OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## Aplikasi Prediksi Prestasi pada Siswa Menggunakan Algoritma C4.5

## Student Achievement Prediction Application Using C4.5
Rahmat Musfikar 1* , Henita Apriadinata 2 , Bustami Yusuf 3
1 Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh, Indonesia *E-mail: rahmat.musfikar@ar-raniry.ac.id

## Abstrak
Perkembangan  dan  updatenya  teknologi  komputer  pada  era  yang  semakin  modern,  praktis,  dan  cepat  sehingga  dapat mempengaruhi dalam kehidupan Masyarakat yang luas. Dengan adanya teknologi yang semakin canggih maka pendidikan suatu negara dapat membina kemampuan masyarakat, membentuk pribadi serta kemajuan negara yang bermartabat dalam rangka mencerdaskan kehidupan negara. Maka dari itu, pendidikan menjadi semakin besar dampak yang mendorong para siswa untuk meraih prestasi paling baik. Salah satu faktor yang dalam pengukuran  prestasi siswa yaitu kerajinan, sarana yang  memadai, nilai akademik  dan juga  pendidik  yang  bermutu. Tujuan  penelitian ini  untuk  mengetahui prestasi  pada siswa yaitu dengan memprediksi menggunakan algoritma C4.5 pada aplikasi berbasis website yang dirancang. Penelitian ini menggunakan pendekatan metode pengembangan system informasi yaitu RAD (Rapid Application Development). Pada proses  perancangan  sebuah aplikasi  prediksi  prestasi  siswa  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5.    Adapun hasil  dari aplikasi yang di rancang bertujuan agar memudahkan siswa dalam meningkatkan potensi diri. Aplikasi yang dirancang telah  menjadi  alternatif  dalam  proses  pemecahan  permasalah  terhadap  sebuah  problem  yang  berasal  siswa  mengenai prestasi  baik  berupa  dari  sisi  prestasi  akademik  maupun  dari  sisi  prestasi  non  akademik.  Sehingga  ketika  siswa mengetahuinya, mereka dapat dengan mudah untuk terus mengasah minat dan bakat masing-masing.
Kata kunci: Prediksi,Aplikasi, Prestasi, Algoritma C4.5, Siswa

