## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1156−1166 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5635

## Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Sistem Prediksi Kelulusan Santri Tahfidz Qur’an
Putri Aprilia Siregar * , Raissa Amanda Putri
Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Deli Serdang Jl. Lapangan Golf, Desa Durian Jangak, Kec. Pancur Batu Kab. Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1* putriapriliasiregar10@gmail.com, 2 raissa.ap@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: putriapriliasiregar10@gmail.com Submitted: 19/07/2024; Accepted: 26/07/2024; Published: 27/07/2024
Abstrak –Pesantren  Tahfidz  Ulumul  Qur’an  Medan  adalah lembaga  pendidikan  keagamaan  islam  yang  fokus  kepada pendidikan  penghafal  Al-Qur’an.  Namun,  tidak  semua  santri  dapat  lulus  tepat  waktu  sesuai  masa  belajar  yang  ditempuh sehingga mengakibatkan penumpukkan santri yang lulus tidak tepat waktu. Penentuan kelulusan santri berdasarkan beberapa kriteria  yang  harus dilalui oleh  santri  selama  menempuh  pendidikan  di Pesantren  Tahfizd  Ulumul Qur’an.  Oleh  karena  itu, Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode dalam pembelajaran mesin yang digunakan untuk membangun pohon keputusan berdasarkan data santri sebanyak 160. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi berbagai faktor yang mempengaruhi kelulusan  santri,  seperti  Makhorijul  Huruf,  Hafalan,  Kedisiplinan,  dan  Lafadz  yang  relevan.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  algoritma  C4.5  mampu  memberikan  prediksi  yang  akurat  mengenai  kelulusan  santri  Tahfidz  Qur’an dengan  tingkat  akurasi  sebanyak  98.21%.  Dimana  berdasarkan  hasil  pengelolahan  data  santri didapati  107  data  santri  yang lulus tepat waktu dan 53 tidak lulus tepat waktu.
Kata Kunci: Prediksi; Santri Tahfidz Qur’an; Algoritma C4.5; Pohon Keputusan
Abstract −Tahfidz Ulumul Qur'an Islamic Boarding School Medan is an Islamic religious educational institution that focuses on educating memorizers of the Al-Qur'an. However, not all students can graduate on time according to the study period taken, resulting in a buildup of students who graduate not on time. The determination of student graduation is based on several criteria that students must pass while studying at the Tahfizd Ulumul Qur'an Islamic Boarding School. Therefore, the C4.5 algorithm is a machine learning method used to build a decision tree based on 160 students' data. The data used in this research includes various factors that influence students' graduation, such as Makhorijul Letters, Memorizing, Discipline, and Relevant lafadz. The results of this research show that the C4.5 algorithm is able to provide accurate predictions regarding the graduation of Tahfidz Qur'an students with an accuracy rate of 98.21%. Where, based on the results of processing student data, it was found that 107 data of students graduated on time and 53 did not graduate on time.
Keywords : Prediction; Tahfidz Qur'an Students; C4.5 Algorithm; Decision Tree

## 1. PENDAHULUAN
Al-Qur'an adalah mukjizat terbesar dan teragung yang diberikan kepada manusia mulia, Baginda Rasulullah SAW. Di  dalamnya  terdapat  petunjuk  dan  keagungan  yang  luar  biasa,  sehingga  tak  ada  seorang  pun  yang  mampu menandinginya sebagai pedoman meraih kemenangan dalam hidup. Sebaliknya, bagi mereka yang meremehkan atau  tidak  beriman  kepadanya,  akan  mendapatkan  kerugian  di  dunia  dan  akhirat.  Selain  itu,  Al-Qur'an  juga merupakan  kitab  suci  umat  Islam  yang  berfungsi  sebagai  petunjuk  dan  pedoman  hidup  bagi  orang-orang  yang bertakwa.  Proses  tahfidz  Al-Qur'an  pertama  kali  terjadi  ketika  wahyu  pertama  turun  kepada  Nabi  Muhammad SAW di Gua Hira, kemudian Rasulullah SAW membacakan wahyu tersebut dari hafalannya kepada istrinya, Siti Khadijah. Maka, kebiasaan menghafal Al-Qur'an telah ada sejak Al-Qur'an diturunkan kepada Rasulullah SAW dan kemudian dihafal oleh para sahabat [1][2]. Tahfidz  Al-Qur’an adalah  metode  mempelajari  Al-Qur’an dengan cara  menghafalnya,  sedangkan    tahsin    Al-Qur’an  bertujuan  untuk  memperbaiki  bacaan  Al-Qur’an  [3].  Proses untuk  hafal  Al-Qur'an  dianggap  sebagai  tantangan  yang  kompleks,  meskipun  ayat-ayatnya    mudah    dihafal, mempertahankan  hafalan  tersebut  terasa  sulit  dalam  praktiknya [4]. Pesantren di berbagai daerah telah banyak mengembangkan  lembaga  pendidikan  sesuai  perkembangan  zaman  namun  tidak  tercabut  dengan  akar  sosial masyarakat dan tradisi keilmuannya [5].
