## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PENENTUAN JURUSAN SISWA SEKOLAH MENENGAH ATAS
Koko Handoko 1) , Pastima Simanjuntak 2) , Ellbert Hutabri 3) , Erlin Elisa 4) 1,2,3,4 Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Putera Batam email: kokohandoko01@gmail.com , p.lastria@gmail.com , ellbert.hutabri@gmail.com, elin210110@gmail.com

## Abstract
Specialization  is  a process  that  is  carried  out  at  the  high  school  level  in  the  form  of  a  specialization  in science  and  social  studies,  the  purpose  of  which  is  for  students  to  receive  education  according  to  their interests and abilities. If majoring is done manually it is not effective and efficient so that students do not get the lessons and interests that are in accordance with those taken during the major. The purpose of this research is to help high school (SMA) level students in determining the major they will choose so that they can overcome the problem of confusion that often occurs. The problem of choosing a major is solved by utilizing  data  mining  with  the C4.5 method which will  produce  a  decision  tree  in  the  form  of  a  suitable major  for  students  to  choose  from.  The  results  of  implementing  the  C4.5  algorithm  can  help  schools  in Batam determine the direction of students to get the right education in high school. From the results of this study, the prediction accuracy of student majors was obtained with a value of 83.33% and a precision of 92.31%.
Keywords: Data Mining, Algorithm C.45, Student, Prediction, Decision Trees

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan suatu aspek yang harus  dilakukan  oleh  masyarakat  sehari-hari, pendidikan  di  sekolah  merupakan  salah  satu kewajiban untuk generasi masa depan Indonesia. Melalui pendidikan bisa mewujudkan anak-anak yang  cerdas  dan  bisa  mengembangkan  potensi dirinya  dari  yang  belum  bisa  menjadi  bisa  [1]. Pada siswa tingkat sekolah menengah atas (SMA) terdapat  dua  jurusan  yang  membuat  siswa-siswi cukup bingung dalam memilih jurusan apa yang akan diambil di sekolah.
SMAK  Yos  Sudarso  Batam  merupakan sekolah  yang  terkenal  di  Batam  sehingga  calon siswa siswi atau orang tua ingin menyekolahkan anaknya  disitu  dan  supaya  bisa  meningkatkan calon  siswa  siswi  setiap  tahunnya.  Di  dalam langkah-langkah  penjurusan  setiap  para  guru melakukan penyeleksian satu persatu siswa siswi untuk memilih jurusan di setiap siswa siswi yang ada  sehingga  dalam  menentukan  jurusan  tidak efektif dan lama. Penjurusan dalam suatu sekolah SMA siswa-siswi bisa memilih sesuatu penjurusan  yang  sesuai  dengan  minat  masing- masing di sekolah [2], [3], [4]. Penjurusan yang
dilakukan  berdasarkan  oleh  dari  faktor  yang sangat  dipertimbangkan  dalam  menentukan jurusan  siswa  siswi  yaitu  IQ  (Intelligence Quotients)  sehingga  agar  siswa  dapat  belajar dengan  terarah  dan  tidak  mengambil  salah jurusan dimana penjurusan yang dilakukan tidak sesuai  dengan  kemampuan  siswa  siswi  dan  ada juga  untuk  memilih  jurusan  hanya  mengikuti kawan  atau  trend,  oleh  karena  itu  pembelajaran dan  penilaian  siswa  siswi  harus  lebih  jelas sehingga  mudah  menentukan  penjurusan  di sekolah.
Untuk mengatasi hal tersebut, dimanfaatkan teknologi yang dapat  memberikan kemudahan bagi pihak sekolah dalam membantu siswa-siswi  tingkat  Sekolah  Menengah  Atas (SMA)  dalam  menentukan  jurusan  yang  akan mereka  pilih,  mengatasi  kebingungan  yang seringkali  terjadi  di  antara  mereka.  Teknologi yang  akan  digunakan  untuk  mempermudah penentuan/pemilihan  jurusan  ini  adalah  data mining [5], [6].
Dalam  membantu  untuk  mengambil keputusan yang memang benar-benar mempertimbangkan  suatu  pilihan  yang  sesuai
untuk  mengambil  minat  penjurusan  [7].  Untuk mengetahui  siswa  mana  yang  berminat  memilih jurusan  yang  diinginkan  maka  perlu  data  siswa setiap  jurusan  dan  nilai  masing-masing  siswa  di kelas [8].
