## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 296 - 304

## Decission Tree Technique Dalam Menentukan Penjurusan Siswa Menengah Kejuruan
Ika Purnama Sari, Rika Harman *
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Putera Batam, Batam, Indonesia Email: 1 ikapurnamasari137@gmail.com, 2 rika.harman@gmail.com
Abstrak− Banyak kasus dijumpai bahwa pemilihan jurusan yang  tidak sesuai dengan kemampuan, kepribadian, minat dan bakat dapat mempengaruhi siswa  dalam mengikuti pembelajaran. Penggunaan pendekatan  algoritma klasifikasi data mining akan  diterapkan  untuk  menentukan  jurusan  dalam  bidang  studi  yang  akan  diambil oleh  siswa,  sehingga    siswa  tidak  salah dalam  memilih  jurusan  yang  akan  di  tempuh  selama  belajar  pada  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK).    Algoritma  C4.5 digunakan  untuk menentukan jurusan yang akan diambil oleh siswa sesuai dengan latar belakang, minat dan kemampuannya sendiri.  Parameter  pemilihan  jurusan  adalah  test  buta  warna,  kesehatan  dan  wawancara.  Hasil  pengujian  dan  evaluasi menunjukan  bahwa  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  akurat  diterapkan  untuk  penentuan    kesesuaian    jurusan  siswa  pada Sekolah Menengah Kejuruan (SMK).
Kata Kunci: Data Mining, Penentuan Jurusan Siswa,  Decission Tree C4.5
Abstract− Many  problems  are  found  as  the  selection  of  majors  that  are  not  in  accordance  with  the  abilities,  personalities, interests and competencies that can be accounted for in learning. Data mining methodology will be applied to determine the majors in the field of studio that will be taken by students, so students are not wrong in choosing majors that will b e taken while studying at the Vocational High School (SMK). C4.5 algorithm is used to determine the majors to be taken by students according  to their  own  backgrounds,  interests  and  abilities.  Major  selection parameters  are  color  blindness,  health  test and interview. The test and evaluation results show that the Decision Tree C4.5 Algorithm is accurately applied to the suitability of student majors in Vocational High Schools (SMK).
Keywords: Data Mining, Determination of Student Majors, Decission Tree C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Kecenderungan  yang  terjadi  saat  ini,  banyak  calon  siswa  yang  tidak  tahu  minatnya  dan  bakatnya  serta  akan memilih  jurusan  apa  selepas  SMP  nanti.  Akibat  yang  buruk  terjadi  setelah  itu,  yaitu  keengganan  belajar  dan menurunnya  kualitas  serta  prestasi  akademik  karena  siswa  merasa  salah  dalam  memilih  jurusan  (Sambani  & Nuraeni,  2017)  [1].  Banyak  kasus  dijumpai  bahwa  pemilihan  jurusan  yang  tidak  sesuai  dengan  kemampuan, kepribadian, minat dan bakat dapat mempengaruhi mahasiswa  dalam mengikuti proses belajar.  Dalam beberapa penelitian  psikologi  pendidikan,  minat  dan  bakat  siswa  diketahui  cukup  terkait  dengan  prestasi  akademiknya (Pambudi  et  al.,  2018)  [2].  Sementara  itu,  data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar.
Untuk  penentuan  semacam  ini,  (Agustin  et  al.,  2017)  [3]  telah  melakukan  penelitian  dengan  judul Klasifikasi Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma C4.5  mengatakan bahwa pola tersebut dapat membantu untuk mengambil keputusan penerimaan mahasiswa baru yang dapat lulus tepat waktu dan mahasiwa yang lulus terlambat dapat terprediksi lebih awal.
(Sumpena et al., 2018) [4] dalam judul Penerimaan Calon Siswa Baru Dan Penentuan Penjurusan Dengan Algoritma  C4.5  mengatakan  bahwa  penjurusan  calon  siswa  baru  dapat  menggunakan  aplikasi datamining menggunakan metode decision tree serta algotiyma C4.5. Serta tingkat keakuratan dari perhitungan yang sudah dilakukan sebesar 90%.
Berdasarkan  pertimbangan  diatas,  pendekatan  data  mining    dengan  penerapan   algoritma  Decision  Tree C4.5    akan  dilakukan    untuk  menentukan  jurusan  yang  akan  diambil  oleh  siswa  sesuai  dengan  latar  belakang, minat  dan  kemampuannya  sendiri.  Dengan  demikian  peluang  untuk  sukses  dan  meningkatkan  kemampuan semakin  besar.  Dengan  demikian  diharapkan    algoritma  Decision  Tree    C4.5  mampu  menjadi  alat  pendukung keputusan    yang  digunakan  oleh  pihak  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)    dalam  proses  penentuan  jurusan siswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining adalah  proses  yang  memperkerjakan  satu  ataupun  lebih  teknik  pembelajaran  computer  untuk mengekstrak  dan  menganalisis  pengetahuan  secara  otomatis  atau  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang tidak diketahui secara manual (Jamhur, 2016) [5].
Penambangan  data  digunakan  untuk  mengekstrak  informasi  yang  bermanfaat  dari  dataset  besar  dan  untuk menampilkannya dengan mudah diinterpretasikan visualisasi (Harwati & Sudiya, 2016).