Pesantren  Tahfidz  Ulumul  Qur’an  adalah  lembaga  pendidikan  keagamaan  islam  yang  fokus  kepada pendidikan  penghafal  al-Qur’an.  Penentuan  kelulusan  santri  didasarkan  kepada  seberapa  baik  hafalan  yang dimiliki  oleh  santri  selama  menempuh  pembelajaran  di  Pesantren  Tahfidz  Ulumul  Qur’an  Medan.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  kelulusan  santri,  seperti  Makhorijul  Huruf, Hafalan, Kedisiplinan, dan Lafadz yang relevan. Oleh karena itu, yang menjadi dasar bagi penulis untuk melakukan penelitian  berjudul  "Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Sistem  Prediksi  Kelulusan  Santri  Tahfidz  Qur'an Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus  Pesantren  Ulumul  Qur’an)"  Penelitian  ini  diharapkan  dapat memudahkan  dalam  memperoleh  informasi  untuk  memprediksi  kelulusan  santri  tepat  waktu.  Penelitian  ini menggunakan  beberapa  kriteria  seperti  Makharijul  Huruf,  Hafalan,  Kedisiplinan,  dan  Lafadz  sebagai  faktor penilaian, sehingga dengan sistem ini dapat membantu pihak pesantren dalam proses penilaian dan menghasilkan nilai yang tepat dan akurat. Peneliti menggunakan  data santri Tahfidz Ulumul Qur’an pada semester ganjil tahun 2023 sebanyak  160 data.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1156−1166 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5635
Prediksi didefinisikan sebagai serangkaian kegiatan untuk memperkirakan sesuatu melalui urutan proses tertentu, baik terkait dengan objek maupun peristiwa yang mungkin terjadi pada masa kini dan masa mendatang, berdasarkan informasi valid yang telah diperoleh di masa lalu [6]. Prediksi ini dilakukan dengan tujuan agar apa yang akan dilakukan di masa kini dan mendatang tidak mengalami kesalahan, atau jika terjadi kesalahan, dapat diminimalisir dan diantisipasi sebelumnya [7][8]. Prediksi seringkali tidak akan persis sama dengan realitas yang terjadi,  namun  dengan  menjalankan  proses  prediksi  yang  akurat,  diharapkan  dapat  memberikan  jawaban  yang mendekati kenyataan [9].
Data  mining  dalam  istilah  sederhana  adalah  penemuan  pola  yang  berguna  dalam  pengolahan  data, data mining juga disebut sebagai ilmu pengetahuan, machine learning, dan analis prediksi [10]. Data mining adalah proses pencarian pola atau informasi menarik pada data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu [11].    Data  mining  merupakan    proses    ataupun    kegiatan    untuk    mengumpulkan  data  yang  berukuran  besar kemudian mengekstraksi data tersebut menjadi informasi –informasi yang nantinya  dapat  digunakan [12]. Data mining dapat digunakan dalam penggunaan matematika, statistik,  AI, machine learning dalam mengidentifikasi suatu  informasi  data    yang    besar    sehingga    mendapatkan    suatu  pengetahuan    baru  [13].  Sebuah  solusi  yang disebut  RapidMiner  untuk  menganalisis  data  mining,  text  mining,  dan  analisis  prediktif.  Sistem  aplikasi  ini menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediktif  untuk  memberikan informasi kepada pengguna sehingga dapat mengambil keputusan terbaik [14].
Decision  Tree  adalah  salah  satu  metode  dalam  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Metode  ini menghasilkan  pengetahuan  yang  diperoleh  dari  pengolahan  database.  [15].  Database  akan  diekstraksi  untuk menghasilkan informasi atau pengetahuan yang bermanfaat. Tahapan yang dilakukan dalam KDD mencakup data mining. Data mining adalah suatu algoritma yang digunakan untuk menggali informasi berharga yang tersembunyi dalam koleksi data (database)  yang sangat besar, sehingga  pola-pola menarik  yang  sebelumnya tidak diketahui dapat ditemukan. Salah satu algoritma yang digunakan dalam data mining adalah algoritma C4.5, yang berfungsi untuk  membentuk  pohon  keputusan  dan  aturan-aturan  (rules)  [16].  Algoritma  C4.5  memetakan  nilai  atribut menjadi kelas yang dapat diimplementasikan untuk klasifikasi baru [17]. Algoritma ini mempunyai input berupa training  samples dan samples. Training  samples adalah berupa data contoh  yang digunakan untuk  membangun sebuah  tree  yang  telah  diuji  kebenarannya  [18].  Sedangkan  samples  merupakan  field-  field  data  yang  nantinya akan digunakan sebagai parameter dalam melakukan klasifikasi data [19].
Algoritma C4.5 memiliki ide dasar yaitu pembentukan pohon keputusan (Decision Tree). Dimana Pohon keputusan termasuk metode klasifikasi dan prediksi yang terkenal karena sangat mudah dipahami dengan bahasa alami  sehingga  dapat  diinterpresentasikan  dengan  cepat.  Pembuatan  pohon  keputusan  berdasarkan  pemilihan atribut yang memiliki prioritas tertinggi atau dapat disebut memiliki gain tertinggi berdasarkan nilai entropy atribut tersebut sebagai sumbu atribut klasifikasi [15]. C4.5 merupakan pembaharuan dari algortima sebelumnya  yaitu algoritma Iterative Dichotomiser3 (ID3) yang ditemukan oleh Ross Quinlan. Selanjutnya Quinlan mepresentasikan metode  C4.5,  dimana  untuk  pemilihan  split  atribut  pada  ID3  menggunakan  Information  Gain  maka  C4.5 menggunakan  Gain  Ratio  (GR).  Proses  seleksi  atribut  terbaik  ialah  atribut  yang  memungkinkan  mendapatkan ukuran pohon keputusan terkecil. Atau atribut yang dapat memisahkan objek berdasarkan kelas. Secara heuristik, atribut yang diseleksi adalah atribut yang menghasilkan node termurni (cleanest) [18]. Pengukuran kinerja yang dilakukan  menggunakan  sekelompok  data  uji  untuk  mengetahui  prosentase  precision,  recall  dan  accuracy, menunjukkan bahwa algoritma C4.5 memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dari pada algoritma lain. [20]
RapidMiner  adalah  perangkat  lunak  sumber  terbuka.  RapidMiner  adalah  solusi  untuk  menganalisis  data mining,  text  mining,  dan  analisis  prediktif.  RapidMiner  menggunakan  berbagai  teknik  deskriptif  dan  prediktif untuk memberikan wawasan kepada pengguna sehingga mereka dapat membuat keputusan terbaik. RapidMiner memiliki  sekitar  500  operator  penambangan  data,  termasuk  operator  input,  output,  pemrosesan  data,  dan visualisasi.  RapidMiner  ditulis  dalam  Java,  sehingga  dapat  berfungsi  di  semua  sistem  operasi.  [21]  Digunakan dalam aplikasi perusahaan dan komersial, serta penelitian, pelatihan, pendidikan, pembuatan prototipe cepat, dan pengembangan aplikasi, ini mendukung semua langkah pembelajaran mesin, termasuk persiapan data, visualisasi hasil, validasi, dan pengoptimalan [22].
