## MODEL DAN ANALISA FAKTOR EKSTERNAL AKTIFITAS SISWA KELAS X TKJ SMKN 1 PAKONG PAMEKASAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE
Muhsi 1
1 Teknik Komputer dan Jaringan, SMKN 1 Pakong, Pamekasan
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Islam Madura, Pamekasan
1 muhsiy@gmail.com

## ABSTRAK
Kegiatan pembelajaran yang interaktif antara  siswa guru akan efektif apabila terdapat aktifitas yang baik dari siswa. Terdapat faktor eksternal yang mempengaruhinya sehingga perlu dimodelkan dan dianalisis apa saja faktor eksternal tersebut kemudian bagaimana hal tersebut bisa terjadi. Penelitian  ini bermaksud memodelkan dan menganalisa faktor eksternal aktifitas siswa kelas X TKJ SMKN 1 Pakong menggunakan algorirma decision tree dalam hal ini adalah algoritma C4.5. karena di beberapa penelitian menunjukkan tingkat  akurasi  yang  bagus  dan  mudah  untuk  diinterpretasikan.  Model decision  tree yang dihasilkan adalah  faktor eksternal tidak  berkumpulnya siswa dengan orang tua di rumah  menjadi faktor  utama  rendahnya  aktifitas  siswa  kelas  X  TKJ  SMKN  1  Pakong.  Sendangkan  bagi  siswa yang  berkumpul  dengan  orang  tua  di  rumah  bisa  rendah  juga  aktifitasnya  karena  asal  sekolah sekolah4 dan  mode transportasinya  menggunakan  motor sendiri  namun  bisa tinggi  sekali apabila berboncengan dengan temannya. Dengan demikian, secara umum, siswa yang berkumpul dengan orang  tuanya  di  rumah  memiliki  tingkat  aktifitas  tinggi  bahkan  sangat  tinggi.  Berdasarkan  hal tersebut,  siswa  kelas  X  TKJ  SMKN  1  Pakong  memiliki  tingkat  aktifitas  rendah  sebanyak  31%, aktifitas tinggi sebanyak 45% dan aktifitas sangat tinggi sebanyak 24%.
Kata kunci: aktifitas siswa, TKJ SMKN 1 Pakong, decision tree , algoritma C4.5.

## ABSTRACT
Interactive  learning  activities  between  students  and  teachers  will  be  effective  if  there  are good activities from students. There are external factors that influence it, so it needs to be modeled and analyzed what these external factors are and then how can this happen. This study intends to model  and analyze external  factors of class X TKJ student activities at  SMKN 1 Pakong using  a decision tree algorithm in this case the C4.5 algorithm because in several studies it shows a good level of accuracy and is easy to interpret. The resulting decision tree model is an external factor that does not gather students with parents at home to be the main factor in the low activity of class X students TKJ SMKN 1 Pakong. Meanwhile, for students who gather with their parents at home, their activities can also be low because they come from  sekolah4 and the mode of transportation uses their own motorbike, but it can be very high when riding with their friends. Thus, in general, students who gather with their parents at home have a high or even very high activity level. Based on this, the students of class X TKJ SMKN 1 Pakong had a low activity level of 31%, high activity as much as 45% and very high activity as much as 24%.
Keywords: student activities, TKJ SMKN 1 Pakong, decision tree, C4.5 algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Proses  pembelajaran  terjadi  ketika  terdapat  kegiatan  interaktif  antara  siswa  dan  guru  [1],  [2]  baik dalam  kelas  tatap  muka  maupun  pendidikan  jarak  jauh.  Interaksi  antara  siswa  dan  guru  menjadi  kunci utama  keberhasilan  proses  pembelajaran  sebagai  bagian  dari  ikhtiar  mencerdaskan  kehidupan  bangsa. Interaksi tersebut ditandai dengan aktifitas yang selalu rutin dilakukan baik oleh guru maupun siswa baik dalam bentuk perkataan/berbicara, mendengarkan, membaca dan sejenisnya [3]–[5]. Keatifan siswa
sangat  penting  untuk  menjadikan  siswa  lebih  cepat  berhasil  melalui  prestasi  yang  akan  dia dapatkan  nanti  [6].  Hal  ini  dikarenakan  dengan  belajar  aktif  akan  menjadikan  siswa  lebih  dapat mengoptimalkan  potensi  yang  dimilikinya  berdasarkan  karakteristik  yang  dia  dimiliki  guna mencapai hasil belajar yang memuaskan [7]–[9].
Keatifan  siswa  dalam  mengikuti  pembelajaran  dapat  dipengaruhi  oleh  factor  internal  dan eksternal  [5],  [10],  [11].  Muhibbin  Syah  (2021)  menjelaskan  bahwa  faktor  yang  dapat mempengaruhi  terhadap  keaktifan  siswa  dalam  belajar  dapat  karena  faktor  internal  (berupa pengaruh  dari  dalam  diri  siswa),  faktor  eksternal  (berupa  pengaruh  dari  luar  siswa),  dan  faktor pendekatan  dalam  proses  belajar  (approach  to  learning)  [1],  [12].  Factor tersebut  menjadi  atensi bersama  baik  guru  sebagai  pendidik  yang  akan  memberikan  materi  kemudian  sekolah  sebagai lembaga  yang  mengelola proses pembelajaran  serta siswa  itu  sendiri sebagai pribadi pembelajar. Kegiatan berkesinambungan ini merupakan sistem pendidikan di tingkat sekolah yang satu dengan lainnya  saling  berkaitan  dan  harus  saling  mendukung.  Pada  penelitian  ini  akan  melalukan pemodelan  dan  Analisa  terhadap  factor  eksternal  siswa  di  SMK  Negeri  1  Pakong  yang mempengaruhi terhadap keatifan siswa dalam mengikuti kegiatan pembelajaran.
