## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Penerapan Metode CART Dalam Klasifikasi Jurusan Siswa Baru
Destia Arini Hairunnisa * , Cucu Suhery, Rahmi Hidayati
FMIPA, Prodi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia Email: 1,* destiaaha00@student.untan.ac.id, 2 csuhery@siskom.untan.ac.id, 3 rahmihidayati@siskom.untan.ac.id Correspondence Author Email: destiaaha00@student.untan.ac.id Submitted: 15/07/2023; Accepted: 31/08/2023; Published: 31/08/2023
Abstrak −Sekolah  Menengah  Kejuruan  Negeri  3  Pontianak  merupakan  salah  satu  pendidikan  kejuruan  yang  ada  di  Kota Pontianak.  Setiap  tahun  ajaran  baru  SMK  Negeri  3  Pontianak  menerima  sekitar  320  siswa  baru.  Banyaknya  jumlah  calon siswa baru tersebut membuat proses penjurusan yang dilakukan oleh pihak sekolah menjadi kurang efisien dan membutuhkan waktu yang lama untuk menentukan jurusan siswa baru. Dengan adanya sistem yang dapat mengklasifikasikan jurusan siswa baru  membantu  dalam  proses  penentuan  jurusan  siswa.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Classification  and  Regression Trees (CART)  untuk  proses  pengklasifikasian  dalam  menentukan  jurusan  bagi  siswa  baru.  Indikator  penilaian  yang digunakan untuk klasifikasi terdiri dari minat, nilai ujian sekolah (us) mtk, nilai us ipa, nilai us bahasa indonesia, nilai rapor matematika, nilai rapor ipa, nilai rapor ips, nilai rapor bahasa indonesia, dan nilai rapor bahasa inggris. Klasifikasi jurusan pada  SMK  3  Pontianak  terdiri  dari  jurusan  akuntansi,  perkantoran,  pemasaran,  dan  perhotelan.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  Algoritma  CART  berhasil  melakukan  klasifikasi  dengan  baik.  Jumlah  data  yang  digunakan  sebanyak 320.  Data  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  224  data training dan  96  data testing .  Algoritma  CART  menghasilkan  pohon keputusan, rules ,  dan  jurusan  siswa  baru  yang  telah  diklasifikasi.  Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan confusion matrix diperoleh hasil akurasi sistem sebesar 84,38%.
Kata Kunci: CART; Jurusan; Klasifikasi; Nilai; Siswa
Abstract −SMK Negeri 3 Pontianak is one of the vocational education schools in Pontianak City. Every new academic year SMK  Negeri  3  Pontianak  accepts  around  320  new  students.  The  large  number  of  prospective  new  students  makes  the majoring process carried out by the school become less effective and takes a long time to determine majors for new students. With a system that can classify new student majors, it helps in the process of determining student majors. This study use the Classification and Regression Trees (CART) algorithm for classification process in determining majors for new students. The assessment  indicators  used  for  classification  consist  of  interest,  MTK  (US)  school  exam  scores,  school  exam  IPA  scores, school  exam  Indonesian  language  scores,  math  report  cards,  science  report  cards,  social  science  report  cards,  Indonesian language report cards, and English report cards. Classification of majors at SMK 3 Pontianak consists of accounting, office, marketing, and hospitality majors. The results of this study indicate that the CART Algorithm succeeds in performing a good classification.  The  amount  of  data  used  is  320  data  which  is  divided  into  224  training  data  and  96  test  data.  The  CART algorithm generates decision trees, rules, and new student majors that have been classified. Based on the test results using the confusion matrix, the system accuracy results are 84.38%.
