## Penerapan Algoritma C5.0 Untuk Memprediksi Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Kinerja Guru MAN Simalungun
Kherina Surya Ningsih 1 , Ilka Zufria 2
1 2 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
1 kherinasry@gmail.com *, 2 ilkazufria@uinsu.ac.id

## Abstract
The role of teachers is crucial in shaping the educational landscape, which includes formal education at various levels. This responsibility includes nurturing, guiding, assessing and evaluating students. Taking inspiration from a foundational verse, this  study  investigates  the  profound  influence  of  Quranic  principles,  using  the  life  of  Prophet  Muhammad  as  a  model,  in shaping  teacher  professionalism.  This  relationship  serves  as  a  foundational aspect  in understanding  the  role of  educators. Identified  challenges  in  teacher  performance  at  Madrasah  Aliyah  Negeri  Simalungun  significantly  impact  student satisfaction  and  learning  outcomes,  with  factors  such  as  unclear  explanations  and  lack  of  enthusiasm  prominent.  Using advanced techniques, this research utilizes data mining, specifically the C5.0 algorithm, to predict student satisfaction levels. This algorithm analyzed a data set consisting of 70% training data and 30% testing data. The results showed an accuracy rate  of  77.78%,  precision  of  87.50%,  recall  of  87.50%,  specificity  of  0%,  and  F1  score  of  87.50%  on  the  first  try.  In  the second experiment, with 80% training data and 20% testing data, the accuracy was 83.33%, precision 83.33%, recall 100%, specificity 0%, and F1-score 90.90%. This research underscores the importance of making informed decisions to improve the quality of education. By predicting and addressing factors that affect student satisfaction, educators can implement targeted improvements  in  teaching  methods.  In  addition,  this  research  is  also  in  line  with  and  demonstrates  compliance  with  the National Education System Act. This quantitative analysis provides valuable insights for educators and policymakers in their ongoing efforts to improve and optimize teacher-student dynamics.
Keywords: C5.0, Data Mining, Prediction, Teacher