SMK  Negeri  1  Pakong  merupakan  lembaga  pendidikan  tingkat  menengah  di  bawah  Dinas Pendidikan Jawa Timur yang berada di wilayah kecamatan, yaitu tepatnya di Desa Bandungan Kecamatan Pakong  Kabupaten  Pamekasan.  Sebagai  lembaga  pendidikan  yang  berada  di  daerah  kecamatan  banyak faktor  eksternal  yang  mempengaruhinya  diantaranya  adalah  keberadaan  siswa  yang  jauh  dari  orang  tua karena  merantau  ke  luar  daerah.  Selain  hal  tersebut  masih  ada  beberapa  faktor  eksternal  lainnya  yang penulis  modelkan  untuk  melihat  bagaimana  faktor  eksternal  tersebut  mempengahi  keatifan  siswa  dalam proses pembelajaran. Model faktor eksternal keaktifan siswa dibuat menggunakan algoritma decison tree untuk  kemudian  dianalisa  berdasarkan  kecenderungannya  sehingga  menjadi  acuan  oleh  guru,  lembaga pendidikan dan siswa dalam menentukan kebijakan untuk mendukung keberhasilan belajar siswa.
Algoritma decison tree merupakan  metode berbasis  numerik  namun  dapat dikonversi  menjadi rule (aturan) sebagai pengetahuan [13]. Pengetahuan yang didapat dari model menggunakan algoritma decison tree ini  berupa  estimasi  tentang  faktor  eksternal  keaktifan  siswa  dalam  bentuk  pohon  keputusan  yang penyajiannya nanti dapat berbentuk aturan[14]. Penggunaan algoritma decison tree ini sangat efektif dalam penyajian  model  estimasi  karena  nantinya  akan  menghitung  nilai  terkecil  untuk  dijadikan  simpul  awal dalam menentukan faktor eksternal keaktifan siswa[10]. Melalui simpul tersebut akan menghasilkan node sebagai pohon hubungan antar faktor eksternal tersebut[10], [14]–[16].
Algoritma decision tree merupakan teknik yang banyak digunakan untuk melakukan klasifikasi data pada  teknik  data  mining  [13],  [17].  Implementasi  teknik  data  mining  pada  dunia  pendidikan  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  kebutuhan  dan  preferensi  siswa  terhadap  pilihan  jenis  kursus  atau spealisasi  berdasarkan  minat  bakat,  mengidentifikasi  tren  pola  dari  kondisi  siswa,  memprediksi  tingkat pengetahuan siswa,  mendukung eksplorasi data siswa secara otomatis, mempermudah memetakan siswa, membantu  proses  bisnis  manajemen  sekolah  dan  lain  sebagainya  [17].  Beberapa  penelitian  dengan penerapan algoritma decision tree diantaranya adalah tentang prediksi mahasiswa non aktif [18], penentuan keberhasilan  akademik  mahasiswa  [19],  pengolahan  data  siswa  [20]  dan  klasifikasi  peserta  didik  untuk mengelompokkan siswa dalam suatu kelas berdasarkan atribut yang digunakan [21].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode, Data dan Waktu Penelitian
Penelitian ini merupakan terapan karena menerapkan teknik data mining berupa klasifikasi data siswa siswa kelas X TKJ SMKN 1 Pakong dengan algoritma decision tree . Klasifikasi data siswa berhubungan dengan keaktifan siswa dalam mengikuti kegiatan pembelajaran berdasarkan antribut faktor eksternal, yaitu jarak  rumah  siswa  dengan  sekolah,  asal  sekolah  tingkat  dasar  sebelumnya,  mode  transportasi  siswa, keberadaan  orang  tua  saat  ini  dan  di  rumah  berkumpul  dengan  siapa  serta  tingkat  kehadiran  siswa  ke sekolah.  Lokasi  penelitian  ini  adalah  SMKN  1  Pakong  dan  data  yang  digunakan  adalah  biodata  dan
kegiatan siswa baru pelajaran 2019/2020, yaitu rentang bulan Juli 2019 sampai dengan Maret 2020. Hasil akhirnya berupa faktor yang mempengaruhi tingkat keaktifan siswa kelas X TKJ SMKN 1 Pakong.

## 2.2 Teknik Data Mining
Menurut beberapa ahli teknik data mining digunakan untuk eksplorasi dari hasil analisa data, metodologi  dalam  analisis  data,  proses  yang  digunakan  untuk  memperoleh  pengetahuan  [17], [22]–[24].  Selain itu teknik data mining merupakan proses dan metodologi untuk menerapkan alat dan  teknik  analisa  [17],  [25].  Namun  ada  beberapa  ahli  berpendapat  bahwa  teknik  data  mining merupakan seni untuk mengekstrak informasi dari suatu data, proses menemukan pola dalam data (Witten,  2005),  dan  teknik  menemukan  data  yang  bermakna  (pengetahuan)  dari  data  yang  besar sehingga akan memperoleh hasil yang jelas dan lebih bermanfaat [17], [25]–[27].
Sesuai  dengan  teknik  data  mining  yang  dijelaskan  beberapa  ahli,  terdapat  metode  dan algoritma yang digunakan dalam data mining [17], [28], [29], yaitu :
1. Estimasi, dapat menggunakan algoritma Linear Regression (LR), Neural Network (NN), Deep Learning (DL), Support Vector Machine (SVM), Generalized Linear Model (GLM)
2. Prediksi/Peramalan, dapat menggunakan algoritma Linear Regression (LR), Neural Network (NN), Deep Learning (DL), Support Vector Machine (SVM), Generalized Linear Model (GLM).
