## PREDIKSI PRESTASI SISWA SMAS KATOLIK SANTO YOSEPH DENPASAR BERDASARKAN KEDISIPLINAN DAN TINGKAT EKONOMI ORANG TUA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASE DAN ALGORITMA REGRESI LINIER BERGANDA
Maria Atalya Angelus Leza, Nengah Widya Utami, Putri Anugrah Cahya Dewi Sistem Informasi, Primakara University Jalan Tukad Badung No. 135, Renon, Denpasar, Bali mariaatalya1@gmail.com

## ABSTRAK
Pendidikan merupakan suatu sistem yang didalamnya mengandung unsur penting yang saling berkaitan dan mempunyai tujuan untuk menghasilkan taraf SDM yang kompeten demi kemajuan bangsa. SMAS Katolik Santo Yoseph Denpasar merupakan salah satu lembaga pendidikan yang sangat memperhatikan pendidikan siswanya, tetapi  mempunyai  permasalahan  dimana  pihak  sekolah  kesulitan  dalam  mengidentifikasi  kemampuan  dan kebutuhan  siswa  sehingga  siswa  tidak  mendapatkan  perhatian  dan  bantuan  yang  tepat.  Maka  dari  itu,  perlu dilakukan prediksi prestasi  siswa agar  lembaga pendidikan dapat memberikan bimbingan dan pengajaran  yang tepat  dengan  kualitas  yang  baik  terhadap  siswa  sesuai  dengan  kemampuannya.  Penelitian  ini  menggunakan metode KDD (Knowledge Discovery in Database) dan Algoritma Regresi Linier Berganda yang bertujuan untuk mengetahui  hasil  prediksi  prestasi  siswa  SMAS  Katolik  Santo  Yoseph  Denpasar  berdasarkan  kedisiplinan  dan tingkat ekonomi orang tua dan mengukur tingkat akurasi prediksi  menggunakan MAE (Mean Absolute Error ), MSE  (Mean  Squared  Error)  dan  RMSE  ( Root  Mean  Square  Error ).  KDD  adalah  teknik  untuk  mendapatkan informasi  berupa  data  dari  basis  data  yang  sudah  ada  dengan  beberapa  tahapan,  yaitu data  selection,  pre- processing/cleaning,  transformation,  data  mining dan interpretation / evaluation. Algoritma  Regresi  Linier Berganda adalah teknik data mining yang digunakan untuk mengetahui apakah ada hubungan antara variabel yang ingin diprediksi (variabel dependen) dengan variabel lain (variabel independen) yang memiliki persamaan Y = a + b 1 x 1 + b 2 x 2 + … + b n x n . Penelitian ini menghasilkan hubungan positif antara kedisiplinan siswa, tingkat ekonomi orang tua dan prestasi siswa dengan dataset sebanyak 2672 data dengan perbandingan 70% data training dan 30% data testing . Perbandingan 70% data training dan 30% data testing merupakan tingkat akurasi tertinggi dengan nilai MAE sebesar 0,026, nilai MSE sebesar 0,001 dan nilai RMSE sebesar 0,032.
Kata kunci: Data Mining, Kedisiplinan, Ekonomi, Regresi, Prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  suatu  sistem  yang didalamnya  mengandung  unsur  penting  yang  saling berkaitan  dengan  erat  yang  mempunyai  tujuan  untuk menghasilkan  taraf  SDM  yang  kompeten  demi kemajuan  bangsa  [1].  Pendidikan  identik  dengan proses  belajar  mengajar  sehingga  kualitas  dari  suatu lembaga  pendidikan  harus  sangat  diperhatikan.  Ada beberapa indikator kualitas lembaga pendidikan, yaitu prestasi  akademik  siswa,  kurikulum,  ketersediaan fasilitas  dan  sumber  daya  serta  kualitas  tenaga pengajar. Kualitas dan pengelolaan lembaga pendidikan  dapat  dipengaruhi  oleh  prestasi  siswa karena  siswa  yang  berhasil  cenderung  memiliki lingkungan  belajar  yang  lebih  baik  yang  disediakan oleh sekolah mereka [2].
Menurut  Novauli,  prestasi  belajar  ialah  hasil belajar  siswa  yang  merupakan  salah  satu  gambaran atau  cerminan  keberhasilan  kemampuan  siswa  [3]. Setiap  siswa  mempunyai  tingkat  kemampuan  dan keterampilan  yang  berbeda-beda  sehingga  mereka membutuhkan pengajaran  yang berbeda. Oleh karena itu, tingkat kemampuan siswa harus diketahui terlebih dahulu  agar  lembaga  pendidikan  dapat  memberikan pengajaran  yang  sesuai  dengan  keterampilan  dan
kemampuan  siswa  tersebut  [4].  Namun,  dari  hasil wawancara dengan salah satu guru yang ada di SMAS Katolik Santo Yoseph Denpasar, terdapat permasalahan  dimana  pihak  sekolah  kesulitan  dalam mengidentifikasi  kemampuan  dan  kebutuhan  siswa sehingga  siswa  tidak  mendapatkan  perhatian  dan bantuan  yang  tepat.  Maka  dari  itu,  perlu  dilakukan prediksi prestasi siswa agar lembaga pendidikan dapat memberikan  bimbingan  dan  pengajaran  yang  tepat dengan  kualitas  yang  baik  terhadap  siswa  sesuai dengan kemampuannya.
