## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   4 Hal:  275-280 e-ISSN: 2686-3154

## Identifikasi Tingkat Kerusakan Peralatan Labor Teknik Komputer Jaringan Menggunakan Metode Decision Tree
Dinda Permata Sukma 1  , Sarjon Defit 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3
1 Independent Researcher
2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
dindapermatasukma27@gmail.com

## Abstract
The computer laboratory is a place for practical learning for students, where computers have an important role in the smooth running of the practice. The use of computer labor at any time is very vulnerable to damage. If there is damage it will disrupt the  teaching  and learning  process.  Utilization  of  data  mining  in  determining  the  level  of  damage  is  one  of  them.  SMKN  1 Sintuk  Toboh  Gadang  has  3  laboratories,  TKJ  (Network  Computer  Engineering),  RPL  (Software  Engineering)  and Technician  labor.  Application  of  the  Decision  Tree  method  in  identifying  damage  to  computer  laboratory  equipment, especially  TKJ  (Computer  Network  Engineering)  labor.  The  data  obtained  in  this  study  are  computer  equipment  sourced from the computer laboratory of SMKN 1 Sintuk Toboh Gadang. Based on the analysis of the computer laboratory, there are 50 computer laboratory equipment. Furthermore, if the data is processed, several variables are needed to identify the level of damage to labor equipment including the name of the tool, number of tools, inspection, duration of use, and condition. The result of testing this method is to test whether the labor equipment can still be used or repaired. The purpose of this research is  to  help  computer  labor  technicians  to  identify  computer  labor  equipment  that  can  still  be  used  or  repaired  so  that  no damage occurs during practical learning hours. Furthermore, the best method in determining the level of damage to computer laboratory equipment is the Decision Tree Algorithm method. Decision Tree Algorithm is a predictive model using a decision tree structure and makes complex decisions simpler. The results of the research method show that the condition variable has the  highest  Gain  value,  namely  0.4734353, then  the  variable  length  of  use  is  obtained  with  a  Gain  value  of  0.896038.  The factors that cause damage include the condition of the tool and the duration of use.
Keywords: Data Mining, Algorithm, Decision Tree, Identify, Damage.