3. Klasifikasi, dapat menggunakan Decision Tree (CART, ID3, C4.5, Credal DT, Credal C4.5, Adaptative Credal C4.5), Naive Bayes (NB), K-Nearest Neighbor (kNN), Linear Discriminant Analysis (LDA), Logistic Regression (LogR).
4. Klastering, dapat menggunakan K-Means, K-Medoids, Self-Organizing Map (SOM), Fuzzy C-Means (FCM).
5. Asosiasi, dapat menggunakan FP-Growth, A Priori, Coefficient of Correlation, Chi Square.
Tahapan dalam penerapan teknik data mining menurut beberapa ahli berbeda. Giudici (2003) [30], membuat tahapan dalam proses data mining dalam 4 (empat) tahap, yaitu Strategic, Training, Creation,  dan  Migration .  Kantardzic  (2004)  [31]  menjelaskan  bahwa  terdapat  5  (lima)  tahapan proses data mining, yaitu State the Problem, Collect the data, Pre-Process the data,  Estimate the model, dan Interpret  model  and draw  conclusions. Hsu (2006)  [32], merumuskan tahapan dalam proses data mini ada 4 (empat), yaitu Data Collection, Data Pre-processing, Data Mining dan Information  interpretation  and  Visualisation. Selain  hal  tersebut  terdapat  model tahapan dalam proses data mining yang digunakan oleh beberapa peneliti.  Ali (2013) menjelaskan bahwa tahapan yang umum digunakan dalam proses data mining di industri adalah  model CRISP- DM  (Cross-Industry  Standard  Process  Data  Mining)  yang  memuat  tahapan Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation and Deployment [17].  Giudici  (2003)  menjelaskan  bahwa  pada  tahun  1995,  peneliti  Usama  Fayaad pada kegiatan memperkenalkan istilah knowledge discovery in databases (KDD) yang terdiri dari data  selection,  pre-processing/cleaning,  transformation  coding,  data mining, dan interpretation/evaluastion. Komponen  data  mining  yang  terdapat  di dalamnya tersebut kemudian KDD dijadikan tahapan proses data mining [30].
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  data  mining  yaitu  klasifikasi  dengan  algoritma  decision tree melalui tahapan pada model CRISP-DM, yaitu:
1. Business Understanding
Pada  tahap  ini  dilakukan  objektivitas  terhadap  permasalahan  berupa  rendahnya  aktfitas siswa kelas X TKJ di SMKN 1 Pakong untuk kemudian akan dilihat faktor eksternal  apa saja yang mempengaruhinya.
2. Data Understanding
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data dari aktifitas siswa berupa absensi kehadiran yang  dikumpulkan  dari  dokumen  absen  guru.  Kemudian  variabel  dari  siswa  berupa
kondisi  siswa  secara  ekternal.  Data  tersebut  didapat  dari  kantor  Tata  Usaha  berupa biodata siswa yang diisi sendiri oleh siswa dan dikumpulkan pada saat daftar ulang.
3. Data Preparation
Pada tahap ini data absensi dan biodata siswa ditabulasi untuk kemudian diseleksi. Proses ini dimaksudkan untuk menyiapkan data agar siap untuk diolah.
4. Modelling
Pada tahap ini dilakukan proses data mining  berupa klasifikasi data aktifitas dan biodata siswa  menggunakan  metode Decision  Tree yang  dioleh  melalui software RapidMiner dengan keluarannya berupa model klasifikasi.
5. Evaluation
Pada tahap  ini  hasil  model  pada tahapan sebelumnya  dievaluasi dan  dilihat performanya berupa  tingkat  akurasi  model.  Selanjutnya  dianalisis  mengenai  faktor  eksternal  siswa yang memiliki pengaruh besar terhadap aktifitas belajar siswa kelas X TKJ Pakong.
6. Deployment
Pada  tahap  ini  dilakukan  pelaporan  dan  pemantuan  visualisasi  grafik  model  faktor eksternal siswa untuk kemudian dibuatkan keputusan yang relevan dengan kondisi siswa kelas X TKJ SMKN 1 Pakong.

## 2.3 Decision Tree
Decision  tree (pohon  keputusan)  merupakan  teknik  yang  membantu  dalam  pengambilan keputusan yang bentuk menyerupai pohon atau berhirarki. Model yang dihasilkan nantinya berupa prosedur rekursif, di mana dalam satu set n unit statistik secara progresif dibagi menjadi beberapa kelompok, berdasarkan aturan pembagian yang bertujuan untuk memaksimalkan homogenitas atau kemurnian  ukuran  variabel  respon  di  setiap  kelompok  yang  diperoleh  [30].  Beberap  algoritma yang  digunakan  dalam  metode decision  tree ,  yaitu  CHAID (Chi-squared  Automatic  Interaction Detection) , CART (Classification And Regression Tree) , ID3 (Iterative Dichotomiser 3) , dan C4.5 yang  merupakan  pengembangan  dari  ID3  [30],  [33].  Kemudian  dikembangkan  oleh  beberapa peneliti menjadi  Credal DT dan Credal C4.5 [28]–[30], [33]. Penelitian ini penulis  menggunakan algoritma C4.5 karena dibeberapa penelitian menunjukkan tingkat akurasi yang bagus dan mudah untuk diinterpretasikan.
