## APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNKAAN ALGORITMA C4.5. UNTUK PENJURUSAN SMA
Yeni Kustiyahningsih 1) , Eza Rahmanita 2)
1 Program Studi Manajemen Informatika, Universitas Trunojoyo
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trunojoyo Jl. Raya Telang PO.BOX 2 Kamal Bangkalan E-mail: ykustiyahninsih@yahoo.com , rahmanita@gmail.com

## ABSTRAK
Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari algoritma ID3, kelebihan algoritma C4.5 dapat menangani  atribut  kontinyu  dan  diskrit,  kemudian  dapat  menangani training data  dengan missing    value, serta menggunakan gain  ratio untuk  memperbaiki information  gain .  Selama  ini untuk menentukan penjurusan  sekolah SMA masih dilakukan dengan cara manual. Semakin tahun terjadi  peningkatan  jumlah  siswa  dan  syarat  untuk  penjurusan  juga  semakin  komplek,  sehingga diperlukan  sistem  aplikasi  penjurusan  untuk  membantu  pihak  sekolah  dalam  mempercepat  dan efisiensi  penjurusan  sekolah.  Apabila  penjurusan  sesuai  dengan  kemampuan  dan  minat    siswa, maka mereka dapat belajar dengan nyaman dan lulusan yang dihasilkan juga mendapat nilai yang maksimal,  sehingga  rata-rata  nilai  meningkat.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  klasifikasi penjurusan  siswa  menggunakan algoritma  C4.5  (metode  decision  tree)  untuk  mempermudah  dan mempercepat  penentuan  penyeleksian  pemilihan    jurusan  sehingga  proses  yang  dihasilkan  dari seleksi ini lebih akurat dan objektif. Adapun Kriteria penjurusan adalah nilai Matematika, Fisika, Biologi,  Kimia,  Nilai  Psikotest  (IQ),  Saran  Psikotest,  Angket/Minat  Siswa,  Saran  Bimbingan Konseling.  Hasil  dari  klasifikasi  algoritma  akan  di  analisa  untuk  menentukan recall,  pressicion , accuracy terbesar  dan    Nilai error  rate terkecil  yang  dicapai.  Dari  skenario  uji  coba  yang dilakukan  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  setelah  dilakukan pruning lebih  baik  dari  pada  tanpa pruning .
Kata Kunci : Algoritma C4.5, Penentuan Jurusan, decission tree , akurasi, kriteria.

## ABSTRACT
The  C4.5  algorithm  is  the  development  of  ID3  algorithm  that  the  excess  of  C4.5  can  handle continuous  and  discrete  attributes  and  training  data  with  the  missing  value,  and  uses  the  gain ratio to improve  information gain.  During this time, to  determine  the  high  school  majors is  still done manually. For more years the increasing number of students and the requirements for majors are increasingly complex, it is necessary to have an application system of majors to help school in accelerating the efficiency of the school majors. If the majors are in accordance with the student’s abilities  and  interests,  the  result  will  be  that  the  students  can  learn  comfortably  and  can  get maximum score, and thus the average value increases. The purpose of this research is to make a classification placement of students using the C4.5 algorithm (decision tree method) to facilitate and accelerate the determination of the screening department election so that the resulting process of this selection is more accurate and more objective. The majors’ criteria for consideration are the score of Mathematics, Physics, Biology, Chemistry, Psychological Value (IQ),  Psychological advice,  Questionnaire  /  Students’  Interests,  and  Counseling.  The  results  of  the  algorithm classification will be analyzed to determine any recall, precision, greatest accuracy and value of the smallest error rate achieved. From the performed test-scenario, the accuracy values produced after pruning is better than without pruning.
Keywords: Algorithm C 4.5, Determination Department, decision tree, accuracy, criteria .
Yeni Kustiyahningsih dan eza Rahmanita, Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan  ..…

## PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan pilar utama  dalam  kemajuan  suatu  bangsa. Suatu  negara  dikatakan  maju  apabila pendidikan  negara  tersebut  berkembang pesat  dan  memadai.  Pendidikan  menjadi salah  satu  elemen  penting  meningkatkan kecerdasan bangsa. Sekolah adalah bagian  dari  pendidikan  dimana  terdapat proses  belajar  mengajar  siswa  dalam meningkatkan kecerdasan,
pengembangan  ilmu  pengetahuan  dan pengabdian  kepada  masyarakat.  SMA merupakan jenjang pendidikan menengah pada  pendidikan  formal  di  Indonesia. Berdasarkan kebijakan Dirjen Mandikdasmen  No.  12/C/Kep/TU/2008, 12  Februari  2008  tentang  panduan penyusunan Laporan Hasil Belajar (LHB) Kurikulum Tingkat Satuan Pendidikan (KTSP) Bagian E. Butir 1 s.d. 5 yang substansinya  memberikan rambu- rambu  operasional  tentang  dasar-dasar penjurusan di SMA diantaranya menetapkan  perlunya  penjurusan  pada siswa  kelas  X  SMA  yang  akan  naik  ke kelas  XI.  Penjurusan  akan  disesuaikan dengan  minat  dan  kemampuan  siswa, dengan  tujuan  agar  pembelajaran  siswa menjadi  lebih  terarah.  Penjurusan  yang tersedia di SMA meliputi Ilmu Pengetahuan Alam (IPA), Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS) dan bahasa. Proses penjurusan di SMA
Muhammadiyah  Bangkalan  dilakukan pada  saat  siswa  berada  di  kelas  X  dan akan naik ke kelas XI. Setelah wali kelas menerima  seluruh  nilai  semester  maka wali  kelas  akan  memutuskan  apakah siswa tersebut naik atau tidak. Jika siswa tersebut dinyatakan naik maka selanjutnya akan dilakukan proses penjurusan  oleh  tim  yang  terdiri  dari Wakil Kepala Sekolah Bidang Kurikulum,  Guru  Bimbingan  Konseling, Wali  Kelas  X  dan  Guru  Mata  Pelajaran yang berkaitan dengan penjurusan. Masalah yang sering terjadi dalam proses penjurusan  adalah  keterlambatan  nilai siswa  dari  para  wali  kelas,  kriteria penjurusan juga semakin komplek,
akibatnya  proses  penjurusan  tidak efisien  dan  kurang  tepat,  ditambah  lagi dengan  banyaknya  jumlah  siswa  kelas X.  Tahun  ajaran  2013/2014  tercatat siswa  kelas  X  sejumlah  ±  220  orang.
Dari  sini  sangat  dikhawatirkan  terjadi kekeliruan dalam penyeleksian, sehingga menyebabkan kesalahan dalam  pemilihan  jurusan  dan  akhirnya tidak sesuai dengan minat dan kemmapuan siswa.
Tujuan  dalam  penelitian  ini untuk mengatasi masalah tersebut, yaitu dengan  melakukan  proses data  mining.
Metode data  mining yang  digunakan adalah klasifikasi. Klasifikasi merupakan  proses  untuk  menemukan model yang menjelaskan atau membedakan  konsep  atau  kelas  data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek yang  labelnya  tidak  diketahui.  Pada penelitian  ini  menggunakan  algoritma C4.5. Untuk aplikasi klasifikasi penjurusan  siswa  SMA.  Algoritma C4.5.  Lebih  efektif,  hasil  ketepatan prediksi dan nilai kesalahan ( error rate ) lebih  baik  dari  ID3[1].  Pengukuran kinerja  yang  dilakukan  menggunakan sekelompok  data  uji  untuk  mengetahui prosentase precision, recall dan accuracy , menunjukkan bahwa algoritma C4.5 memiliki tingkat akurasi yang  lebih  tinggi  dari  pada  algoritma ID3[2]. Oleh  karena itu pada penelitian ini menggunakan algoritma C4.5 dalam melakukan klasifikasi penentuan jurusan  SMA  dengan  tujuan  membantu pihak sekolah dalam menentukan penjurusan SMA  dengan    dengan cepat dan  akurat  serta rule yang  dihasilkan akan digunakan sebagai penentu
keputusan,  sehingga  hasilnya  dapat mengklasifikasikan  penjurusan sekolah sesuai  kemampuan  minat  dan  bakat siswa.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Data Mining
Data  mining merupakan proses pencarian  pola  dan  relasi-relasi  yang
tersembunyi  dalam  sejumlah  data yang besar  dengan  tujuan  untuk  melakukan klasifikasi, estimasi, prediksi, association rule, clustering , deskripsi dan visualisasi. Data  mining adalah  serangkaian  proses untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu kumpulan  data  berupa  pengetahuan  yang selama ini tidak diketahui secara manual[3].
Pohon Keputusan (Decision Tree)
Salah  satu  metode data  mining yang  umum  digunakan  adalah  pohon keputusan.  Metode  pohon  keputusan mengubah  fakta  yang  sangat  besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan rule . Pohon keputusan adalah salah satu metode klasifikasi yang paling  popular  karena  mudah  untuk diinterpretasi  oleh  manusia.  Konsep  dari pohon  keputusan  adalah  mengubah  data menjadi  pohon  keputusan  dan  aturan- aturan keputusan [3].