Penelitian yang dilakukan oleh [17] yang membahas tentang Data Mining Prediksi Minat Calon Mahasiswa Memilih Perguruan Tinggi Menggunakan Algoritma C4.5 dikarenakan banyaknya perguruan tinggi swasta yang ada, maka persaingan antar perguruan tinggi untuk menarik minat calon mahasiswa baru sangatlah ketat. Maka untuk dapat bersaing dengan perguruan tinggi tersebut, pihak kampus perlu melakukan prediksi terhadap minat calon  mahasiswa  baru  dengan  mengetahui  faktor  apa  yang  menjadi  pendorong  calon  mahasiswa  baru  memilih perguruan  tinggi.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi  minat  calon  mahasiswa  dalam  memilih perguruan tinggi. Dalam penelitian ini, data yang diolah adalah hasil survei yang dilakukan pada calon mahasiswa baru pada Program Studi D3-Manajemen Informatika. Terdapat 25 data sampel sebagai training dataset dengan 5 data  penilaian.  Data  tersebut  akan  diolah  menggunakan  proses  Data  Mining  dengan  Metode  Klasifikasi. Selanjutnyadengan algoritma C4.5 pada metode Klasifikasidiperoleh iterasi sampai kepada node 4 dengan 3 data penilaian yang menjadi faktor dalam penentuan minat calon mahasiswa terhadap program studi.Selanjutnya hasil pengolahan  datamenggunakan  metode  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5  tersebut,  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan Software Rapid Miner, dimana diperoleh tingkat akurasi 100% dengan 120 testing dataset. Hasil akhir penggunaan Data Mining dengan algoritma C4.5 ini telah mampu melakukan prediksi terhadap minat calon

## Journal of Information System Research (JOSH)
mahasiswa baru berdasarkan faktor penilaian dalam memilih perguruan tinggi. Kemudian terdapat penilitian yang dilakukan oleh [23] yang membahas tentang Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Mengukur Kepuasan Pengunjung Terhadap Fasilitas di Taman  Margasatwa Jakarta.  Banyak  hal  yang  harus diperhatikan dalam  mengembangkan suatu objek  wisata  yaitu dengan  memberikan sesuatu  yang  sesuai dengan  yang dibutuhkan dan kenginan calon pengunjung. Berdasarkan fenomena tersebut peneliti menemukan bahwa jumlah pengunjung yang terus meningkat masih ada masalah yang dihadapi diTaman Margasatwa yaitu dari segi fasilitas wisata, Penelitian ini bertujuan untuk  memberi  rekomendasi  kepuasan  pengunjung  taman  taman  margasatwa  dengan  menggunakan  teknik datamining penerapan datamining C4.5. Sumber data diperoleh dari penyebaran kuesioner kepada pengnjung yang pernah berkunjung ke taman margasatwa kepada 35 orang. Atribut yang digunakan sebagai parameter penilaian kepuasan pengunjung antara lain: Paling Diminati,Fasilitas Semuah,Tempat parkir , Keamanan, dan Kebersihan. Hasil  pengolahan  metode  C4.5  dengan  menggunakan  Pohon  keputusan  adalah  model  prediksi  menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki. Berdasarkan penelitian diatas tersebut maka penelitian ini dibuat dengan perbedaan  yaitu  memiliki  data  sebanyak  160  data  santri  kemudian  memberikan  landasan  yang  kuat  dalam membuat klasifikasi dalam menentukan prediksi kelulusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode kualitatif yang merupakan metode fokus pada pengamatan yang mendalam sehingga menghasilkan suatu kejadian yang lebih komprehensif. Jenis metode penelitian deskriptif kualitatif ini memanfaatkan  data  kualitatif  dan  dijabarkan  secara  deskripsi.  Metode  deskriptif  merupakan  pendekatan  studi objektif  yang  bertujuan  untuk  memberikan  gambaran  jelas  mengenai  suatu  keadaan  dengan  mengumpulkan informasi dan menganalisis data.  Berikut kerangka penelitian Gambar 1:
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berikut ini adalah penjelasan dari kerangka penilitian diatas:
1. Analisis Masalah. Tahap masalah merupakan tahap awal penilitian. Peniliti menemukan masalah berdasarkan permasalahan yang ditemukan pada data santri tahfidz Qur’an.
2. Menetapkan Metode. Untuk menemukan prediksi yang akurat maka peniliti menetapkan metode menggunakan algoritma C4.5
3. Mengumpulkan Data. Peniliti melakukan mengumpulkan data santri secara langsung (observasi).
4. Processing Data. Proses pengumpulan data mentah dan mentranformasi data tersebut menjadi informasi yang lebih akurat dan bermakna.
5. Mengelola data dengan Algoritma C4.5. Pengolahan data santri menggunakan rumus algoritma C4.5
6. Menguji Data. Peniliti menggunakan aplikasi RapidMiner yang mendukung algoritma C4.5 dan menghasilkan pohon keputusan.
7. Hasil.  Tahapan  ini  adalah  tahapan  terakhir  yaitu  dengan  adanya  hasil  output  Lulus  Tepat  Waktu  dan  Lulus Tidak Tepat Waktu.