Tahapan penggunaan algoritma C4.5 pada penelitian ini adalah (1) menghitung nilai Entropy , (2)  menghitung  nilai Gain  Ratio untuk  masing-masing  atribut,  (3)  atribut  yang  memiliki Gain Ratio tertinggi dipilih menjadi akar ( root ) dan atribut yang memiliki nilai Gain Ratio lebih rendah dari akar ( root ) dipilih menjadi cabang ( branches ), (4) menghitung lagi nilai Gain Ratio tiap-tiap atribut  dengan  tidak  mengikutsertakan  atribut  yang  terpilih  menjadi  akar  ( root )  di  tahap sebelumnya, (5) atribut yang memiliki Gain Ratio tertinggi dipilih menjadi cabang ( branches ), (6) mengulangi  langkah ke-4 dan ke-5 sampai dengan dihasilkan  nilai Gain = 0 untuk semua atribut yang tersisa.
Berikut adalah formula yang digunakan [33]–[35][33], [34] :
1. Menghitung Entropy, yaitu  nilai  yang  menyatakan  ukuran  ketidakpastian  ( impurity ) atribut dari kumpulan objek data:
( )   ∑ (1)
Dimana : S   : himpunan data set n   : banyaknya partisi S pi   : proporsi dari S i terhadap S
2. Menghitung Gain Ratio, yaitu nilai pada atribut sebagai dasar dipilihnya sebagai simpul, akar maupun cabang suatu pohon keputusan.
( ) (   ) (   ) (2)
Dimana : S
: himpunan data set A : atribut
(    ) : info gain pada atribut A (    ) : split info pada atribut A
3. Menghitung Information  Gain, yaitu  berupa  ukuran  efektifitas  suatu  atribut  dalam mengklasifikasi data atau urutan atribut sehingga nilai terbesar yang akan dipilih.
(    )          ( )   ∑ | | | | ( )
(3)
Dimana : S   : himpunan data set A  : atribut n   : banyaknya partisi atribut A |S i |   : jumlah kasus pada partisi ke-i |S|   : jumlah kasus dalam S
4. Menghitung split info :
(    )   ∑ (4)
Dimana : S   : himpunan data set A  : atribut n   : banyaknya partisi atribut A S i : jumlah sampel untuk atribut ke-i
Dari  model  yang  telah  dihasilkan  nantinya  akan  dilihat  performanya  berupa  akurasi ( accuracy ),  model.  Tingkat  akurasi  model  didapat  dari  implementasi  model  terhadap  data  yang berbeda  dengan  atribut  yang  sama.  Teknik  melihat  akurasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  berupa  perbandingan  antara  jumlah  record  yang  tepat  diprediksi  dibandingkan  dengan keselurhan data. Data tersebut didapat melalui Confussion Matrix ( Tabel 1) dengan menjumlahkan nilai secara diagonal. Semakin besar nilainya maka akurasi model akan semakin bagus.

## Tabel 1 Confussion Matrix
Actually Positive (1) Actually Negative (0) Predicted Positive (1) True Positive (TPs) False Positive (FPs) Predicted Negative (0) False Negative (FNs) True Negative (TNs)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian  ini dilakukan pembahasan hasil sesuai dengan tahapan CRISP-DM. Adapun hasil dari setiap tahapan adalah sebagai berikut :
a. Business Understanding
Lokasi  SMKN  1  Pakong  berada  di  wilayah  kecamatan  tetapanya  di  Kecamatan  Pakong.  Sebagai lembanga  pendidikan  tingkat  menengah  yang  berada  di  wilayah  kecamatan  memiliki  tantangan tersendiri terutama  berhubungan dengan aktifitas siswa  yang  notabene  berasal dari daerah perdesaan.
Aktifitas siswa sangat dipengaruhi oleh motivasi yang dapat saja berasal dari dalam diri siswa itu sendiri yang dikenal dengan faktor internal maupun dari luar diri siswa atau faktor eksternal. Faktor eksternal tersebut yang menjadi konsen penelitian ini untuk mengetahui dan menganalisa faktor eksternal  yang mempengaruhi aktifitas siswa kelas X TKJ SMKN 1 Pakong.

## b. Data Understanding
Data yang dihimpun dalam penelitian ini adalah menyeleksi data siswa kelas X TKJ SMKN 1 Pakong yang  merupakan  variabel dari  eksternal  siswa  seperti  terlihat pada Tabel  2. Data diambil pada  masa pembelajaran  semester  genap  tahun  pelajaran  2020/2021,  yaitu  rentang  bulan  Januari  2021  sampai dengan Juli 2021.
c. Data Preparation
Pada Tabel 1 terlihat bahwa sebanyak 29 siswa yang dimodelkan dan dianalisa. Atributnya berupa jarak asal sekolah (asal sekolah tingkat dasar sebelumnya berupa MTs atau SMP dan status sekolah negeri atau  swasta)  dengan  tipe  data polynominal ,  (jarak  rumah  siswa  dengan  sekolah)  dengan  tipe  data integer , orang tua (keberadaan orang tua saat ini, yaitu bekerja di dalam atau di luar wilayah Kabupaten Pamekasan) dengan tipe data binominal , kumpul (sehari-hari di rumah berkumpul denga orang tua atau lainnya) dengan tipe data polynominal , transportasi (alat transportasi siswa ke sekolah) dengan tipe data polynominal , dan aktifitas (merupakan konversi dari jumlah absensi siswa seperti pada Tabel 3 ) dengan tipe data polynominal . Dari atribut-atribut tersebut terdapat atribut yang dijadikan role label/kelas, yaitu aktifitas  berupa  tingkat  kehadiran  siswa  yang  didapat  dari  buku  absensi  siswa  dengan  tipe  data polynominal yang dikonversi dari tingkat kehadiran siswa seperti terlihat pada Tabel 3 . Informasi nama siswa dan nama sekolah disamarkan untuk menghormati siswa dan sekolah asal siswa.