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 296 - 304

## 2.2 Decission Tree Technique
Pohon  keputusan  adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  popular  dan  banyak  digunakan  secara  praktis. Metode ini berusaha menemukan model klasifikasi yang tahan terhadap derau (Elisa & Ervina, 2018)[6]. Metode Decission  Tree adalah  sebuah  struktur  flowchart  yang  mirip  dengan  struktur  pohon,  setiap  titik  pohon  adalah atribut yang telah diuji, setiap cabang adalah hasil  uji, dan titik akhir adalah  pembagian kelas yang di  hasilkan (Sucipto et al., 2017) [7] .
Konsep pohon keputusan terdapat 3 jenis node sebagai berikut:
1) Rood Node yaitu node paling atas, node ini tidak mempunyai input dan bias juga tidak memiliki output atau memiliki lebih dari satu output.
2) Internal  Node yaitu node percabangan, node ini  hanya  mempunyai  satu input dan  memiliki  lebih  dari  satu output.
3) Leaf  Node atau Terminal  Node yaitu node akhir, node hanya  mempunyai  satu input dan  tidak  memiliki output.

## 2.3 WEKA
Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis atau  biasanya  disingkat WEKA adalah  paket tools  machine learning praktis, Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis  (WEKA) ini  dikembangkan  di  Universitas Waikota  yang  terletak  di  Selandia  Baru  untuk  penelitian,  pendidikan  dan  berbagai  aplikasi WEKA merupakan software yang bersifat open source. WEKA dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah data mining didunia  nyata  terutama  klasifikasi  yang  menggunakan machine  learning sebagai  pendekatannya.  Pengujian dengan  menngunakan WEKA lebih  fleksibel  dan  efektif  karena  pohon  keputusan  yang  terbentuk  hamper  sama dengan perhitungan secara manual (Pambudi et al., 2018) [8] .

## 2.4 Desain Penelitian
Berikut tahapan dari desain penelitian.
Gambar 1. Desain Penelitian
Berdasarkan  desain  penelitian  pada  gambar  1  maka  masing-masing  langkahnya  dapat  diuraikan  seperti  berikut ini:
1. Mendeskripsikan Masalah
Penulis  memberikan  penjelasan  permasalahan  yang  akan  diteliti  serta  menginterpretasikan  batasan  dari masalah yang akan dicermati, hingga mendukung dalam menghasilkan sebuah penyelesaian dari masalah itu. Sehingga hasil dari penelitian akan lebih membantu karena penelitian tersebut dapat lebih terarah.
2. Analisa Masalah
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  agar  bias  menginterpretasikan  masalah  dengan  pedoman  dari  batasan masalah.  Dengan  melakukan  penganalisaan  dari  masalah  yang  sudah  ditetapkan.  Penulis  berupaya  dalam melakukan analisa berdasarkan beberapa permasalahan yang ingin diangkat dan diteliti oleh penulis.
3. Mempelajari Literatur
Penulis berupaya mempelajari beberapa sumber teori yang mendukung penelitian dari jurnal untuk dijadikan pedoman bagi penulis dalam melakukan penelitian.
4. Mengumpulkan Data
Proses  dalam  mengumpulkan  data  dilakukan  dengan  teknik  dari  wawancara.  Penulis  melakukan  kegiatan dalam  wawancara  dengan  memberikan  pertanyaan  yang  berkaitan  dengan  data  penjurusan  siswa  Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Putra Jaya School Kota Batam.
5. Analisa Teknik Pengolahan Data Dengan Algoritma C4.5