## Abstract
The  development of  computer  technology  that  is  increasingly  modern,  fast  and  practical greatly affects  the  lives  of  the wider community. With the existence of increasingly sophisticated technology, a country's education can foster people's abilities,  form  personalities  and  progress  a  dignified  country  in  the  context  of  educating  the  country's  life.  Therefore, education is becoming an increasingly large impact that encourages students to achieve the best achievements. One of the factors  that  support  student achievement  is  craft,  adequate  facilities,  academic  grades  and also quality  educators.  The purpose of this study is to determine the achievement of students by predicting using the C4.5 algorithm on the designed web-based application. This research uses the RAD (Rapid Application Development) method in the process of designing student achievement prediction applications using the C4.5 algorithm. The results of the designed application aim to make it easier for students to increase their potential. The application designed has become an alternative problem solving for student problems regarding achievements, both academic and non-academic. So that when students know it, they can easily continue to hone their respective interests and talents.
Keywords: Application, Prediction, Achievement, C4.5 Algorithm, Student
Naskah diterima 28 Jul. 2023; direvisi 30 Sept. 2023; dipublikasikan 3 Okt. 2023. JAMIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan komputer pada era ini yang semakin modern, praktis dan cepat sehingga  dapat  mempengaruhi  kehidupan  Masyarakat  dalam  berbagai  persoalan  yang  luas.  Kecepatan, ketelitian dan keakuratan dalam proses informasi yang kebiasanya dan dulu memakan waktu yang lebih lama. Dengan perkembangan teknologi sekarang informasi dapat diterima dan diaccess dengan sangat singkat dan cepat.  Perkembangan  teknologi  secara  signifikan  yang  dapat  melakukan  atau  mengambil  alih  dari  berbagai peranan dalam peradaban yang pada dewasa ini sudah merambah dalam semua atau berbagai sektor baik sektor formal ataupun sektor non formal. Salah satunya dari berbagai sektor merupakan perkembangan internet yang sudah mewabah diberbagai dunia atau bisa disebut dengan kata lain dunia maya. Perkembangan dan updatenya teknologi informasi dan komputer sudah memberikan efek dan dampak yang sangat signifikan pada berbagai aspek dan sektor kehidupan di  dewasa digital ini dalam penggunaan dan pemanfaaatan teknologi informasi yang dapat memberikan kemudahan dalam  memproses, mengolah dan menyebarkan informasi sehingga dapat mengurangi atau menimalisir terjadinya kesalahan dalam proses atau mengolah sistem pengarsipan data [1].
Pendidikan  juga  merupakan  tolak  ukur  kemajuan  dan  kemerdekaan  negara.  Semakin  maju  bidang Pendidikan pada suatu negara, maka akan semakin bebas dan maju negara tersebut. Oleh karena dengan adanya teknologi  yang  semakin  canggih  maka  pendidikan  suatu  negara  dapat  membina  kemampuan  masyarakat, membentuk pribadi serta kemajuan negara yang bermartabat dalam rangka mencerdaskan kehidupan negara. Maka dari itu pendidikan menjadi semakin besar dampak yang mendorong para siswa untuk meraih prestasi paling baik  [2]. Salah satu faktor yang dapat menunjang sebuah prestasi siswa yaitu kerajinan, sarana yang memadai, nilai akademik dan juga pendidik yang bermutu [3]. Prestasi sangat dipengaruhi oleh berbagai aspek, seperti aspek yang bisa memprediksi serta mempengaruhi dalam meningkatkan keberhasilan belajar siswa ialah seorang  guru. Aspek  aspek  yang  dunilai  dalam  aplikasi  ini  adalah  Jurusan,  Nilai  Rapor,  Status  Bekerja, Motivasi, Keatifan dalam Organisasi, Fasilitas Sekolah dan Prestasi . Sebagai seorang guru yang mempunyai mutu dapat memberikan pemahaman tentang pembelajaran kepada siswanya mengenai materi atau topik yang telah dijelaskan supaya siswa siswa dapat mengetahui dan memahami secara baik apa yang telah disampaikan, sehingga dapat memberikan kualitas dalam proses pembelajaran dan  pendidik juga dapat meningkat sehingga dapat  mewujudkan  siswa  yang  berprestasi  [4].  Seperti  pada  SMA  1  Indrapuri  aceh  Besar  Kondisi  saat  ini banyak  pertimbangan  terhadap  prestasi  itu  sendiri  dimana  sebagian  siswa  hanya  mampu  meraih  prestasi  di bidang akademik. Akan tetapi, pada bidang prestasi non akademiknya masih sangat kurang dan begitu pula sebaliknya. Penelitian mau lihat klasifikasi Prestasi akdemik dan non akademik pada SMA 1 Indrapuri.
Untuk mengetahui prestasi pada siswa yaitu dengan memprediksi menggunakan algoritma C4.5 pada aplikasi berbasis website yang dirancang. Algoritma C4.5 ini merupakan sebuah algoritma yang dikembangan berupa model klasifikasi dengan menggunakan teknik pohon keputusan ( Decesion Tree ) yang dikembangkan oleh Ross Qiunlan [5]. Pohon keputusan merupakan sebuah Teknik atau metode prediksi dan klafikasi yang sangat kuat dan sangat sangat terkenal dalam bidang data mining. System kerja Metode pohon keputusan ini adalah dengan mengubah fakta atau data dalam kapasitas besar akan menjadi sebuah pohon keputusan yang dapat  merepresentasikan  dan  memberi  aturan  yang  dapat  dipahami.  Aturan  yang  dengan  mudah  dipahami dengan  menggunkan  bahasa  alami  dan  juga  dapat  diungkapkan  dalam  bentuk  Bahasa    basis  data  sebagai contohnya dalah bahasa Structured Query Language untuk yang digunakan untuk mencari record atau rekapan pada kategori tertentu [6].
Penelitian yang sejenis juga pernah dilakukan oleh Eko Martantoh dan Ayu Putri Haryanto pada tahun 2022 [2] dan Penelitian lain yang dilakukan oleh Rofiana Simanullang, Dedy Hartama, Poningsih, Iin Parlina dan  Muhammad  R.  Lubis  pada  tahun  2022  [7].  Penelitian  lain  yang  juga  dilakukan  oleh  Gabriella  Amelia Prasetyo,  R.  Gunawan  Santosa  dan  Antonius  Rachmat  Chrismanto  pada  tahun  2019  membandingkan Algoritma C4.5 dan k-Means dalam memprediksi prestasi mahasiswa. Dalam penelitian ini menghasilkan Skor tertinggi untuk algoritma C4.5 adalah 77,45 dan skor tertinggi untuk algoritma k-means adalah 60,78%. Rata- rata akurasi untuk skenario jalur yang berhasil adalah 55,27% dan akurasi rata-rata untuk skenario jalur yang tidak berhasil adalah 38,95% [8].
Perbedaan pada penelitian yang dilakukan dengan penelitian sebelumya ada beberapa hal penting, yaitu pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prestasi yang dimiliki baik itu akademik maupun non akademik dengan beberapa variabel yang telah ditentukan menggunakan aplikasi yang dirancang. Aplikasi ini dirancang menggunakan  bahasa  pemograman,  yaitu  PHP  dan  Java  Script.  Dengan  adanya  data  siswa  yang  telah dikumpulkan sehingga dengan mudah dapat mengolah data untuk menentukan prestasi setiap siswa dan  juga mempermudah guru untuk mengetahui prestasi yang dimiliki siswa.