Keywords: CART; Department; Classification; Value; Student

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana proses pembelajaran agar  peserta didik  aktif  dalam  mengembangkan  potensi  dirinya[1].  Pendidikan  menengah  terdiri  dari  pendidikan  menengah umum  dan  pendidikan  menengah  kejuruan.  Pendidikan  kejuruan  merupakan  pendidikan  menengah  yang mempersiapkan  peserta  didik  terutama  untuk  bekerja  dalam  bidang  tertentu[2].  SMK  Negeri  3  Pontianak memiliki  4  jurusan,  yaitu  Jurusan  Akuntansi,  Perkantoran,  Pemasaran,  dan  Perhotelan.  Siswa  baru  yang  akan mendaftar diberikan kesempatan untuk memilih jurusan yang sesuai minat, bakat, dan kemampuannya masing- masing.  Namun,  banyak  calon  siswa  baru  yang  belum  mengetahui  dan  belum  mengenali  minat,  bakat  dan kemampuannya sehingga terkadang siswa ragu dalam memilih jurusan. Setiap tahun di SMK Negeri 3 Pontianak menerima sekitar 320 siswa baru. Banyaknya jumlah calon siswa baru tersebut membuat proses penjurusan yang dilakukan oleh pihak sekolah menjadi kurang efektif karena proses klasifikasi tersebut masih dilakukan  dengan mengumpulkan  seluruh  berkas  siswa  baru  dan  mengecek  nilai  yang  diperoleh  oleh  setiap  siswa.  Untuk mempermudah proses penjurusan siswa, diperlukan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan jurusan siswa sehingga  membantu  pihak  sekolah  dalam  mengambil  keputusan  penjurusan  dengan  tepat  dan  cepat.  Pada penelitian  ini  klasifikasi  penjurusan  siswa  dilakukan  berdasarkan  9  indikator  yaitu  minat,  nilai  Ujian  Sekolah Matematika  (US  MTK),  nilai  Ujian  Sekolah  Ilmu  Pengetahuan  Alam  (US  IPA),  nilai  Ujian  Sekolah  Bahasa Indonesia (US BI), nilai Rapor Matematika, nilai Rapor Ilmu Pengetahuan Alam, nilai Rapor Ilmu Pengetahuan Sosial  (IPS),  nilai  Rapor  Bahasa  Indonesia,  dan  nilai  Rapor  Bahasa  Inggris  saat  berada  dibangku  Sekolah Menengah Pertama (SMP).
Salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  proses  klasifikasi  adalah  algoritma Classification  and Regression  Trees (CART).  CART  merupakan  salah  satu  algoritma  dari Decision  Tree (pohon  keputusan). Algoritma  CART  menggunakan  perhitungan index gini untuk  pembentukan  cabang  dan  perhitungan gini  gain untuk  pembentukan  simpul  ( node) yang  hasil  akhirnya  akan  membentuk  pohon  keputusan  dan  akan menghasilkan  klasifikasi[3].  Penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  algoritma  CART  untuk  menentukan jurusan  yaitu  di  MAN  1  Inhil.  Hasil  penelitian  tersebut  adalah  sebuah  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
jurusan siswa baru menggunakan data sebanyak 360 data siswa[4]. Penelitian lain yang menggunakan klasifikasi yaitu  klasifikasi  jurusan  siswa  baru  pada  MAN  1  di  OKU  Timur.  Penelitian  tersebut  menghasilkan  hasil klasifikasi  berupa  tiga  jurusan  IPA,  IPS,  dan  Agama  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  88,654%[5].  Penelitian selanjutnya  dengan  menerapkan  Algoritma  CART  untuk  memprediksi  penjualan  pada  produk fast  moving dan slow  moving [6].  Penelitian  lain  yang  menggunakan  metode  CART  yaitu  pada  klasifikasi  bekerja  dan pengangguran[7].  Penelitian  terkait  lainnya  tentang  metode  CART  digunakan  untuk  menentukan  faktor-faktor yang  mempengaruhi  pembayaran  kredit  oleh  nasabah.  Penelitian  tersebut  menghasilkan  akurasi  sebesar 89,1%[8].  Penelitian  selanjutnya  tentang  penerapan  metode  CART  yaitu  menganalisis  prediksi  masa  studi mahasiswa baik alumni maupun mahasiswa baru[9]. Penelitian sebelumnya tentang Algoritma CART digunakan untuk klasifikasi penyakit ginjal kronik. Hasil penelitian tersebut mendapat tingkat akurasi sebesar 98,33%[10]. Algoritma CART juga digunakan dalam  klasifikasi penentuan kelayakan penerima bantuan yang mendapat tiga keluaran yaitu layak, dipertimbangkan dan tidak layak[11]. Penelitian lain yang menggunakan algoritma CART yaitu pada penentuan bakat dan minat anak[12].
