
Entropy (6) = ( ( ))   ( ( ))
=  0
Menghitung  nilai  entropy  atribut  Nilai  Rata-Rata  IPA berdasarkan dari tiap kelas (1,2,3,4,5,6)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Untuk  pengujian  kebenaran  dari  hasil  pengolahan  data  yang dikerjakan secara   manual   kita  dapat menggunakan salah satu software aplikasi WEKA Knowledge Explorer dengan langkah- langkah sebagai berikut :
1.    Seluruh  variabel-variabel  (terdiri  dari  atribut  kondisi  dan atribut  keputusan)  yang  digunakan  untuk  menentukan klasifikasi  penerimaan  calon  siswa  baru  disimpan  pada microsoft excel dengan nama file data penerimaan siswa xls (yang  berisi  kasus  atau  kriteria  dalam  menghasilkan  rule) seperti yang terlihat pada gambar 5.1.
2.  File  data  penerimaan  siswa.xls  kemudian  disimpan  sebagai csv.Selanjutny,buka file tersebut dari microsoft word,notepad,atau  editor  teks  lainnya  dan  data  sudah berubah dalam format comma-separated.Lalu sesuaikan data tersebut dengan menambahkan informasi awal hasilnya,data tersebut sudah dapat digunakan sebagai input dalam WEKA.
Gambar 4. Data siswa Pada Excel
Agar  data  tersebut  dapat  digunakan  pada  aplikasi  WEKA decission  tree,maka  data  tersebut  harus  disimpan  dalam  format “ARFF”      (Atribute-Relation  File  Format)  adalah  sebuah  file teks  ASCH  yang  berisi    daftar  instance  dalam  sekumpulan atribut.File  ARFF  dikembangkan  oleh  Machine    Learning Project di Departement of computers science of  The University of  wakaito  untuk  digunakan  dalam    perangkat  lunak WEKA.Data  dalam  format.arff  tersebut  dapat  dipenuhi  dengan cara :
1. Data  dipisahkan  dengan  koma,dengan  kelas  sebagai  atribut terakhir.
2. Bagian header diawali dengan @Relation, Weka. data generation.classifier.calssification.
3. Tiap atribut ditandai dengan @ATTRIBUTE. Tipe-tipe data dalam WEKA: numerik (REAL atau
INTEGER),nominal,String,dan Date.
4. Bagian data diawali dengan @DATA.
Gambar 5. Data Telah Disimpan Pada Format ARFF

## Pengujian Program

## Tampilan Utama WEKA
Gambar 6.Tampilan Utama WEKA

## Tampilan Weka Explorer
Kemudian klik explorer button dan pilih open file,pilih data test kita  “Data  penerimaan  siswa.arff”  sehingga  muncul  tampilan seperti :
Gambar 7. Tampilan WEKA Explorer

## Tampilan Weka Expoler Dengan Visualisasi Data
Visualisasi  tiap  atribut  dapat  dilihat  dengan  meng-klik  tombol visualize.Visualisasi  ini  menggunakan  diagram  batang,yang mengilustrasikan  jumlah  dari  masing-masing  tipe  pada  atribut yang ada
Gambar 8.Visualisasi Atribut
Kemudian pilih Tab Classifers,klik Tombol choose pada pilihan Classifers
Gambar 9. Tampilan Menu Tab Classifers