## Gambar 1. Konsep pohon keputusan
Pohon  keputusan  merupakan himpunan  aturan  IF...THEN.  Setiap path dalam tree dihubungkan  dengan sebuah  aturan,  di  mana  premis  terdiri atas sekumpulan node-node yang ditemui,  dan  kesimpulan  dari  aturam terdiri  atas  kelas  yang  terhubung dengan leaf dari path [4].
Gambar 2.  Konsep Dasar Pohon Keputusan

## Pohon Keputusan C4.5
Algoritma Classification version 4.5  atau  biasa  disebut  C4.5 adalah  pengembangan  dari  algoritma
ID3.  Oleh  karena  pengembangan tersebut,  algoritma  C4.5  mempunyai prinsip  dasar  kerja  yang  sama  dengan algoritma ID3. Perbedaan utama C4.5 dari ID3 adalah C4.5 dapat menangani  atribut  kontinyu  dan diskrit, C4.5 dapat menangani training  data dengan missing  value, Hasil  pohon  keputusan  C4.5  akan dipangkas setelah dibentuk, pemilihan  atribut  yang  dilakukan dengan  menggunakan Gain  Ratio. Information  gain pada  ID3  lebih mengutamakan pengujian yang menghasilkan banyak keluaran. Dengan  kata  lain,  atribut  yang memiliki banyak nilailah yang dipilih sebagai splitting atribut.  Sebagai contoh,  pembagian  terhadap  atribut yang berfungsi sebagai unique identifier ,  seperti  product_ID¸  akan menghasilkan  keluaran  dalam  jumlah yang  banyak,  di  mana  setiap  keluaran hanya  terdiri  dari  satu tuple .  Partisi semacam  ini  tentu  saja  bersifat pure , sehingga  informasi  yang  dibutuhkan untuk  mengklasifikasi  D  berdasarkan partisi  seperti  ini  adalah  sebesar Infoproduct_ID(D) = 0. Sebagai akibatnya, information  gain yang dimiliki  atribut  product_ID  menjadi maksimal. Padahal, jelas sekali terlihat bahwa  partisi  semacam  ini  tidaklah berguna.  Karena  itu  algoritma  C4.5 yang  merupakan  suksesor  dari  ID3 menggunakan gain ratio seperti  pada Persamaan 1 untuk memperbaiki information  gain ,  dengan  rumus gain ratio [3] : ( , ) ( , ) ( , ) Gain S A
Gain Ratio S A SplitInfo S A  (1)
Yeni Kustiyahningsih dan eza Rahmanita, Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan  ..…
Dimana:
S  =  Ruang  (data)  sample  yang digunakan  untuk training. A    =  atribut. Gain (S,A)  = information gain atribut  A SplitInfo (S,A)  = split information atribut A.
Atribut  dengan  nilai Gain
Ratio tertinggi dipilih sebagai atribut test  untuk  simpul.  Dengan gain adalah information gain. Pendekatan ini menerapkan normalisasi pada information  gain dengan  menggunakan apa yang disebut sebagai split information . SplitInfo menyatakan
entropy atau  informasi  potensial  dengan rumus  untuk SplitInfo menggunakan Persamaan 2.
2 1 ( , ) log n i i i s s SplitInfo S A s s     (2)
Dimana: S      =  Ruang  (data)  sample  yang digunakan  untuk training. A   = Attribut. S i =  Jumlah sample untuk atribut i