## Abstrak
Peran guru sangat penting dalam membentuk lanskap pendidikan, yang mencakup pendidikan formal di berbagai tingkatan. Tanggung jawab ini mencakup pengasuhan, bimbingan, penilaian, dan evaluasi siswa. Mengambil inspirasi dari sebuah ayat yang mendasar, penelitian ini menyelidiki pengaruh mendalam dari prinsip-prinsip Alquran, dengan menggunakan kehidupan Nabi  Muhammad  sebagai  model,  dalam  membentuk  profesionalisme  guru.  Hubungan  ini  berfungsi  sebagai  aspek  dasar dalam memahami peran pendidik. Tantangan yang teridentifikasi dalam kinerja guru di Madrasah Aliyah Negeri Simalungun secara signifikan berdampak pada kepuasan dan hasil belajar siswa, dengan faktor-faktor seperti penjelasan yang tidak jelas dan  kurangnya  antusiasme  yang  menonjol.  Dengan  menggunakan  teknik-teknik  canggih,  penelitian  ini  menggunakan  data mining,  khususnya  algoritma  C5.0,  untuk  memprediksi  tingkat  kepuasan  siswa.  Algoritma  ini  menganalisis  kumpulan  data yang terdiri dari 70% data pelatihan dan 30% data pengujian. Hasilnya menunjukkan tingkat akurasi 77,78%, presisi 87,50%, recall  87,50%,  spesifisitas  0%,  dan  skor  F1  87,50%  pada  percobaan  pertama.  Pada  percobaan  kedua,  dengan  80%  data pelatihan  dan  20%  data  pengujian,  akurasi  sebesar  83,33%,  presisi  83,33%,  recall  100%,  spesifisitas  0%,  dan  F1-score 90,90%.  Penelitian  ini  menggarisbawahi  pentingnya  pengambilan  keputusan  yang  tepat  untuk  meningkatkan  kualitas pendidikan.  Dengan  memprediksi  dan  menangani  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan  siswa,  para  pendidik  dapat mengimplementasikan  perbaikan  yang  ditargetkan  dalam  metode  pengajaran.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  sejalan  dengan dan  menunjukkan  kepatuhan  terhadap  Undang-Undang  Sistem  Pendidikan  Nasional.  Analisis  kuantitatif  ini  memberikan wawasan  yang  berharga  bagi para  pendidik  dan  pembuat  kebijakan  dalam  upaya berkelanjutan  mereka  untuk  memperbaiki dan mengoptimalkan dinamika guru-siswa.
Kata kunci: C5.0, Guru, Penambangan Data, Prediksi
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Guru  adalah  pendidik  profesional  yang  tanggung jawab  utamanya  mendidik,  mengajar,  membimbing, mengarahkan,  melatih,  menilai,  dan  mengevaluasi peserta  didik  pada  pendidikan  formal,  pendidikan dasar, dan pendidikan menengah [1]. Undang-Undang Sistem  Pendidikan  Nasional  Nomor  20  Tahun  2003 memerintahkan  bahwa  pembelajaran  adalah  suatu proses perhubungan antara peserta didik dan pendidik dengan  menggunakan  aset  pembelajaran  dalam  iklim pembelajaran. Jadi pendidik harus memenuhi
kemampuan sesuai dengan tingkat siswa yang diajari, ilustrasi  yang  diajar,  dan  pengaturan  serta  aturan lainnya. Namun untuk mencapai tujuan pembelajaran, guru  harus  mampu  menguasai  sumber  belajar,  media pembelajaran, dan teknologi  [2]. Namun, tidak semua guru di dunia terutama di Negara kita sendiri memiliki kinerja  yang  baik  dan  terkadang  ada  beberapa  guru yang  memiliki  kualitas  belajar  yang  tidak  baik terhadap  peserta  didik  [3].  Sebagaimana  proses pembelajaran siswa/i yang nantinya akan menunjukkan kemampuan dan perkembangan mereka [4].  Hal  itu  tidak  hanya  dilihat  dari  fasilitas  yang
disediakan  akan  tetapi  juga  guru  yang  kompeten  dan memiliki
kemampuan
dibidangnya akan mempengaruhi kualitas peserta didik yang diajarkannya [5].
Madrasah Aliyah Negeri Simalungun (MAN Simalungun)  adalah  salah  satu  satuan  pendidikan dengan  jenjang  MA  di  Kerasaan  1,  Kec.  Pematang Bandar,  Kab.  Simalungun,  Sumatera  Utara.  MAN Simalungun  adalah  salah  satu  Madrasah  yang mengedepankan kualitas imtaq dan iptek, oleh karena itu  kemajuan  dari  Madrasah  ini  tentunya  tidak  lepas dari kontribusi dan peran dari berbagai pihak terutama guru  yang  selayaknya  bersinergi  demi  meningkatnya kualitas Madrasah.
Dalam  kegiatan belajar  mengajar  ada  beberapa  faktor yang  menyebabkan  ketidakpuasan  peserta  didik terhadap  kinerja  guru,  diantaranya  adalah  guru  yang tidak  menjelaskan  materi  dengan  baik,  sering terlambat  masuk  kelas,  tidak  mampu  berkomunikasi dengan  baik,  tidak  rapi  dalam  berpakaian  dan  kurang bersemangat  dalam  mengajar.  Dengan  adanya permasalahan  tersebut  maka  pengaruh  bagi  peserta didik adalah timbul rasa bosan rasa bosan dan kurang berminat  ketika  tiba  waktu  hari  guru  tersebut mengajar  sehingga  proses  pembelajaran  menjadi kurang efektif.
Dari  permasalahan  diatas,  penulis  melakukan  upaya untuk  memprediksi  tingkat  kepuasan  siswa  terhadap kinerja  guru  MAN  Simalungun.  Pelaksanaan  prediksi kepuasan siswa terhadap guru akan dilakukan dengan cara  memberikan  kuisioner  kepada  siswa/I  MAN Simalungun  dengan  menerapkan  teknik data  mining yang  nantinya  akan  menggunakan algoritma  C5.0 sebagai  metode  yang  efisien  dalam  memprediksi tingkat kepuasan siswa terhadap kinerja guru di MAN Simalungun.  Algoritma  C5.0  dianggap  tepat  dan mampu  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini  dengan beberapa alasan yang relevan. Pertama-tama, algoritma  C5.0  merupakan  perluasan  dari  algoritma C4.5, yang sudah dikenal sebagai salah satu algoritma klasifikasi  yang  efektif  dalam  menangani  kumpulan data  besar  [6].  Dengan  demikian,  penggunaan  C5.0 memberikan keunggulan dalam hal kecepatan memori dan  efisiensi,  sehingga  cocok  untuk  penelitian  yang melibatkan  data  peserta  didik  di  Madrasah  Aliyah Negeri  Simalungun  (MAN  Simalungun).  Dengan harapan  setelah  informasi  terolah  dan  penambangan informasi diterapkan dengan menggunakan perhitungan  C5.0,  maka  para  pendidik  akan  lebih mampu mengambil pilihan dalam mempersiapkan hal- hal  apa  saja  yang  dirasa  perlu  ditingkatkan  sehingga siswa merasa puas dengan pemaparan yang disampaikan oleh pendidik. yang telah diberikan.
Penelitian  ini  memiliki  tiga  tujuan  utama.  Pertama, untuk  memberikan  deskripsi  yang  komprehensif tentang  tingkat  kepuasan  siswa  terhadap  kinerja  guru di  MAN  Simalungun.  Dengan  memahami  secara mendalam  tingkat  kepuasan  siswa,  penelitian  ini
diharapkan dapat mengidentifikasi aspek-aspek tertentu  yang  perlu  perhatian  lebih  dari  pihak pendidik.  Kedua,  penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi  tingkat  kepuasan  siswa  terhadap  kinerja guru  dengan  menggunakan  algoritma  C5.0.  Prediksi ini  menjadi  landasan  untuk  merancang  strategi perbaikan  yang  lebih  terarah,  membantu  guru  dan pihak sekolah dalam meningkatkan kualitas pembelajaran. Selanjutnya, penelitian ini juga berkomitmen  untuk  mengukur  akurasi  hasil  prediksi sebagai  aspek  penting  dalam  validasi  metode  yang digunakan.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Studi Pendahuluan
Studi  pendahuluan  merupakan  studi  yang  dilakukan untuk mempertajam arah studi utama yang merupakan tahap  awal  dalam  melakukan  penelitian  dan pengembangan model [7]. Dalam rangka mendapatkan wawasan  yang  komprehensif  mengenai  kondisi kinerja guru di MAN Simalungun, peneliti melakukan wawancara dengan total 75 responden, terdiri dari satu guru  dan  beberapa  siswa.  Wawancara  dengan  guru bertujuan untuk memahami perspektif dan pengalaman  mereka  dalam  memberikan  pengajaran, serta  kendala  atau  tantangan  yang  mungkin  mereka hadapi.  Wawancara  ini  memberikan  perspektif internal yang berharga terkait faktor-faktor yang dapat memengaruhi kinerja guru.
Sementara  itu,  wawancara  dengan  siswa,  yang melibatkan  sebanyak  75  orang,  bertujuan  untuk merinci tingkat kepuasan siswa terhadap kinerja guru. Pendapat  dan  pengalaman  siswa  menjadi  landasan utama  dalam  mengevaluasi  kualitas  pengajaran. Jumlah  responden  yang  signifikan  ini  diharapkan dapat  mencakup  beragam  sudut  pandang  dan memberikan  gambaran  yang  lebih  akurat  tentang dinamika  interaksi  antara  guru  dan  siswa  di  MAN Simalungun.  Hasil  dari  wawancara  ini  akan  menjadi kontribusi  penting  dalam  memahami  faktor-faktor yang  mungkin  memengaruhi  tingkat  kepuasan  siswa dan  membentuk  dasar  penelitian  lebih  lanjut menggunakan algoritma C5.0.

## 2.2. Studi Literatur
Studi  literatur  atau  studi  kepustakaan  merupakan kegiatan  yang  wajib  dilakukan  dalam  sebuah penelitian  yang  tujuannya  adalah  mengembangkan aspek  teoritis  maupun  aspek  manfaat  praktis.  Studi kepustakaan  dilakukan  oleh  setiap  peneliti  denga tujuan  utamanya  yaitu  mencari  dasar  pijakan/fondasi untuk  memperoleh  dan  membangun  landasan  teori, kerangka berpikir, dan menentukan dugaan sementara atau  disebut  juga  dengan  hipotesis  penelitian.  Studi literatur  yang digunakan  oleh  peneliti  berupa  jurnal  5 tahun  terakhir,  beberapa  artikel  dan  juga  buku  yang berkaitan dalam penelitian ini.