## II. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  metode  pengembangan  sistem  informasi  yang  digunakan,  yaitu  metode Rapid Application Development (RAD). Metode RAD merupakan suatu ide yang digunakan dapat menggabungkan dari berbagai jenis atau model teknik terstruktur dengan model teknik perancangan aplikasi umum. Teknik ini dapat membantu dalam mempercepat proses perancangan pada sistem atau aplikasi yang diinginkan.   RAD memiliki model proses pengembangan perangkat lunak yang teng bersifat incremental terutama untuk waktu pengerjaan yang pendek. Gambar 1 menunjukkan tahapan proses perancangan menggunakan metode RAD [7]. RAD  terdiri  dari  empat  tahapan  antara  lain  tahap analysis  and  quick  design , prototype  cylces , testing ,  dan deployment . Keunggulan dari RAD adalah pengembang dapat dengan mudah membuat iterasi dan pembaruan perangkat  lunak  tanpa  perlu  memulai  dari  awal.  RAD  menjadikan  tim  pengembang  lebih  proaktif  dalam merespon feedback dan kebutuhan user. Dengan begitu, pengembang dapat memastikan bahwa hasil akhir dari perangkat lunak berfokus pada kualitas dan sesuai dengan kebutuhan user. RAD juga cocok untuk proyek dengan skala kecil dengan lingkup yang terbatas dan tidak terlalu kompleks. RAD memungkinkan pengembang untuk memenfaatkan kembali komponen yang sudah ada atau sudah dikembangkan sebelumnya sehingga dapat digunakan kembali untuk pengembangan sistem yang baru. Dalam hal ini, RAD dapat menghemat wqaktu dan
usaha  dalam  mengembangkan  komponen-komponen  baru.  Pada  akhirnya,  RAD  akan  dapat  mempercepat waktu pengembangan secara keseluruhan.
Gambar 1. Proses Tahapan Perancangan RAD
Berikut paparan mengenai keempat tahapan yang terdapat dalam RAD:
1. Tahap Analysis and quick design
Tahapan ini adalah tahap atau proses awal pada proses untuk mengembangan sebuah sistem informasi, yang dimana di tahap awal ini yaitu melakukan identifikasi sebuah masalah yang akan diselesaikan  dan pada  tahap  ini  juga  melakuan  pengumpulan  data  yang  bersumber  baik  dari  pengguna  maupaun  dari stakeholder pengguna dengan tujuan adalah mengidentifikasi dari tujuan dari sebuah  sistem dan berbagai kebutuhan informasi yang diperlukan. Pada tahap ini juga keterlibatan semua stakholder sangat penting dalam    proses  identifikasi  semuan  kebutuhan  yang  dibutuhkan  dalam  proses  pengembangan    sistem aplikasi. Pada tahapan ini proses yang kedua ini adalah tahapan proses merancang desain interface yang mudah  digunakan  oleh  pengguna.  Dalam  fase  ini  juga  diputuskan  tampilan  mana  yang  akan  muncul selanjutnya.
2. Tahap Prototype Cycles
Pada tahap ini terdapat tiga proses yang dilakukan,  yaitu proses Develop , Demostrate adan Refine a.  Tahap Develop adalah  tahap  pembuatan  atau  mengembangkan  aplikasi.  Pada  tahap  ini  mulai mengembangkan sebuah perangkat lunak dalam bentuk website yang dapat digunakan untuk sistem dan pengguna sesuai dengan perencanaan, analisis dan desain sebelumnya b. Tahap Demostrate adalah tahap dimana melakukan testinng atau demo
c. Tahap Refine adalah tahap dimana dilakukan penyaring atau filter dari bug dalam aplikasi 3. Tahap Testing
Pada  tahap  ini  mulai  dilakukan  testing  sebelum  diimplementasikan.  Pengujian  dilakukan  secara penyeluruh sebelum dapat digunakan secara produktif. Pengujian dilakukan terhadap semua komponen dan antarmuka.
4. Tahap Deployment
Setelah  menyelesaikan  tahapan  pertama  hingga  tahap  ketiga  pengembangan  perangkat  lunak  sistem, selanjutnya, yaitu tahap implementasi. Tahap implementasi ini, yaitu tahapan akhir dari proses penelitian yang  dilakukan  untuk  melihat  penelitian    dengan  cara  mengimplementasikan  hasil  penelitian  yang dilakukan. Setelah implementasi sistem selesai maka proses desain juga selesai.

