## IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI DATA PESERTA DIDIK
Imam Sutoyo Fakultas Teknologi Informasi Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta www.bsi.ac.id imam.ity@bsi.ac.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract —Classification of students aims to classify participants  in  educational  programs  so  that learning  activities  can  be  tailored  to  these  groups. The  traditional  method  for  carrying  out  this classification  is  by  ordering  students  using  single attribute,  namely  their  final  value  then  dividing them according to a certain size. A better method is to use the Data Mining algorithm that is able to use more than one attribute. In this study, the Decision Tree  algorithm  is  used  to  carry  out  the classification.  The  methodology  used  is  CRISP-DM. The  Decision  Tree  algorithms  tested  are  C4.5  and Random Forest. Validation is carried out using 10- Fold  Cross  Validation  to  find  algorithms  that provide  the  highest  precision.  Based  on  the experiment,  it  was  found  that  Decission  Tree  C.45 gave  the  best  results  with  an  accuracy  of  96,73%. Therefore,  in  the  Deployment  phase  of  the  CRISP- DM  methodology,  the  models  and  rules  of  C4.5  are used to create applications for this classification.
Keywords :  Classification  Algorithm,  Decision  Tree, C4.5, Random Forest, CRISP-DM Methodology.
Intisari — Klasifikasi  peserta  didik  bertujuan untuk mengelompokkan peserta program pendidikan  agar  kegiatan  pembelajaran  dapat disesuaikan dengan kelompok-kelompok tersebut. Metode tradisional untuk melaksanakan klasifikasi ini  adalah  dengan  mengurutkan  peserta  didik menggunakan  satu  atribut,  yaitu  nilai  akhir mereka  kemudian  membagi  mereka  berdasarkan ukuran  tertentu.  Metode  yang  lebih  baik  adalah dengan menggunakan algoritma Data Mining yang mampu menggunakan lebih dari satu atribut. Pada penelitian  ini,  algoritma Decision  Tree digunakan untuk  melaksanakan  klasifikasi.  Metodologi  yang digunakan  adalah  CRISP-DM.  Algoritma Decision Tree yang  diujicoba  adalah  C4.5  dan Random Forest .  Validasi  dilaksanakan  menggunakan  10- Fold  Cross  Validation untuk  dicari  algoritma  yang memberikan  akurasi  paling  tinggi.  Berdasarkan
percobaan, didapatkan hasil bahwasanya Decission Tree C.45  memberikan  hasil  terbaik  dengan akurasi  96,73  %.  Oleh  karena  itu,  pada  tahap Deployment dari metodologi CRISP-DM, model dan rule dari C4.5 digunakan untuk membuat aplikasi untuk klasifikasi ini .
Kata  Kunci :  Algoritma  Klasifikasi,  Decision  Tree, C4.5, Random Forest, Metodologi CRISP-DM.

## PENDAHULUAN
Pada  saat  sebuah  penyelengara  program pendidikan membuka sebuah program pendidikan banyak  faktor  yang  akan  mempengaruhi efektifitas program pendidikan tersebut. Efektifitas  disini  artinya  adalah  ukuran  tercapai atau  tidaknya  tujuan  dari  program  pendidikan. Beberapa  faktor  penting  yang  mempengaruhi efektifitas  tersebut  selain  kurikulum,  materi, pengajar,  sarana  dan  prasarana,  faktor  yang sangat  penting  lainnya  adalah  pengelompokkan peserta  didik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menghasilkan  model  klasifikasi  untuk  keperluan pengelompokkan data peserta didik menggunakan algoritma Decision Tree .
Metode  yang  paling  sederhana  untuk pengelompokkan  ini  adalah  dengan  mengurutkan peserta  didik  berdasarkan  nilai  akhir  mereka kemudian  membagi  mereka  berdasarkan  ukuran tertentu,  misalnya  jumlah  maksimal  dalam  satu kelas.  Jika  dibagi  menjadi  3  kelas  maka  kelas pertama yang merupakan kelas atas berisi peserta didik  dengan  nilai  akhir  tertinggi,  kelas  ketiga yang merupakan kelas bawah berisi peserta didik dengan  nilai  terendah,  dan  kelas  kedua  berisi dengan peserta didik dengan nilai diantara kedua kelas atas dan kelas bawah tersebut.