## 2.3. Identifikasi Masalah Awal
Identifikasi  masalah  awal  adalah  mendefinisikan masalah penelitian, dalam tahap ini peneliti melakukan  klasifikasi  faktor  –  faktor  kinerja  guru yang  nantinya  akan  menjadi  bahan  acuan  dalam penelitian  untuk  menentukan  tingkat  kepuasan  siswa terhadap  kinerja  guru  dengan  hasil  prediksi  puas, netral, dan tidak puas.
2.4. Pengumpulan Data
Penambangan informasi adalah pengalaman pendidikan  PC  (AI)  yang  memanfaatkan  setidaknya satu  strategi  pembelajaran  dengan  menyelidiki  desain informasi untuk mendapatkan data berharga. Penelitian  ini  menerapkan  teknik  data  mining, khususnya metode klasifikasi berbasis pohon keputusan.  Algoritma  C5.0  merupakan  salah  satu algoritma  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  adalah teknik  klasifikasi  sekumpulan  objek  atau  data  yang menggunakan representasi pohon [8].
Dalam  tahap  identifikasi  masalah  penelitian,  peneliti melakukan  klasifikasi  faktor-faktor  kinerja  guru sebagai  langkah  awal  dalam  memahami  aspek-aspek yang  dapat  memengaruhi  tingkat  kepuasan  siswa. Selanjutnya,  data  untuk  penelitian  ini  diperoleh melalui teknik survei dan observasi.
a. Survery (Kuesioner)
Peneliti  merancang kuesioner  yang berisi  pertanyaan- pertanyaan  terkait  faktor-faktor  kinerja  guru  yang telah  diidentifikasi.  Kuesioner  ini  disebarkan  kepada siswa  di  MAN  Simalungun.  Responden  diminta memberikan  tanggapan mereka  terhadap  setiap  faktor kinerja  guru  dengan  memberikan  penilaian  skala tertentu,  seperti  skala  Likert.  Pertanyaan-pertanyaan tersebut  dapat  mencakup  aspek  seperti  kemampuan menjelaskan  materi,  kehadiran  yang  tepat  waktu, kemampuan  berkomunikasi,  keteraturan  berpakaian, dan semangat dalam mengajar.
b. Oservasi
Selain  survei,  peneliti  melakukan  observasi  langsung terhadap  kegiatan  belajar  mengajar  di  MAN Simalungun. Observasi mencakup pengamatan terhadap interaksi guru-siswa, teknik pengajaran yang diterapkan,  keteraturan  dan  kedisiplinan  guru,  serta ekspresi  siswa  selama  pembelajaran.  Observasi  ini membantu  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih mendalam mengenai dinamika kelas dan faktor-faktor yang mungkin tidak terungkap melalui kuesioner.
Data  yang  diperoleh  dari  kedua  teknik  ini  akan menjadi  dasar  untuk  mengidentifikasi  pola-pola  dan hubungan  antara  faktor-faktor  kinerja  guru  dengan tingkat  kepuasan  siswa.  Selanjutnya,  data  ini  akan diolah  menggunakan  teknik  data  mining,  dengan algoritma  C5.0  sebagai  metode  utama  untuk memprediksi  tingkat  kepuasan  siswa  terhadap  kinerja guru di MAN Simalungun.
2.5. Analisis
Dalam tahapan analisis ini terbagi kedalam dua bagian yaitu.
a. Analisis Data
Analisis data adalah interaksi yang melakukan hal-hal seperti  memeriksa,  membersihkan,  mengubah,  dan mendemonstrasikan  informasi  yang  bertekad  untuk mencapai tujuan.
b. Analisis Kebutuhan
Pada  tahap  analisis  kebutuh  terbagi  menjadi  analisis kebutuhan  fungsional  dan  analisis  kebutuhan  non– fungsional.  Proses  kegiatan  yang  akan  dilaksanakan dalam  suatu  sistem  digambarkan  dalam  analisis fungsional,  beserta  persyaratan  yang  diperlukan  agar sistem dapat berfungsi dengan baik dan sesuai dengan kebutuhan.  Pemeriksaan  kebutuhan  utilitarian  ini mencakup  penyelidikan  prasyarat  informasi  dan tampilan  kerangka.  Sedangkan  kajian  non-utilitarian menggambarkan  prasyarat  kerangka  kerja  yang berpusat  pada  sifat-sifat  sosial  kerangka,  termasuk pemrograman,  peralatan,  dan kebutuhan  klien kerangka sebagai bahan untuk membedah kekurangan dan kebutuhan yang harus dipenuhi dalam perencanaan kerangka yang akan dilaksanakan.
7  aturan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah:
Tabel  1.Tabel Kriteria Penelitian No Kriteria Komponen 1 Evaluasi Pengajaran 1. Kemampuan menjelaskan materi 2. Kejelasan komunikasi
3. Keadilan dalam penilaian 2 Interaksi Guru Dengan Siswa 1. Frekuensi pertanyaan siswa 2. Kualitas tanggapan guru,
terhadap pertanyaan
3. Guru merespon kebutuhan dan masalah siswa 3 Ketersediaan bahan Belajar 1. Penilaian terhadap ketersediaan 2. Kualitas materi pembelajaran yang disediakan oleh guru 4 Kejelasan Tujuan Pembelajaran 1. Guru menjelaskan tujuan pembelajaran kepada siswa 2. Guru memberikan panduan yang jelas terhadap apa yang dibayangkan 5 Keberagaman Pendekatan Pengajaran 1. Penggunaa multimedia 2. Metode aktif 3. Penggunaan teknologi 6 Kemampuan Motivasi 1. Pujian guru terhadap siswa 2. Penghargaan  yang  diberikan kepada siswa
3. Dukungan emsional 7 Responsif Terhadap Kebutuan Siswa 1. Kebutuhan  individual  siswa baik dalam pembelajaran
2. Kebutuhan  individual  siswa baik dalam pribadi
2.6. Implementasi Algoritma C5.0
Algoritma C5.0 merupakan algoritma penyempurnaan dari  algoritma  C4.5.  Prosesnya  hampir  sama  dengan algoritma  C4.5,  namun  algoritma  C5.0  memiliki keunggulan dibandingkan algoritma C4.5 [9].
Algoritma  C5.0 merupakan  perpanjangan  dari  ID3, serta  perpanjangan  dari  algoritma  C4.5.  Perhitungan C5.0  adalah  perhitungan  karakterisasi  yang  masuk akal  untuk  koleksi  informasi  yang  sangat  besar.  Dari segi  kecepatan  dan  efisiensi  memori,  algoritma  C5.0 lebih  unggul  dibandingkan  C4.5.  Ukuran  rasio  gain digunakan  saat  memilih  atribut  yang  akan  diproses dalam  algoritma  C5.0.  Setiap  node  dengan  gain  rasio tertinggi  dipilih  sebagai  induk  untuk  node  berikutnya dengan  menggunakan  ukuran  gain  rasio.  Usaha  kerja pembuatan  pohon  pada  perhitungan  C5.0  seperti membuat  pohon  pada  C4.5.  Proses  penghitungan entropi  dan  penguatan  adalah  salah  satu  contoh persamaan  ini.  Di  C5.0,  ia  akan  terus  menghitung rasio  keuntungan  menggunakan  keuntungan  dan entropi  yang  ada  jika  berhenti  di  titik  penghitungan keuntungan di C4.5 [10].
Dijelaskan didalam [11] bahwa model berbasis aturan digunakan  dalam  algoritma  C5.0,  yang  memudahkan untuk  melihat  aturan  di  pohon  keputusan.  Algoritma C5.0  juga  dapat  menangani  nilai  yang  hilang.  Ini merupakan  keunggulan  C5.0  yang  dinilai  lebih  baik dibandingkan perhitungan lainnya. Cara kerja pengembangan  pohon  pada  perhitungan  C5.0  secara praktis setara dengan penataan pohon pada perhitungan  C4.5.  Perhitungan  entropi  dan  perolehan informasi  dimasukkan  dalam  persamaan  ini.  Jika penghitungan  C4.5  terhenti  hingga  penghitungan perolehan  data,  maka  penghitungan  C5.0  dilanjutkan dengan  memastikan  proporsi  kenaikan  menggunakan penjumlahan  dan  entropi  saat  ini  [12].  Pemilihan kualitas dalam perhitungan ini menggunakan proporsi peningkatan  dimana  karakteristik  dengan  nilai proporsi  penambahan  terbesar  akan  dipilih  sebagai induk untuk hub berikutnya.
Perhitungan  algoritma  C5.0  secara  umum  memiliki rumus berikut ini :
Untuk mencari nilai Entropy :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 (1)
S = Himpunan Kasus n = Jumlah Partisi S pi = Proporsi dari Si terhadap S
Untuk mencari nilai information gain :
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 * 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖)
(2)
Keterangan :
S = Himpunan Kasus
A = Atribut
n = Jumlah Partisi Atribut A |Si| = Jumlah Kasus Pada Partisi ke i |S| = Jumlah Kasus Dalam S
Setelah  nilai  entropy  dan  information  gain  di  dapat, kemudian  dilanjutkan dengan  mencari nilai  gain  ratio menggunakan rumus berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆,𝐴)
∑ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (3)
Ulangi  proses  penghitungan  gain  rasio  hingga  setiap cabang memiliki kelasnya masing-masing. Pada iterasi selanjutnya,  nilai  gain  rasio  tidak  lagi  dihitung menggunakan  atribut  yang  dipilih.  Anda  dapat menggunakan  persamaan  di  bawah  ini  untuk menentukan keakuratan aturan.:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑐𝑜𝑐𝑜𝑘𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝐾𝑒𝑗𝑎𝑑𝑖𝑎𝑛 ∗ 100% (4)
Gambar  2  berikut  merupakan  tahapan  pembentukan pohon algoritma C5.0:

## Gambar 1. Tahapan Pembentukan Pohon Algoritma C5.0
Tahap  ini  membentuk  model  pohon  pilihan  untuk mengenali  contoh-contoh  penting  dalam  kumpulan data dengan melakukan perhitungan C5.0.
Adapun  proses  pembentukan  pohon  keputusan dijelaskan sebagai berikut [8] :
a. Tentukan total perolehan informasi kasus;
b. Tentukan  perolehan  informasi  dan  entropi  dari setiap kemungkinan posisi kerusakan atribut.
c. Menghitung  nilai  Entropi  dan  Gain  absolut  dari setiap  posisi  rincian  kualitas  yang  mungkin,  Gain yang paling tinggi akan dipilih sebagai hub akar.
d. Buat  cabang  dari  setiap  kelas  hub  root. Percabangan  berakhir  dan  berubah  menjadi  simpul daun  jika  atribut  Entropi  diatur  ke  nol.  Node  daun dipilih berdasarkan suara terbanyak.
e. Jika  cabang  mengarah  ke  node  internal,  Anda harus  mengikuti  prosedur  yang  sama  seperti sebelumnya.
f. Siklus  tersebut  dilakukan  hingga  klasifikasi karakteristik tidak dapat dipisahkan lagi.
2.7. Desain
Dari informasi dan data yang telah dikumpulkan maka tahap  berikutnya  adalah  pembuatan  desain,  desain dibuat  terhadap  tampilan  halaman  dari  sebuah  situs terkait  dengan  desain  UI/UX  sebuah  website. Tampilan  flowchart  struktur  program  diilistrasikan pada Gambar 2 berikut :

## Gambar 2. Flowchart Struktur Program

## 2.8. Penerapan
Pada  tahap  penerapan  ini  nantinya  akan  dilakukan proses  prediksi  kinerja  guru  dengan  hasil  prediksi puas,  netral,  tidak  puas.  Untuk  sampel  data  yang diambil  sebanyak  75  siswa  kelas  11  jurusan Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam.  Pada  tahap ini  juga  data  akan  diolah  menggunakan  aplikasi
berbasis  website  yang  telah  dirancang  sebelumnya untuk membantu proses prediksi.

## 2.9. Pengujian
Pada tahap pengujian, fokus utama dilakukan terhadap sistem website untuk memastikan bahwa fungsi-fungsi yang  telah  diimplementasikan  berjalan  dengan  baik dan  sesuai  dengan  harapan.  Pengujian  sistem  ini mencakup berbagai aspek, di antaranya:
a. Uji Fungsionalitas
Pengujian ini dilakukan untuk memastikan setiap fitur dan  fungsi  yang  telah  diimplementasikan  berjalan sesuai  dengan  spesifikasi  yang  telah  ditetapkan. Termasuk  di  dalamnya  adalah  verifikasi  bahwa tombol-tombol berfungsi dengan benar, formulir dapat diisi  dan  disubmit  dengan  sukses,  serta  navigasi antarmuka pengguna berjalan lancar.