Berdasarkan  latar  belakang  dan  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  penelitian  ini  menerapkan Algoritma  CART  untuk  menentukan  klasifikasi  jurusan  siswa  baru  di  SMK  Negeri  3  Pontianak.  Sistem  yang dibuat  berbasis website dan  digunakan  untuk  memudahkan  pihak  sekolah  dalam  mengklasifikasikan  jurusan siswa baru berdasarkan minat siswa, nilai ujian sekolah dan nilai rapor.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  melaksanakan  penelitian  dengan  menerapkan  algoritma  CART  untuk  klasifikasi  jurusan  siswa  baru  di SMK Negeri 3 Pontianak, terdapat tujuh tahapan  yang dilakukan. Tahapan pertama adalah studi literatur  untuk mencari informasi  serta  materi  yang dapat digunakan sebagai  sumber dalam penelitian  ini.  Studi  literatur  yang digunakan dapat berupa jurnal yang berkaitan dengan penelitian, buku, skripsi, artikel, atau data lain yang dapat digunakan  untuk  mendukung  penelitian.  Tahapan  kedua  adalah  pengumpulan  data,  metode  pengumpulan  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  wawancara  kepada  pihak  kepala  sekolah  SMK  Negeri  3 Pontianak. Tahapan ketiga adalah analisis kebutuhan, untuk mendukung kinerja sistem penerapan metode CART dalam  klasifikasi  jurusan  siswa  baru.  Tahapan  ketiga  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  analisis  kebutuhan  perangkat keras dan perangkat lunak. Tahapan keempat adalah perancangan sistem berupa perancangan berupa perangkat lunak.  Tahapan  kelima  adalah  implementasi  untuk  mengimplementasikan  penerapan  algoritma  CART  dalam klasifikasi jurusan siswa baru ke dalam sistem berupa kode program. Tahapan keenam adalah pengujian sistem yang dilakukan  menggunakan suatu perangkat lunak dengan tujuan  untuk  mengetahui hasil akurasi dari sistem yang telah dibuat agar sesuai dengan kegunaannya serta mengetahui kemampuan metode yang digunakan, baik dari input maupun output. Untuk  menghitung  akurasi  menggunakan confusion  matrix .  Tahapan  ketujuh  adalah kesimpulan  dan  saran,  setelah  tahap  pengujian  sistem  telah  berhasil  dilakukan,  tahap  terakhir  dalam  penelitian yaitu  penarikan  kesimpulan  yang  didapatkan  dari  hasil  pengujian  serta  menjawab  pertanyaan  yang  terdapat dalam  perumusan  masalah.  Kemudian  pemberian  saran  dilakukan  untuk  penyelesaian  terhadap  masalah  yang belum diselesaikan dalam penelitian. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining merupakan  suatu  kegiatan  yang  berhubungan  dalam  mengumpulkan  data,  penggunaan  data sebelumnya  digunakan  untuk  menemukan  pengetahuan,  informasi,  dan  relasi  yang  terdapat  dalam  data  yang berjumlah  besar.  Keluaran  yang  didapatkan  dalam data  mining ini  digunakan  untuk  sebagai  solusi  dalam penentuan keputusan[13].

## 2.3 Klasifikasi
Klasifikasi merupakan proses yang digunakan untuk menemukan model  dalam  membedakan konsep atau kelas data yang bertujuan untuk memprediksi kelas dari objek yang label kelasnya tidak diketahui sebelumnya[14].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 2.4 Decision Tree
Decision Tree atau Pohon keputusan adalah salah satu metode  dari klasifikasi yang menggunakan struktur  data berbentuk seperti pohon. Konsep dari pohon keputusan tersebut ialah mengubah data menjadi pohon keputusan rules [15].