Keberhasilan akademik seorang siswa merupakan  hasil  interaksi  berbagai  faktor  yang mempengaruhi.  Menurut  Slameto,  (2003:5-7)  yang dikutip dari Jurnal Fakultas Ekonomi UNNES, prestasi belajar  dipengaruhi  oleh  dua  faktor,  yaitu  faktor internal  yang  berasal  dari  mahasiswa  itu  sendiri  dan juga faktor eksternal yang berasal dari luar kepribadian mahasiswa. Faktor internal terdiri dari faktor jasmani, psikologis, dan kelelahan. Sedangkan faktor eksternal terdiri dari  lingkungan keluarga,  lingkungan sekolah, dan lingkungan masyarakat [5].
Kedisiplinan  merupakan  salah  satu  faktor  yang masuk  kedalam  faktor  psikologis.  Oemar  Hamalik (2013:115)  berpendapat  bahwa  "Salah  satu  faktor
psikologis  adalah  masalah  disiplin."  [6].  Disiplin sangat  penting  untuk  pengajaran  dan  pembelajaran. Proses pendidikan tidak dapat mewujudkan potensinya secara penuh tanpa kesadaran akan kepatuhan terhadap aturan  yang  telah  ditetapkan.  Siswa  membutuhkan sikap  disiplin  untuk  memperkuat  diri  melalui  latihan agar  terbiasa mematuhi dan mengembangkan pengendalian  diri.  Disiplin  melalui  pengenalan  diri lebih  tahan  lama  dan  terasa  senang  daripada  disiplin melalui  kontrol  orang  lain  [2].  Slameto  (2010:67) mengemukakan  bahwa  “Siswa  harus  menerapkan sikap  disiplin  dalam  belajar  agar  lebih  maju  baik  di sekolah,  perpustakaan  dan  di  rumah.”  Dari  sudut pandang ini dapat dijelaskan bahwa kedisiplinan dapat memberikan  kesempatan  kepada  siswa  untuk  belajar dengan  cara  yang  lebih  tinggi  dan  kemajuan  yang dicapai akan meningkatkan prestasi siswa [7].
Selain faktor internal yaitu kedisiplinan, ada juga faktor eksternal yaitu lingkungan keluarga yang dapat mempengaruhi  prestasi  siswa.  Menurut  Slameto (2003:61)  dalam  Jurnal  Economica Education oleh Husnan Jamil mengatakan bahwa, keluarga merupakan institusi pertama dan terpenting. Keluarga besar  dan  sehat  berarti  keluarga  merupakan  lembaga pendidikan  yang  kecil,  tetapi  ditentukan  untuk pendidikan yang besar, yaitu pendidikan bagi bangsa, negara  dan  dunia  [8].  Tingkat  ekonomi  termasuk kedalam  faktor  lingkungan  keluarga.  Kemampuan ekonomi  keluarga  yang  berbeda  akan  mempengaruhi kegiatan  belajar  siswa.  Fasilitas  belajar  yang disediakan  orang  tua  akan  sangat  bergantung  pada kemampuan  keuangan  mereka,  untuk  memastikan bahwa  siswa  memiliki  akses  ke  infrastruktur  dan fasilitas  yang  mereka  butuhkan  untuk  meningkatkan prestasi akademik mereka.
Menurut  Gerungan  (2004:196),  kondisi  sosial ekonomi  keluarga  tidak  diragukan  lagi  dapat berdampak pada perkembangan anak. Jika diperhatikan, dalam situasi kecukupan ekonomi, anak- anak dihadapkan pada lingkungan fisik yang lebih luas di  rumah,  dan  mereka  memiliki  lebih  banyak kesempatan  untuk  mengembangkan  keterampilan yang  tidak  dapat  mereka  kembangkan  tanpa infrastruktur  yang  memadai  [9].  Situasi  keuangan keluarga berdampak langsung pada kegiatan pendidikan  yang  dilakukan  anak.  Keadaan  keuangan orang  tua  yang  tidak  memadai  dapat  menghambat kemampuan  anak-anak  mereka  untuk  belajar  karena banyaknya  kebutuhan  pendidikan  seperti  makanan, kesehatan,  pakaian  dan  fasilitas  pendidikan  yaitu ruang kelas, meja, lampu, buku serta kursi dan masih banyak  lagi  yang  tidak  terpenuhi.  Keadaan  ini  akan selalu menurunkan semangat anak untuk belajar, yang akan mempengaruhi prestasi belajarnya [9].