## Prediksi
Prediksi  merupakan  sebuah  teknik  dalam  memproses  sebuah  data  dalam  proses  data  mining,  salah satu teknik yang digunakan adalah metode pohon keputusan. Sebuah pohon keputusan adalah ilustrasi langsung dari strategi klasifikasi untuk sejumlah kelas dimana node daun diklasifikasikan menurut kelasnya sedangkan node internal dan akar diberi label dengan nama atribut. Metode Prediksi mendekati dengan metode klasifikasi dan estimasi. Hanya saja perbedaan prediksi dengan klasifikasi, yaitu nilai dari hasil  prediksi akan digunakan atau ada di masa yang akan datang. Ada beberapa teknik dan metode yang digunakan untuk analisis data dalam bentuk klasifikasi dan estimasi dapat  juga  digunakan untuk  analisis data untuk  prediksi [8]. Adapun  proses prediksi yang dilakukan di dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2. Dimulai dari halaman prediksi,
masukan pengaturan dataset, hitung prestasi, simpan data ke database, mengambil data dari database, data tree, hasil prediksi, dan hasil perhitungan.
Gambar 2. Proses Prediksi

## Algoritma C4.5
Algoritma C4.5, yaitu sekumpulan pemecah pohon keputusan. Untuk membuat pohon keputusan maka terlebih dahulu memilih nilai gain yang tertinggi dari atribut yang ada. Berikut adalah langkah-langkah algoritma C4.5 untuk membuat pohon keputusan [9].
1. Pilih atribut sebagai akar 2. Buat cabang untuk masing-masing nilai
3. Bagi kasus dalam cabang
4. Ulang proses untuk masing-masing cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama
Karakteristik dengan nilai gain maksimum diantara atribut yang sudah ada akan dipilih sebagai root. Untuk mendapatkan nilai gain, sebelumnya mencari nilai entropy pada rumus sebagai berikut: [10]
𝐸𝑛𝑡𝑜𝑝𝑟𝑦(𝑆) =   ∑ − 𝑝𝑖 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan:
S : Himpunan Kasus A  : Fitur N  : Jumlah partisi S pi  : Proporsi dari Si terhadap S
Untuk menghitung gain digunakan rumus seperti yang di tunjukan pada rumus sebagai berikut: [10]
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑜𝑝𝑟𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑜𝑝𝑟𝑦 (𝑆 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan:
S : Himpunan Kasus A  : Fitur N  : Jumlah partisi atribut S pi  : Proporsi dari Si terhadap S [Si] : Jumlah kasus pada partisi ke-i [S]  : Jumlah kasus pada S
Atribut atribut yang digunakan dalam penelitian ini untuk melihat  faktor faktor  yang digunakan untuk  menentukan/mempengaruhi prestasi ada pada tabel 1
T ABEL 1
A TRIBUT YANG D IGUNAKAN DAN B ERPENGARUHI TERHADAP P RESTASI No Atribut Nilai Atribut Keterangan 1 Jurusan • IPA • IPS Digunakan untuk mengetahui pilihan jurusan siswa 2 Nilai Rapor • 0 - 59 • 60 - 69
• 70 - 79 • 80 - 89 • 90 - 100
Digunakan untuk mengetahui nilai siswa 3 Status Bekerja • Sudah • Belum Digunakan untuk mengetahui apakah siswa sedang bekerja atau tidak 4 Motivasi • Diri Sendiri • Orangtua • Orang Lain Digunakan untuk mengetahui motivasi siswa saat ini 5 Organisasi • Ada • Tidak Ada Digunakan untuk mengetahui keaktifan siswa dalam organisasi 6 Fasilitas Sekolah • Mendukung
• Kurang Mendukung Digunakan untuk mengetahui lingkungan sekolah siswa 7 Prestasi • Akademik • Non Akademik Digunakan untuk mengetahui prestasi pada siswa

## Data Mining
Data  mining  merupakan  salah  ekstraksi  informasi  individu  dari  sejumlah  besar  data.  Data  mining digunakan untuk berbagai keperluan seperti data pendidikan, web, penambangan teks dan lainnya [19]. Data
mining merupakan salah satu tahapan dalam keseluruhan proses Knowledge Discovery in Database (KDD). KDD adalah proses menentukan informasi yang berguna dalam data.

## Pohon Keputusan (Decesion Tree)
Pohon  keputusan  adalah  teknik  klasifikasi  dan  prediksi  yang  terkenal.  Pohon  keputusan  mampu mengubah  masalah  yang  sangat  besar  menjadi  pohon  keputusan  dengan  aturan.  Dengan  pohon  keputusan, dapat  dengan  mudah  mengidentifikasikan  hubungan  antar  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  masalah  dan mencari solusi yang baik dengan memperhitungkan faktor-faktor tersebut [2].

## Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan suatu sistem yang dapat melakukan klasifikasi yang dapat memprediksi dengan benar. Akan tetapi, tidak dapat dipungkiri bahwa dalam prakteknya, sistem tersebut belum tentu benar 100%. Makanya dibutuhkan pengukuran kinerja yang sistematis untuk menjelaskan berbagai aspek pengujian [13]. Confusion matrix adalah alat ukur yang berguna untuk menghitung kinerja atau kebenaran suatu proses klasifikasi.  Kemampuan  pengklasifikasi  untuk  mengidentifikasi  catatan  dari  kategori  yang  berbeda  dapat dianalisis menggunakan confusion matrix [14]. Confusion matrix mempunyai empat kombinasi nilai prediksi dan nilai aktual dengan nilai postif dan negatif seperti pada tabel 2. Confusion matrix akan membandingkan dan menghitung tingkat akurasi dan presisi model dengan kondisi aktual.
T ABEL 2 C ONFUSION M ATRIX
Confusion Matrix Prediksi
Positif Negatif Ak tu al P o siti f TP FN Ne g ati f FT TN Keterangan:
a. TP  ( True  Positive )  adalah  jumlah  data  dimana  kelas  aktual  merupakan  kelas  positif  dan  kelas  yang diprediksi merupakan kelas positif.
b. FN  ( False  Negative )  adalah  jumlah  data  dimana  kelas  sebenarnya  adalah  kelas  positif  dan  kelas  yang diprediksi adalah kelas negatif.
c. FP ( False Positive ) adalah jumlah data yang kategori aktualnya negatif dan kategori prediksinya positif.
d. TN ( True Negative ) adalah jumlah data yang kategori aktualnya negatif dan kategori prediksinya negatif.

## Use Case Diagram
Use case diagram, yaitu urutan/deskripsi dari sekumpulan yang berkaitan satu sama lain dan merupakan sistem yang biasanya diimplementasikan atau dipantau oleh aktor [15]. Use case diagram menggambarkan apa yang bisa dilakukan aktor pada aplikasi yang akan dibangun. Aplikasi prediksi prestasi ini dapat diakses oleh dua  user  yang  berbeda.  Admin  dapat  melakukan  login  kepada  aplikasi  dengan  memasukkan  username  dan password  yang  telah  ditentukan.  Admin  dapat  melakukan  pengolahan  data  siswa  yang  dapat  mengakses aplikasi, kemudian admin juga dapat menginput data yang akan diprediksi dan melakukan proses prediksi pada siswa. Selain itu, admin juga dapat melihat tree/pohon keputusan yang telah diproses dari data yang di input. Pada aplikasi ini, siswa dapat login menggunakan username dan password yang telah di input oleh admin dan
siswa juga dapat melihat hasil/info prestasi yang telah di prediksi.  Gambar 3 menunjukkan usecase diagram proses prediksi.
Gambar 3. Use Case Diagram

## Activity Diagram
Activity  diagram  merupakan  bentuk  visual  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  proses-proses  yang terjadi dari sistem. Activity Diagram pada dasarnya adalah  versi lanjut dari diagram alir yang memodelkan aliran  dari  satu  aktivitas  ke  aktivitas  lainnya  [16].  Berikut  merupakan  gambar  dari  activity  diagram  pada website yang di rancang, yaitu sebagai berikut:
1)  Halaman Login Admin dan Siswa
Pada halaman digunakan untuk login yang dapat diakses oleh dua user, yaitu admin dan siswa. Saat login, user harus memasukkan data password dan username . Bila kedua data tersebut benar, maka menu utama akan  ditampilkan.  Bilamana  data password dan username tidak  tepat,  maka  user  akan  diminta  untuk memasukkan kembali data password dan username . Acitivity diagram login ditunjukkan apda gambar 4.
2)  Halaman Import Data Siswa (Admin)
Halaman  ini  berfungsi  sebagai  penyimpanan  data  siswa  yang  nantinya  dapat  diakses  oleh  akun  pribadi siswa masing-masing. Acitivity diagram ini ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Halaman Import Data Siswa-Admin
3) Halaman Tree (Admin)
Pada halaman ini berfungsi hanya untuk melihat pohon keputusan dari data yang telah dimasukkan. Halaman ini hanya dapat di akses oleh admin. Halaman tree ditunjukkan pada gambar 6.

## Gambar 6. Halaman Tree-Admin

## 4)  Halaman Prediksi (Admin)
Halaman ini berfungsi untuk memprediksi prestasi yang dimiliki siswa dengan atribut yang telah ditentukan dan  data  yang  telah  dikumpulkan.  Pada  halaman  prediksi,  admin  akan  memasukkan  data  pada  form pengaturan  dataset.  Kemudian  sistem  akan  menghitung  prediksi  dan  tingkat  akurasi.  Setelah  itu,  sistem menampilkan hasil prediksi. Halaman ini hanya dapat diaakses oleh admin.
Gambar 7. Halaman Prediksi-Admin
5)  Halaman Info Prestasi (Siswa)
Pada halaman ini berfungsi untuk melihat hasil prestasi yang dimiliki siswa, info prestasi ini dapat di akses oleh  siswa.  Pada  halaman  ini  juga,  siswa  dapat  melakukan  pencarian  untuk  memudahkan  siswa  dalam menemukan data yang dibutuhkannya.