2.5 Algoritma Classification And Regression Trees (CART)
CART ( Classification and Regression Trees) merupakan salah satu algoritma dari teknik pengolahan data pohon keputusan  ( Decision  Tree )[16].  Algoritma  CART  melakukan  pemilihan  yang  dilakukan  pada  sekelompok  data yang terkumpul dalam suatu ruang yang disebut simpul menjadi dua kelompok. Dua kelompok tersebut disebut simpul anak[17]. Data  yang digunakan dalam  metode CART adalah data training (latih)  dan data testing (uji). Data training adalah  data  yang  siap  untuk  di mining yang  telah  melewati  data preprocessing sedangkan  data testing adalah  data  yang  digunakan  untuk  menguji rules klasifikasi  yang  diperoleh  dari  data training [3]. Langkah-langkah  dalam  menyelesaikan  perhitungan  dengan  menggunakan  Algoritma  CART  sebagai berikut[18]:
1. Menghitung nilai Index Gini total data yang digunakan.
2. Menghitung nilai Index Gini pada seluruh indikator yang digunakan, Untuk menghitung Index Gini digunakan Persamaan 1.
( )          ∑ (   ) (1)
Dimana, (   ) ( )
( )
Keterangan: P(j|t) = probabilitas bersyarat kelas j yang berada pada simpul t n j (t)   = banyak pengamatan kelas j pada node t n(t) = banyak pengamatan pada node t
3. Menghitung nilai Gini Gain total indikator
Untuk menghitung total indikator digunakan Persamaan 2.
∑ |  | ( ) (2)
Keterangan: | S j |  = jumlah data dalam partisi ke- j | S |   = jumlah total data
4. Indikator yang memiliki nilai Gini Gain tertinggi dipilih menjadi node akar. 5. Indikator yang memiliki Gini Gain lebih rendah dari node akar akan dipilih menjadi node cabang ( branches ) dan  mengulangi  lagi  langkah  ke-1  sampai  ke-4,  tetapi Gini  Gain tertinggi  pada  langkah  sebelumnya  tidak dihitung kembali.
6. Pada  langkah  ke-4  sudah  memiliki node akar,  maka  indikator  selanjutnya  yang  memiliki Gain tertinggi dipilih menjadi cabang ( branches ).
7. Mengulangi  langkah  ke-1  sampai  ke-4  sampai  menghasilkan  nilai Gain =  0  untuk  semua  indikator  yang tersisa.
8. Menghasilkan pohon klasifikasi dan menghasilkan rules .

## 2.6 Confusion Matrix
Pada  penelitian  ini confusion  matriks digunakan  untuk  pengujian  data  siswa. Confusion  Matrix merupakan sebuah tabel yang terdiri atas banyaknya baris data uji yang diprediksi benar ( positive ) dan tidak benar ( negative ) oleh  model  klasifikasi. Confusion  matrix dengan matrix 4×4  disebut  juga  model  klasifikasi  multi  kelas  yang digunakan pada variabel lebih dari dua kelas yang berfungsi untuk menghasilkan kinerja berupa TP, TN, FP, dan FN[19]. Tabel confusion matrix 4×4 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matriks 4×4
Confusion Mtarix Classified 0 1 2 3 Actual 0 +C 00 −C 01 −C 02 −C 03
1 −C 10 +C 11 −C 12 −C 13 2 −C 20 −C 21 +C 22 −C 23 3 −C 30 −C 31 −C 32 +C 33
Berdasarkan tabel confusin matrix , maka dapat dihitung beberapa parameter sebagai berikut[20]: 1. Akurasi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Akurasi  adalah  nilai  dari  total  data  uji  coba  yang  telah  benar  diklasifikasikan.  Rumus  dari  akurasi  dapat dilihat pada Persamaan 3.
(3)
2. Precision
Precision adalah  data  yang  diambil  sesuai  dengan  informasi  yang  dibutuhkan.  Rumus  dari precision dapat dilihat pada Persamaan 4.