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 296 - 304
Perancangan  dengan  algoritma  C4.5  dari  model  sistem  sampai  terbentuknya  pohon  keputusan  dan menghasilkan rule penjurusan siswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK).
6. Implementasi Algoritma C4.5
Penulis  menentukan  kelengkapan  data  yang  dijadikan  sebagai  akar  dalam decision  tree dan  kemudian dilakukan  perhitungan  nilai gain tertinggi  dari  keseluruhan  kelengkapan  yang  terdapat  pada  data  yang selanjutnya digunakan juga dalam proses membentuk struktur decision tree.
7. Pengujian Hasil
Pada tahapan terakhir ini, peneliti melakukan pengajuan setelah selesai melakukan perhitungan terhadap nilai gain yang tertinggi dan membentuk decision tree dengan menggunakan bantuan software WEKA versi 3.9.2.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini akan membahas tentang menentukan jurusan pada Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Putra jaya School.  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  Putra  jaya  School  mempunyai  tiga  jumlah  jurusan  yang  paling banyak  diminati  oleh  calon  siswa  baru.  Tiga  jurusan  itu  adalah  keperawatan,  farmasi  dan  tkj.  Maka  pihak sekolah membutuhkan suatu sistem penerimaan siswa baru berdasarkan data siswa dan kemampuan siswa.
Pada  penelitian  ini  langkah  awal  yang  dilakukan  dalam  studi  kasus  ini  adalah  mengetahui  bagaimana gambaran  dari  pemilihan  jurusan  maka  dengan  adanya  analisa  dan  perancngan  ini  dapat  memberi  kemudahan dalam  pemilihan  jurusan.  Untuk  memperoleh  siswa  yang  berpotensi  harus  memenuhi  syarat-syarat  sebagai berikut:  buta warna, kesehatan dan wawancara. Penelitian ini menggunakan teknik data mining dengan metode Decission Tree technique (klasifikasi) yaitu algoritma C4.5 .

## 3.1 Melakukan Pra-proses Data Siswa
Pra-proses  data  yaitu  melalukan  pengelompokkan  secara  keseluruhan  pada  data  siswa  kemudian  data-data tersebut akan dijadikan sebagai sumber pengolahan data dalam proses selanjutnya. pra proses data siswa terdapat tiga  variabel  berserta  klasifikasi  dari  masing-masing  variabel  tersebut  yaitu  variabel  buta  warna  memiliki klasifikasi N (Normal) dan TN (Tidak Normal), variabel kesehatan memiliki klasifikasi S (Sehat) dan TS (Tidak Sehat),  dan  terakhir  variabel  wawancara  memiliki  klasifikasi  L  (Lancar),  CL  (Cukup  Lancar)  dan  TL  (Tidak Lancar) serta memiliki keputusan yaitu terima dan tidak terima.
Tabel 1. Pra-Proses Data Siswa Buta Warna Kesehatan Wawancara Keputusan N S L Terima N TS L Tidak Terima N S L Terima TN TS L Tidak Terima N S TL Terima N S L Terima N TS L Tidak Terima TN TS TL Tidak Terima TN S L Terima TN TS TL Tidak Terima
Langkah  selanjutnya  dalam  proses  menentukan  jurusan  pada  sekolah  menengah  kejuruan  (  SMK)  putra jaya school yaitu mencari nilai entropy dan gain dari masing-masing varabel dan klasifikasi.
1. Mencari nilai entropy
Entropy (total) = (− 45 70 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 45 70 ))   +   (− 25 70 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 25 70 ))   = 0,9402
Data yang menyatakan Diterima terdapat 45 kasus dan data yang menyatakan tidak diterima terdapat 25 kasus. Dengan jumlah keseluruhan  data yaitu sebanyak 70 data dan entropy total diperoleh  0,9402 1) Entropy Buta Warna
Entropy (N) = (− 38 46 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 38 46 )) + (− 8 46 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 8 46 )) = 0,6665
Entropy (TN) = (− 7 24 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 7 24 )) + (− 17 24 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 17 24 )) = 0,8708
2) Entropy Kesehatan
Entropy (S) = (− 45 47 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 45 47 )) + (− 2 47 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 2 47 )) = 0,2538