Analisis masalah Menetapkan metode Mengumpulkan data Mengelola data dengan algoritma C4.5 Menguji data Hasil Processing data

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1156−1166 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5635

## 2.2 Rencana Penelitian
Penelitian ini  menggunakan  metode Algoritma C4.5 untuk  melihat lulus dan tidak lulus dalam  Sistem Prediksi Tahfidz Ulumul Qur’an. Peneliti menggunakan  data santri  Tahfidz Ulumul Qur’an tahun 2023 sebanyak  160 data.  Data ini diproses dari pesantren tahfidz  ulumul qur’an kota medan.  Dimana atribut yang digunakan yaitu atribut makhorijul huruf, kesisiplinan, hapalan, dan tahfidz.  Adapun tahapan yang dilakukan penelitian ini seperti gambar 2 sebagai berikut:
Gambar 2. Tahapan Prediksi Algoritma C4.5
Pada  tahap  persiapan  awal,  atribut  yang  akan  digunakan  ditentukan  terlebih  dahulu,  kemudian  atribut- atribut  tersebut  diuji  dengan  mencari  nilai  Gain  tertinggi  berdasarkan  perhitungan  entropy  dari  masing-masing atribut. Jika ditemukan gain tertinggi, maka nilai tersebut akan menjadi root awal. Selanjutnya, cabang ditentukan dengan cara yang sama, yaitu dengan melihat gain tertinggi dari setiap hasil partisi. Adapun rumus algoritma C4.5 sebagai berikut : Rumus Entropy :
E(S) = − ∑ pi log 2 n i=1 (pi)
(1)
Ket ∶ pi =  probabilitas dari setiap nilai unik pada variabel target.
Rumus Gain :
Gain (S,  A) = E(S) − ∑ v∈Values(A) ( |Sv| |S| x E(Sv))
(2)
Ket: Sv = subset dari S untuk mana atribut A memiliki nilai v

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Processing Data
Berdasarkan data  santri di pesantren tahfidz  ulumul Qur’an  yang telah  melalui proses pembersihan, dilakukan transformasi data. Atribut yang dapat ditransformasikan  meliputi Makhorijul Huruf, Hafalan, Kedisiplinan, dan Lafadz. Data yang diinput digunakan untuk merancang model Decision Tree. Transformasi ini dilakukan dengan mengklasifikasikan masing-masing atribut yang telah ditentukan. Berikut adalah tabel 1 klasifikasi untuk atribut- atribut tersebut:
Tabel 1. Klasifikasi Data Pada Atribut No Atribut Class 1. Makhorijul Huruf 50 - 70 (Kurang Lancar) 71 - 100 (Lancar) 2. Hafalan 50 - 74 (Cukup Sedikit) 75 - 100 (Banyak) 3. Kedisiplinan 45 - 70 (Kurang Disiplin) 71 - 100 (Disiplin)

## Journal of Information System Research (JOSH)
No Atribut Class 4. Lafadz 50 - 65 (Cukup Mampu) 66 - 100 (Mampu)
Pada  tabel  1  telah  dijelaskan  bahwa  4  atribut  yang  biasa  digunakan  untuk  menginput  data,  mempunyai klasifikasi  masing-masing  agar  mempermudah  proses  data  mining.  Ke  4  atribut  tersebut  akan  dianalisa menggunakan algoritma C4.5.
Tabel 2. Atribut Target No Atribut Target Keterangan 1. Hasil 45 - 79 (Tidak Tepat Waktu) 80 - 100 (Tepat Waktu)
Dari tabel 2 telah dijelaskan bahwasanya mempunyai 2 target yang peneliti inginkan adalah Tidak Tepat Waktu dan Tepat Waktu. Analisis yang ditetapkan dengan 2 target data terlihat pada tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Sampel Data No Makhorijul Huruf Hapalan Kedisiplinan Lafadz Hasil 1 Kurang Lancar Banyak Disiplin Mampu  Tidak Tepat Waktu 2 Kurang Lancar Cukup Sedikit  Kurang Disiplin  Mampu  Tidak Tepat Waktu 3 Kurang Lancar Cukup Sedikit  Kurang Disiplin  Mampu  Tidak Tepat Waktu 4 Lancar Banyak Disiplin Mampu Tepat Waktu 5 Lancar Banyak Disiplin Mampu Tepat Waktu …. ….. …. …. …. …. …. 158 ….. Kurang Lancar …. Cukup Sedikit …. Kurang Disiplin …. Mampu …. Tidak Tepat Waktu 159            Lancar Banyak Disiplin Mampu Tepat Waktu 160 Lancar Banyak Disiplin Mampu Tepat Waktu

## 3.2 Mengelola Data Dengan Algortima C4.5
Proses yang dilalui pada penelitian ini yaitu mencari nilai entropy total atau keseluruhan terlebih dahulu, kemudian mencari nilai entropy setiap atribut. Setelah nilai entropy telah didapatkan maka tahap berikutnya yaitu mencari nilai  gain  setiap  atribut,  tahap  ini  terus  dilakukan  berulang  kali  sampai  semua  atribut  dilakukan  atau  dengan membentuk beberapa node pohon keputusan.