(4)
3. Recall
Recall adalah  data  yang  berhasil  dilakukan  terhadap  bagian  data  yang  relevan  dengan query .  Rumus  dari recall dapat dilihat pada Persamaan 5.
(5)
4. Laju Error
Laju  error  digunakan  untuk  menghitung  kesalahan  identifikasi.  Rumus  dari  laju error dapat  dilihat  pada Persamaan 6.
(6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sebanyak  320  data  siswa.  Indikator  yang  digunakan  sebanyak  9 indikator yang terdiri dari minat, nilai us mtk, nilai us ipa, nilai us bahasa indonesia, nilai rapor matematika, nilai rapor  ipa,  nilai  rapor  ips,  nilai  rapor bahasa  indonesia,  dan  nilai  rapor  bahasa  inggris.  Klasifikasi  jurusan  pada penelitian ini terdiri dari Jurusan Akuntansi, Perkantoran, Pemasaran, dan Perhotelan.

## 3.1 Data Siswa Baru
Data siswa baru diperoleh dengan melakukan wawancara kepada pihak sekolah. Data siswa baru yang digunakan adalah  pada  tahun  ajaran  2022/2023.  Data  latih  dan  uji  akan  disajikan  dalam  bentuk  tabel  dengan  data  pribadi siswa baru yang akan disimbolkan dengan SB1, SB2, SB3 sampai dengan SB320.  Data siswa baru tahun ajaran 2022/2023 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Siswa Baru Tahun Ajaran 2022/2023
No Nama Siswa  Minat Nilai US Nilai Rapor Jurusan Hasil CART MTK  IPA  B.I  MTK  IPA  IPS  B.I  B.ING 1 SB1 AK A A A A B A B B AK AK 2 SB2 AK A C B A A B B B AK AK 3 SB3 AK A B A A A A A A AK PM 4 SB4 AK A A C A A B A B AK AK 5 SB5 AK B A A A A A B A AK AK 316 SB316 AK A A
A
B A A A A AK AK 317 SB317 AK A A A B A A A A AK AK 318 SB318 PK C B C A A A A A PH PM 319 SB319 AK B A B A A A A A PH PH 320 SB320 AK A A
A
A A A A A PH AK
Keterangan:
AK = Akuntansi PK
= Perkantoran PM = Pemasaran PH = Perhotelan

## 3.2 Hasil Perhitungan Algoritma CART
Pada penelitian ini, menggunakan perhitungan dengan perbandingan data latih dan data uji sebesar 70:30. Untuk mengetahui  data  latih  dan  data  uji  yang  digunakan  dari  320  data  dihitung  dengan  perbandingan  70:30  dan diperoleh hasil data latih dan data uji sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1036-1045 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3860
Tahapan perhitungan untuk menghasilkan pohon keputusa menggunakan algoritma CART adalah sebagai berikut.
1. Menghitung  jumlah  data  yang  secara  keseluruhan  dan  jumlah  data  dari  setiap  indikator  yang  digunakan. Perhitungan jumlah data pada data latih dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Jumlah Data pada Data Latih No. Indikator Kategori Jumlah  AK  PK  PM  PH Jurusan 224 110 50 50 14 1 Minat Siswa Akuntansi 135 66 34 27 8 Perkantoran 58 29 11 15 3 Pemasaran 22 13 2 5 2 Perhotelan 9 2 3 3 1 2 US MTK A 105 55 26 18 6 B 67 30 17 16 4
C 52 25 7 16 4 3 US IPA A 101 52 24 20 5 B 81 39 15 18 9 C 42 19 11 12 0
4 US B. Ind A 113 53 31 22 7 B 85 46 12 21 6 C 26 11 7 7 1 5 Rapor MTK A 143 71 33 29 10 B 62 30 11 19 2 C 19 9 6 2 2 6 Rapor IPA A 168 93 33 29 13 B 43 13 15 15 0 C 13 4 2 6 1 7 Rapor IPS A 183 89 41 39 14 B 33 15 9 9 0 C 8 6 0 2 0
8 Rapor B. Indonesia A 177 88 29 47 13 B 38 19 15 3 1 C 9 3 6 0 0 9 Rapor B. Inggris A 171 71 48 38 14 B 42 30 2 10 0
C 11 9 0 2 0
2. Menghitung Index Gini menggunakan Persamaan  1. Index Gini total  menggunakan data  sebanyak 224 data sesuai yang tertera pada Tabel 3. Perhitungan Index Gini total sebagai berikut.