Tabel 2. Data dan atribut eksternal siswa No Nama Atribut Asal Sekolah Jarak Ortu kumpul Transport Aktifitas 1 Siswa1 Sekolah3 10 Kumpul Ortu motor sendiri Sangat Tinggi 2 Siswa2 Sekolah4 6 Kumpul Ortu bonceng Tinggi 3 Siswa3 Sekolah4 12 Tidak Kumpul Kakek/Nenek motor sendiri Rendah 4 Siswa4 Sekolah1 2 Kumpul Ortu bonceng Rendah 5 Siswa5 Sekolah4 6 Kumpul Ortu motor sendiri Rendah 6 Siswa6 Sekolah3 5 Kumpul Ortu motor sendiri Rendah 7 Siswa7 Sekolah1 6 Kumpul Ortu motor sendiri Rendah 8 Siswa8 Sekolah2 5 Tidak Kumpul Saudara motor sendiri Rendah 9 Siswa9 Sekolah3 6 Kumpul Ortu bonceng Rendah 10 Siswa10 Sekolah1 2 Kumpul Ortu motor sendiri Sangat Tinggi 11 Siswa11 Sekolah1 1 Tidak Kumpul Om/tante jalan kaki Sangat Tinggi 12 Siswa12 Sekolah3 7 Kumpul Ortu bonceng Sangat Tinggi 13 Siswa13 Sekolah2 9 Tidak Kumpul Nenek motor sendiri Sangat Tinggi 14 Siswa14 Sekolah3 2 Kumpul Ortu bonceng Sangat Tinggi 15 Siswa15 Sekolah3 9 Tidak Kumpul Om/tante motor sendiri Sangat Tinggi 16 Siswa16 Sekolah4 12 Kumpul Ortu bonceng Tinggi 17 Siswa17 Sekolah1 2 Kumpul Ortu dianter Tinggi 18 Siswa18 Sekolah1 2 Kumpul Ortu motor sendiri Tinggi 19 Siswa19 Sekolah3 9 Kumpul Ortu bonceng Tinggi 20 Siswa20 Sekolah3 6 Kumpul Ortu motor sendiri Tinggi
No Nama Atribut Asal Sekolah Jarak Ortu kumpul Transport Aktifitas 21 Siswa21 Sekolah4 20 Kumpul Ortu motor sendiri Tinggi 22 Siswa22 Sekolah4 6 Kumpul Ortu bonceng Tinggi 23 Siswa23 Sekolah1 2 Tidak Kumpul Kakek/Nenek jalan kaki Tinggi 24 Siswa24 Sekolah3 2 Kumpul Ortu motor sendiri Tinggi 25 Siswa25 Sekolah4 6 Kumpul Ortu motor sendiri Tinggi 26 Siswa26 Sekolah1 6 Kumpul Ortu bonceng Sangat Rendah 27 Siswa27 Sekolah1 2 Kumpul Ortu motor sendiri Sangat Rendah 28 Siswa28 Sekolah3 6 Kumpul Ortu motor sendiri Rendah 29 Siswa29 Sekolah1 15 Kumpul ortu motor sendiri Rendah
Tabel 3. Konversi tingkat keaktifan siswa
Jumlah absensi Tingkat keaktifan > 7 Sangat Rendah 5 – 7 Rendah 1 – 4 Tinggi 0 Sangat Tinggi
Data siswa pada Tabel 2 dipecah menjadi dua bagian dengan pesentase. Data pertama digunakan untuk training  menyusunan  model Decision  Tree dengan  persentase  75%  atau  22 record. Sedangkan  data kedua  digunakan  untuk  kebutuhan  implementasi  model  yang  telah  dihasilkan  sebelumnya  sekaligus untuk melihat performa dari model itu sendiri, yiatu 25% atau 7 record . Pembagian kedua data tersebut dilakukan  secara random oleh  sistem software  RapidMiner. Data  dari  implementasi  model  ini menjadi nilai input nantinya ke dalam Confussion Matrix. d. Modelling
Teknik  dan  metode  data  mining  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ada  klasifikasi menggunakan  algoritma decision  tree ,  yaitu  algoritma  algoritma  C4.5.  Proses  pemodelan data  faktor  eksternal  yang  berhubungan  dengan  aktifitas  siswa  kelas  X  TKJ  di  SMKN  1 Pakong  menggunakan software  RapidMiner  Stodio  version  9.6. Adapun  langkahnya  sebagai berikut :
1) Memasukkan data siswa dan atribut faktor eksternal formal xls.
Pada  tahap  ini  dilakukan  untuk  memasukkan  data  dalam  bentuk  file  excel  ke  dalam aplikasi RapidMiner Stodio
Gambar 1. Memasukkan data siswa dan atributnya
2) Menyesuaikan data atribut untuk data type , role dan lable/class Pada tahap ini dilakukan penyesuaian beberapa atribut, yaitu nama siswa menjadi role id, aktifitas  menjadi role  label, asal  sekolah,  kumpul,  transportasi  dan  aktifitas  bertipe polynominal , jarak bertipe integer dan ortu bertipe binominal .