Tingkat  ekonomi  pada  SMAS  Katolik  Santo Yoseph  Denpasar  terbilang  variatif.  Dari  data  yang didapat,  rata-rata  rentang  pendapatan  orang  tua berkisar 5 sampai 20 juta. Namun beberapa orang tua memiliki pendapatan dibawah 5 juta dan lebih dari 20 juta. Terjadi jarak yang cukup jauh dalam hal ini. Atas
hal  tersebut,  penelitian  lebih  lanjut  diperlukan  untuk mengetahui  prediksi  prestasi  siswa  berdasarkan kedisiplinan dan tingkat ekonomi orang tua. Salah satu teknik  yang  digunakan  untuk  mengetahui  prediksi prestasi siswa adalah data mining.
Data  mining adalah  proses  penambahan  nilai tambah dari sekumpulan data berupa knowledge atau pengetahuan  yang sebelumnya tidak diketahui secara manual  [10]. Data  mining adalah  suatu  proses penggalian informasi yang terpendam atau tersembunyi  untuk  memperoleh  pengetahuan  dan menemukan pola pada tumpukan data dalam database yang biasanya berskala besar [4]. Data mining sendiri memiliki beberapa metode salah satunya menggunakan  metode forecasting atau  peramalan. Forecasting adalah peramalan atau prediksi dari  satu atau lebih peristiwa yang terjadi di masa depan untuk mencari  hubungan  dan  pola  di  dalam  system  [11]. Forecasting yang  akurat  adalah  informasi  yang dibutuhkan  untuk  keputusan  manajemen.  Adanya forecasting ini bertujuan untuk menentukan keputusan untuk  masa  yang  akan  datang.  Salah  satu  algoritma dalam forecasting adalah regresi linier berganda.
Algoritma  Regresi  Linier  Berganda  adalah metode  prediksi  yang  menggunakan  lebih  dari  dua faktor  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  yang  ingin ditemukan [12]. Regresi linier berganda menggunakan kumpulan  data  interval  serta  terdapat  lebih  dari  satu prediktor. Kumpulan data yang disebut di atas berlaku untuk  semua  jenis  variabel,  terutama  variabel dependen  [13].  Singkatnya,  analisis  regresi  linier adalah  teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk mengetahui apakah ada hubungan antara variabel yang ingin  diprediksi  (variabel  dependen)  dengan  variabel lain (variabel independen) [14].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Prestasi  merupakan  hasil  dari  usaha  yang  telah dilakukan pada suatu kegiatan yang telah diselesaikan atau  dijalankan.  Sementara  itu,  belajar  adalah  proses perubahan  perilaku  seseorang  yang  terjadi  melalui pengalaman  dan  latihan  akibat  interaksi  dengan lingkungan  sekitarnya  [15].  Prestasi  belajar  adalah hasil  belajar  yang  diperoleh  atau  dicapai  oleh  siswa melalui pengalaman dan latihan [16].
Slameto  (2003:5-7)  menyatakan  bahwa  ada  dua unsur yang mempengaruhi prestasi belajar yaitu faktor internal  seperti  faktor  jasmani,  psikologis  dan kelelahan  serta  faktor  eksternal  yang  terdiri  dari lingkungan  keluarga, lingkungan  sekolah dan lingkungan masyarakat [5].
Faktor  internal  adalah  kondisi  dan  kemampuan dari dalam diri siswa dalam memahami pembelajaran. Faktor internal tersebut terdiri sebagai berikut: Faktor Jasmani,  Faktor  Psikologis  dan  Faktor  Kelelahan. Kedisiplinan masuk ke dalam faktor psikologis karena merupakan  suatu  perilaku  pengendalian  diri  yang dimana  melibatkan  kemampuan  seseorang  untuk mengendalikan  pikiran,  emosi,  dan  perilaku  mereka sendiri.  Hal  ini  sejalan  dengan  Oemar  Hamalik
(2013:115) yang mengatakan bahwa "Faktor psikologis dalam belajar salah satu diantaranya adalah masalah disiplin" [6].
Disiplin  sangat  penting  untuk  mencapai  tujuan pendidikan.  Selain  pengaruh  lingkungan  keluarga, sekolah,  dan  masyarakat,  faktor  penting  yang mempengaruhi  seberapa  baik  prestasi  belajar  siswa adalah  disiplin.  Kondisi  disiplin  dipengaruhi  dan dibentuk  oleh  berbagai  tindakan  yang  mewakili  nilai tertentu  antara  lain  kesetiaan,  kepatuhan,  keteraturan dan ketaatan. Ketika seseorang telah mengembangkan rasa  disiplin,  sikap  atau  tindakannya  tidak  lagi dianggap sebagai beban. Bahkan jika seseorang tidak mengikuti aturan yang ada, dia menganggap aktivitas itu sebagai beban [17].