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 296 - 304
Entropy (TS) = (− 0 23 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 0 23 )) + (− 23 23 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 23 23 )) = 0
3) Entropy Atribut Wawancara
Entropy (L) = (− 35 42 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 35 42 )) + (− 7 42 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 7 42 )) = 0,6500
Entropy (CL) = (− 7 16 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 7 16 )) + (− 9 16 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 9 16 )) = 0,9886
Entropy (TL) = (− 3 12 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 3 12 )) + (− 9 12 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 9 12 )) = 0,8112
2. Mencari Nilai Gain
1) Gain Total Atribut Buta Warna
Gain (total) = 0,9402 - (( 46 70 ∗ 0,6665) + ( 24 70 ∗ 0,8708)) = 0,2036
2) Gain Total Kesehatan
Gain (total) = 0,9402 - (( 47 70 ∗ 0,2538) + ( 23 70 ∗ 0)) = 0,7698
3) Gain Total Wawancara
Gain (total) = 0,9402– (( 42 70 ∗ 0,6500) + ( 16 70 ∗ 0,9886) + ( 12 70 ∗ 0,8112)) = 0,1852
Setelah nilai entropy dan gain masing-masing atribut dihitung, maka langkah selanjutnya adlah menyusun kedalam sebuah tabel seperti tabel berikut.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Node 1 Jumlah (s) Ya (si) Tidak (si) Entropy Gain Total 70 45 25 0.9402 Buta Warna 0.2036 N 46 38 8 0.6665 TN 24 7 17 0.8708 Kesehatan 0.7698 S 47 45 2 0.2538 TS 23 0 23 0 Wawancara 0.1852 L 42 35 7 0.6500 CL 16 7 9 0.9886 TL 12 3 9 0.8112
Berdasarkan hasil  tabel 1 diatas maka dapat disimpulkan bahwa variabel atribut kesehatan memiliki gain tertinggi  dibanding  variabel  atribut  lainnya  dengan  nilai gain 0,7698,  maka  varabel  atribut  kesehatan  menjadi root node pada pohon keputusan sementara.
Gambar 2. Root Node Sementara
Proses  Selanjutnya  yaitu  menghitung  turunan  dari node 1  ke node 2  caranya  sama  dengan  menghitung node 1  diatas  dengan  menghitung entropy dan gain dari  atribut  yang  tersisa  yang  ada  pada  kasus  kesehatan dengan klasifikasi sehat yaitu buta warna, kesehatan dan wawancara.
1. Menghitung nilai entropy
Entropy Total Variabel Atribut Kesehatan

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 296 - 304
Entropy (S) = (− 45 47 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 45 47 )) + (− 2 47 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 2 47 )) = 0,2538
Kasus  data  yang  menyatakan  diterima  berjumlah  45  kasus  dan  kasus  tidak  diterima  berjumlah    2  kasus. Dengan  jumlah  keseluruhan  kasus  adalah  47  kasus  maka  diperoleh  nilai entropy total  0,2538.  Selanjutnya mencari nilai entropy dari masing-masing atribut sebagai berikut:
1) Entropy Atribut Buta Warna
Entropy (N) = (− 38 38 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 38 38 )) + (− 0 38 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 0 38 )) = 0
Entropy (TN) = (− 7 9 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 7 9 )) + (− 2 9 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 2 9 )) = 0.7642
2) Entropy Atribut Kesehatan
Entropy (S) = (− 45 47 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 45 47 )) + (− 2 47 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 2 47 )) = 0,2538
3) Entropy Atribut Wawancara
Entropy (L) = (− 35 35 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 35 35 )) + (− 0 35 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 0 35 )) = 0
Entropy (CL) = (− 7 9 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 7 9 )) + (− 2 9 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 2 9 )) = 0.7642
Entropy (TL) = (− 3 3 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 3 3 )) + (− 0 3 ∗  𝑙𝑜𝑔2  ( 0 3 )) = 0
2. Menghitung Gain Total
1) Gain total atribut Buta Warna
Gain (total) = 0,2538– (( 38 47 ∗ 0) + ( 9 47 ∗ 0,7642)) = 0
2) Gain total atribut Kesehatan
Gain (total) = 0,2538– (( 47 47 ∗ 0,2538) + ( 0 0 ∗ 0)) = 0