## Reduced Error Prunning (REP)
Reduced Error Pruning merupakan salah satu algoritma postpruning. Algoritma  ini  membagi data  menjadi  dua,  yaitu training  data dan test data. Training data adalah data yang  digunakan  untuk  membentuk pohon  keputusan,  sedangkan test  data digunakan untuk menghitung nilai error rate pada pohon setelah dipangkas. Cara kerja  REP  adalah  dengan  memangkas internal node yang dimulai dari internal
node paling bawah ke atas.
Pemangkasan  dilakukan  dengan  cara mengganti  atribut  dengan leaf  node yang  memiliki  kelas  yang  dominan muncul.  Setelah  itu test  data diproses menggunakan rule hasil  pemangkasan, kemudian  dihitung  nilai error  rate nya. Test  data juga  diproses  dengan  rule awal, yaitu rule yang terbentuk sebelum pohon  dipangkas,  kemudian  dihitung nilai error  rate nya.  Apabila  nilai error
rate yang dihasilkan dari pemangkasan pohon  lebih  kecil,  maka  pemangkasan dilakukan.

## Pre Prunning
Prepruning yaitu  menghenti- kan  pembangunan  suatu subtree lebih awal, yaitu dengan memutuskan untuk tidak  lebih  jauh  mempartisi data training . Rumus prepruning menggunakan persamaan 3 [3]. ) (3)
Dimana: r = nilai perbandingan error rate n = total sample   c z 1    c = confidence level