## Abstrak
Laboratorium  komputer  merupakan  tempat  pembelajaran  praktek  bagi  siswa,  dimana  komputer  mempunyai  peran  penting dalam  berjalan  lancarnya  praktek  tersebut.  Pemakaian  labor  komputer  setiap  saat  sangat  rentan  terjadinya  kerusakan.  Jika terjadi  kerusakan  maka  akan  terganggunya  proses  belajar  mengajar.  Pemanfaatan  data  mining  dalam  menentukan  tingkat kerusakan adalah salah satunya. SMKN 1 Sintuk Toboh Gadang mempunyai 3 labor, TKJ (Teknik Komputer Jaringan), RPL (Rekayasa  Perangkat  Lunak)  dan  labor  Teknisi.  Penerapan  metode  Decision  Tree  dalam  mengidentifikasi  kerusakan peralatan laboratorium komputer khususnya labor TKJ (Teknik Jaringan Komputer). Data yang di dapat dalam penelitian ini merupakan  peralatan  komputer  yang  bersumber  pada  laboratorium  komputer  SMKN  1  Sintuk  Toboh  Gadang.  Berdasarkan analisis  terhadap  labor  kompter  tersebut  terdapat  50  peralatan  laboratorium  komputer.  Selanjutnya  data  tersebut  di  olah, beberapa variabel yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi tingkat kerusakan peralatan labor diantaranya Nama alat, jumlah alat,  pemeriksaan,  lama  pemakaian,  dan  kondisi.  Hasil  dari  pengujian  terhadap  metode  ini  adalah  di  uji  apakah  peralatan labor  masih  bisa  dipakai  atau  diperbaiki.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membantu  para  teknisi  labor  komputer  untuk identifikasi peralatan labor komputer yang masih bisa dipakai atau diperbaiki sehingga tidak terjadinya kerusakan disaat jam pembelajaran praktek berlangsung. Selanjutnya metode yang terbaik dalam menentukan tingkat kerusakan alat laboratorium komputer  adalah  metode  Algoritma  Decision  Tree.  Algoritma  Decision  Tree  merupakan  model  prediksi  menggunakan struktur  pohon  keputusan  dan  menghasilkan  keputusan  komplek  menjadi  lebih  sederhana.  Hasil  dari  metode  penelitian menunjukkan  didapat  variabel  kondisi  memiliki  nilai  Gain  tertinggi  yaitu  0.4734353  selanjutnya  didapat  variabel  lama pemakaian dengan nilai Gain 0.896038. Faktor – faktor yang menyebabkan terjadinya kerusakan diantaranya kondisi alat dan lama pemakaian.
Kata kunci: Data Mining, Algoritma, Decision Tree, Identifikasi, Kerusakan
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
SMK  (Sekolah  Menengah  Kejuruan)  Negeri  Sintuk Toboh Gadang adalah salah satu sekolah kejuruan yang selalu berusaha memberikan dan menghasilkan kualitas lulusan yang sangat berkompeten di bidang peminatannya, sehingga hasilnya dapat bermanfaat dan berpartisipasi  di  dunia  kerja  dengan  kualitas  yang
maksimal. Sebagai salah satu sekolah yang sebelumnya adalah  sekolah  rintisan  berbasis  internasional.  Sekolah ini dilengkapi dengan berbagai fasilitas pendidikan dan para pendidik yang cukup berkualitas di bidangnya.Sekolah  ini  memiliki  banyak  keunggulan dibanding  dengan  sekolah  kejuruan  lain  yang  ada  di Kota  pariaman  bahkan  di  seluruh  sekolah  kejuruan  di
Padang  Pariaman.  Berbagai  prestasi  yang  diraih  oleh siswa  dan  pengajar  dari  sekolah  ini  membuktikan bahwa  sekolah  ini  memang  pantas  menjadi  salah  satu sekolah  tujuan  bagi  calon  siswa  dan  merupakan  salah satu sekolah kejuruan favorit di Kota Pariaman. SMKN 1  Sintuk  Toboh  Gadang  mempunyai  3  labor diantaranya  labor  TKJ  (Teknik  Komputer  Jaringan), labor  RPL  (Rekayasa  Perangkat  Lunak)  dan  labor Teknisi.  Labor  komputer  digunakan  ketika  proses pembelajaran praktek, penggunaan labor secara berkala menyebabkan  rentan  terjadinya  kerusakan.  Untuk mengantisipasi kerusakan peralatan labor ketika proses belajar berlangsung maka para teknisi harus mengetahui peralatan labor yang masih bisa digunakan dan yang tidak bisa digunakan [ 1 ].
Data  Mining  adalah  teknik  analisis  data  berbasis  pada aplikasi  statistik  yang  bertujuan  untuk  mengekstrak informasi  itu  sebelumnya  tidak  dapat  ditentukan  dari jumlah  big  data.  Data  Mining  adalah  sistem  informasi berbasis  komputer  yang  ingin  memindai  data  besar repositori,  menghasilkan  informasi,  dan  menemukan pengetahuan  [ 2 ].  Algoritma  Decision  Tree  merupakan algoritma yang    umum digunakan untuk pengambilan keputusan.  Decision  Tree  akan  mencari  solusi permasalahan dengan menjadikan kriteria sebagai node yang  saling  berhubungan  membentuk  seperti  struktur pohon.  Decision  Tree  adalah  model  prediksi  terhadap suatu keputusan menggunakan struktur    hirarki    atau pohon.        Setiap        pohon  memiliki    cabang,    cabang mewakili    setiap    atribut  yang        harus        dipenuhi untuk    menuju    cabang selanjutnya  hingga  berakhir di  daun atau tidak  ada cabang lagi [ 3 ]. Algoritma C4.5 merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  pembentukan  pohon  keputusan.  Decision tree  tersebut  mampu  menghasilkan  keputusan  yang kompleks menjadi lebih sederhana, sehingga pengambil keputusan  akan  lebih  menginterpretasikan  solusi  dari permasalahan [ 4 ]. Kelebihan dari metode Decision Tree ini adalah dapat menghasilkan sebuah pohon keputusan yang  mudah  dipahami,  lebih  sederhan  dan  mempunyai nilai  akurasi  yang  mudah  diterima  [ 5 ].  Tujuan  dalam penelitian  menggunakan  metode  ini  untuk  membantu teknisi  labor  dalam  menangani  peralatan  yang  rusak disaat proses belajar mengajar berlangsung [ 6 ].