Jadi, metoda klasifikasi sederhana tersebut  hanya  menggunakan  satu  attribut  saja untuk  menentukan  seorang  peserta  didik  akan
masuk ke kelas yang mana, yakni nilai akhir yang sifat attributnya numerik.
Para peneliti di  bidang Data Mining  telah menghasilkan  banyak  algoritma  klasifikasi  yang dapat  digunakan  untuk  melaksanakan  klasifikasi dengan cara yang lebih baik dengan menggunakan beragam  attribut,  baik  sifatnya  numerik  maupun nominal.  Implementasi  Data  Mining  pada  bidang pendidikan yang dikenal dengan istilah Educational  Data  Mining
(EDM)  bertujuan  untuk mengembangkan
metode
yang mampu menemukan  pengetahuan-pengetahuan  berharga dari  data  yang  dihasilkan  pada  lingkungan pendidikan (Yadav & Pal, 2012).
Klasifikasi adalah teknik Data Mining yang terbukti  paling  bermanfaat  untuk  data  di  bidang pendidikan  (Ahmed  &  Elaraby,  2014).Telah banyak  penelitian  Data  Mining  pada  bidang pendidikan    khususnya  untuk  teknik  klasifikasi. (Ahmed & Elaraby, 2014) menggunakan algoritma Decision Tree ID3 untuk melaksanakan klasifikasi data  peserta  didik  untuk  memprediksi  nilai  akhir (Yadav  &  Pal,  2012)  menggunakan  algoritma Decision  Tree  ID3,  C4.5,  dan  CART  untuk melaksanakan klasifikasi data peserta didik untuk memprediksi  hasil  ujian.  (Saber  Iraji,  Aboutalebi, Seyedaghaee,  &  Tosinia,  2012)  menggunakan algoritma Adaptive Neuro Fuzzy untuk melaksanakan  klasifikasi  data  peserta  didik berdasarkan keterkaitan antara faktor-faktor yang mempengaruhi belajar seperti rombongan belajar atau  teman-teman  sekelas,  akses  Internet,  akses Televisi dan lainnya.
Klasifikasi  adalah  sebuah  proses  analisa data  yang  menghasilkan  model-model  untuk menggambarkan kelas-kelas yang terkandung dari data tersebut (Han, Kamber, & Pei, 2012). Model - model  tersebut  disebut classifier .  Jadi, classifier inilah  yang  akan  digunakan  untuk  menyusun kelas-kelas  yang  terkandung  dari  data,  misalnya untuk Decision  Tree maka  kelas-kelas  tersebut digambarkan dalam bentuk pohon.
Decision Tree digunakan untuk mempelajari klasifikasi dan prediksi pola dari data dan menggambarkan relasi dari variabel attribut x dan  variabel  target  y  dalam  bentuk  pohon  (Ye, 2014). Decission Tree adalah struktur menyerupai flowchart dimana setiap internal node (node yang bukan leaf atau  bukan  node  terluar)  merupakan pengujian  terhadap  variabel  attribut,  tiap cabangnya  merupakan  hasil  dari  pengujian tersebut,  sedangkan  node  terluar  yakni leaf menjadi labelnya (Han et al., 2012). Ada dua jenis algoritma Decision  Tree yang  terkenal,  yaitu  C4.5 dan Random Forest .
Sumber: (Sutoyo, 2018) Gambar 1. Decision Tree
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma yang  dikembangkan  dari  algoritma  ID3.  C4.5  ini merupakan  algoritma  turunan  dari  algoritma  ID3 dengan beragam peningkatan. Beberapa peningkatan  ini  diantaranya  adalah,  penanganan atribut-atribut  numerik, missing  value dan noise pada  dataset,  dan  aturan-aturan  yang  dihasilkan dari  model  pohon  yang  terbentuk  (Larasati  & Sutrisno, 2018).
Algoritma Random Forest (RF) merupakan algoritma Decission  Tree yang  membentuk  model klasifikasi dalam bentuk satu set pohon pada saat proses  training  dataset.  Setiap  pohon  secara individu  bekerja  menggunakan  beberapa  attribut yang dipilih secara acak.