## 3) Gain total atribut Wawancara
Gain (total) = 0,2538– (( 35 47 ∗ 0) + ( 9 47 ∗ 0,7642) + ( 3 47 ∗ 0)) = 0
Setelah  nilai entropy dan gain masing-masing  atribut  dihitung,  dapat  dilihat  bahwa  semua  atribut memiliki jumlah gain 0. Sehingga proses pencarian entropy dan gain dari masing-masing atribut selesai. Berikut tabel hasil akhir dari perhitungan node 2:
Tabel 3. Perhitungan Hasil Node 2 Jumlah (S) Ya (Si) Tidak (Si) Entropy Gain Total 47 45 2 0.2538 Buta Warna 0 N 38 38 0 0 TN 9 7 2 0.7642 Kesehatan 0 S 47 45 2 0.253 Wawancara 0 L 35 35 0 0 CL 9 7 2 0.7642 TL 3 3 0 0
Berdasarkan  tabel  3,  dapat  dilihat  bahwa  masing-masing  atribut  memiliki  nilai gain sama  yaitu  0, Sehingga  sehat  akan  menjadi  turunan  terakhir  dari  pohon  keputusan  dikarenakan  klasifikasi  dari  atribut  sehat sudah  menghasilkan entropy bernilai  0,2538  dengan  nilai gain 0.  Maka  pohon  keputusan  akhir  yang  terbentuk dapat dilihat melalui gambar berikut:

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 296 - 304
Gambar 3. Pohon Keputusan Node 2
Berdasarkan pohon keputusan pada gambar 2 dapat disampulkan aturan atau rule yang dihasilkan oleh pohon keputusan akhir yaitu: 1. Jika kesehatan = tidak sehat maka  siswa  = tidak terima
2. Jika  kesehatan  =  sehat  dan  buta  warna  =  tidak  normal  dan  wawancara  =  cukup  lancar  maka  siswa  =  tidak terima
3. Jika kesehatan = sehat dan buta warna = normal maka siswa = terima
4. Jika kesehatan = sehat dan buta warna = tidak normal dan wawancara = lancar maka siswa = terima
5. Jika kesehatan = sehat dan  buta warna = tidak normal dan  wawancara = tidak lancar maka  siswa = terima.
Maka  hasil rules yang  dapat  disimpulkan  bahwa  yang  menjadi  faktor-faktor  utama  untuk  penentukan jurusan di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK)  Putra Jaya School adalah kesehatan, buta warna dan wawancara.