Faktor  eksternal  merupakan  aspek  lingkungan luar  siswa  yang  mempengaruhi  hasil  belajar  siswa. Faktor eksternal tersebut terdiri dari: Faktor Keluarga, Faktor  Sekolah  dan  Faktor  Masyarakat.  Anak berkembang di lingkungan pertamanya, yaitu keluarga mereka. Perkembangan dan pertumbuhan anak sangat dipengaruhi oleh keluarga. Faktor keluarga merupakan faktor  yang  lebih  berpengaruh  terhadap  tumbuh kembanga anak. Perhatian orang tua terhadap anak dan kondisi ekonomi keluarga semuanya berdampak pada prestasi  akademik  siswa.  Tetapi,  kondisi  ekonomi orang  tua  yang  lebih  berpengaruh  terhadap  prestasi siswa dimana hal ini didapat dari penelitian Sefti Wiri Febriana [18].
Data  mining adalah  proses  penambahan  nilai tambah  dari  sekumpulan  data  berupa  pengetahuan yang sebelumnya tidak diketahui secara manual [10]. Data mining adalah suatu proses penggalian informasi yang terpendam atau tersembunyi untuk memperoleh pengetahuan  dan  menemukan  pola  pada  tumpukan data dalam database yang biasanya berskala besar [4]. Terdapat  berbagai  macam  metode,  teknik  atau algoritma  dalam  data  mining  yaitu forecasting, description, classification, association, estimation dan clustering [19]. Metode  forecastin g  pada data  mining mengacu pada  teknik  atau  proses  yang  digunakan  untuk memprediksi nilai atau perilaku masa depan dari suatu data  atau  variabel.  Tujuan  utama  dari  metode forecasting adalah untuk memprediksi apa yang akan terjadi  di  masa  depan  berdasarkan  pola  atau kecenderungan  yang  terdapat  pada  data  historis dimana hasilnya berupa persamaan.
Forecasting adalah peramalan atau prediksi satu atau lebih kejadian di masa depan, atau meneliti data historis untuk menemukan hubungan, kecenderungan, dan  pola  dalam  suatu  sistem.  Definisi  lain  dari peramalan  adalah  proses  memperkirakan  permintaan di masa mendatang, termasuk memperkirakan jumlah, kualitas, waktu, dan lokasi barang atau jasa yang akan dibutuhkan untuk memenuhi permintaan [11].
Ada banyak algoritma yang biasa dipakai dalam metode forecasting ,  diantaranya  analisis  regresi, neural  network ,  model time  series dan  lain-lain. Regresi  Linier  Berganda  adalah  metode  peramalan
yang  menggunakan  lebih  dari  dua  faktor  yang  dapat mempengaruhi  hasil sehingga dapat dicari  hasil  yang maksimal [12]. Regresi linier berganda menggunakan kumpulan  data  interval  serta  terdapat  lebih  dari  satu prediktor. Kumpulan data yang disebut di atas berlaku untuk  semua  jenis  variabel,  terutama  variabel dependen  [13].  Singkatnya,  analisis  regresi  linier adalah  teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk mengetahui apakah ada hubungan antara variabel yang ingin  diprediksi  (variabel  dependen)  dengan  variabel lain (variabel independen) [14].
Persamaan  regresi  mengungkapkan  hubungan linier  antara  variabel  dependen  dan  variabel independen.  Variabel  terikat  diberi  lambang  Y  dan variabel  bebas  diberi  lambang  X.  Jika  terdapat  lebih dari  satu  variabel  maka  penulisannya  adalah  X1,  X2 sampai  dengan  Xn.  Secara  umum,  rumus  persamaan regresi linier berganda yaitu Y = a + b 1 x 1 + b 2 x 2 + … + b n x n . Orange  data  mining adalah  paket  perangkat lunak  pemrograman  visual  berbasis  komponen  yang membantu  pemrosesan  data  visual pada  machine learning, data mining dan analisis data. Pemrograman visual  diimplementasikan  menggunakan  antarmuka yang  menghubungkan  widget  yang  telah  ditentukan sebelumnya  atau  yang  dirancang  pengguna  untuk membentuk  alur  kerja. Orange  Data  Mining relatif mudah  digunakan  karena  didasarkan  pada  GUI ( Graphical  user  interface )  yang  membuatnya  dapat diakses  bahkan  oleh  pengguna  awam  sekalipun. Adanya Python ,  bahasa  skrip  dan  lingkungan pemrograman  generasi  baru,  memungkinkan  skrip data mining yang sederhana namun berkualitas tinggi [20].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini adalah  KDD  ( Knowledge  Discovery  in  Database ). KDD adalah metode yang digunakan dalam penelitian ini. KDD adalah teknik untuk mendapatkan informasi berupa data dari basis data yang sudah ada. Ada tabel yang  terhubung  satu  sama  lain  dalam  basis  data. Informasi dari data yang dikumpulkan melalui proses KDD  dapat  berfungsi  sebagai  database  untuk pengambilan keputusan [19].