Proses  klasifikasi  pada  RF  dilaksanakan dengan mengambil keputusan yang dominan dari setiap pohon yang terbentuk. RF bertujuan untuk menyelesaikan  permasalahan overfitting pada penggunaan  algoritma Decision  tree (Wambui, George, & Kimani, 2018).
Untuk  penelitian  Data  Mining,  telah  ada metodologi  standar  yang  disebut  CRISP-DM  atau Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining. CRISP-DM  merupakan  hasil  kolaborasi  dari beberapa  perusahaan,  diantaranya  Daimler-Benz, OHRA, NCR Corp., dan SPSS Inc. yang mulai dirintis sejak tahun 1999 (North, 2012).
CRISP-DM  memiliki  enam  tahapan  (North, 2012), yaitu:
Sumber: (North, 2012) Gambar 2. Siklus CRISP-DM
1. Business Understanding
Pada tahapan pertama ini harus didefinisikan apa  pengetahuan  yang  ingin  didapatkan  dalam bentuk  pertanyaan-pertanyaan  yang  sifatnya umum,  misalnya  bagaimana  cara  meningkatkan keuntungan,  bagaimana  cara  mengantisipasi kesalahan cacat produk, dan sebagainya.
2. Data Understanding Tahapan kedua ini bertujuan untuk mengumpulkan, mengidentifikasikan, dan memahami  aset  data  yang  kita  miliki.  Data tersebut  juga  harus  dapat  diverifikasi  kebenaran dan realibilitasnya.
3. Data Preparation
Tahapan ini meliputi banyak kegiatan, seperti membersihkan  data,  memformat  ulang  data, mengurangi  jumlah  data,  dan  sebagainya  yang bertujuan  untuk  menyiapkan  data  agar  konsisten sesuai format yang dibutuhkan.
4. Modelling
Model  adalah  representasi  komputasi  dari hasil  pengamatan  yang  merupakan  hasil  dari pencarian  dan  identifikasi  pola-pola  yang terkandung pada data.
5. Evaluation
Evaluasi  bertujuan  untuk  menentukan  nilai kegunaan dari model yang telah berhasil kita buat pada langkah sebelumnya.

## 6. Deployment
Deployment  adalah  saat  dimana  hasil  dari seluruh  tahapan  sebelumnya  digunakan  secara nyata. Pada  setiap  tahapan  dari  enam  tahap CRISP-DM  mengandung  beberapa  pekerjaan. Metodologi  CRISP-DM  ini  sifatnya  tidak  linear, yakni  keenam  tahapan  tersebut  tidak  harus dilaksanakan seluruhnya secara berurutan (Cerón, López,  &  Eskofier,  2018).  Meskipun  demikian, pada  penelitian  ini  keenam  tahapan  tersebut dapat dilaksanakan.
Konteks penelitian ini adalah penggunaan metode CRISP-DM dengan algoritma Decision Tree menggunakan  dataset  yang  didapatkan  dari  hasil pengerjaan quiz secara online oleh peserta didik di tingkat  pendidikan  tinggi.  Data  didapatkan  dari sistem  quiz  online  dengan  menggunakan  dua attribut,  yaitu  nilai  rata-rata  pengerjaan  materi quiz dan jumlah sesi pengerjaan quiz.

## BAHAN DAN METODE
Berikut  implementasi  metodologi  CRISP- DM pada penelitian ini.

## Business Understanding
Sesuai  dengan  tahapan  CRISP-DM  maka pada  tahapan  pertama,  pertanyaan  yang  bisa dibuat  adalah  bagaimana  cara  mengelompokkan
siswa  dengan  efektif  berdasarkan  atribut-atribut yang berpengaruh? Pengelompokkan ini diharapkan  efektif  karena  lebih  komprehensif dimana  pengelompokkan  dapat  dilaksanakan dengan menggunakan lebih dari satu attribut.
Ada  dua  attribut  yang  akan  digunakan untuk  melaksanakan  klasifikasi,  yaitu  nilai  dan jumlah  sesi  pengerjaan.  Nilai  adalah  hasil  akhir dari evaluasi sedangkan jumlah pengerjaan adalah hitungan banyaknya evaluasi dikerjakan.