Perhitungan Entropy dan Gain Menghitung Entropy Total : (−107/160) ∗ log2(107/160)   + (−53/160) ∗   log2(53/160) = 0,91619 Menghitung Entropy Makhorijul Huruf Entropy Lancar : (−104/110) ∗ log2(104/110)   + (−6/110) ∗   log2(6/110) = 0,30540 Entropy Tidak Lancar : (−3/50) ∗ log2(3/50)   + (−47/50) ∗   log2(47/50) = 0,32744 Menghitung Entopy Hapalan Entopy Banyak : (−106/114) ∗ log2(106/114)   + (−8/114) ∗   log2(8/114) = 0,36657 Entropy Cukup Sedikit : (−1/46) ∗ log2(1/46)   + (−45/46) ∗   log2(45/46) = 0,15109 Menghitung Entropy Kedisiplinan Entropy Disiplin : (−105/116) ∗ log2(105/116)   + (−11/116) ∗   log2(11/160) = 0,45238 Entropy Kurang Disiplin : (−2/44) ∗ log2(2/44)   + (−42/44) ∗   log2(42/44) = 0,26676 Menghitung Entropy Lafazd Entropy Mampu : (−106/138) ∗ log2(106/138)   + (−32/138) ∗   log2(32/138) = 0,78128 Entropy Cukup Mampu : (−1/22) ∗ log2(1/22)   + (−21/22) ∗   log2(21/22) = 0,26676 Menghitung Gain Makhorijul Huruf : (0,91619) − (110/160) ∗ 0,30540) − (50/160) ∗ 0,32744) = 0,60390 Menghitung Gain Hapalan : (0,91619) − (114/160) ∗ 0,36657) − (46/160) ∗ 0,15109) = 0,61157 Menghitung Gain Kedisiplinan :

## Journal of Information System Research (JOSH)
(0,91619) − (116/160) ∗ 0,45238) − (44/160) ∗ 0,26676) = 0,51486 Menghitung Gain Lafadz : (0,91619) − (138/160) ∗ 0,78128) − (22/160) ∗ 0,26676) = 0,20566
Tabel 4. Perhitungan Node 1 Node Keterangan Total Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu Entropy Gain i Total 160 107 53 0,916198397 Makhorijul Huruf 0,603909 Lancar 110 104 6 0,305400571 Kurang Lancar 50 3 47 0,327444919 Hapalan 0,611571 Banyak 114 106 8 0,366578013 Cukup Sedikit 46 1 45 0,151096971 Kedisiplinan 0,514861 Disiplin 116 105 11 0,452381623 Kurang Disiplin 44 2 42 0,266764988 Lafadz 0,205663 Mampu 138 106 32 0,781281209 Cukup Mampu 22 1 21 0,266764988
Berdasarkan perhitungan pada tabel 4 dapat diketahui bahwa atribut dengan Gain tertinggi adalah Hafalan dengan  nilai  0.611571,  sehingga  atribut  Hafalan  dapat  menjadi  Node  Akar.  Pada  atribut  yang  dijadikan  akar terdapat 2 nilai yaitu “Banyak” dan “Sedikit”. Dari Nilai atribut tersebut, niai “Lancar” mempunyai hasil “Tepat Waktu”, Sedangkan “Kurang Lancar” Mempunyai hasil “Tidak Tepat Waktu”. Jadi dapat disimpulkan bahwa nilai information gain tertinggi untuk dijadikan sebagai akar pohon keputusan.
Tabel 5. Perhitungan Node 1.2
Node Keterangan Tota l Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu Entropy Gain i.i i Total 114 106 8 0,3665780 13 Makhorijul Huruf 0,2179018 25 Lancar 104 103 1 0,0782324 65 Kurang Lancar 10 3 7 0,8812908 99 Kedisiplinan 0,1404535 1 Disiplin 107 104 3 0,1844518 63 Kurang Disiplin 7 2 5 0,8631205 69 Lafadz 0,2044473 32 Mampu 107 105 2 0,1340297 96 Cukup Mampu 7 1 6 0,5916727 79
Pada  perhitungan  tabel  5  dapat  diketahui  bahwa  atribut  dengan  Gain  tertinggi  selanjutnya  adalah Makhorijul Huruf dengan nilai 0.217901825, sehingga atribut Makhorijul Huruf dapat menjadi Node berikutnya. Maka  Node  akar  selanjutnya  adalah  atribut  Kedisiplinan    yang  dilanjutkan  dengan  Node  akar  terakhir  adalah Lafadz.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1156−1166 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5635
Tabel 6. Perhitungan Node 1.3
Node Keterangan Tot al Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu Entropy Gain i.iii Total 50 3 47 0,3274449 19 Makhorij ul Huruf (Kurang Lancar) Kedisiplin an 0,1175582 47 Disiplin 14 3 11 0,7495952 57 Kurang Disiplin 36 0 36 0 Lafadz 0,0373769 08 Mampu 33 3 30 0,4394969 87 Cukup Mampu 17 0 17 0
Tabel  6  di  atas  menunjukkan  analisis  pengukuran  entropi  dan  gain.  Data  total  terdiri dari  50  sampel,  di mana  3  tepat  waktu  dan  47  tidak  tepat  waktu.  Tabel  ini  dibagi  berdasarkan  dua  atribut:  "Kedisiplinan"  dan "Lafadz." Pada atribut "Kedisiplinan," ada 14 sampel yang disiplin (3 tepat waktu, 11 tidak tepat waktu) dengan entropi  0,7459  serta  36  sampel  yang  kurang  disiplin  (semuanya  tidak  tepat  waktu)  dengan  entropi  0.  Dan didapatkan hasil Gain 0,1176. Pada atribut "Lafazd," ada 33 sampel yang mampu (3 tepat waktu,  30 tidak tepat waktu) dengan entropi 0,4394 serta 17 sampel yang cukup mampu (semuanya tidak tepat waktu) dengan entropi 0,  kemudian  didapatkan  nilai  Gainnya  0,0374.  Data  ini  digunakan  untuk  menentukan  atribut  mana  yang  lebih berpengaruh dalam ketepatan waktu, dan didapatkan atribut "Kedisiplinan" memiliki gain tertinggi.