## b. Uji Kinerja
Uji  kinerja  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  sejauh mana  website  dapat  menangani  beban  penggunaan yang  tinggi.  Pengujian  ini  melibatkan  pemantauan respons  waktu,  kecepatan  akses,  dan  stabilitas  sistem saat  ada  banyak  pengguna  yang  mengakses  dan menggunakan website secara bersamaan.
Jika dalam tahap pengujian terdapat indikasi bug atau ketidaksesuaian  dengan  harapan,  maka  dilakukan iterasi  dan  debugging  untuk  memperbaiki  masalah tersebut.  Proses  ini  berulang  hingga  diperoleh  hasil pengujian  yang  mendekati  kata  sempurna,  di  mana website  dapat  beroperasi  secara  optimal  dan  sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini menjadi langkah awal untuk meningkatkan  hubungan  guru-siswa  dan  kualitas pendidikan dengan mengidentifikasi masalah kepuasan  siswa  terhadap  guru.  Komunikasi  terbuka antara  guru,  siswa,  dan  pihak  sekolah  diakui  sebagai solusi  utama.  Feedback  siswa  menjadi  sumber informasi berharga untuk perbaikan dalam pengajaran. Pelatihan guru  dan dukungan pihak sekolah diperlukan untuk meningkatkan kualitas pengajaran.
Dalam  merancang  sistem,  data  set  kepuasan  siswa terhadap  guru  terdiri  dari  75  hasil  riset,  dengan  kelas atau label "puas" dan "tidak puas". Pengelompokan ini menjadi  dasar  analisis  sistem  dengan  tingkat  akurasi yang optimal.
Tabel 2. Data Set Penilaian Kepuasan Siswa Terhadap Guru No Nama Siswa A B C D E F G
1 Adhwa Oryza Syahputra
7 5 5 4 6 4 P 2 Java Maulana 4 6 7 4 8 4 P 3 Merri Andani 6 6 5 6 6 4 P 4 Bella Gusmita Sari
3 5 3 2 5 3 TP
5 Syifa Azzahra
3 4 2 2 5 3 TP
6 Muhammad Abdi Pratama 5 5 4 2 5 2 TP 7 Rita Ramadhani Purba 7 6 6 4 9 6 P … … …  … … … … … … 75 Fadilah Sindiyanti 4 6 4 4 6 4 TP
Keterangan tabel :
A = Pengajaran F = Motivasi B = Interaksi G = label C = Bahan Ajar P = Puas D = Tujuan
TP = Tidak Puas
E = Pendekatan
3.1. Analisis Data
Dalam  merancang  sistem  yang  efisien,  dibutuhkan informasi  sesuai  prasyarat  kerangka  kerja.  Evaluasi kerangka kerja masa lalu atau saat ini memungkinkan penentuan tingkat kinerja sistem, persyaratan operasional,  dan  kebutuhan  yang  belum  terpenuhi [13].
Metode  validasi  model  klasifikasi  yang  digunakan adalah  hold  out  dengan  perbandingan  70:30  (data training 21, data testing 9) dan 80:20 (data training 24, data  testing  6).  Penelitian  menunjukkan  bahwa pembagian  dataset  dengan  perbandingan  70:30  dan 80:20  memiliki  kinerja  baik  dalam  memaksimalkan akurasi  model  prediksi  label,  menjadi  acuan  dalam penelitian  ini  dengan  penggunaan  dataset  acak berjumlah  30  seperti  yang  tertera  pada  Tabel  3,  4,  5 dan 6 dibawah.
Tabel 3. Data Set Awal Untuk Perhitungan Manual
No Nama Siswa A B C D E F G
1 Adhwa Oryza Syahputra
7 5 5 4 6 4 P 2 Java Maulana 4 6 7 4 8 4 P 3 Merri Andani 6 6 5 6 6 4
P
4 Bella Gusmita Sari
3 5 3 2 5 3 TP 5 Syifa Azzahra 3 4 2 2 5 3 TP 6 Muhammad Abdi Pratama 5 5 4 2 5 2 TP 7 Rita Ramadhani Purba
7 6 6 4 9 6 P
…
… …  … … … … … … 21 Syahni Nazwa 7 5 6 4 9 6 P Tabel 4. Data Testing Hold Out 70:30 Perjumlah 9 No Nama Siswa A B C D E F G 1 Adhwa
Oryza Syahputra
7 5 5 4 6 4 P 2 Java Maulana 4 6 7 4 8 4 P 3 Merri Andani 6 6 5 6 6 4 P 4 Bella
Gusmita Sari
3 5 3 2 5 3 TP 5
Syifa Azzahra
3 4 2 2 5
3 TP 6
Muhammad Abdi Pratama 5 5 4 2 5 2 TP
7 Rita
7 6 6
4 9 6 P
Ramadhani
Purba 8 Bukhori Rahman Hutagaol
6 6 4 4 6 4 P 9 Lusi Amelia 6 6 5 4 6 5 P Tabel 5. Data Training Hold Out 80:20 Berjumlah 24 No Nama Siswa A B C D E F G 1 Adhwa Oryza Syahputra
7 5 5 4 6 4 P 2 Java Maulana 4 6 7 4 8 4 P 3 Merri Andani 6 6 5 6 6 4 P
4 Bella Gusmita Sari
3 5 3 2 5 3 TP
5 Syifa Azzahra
3 4 2 2 5 3 TP
6 Muhammad Abdi Pratama
5 5 4 2 5 2 TP 7 Rita Ramadhani Purba
7 6 6 4 9 6 P … … …  … … … … … …
24 Nisa Azzahra 7 7 5 5 7 7 P Tabel 6. Data Testing Hold Out 80:20 Berjumlah 6
No Nama Siswa A B C D E F G 1 Adhwa Oryza Syahputra
7 5 5 4 6 4 P 2 Java Maulana 4 6 7 4 8 4 P 3 Merri Andani 6 6 5 6 6 4 P
4 Bella Gusmita Sari 3 5 3 2 5 3 TP
5 Syifa Azzahra 3 4 2 2 5 3 TP
6 Muhammad Abdi Pratama 5 5 4 2 5 2 TP

## 1. Penerapan Metode C5.0
Sebelum  melakukan  proses  perhitungan  maka ditentukan  attribut  yang  digunakan  dalam  klasifikasi pohon  keputusan  C5.0  untuk  menentukan  klasifikasi berdasarkan data yang akan dilatih dan diuji. Penilaian kepuasan  siswa  terhadap  guru  merupakan  nilai  yang akan dihitung disini.
A. Perhitungan Manual
Data  yang  akan  dicoba  untuk  di  hitung  manual berjumlah  30  data  seperti  tabel  dibawah  dimana attribute bernilai numerik bukan kategorik.
Tabel 7. Pengujian 1 Data Set 30
No Nama Siswa A B C D E F G
1 Adhwa Oryza Syahputra 7 5 5 4 6 4 P 2 Java Maulana 4 6 7 4 8 4 P 3
Merri Andani 6 6 5 6 6 4 P 4
Bella Gusmita Sari
3 5 3 2 5 3 TP 5 Syifa Azzahra
3 4 2 2 5 3 TP 6 Muhammad Abdi Pratama
5 5 4 2 5 2 TP 7 Rita
Ramadhani Purba 7 6 6 4 9 6 P … … …  … … … … … …
30 Fatma
6 6 6 4 7 5 P

## Azzahra
Tabel  diatas  merupakan  30  data  penilaian  siswa terhadap  guru  untuk  dilakukan  perhitungan  manual C5.0 selanjutnya.