Kedua  attribut  ini  merupakan  dua parameter  yang  tidak  bisa  ditinggalkan  salah satunya  untuk  klasifikasi  siswa  secara  efektif. Berbeda dengan klasifikasi secara tradisional yang hanya menggunakan nilai saja tanpa memperhitungkan  jumlah  sesi  pengerjaan  yang merupakan indikator kesungguhan seorang siswa dalam belajar.

## Data Understanding
Dataset  yang  akan  digunakan  untuk training  adalah  data  pengerjaan  evaluasi  secara online. Berikut attribut dari dataset:
1. ID_SISWA:  Nomor  induk  peserta  didik,  sifatnya numerik,  mengidentifikasikan  setiap  peserta didik secara unik.
2. NAMA_SISWA: Nama peserta didik.
3. JUMLAH_SESI:  Jumlah  sesi  pengerjaan  quiz online,  sifatnya  numerik.  Jumlah  minimalnya  0 artinya siswa tersebut tidak pernah mengerjakan dan maksimal 50.
4. NILAI_RATA-RATA:  Nilai  rata-rata  dari  seluruh sesi  pengerjaan  quiz,  sifatnya  numerik.  Nilai minimalnya 0 dan maksimalnya 100.
5. KELAS:  Kelas  dari  siswa  yang  didapatkan dengan  mengurutkan  siswa  berdasarkan  2 variabel,  yaitu  Nilai  Rata-rata  dan  Jumlah Pengerjaan  Quiz.  Sifatnya  nominal,  yaitu  A untuk  Kelas  Atas,  B  untuk  Kelas  Menengah  ke Atas,  dan  C  untuk  Kelas  Menengah  ke  Bawah, dan D untuk Kelas Bawah.
Data Preparation Tahapan  ini  sesuai  namanya,  yakni menyiapkan dataset yang akan menjadi input bagi algoritma  klasifikasi.  Penyiapan  data  ini  penting terutama  untuk  menyusun  data  sesuai  format yang  sesuai  dengan  algoritma  klasifikasi  yang digunakan.
Tahapan  ini  juga  bertujuan  untuk menghilangkan data-data yang dapat mengganggu kinerja dari algoritma klasifikasi.

## Modelling
Untuk membuat model klasifikasi digunakan  Rapidminer.  Desain  pembentukan model ditunjukkan pada gambar berikut.
Sumber: (Sutoyo, 2018) Gambar 3. Kerangka Kerja Proses Utama Berikut  ini  keterangan  dari  kerangka kerja untuk pembentukan model.
1. Attribut-attribut  dari  dataset  yang  digunakan adalah JUMLAH_SESI dan NILAI_RATA-RATA.
2. Algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  adalah Decission Tree C 4.5 dan Random Forest
3. Model  validasi  yang  digunakan  adalah random 10-fold  cross-validation ,  artinya  data  training dibagi menjadi 10 bagian yang sama dan proses pembelajaran dilaksanakan sebanyak 10 kali.
4. Model  evaluasi  yang  digunakan  menggunakan akurasi sebagai indikator kinerja dari classifier .
Operator C4.5 pada kerangka kerja proses utama memiliki sub proses seperti gambar berikut ini.
Sumber: (Sutoyo, 2018) Gambar 4. Subproses C4.5
Operator Random  Forest pada  kerangka kerja  proses  utama  memiliki  sub  proses  seperti gambar berikut ini.
Sumber: (Sutoyo, 2018)
Gambar 5. Subproses Random Forest

## Evaluation
Pada  tahapan  ini,  model  yang  dihasilkan akan  dievaluasi.  Hasil  evaluasi  akan  menentukan layak  atau  tidaknya  model  yang  telah  dihasilkan pada tahapan sebelumnya untuk digunakan.
Untuk evaluasi digunakan metode 10- fold cross-validation .  Metode  ini  sangat  handal  untuk melaksanakan evaluasi terhadap model
dikarenakan evaluasi dilaksanakan secara berulang-ulang.  Meskipun  tentu  berkonsekuensi proses evaluasi memakan waktu lebih lama.