Gambar 2. Menyesuaikan data atribut
3) Drag and drop dataset dan operator ke dalam process design Pada tahap  ini  memasukkan  ke dalam process design berupa  dataset, yaitu  tabel  siswa yang  telah  diinput  sebelumnya  dan  operator  berupa split  data untuk  membagi  data, algoritma decision  tree untuk  membuat  model ,  apply  model untuk  implementasi model, dan performance untuk melihat performa dari model,
4) Melakukan koneksi antara dataset dengan operator
Koneksi  dilakukan  untuk  menghubungkan  antara  dataset  dengan  operator  melalui  output dari  dataset  ke  bagian  input  operator.  Demikian  juga  output  dari  operatur  dihubungkan dengan input operator lain seperti tampak pada Gambar 3.
Gambar 3. Koneksi dataset dengan operator
5) Melakukan running/start  the  execution terhadap  konesi  data  dan operator decision tree
Pada  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan running atau  ekskusi  terhadap  dataset  dan operator. Proses running, s eperti terlihat pada Gambar 3, output dari dataset masuk ke operator split data untuk dipilah secara random antara data training dan data prediksi. Selanjutnya  data  training  akan  diproses  oleh  operator decision  tree sedangkan  data prediksi diproses di operator apply model setelah mendapat masukan model dari operator decision  tree .  Keluaran  dari  operator apply  model menjadi  masukan  operator performance untuk menghitung nilai performa dari model setelah dilakukan implementasi terhadap  data  prediksi  serta  juga  menjadi  keluaran  untuk  menampilkan  model decision tree . Hasil dari tahapan ini seperti tampak pada Gambar 4, Gambar 5, Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 4. Model grafik decision tree
Gambar 5. Deskripsi decision tree
e. Evaluation
Model  pada decision tree perlu  dilihat  performannya.  Performa  model  pada  penelitian  ini menggunakan confusion  matrix ( Gambar  6 )  yang  berisi  jumlah  dari record yang diprediksi  benar  dan  salah  melalui  model decision  tree .  Performa  model  dilihat  dari  nilai akurasi implementasi model berupa persentase ketepatan memprediksi dengan membandingkan  angka  diagonal  pada confusion  matrix, berupa  jumlah record yang diprediksi  benar,  dengan  jumlah  keseluruhan record dari  data  prediksi.  Pada  penelitian  ini akurasi model adalah 85.71% memiliki kedekatan antara data sebenarnya dengan data prediksi. Selain presentase akurasi juga didapatkan presentase recall , sebesar 66.67% berupa performa model  dalam  menemukan  informasi  di  dalam  data  prediksi  dan  presentase  presisi  sebesar 66.67% berupa ketepatan model dalam memprediksi data prediksi. Untuk lebih jelasnya seperti tampak pada Gambar 7.
Gambar 6. Confussion Matrix
Gambar 7. Performance Model

## f. Deployment
Pada Gambar 4 terlihat bahwa faktor eksternal tidak kumpul dengan orang tua menjadi faktor utama  rendahnya  aktifitas  siswa  kelas  X  TKJ  SMKN  1  Pakong.  Bagi  siswa  yang  berkumpul dengan  orang  tua  di  rumah  maka  dipengaruhi  oleh  asal  sekolah  dan  transportasi  siswa  saat berangkat  ke  sekolah.  Asal  sekolah  siswa  kelas  X  TKJ  SMKN  1  Pakong  baik  sekolah1  dan sekolah2 dengan  mode transportasi  yang ada  memiliki kecenderungan aktifitas tinggi  bahkan terdapat  sangat  tinggi,  yaitu  transportasi  bonceng.  Asal  sekolah  sekolah4  pada  mode transportasi  motor  sendiri  maka  aktifitas  siswa  rendah  sedangkan  pada  mode  transportasi bonceng maka aktifitas sangat tinggi. Deskripsi dari model grafik decision tree seperti terlihat pada Gambar 5.
Jumlah  siswa  kelas  X  TKJ  SMKN  1  Pakong  yang  tidak  berkumpul  dengan  orang  tua  lebih sedikit jika dibandingkan dengan siswa yang berkumpul dengan orang tuanya, yaitu sebanyak 6  siswa  dari  29  siswa  atau  sebesar  20.69%.  Hal  ini  seperti  terlihat  pada Gambar  8 berupa grafik  perbadingan  antara  jumlah  siswa  yang  berkumpul  ataupun  tidak  berkumpul  dengan tingkat  aktifitasnya.  Dengan  demikian  berdasarkan  model decision  tree ( Gambar  4 ) terdapat 20.69% siswa yang memiliki aktifitas rendah.
Gambar 8. Grafik berkumpul dan tidak berkumpul siswa dengan orang tua di rumah
Selanjutnya  asal  sekolah  siswa  kelas  X  TKJ  SMKN  1  Pakong  dari  sekolah4  yang  memiliki kemungkinan  tingkat aktifitas rendah  berdasarkan  model decision tree ( Gambar 4 ),  yaitu sebanyak 7 siswa atau 24.14% dari keseluruan siswa. Hal ini seperti terlihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Grafik asal sekolah siswa
23 6 BERKUMPUL TIDAK BERKUMPUL Grafik Berkumpul dan Tidak Berkumpul Siswa Kelas X TKJ SMKN 1 Pakong dengan Orang Tua di Rumah 10 2 10 7 SEKOLAH1 SEKOLAH2 SEKOLAH3 SEKOLAH4 Grafik Asal Sekolah Siswa Kelas X TKJ SMKN 1 Pakong
Namun  demikian  dari  7  siswa  tersebut  mode  transportasi  menjadi  faktor  ekternal  rendahnya aktifitas  siswa  dimana  terdapat  dua  mode  transportasi  siswa  asal  sekolah  sekolah4,  yaitu bonceng dan motor sendiri. Dari dua mode transportasi tersebut yang memiliki tingkat aktifitas rendah adalah mode transportasi membawa motor sendiri, yaitu sebanyak 4 siswa atau sebesar 57.14%  atau  lebih  besar  dari  siswa  dengan  mode  transportasi  bonceng  seperti  terlihat  pada Gambar  10 .  Berdasarkan  model decision  tree dengan  berbagai  faktor  eksternal  yang dimiliki  oleh  siswa  kelas  X  TKJ  SMKN  1  Pakong  maka  tingkat  aktifitasnya  dapat  di kelompokkan  menjadi 3,  yait rendah  sebesar 31%, tinggi sebesar 45% dan sangat tinggi 24% seperti tampak pada Gambar 11.