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dan data  mining adalah  kata-kata  yang  sering  digunakan secara  bergantian  untuk  menggambarkan  proses pengambilan  informasi  tersembunyi  dari  basis  data yang  besar.  Istilah  KDD  dan data  mining memiliki keterkaitan  satu  sama  lain,  tetapi  memiliki  konsep yang berbeda. Data mining adalah salah satu fase atau tahapan dalam proses KDD [21].
Secara  umum,  proses  KDD  dapat  digambarkan sebagai berikut:

## 3.1. Data Selection
Langkah pertama sebelum penggalian informasi di Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yaitu, data harus diseleksi atau dipilih dari data operasional.
Data yang dipilih untuk proses data mining disimpan terpisah dari basis database operasional dalam sebuah file [19].

## 3.2. Pre-processing/Cleaning
Sebelum  memulai  proses  data  mining,  penting untuk  membersihkan  data,  yang  merupakan  inti  dari Knowledge Discovery in Database (KDD). Pembersihan  termasuk  menghapus  duplikat  data, memeriksa data yang tidak konsisten, dan memperbaiki  masalah  data  seperti  salah  cetak. Dilakukan  juga  proses  “memperkaya”  data  terkini dengan  tambahan  data  atau  informasi  yang  berguna dan  diperlukan  untuk Knowledge  Discovery  in Database (KDD), seperti data atau informasi eksternal lainnya [21].

## 3.3. Transformation
Transformation merupakan  proses  mengubah data yang dipilih untuk membuat data tersebut sesuai dalam data mining. Prosesnya sangat bergantung pada database, model informasi atau jenis yang akan dicari. Definisi  lain  dari  transformasi  adalah  pencarian  fitur yang berguna untuk merepresentasikan data tergantung pada tujuan yang ingin dicapai [19].

## 3.4. Data Mining
Proses  menemukan  pola  atau  informasi  yang menarik pada data terpilih dengan  menggunakan  alat atau  metode  tertentu  disebut  data  mining.  Teknik, metode,  dan  algoritma  dalam  data  mining  sangat berbeda.  Pendekatan  atau  algoritma  yang  tepat ditentukan  oleh  tujuan  dan  keseluruhan  proses  KDD [21].

## 3.5. Interpretation/Evaluation
Tahapan  ini  dikenal  sebagai  interpretasi  dalam proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Pola informasi yang dibuat sebagai bagian dari proses penambangan  data  harus  disajikan  dengan  cara  yang dapat  dipahami  oleh  pihak  yang  berkepentingan. Langkah  ini  menentukan  apakah  pola  atau  informasi yang ditemukan bertentangan dengan  fakta atau teori sebelumnya  [19].  Pada  tahapan  ini  juga  akan menghasilkan  knowledge  atau  pengetahuan  yang nantinya  akan  berguna  pada  saat  pengambilan keputusan.

## Gambar 1. Tahapan KDD

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  atau  tahapan  KDD  terdapat  pada penjelasan berikut:
4.1. Data Selection
Data  yang  dipilih  untuk  proses data  mining di dalam penelitian ini adalah data siswa SMAS Katolik Santo  Yoseph  Denpasar  yang  diseleksi  dari  Tahun Angkatan 2019/2020, 2020/2021, 2021/2022 kelas X, XI dan XII sebanyak total 3262 data, dimana  jumlah data  dari  tahun  ajaran  2019/2020  sebanyak  1096, jumlah data dari tahun 2020/2021 sebanyak 1080 dan jumlah  data  dari  tahun  ajaran  2021/2022  sebanyak 1086 data. Data yang diambil berupa data penghasilan orang  tua  per  bulan,  data  ketidakhadiran  siswa  pada semester 1 dan semester 2 serta nilai rapor siswa.

## 4.2. Pre-processing/Cleaning
Setelah melakukan data selection , yang dilakukan  selanjutnya  adalah  melakukan  proses peninjauan  pada  data  inkonsisten,  dan  memperbaiki masalah  data  termasuk  kesalahan  pencetakan  serta menghapus duplikasi data. Jumlah data siswa yang di seleksi  berdasarkan  data  excel  yang  diperoleh  dari SMAS  Katolik  Santo  Yoseph  Denpasar  pada  Tahun Angkatan  2019/2020,  2020/2021,  2021/2022  adalah sebanyak 3262 data terpilih dan data tersebut akan di proses pada tahap preprocessing/cleaning. Proses cleaning terhadap 3262 data ini dilakukan dengan  menghapus  beberapa  atribut  dan  data  yang tidak  dapat  digunakan  seperti data  null.  Data  null merupakan data error atau tidak sah dikarenakan data tersebut  bernilai  nol  atau  kosong. Data  null yang dihapus berupa data penghasilan orang tua per bulan, data rapor siswa dan data ketidakhadiran siswa. Selain itu,  proses  pembersihan  ini  juga  menghilangkan variabel  yang  tidak  diperlukan  pada  data  excel  nilai rapor  siswa.  Variabel  yang  dihapus  yaitu  mata pelajaran  peminatan  pada  setiap  jurusan.  Total  data setelah  dilakukan  proses  cleaning  adalah  sebanyak 2672 data siswa.