Beberapa  penelitian  terdahulu  tentang  Algoritma Decision  Tree.  Dari  hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  algoritma  C4.5  mampu  mengklasifikasi  berapa lama  penggunaan  komputer  dilihat  dari  variabel  jenis kelamin,  umur  dan  lainnya  [ 6 ].  Penelitian  yang dilakukan oleh Syah (2020) menunjukkan bahwa model Decision  Tree  berhasil  mengklasifikasikan  hasil  SKD menjadi  4  kelas  berdasarkan  nilai  yang  didapatkan peserta  seleksi.  Nilai  performa  model  Decision  Tree yang didapatkan bahwa Algoritma Decision Tree cocok sebagai model untuk klasifikasi pada penelitian ini [ 7 ]. Selanjutnya  penelitian  oleh  Kurniawan  dkk  (2020) menghasilkan tingkat  penerimaan  yang  dihasilkan dengan  menggunakan  confusion  matrix  adalah  akurasi
93,103%  menggunakan  163  data  latih  dan  29  data  uji atau  85%  data  latih  dan  15%  data  uji  [ 8 ]. Amalia  dkk (2020)  memperoleh  proses  dataset  kinerja  siswa menggunakan metode algoritma C4.5 untuk meningkatkan kinerja Data Mining, yaitu mengoptimalkan  metode  seleksi,  memperoleh  akurasi nilai  87%  [ 9 ].  Hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh Wiza  &  Febriadi  (2019)  dalam  pengolahan  Data Mining menggunakan metode klasifikasi dan algoritma C4.5  dapat  memprediksi  tingkat  kelulusan  siswa dengan  dua  kategori  yaitu  lulus  dan  tidak  lulus  [ 10 ]. Metode  Algoritma  Decision  Tree  juga  pernah dilakukan oleh peneliti-peneliti sebelumnya yang dapat menudukung pengolahan data  [ 11 ]-[1 7 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Pada kerangka penelitian ini akan dijelaskan tahapan  – tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam  menyelesaikan permasalahn yang ada. Adapun tahapan kerangka kerja dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja
2.1 Mengidentifikasi Masalah
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  paling  awal  dalam kerangka kerja penelitian. Data yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi  tingkat  kerusakan  labor  diantaranya Nama  Alat,  Jumlah  Alat,  Pemeriksaan,  Lama Pemakaian dan Kondisi
2.2 Menganalisa Masalah
Langkah  analisis  masalah  adalah  untuk  dapat memahami  masalah  yang  telah  ditentukan  ruang lingkup atau batasannya. Dengan menganalisa masalah yang  telah  ditentukan  tersebut,  maka  diharapkan masalah dapat dipahami dengan baik
2.3 Mempelajari Literatur
Tahapan  ini  mempeljari  literatur  –  literatur  yang digunakan  dalam.  Literatur  diambil  dari  berbagai sumber  yaitu  berupa  artikel,  jurnal  ilmiah  tentang simulasi  Decision  Tree,  serta  bahan  bacaan  lain  yang mendukung.
2.4 Mengumpulkan Data
Tahapan  mengumpulkan  data  yang  dilakukan  adalah dengan wawancara langsung dengan pihak sekolah dan observasi
2.5  Penyelesaian  Masalah  Menggunakan  Metode Decision Tree
Penyelesaian  masalah  menggunakan  metode  Decision Tree diantaranya menentukan atribut, perhitungan nilai entropy  dan  nilai  Gain,  membentuk  pohon  keputusan dan Rule model
2.6 Mengimplementasi Masalah
Tahapan  Mengimplementasi  masalah  dilakukan  dari hasil  analisa  sebelumnya.  Tujuan  dari  implementasi sistem  ini  dilakukan  untuk  melakukan  perbandingan terhadap  hasil  yang  diperoleh  dengan  analisa  manual dengan sistem.
2.7  Hasil dan Pembahasan
Tahapan  ini  menentukan  hasil  perhitungan  sehingga mengubah  atribut  yang  komplek  menjadi  lebih sederhana dan mudah dipahami.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan  bagan  alir  untuk memudahkan dalam menganalisa sistem
Gambar 2. Bagan Alir
3.1. Mempersiapkan Data
Tahap awal dalam menganalisa sistem yaitu mempersiapkan data. Data yang di olah bersumber dari
labor  TKJ  (Teknik  Komputer  Jaringan)  di  SMKN  1 Sintuk Toboh Gadang.
3.2.  Melakukan  Perhitungan  Menggunakan  Metode Decision Tree
Dalam    algoritma    C4.5    untuk    membangun    pohon keputusan  hal    pertama    yang    dilakukan    yaitu memilih  atribut sebagai  akar. Secara umum algoritma Decision  Tree  C4.5  untuk  membangun  pohon keputusan adalah sebagai berikut:
a. Pilih Atribut sebagai root
b. Buat cabang untuk masing – masing nilai
c. Bagi atribut terpilih dalam cabang
d. Ulangi  proses  untuk  masing  –  masing  cabang sampai semua atribut terpilih pada cabang memiliki kelas yang sama.