## Deployment
Pada tahapan ini, model yang dinyatakan layak  setelah  melalui  proses  evaluasi  akan digunakan untuk melaksanakan klasifikasi terhadap  dataset.  Pada  penelitian  akan  dibuat aplikasi  yang  menerapkan rule yang  terkandung pada model.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  kerangka  kerja  yang  telah dijelaskan  pada  bagian  sebelumnya  didapatkan hasil percobaan sebagai berikut:
Accuracy Untuk  mengukur  akurasi  digunakan Confusion Matrix . Berikut ini Confusion Matrix dari C4.5.
Tabel 1. Confusion Matrix Classifier C4.5
true A true B true C true D precision (%) pred A 29 1 0 0 96.67 pred B 0 29 2 0 93.55 pred C 0 0 28 1 96.55 pred D 0 0 0 33 100 recall (%) 100 96.67 93.33 97.06 Sumber: (Sutoyo, 2018) Penjelasan  perhitungan  akurasi  dari
Confusion  Matrix C4.5  di  atas  adalah  sebagai berikut: pred  A  –  true  A:  Jumlah  record  yang diprediksi  masuk  ke  kelas  A  dan  ternyata  benar record  tersebut  termasuk  kelas  A  sebanyak  29 record.
pred  B  –  true  B:  Jumlah  record  yang diprediksi  masuk  ke  kelas  B  dan  ternyata  benar record  tersebut  termasuk  kelas  B  sebanyak  29 record.
pred  C  –  true  C:  Jumlah  record  yang diprediksi  masuk  ke  kelas  C  dan  ternyata  benar record  tersebut  termasuk  kelas  C  sebanyak  28 record. pred  D  –  true  D:  Jumlah  record  yang diprediksi  masuk  ke  kelas  D  dan  ternyata  benar
record  tersebut  termasuk  kelas  D  sebanyak  33 record.
Jumlah  dari  A  +  B  +  C  +  D  disebut True Positive (TP). 29 + 29 + 28 + 33 = 119. Jadi, jumlah record yang berhasil diprediksi dengan tepat oleh Classifier C4.5  sebanyak  119  record.  Jumlah seluruh  record  adalah  123  record  sehingga akurasi dihitung dengan (119/123)*100% = 96,73 %.
Untuk Confusion Matrix dari Random Forest disajikan pada tabel berikut ini.
Tabel 2. Confusion Matrix Classifier RF
true A true B true C true D precisi on (%) pred A 28 1 0 0 96.55 pred B 1 28 2 0 90.32 pred C 0 1 28 1 93.33 pred D 0 0 0 33 100 recall (%) 96.55 93.33 93.33
97.06
Sumber: (Sutoyo, 2018)
Penjelasan  perhitungan  akurasi  dari Confusion  Matrix  Random  Forest di  atas  adalah sebagai berikut: pred  A  –  true  A:  Jumlah  record  yang diprediksi  masuk  ke  kelas  A  dan  ternyata  benar record  tersebut  termasuk  kelas  A  sebanyak  28 record.
pred  B  –  true  B:  Jumlah  record  yang diprediksi  masuk  ke  kelas  B  dan  ternyata  benar record  tersebut  termasuk  kelas  B  sebanyak  28 record.
pred  C  –  true  C:  Jumlah  record  yang diprediksi  masuk  ke  kelas  C  dan  ternyata  benar record  tersebut  termasuk  kelas  C  sebanyak  28 record.
pred  D  –  true  D:  Jumlah  record  yang diprediksi  masuk  ke  kelas  D  dan  ternyata  benar record  tersebut  termasuk  kelas  D  sebanyak  33 record.
Jumlah  dari  A  +  B  +  C  +  D  disebut True Positive (TP). 28 + 28 + 28 + 33 = 117. Jadi, jumlah record yang berhasil diprediksi dengan tepat oleh Classifier Random  Forest sebanyak  117  record. Jumlah seluruh record adalah 123 record sehingga akurasi dihitung dengan (117/123)*100% = 95,13 %.

## Knowledge
Pengetahuan yang dihasilkan oleh algoritma  C4.5  dapat  dipresentasikan  dalam  dua bentuk,  yaitu  pohon  keputusan  dan  aturan menggunakan IF-THEN.