Tabel 1. Pre-processing/cleaning
Tahun Sebel um Clea ning Data Null
Sesu dah Clea ning Pengha silan Orang Tua Ketidakh adiran Siswa Nil ai Ra por 2019/ 2020 1096 158 2 28 908 2020/ 2021 1080 189 1 10 880 2021/ 2022 1086 191 0 11 884 TOT AL 3262 538 3 49 2672 590 4.3. Transformation
Tahap  selanjutnya  yaitu transformation .  Tahap ini dilakukan untuk mengubah data yang dipilih agar data tersebut bisa diolah secara lebih mudah. Tahap ini juga  disebut  normalisasi.  Normalisasi  data  dilakukan dengan mengubah nilai X1 menjadi bilangan pecahan, membagi nilai X2 dengan 1000000 dan membagi nilai Y dengan 1000.
Tabel 2. Transformation
No Sebelum Cleaning Setelah Cleaning Kehadiran Siswa Penghasilan Orang Tua Total Nilai Siswa Kehadiran Siswa Penghasilan Orang Tua Total Nilai Siswa 1 95,4% 10.500.000 796 0,954 10,5 0,796 2 98,7% 8.000.000 806 0,987 8,0 0,806 3 99,3% 3.500.000 799 0,993 3,5 0,799 4 98,7% 5.000.000 779 0,987 5,0 0,779 5 100,0% 15.000.000 841 1,000 15,0 0,841 … 2672 99,5% 4.000.000 851 0,995 4,0 0,851 4.4. Data Mining
Tahap  berikutnya  adalah data  mining .  Pada langkah  ini,  peneliti  mengidentifikasi  pola  atau informasi  yang  menarik  dari  data  yang  dipilih  dan kemudian  menentukan  algoritma  mana  yang  akan digunakan untuk menguji data tersebut. Penelitian ini menggunakan tools  Orange  Data  Mining untuk melakukan  penelitian  terhadap  siswa  SMAS  Katolik Santo  Yoseph  Denpasar  dalam  memprediksi  prestasi siswa  berdasarkan  kedisiplinan  dan  tingkat  ekonomi orang  tua.  Penelitian  ini  menggunakan  dataset sebanyak  2672  yang  dibagi  menjadi  dua  data,  yaitu data  training dan data  testing dengan  perbandingan 90% data  training dan  10% data  testing ,  80% data training dan 20% data testing , serta 70% data training dan 30% data testing.
4.5. Interpretation/Evaluation
Tahap  terakhir  adalah interpretation/evaluation . Pada fase ini, model data yang dihasilkan oleh proses data  mining  harus  disajikan  dengan  cara  yang  dapat dipahami oleh pihak yang berkepentingan. Tools yang digunakan  untuk  mengimplementasikan  data  mining adalah Orange  Data  Mining. Tahapan  ini  bertujuan untuk  mengetahui  apakah  pola  atau  informasi  yang ditemukan  bertentangan  dengan  fakta  atau  teori sebelumnya.
Sebagai  evaluasi,  peneliti  menggunakan  tingkat akurasi untuk  mengukur seberapa  baik  model regresi linier berganda menggunakan MAE, MSE dan RMSE. Perbandingan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan dengan menganalisis 90% data training dan 10% data testing , 80% data training dan 20% data testing , serta 70% data training dan 30% data testing .