## Entropy Total

## (     )   ∑
(     ) ( ( )) ( ( ))
(     )
Entropy Jumlah Alat(Banyak)
(      )   ∑
(      )
( ( )) ( ( ))
(      )

## Entropy Jumlah Alat(Cukup)

## (     )   ∑
(     )
( ( )) ( ( )) (     ) ,789749
Entropy Periksa(Rutin)
(     )   ∑
(     ) ( ( )) ( ( ))
(     )

## Entropy Periksa(Tidak Rutin)

## (           )   ∑
(           ) ( ( )) ( ( )) (           )

## Entropy Masa (1 Tahun)
(       )   ∑
(       )
( ( ))
( ( )) (       )

## Entropy Masa (2 Tahun)
(       )   ∑
(       )
( ( )) ( ( ))
(       ) ,996792
Entropy Masa (3 Tahun)

## (       )   ∑
(       )
( ( ))
( ( ))
(       )

## Entropy Kondisi (Baik)
(    )   ∑
(    )   ( ( )) ( ( ))

## (    )
Entropy Kondisi (Tidak Baik)

## (          )   ∑
(          )
( ( )) ( ( )) (          )

## Perhitungan Nilai Gain Node 1

## Gain Jumlah Alat
(           )
(     )
∑ | | (
(            )
( )
( )

## Gain Pemeriksaan
(           ) (     )
∑ | | ( )
(           )
( )
( )

## Gain Lama Pemakaian
(           ) (     )
∑ | | ( )
(               )
( )
( )   ( )

## Gain Kondisi
(       )            (     )
∑ | | ( ) (       ) ( )
( )
Dari  hasil  perhitungan  didapatkan  pohon  keputusan dengan    variabel  kondisi  memiliki  nilai  Gain  tertinggi, yaitu 0,47343. Hasil perhitungan Node 1 disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Perhitungan Node 1 Jml(S) A(si) B(si) Entropy Gain Jumlah Banyak Cukup 50 12 39 10 11 2 0,7601 0,6501 0,0039 Periksa Rutin Tidak 38 21 29 12 9 9 0,78970 0,98522 0,1364 Masa 1 Th 2 Th 3 Th 29 9 15 27 5 8 2 4 7 0,36205 0,99100 0,99670 0,2827 Kondisi Baik Tidak 16 34 5 34 11 0 0,99670 0,89600 0,4734
Selanjutnya  dilakukan  pengolaha  untuk  Node  2  yang hasilnya disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Node 2 Jml(S) A(si) B(si) Entropy Gain Jumlah Banyak Cukup 2 14 0 5 2 9 0,0000 0,9402 0,0732 Periksa Rutin Tidak 10 6 1 4 4 2 0,4689 0,9182 0,2585 Masa 1 Th 2 Th 3 Th 4 7 5 0 0 5 4 7 0 0 0 0 0,9402
Dari  hasil  nilai  entropy  Node  2  telah  didapatkan variabel jumlah alat memiliki nilai gain tertinggi.
3.3. Pohon Keputusan (Decision Tree)
Setelah  pencarian  nilai  entropy  dan  gain  didapat  maka tahap  selanjutnya  adalah  membuat  pohon  keputusan untuk  menentukan  hasil  akhir  dalam  bentuk  akar  yang lebih sederhana. Berikut pohon keputusan dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Pohon Keputusan

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang didapatkan dengan menerapkan metode  Decision  Tree  sangat  membantu  para  teknisi dalam  mengetahui  identifikasi  tingkat  kerusakan peralatan  labor  Teknik  Jaringan  Komputer,  sehingga tidak  terjadinya  kerusakan  pada  saat  proses  belajar
mengajar  belrlansung.  Adapun  faktor  –  faktor  yang menyebabkan  kerusakan  peralatan  labor  dapat  di  lihat dari variabel kondisi dan berapa lama pemakaian.