## Class Diagram
Class  diagram,  yaitu  struktur  dari  sistem  dengan  mendefinisikan  kelas-kelas  yang  dibuat  pada  saat sistem  dibangun  yang  memiliki  atribut  dan  metode   [15].  Class  diagram  juga  dapat  memberikan  informasi tentang  spesifikasi  sistem  informasi  yang  akan  dibuat  dengan  menggunakan  objek  dan  desain  berorientasi objek [16]. Class diagram dapat dilihat pada gambar  9. Class atau tabel pada aplikasi prediksi prestasi pada siswa menggunakan algoritma C4.5 terdiri dari tabel tb_admin, tabel tb_atribut, tabel tb_siswa, tabel tb_siswa, dan tabel tb_dataset. Pada tabel tb_admin terdiri dari username dan password, pada tabel tb_atribut terdiri dari id_atribut  dan  nama_atribut,  pada  tabel  tb_nilai  terdiri  dari  id_nilai,  id_atribut,  dan  nama_nilai,  pada  tabel tb_siswa  terdiri  dari  id_siswa,  nama_siswa,  username,  password,  status,  dan  hasil.  Sedangkan  pada  tabel tb_dataset terdiri dari id_dataset, nomor, id_ atribut, id_nilai, dan nama.
Gambar 9. Class Diagram

## Metode Pengumpulan Data
Dalam memperoleh informasi yang orisinil dan bermakna, maka dalam penelitian ini diperlukan cara mengumpulkan  data  yang  efektif  dan  metode  yang  akan  menjamin  bahwa  informasi  data  yang  didapatkan nantinya akan  menjadi . data  yang  objektif dan  tidak berbeda  dengan keadaan  yang  sebenarnya  [17].  Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu:
1. Observasi
Observasi  dilakukan  di  SMAN  1  Indrapuri  secara  langsung  di  lapangan  untuk  melihat  prestasi akademik  dan  non  akademik  siswa.  Pengamatan  ini  dapat  dilakukan  dengan  catatan  dan  survei menggunakan kusioner. Subjek penelitian ini yaitu hanya nsiswa kelas XII SMAN 1 Indrapuri.
2. Kusioner
Kuesioner yang digunakan untuk memberikan serangkaian pertanyaan1atau jawaban tertulis kepada responden. Kuesioner yang digunakan dilengkapi dengan menggunakan skala semantik diferensial. Dalam penelitian ini kuesioner digunakan sebagai alat pengumpulan data untuk memperoleh data variabel guna mengetahui kinerja. Dalam penelitian ini, kuesioner yang digunakan berupa Google Forms sebagai alat bantu. Pada penelitian ini jumlah responden adalah sebanyak 60 siswa SMAN 1 Indrapuri.

## Teknik Analisis Data
Teknik analisis data adalah proses pencarian informasi dengan cara menggabungkan secara sistematis informasi yang diperoleh dari hasil survei dengan cara mengorganisasikan data ke dalam kategori-kategori, membaginya menjadi satuan-satuan, mensintesiskannya, menggabungkannya menjadi pola-pola, dan memilih mana yang penting dan mana yang tidak penting, harus dikendalikan dan direncanakan [18]. Dalam penelitian
ini, analisis data pengelompokkan dilakukan melalui proses K-Fold Cross Validation mengelola data sampel. K-Fold Cross Validation adalah metode tambahan dari teknik data mining, yang merupakan jenis uji validasi silang yang dapat digunakan untuk mengevaluasi secara efisiensi dengan mengelompokkan sampel data secara acak [19].

## III. HASIL PENELITIAN

## Implementasi Sistem
Website yang dikembangkan bertujuan untuk memudahkan siswa dalam memprediksi prestasi sehingga ketika  siswa  mengetahuinya,  mereka  dapat  dengan  mudah  untuk  terus  mengasah  minat  dan  bakat  masing- masing.  Langkah-langkah  dalam  menjalankan  sistem  ini  yaitu  dengan  menjalankan  software  pada  XAMPP lalu  klik  tombol  start  untuk  apache  dan  mysql.  Kemudian  buka  web  browser  dengan  mengetikkan  alamat http://localhost/prestasi/ untuk masuk ke dalam website.