Tabel 3. Hasil Tingkat Akurasi Tingkat Akurasi Data Training Data Testing Hasil Akurasi MAE 90% 10% 0,027 80% 20% 0,026 70% 30% 0,026 MSE 90% 10% 0,001 80% 20% 0,001 70% 30% 0,001 RMSE 90% 10% 0,033 80% 20% 0,033 70% 30% 0,032
Kesimpulan dari tingkat akurasi yang paling baik antara  MAE,  MSE  dan  juga  RMSE  adalah menggunakan perbandingan data 70% dan 30% karena hasil  dari  tingkat  akurasi  tersebut  yang  paling  kecil dimana  tingkat  akurasi  MAE  sebesar  0,026;  tingkat akurasi MSE sebesar 0,001; dan tingkat akurasi RMSE sebesar 0,032. Karena perbandingan data training 70% dan 30% data testing adalah yang paling akurat, maka persamaan  umum  yang  didapat  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Y = 0,668603 + 0,150065x 1 + 8,54719e-05x 2
Keterangan: Y = Prestasi siswa siswi (variabel terikat) x 1 = Kedisiplinan (variabel bebas) x 2 = Tingkat ekonomi orang tua (variabel bebas)
a = Konstanta (Intercept)
b = Koefisien variabel bebas

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Prediksi  prestasi  siswa  SMAS  Katolik  Santo Yoseph  Denpasar  berdasarkan  kedisiplinan  dan tingkat  ekonomi  orang  tua  menghasilkan  persamaan Regresi Linier Berganda sebagai berikut:
2. Y = 0,668603 + 0,150065x 1 + 8,54719e-05x 2
Persamaan tersebut menunjukkan adanya hubungan  yang  positif  antara  kedisiplinan  siswa, tingkat  ekonomi  orang  tua  terhadap  prestasi  siswa. Kedisiplinan  mempunyai  pengaruh  yang  lebih signifikan  terhadap  prestasi  siswa  dibandingkan dengan  tingkat  ekonomi  orang  tua,  sebagaimana tercermin dalam koefisien regresi.  2.  Tingkat akurasi prediksi terhadap prestasi siswa SMAS Katolik Santo Yoseph  Denpasar  berdasarkan  kedisiplinan  dan tingkat  ekonomi  orang  tua  menggunakan  metode regresi  linier  berganda  yang  paling  tinggi  yaitu menggunakan  perbandingan  data  70% data  training dan 30% data testing dengan nilai MAE sebesar 0,026, nilai  MSE  sebesar  0,001  dan  nilai  RMSE  sebesar 0,032.
Berdasarkan  hasil  temuan  penelitian  yang  telah dijelaskan diatas, terdapat beberapa saran  yang dapat diusulkan  dari  peneliti  untuk  meningkatkan  prediksi prestasi  siswa,  yaitu:  pertama,  memberi  perhatian khusus  kepada  siswa  yang  memiliki  persentase
kehadiran yang kecil terutama siswa yang sering alpa dengan cara mengetahui akar permasalahan, memberi pembinaan atau konseling sesuai kebutuhan, memantau siswa secara terus-menerus serta konsultasi dan bekerjasama dengan orang tua. Kedua, saran bagi peneliti selanjutnya adalah menambah variabel lainnya yang  berhubungan  dengan  prestasi  siswa  seperti motivasi,  dukungan  keluarga  atau  kualitas  pengajar. Ketiga,  melakukan  perbandingan  dengan  algoritma forecasting lainnya seperti Random Forest dan Neural Network .
DAFTAR PUSTAKA
[1] K. Sinaga and  K. Handoko, "IMPLEMENTASI DATA  MINING  UNTUK  MEMPREDIKSI KELULUSAN  SISWA  DENGAN  METODE NAÏVE BAYES," Jurnal Comasie, vol. 04, p. 97, 2021.
[2] H.  Susanto  and  S. ,  "DATA  MINING  UNTUK MEMPREDIKSI
PRESTASI SISWA BERDASARKAN SOSIAL EKONOMI, MOTIVASI, KEDISIPLINAN DAN PRESTASI MASA  LALU," Jurnal  Pendidikan Vokasi, vol. 4, p. 223, 2014.
[3] L.  T.  Yulianingsih  and  A.  Sobandi,  "Kinerja mengajar guru sebagai faktor determinan prestasi belajar siswa," JURNAL PENDIDIKAN MANAJEMEN PERKANTORAN, vol. 2, no. 2, p. 160, 2017.
[4] N. Pradita, "Penerapan Data Mining sebagai Cara untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa  Berdasarkan Status Ekonomi dan Kedisiplinan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda," Jurnal Ilmiah Mahasiswa  Manajemen,  Bisnis  dan  Akuntansi, vol. 4, no. 5, p. 685, 2022.
[5] M. and C. A. Vemilia, "PENGARUH FAKTOR INTERN DAN FAKTOR EKSTERN
TERHADAP PRESTASI BELAJAR
EKONOMI," Jurnal  Pendidikan  Ekonomi, vol. 4, p. 273, 2009.
[6] P.  Herlambang,  Z.  Rohmad  and  S.  Subagya, "PENGARUH KEAKTIFAN DALAM KEGIATAN  EKSTRAKURIKULER,  MINAT BACA,  DAN  KEDISIPLINAN  BELAJAR TERHADAP  PRESTASI  BELAJAR  SISWA SMA  NEGERI  1  KARTASURA," Universitas Sebelas Maret Surakarta, p. 6.
[7] L.  A.  Matoka,  W.  Hulukati  and  M.  B.  Smith, "ANALISI  TENTANG  DISIPLIN  BELAJAR SISWA KELAS VIII DI SMP NEGERI 2 KOTA GORONTALO," p. 5.
[8] H.  Jamil  and  F.  I.  Azra,  "PENGARUH LINGKUNGAN KELUARGA
DAN MOTIVASI  BELAJAR  SISWA  TERHADAP HASIL  BELAJAR  AKUNTANSI  SISWA
KELAS X SMK NEGERI 1 SOLOK SELATAN," Journal of Economic and Economic Education, vol. 2, no. 2, p. 88, 2014.