## METODE

## Pendefinisian Masalah
Tahap  ini  merupakan  tahapan bagaimana suatu permasalahan dirumuskan  berdasarkan  latar  belakang atau tahap pendahuluan dari penelitian. 1. Studi Literatur dan review jurnal. Dukungan  teori  dan  bahan  –  bahan bacaan,  jurnal  atau  paper  mengenai rekayasa  perangkat  lunak,  metode klasifikasi  C  4.5., decission  support system (DSS).
2. Survey,  pengumpulan  data  dan informasi. Tahap ini bertujuan untuk mengetahui  dan  melihat  secara langsung dan lebih mendetail permasalahan  yang  akan  diteliti, sehingga  diperoleh  data–data  atau informasi  yang  diperlukan.  Data yang  digunakan  dalam  algoritma C4.5. akan dipecah menjadi beberapa bagian , yaitu:
 Data trainning :  digunakan  untuk membentuk pohon keputusan.
 Data testing :  digunakan  untuk ujicoba  pada  pohon  yang  telah
n z n z n r n r z n z r e 2 2 2 2 2 1 4 2      
dibentuk  guna  menghitung  nilai error rate .
 Data test pruning : digunakan untuk
menguji  akurasi  pada  pohon  yang telah dibentuk guna proses
pemangkasan pohon.
3. Analisis kebutuhan sistem Analisis  Kebutuhan  sistem  adalah gambaran  kebutuhan  sistem  yang akan  dibangun  secara  keseluruhan.
Untuk mengidentifikasi gambaran sistem  secara  keseluruhan  adalah dengan melakukan pengamatan (observasi), kemudian mengidentifikasi kebutuhan perangkat lunak  yg  dibutuhkan  untuk  Aplikasi penjurusan
4. Perancangan sistem Tahap  ini  adalah  tahap  dimana  dibuat suatu  rancangan  untuk  membangun aplikasi,  mulai  dari  fitur-fitur  atau konten,  rancangan user  interface , Flowchart sistem dan flowcha rt metode  (Gambar  3  dan  Gambar  4), desain  usecase  ( Gambar  5 ),  Activity diagram, desain data base (conceptual  data  model  /  CDM  dan physical data model / PDM).
Gambar 3. Flowchart sistem
Gambar 4 Flowchart algoritma C 4.5.
Berikut  keterangan  dari  tiap proses yang terdapat pada Gambar 4.: a) Data training di inputkan. b) Hitung gain  ratio,  split  info dan entropy dari masing-masing atribut data training yang ada.
Yeni Kustiyahningsih dan eza Rahmanita, Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan  ..…
c) Buat  simpul  akar  dari  pemilihan atribut  yang  memiliki gain  ratio
terbesar.
d) Hitung gain  ratio, split  info dan entropy dari  masing-masing  atribut dengan  menghilangkan  atribut  yang telah dipilih sebelumnya.
e) Buat  simpul  internal  dari  pemilihan atribut  yang    memiliki gain  ratio terbesar.  Cek  apakah  semua  atribut sudah dibentuk pada  pohon.
f) Jika  belum,  maka  ulangi  proses  d dan  e,    jika  sudah  maka  lanjut  pada proses berikutnya.
g) Lakukan  pemangkasan  pohon  untuk
menghilangkan  cabang-cabang  yang tidak perlu.Kemudian aturan keputusan di generate mengikuti pohon yang
telah dibentuk sebelumnya.
Dalam  sistem  informasi  ini, hanya  terdapat  satu  pengguna  yaitu, admin. Admin tersebut dapat  melakukan tugas  sebagai  berikut  (sepert  pada Gambar 5) :
a. Input data training, yaitu  melakukan proses  menambah,  data  yang  akan dijadikan data training.
b. Mining,  yaitu  proses  pengolahan data dari data training yang kemudian  akan  membentuk  sebuah aturan (rule) .  Dari  mining  akan menghasilkan  pembentukan  pohon, pada  pohon  tersebut  akan  terbentuk sebuah  rule  yang  akan  menjadi aturan dari data yang akan
diklasifikasikan.
c. Lakukan  klasifikasi  pada  data  baru, yaitu  input  data  siswa  yang  belum penjurusan.
d. Evaluasi  pohon  keputusan  yaitu melakukan perbandingan antar partisi, kemudian dicari nilai akurasi yang terbaik. Dari nilai akurasi yang terbaik  itu  lah  yang  akan  dijadikan acuan pada proses klasifikasi selanjutnya.
Gambar 5. Use Case Diagram

## HASIL DAN PEMBAHASAN Data yang Digunakan
Data merupakan data kategorikal  dan  tidak  ada mising  value pada data. Jumlah data yang  digunakan sebanyak 200 data. Dalam implementasinya,  data  dipecah  menjadi beberapa bagian, yaitu:

## Proses Mining C4.5
Dalam  proses  mining  C4.5, proses  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut:
1. Hitung frekuensi kemunculan masing-masing  nilai  atribut  pada data survey.
2. Hitung  nilai Entropy dari  masing- masing nilai atribut.
3. Hitung  nilai Information  Gain dengan menggunakan nilai Entropy yang telah dihitung sebelumnya. 4. Hitung  nilai Split  Info dari  tiap
atribut. 5. Hitung nilai Gain Ratio menggunakan  nilai Information Gain dan Split Info .
6. Ambil  nilai Gain  Ratio terbesar dan jadikan simpul akar. 7. Hilangkan  atribut  yang  dipilih sebelumnya dan ulangi perhitungan nilai Entropy , Information  Gain , Split  Info dan
Gain  Ratio dengan  memilih Gain Ratio terbesar  dan  dijadikan  simpul
internal pohon.
8. Ulangi  perhitungan  tersebut  hingga semua atribut pohon memiliki kelas.
9. Jika  semua  pohon  sudah  memilik kelas, maka tampilkan pohon keputusan  awal  dan  generate  aturan keputusan awal.