Sumber: (Sutoyo, 2018) Gambar 6. Model Pohon C4.5
Pohon  keputusan  tersebut  dibaca  dari  atas ke  bawah  atau  dari  akar  (simpul  pertama  paling atas)  sampai  ke  daun  (simpul  terluar  yang  tidak lagi  memiliki  cabang).  Berikut  cara  membacanya dengan mengacu pada tiap simpulnya.
Jika  NILAI  82.5  ke  bawah  maka  lansung masuk  KELAS  D  tanpa  perlu  lagi  melihat  jumlah SESI pengerjaan.
Jika  NILAI  di  atas  82.5  maka  ada  dua kemungkinan.  Pertama,  jika  NILAI  di  atas  94.5 maka  lansung  masuk  KELAS  A  tanpa  perlu  lagi melihat jumlah SESI pengerjaan. Kedua, jika NILAI 94.5 ke bawah atau dengan kata lain NILAI di atas 82.5  namun  94.5  ke  bawah,  yakni  82.5  <  NILAI  ≤ 94.5 maka ada dua kemungkinan lagi.
Pertama,  jika  NILAI  89.5  ke  bawah  atau dengan kata lain NILAI di atas 82.5 namun 89.5 ke bawah,  yakni  82.5  <  NILAI  ≤  89.5  maka  lansung masuk  KELAS  C  tanpa  perlu  lagi  melihat  jumlah SESI  pengerjaan.  Kedua,  jika  NILAI  di  atas  89.5 atau  dengan  kata  lain  NILAI  di  atas  89.5  namun 94.5 ke bawah, yakni 89.5 < NILAI ≤ 94.5 maka ada dua kemungkinan lagi.
Pertama,  jika  NILAI  di  atas  90.5  atau dengan kata lain NILAI di atas 90.5 namun 94.5 ke bawah,  yakni  90.5  <  NILAI  ≤  94.5  maka  lansung masuk  KELAS  B  tanpa  perlu  lagi  melihat  jumlah SESI pengerjaan. Kedua, jika NILAI 90.5 ke bawah atau  dengan  kata  lain  NILAI  di  atas  89.5  namun 90.5 ke bawah, yakni 89.5 < NILAI ≤ 90.5 maka ada dua  kemungkinan  lagi  berdasarkan  jumlah  SESI pengerjaan.
Pertama, jika jumlah SESI di atas 58.5 atau dengan kata lain NILAI di atas 89.5 namun 90.5 ke bawah dan jumlah SESI di atas 58.5, yakni 89.5 < NILAI ≤ 90.5 AND SESI > 58.5 maka masuk KELAS B.  Kedua,  jika  jumlah  SESI  58.5  ke  bawah  atau dengan kata lain NILAI di atas 89.5 namun 90.5 ke
bawah dan jumlah SESI 58.5 ke bawah, yakni 89.5 <  NILAI  ≤  90.5  AND  SESI  ≤  58.5  maka  masuk KELAS C. Adapun  untuk  aturan  untuk  setiap  KELAS berikut  populasi  record  yang  memenuhi  aturan tersebut dapat digambarkan seperti pada Rule dari Model Pohon C4.5 berikut.
NILAI > 82.500 |   NILAI > 94.500: A {A=29, B=1, C=0, D=0} |   NILAI ≤ 94.500 |   |   NILAI > 89.500 |   |   |   NILAI > 90.500: B {A=0, B=26, C=0, D=0} |   |   |   NILAI ≤ 90.500 |   |   |   |   SESI > 58.500: B {A=0,B=3, C=0,D=0}
|   |   |   |   SESI ≤ 58.500: C {A=0,B=0,C=2,D=0}
|   |   NILAI ≤ 89.500: C {A=0, B=0, C=28, D=1} NILAI ≤ 82.500: D {A=0, B=0, C=0, D=33}
Aturan untuk KELAS A adalah NILAI > 94.5. Siswa  akan  masuk  ke  KELAS  A  jika  NILAI  di  atas 94.5.  Berdasarkan  dataset,  ada  29  record  yang mengikuti  aturan  ini.  Namun,  ada  1  record  yang menyimpang, yakni NILAI  record tersebut di atas 94.5 tapi kenyataannya ia masuk ke KELAS B.