Tabel 7. Perhitungan Node 1.4 Node Keterangan Tota l Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu Entropy Gain i.iv Total 116 105 11 0,4523816 23 Kedisiplina n (Disiplin) Lafad z 0,1275286 4 Mampu 111 104 7 0,339486 Kurang Mampu 0 0 0 0
Lanjutan  tabel  7  di  atas  menunjukkan  analisis  entropi  dan  gain  untuk  atribut  "Lafadz"  dalam  konteks "Kedisiplinan  (Disiplin)"  pada  total  116  sampel.  Dari  116 sampel  tersebut,  105  tepat  waktu  dan  11  tidak  tepat waktu,  menghasilkan  entropi  sebesar  0,4523.  Atribut  "Lafadz"  dibagi  menjadi  dua  kategori:  "Mampu"  dan "Kurang Mampu." Sebanyak 111 sampel dikategorikan sebagai "Mampu" (104 tepat waktu, 7 tidak tepat waktu) dengan entropi 0,3395. Tidak ada sampel yang termasuk dalam kategori "Kurang Mampu." Gain yang dihasilkan dari pemisahan ini adalah 0,1275, menunjukkan bahwa atribut "Lafadz" cukup berpengaruh dalam ketepatan waktu pada kelompok yang disiplin.
Setelah  seluruh  atibut  sudah  ditemukan  nilai  Entropy  dan  Gain,  lalu  kita  menghitung  Entropy  dan  Gain Atribut Hafalan “Cukup Sedikit”. Berikut tabel 7 :
Tabel 8. Perhitungan Node 1.2 Lanjutan
Node Keterangan Tot al Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu Entropy Gain i.ii Total 46 1 45 0,1510969 71 Hapal an (Cuku p Sediki t) Makhorijul Huruf 0,0663114 37 Lancar 6 1 5 0,6500224 22 Kurang Lancar 40 0 40 0

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1156−1166 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5635
Node Keterangan Tot al Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu Entropy Gain Kedisiplinan 0,0526333 83 Disiplin 9 1 8 0,5032583 35 Kurang Disiplin 37 0 37 0 Lafadz 0,0125454 98 Mampu 31 1 30 0,2055925 08 Cukup Mampu 15 0 15 0
Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel 8 diatas, didapatkan bahwa faktor Makhorijul Huruf memiliki gain tertinggi sebesar 0,066311437. Pada kategori ini, individu yang "Lancar" dalam Makhorijul Huruf  memiliki entropy sebesar 0,650022422, sedangkan yang "Kurang Lancar" memiliki entropy sebesar 0. Hal ini menunjukkan bahwa kelancaran dalam Makhorijul Huruf merupakan faktor yang signifikan dalam menentukan ketepatan waktu. Setelah  memilih  faktor  dengan  gain  terbesar,  yaitu  Makhorijul  Huruf,  analisis  dilanjutkan  dengan  perhitungan atribut lainnya untuk kategori yang "Lancar".
Atribut  Kedisiplinan  dan  Lafadz  dianalisis  kembali.  Faktor  Kedisiplinan  memiliki  gain  sebesar 0,052633383, dengan individu yang "Disiplin" memiliki entropy sebesar 0,503258335 dan yang "Kurang Disiplin" memiliki entropy sebesar 0. Ini menunjukkan bahwa disiplin juga berpengaruh terhadap ketepatan waktu dalam kategori  yang  "Lancar"  dalam  Makhorijul  Huruf.  Selanjutnya,  faktor  Lafadz  memiliki  gain  terendah  sebesar 0,012545498, dengan individu yang "Mampu" memiliki entropy sebesar 0,205592508 dan yang "Cukup Mampu" memiliki entropy sebesar 0. Dari analisis ini, dapat disimpulkan bahwa meskipun semua faktor memiliki pengaruh, Makhorijul  Huruf  adalah  faktor  yang  paling  signifikan  dalam  mempengaruhi  ketepatan  waktu,  diikuti  oleh Kedisiplinan  dan  Lafadz,  dan  analisis  atribut  dilakukan  secara  berkelanjutan  untuk  setiap  kategori  yang diidentifikasi.
Tabel 8. Perhitungan Node 1.3 Lanjutan Node Keterangan Tot al Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu Entropy Gain i.iii Total 110 104 6 0,3054005 71 Makhorij ul Huruf (Lancar) Kedisiplin an 0,2463985 25 Disiplin 102 102 0 0 Kurang Disiplin 8 2 6 0,8112781 24 Lafadz 0,1427108 84 Mampu 105 103 2 0,1360592 86 Cukup Mampu 5 1 4 0,7219280 95
Setelah  didapatkan  Gain  Atribut  Makhorijul  Huruf  kategori  Lancar,  dilakukan  lagi  perhitungan  untuk atribut  Kedisiplinan  dan  Lafadz  pada  sub-kategori  tersebut.  Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  faktor Kedisiplinan  memiliki  gain  tertinggi  sebesar  0,246398525,  dengan  individu  yang  "Disiplin"  memiliki  entropy sebesar 0 dan yang "Kurang Disiplin" memiliki entropy sebesar 0,811278124. Faktor Lafadz memiliki gain sebesar 0,142710884, dengan individu yang "Mampu" memiliki entropy sebesar 0,136059286 dan yang "Cukup Mampu" memiliki entropy sebesar 0,721928095. Hal ini menunjukkan bahwa kedisiplinan adalah faktor paling signifikan dalam  kategori  Makhrojul  Huruf  Lancar,  diikuti  oleh  Lafadz,  sehingga  analisis  atribut  dilakukan  secara berkelanjutan untuk setiap kategori yang diidentifikasi.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1156−1166 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5635
Tabel 9. Perhitungan Node 1.4 Lanjutan
Node Keterangan Tota l Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu Entropy Gain i.iv Total 44 2 42 0,26676498 8 Kedisiplina n (Kurang Disiplin) Lafad z 0,0330023 1 Mampu 27 2 25 0,38094658 6 Cukup Mampu 17 0 17 0
Berdasarkan  tabel  9  di  atas,  analisis  dilakukan  untuk  menentukan  pengaruh  Lafadz  terhadap  ketepatan waktu pada kategori "Kurang Disiplin" dengan total 44 data, di mana 2 data tepat waktu dan 42 data tidak tepat waktu,  menghasilkan  entropy  sebesar  0,266764988.  Faktor  Lafadz  memiliki  gain  sebesar  0,03300231, menunjukkan  pengaruh  yang  rendah  terhadap  ketepatan  waktu  dalam  kategori  ini.  Pada  sub-kategori  Lafadz, individu yang "Mampu" terdiri dari 27 data, dengan 2 data tepat waktu dan 25 data tidak tepat waktu, menghasilkan entropy sebesar 0,380946586. Sementara itu, individu yang "Cukup Mampu" terdiri dari 17 data, dengan semua data tidak tepat  waktu,  sehingga entropy-nya adalah 0. Hal  ini  menunjukkan bahwa  kemampuan lafadz sedikit berpengaruh dalam kategori kurang disiplin, namun tetap penting untuk analisis..