Gambar 10. Grafik mode transportasi siswa dengan asal sekolah sekolah4
Gambar 10. Grafik aktifitas siswa

## 4. KESIMPULAN
Model  yang  dihasilkan  dari  implementasi  algoritma decision  tree untuk  melihat  faktor eksternal  yang  mempengaruhi  aktifitas  siswa  kelas  X  TKJ  SMKN  1  Pakong  adalah  tidak berkumpulnya siswa dengan orang tua di rumah menjadi faktor utama. Sementara bagi siswa yang berkumpul  dengan  orang  tuanya  di  rumah  aktifitasnya  akan  tinggi  jika  berasal  dari  sekolah1. Siswa yang berkumpul dengan orang tuanya di rumah aktifitasnya bisa rendah apabila berasal dari sekolah  sekolah4  dan  menggunakan  mode  transportasi  motor  sendiri  namun  bisa  sangat  tinggi apabila  berboncengan  dengan  temannya.  Kemudian  untuk  siswa  yang  berkumpul  dengan  orang tuanya  di  rumah  yang  berasal  dari  sekolah  sekolah3  akan  tinggi  apabila  menggunakan  motor
3 4 BONCENG MOTOR SENDIRI Grafik Mode Transportasi Siswa Asal Sekolah Sekolah4 31% 45% 24% Grafik Aktiftas Siswa Kelas X TKJ SMKN 1 Pakong Rendah Tinggi Sangat Tinggi
sendiri  bahkan  sangat  apabila  berboncengan  dengan  temannya.  Model  tersebut  memiliki  nilai akurasi 85.71%, recall 66.67% dan presisi 66.67%.
Hasil  analisa  terhadap  faktor  eksternal  siswa  kelas  X  TKJ  SMKN  1  Pakong  didapat  bahwa 31%  siswa  dengan  aktifitas  rendah,  45%  siswa  dengan  aktifitas  tinggi  dan  24%  siswa  dengan aktifitas sangat tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J. A. Zaeni and F. F. Hidayah, “Analisis Keaktifan Siswa Melalui Penerapan Model Teams Game Tournamants (TGT) pada Materi Termokimia Kelas XI IPA 5 di SMA 15 Semarang,”
Semin. Nas. Pendidikan, Sains dan Teknol. Fak. Mat. dan Ilmu Pengetah. Alam Univ. Muhammadiyah Semarang , vol. 8, pp. 416–425, 2002, [Online]. Available: https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/psn120120/article/view/3086.
[2]  M. Muhsi and S. Kamariyah, “Analisa Penggunaan Media Pembelajaran untuk Materi Mendiagnosa Permasalahan Perangkat yang Terhubung dengan Wide Area Network (WAN) Kelas XI-TKJ di SMK Negeri 1 Pakong Pamekasan,” in Seminar Nasional Humaniora dan Aplikasi Teknologi Informasi , 2018, vol. 4, no. 1, pp. 589–594.
[3]  M. Achdiyat and K. D. Lestari, “Prestasi Belajar Matematika Ditinjau dari Kepercayaan Diri dan Keaktifan Siswa di Kelas,” Form. J. Ilm. Pendidik. MIPA , vol. 6, no. 1, pp. 50–61, 2016, doi: 10.30998/formatif.v6i1.752.
[4]  L. E. Walker, M. Cross, and T. Barnett, “Students’ Experiences and Perceptions of Interprofessional Education During Rural Placement: A Mixed Methods Study,” Nurse Educ. Today , vol. 75, pp. 28–34, 2019, doi: 10.1016/j.nedt.2018.12.012.
[5]  S. Bilican, O. Kutlu, and O. Yildirim, “The Factors that Predict the Frequency of Activities Developing Students’ Listening Comprehension Skills,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , vol. 46, pp. 5219–5224, 2012, doi: 10.1016/j.sbspro.2012.06.413.
[6]  Z. Amry and L. Badriah, “Pembelajaran Tematik Sebagai Upaya Meningkatkan Keaktifan Peserta Didik,” Elem. Islam. Teach. J. , vol. 6, no. 2, pp. 254–270, 2018.
[7]  R. Mardiyan, “Peningkatan Keaktifan dan Hasil Belajar Siswa dalam Pembelajaran Akuntansi Materi Jurnal Penyesuaian Pada Siswa Kelas XI IPS 3 SMA Negeri 3 Bukittinggi Dengan Metode Bermain Peran ( Role Playing ),” Pakar Pendidik. , vol. 10, no. 2, pp. 151– 162, 2012.
[8]  K. Rikawati and D. Sitinjak, “Peningkatan Keaktifan Belajar Siswa dengan Penggunaan Metode Ceramah Interaktif,” J. Educ. Chem. , vol. 2, no. 2, p. 40, 2020, doi: 10.21580/jec.2020.2.2.6059.