## Tampilan Pilihan Model Classifers
Pada  menu  classifers  pilih  Root  Tree  dan  klasifikasi    dengan pohon keputusan,yaitu metode klasifikasi dengan struktur pohon yang  merepresentasikan  kriteria  pemabagian  kelas  dan  kelas- kelas dengan menggunakan metode algoritma  J48
Gambar 7. Tampilan Menu Classifers
Tersedia  pula  pilihan  pengujian  bagi  user  dibawah  bagian pemilihan classifers yaitu :
1. User Training set .Classifers dievaluasi pada kemampuannya  meprediksi  kelas  dari  instances  yang diujikan.
2. Supplied test set.Pengujian kemampuan classifers dilakukan terhadap himpunan instances terpisah yang di-load dari sebuah file.
3. Cross-validtion.Classifer dievaluasi dengan cross- validation,menurut  jumlah  folds  yang  dimasukkan  pada kolom folds.
4. Percentage  split.Evaluasi  classifers  dilakukan  pada sejumlah  persentase  tertentu  dari  data  yang  digunakan untuk pengujian.
Hasil Visualisasi Tree,adalah hasil akhir dari pohon keputusan
Gambar 8. Tampilan Hasil Visualisai Tree
Dimana rule yang dihasilkan pada gambar 5.10 adalah :
1. IF Nilai Total Rata-Rata <=3, THEN Keterangan Penerimaan = TIDAK.
2. IF Nilai Total Rata-Rata > 3 THEN Keterangan Penerimaan = LULUS.
3. IF Nilai Total Rata-Rata > 3 AND Nilai Rata-Rata
Bahasa Indonesia > 5 THEN Keterangan Penerimaan = LULUS.
4. IF Nilai Total Rata-Rata > 3 AND Nilai Rata-Rata
Bahasa Indonesia <= 5 THEN Keterangan Penerimaan = TIDAK.
5. IF Nilai  Total  Rata-Rata  >  3 AND Nilai  Rata-Rata  Bahasa Indonesia  <=  5 AND Nilai  Rata-Rata  Matematika  <=  3 THEN Keterangan Penerimaan = TIDAK.
6. IF Nilai  Total  Rata-Rata  >  3 AND Nilai  Rata-Rata  Bahasa Indonesia  <=  5 AND Nilai  Matematika  >  3 THEN Keterangan Penerimaan = LULUS.
7. IF Nilai Total Rata-Rata > 3 AND Nilai Rata-Rata Bahasa Indonesia <= 5 AND nilai Rata-Rata Matematika > 3 AND Nilai Rata-Rata Bahasa Inggris <=3 THEN Keterangan Penerimaan = TIDAK.
8. IF Nilai  Total  Rata-Rata  >  3 AND Nilai  Rata-Rata  Bahasa Indonesia  <=  5 AND Nilai  Rata-Rata  Matematika  >3 AND
Nilai  Rata-Rata  Bahasa  Inggris  >3 THEN Keterangan Penerimaan = LULUS.
9. IF Nilai Total Rata-Rata >3 AND Nilai Rata-Rata Bahasa Indonesia <=5 AND Nilai Rata-Rata
Matematika >3 AND Nilai Rata-Rata Bahasa Inggris <=3 AND Nilai Rata-Rata IPA<=4 THEN
Keterangan Penerimaan = TIDAK. 10.. IF Nilai Total Rata-Rata >3 AND Nilai Rata-Rata Bahasa Indonesia <=5 AND Nilai Rata-Rata Matematika > 3 Nilai Rata-Rata Bahasa Inggris <=3 AND Nilai Rata-Rata IPA > 4,THEN keterangan penerimaan = LULUS.
Setelah  dilakukan  pengujian  pada  software  WEKA  3.7  untuk memprediksi  klasifikasi  penerimaan  calon  siswa  seperti  yang sudah dijelaskan di atas ternyata hasil rule yang dihasilkan pada WEKA  pada  gambar  5.10  hampir  sama  dengan  rule  yang
dihasilkan pada proses manual knowledge  menggunakan pohon keputusan.