Data  mining  dapat  digunakan  dalam penggunaan  matematika,  statistik,  AI, machine learning dalam mengidentifikasi suatu informasi data  yang  besar  sehingga  mendapatkan  suatu pengetahuan  baru  [9],  [10],  [11].  Data  Mining merupakan  penggalian  atau  mendapatkan  ilmu baru  dengan  mencari  pola  antar  data  secara otomatis.  Data  Mining  ini  memiliki  beberapa teknik  salah  satunya  yaitu  klasifikasi  [12],  [13], [14].
Dalam penelitian ini digunakan algoritma  C.45  yang  dapat  memberikan  hasil yang sangat baik dalam bentuk pohon keputusan [15], [16]. Dengan menggunakan algoritma C4.5 ini,  pihak  sekolah  SMAK  Yos  Sudarso  Batam akan  dapat  dengan  mudah  memprediksi  jurusan yang sesuai dengan minat siswa siswi di sekolah menengah  atas  tersebut  sehingga  memudahkan siswa siswi dalam memilih jurusan yang mereka minati.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  metode  penelitian  ini,  yang pertama  yaitu  melakukan  penentuan  objek sekolah yang ada di Batam sehingga peneliti bisa melakukan turun langsung ke sekolah bertujuan untuk meminta atau mengambil data dari siswa- siswi    di SMAK  Yos  Sudarso  Batam  untuk menentukan penjurusan di sekolah . Langkah selanjutnya  peneliti  akan  bertanya  langsung  ke guru-guru yang bersangkutan di sekolah tentang minat penjurusan yang ada sehingga peneliti bisa memiliki  data  untuk  pengolahan  data  tersebut menggunakan data mining.
Ada  dua  jenis  variabel  yang  digunakan dalam  penelitian  yaitu  variabel  bebas  dan variable  terkait.  Dari  data  yang  telah  diambil  di sekolah  atau  objek  penelitian  memiliki  data jurusan  meliputi  dari  dua  atribut  yang  pertama ilmu  pengetahuan  alam  dan  ilmu  pengetahuan sosial.  Penelitian  ini  data  yang  didapat  akan digabungkan  menjadi  dataset  yang  selanjutnya akan  diproses  menggunakan  tahapan-tahapan dari  algoritma  C4.5  yang  menghasilkan  suatu
proses dari data yang sangat besar menjadi suatu pengetahuan baru yang bisa di ketahui oleh hasil penelitian yang dibuat selanjutnya dalam metode C4.5  ini  akan  menghasilkan  hasil  pengetahuan tersebut  dalam  bentuk  pohon  keputusan  dalam data mining [17].
Adapun  tahapan-tahapan  dari  penelitian ini yaitu:
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  metode  penelitian dari  tahap  awal  peneliti  melakukan  suatu perhitungan  manual  dari  data  yang  telah didapatkan  sehingga  dari  langkah  tersebut  akan menghasilkan suatu pohon keputusan. Setelah itu peneliti melanjutkan langkah berikutnya menggunakan aplikasi RapidMiner yang gunanya membantu  membandingkan  hasil  perhitungan manual  dengan  aplikasi.  RapidMiner  berfungsi untuk  pengolahan  data  yang  bisa  dilakukan secara mudah dan banyak jenis dalam pengolahan data tersebut [18], [19], [20].
Langkah-langkah atau implementasi dari aplikasi  RapidMiner  yaitu:  mempersiapkan  data dalam  bentuk  format  excel  dan  aplikasi RapidMiner . Selanjutnya  langkah-langkah  yang dijelaskan dari gambar berikut:
Gambar 2 . Hubungan Proses
1. Pilih Read Excel lihat pada dialog
Parameters di  bawah. Pilih Import Configuration Wizard .