## 3.3 Proses Pengujian Data Menggunakan Rapidminer
Setelah data dianalisis dan diklasikasikan  menggunakan  metode Algoritma  C4.5  maka  untuk  tahap selanjutnya adalah  dengan  pembuktian  dari  analis  perhitungan  manual  tersebut.  Adapun  aplikasi  yang  digunakan  dalam pengujian  prediksi  lulus  tepat  waktu  dan  tidak  tepat  waktu  ini  adalah  menggunakan  aplikasi  rapidminer.  Pada tahap pengujian model ini data digunakan telah melewati processing. Adapun desain model proses pembentukan Pohon Keputusan dari Algoritma C4.5 pada gambar 3 sebagai berikut :
Gambar 3. Desain Proses Pohon Keputusan
Pada Gambar 3 dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. Read Excel berfungsi untuk mengimport data set dengan extensi .xlsx
2. Set Role berfungsi untuk menentukan atribut yang menajdi label kelas
3. Setel Parameter untuk membagi data menjadi dua bagian yaitu data training (70%) dan data testing (30%).
4. Lalu memasukkan Train Decision Tree Model digunakan untuk penelitian ini
5. Setelah itu apply model to test data
6. Evaluate model performance iala yang digunakan untuk mengukur performance akurasi dari model.

## 3.4 Hasil Pengujian Data
Setelah proses desain model dijalankan maka akan didapatkan hasil pohon keputusan algoritma c4.5 seperti Gambar 4 dibawah ini:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1156−1166 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5635
Gambar 5. Hasil Rule Decision Tree
Pada penelitian yang didukung hasil pemprosesan data menggunakan software RapidMiner didapat hasil akurasi penerapan algoritma C4.5 yaitu 98,21%. Untuk melihat nilai akurasi dapat dilihat pada gambar 6 sebagai berikut :
Gambar 6. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Dengan pengolahan data menggunakan aplikasi RapidMiner menghasilkan nilai akurasi sistem sebanyak 98,21%. Dari gambar dijelaskan bahwa prediksi tidak tepat waktu adalah 36 dan prediksi tepat waktu adalah 1 dengan nilai precision sebesar 97,30% dan nilai recall sebesar 98,67%.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  tentang  prediksi  kelulusan  santri  tahfidz  Qur'an  menggunakan  Algoritma  C4.5,  dapat disimpulkan bahwa dari 160 data santri dengan secara observasi, 107 di antaranya lulus tepat waktu dengan kriteria Makhorijul huruf yang lancar, hafalan yang banyak, disiplin, dan kemampuan lafadz yang baik. Sementara itu, terdapat 53 santri yang lulus tidak tepat  waktu karena tidak memenuhi  kriteria tersebut.  Kriteria  sebagai faktor penilaian, sehingga dengan sistem ini dapat membantu pihak pesantren dalam proses penilaian dan menghasilkan nilai yang tepat dan akurat. Tingkat akurasi data dengan menggunakan RapidMiner pada 160 data santri ini adalah 98,21%.

## REFERENCES
[1] M. N. 3 Nailil Maghfiroh 1, Saadi 2, “Pengembangan sistem evaluasi pendidikan islam pondok pesantren di indonesia,” Turots  J. Pendidik. Islam di Indones., vol. 5, no. 2, pp. 35–46, 2023.
[2] R. L. S. Aini and A. R. Afendi, “Implementasi Metode Syafa’ati dalam Pembelajaran Tahfidz di Pondok Pesantren Darul Ikhlas  Marangkayu,”  J.  Educ.,  vol.  5,  no.  4,  pp.  15759–15770,  2023,  [Online].  Available: https://repository.uinsi.ac.id/handle/123456789/2791%0Ahttps://repository.uinsi.ac.id/bitstream/handle/123456789/279 1/Implementasi  Metode  Syafa’ati  dalam  Pembelajaran  Tahfidz  di  Pondok  Pesantren  Darul  Ikhlas Marangkayu.pdf?sequence=1&isAllowed=y
[3] A. Azwar, T. Tampubolon, M. H. Riduan, and A. R. Matondang, “Penerapan Program Tahfidz dan Tahsin Al-Qur’an di Pondok Pesantren Darul Qur’an Kabupaten Deli Serdang,” J. Rev. Pendidik. dan Pengajaran, vol. 7, no. 3, pp. 9419– 9423, 2024.
[4] M. Y. Zulfikar, Hafidz, and S. Azzahro, “Penerapan Metode Talaqqi dalam Program Tahfidz Anak Usia Dini di Rumah Tahfidz Desa Beji,” Didakt. J. Kependidikan, vol. 13, no. 2, pp. 1755–1766, 2024, doi: 10.58230/27454312.589.