Aturan  untuk  KELAS  B  ada  dua.  Pertama, NILAI  >  90.5.  Siswa  akan  masuk  ke  KELAS  B  jika NILAI  di  atas  90.5.  Berdasarkan  dataset,  ada  26 record yang mengikuti aturan ini. Kedua, NILAI  ≤ 90.5 AND SESI > 58.5. Siswa akan masuk ke KELAS B  meskipun  NILAI  90.5  ke  bawah  dengan  syarat jumlah  SESI  pengerjaannya  di  atas  58.5  kali. Berdasarkan dataset, ada 3 record yang mengikuti aturan ini.
Aturan  untuk  KELAS  C  ada  dua.  Pertama, 82.5 < NILAI ≤ 89.5. Siswa akan masuk ke KELAS C jika  NILAI  di  atas  82.5  namun  89.5  ke  bawah. Berdasarkan  dataset,  ada  28  record  yang mengikuti  aturan  ini.  Kedua,  89.5  <  NILAI  ≤  90.5 AND SESI ≤ 58.5.  Siswa akan masuk KELAS C jika jumlah  SESI 58.5 ke bawah  atau  dengan kata lain NILAI  di  atas  89.5  namun  90.5  ke  bawah  dan jumlah  SESI  58.5  ke  bawah.  Berdasarkan  dataset, ada 2 record yang mengikuti aturan ini.
Aturan  untuk  KELAS  D  hanya  ada  1,  yaitu NILAI  ≤  82.5.  Siswa  akan  masuk  ke  KELAS  D  jika NILAI 82.5 ke bawah. Berdasarkan dataset, ada 33 record yang mengikuti aturan ini.
Aturan tersebut dapat digambarkan menggunakan flowchart sebagai gambar 7 berikut.
Sumber: (Sutoyo, 2018) Gambar 7. Flowchart dari Model Pohon C4.5
Alur logika dari flowchart yang merepresentasikan  rule  dari  model  sebagai berikut.
1. Uji  apakah  NILAI  82.5  kebawah.  Jika  dipenuhi maka masuk KELAS D.
2. Jika  tidak  memenuhi  kondisi  1  maka  uji  lagi apakah  NILAI  di  atas  94.5.  Jika  dipenuhi  maka masuk KELAS A.
3. Jika  tidak  memenuhi  kondisi  2  maka  uji  lagi apakah NILAI 89.5 kebawah. Jika dipenuhi maka masuk KELAS C.
4. Jika  tidak  memenuhi  kondisi  3  maka  uji  lagi apakah  NILAI  di  atas  90.5.  Jika  dipenuhi  maka masuk KELAS B.
5. Jika  tidak  memenuhi  kondisi  4  maka  uji  lagi apakah  SESI  di  atas  58.5.  Jika  dipenuhi  maka masuk KELAS B.
6. Jika  tidak  memenuhi  kondisi  5  maka  masuk KELAS C. Pseudocode aturan  dari flowchart tersebut adalah sebagai berikut.
if ($Nilai <= 82.5) {$Kelas = 'D';} else if ($Nilai > 82.5) { if  ($Nilai > 94.5) {$Kelas = 'A';} else if ($Nilai <= 94.5) { if ($Nilai <= 89.5)
{$Kelas = 'C';}
else if ($Nilai > 89.5) { if ($Nilai > 90.5) {$Kelas = 'B';} else if ($Nilai <= 90.5) { if ($Sesi > 58.5) {$Kelas = 'B';}
else if ($Sesi <= 58.5) {$Kelas = 'C';} } }
} }

## Implementasi
Untuk  mengimplementasikan rule dapat dibuat  aplikasi  yang  mampu  melaksanakan prediksi  dari  dataset  sesuai rule .  Berikut  contoh tampilan untuk masukan data.
Sumber: (Sutoyo, 2018) Gambar 9. Interface Aplikasi Klasifikasi
Untuk  Single  Record  Test,  masukkan  nilai, jumlah  pengerjaan  sesi,  dan  kelas  kemudian  klik Kirim.  Untuk  Multi  Record  Test,  pilih  file  dalam format  csv  kemudian  klik  Upload  CSV.  Contoh hasilnya  pada table 3 sebagai berikut.