Gambar 3.  Kotak Dialog Parameters Read
Excel
2. Pilih Import  Configuration  Wizard ,  lalu pilih  kotak dialog Data Import Wizard :
Gambar 4.  Kotak Dialog Data Import Wizard
3. Pilihan data yang telah disiapkan di awal, pilih
Next hingga Step 4 of 4. Pada Step ini, uncheck
kolom  No  dan  ganti  jenis  data  pada  kolom Nama  menjadi text dan id sedangkan  pada kolom Jurusan jenis pilih binominal dan label lalu klik Finish :
Gambar 5. Step 4 of 4 Data Import Wizard
4. Setelah itu, pilih proses Cross Validation :
Gambar 6.  Proses Cross Validation
5. Setelah langkah-langkah yang telah dilakukan . Tunggu proses centang berwarna  hijau  lalu  pilih Play yang berwarna  biru  atau  tekan  tombol  F11. Hasil akan  muncul  pada  halaman Result . Hasil  pohon  keputusan  yang  dihasilkan melalui aplikasi RapidMiner :

## Gambar 7.  Hasil Pohon Keputusan RapidMiner

## 4. KESIMPULAN
Dari  langkah  melakukan  perhitungan secara  manual  ataupun  menggunalan  aplikasi RapidMiner dari pengolahan data yang dihasilkan  yaitu  sama,  bisa  disimpulkan  dalam pengolahan  data  dan  pengujiannya  sangat  baik yang menghasilkan suatu pengetahuan baru dari pohon  keputusan.  sehingga  implemntasi  yang menggunakan  algoritma  C4.5  tentang  nilai penjurusan  di  SMAK  Yos  Sudarso  Batam  yaitu sangat cocok untuk memprediksi nilai penjurusan sehingga  siswa  siswi  bisa  mengetahui  mau menjurus  ke  IPA  atau  ke  IPS.  Penelitian  ini memiliki  hasil  akurasi  yang  tinggi  dalam memprediksi  penjurusan  siswa dengan  nilai 83,33% dan precision senilai 92,31%.

## 5. REFERENSI
[1] Pristiwanti, D., Badariah, B. ., Hidayat, . S  &  Dewi,  R.  S.  .  (2022).  Pengertian Pendidikan. Jurnal  Pendidikan  Dan Konseling  (JPDK) , 4 (6),  7911–7915. https://doi.org/10.31004/jpdk.v4i6.9498
[2] Sasongko,  M.  A.,  Linawati,  L.,  & Parhusip,  H.  A.  (2016).  Penentuan Penjurusan Program Peserta Didik Tingkat  SMA  Menggunakan  Fuzzy  C-
Means  dan  Fuzzy  Inference  System
Mamdani. PRISMA,  Prosiding  Seminar Nasional Matematika , 379-390. Retrieved from https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ prisma/article/view/21500 [3] Putranto,  E  A.,  Salamah,  U.,  Wiharto. (2022).  Sistem  Pendukung  Penjurusan Siswa  Kelas  X  SMA  Negri  2  Dengan Metode Fuzzy C-Means. file:///C:/Users/HP/Downloads/594- 1270-1-PB-3.pdf [4] Hertyana  H,  (2018).  Analisa  Penentuan Jurusan  Pada  Sma.  Kartika  Viii-1 Menggunakan  Metode  Fuzzy  Inference System Mamdani. https://media.neliti.com/media/publicatio ns/227281-analisa-penentuan-jurusan- pada-sma-karti-172c1f9e.pdf [5] Luki  Ardiantoro,  Soffa  Zahara,  &  Nani Sunarmi. (2019). PEMANFAATAN KNOWLEDGE  DATA  DISCOVERY
(KDD)  PADA  POLA  PERMAINAN ATLET  BULUTANGKIS. Explore  IT!  : Jurnal  Keilmuan  Dan  Aplikasi  Teknik Informatika , 11 (1), 1-6. https://doi.org/10.35891/explorit.v11i1.1 467 [6] Melati,  A,  S,.  Linawati,  Giriantari,  D,. Knowledge  Discovery  Data  Akademik Untuk Prediksi Pengunduran  Diri  Calon  Mahasiswa. file:///C:/Users/HP/Downloads/40586-
121-92504-1-10-20181205.pdf
[7] Syahputra,  T.,  Halim,  J.,  & Sintho, E. P.
(2018).  Penerapan  Data  Mining  Dalam Menentukan Pilihan Jurusan Bidang Studi Sma  Menggunakan  Metode  Clustering Dengan Teknik Single Linkage. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , 4 (2), 205-208.