## B. Normalisasi
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mengubah  nilai  kedalam rentang  yang  sama,  untuk  mengatasi  masalah  skala dalam  data  dan  mengurangi  kesalahan  perhitungan maupun  hasil  akhir  yang  kurang  maksimal.  Rumus dalam proses normalisasi sebagai berikut :
𝑧 = (𝑥 − min(𝑥) / (max(𝑥) − min(𝑥) (5)
Keterangan :
x1 (1) = 7, min (kolom pengajaran) = 3, max (kolom pengajaran) = 8
z1 (1) = = (7 – 3) / (8 – 3) = 4 / 5 = 0,8
x2  (1)  =  4,  min  (kolom  interaksi)  =  3,  max  (kolom interaksi) = 8
z2 (1) =
= (4 – 3) / (8 – 3) = 1 / 4 = 0,2
x1  (2)  =  5,  min  (kolom  interaksi)  =  4,  max  (kolom interaksi) = 8
z1 (2) = = (5 – 4) / (8 – 4) = 1 / 4 = 0,25
x2 (2) = 6, min (kolom pengajaran) = 4, max (kolom pengajaran) = 8
z2 (2) = = (6 – 4) / (8 – 4)
= 2 / 4
= 0,5
Tabel 8. Pengujian 1 Data Set 30 No Nama Siswa A B C D E F G
1 Adhwa Oryza Syahputra 0,8 0,25 0,5 0,5 0,4 0,4 P
2 Java Maulana 0,2 0,50 1 0,5 0,8 0,4 P 3 Merri Andani 0,6 0,50 0,5 1 0,4 0,4 P 4 Bella Gusmita Sari 0 0,25 0 0 0,2 0,2 TP 5 Syifa Azzahra 0 0,00 0 0 0,2 0,2 TP 6 Muhammad Abdi Pratama 0,4 0,25 0,25 0 0,2 0 TP 7 Rita Ramadhani Purba 0,8 0,50 0,75 0,5 1 0,8 P
… … … … … … … … … 30 Fatma Azzahra 0,6 0,50 0,75 0,5 0,6 0,6 P
Tabel  8  diatas  merupakan  tabel  normalisasi  untuk dilakukan perhitungan manual C5.0 selanjutnya.
C. Holdout Validation
Merupakan  strategi  persetujuan  silang  yang  lebih mudah.  Kumpulan  data  dibagi  menjadi  dua  bagian untuk validasi ketidaksepakatan: data untuk pengujian dan  pelatihan.  Seringkali,  70  hingga  80  persen  data digunakan  untuk  pelatihan,  dan  sisanya  digunakan untuk pengujian. Disini kita menggunakan pembagian 70:30  yaitu  70%  data  persiapan  dan  30%  data  tes, dibawahnya data persiapan yang akan kita gunakan.
Tabel 9. Data Latih 70%
No Nama Siswa A B C D E F G
1 Adhwa Oryza Syahputra 0,8 0,25 0,5 0,5 0,4 0,4 P 2 Java Maulana 0,2 0,50 1 0,5 0,8 0,4 P 3 Merri Andani 0,6 0,50 0,5 1 0,4 0,4 P 4 Bella Gusmita Sari 0 0,25 0 0 0,2 0,2 TP 5 Syifa Azzahra 0 0,00 0 0 0,2 0,2 TP 6 Muhammad Abdi Pratama 0,4 0,25 0,25 0 0,2 0 TP 7 Rita Ramadhani Purba 0,8 0,50 0,75 0,5 1 0,8 P … … …  … … … … …  … 21 Syahni Nazwa 0,8 0,50 0,5 0,5 1 0,8 P Tabel 10. Uji 30% No Nama Siswa A B C D E F G 21 Syahni Nazwa 0,8 0,50 0,5 0,5 1 0,8 P 22 Dian Aini Ramadhani 0,6 0,50 0,25 0,5 0,4 0,8 P 23 Ayudiah Pratiwi 0,6 0,50 0,25 0,5 0,2 0,4 TP 24 Nisa Azzahra 0,8 0,75 0,5 0,75 0,6 1 P … … …  … … … … …  … 30 Fatma Azzara 0,6 0,50 0,75 0,5 0,6 0,6 PP
D. Perhitungan nilai rata-rata dan median
Hitung  nilai  rata-rata  dan  median  untuk  attribut numerik,  dilakukan  pemecahan  dengan  mengambil nilai rata-rata dan median. Dengan rumus :
𝑥 = 𝑥1 + 𝑥2 = 𝑥3 … + 𝑥𝑛/𝑛 (6)
Tabel 11. Nilai Rata-Rata dan Median Data Latih
A B
C D E F Rata-rata 0,54 0,40 0,44 0,43 0,50  0,44 Median 0,60 0,50 0,50 0,50 0,40  0,40
E.  Atribut Label
Elemen  yang  terdapat  pada  C5.0  yaitu  Information Gain,  Entropy,  Gain  Ratio,  sedangkan  C4.5  tidak memiliki  Gain  Ratio.  Menghitung  atribut  keputusan yaitu jumlah, puas dan tidak puas.
Tabel 12. Keterangan Penilaian Atribut Label Atribut Jumlah Puas TidakPuas Label 21 15 6
Menghitung  entropy  untuk  mengukur  kecenderungan suatu kelas dari sekumpulan data. Rumus entropy:
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = (−𝑝1) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 𝑝1 + (−𝑝2) ∗ 𝑙𝑜𝑔2 𝑝2 (7)
Keterangan:
entropy  =  ((-15  /  21)  *  log2(15  /  21)  +  (-6  /  21)  * log2(6 / 21)
= 0,863120569
Menghitung atribut numerik pengajaran yaitu jumlah, puas dan tidak puas.
Tabel 13. Keterangan Penilaian Atribut Pengajaran Atribut Jumlah Puas TidakPuas <=0,54 6 2 4 >0,54 15 13 2 <=0,60 16 12 4 >0,60 5 3 2
Entropy  digunakan  untuk  mengukur  kecenderungan suatu kelas dari sekumpulan data.
Rumus entropy:
Entropy (S) = (-p1) * log2 p1 + (-p2) * log2 p2
Keterangan:
entropy =
= ((-2 / 6) * log2(2 / 6) + (-4 / 6) * log2(4 / 6) = 0,918295834
Information  Gain  adalah  nilai  informasi  untuk mengukur  tingkat  keberagaman  (heterogenitas)  dari sekumpulan data.
Rumus information gain:
Ig (t) = (S) - ((Pm / Pn) * (Sm) + (Qm / Pn) * (Si))
Keterangan:
Information gain =
= (0,8631205) - ((6 / 21) * (0,9182958) + (15 / 21) * (0,5665095))
= 0,196100683
Split mengacu pada pemisahan data berdasarkan nilai- nilai atribut tertentu.
Rumus split info:
Split (E) =  -(Pm / Pn) * log2(Pm / Pn)  - (Qm / Pn) * log2(Qm / Pn)
Keterangan:
Split info =
= -(6 / 21) * log2(6 / 21) - (15 / 21) * log2(15 / 21) = 0,863120569
Gain  Ratio  dapat  diartikan  sebagai  ukuran  efektifitas atau  seberapa  informatif  suatu  atribut  dalam melakukan klasifikasi data.
Rumus gain ratio:
Gain (A) = Ig (t) / Split (E)
Keterangan:
Gain Ratio = = 0,196100683 / 0,863120569 = 0,22719964
Setelah  dilakukan  perhitungan  entropy,  information gain  dan  gain  ratio  selanjut  dilakukan  pruning  atau pemangkasan  dimana  node  atau  simpul  yang  akan diambil dengan nilai gain ratio tertinggi.
Tabel 14. Atribut Nilai Gain Ratio Tertinggi Atribut Keterangan Atribut Nilai Gain Ratio Label Rata - rata 0,40 0,577923613 Tujuan Rata - rata 0,43 0,492399749
Disini  kita  mengambil  2  nilai  gain  ratio  tertinggi untuk dilakukan pohon keputusan.
Tabel  15. Confusion matrix node 1 Aktual Prediksi Puas Tidak Puas Puas 7 1 Tidak Puas 1 0 Tabel  16. Atribut nilai gain ratio tertinggi Atribut Rumus Hasil Hasil % Accuracy  TP+TN/Jumlah Data 0,7778 77,78 % Precision TP/(TP+FP) 0,8750 87,50 % Recall TP/(TP+FN) 0,8750 87,50 % Specifity TN/(TN+FP) 0 0 % F1-Score 2 * (Recall * Precision) / (Recall + Precision) 0,8750 87,50 %
Disini  nilai  akurasi  yaitu  78%  jadi  nilai  akurasi  dari hold  out  70:30  didapat  yaitu  78%.    Dibawah  ini contoh  kedua  dari  hold  out  80:30  dalam  klasifikasi pohon keputusan.
Tabel 17. Confusion Matrix Node 1 Aktual Prediksi Puas Tidak Puas Puas 6 1 Tidak Puas 0 0 Tabel 18. Atribut Nilai Gain Ratio Tertinggi Atribut Rumus Hasil Hasil % Accuracy  TP+TN/Jumlah Data 0,8333 83,33 % Precision TP/(TP+FP) 0,8333 83,33 % Recall TP/(TP+FN) 1 100 % Specifity TN/(TN+FP) 0 0 % F1-Score 2 * (Recall * Precision) / (Recall + Precision) 0,9091 90,91 %
Disini  nilai  akurasi  dari  hold  out  data  80:20  yaitu 83,33%  jadi  nilai  akurasi  dari  hold  out  80:20  didapat yaitu 83,33%.
3.2. Rancangan Antar Muka
Berikut  adalah  gambaran  yang  akan  di  bangun  dalam pembuatan  aplikasi  web  yang  sudah  dirancang  dan ditentukan, mockup merupakan gambaran kecil dalam penggunaan  aplikasi  yang  sudah  diterapkan.  Tahap pengujian  ini  merupakan  tahap  yang  direncanakan untuk  melihat  apakah  setiap  kapabilitas  dalam framework  telah  berjalan  sesuai  rencana  yang  dibuat. Tahap  pengujian  dilakukan  dengan  memanfaatkan aplikasi  web  dengan  browser  internet  khususnya Google  Chrome.  Tahap  pengujian  ini  dilakukan dengan  memanfaatkan  localhost  sebagai  server pengujian. Hasil dari pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut :
Disini  user  melakukan  login  agar  bisa  masuk  ke aplikasi sistem klasifikasi pohon keputusan menentukan kepuasan siswa terhadap guru.