## Halaman Menu Tree
Pada saat admin yang telah menginput dataset, maka selajutnya pada halaman tree ini kita dapat melihat model  perhitungan  dan  pohon  keputusannya  untuk  menentukan  hasil  yang  sesuai.  Halaman  menu  tree  ini berkaitan dengan menu dataset, Ketika dataset diinput maka secara otomatis pada halaman ini akan muncul model perhitungan dan pohon keputusannya seperti ditunjukkan pada gambar 10.

## Halaman Menu Dataset
Pada halaman menu dataset ini terdapat di menu admin, halaman ini dapat menginput, menambah, dan menghapus data yang akan di prediksi dari variabel yang telah ditentukan dan data yang telah dikumpulkan. Pada halaman dataset ini berfungsi untuk mengolah data. Dalam menginput data dapat dilakukan sekaligus dengan memasukan file data excel atau menginput item tiap data. Halaman menu dataset ditunjukkan pada gambar 11.
Gambar 11. Halaman Menu Dataset

## Halaman Menu Info Prediksi
Pada halaman ini, yaitu dapat diakses ketika siswa sudah login maka akan menampilkan menu halaman info prediksi ini. Pada halaman ini, siswa dapat melihat prestasi apa yang dia miliki baik itu akademik ataupun non akademik seperti ditunjukkan pada gambar 12.

## Halaman Menu Prediksi
Halaman prediksi ini terdapat dihalaman menu admin, halaman ini bertujuan untuk memprediksi dengan mode acak menggunakan confusion matrix dari data yang telah dimasukkan, setiap diacak akan menghasilkan data yang berbeda-beda. Kemudian akan menunjukan akurasi pada prediksi seperti pada gambar 13.
Gambar 13. Halaman Menu Prediksi

## Hasil Pengujian Confusion Matrix
Evaluasi Model dengan Confusion Matrix yang dapat membentuk matriks yang terdiri  dari nilai true positif dan true negatif. Kemudian menginput data yang telah ada ke dalam confusion matrix, sehingga hasilnya dapat dilihat pada gambar 14.
Gambar  14 . Hasil Pengujian dengan Confusion Matrix
Berdasarkan gambar 14 maka hasil uji pada confusion matrix ini memiliki tingkat accuracy adalah 91,66667% yang didapat dari:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 11 12 × 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =  91,66667%
Kemudian pada hasil pengujian confusion matrix juga mendapatkan precesion akademik adalah 0,917 dan non akademik adalah 0,8 yang didapat dari:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐴𝑘𝑎𝑑𝑒𝑚𝑖𝑘 = 7 7+0 dan 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑁𝑜𝑛 𝐴𝑘𝑎𝑑𝑒𝑚𝑖𝑘 = 4
4+1
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐴𝑘𝑎𝑑𝑒𝑚𝑖𝑘 = 1 dan 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑁𝑜𝑛 𝐴𝑘𝑎𝑑𝑒𝑚𝑖𝑘 = 0,8