## 3.2 Pengujian WEKA
Setelah  perhitungan  manual  selesai  dilakukan  dalam  menghasilkan  pohon  keputusan,  maka  lankah  selanjutnya akan  melakukan  pengujian  kebenaran  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan software  yaitu  WEKA versi  3.9 dengan langkah-langkah sebagai berikut:
Gambar 4. Format Data Microsoft Excel
Membuat  data  seluruh  variabel-variabel  yang  akan  diolah  dan  diuji  menggunkan software  WEKA kedalam microsoft excel dan save as type CSV ( Comma Delimited ) seperti pada gambar 3.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 296 - 304
Gambar 5. Data dalam Notepad ++
Selanjutnya buatlah sebuah file .arff, menggunakan software notepad++ seperti pada gambar 4.
Gambar 6. Halaman Awal Software WEKA
Selanjutnya  membuka sofware  WEKA versi  3.9  yang  telah  terinstal  di  laptop  dengan  cara duoble klik. Maka sofware WEKA siap dugunaka, langkah selanjutnya yaitu klik Explorer . Seperti yang terlihat pada gambar 5.
Pada WEKA  explorer klik open  file ,  lalu   cari  tempat  penyimpanan file data  siswa  yang  telah  disimpan terlebih  dahulu  dengan Files  of  Type CSV  data  files  (*.csv), kemudian  klik Open .  seperti  yang  terlihat  pada gambar 6.
Gambar 7. Membuka Data Pada Menu Explorer
Pilih  variabel  yang  mempengaruhi  penelitian,  lalu  klik All maka  semua  atribut  dimasukkan  ke  dalam proses klasifikasi. seperti pada gambar 7.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 296 - 304
Gambar 8. Pemilihan Tabel Pada Software WEKA
Kemudian berpindah ke menu Classify lalu klik choose , selanjutnya klik trees dan pilih J48 , maka akan keluar  seperti yang terlihat pada gambar 8.
Gambar 9 Pemilihan Model Classify
Klik start lalu akan muncul output diarea kanan yang merupakan hasil pengujian WEKA . Informasi yang dimunculkan  oleh classify  output adalah  jumlah  kasus  dan  keputusannya  dan  banyak  cabang  dari  pohon keputusan. Dapat dilihat melalui gambar 9.
Gambar 10. Classify Output pada WEKA
Langkah terakhir yaitu melihat pohon keputusan dengan cara klik kanan pada kolom result list , kemudian pilih visualize tree seperti gambar 10.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 296 - 304
Gambar 11. Visualize Tree Pada WEKA
Gambar 12. Hasil Visualize Tree WEKA
Pohon  keputusan  yang  dihasilkan  pada software  WEKA dapat  dilihat  pada  gambar  11.  Berdasarkan  tree view  oleh  yang  diuji  menggunakan software  WEKA maka  rules  yang  diperoleh  sama  dengan  hasil  hitungan manual yaitu sebagai berikut:
1. IF kesehatan = tidak sehat THEN siswa  = tidak terima
2. IF kesehatan  =  sehat AND buta  warna  =  tidak  normal AND wawancara  =  cukup  lancar THEN siswa  = tidak terima
3. IF kesehatan = sehat AND buta warna = normal THEN siswa = terima 4. IF kesehatan = sehat AND buta warna = tidak normal AND wawancara = lancar THEN siswa = terima
5. IF kesehatan  =  sehat AND buta  warna  =  tidak  normal AND wawancara  =  tidak  lancar THEN siswa  = terima.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil uji, algoritma Decision Tree C4.5 memprediksi lebih akurat dalam penentuan kesesuaian jurusan dan rekomendasi  jurusan  siswa.  Maka  dengan  adanya  penerapan Decision  Tree  C4.5 diharapkan  mampu memberikan solusi  bagi siswa dan  dapat  membantu   Sekolah Menengah Keujuruan (SMK) Putra Jaya School dalam  menentukan  jurusan  yang  sesuai  yang  akan  ditempuh  oleh  siswa  selama  studi  sehingga    peluang  untuk sukses dan meningkat kemampuan dalam studi di sekolah tersebut semakin besar.

## REFERENCES
[1] Agustin, Y. H., Kusrini, & Luthfi, E. T. (2017). Klasifikasi Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan Algortima C4 . 5 Dan Adaboost ( Studi Kasus : STMIK XYZ ) . 9 (1), 1–11.
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 296 - 304
[2] Elisa, E., & Ervina. (2018). MOTOR BEKAS YANG AKAN DIJUAL DI AMAZONE MOTOR Private vehicles are very important  for  Indonesian  people  nowadays  .  Most  Indonesians  prefer  motorbikes  as  vehicles  to  support  their  daily activities . Many people also buy used motorbikes for various reasons .
[3] Harwati, & Sudiya, A. (2016). Application of Decision Tree Approach to Student Selection Model- A Case Study. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 105 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/105/1/012014
[4] Jamhur, A. I. (2016). PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGANALISA JUMLAH . 23 (2), 12–20.
[5] Pambudi, R. H., Setiawan, B. D., & Indriati. (2018). Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Memprediksi Nilai Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Berdasarkan Faktor Eksternal . 2 (7), 2637–2643.
[6] Sambani,  E.  B.,  &  Nuraeni,  F.  (2017). Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Untuk  Klasifikasi  Pola  Penjurusan  di  Sekolah Menengah Kejuruan ( SMK ) Kota Tasikmalaya . 9 (3), 149–157.
[7] Sucipto,  H.,  Kusrini,  &  Fatta,  H.  Al.  (2017). SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN  SISWA  BARU DAN PENJURUSAN PADA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN(SMK) . 5 (2).
[8] Sumpena,  Akbar,  Y.,  &  Nirat.  (2018). PENERIMAAN  CALON  SISWABARU  DAN  PENENTUAN  PENJURUSAN DENGAN  Educational  institutions  at  the  moment  especially  Vocational  Schools  are  required  to  have  superior competitiveness in all sectors by utilizing all the resources they have , including prospective s . 11 (2), 181–191.