## Gambar 3. Aplikasi Web Halaman Login
Gambar  3  Di  atas  adalah  tampilan  aplikasi  dari halaman  login,  klien  harus  masuk  untuk  mengawasi akses aplikasi
Kemudian,  masuk  ke  dashboard  dan  informasi penilaian  siswa  secara  keseluruhan  pada  pendidik yang disimpan di awal muncul.

## Gambar 4. Tampilan Total Data dan Hasil
Dashboard  yang  berisi  data  total  penilaian  guru terhadap  kepuasan  siswa  dan  hasil  perhitungannya akan ditampilkan setelah pengguna login.
Menampilkan total data penilaian siswa terhadap guru yang sudah diinputkan diawal.

## Gambar 5. Data Penilaian Siswa Terhadap Guru
Pada  menu  data  penilaian  guru  siswa,  pengguna memasukkan  data  dan  atribut  yang  akan  digunakan dalam  proses  klasifikasi  pohon  keputusan.  Di  sini, pengguna  memasukkan  penilaian  guru  berdasarkan informasi atribut yang disediakan.
Kemudian memasukkan data penilaian siswa terhadap guru  yang  sudah  diberikan  oleh  MAN  Simalungun kedalam aplikasi.

## Gambar 6. Menyimpan Penilaian Siswa Terhadap Guru
Kemudian  user  melakukan  input  data  yang  sudah didapatkan dari hasil riset di MAN Simalungun.
Menampilkan  hasil  klasifikasi  pohon  keputusan dengan algoritma C5.0.
Gambar 7. Menampilkan Grafik Hasil Klasifkasi Pohon Keputisan C5.0
Gambar  diatas  merupakan  tampilan  grafik  hasil klasifikasi pohon keputusan dengan algoritma C5.0.
Menampilkan performance vector dari algoritma C5.0 dalam klasifikasi pohon keputusan.