## Pembahasan Hasil Pengujian
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  yaitu  proses manual,menggunakan software WEKA    3.7,  menggunakan microsoft  excel  dapat  kita  amabil  sebuah  kesimpulan  bahwa hasil pengujian sangat baik dan yang dihasilkan hampir sama. Berdasarkan  pengujian  yang  dihasilkan  secara  umum  dapat dilihat  bahwa  calon  siswa  baru  yang  mempunyai  nilai  yang bagus  pada  nilai  rapor  dari  semester  satu  sampai  dengan semester  5 pada bidang studi Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Matematika,  IPA,  prestasi  pendukung,  dan  nilai  total  rata-rata akan diterima dalam seleksi penerimaan calon siswa baru,begitu juga  sebaliknya.  Algoritma  C4.5  dianggap  sebagai  algoritma yang sangat membantu dalam melakukan klasifikasi data karena karateristik data yang diklasifikasi dapat diperoleh dengan jelas, baik  dalm  bentuk  struktur  pohon  keputusan  maupun  aturan IF- then ,sehingga  memudahkan  pengguna  dalam  melakukan penggalian informasi terhadap data yang bersangkutan.
Tapi  hasil  pengujian  ini  belum  dapat  dikatakan  valid  karena pada  penelitian  ini  hanya  menggunakan  salah  satu  teknik  yaitu teori Decision Tree .Oleh sebab itu perlunya dilakukan penelitian lanjutan  untuk  membandingkan  hasil  prediksi  dan  menentukan teori mana yang menghasilkan prediksi yang baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil Penenilitian yang penulis lakukan pada SLTA Plus Negeri 7 Bengkulu, maka  dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem  klasifikasi  penerimaan  siswa  baru  dengan  metoda  Data Mining  khususnya  Algoritma  C4.5  akan  bermanfaat  sekali dalam  proses  pengambilan  keputusan  pengolahan  data penerimaan  siswa  baru  di  lingkungan  SMA  Plus  Negeri  7  kota Bengkulu.
Dari  hasil  analisa  dan  pembahasan  yang  dilakukan  pada  sistem klasifikasi  penerimaan  siswa  baru  dengan  dengan  metoda  Data Mining  khususnya  Algoritma  C4.5  maka  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Dengan  adanya  sistem  klasifikasi  penerimaan  siswa  baru dengan  metoda  Data  Mining  Khususnya  Algoritma  C4.5 maka  proses  pengolahan  data  siswa    baru  akan  lebih optimal.
2. Dengan  menngunakan  Metoda  Data  Mining  khususnya Algoritma  C4.5  maka  kesalahan  dan  waktu  proses pengolahan data penerimaan siswa baru dapat diminimalkan
3. Algoritma  C4.5  dengan  metode  pohon  keputusan  dapat memberikan  informasi eksekutife dan  sistem  digunakan untuk  menggambarkan  proses  yang  terkait  dengan pengklasifikasian penerimaan calon siswa baru.

## Saran
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan penulis, maka dapat diusulkan  beberapa  saran  untuk  penelitian  lanjutan  sebagai berikut :
1. Diharapkan Metoda Data Mining khusnya Algoritma C4.5 dapat  di  terapkan  dalam  proses  pengolahan  data penerimaan  siswa  baru  dan  proses  lainnya  yang berhubungan  dengan  pengambilan  keputusan  khusnya pada SLTA Plus Negeri 7 Kota Bengkulu.
2. Selanjutnya penulis menyarankan agar dapat membandingkan  metoda  pengambilan  keputusan  dengan metoda Data Mining dengan metoda yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Santosa  Budi,  “Data  Mining  Teknik  Pemanfaatan  Data untuk Keperluan Bisnis”,Yogyakarta : Graha Ilmu, 2007.
[2] Han,  J.  Kamber,  M  &  Jian,  Pei.  Data  Mining  :  Concepts and  techniques,  Third  Edition.  America:  Morgan Kauffman, San Francisco, 2011.
[3] Gorunescu, F. (2011). Data Mining : Concepts, Models and Techniques. New York: Springer-Verlag.
[4] Efraim Turban, dkk (2005). ” Decision Support System And Intelegent System ”, Yogyakarta : Andi Yogyakarta.
[5] Feri  Sulianta.  Dan  Dominikus  Juju  (2010).  ”Data  Mining Meramalkan Bisnis Perusahaan”. Jakarta Gramedia.
[6] Kusrini.  Dan    Emha    Taufiq    Luthfi    (2009).  ”Algoritma Data Mining”. Yogyakarta : Andi Yogyakarta.
[7] Sujana,(2010).  Aplikasi  Mining  Data  Mahasiswa  Dengan
Metode Klasifikasi Decission Tree. Universitas Widyatama.

## BIODATA PENULIS

## Penulis Pertama
Reni  Kurniah,  Dosen  Universitas  Profesor
Dr.Hazairin  SH  Bengkulu,Program  Studi Ilmu  Administrasi  Publik  berlatar  belakang S1.Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Bengkulu dan S2.Teknologi
Informasi UPI.YPTK Padang.