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan  aplikasi  prediksi  prestasi  siswa  menggunakan  algoritma  C4.5,  maka dapat diambil kesimpulan, yaitu: Penerapan Algoritma C4.5 pada prediksi prestasi ini dapat menghasilkan nilai accuracy  91,6%  dengan  menggunakan  aplikasi  berbasis  web  yang  di  rancang.  Untuk  penerimaan  aplikasi dilakukan  Pengujian  Ahli  Media  ini  dilakukan  oleh  dua  orang  dengan  tujuan  yaitu  untuk  menilai  aspek tampilan media dan aspek fungsi media.berdasarkan uji ahli media rata2 81,4 % Sangat setuju. Pada penerapan algoritma  C4.5  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  metode  dalam  memprediksi  prestasi  siswa  dan  dapat dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan/kebijakan pihak sekolah. Kemudian aplikasi yang di rancang ini  bertujuan  untuk  memprediksi  prestasi  siswa  agar  memudahkan  dalam  meningkatkan  potensi  diri  siswa. Aplikasi  yang  dirancang  telah  menjadi  alternatif  pemecahan  masalah  terhadap  problem  siswa  mengenai prestasi baik itu akademik maupun non akademik. Untuk pengembangan lebih lanjut yang berkaitan dengan topik  penelitian  ini,  saran  yang  diberikan,  yaitu  melengkapi  dan  menyempurnakan  dengan  cara menggabungkan  beberapa  algoritma  atau  metode  agar  akurasinya  lebih  tinggi  lagi.  Selain  itu,  pembaruan tampilan dan memberikan tambahan fitur-fitur lainnya atau diperluas cakupannya.Untuk pemilihan fitur dapat memilih fitur yang saling berkaitan dengan permasalahan (studi kasus) sehingga dapat menghasilkan prediksi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rahmasari, A. Syukur, and Nirsal, “Rancang Bangun Sistem Informasi Penjualan Dan Data Barang Pada Toko Syarlie Distro Kota Palopo,” J. Ilm. Inf. Technol. d’Computare , vol. 12, no. 69, pp. 14–18, 2022.
[2] E. Martantoh, A. P. Haryanto, T. Informatika, U. Panca, and S. Bekasi, “Implementasi Algoritma C4 . 5 Untuk Sistem Prediksi Prestasi Siswa Di SMK Al-Ishlah Berbasis Web,” vol. 3, no. 2, pp. 131–142, 2022.
[3] P. M. Sari, “Memprediksi Prestasi Siswa Dengan PenerapanAlgoritma C4.5 Di Sekolah Dasar Negeri 1 Rawa Laut,” 2019, [Online]. Available: http://repo.darmajaya.ac.id/1623/.
[4] J. Yacub, “Meningkatkan Prestasi Akademik,” 2013.
[5] T.  Informatika,  F.  Sains,  D.  A.  N.  Teknologi,  and  U.  B.  Dharma,  “PENERAPAN  METODE ALGORITMA  C4  .  5  UNTUK  MEMPREDIKSI  LOYALITAS  KARYAWAN  PADA  PT  .  XYZ BERBASIS WEB Laporan Skripsi Disusun oleh :,” 2020.
[6] J.  Jurnal  and  S.  Informasi,  “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK  PREDIKSI  PENJUALAN WALLPAPER MENGGUNAKAN ALGORITMA C4 . 5 STMIK Royal , Ksiaran,” vol. 2, 2016.
[7] R.  Simanullang,  D.  Hartama,  P.  Poningsih,  I.  Parlina,  and  M.  R.  Lubis,  “Model  Aturan  dalam Menentukan  Prestasi  Nilai  Siswa  di  SMK  GKPS  1  Raya  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 1–24, 2022, doi: 10.54082/jiki.16.
[8] G.  A.  Prasetyo,  R.  G.  Santosa,  and  A.  R.  Chrismanto,  “Memprediksi  Kategori  Indeks  Prestasi Mahasiswa,” vol. 3, no. 5, 2019, doi: 10.21460/jutei.2019.32.185.
[9] Ghozali, “Bab III - Metode Penelitian Metode Penelitian,” Metod. Penelit. , no. 9, pp. 22–34, 2018.
[10] B.  Zahedi,  B.  Nahid-Mobarakeh,  S.  Pierfederici,  and  L.  E.  Norum,  “A  robust  active  stabilization technique for dc microgrids with tightly controlled loads,” Proc.  -  2016 IEEE Int.  Power  Electron. Motion Control Conf. PEMC 2016 , vol. VI, no. 1, pp. 254–260, 2016, doi: 10.1109/EPEPEMC.2016.7752007.
[11] R. Novita, “Teknik Data Mining : Algoritma C 4 . 5,” pp. 1–12, 2016.
[12] P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and Bowo Winarno, “Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 3, pp. 64–71, 2020.
[13] Hasugian and Shidiq, “Language Record Structure,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689– 1699, 2019.
[14] B. H. Hayadi, “Bab 2 Landasan Teori,” Apl. dan Anal. Lit. Fasilkom UI , vol. m, no. 1998, pp. 7–34, 2018,  [Online].  Available:  http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/655/jbptunikompp-gdl-supriadini-
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
32740-6-12.unik-i.pdf.
[15] Musfikar  R,  Maulida  D,  Hazrullah  H.  Implementasi  Algoritma  Simple  Additive  Weighting  dalam pemilihan penerima Beasiswa di UIN Ar-Raniry. Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA). 2023 Feb 28;13(1):52-61.
[16] Fabiana Meijon Fadul, “UML (United Modelling Language),” pp. 5–19, 2019.
[17] . Lalang Erawan,. M.Kom, “Flowchart dengan langkah-langkah dan urut-urutan prosedur dari suatu program,” pp. 1–14, 2017.
[18] M. F. Faizi et al. , “PENGARUH KERJA PART-TIME TERHADAP PRESTASI AKADEMIK DAN NON  AKADEMIK  MAHASISWA  PROGRAM  STUDI  PENDIDIKAN  AGAMA  ISLAM ANGKATAN 2014 FAKULTAS TARBIYAH DAN KEGURUAN UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SUNAN  AMPEL  SURABAY,” J.  Stud.  Lingkung.  Assiut ,  no.  1,  p.  43,  2017,  doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[19] Sugiyono, “Teknik Analisis Data suatu penelitian,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 01, no. 01, pp. 1689– 1699.
[20] A.  Hutapea  and  M.  Tanzil  Furqon,  “Penerapan  Algoritme  Modified  K-Nearest  Neighbour  Pada Pengklasifikasian Penyakit Kejiwaan Skizofrenia,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp. 3957–3961, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.