## Gambar 8. Menampilkan Grafik Performance Vector
Gambar  diatas  merupakan  tampilan  hasil  akurasi, recall,  precision  dan  f1-score  dimana  penilaian  diatas merupakan keakuratan dan ketepatan dalam klasifikasi data  dimana  data  hold  out  70:30  pada  perhitungan diatas.

## 4.   Kesimpulan
Penelitian ini menggunakan algoritma pohon keputusan C5.0 untuk mengevaluasi tingkat kepuasan siswa  terhadap  guru  di  MAN  Simalungun.  Dengan pembagian data uji sebesar 30% (9 data) dan data latih sebesar  70%  (21  data)  pada  percobaan  pertama,  serta pembagian data uji sebesar 20% (6 data) dan data latih sebesar  80%  (24  data)  pada  percobaan  kedua, algoritma  C5.0  memberikan  hasil  klasifikasi  yang signifikan. Pada percobaan pertama, akurasi mencapai 77,78%,  dengan  precision  87,50%,  recall  87,50%, specifity  0%,  dan  f1-score  87,50%.  Percobaan  kedua menunjukkan  peningkatan  performa,  dengan  akurasi sebesar  83,33%,  precision  83,33%,  recall  100%, specifity 0%, dan f1-score 90,90%.
Hasil  ini  menyoroti  pengaruh  pembagian  data  latih dan  uji  terhadap  performa  model,  dan  menunjukkan bahwa rasio pembagian 70:30 dan 80:20 memberikan hasil  yang  memuaskan.  Dengan  menggunakan  atribut dan  label  pada  data  latih  yang  telah  dikategorikan sebagai  puas  dan  tidak  puas,  algoritma  C5.0 memberikan  wawasan  mendalam  mengenai  kepuasan siswa  terhadap  guru  melalui  model  pohon  keputusan. Pemahaman ini dapat menjadi dasar bagi pengambilan
keputusan di lingkungan pendidikan untuk meningkatkan  kualitas  pengajaran  dan  kepuasan siswa.

## Daftar Rujukan
[1]  Dewan  Perwakilan  Rakyat  Indonesia, Undang-Undang  (UU) tentang guru  dan dosen .  Dewan  Perwakilan Rakyat  Indonesia, 2005.
[2]  C. H. Sancoko and R. Sugiarti, “Kinerja Guru Dan Faktor Yang Mempengaruhinya,” J. Pendidik. Rokania , vol. 7, no. 1, pp. 1– 14, 2022.
[3]  M.  Muspawi,  “Strategi  Peningkatan  Kinerja  Guru,” J.  Ilm. Univ.  Batanghari  Jambi ,  vol.  21,  no.  1,  p.  101,  2021,  doi: 10.33087/jiubj.v21i1.1265.
[4]  A.  Dina,  D.  Yohanda,  J.  Fitri,  and  ...,  “Teori  Kinerja  Guru Dalam Meningkatkan Mutu Pendidikan,” J. Edukasi Nonform. , vol. 1, no. 1, pp. 149–158, 2022.
[5]  I.  Asakir  and  F.  Mahmudah,  “Kreativitas  dan  Inisiatif  Guru dalam  Pengembanggan  Mutu  Pembelajaran  Online,” J.  Stud. Guru  dan  Pembelajaran ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  31–40,  2022,  doi: 10.30605/jsgp.5.1.2022.1541.
[6]  A.  Ulfa,  D.  Winarso  MKom,  and  E.  Arribe  MMSi,  “SISTEM REKOMENDASI  JURUSAN  KULIAH  BAGI  CALON MAHASISWA  BARU  MENGGUNAKAN  ALGORITMA C4.5  (Studi  Kasus :  Universitas  Muhammadiyah  Riau),” Fasilkom , vol. 10, no. 1, pp. 61–65, 2020.
[7]  N. K. W. Oktaviani and M. Putra, “Motivasi dan Disiplin Kerja Terhadap  Kinerja  Guru di  Sekolah Dasar,” J.  Imiah  Pendidik. dan  Pembelajaran ,  vol.  5,  no.  2,  p.  294,  2021,  doi: 10.23887/jipp.v5i2.35146.
[8]  R.  N.  Amalda,  N.  Millah,  and  I.  Fitria,  “Implementasi Algoritma  C5.0  Dalam  Menganalisa  Kelayakan  Penerima Keringanan Ukt Mahasiswa Itk,” Teorema Teor. dan Ris. Mat. , vol. 7, no. 1, p. 101, 2022, doi: 10.25157/teorema.v7i1.6692.
[9]  M.  S.  Sungkar  and  M.  T.  Qurohman,  “Penerapan  Algoritma C5.0  Untuk  Prediksi Kelulusan  Pembelajaran Mahasiswa  Pada Matakuliah  Arsitektur  Sistem  Komputer,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 1166, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3116.
[10] R.  Pratiwi,  M.  N.  Hayati,  and  S.  Prangga,  “Perbandingan Klasifikasi  Algoritma  C5.0  Dengan  Classification  and Regression  Tree  (Studi  Kasus :  Data  Sosial  Kepala  Keluarga Masyarakat  Desa  Teluk  Baru  Kecamatan  Muara  Ancalong Tahun  2019),” BAREKENG  J.  Ilmu  Mat.  dan  Terap. ,  vol.  14,
no. 2, pp. 273–284, 2020, doi: 10.30598/barekengvol14iss2pp273-284.
[11] A.  Apriyadi,  M.  R.  Lubis,  and  B.  E.  Damanik,  “Penerapan Algoritma  C5.0  Dalam  Menentukan  Tingkat  Pemahaman Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Daring,” Komputa    J.  Ilm. Komput.  dan  Inform. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  11–20,  2022,  doi: 10.34010/komputa.v11i1.7386.
[12] N.  T.  Rahman,  “Analisa  Algoritma  Decision  Tree  Dan  Naïve Bayes Pada Pasien Penyakit Liver,” J. Fasilkom , vol. 10, no. 2, pp. 144–151, 2020, doi: 10.37859/jf.v10i2.2087.
[13] S. Suraji, A. C. Fauzan, and H. Harliana, “Penerapan Algoritma Decision  Tree  C5.0  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Kematian Pasien Penyakit Gagal Jantung,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS ,  vol.  4,  no.  02,  pp.  216–222,  2022,  doi: 10.46772/intech.v4i02.682.