[5] M.  Marhamah,  A.  Lutfhi,  N.  Nahuda,  and  M.  H.  Rasyid,  “Penyuluhan  Edukatif  ‘  Penguatan  Nilai  Karakter  Bagi Pembentukan  Kepribadian  Di  Pondok  Pesantren  Tahfidz  Mazro’atul  Lughoh  Pare  Kediri  Jawa  Timur,’”  J.  PkM (Pengabdian Kpd. Masyarakat), vol. 6, no. 5, p. 516, 2023, doi: 10.30998/jurnalpkm.v6i5.19536.
[6] I.  Ubaedi  and  Y.  M.  Djaksana,  “Optimasi  Algoritma  C4.5  menggunakan  Metode  Forward  Selection  dan  Stratified Sampling untuk Prediksi Kelayakan Kredit,” J. Sist. Inf., vol. 9, no. 1, pp. 17–26, 2022.
[7] F.  Riandari  and  A.  Simangunsong,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa,”  J. Mantik Penusa, vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2019.
[8] S. Ucha Putri, E. Irawan, F. Rizky, S. Tunas Bangsa, P. A. -Indonesia Jln Sudirman Blok No, and S. Utara, “Implementasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4.5,” J. Ilm. Matrik, vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[9] N. Y. Lumban Gaol, “Aplikasi Prediksi Penjualan AC Menggunakan Decision Tree Dengan Algoritma C4.5,”  J. Inf. Teknol., vol. 2, no. 1, pp. 23–29, 2020.
[10]  R. R. Andarista and A. Jananto, “Penerapan Data Mining Algoritma C4. 5 Untuk Klasifikasi Hasil Pengujian Kendaraan Bermotor,” J. Tekno Kompak, vol. 16, no. 2, pp. 29–43, 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/view/1525%0Ahttps://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/t eknokompak/article/download/1525/944
[11]  C. R. Aditya Nugroho and T. Kristiana, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Kepuasan Pelanggan Toko Online Parfume Chantik,” J. Algoritm., vol. 3, no. 1, pp. 10–21, 2022, doi: 10.35957/algoritme.v3i1.3169.
[12]  F.  Pirmansyah  and  T.  Wahyudi,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi  Evaluasi Anggota Satuan Pengamanan Studi Kasus Pt. Yimm Pulogadung,” J. Indones.  Manaj. Inform. dan Komun., vol. 4, no. 3, pp. 1566–1580, 2023, doi: 10.35870/jimik.v4i3.370.
[13]  K. Handoko, P. Simanjuntak, E. Hutabri, and E. Erlin, “Penerapan algoritma c4.5 untuk penentuan jurusan siswa sekolah menengah atas,” J. TEKINKOM, vol. 6, no. 1, pp. 153–157, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.788.
[14]  I.  Zulkarnaen,  O.  E.  Wulandari,  Padulah,  and  H.  Kurnia,  “Identifikasi  pohon  keputusan  hipertensi  dengan  sistem RapidMiner  dan  metode  klasifikasi,”  Trop.  Public  Heal.  J.,  vol.  3,  no.  2,  pp.  63–71,  2023,  doi: 10.32734/trophico.v3i2.13226.
[15]  N. A. Banyal and S. Surianti, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Malaria Tropika Dengan Algoritma C4.5,” J. Ilm. matrik, vol. 25, no. 3, 2023.
[16]  W.  Yusnaeni  and  Widiarina,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Prediksi  Resiko  Diabetes  Tahap  Awal  (Early  Stage Diabetes),” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 8, no. 1, pp. 56–60, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[17]  S.  U.  Putri,  E.  Irawan,  and  F.  Rizky,  “Data  Mining  Prediksi  Minat  Calon  Mahasiswa  Memilih  Perguruan  Tinggi Menggunakan  Algoritma  C4.5,”  J. Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer  Manajemen),  vol.  2,  no.  1, pp.  39–46,  2021,  doi: 10.34010/jamika.v11i2.5506.
[18]  M. S. Hasibuan and S. Suhardi, “Analisis Sentimen Kebijakan Vaksin Covid-19 Menggunakan SVM dan C4.5,” J. Tek. Elektro Dan Komput. TRIAC, vol. 3, no. 2, pp. 19–21, 2022.
[19]  R. L. Septia Aini and A. R. Afendi, “Implementasi Metode Syafa’ati dalam Pembelajaran Tahfidz di Pondok Pesantren Darul Ikhlas Marangkayu,” J. Educ., vol. 5, no. 4, pp. 15759–15770, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i1.22.
[20]  N. Nurmala, E. S. Susanto, and I. M. Widiarta, “Implementasi Data Mining untuk memprediksi Kecocokan Gaya Belajar Siswa Sekolah Dasar Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Rekayasa Inf. Swadharma, vol. 4, no. 2, pp. 1–10, 2024.
[21]  N. Manullang, R. W. Sembiring, I. Gunawan, I. Parlina, and I. Irawan, “Implementasi Teknik Data Mining untuk Prediksi Peminatan Jurusan Siswa Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Ilmu Komput. dan Teknol., vol. 2, no. 2, pp. 1–5, 2021, doi: 10.35960/ikomti.v2i2.700.
[22]  D. Nisrina, T. Informatika, and U. N. Waluyo, “Analisis Kepuasan Konsumen Menggunakan Metode Algoritma C4 . 5 Berbasis Rapidminer pada PT . Adeaksa,” J. Means (Media Inf. Anal. dan Sist., vol. 9, no. 1, pp. 26–33, 2024.
[23]  A. Izyuddin and S. Wibisono, “Aplikasi Prediksi Penjualan Ac Menggunakan Decision Tree dengan Algoritma C4.5,” J. Manaj. Inform. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 146–156, 2020, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/infortech73