## Skenario 1
Pada  skenario  1  ini  data  yang digunakan yaitu 125 data training dan 75 data  testing.  Data  skenario  1  seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1.  Tabel Data Skenario 1 Jumlah Data Algoritma C 4.5 Data Training Data Testing IPA (140) 121 19 IPS (60) 54 6 Jumlah 175 25 Analisa Algoritma Setelah pohon dibentuk, selanjutnya dilakukan perbandingan dengan data  yang  merupakan  data testing , data yang  digunakan ada 25 data dimana data tersebut dilakukan pengklasifikasian menggunakan rule
C4.5.  yang  telah  dibentuk.  Kemudian kelas  yang  terbentuk  dibandingkan  dan dihitung  nilai error  rate nya.  Setelah proses  klasifikasi,  kemudian  dihitung kinerja  dari  masing-masing  algoritma yang  meliputi  akurasi, error  rate, precision dan recall . Berikut hasil kinerja C 4.5 seperti pada Tabel 2. Pada Skenario 1 terdapat penilaian kinerja algoritma C4.5. Penilaian  kinerja  diperoleh  dari  hasil klasifikasi  rule  algoritma  dengan  data testing.  Dari  Hasil  penilaian  kinerja diketahui  algoritma  C  4.5  nilai  akurasi C4.5  sebesar  96%  sedangkan  tanpa pruning sebesar 87%.
Tabel 2. Kinerja Algoritma C 4.5. Kinerja Skenario 1 C4.5 C4.5 Post Pruning 125:75 125:75 Akurasi 94% 96% Error Rate 7% 5% Precision 93,51% 94,74% Recall 98,63% 98,63%

## KESIMPULAN
Adapun kesimpulan dari penelitian ini adalah : 1. Dari pengukuran kinerja algoritma  yang  telah  dilakukan, dapat disimpulkan algoritma C4.5 post  pruning  memiliki  kinerja
( precision,  recall, dan accuracy ) yang  lebih  baik  dibandingkan tanpa pruning
2. Metode  post  pruning  merupakan metode  pruning  yang  lebih  baik dari  pada  pre  pruning,  hal  ini dapat  dilihat  pada  nilai  akurasi sebesar  96%  sedangkan  tanpa pruning sebesar 87%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Hardikar S, Shrivastava A, Choudhary V.,”Comparison between ID3 and C4.5 in Contrast  to  IDS”, VSRD-IJCSIT, Vol. 2 (7), pp. 659-667, 2012.
[2]  Kumar,  S.  Anupama,  dan  M.N, Vijayalakshmi, “Efficiency of Decision Trees in Predicting
Student’s Academic Performance”, Computer  Science  &  Information Technology  (CS  &  IT)  DOI: 10.5121/csit.2011.1230 .  1:  5-8, 2011.
[3]   Larose,  Daniel  T., Discovering Knowledge in Data: An Introduction to  Data  Mining .  New
Jersey  :  John  Willey  &  Sons,  Inc, 2005.
Yeni Kustiyahningsih dan eza Rahmanita, Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan  ..…
[4]  Romansyah,  F., Sitanggang  I.  S., dan Nurdiati, S, “Fuzzy Decision
Tree  dengan  Algoritma  ID3  pada Data  Diabetes”, Internetworking Indonesia  Journal  Vol.  1/No.  2, 2009.