[9] L.  N.  Chotimah,  H.  M.  Ani  and  J.  Widodo, "PENGARUH  STATUS  SOSIAL  EKONOMI
ORANG TUA TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA," Jurnal Pendidikan
Ekonomi, vol. 11, no. 1, p. 76, 2017.
[10] M.  Prasojo,  S.  and  J.  Triwidianti,  "Prediksi Prestasi  Siswa  SMK  Masuk  Pasar  Kerja Menggunakan Teknik Data Mining (Studi Kasus SMKN  1  KotaAgung  Timur  Tanggamus, Lampung)," Seminar  Nasional  Hasil  Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, p. 135, 2021.
[11] R. B. Manalu, "SISTEM APLIKASI FORECASTING  TINGKAT  KELULUSAN MAHASISWA DENGAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS: STMIK BUDIDARMA  MEDAN)," Majalah  Ilmiah INTI, vol. 12, p. 224, 2017.
[12] E.  Triyanto,  H.  Sismoro  and  A.  D.  Laksito, "IMPLEMENTASI  ALGORITMA  REGRESI
LINEAR BERGANDA UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKSI PADI DI
KABUPATEN  BANTUL," RABIT  (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab), vol. 4, p. 66, 2019.
[13] I.  G.  D.  P.  Wiwaha  and  N.  W.  Suryathi, "PENGARUH  PARTISIPASI  ANGGARAN DAN  GAYA  KEPEMIMPINAN  TERHADAP KINERJA  MANAJERIAL:  STUDI  KASUS PADA  SELURUH  LPD  DI  DESA  DINAS DALUNG," Jurnal  Ilmiah  Akuntansi  &  Bisnis, vol. 3, p. 176, 2018.
[14] P.  P.  S.  Ramadhan  and  N.  Safitri,  "Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Laju Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan  Metode Regresi  Linier  Berganda  Pada  BPS  Deli Serdang," Sains  dan  Komputer  (SAINTIKOM), vol. 18, p. 56, 2019.
[15] I. K. Indrawan, N. N. Parwati and I. P. Suryawan, "PENINGKATAN PRESTASI BELAJAR MATEMATIKA SISWA MELALUI PEMBELAJARAN  ARIAS  BERBANTUAN GEOGEBRA," Jurnal Pendidikan dan
Pembelajaran Matematika Indonesia, vol. 7, no. 1, p. 80, 2018.
[16] F.  Mawarni  and  Y.  Fitriani,  "Peningkatan Prestasi Belajar Bahasa Indonesia Materi Pokok Teks Eksposisi di Kelas X IPA 2 SMA Negeri 1 Sembawa Kabupaten Banyuasin," Jurnal Pembelajaran  Bahasa  Dan  Sastra  Indonesia, vol. 9, no. 2, p. 3, 2019.
[17] I. Ernawati, "PENGARUH LAYANAN INFORMASI  DAN  BIMBINGAN  PRIBADI
TERHADAP KEDISIPLINAN SISWA KELAS XII  MA  COKROAMINOTO  WANADADI
BANJARNEGARA TAHUN AJARAN
2014/2015," Jurnal  Bimbingan  dan  Konseling, vol. 1, no. 1, p. 5, 2016.
[18] S. W. Febriana and W. Rohmah, "1PENGARUH KONDISI  SOSIAL  EKONOMI  ORANG  TUA DANPERHATIAN ORANG TUA TERHADAP PRESTASI BELAJAR," Jurnal Pendidikan Ilmu Sosial, vol. 24, no. 1, p. 6, 2014.
[19] Y. Mardi, "Data Mining : Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5," Jurnal  Edik Informatika, vol. 2, no. 2, p. 215.
[20] M.  S.  Nawawi,  F.  Sembiring  and  A.  Erfina, "Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering Menggunakan Orange Untuk Penentuan Produk Busana  Muslim  Terlaris," Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi, p.  792, 2021.
[21] M. Alfariqi
and A.
Finandhita, "IMPLEMENTASI  DATA  MINING  METODE CLUSTERING  PADA  TOKO  BUKU  BI-
OBSES  BANDUNG  DENGAN  PENERAPAN
ALGORITMA  K-MEANS," Jurnal  Ilmiah
Komputer dan Informatika, p. 2.
[22] [17]
N.  W.  Utami  dan  I.  G.  J.  E.  Putra,
“Text  Minig  Clustering  Untuk  Pengelompokan Topik Dokumen Penelitian Menggunakan
Algoritma K-Means Dengan Cosine Similarity,” Jurnal Informatika Teknologi dan Sains, 2022.
[23] [18] P.  A.  C.  Dewi,  “Pengembangan Perangkat  Model  Pembelajaran  Tutor  Sebaya Berbantuan Komik Matematika untuk Meningkatkan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematika  Siswa,”  Wahana  Matematika  Dan Sains: Jurnal Matematika, Sains, Dan Pembelajarannya, vol. 14, no. 1, 2020.