[9]  M. Rizkina, “Upaya Meningkatkan Keaktifan Siswa Dalam Diskusi Kelompok Melalui Layanan Bimbingan Kelompok Pada Siswa Kelas Viiie Di Smpn I9 Semarang Skripsi,” Universitas Negeri Semarang, 2013.
[10]  A. Al-Ansari, F. Al-Harbi, W. AbdelAziz, M. AbdelSalam, M. M. El Tantawi, and I. ElRefae, “Factors affecting student participation in extra-curricular activities: A comparison between two Middle Eastern dental schools,” Saudi Dent. J. , vol. 28, no. 1, pp. 36–43, 2016, doi: 10.1016/j.sdentj.2015.05.004.
[11]  H. Cakir, “Use of Blogs in Pre-Service Teacher Education to Improve Student Engagement,” Comput. Educ. , vol. 68, pp. 244–252, 2013, doi: 10.1016/j.compedu.2013.05.013.
[12]  M. Syah, Psikologi Belajar . Jakarta: Raja Grafindo Persada, 2012.
[13]  S. Agarwal, Data mining: Data mining concepts and techniques , 3rd ed. Morgan Kaufmann, 2014.
[14]  F. E. Fahruni and H. W. Wiryosutomo, “Analisis Faktor-Faktor Penyebab Perilaku Malas Belajar Daring Saat Pandemi Covid-19 Pada Siswa Kelas Xii Sma Negeri 1 Menganti Gresik,” J. BK UNESA , vol. 12, no. 2, pp. 22–36, 2021.
[15]  E. Elisa, “Analisa dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT.Arupadhatu Adisesanti,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 1, p. 36, 2017, doi: 10.15575/join.v2i1.71.
[16]  F. Handayani, S. Sulistyarini, and O. Okianna, “PENGARUH FAKTOR LINGKUNGAN BELAJAR SEKOLAH TERHADAP MOTIVASI BELAJAR SISWA PADA MATA PELAJARAN EKONOMI DI SMA,” J. Pendidik. dan Pembelajaran Khatulistiwa , vol. 7, no. 9, pp. 1–10, 2018.
[17]  M. M. Ali, “Role of Data Mining in Education Sector,” IJCSMC J. , vol. 2, no. 4, pp. 374– 383, 2013.
[18]  K. Hastuti and E. Y. Hidayat, “Analisis Algoritma Decision Tree untuk Prediksi Mahasiswa Non Aktif,” Semantik , vol. 2013, no. November, pp. 211–216, 2013.
[19]  R. K. Niswatin and R. Wulanningrum, “Penerapan Algoritma Decision Tree Pada Penentuan Keberhasilan Akademik Mahasiswa,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2017 , pp. 2–7, 2017.
[20]  Sianturi, Ariwisanto, and Fricles, “Analisa Decision Tree Dalam Pengolahan Data Siswa,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 3, no. 2, pp. 166–172, 2018, [Online]. Available: http://ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal_Means/.
[21]  I. Sutoyo, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, p. 217, 2018, doi: 10.33480/pilar.v14i2.926.
[22]  O. L. David and D. Delen, Advanced Data Mining Technique . Springer, 2008.
[23]  M. Tiwari, S. Randhir, and V. Neeraj, “An Empirical Study of Application of Data Mining Techniques for Predicting Student Performance in Higher Education,” Int. J. Comput. Sci. Mob. Comput. , vol. 2, no. 2, pp. 53–57, 2013.
[24]  T.-C. Hsia, A.-J. Shie, and L.-C. Chen, “Course Planning of extension education to meet market demand by using data mining technique: an example of Chinkuo Technical University in Taiwan,” in Expert System with Applications , 2008, pp. 596–602.
[25]  J. A. M. Berry and S. G. Linoff, Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Relationship Management , Second Edi. Wiley Publishing, 2004.
[26]  S. Tuffery, Data Mining and Statistics for Decision making . John Wiley and Sons Ltd., 2011.
[27]  H. ian Witten and E. Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques , Second Edi. Morgan Kauffmann, 2005.
[28]  R. S. Wahono, “Materi 1 D : Data Mining,” 2020.
[29]  R. S. Wahono, “Materi 1D : Knowledge Management,” 2021.
[30]  P. Giudici, Applied Data Mining: Statistical Methods for Business and Industry . John Wiley and Sons Ltd., 2003.
[31]  M. Kantardzic, Data Mining: Concepts, Models, Methods and Algorithm , Second Edi. New Jersey: John Wiley and Sons Ltd., 2011.
[32]  H.-H. Hsu, Advanced Data Mining Technologies in Bioinformatics, Idea Group Inc, 2006, 1- 12 . United States: Ide Group Publishing, 2006.
[33]  E. S. Rahayu, R. S. Wahono, and C. Supriyanto, “Penerapan Metode Average Gain, Threshold Pruning dan Cost Complexity Pruning Untuk Split Atribut Pada Algoritma C4.5,”
J. Intell. Syst. , vol. 1, no. 2, pp. 91–97, 2015.
[34]  B. Novianti, T. Rismawan, and S. Bahri, “Implementasi Data Mining Dengan Algoritma C4.5 Untuk Penjurusan Siswa (Studi Kasus: Sma Negeri 1 Pontianak),” J. Coding, Sist. Komput. Untan , vol. 04, no. 3, pp. 75–84, 2016.
[35]  M. K. Happe, Y. Salin, and P. Purnawansyah, “Perbandingan Hasil Prediksi Bandwidth Management menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan Decision Tree C4. 5,” Pros. SAKTI (Seminar Ilmu Komput. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 134–140, 2018.