Tabel 3. Contoh Hasil Klasifikasi 25 95 44 A A TRUE 26 95 41 A A TRUE 27 95 41 A A TRUE 28 95 40 A A TRUE 29 95 40 A A TRUE 30 95 29 B A FALSE 31 94 62 B B TRUE 32 94 53 B B TRUE 33 94 49 B B TRUE 34 94 45 B B TRUE 35 94 42 B B TRUE Sumber: (Sutoyo, 2018) Aplikasi
akan menampilkan hasil pengolahan  data  yang  diinputkan  menggunakan rules  yang  telah  dikodekan.  Jika  prediksi  KELAS dari aplikasi sama dengan KELAS yang tercantum di dataset maka hasilnya TRUE. Jika hasil prediksi tidak  sama  maka  hasilnya  FALSE  dan  diberi highlight warna merah.

## KESIMPULAN
Berdasarkan percobaan didapatkan bahwasanya  algoritma Decision  Tree yang diujicoba  menunjukkan  hasil  yang  memuaskan. Baik  C4.5  maupun Random  Forest telah menunjukkan  kinerja  yang  tinggi  dalam  ukuran akurasi,  yakni  97,63%  untuk  C4.5  dan  95,13% untuk Random Forest . Berdasarkan ukuran akurasi
ini,  C4.5  mengungguli Random  Forest sebesar 2,5%.  Oleh  karena  itu,  model  dan rule yang dihasilkan  oleh    C.45  digunakan  sebagai  dasar pengembangan  prototipe  aplikasi  klasifikasi. Untuk  penelitian  selanjutnya,  dapat  digunakan dataset  yang  lebih  besar  dengan  jumlah  record yang lebih banyak. Selain itu juga penelitian dapat dikembangkan  dengan  penggunaan  atribut  yang lebih banyak.

## REFERENSI
Ahmed,  A.  B.  E.  D.,  &  Elaraby,  I.  S.  (2014).  Data Mining: A prediction for Student’s
Performance  Using  Classification  Method. World  Journal  of  Computer  Application  and Technology , 2 (2), 43–47. https://doi.org/10.13189/WJCAT.2014.020 203
Cerón, J. D., López, D. M., & Eskofier, B. M. (2018). Human  Activity  Recognition  Using  Binary Sensors,  BLE  Beacons,  an  Intelligent  Floor and  Acceleration  Data:  A  Machine  Learning Approach. Proceedings , 2 (19), 1265. https://doi.org/10.3390/proceedings21912 65
Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.  (2012). Data  Mining
Concepts  and  Techniques (3rd  Editio).
Waltham,
USA: Morgan Kaufmann Publishers.
Larasati, D. A. H. D., & Sutrisno, T. (2018). Tourism Site  Recommendation  in  Jakarta  Using Decision Tree Method Based on Web Review, 195–209.
North,  M.  A.  (2012). Data  Mining  for  the  Masses . Computer Global Text Project . Georgia: Global Text Project.
Saber Iraji, M., Aboutalebi, M., Seyedaghaee, N. R.,
&  Tosinia,  A.  (2012).  Students  Classification With  Adaptive  Neuro  Fuzzy. International Journal  of  Modern  Education  and  Computer
Science , 4 (7), 42–49. https://doi.org/10.5815/ijmecs.2012.07.06
Sutoyo,  I.  (2018). Laporan  Akhir  Penelitian “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik.” Jakarta.
Wambui,  E.,  George,  N.,  &  Kimani,  S.  (2018).  An Intelligent  Model  for  Fleet  Management  by Use of Sensor Enabled Tags Integrated With GPRS
Technology, 4 (11), 30–40. https://doi.org/10.31695/IJASRE.2018.329
08
Yadav,  S.  K.,  &  Pal,  S.  (2012).  Data  Mining:  A Prediction  for  Performance  Improvement  of Engineering  Students  using  Classification. World  of  Computer  Science  and  Information Technology  Journal  (WCSIT) , 2 (2),  51–56.
Retrieved
from http://arxiv.org/abs/1203.3832
Ye,  N.  (2014). Data  Mining  Theories,  Algorithms, and  Examples .  6000  Broken  Sound  Parkway NW: Taylor & Francis Group, LLC.