## Daftar Rujukan
[1] Pesah, S. W (2021), Analisis Lama Penggunaan Komputer Pada Universitas  ABC  Dengan  Metode  Algoritma  C4.5,  7  (1). https://doi.org/10.46808/informa.v7i1.197
[2] Syah,  R.  D.  (2020).  Metode  Decision  Tree  Untuk  Klasifikasi Hasil  Seleksi  Kompetensi  Dasar  Pada  Cpns  2019  Di  Arsip Nasional  Republik  Indonesia. Jurnal  Ilmiah  Informatika Komputer, 25 (2), 107–114. doi:10.35760/ik.2020.v25i2.2750
[3] Kurniawan,  D.,  Anggrawan,  A.,  &  Hairani,  H.  (2020). Graduation  Prediction  System  On  Students  Using  C4.5 Algorithm. MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika
Dan Rekayasa Komputer, 19 (2), 358–365.
doi:10.30812/matrik.v19i2.685
[4] Aamalia,  H.,  Yunita,  Y.,  Puspita,  A.,  &  Lestari,  A.  (2020). Student  Performance  Analysis  Using  C4.5  Algorithm  To Optimize Selection . Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 16 (2), 149-154. https://doi.org/10.33480/pilar.v16i2.1348
[5] Wiza,  F.,  &  Febriadi,  B.  (2019).  Classification  Analysis  Using C4.5  Algorithm  To  Predict  The  Level  of  Graduation  of  Nurul Falah Pekanbaru High School Students. IJISTECH (International  Journal  Of  Information  System  &  Technology),
2 (2), 43. doi:10.30645/ijistech.v2i2.21
[6] Pratama,  T.  G.,  Ridwan,  A.,  &  Prihandono,  A.  (2021). Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Klasifikasi  Kanker  Serviks Tingkat Awal. Urecol Journal. Part E: Engineering, 1 (1), 1–6. doi:10.53017/uje.4
[7] Lumban Gaol, L. Y., Safii, M., & Suhendro, D. (2021). Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Stikom  Tunas  Bangsa  Prodi  Sistem Informasi  Dengan  Menggunakan  Algoritma  C4.5. Brahmana : Jurnal  Penerapan  Kecerdasan  Buatan,  2 (2),  97–106. doi:10.30645/brahmana.v2i2.71
[8] Oscario,  O.,  Jasmir,  J.,  &  Novianto,  Y.  (2019).  Penerapan Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Kecocokan  Gaya  Belajar
Bagi  Siswa  Siswi  Sekolah  Dasar  (Studi  Kasus  :  SD  Sariputra Jambi) Jurnal Processor, 14( 2), 141. doi:10.33998/processor.2019.14.2.637 [9] Li,  S.,  &  Tang,  H.  (2020).  Classification  of  Building  Damage Triggered  by  Earthquakes  Using  Decision  Tree.  Mathematical Problems in Engineering, 2020, 1–15. doi:10.1155/2020/2930515
[10] Gumilar,  R.  (2020),  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  C4.5  Dalam  Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Pasien BPJS, 2, 376-385. http://dx.doi.org/10.30645/senaris.v2i0.185
[11] Wanti,  S.  (2020),  Penerapan  Algoritma  C4.5  dalam Meningkatkan  Kemampuan  Bahasa  Inggris  Pada  Mahasiswa, 13(2). https://doi.org/10.33322/petir.v13i2.1029
[12] Fitriani,  E.  (2020).  Perbandingan  Algoritma  C4.5  Dan  Naïve Bayes  Untuk  Menentukan  Kelayakan  Penerima  Bantuan Program Keluarga Harapan. Sistemasi, 9(1), 103.
doi:10.32520/stmsi.v9i1.596
[13] Ucha,  P.  A.,  Eka,  I.  &  Fitri,  R.  (2021).  Implementasi  Data Mining  Untuk  Prediski  Penyakit  Diabetes  dengan  Algoritma C4.5, 2(1). https://doi.org/10.30645/kesatria.v2i1.56O
[14] Satria,  F.,  Zamhariri,  Z.,  &  Syaripudin, M.  A.  (2020).  Prediksi Ketepatan  Waktu  Lulus  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma C4.5    Pada  Fakultas  Dakwah  Dan  Ilmu  Komunikasi    UIN Raden  Intan  Lampung. Jurnal  Ilmiah  Matrik,  22 (1),  28–35. doi:10.33557/jurnalmatrik.v22i1.836
[15] Rahayu,  S.,  Damanik,  I.  S.,  &  Fauzan,  M.  (2021).  Analisis Kepuasan  Masyarakat  Terhadap  Kualitas  Pelayanan  Pada
Pengadilan Negeri Simalungun Menggunakan Metode Algoritma  C4.5.  Jurasik  (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan Teknik Informatika), 6(1), 89. doi:10.30645/jurasik.v6i1.273
[16] Rahayu,  S.,  Damanik,  I.  S.,  &  Fauzan,  M.  (2021).  Analisis Kepuasan  Masyarakat  Terhadap  Kualitas  Pelayanan  Pada
Pengadilan Negeri Simalungun Menggunakan Metode
Algoritma  C4.5. Jurasik  (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan Teknik Informatika), 6(1), 89. doi:10.30645/jurasik.v6i1.273
[17] Paul,  V.  M.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  C4.5  Dalam  Menentukan  Kelayakan  Penerimaan Bantuan  Bedah  Rumah  pada  Desa  Tiga  Dolok,  1(5) https://doi.org/10.36418/jurnalsostech.v1i5.102