[8] Ndruru,  E.,  &  Limbong,  R.  (2018).
Implementasi Data Mining Dalam Pengelompokan  Jurusan  yang  Diminati
Siswa  SMK  Negeri  1  Lolowa’u menggunakan Metode
Clustering. MEANS  (Media  Informasi  Analisa  dan Sistem) , 3 (2), 107-113.
[9] Handoko,  K.  (2018).  GROUPING  OF DATA  MINING  IN THE  NUMBER OF PASSENGERS  IN  HANG  NADIM AIRPORT. Computer Based Information
System Journal , 6 (2), 60–68. https://doi.org/10.33884/cbis.v6i2.708 [10] Sinaga,  K.,  &  Handoko,  K.  (2021). IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN SISWA DENGAN METODE  NAÏVE  BAYES. Computer and  Science  Industrial  Engineering (COMASIE) , 4 (6),  97–107.  Retrieved
from
https://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/ comasiejournal/article/view/3585 [11] Simanjuntak, P., Suharyanto, C., Sitohang,  S.,  &  Handoko,  K.  (2022). DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI  STATUS  PANDEMI COVID  19. Jurnal  Tekinkom  (Teknik
Informasi Dan Komputer), 5 (2), 327-332. doi:10.37600/tekinkom.v5i2.620
[12] Putri,  S.  M.,  &  Arnomo,  S.  A.  (2020). Penerapan  Algoritma  C4.  5  Untuk Prediksi  Kualitas  Pelayanan  Terhadap
Kepuasan Konsumen (Studi Kasus: Hinet
Batam). Journal  of  Information  System Research (JOSH) , 1 (2), 70-76.
[13] Telaumbanua,  D.,  &  Kurniawati,  I. (2022). Penerapan Algoritma C4. 5 Untuk Klasifikasi  Kepuasan  Pelanggan  Pada Jasa  Layanan  Pengiriman. JoMMiT:
Jurnal Multi Media dan IT , 6 (1).
[14] Desyanti,  D.  (2019).  Penerapan  Data Mining Algoritma C4. 5 untuk Mengetahui Tingkat Kepuasan Konsumen di  Hotel  Grand  Zuri  Dumai. Sains  dan Teknologi Informasi , 4 (2), 36-40.
[15] Azwanti,  N.,  &  Elisa,  E.  (2021).  Analisa Kepuasan Konsumen Menggunakan Algoritma  C4.5. Prosiding  Seminar
Nasional  Ilmu  Sosial  Dan  Teknologi (SNISTEK) , (3), 126–131. Retrieved from https://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/ prosiding/article/view/3626
[16] E. Elisa and R. Harman, “ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI PEMILIHAN  CALON  KETUA  RW”, Jurnal  Informasi  dan  Komputer ,  vol.  7,
no. 2, pp. 71-80, Oct. 2019.
[17] Riadi, A., Andani, S. R. ., & Dewi, R. R. .
(2021).  Data  Mining  Algoritma  C4.5 menentukan Kelayakan Penerima Bantuan  Covid  19. JUKI  :  Jurnal
Komputer  Dan  Informatika , 3 (2), 44–51. https://doi.org/10.53842/juki.v3i2.60 [18] Sri Wahyuni. IMPLEMENTASI RAPIDMINER DALAM MENGANALISA DATA MAHASISWA
DROP  OUT. Jurnal  Ilmiah Abdi  Ilmu ,
[S.l.], v. 10, n. 2, p. 1899-1902, feb. 2018.
ISSN 1979-5408. Available at:
<https://jurnal.pancabudi.ac.id/index.php/ abdiilmu/article/view/51>.
[19]  Prasetyo, V, R,. Lazuardi, H,. Mulyono, A, A,. Lauw,  C,.  (2021).  Penerapan  Aplikasi RapidMiner  Untuk  Prediksi  Nilai  Tukar
Rupiah  Terhadap  US  Dollar  Dengan Metode Linear Regression. https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/te knosi/article/view/1641
[20]  Rizqifaluthi,  H,. Yaqi,  M,  A,. Process Mining  Akademik  Sekolah  menggunakan RapidMiner. https://ejournal.uin-
malang.ac.id/index.php/saintek/article/vie w/5158