(       )       (( ) ( ) ( ) ( ) )
3. Menghitung Index Gini pada masing-masing indikator. Perhitungan yang dilakukan adalah perhitungan Index Gini dari minat siswa.
(                      )       (( ) ( ) ( ) ( ) )
(                        )       (( ) ( ) ( ) ( ) )
(                      )       (( ) ( ) ( ) ( ) )
(                       )       (( ) ( ) ( ) ( ) )
4. Menghitung Gini  Gain menggunakan  Persamaan  2.  Perhitungan  yang  dilakukan  adalah  perhitungan Gini Gain masing-masing indikator.
(     )              (( )   ( )   ( )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
( )) (      )              (( )   ( )     ( ))
(      )              (( )   ( )   ( )) (       )                (( )   ( )   ( ))
(         )             ((
)   ( )   ( ))
(         )             (( )   ( )   ( ))
(         )              ((
)   ( )   ( ))
(          )              (( )   ( )   ( ))
(            )              ((
)   ( )   ( ))
Perhitungan menggunakan Persamaan (1) dan Persamaan (2) terus dilakukan untuk menghasilkan simpul akar  yang didapatkan dari  nilai Index Gini tertinggi.  Dari  9 indikator  yang digunakan akan  menghasilkan Gini Gain yang tertinggi. Gain Gain tertinggi tersebut akan digunakan untuk menghitung simpul cabang selanjutnya. Jumlah data untuk perhitungan menggunakan algoritma CART dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Jumlah Data Untuk Perhitungan Menggunakan Algoritma CART
No Indikator Kategori Jumlah  AK  PK  PM  PH Index Gini Gini Gain Jurusan 224 110 50 50 14 0,65529339 1 Minat Siswa Akuntansi 135 66 34 27 8 0,65404666 0,00824771 Perkantoran 58 29 11 15 3 0,64447088 Pemasaran 22 13 2 5 2 0,58264464 Perhotelan 9 2 3 3 1 0,71604938 2 US MTK A 105 55 26 18 6 0,63165535 0.00651869 B 67 30 17 16 4 0,67453778 C 52 25 7 16 4 0,65014795 3 US IPA A 101 52 24 20 5 0,63680032 0,00414824 B 81 39 15 18 9 0,67215366 C 42 19 11 12 0 0,64512473 4 US Bahasa Indonesia A 113 53 31 22 7 0,66301198 0,00681654 B 85 46 12 21 6 0,62117647 C 26 11 7 7 1 0,67455621 5 Rapor MTK A 143 71 33 29 10 0,65421294 0,00521008 B 62 30 11 19 2 0,6394381 C 19 9 6 2 2 0,65373962 6 Rapor IPA A 168 93 33 29 13 0,61921748 0,0247194 B 43 13 15 15 0 0,66522447

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
No Indikator Kategori Jumlah  AK  PK  PM  PH Index Gini Gini Gain C 13 4 2 6 1 0,66272192 7 Rapor IPS A 183 89 41 39 14 0,66200845 0,00609575 B 33 15 9 9 0 0,64462811 C 8 6 0 2 0 0,375 8 Rapor B. Indonesia A 177 88 29 47 13 0,65006864 0,02414189 B 38 19 15 3 1 0,58725763 C 9 3 6 0 0 0,44444446 9 Rapor Bahasa Inggris  A 171 71 48 38 14 0,69272599 0,03107861 B 42 30 2 10 0 0,43083901 C 11 9 0 2 0 0,29752067
Berdasarkan Tabel 4, indikator yang memiliki nilai Gini Gain tertinggi adalah nilai Gini Gain pada Rapor B.Inggris dengan nilai Gini Gain sebesar 0,03107861 sehingga indikator tersebut menjadi node akar atau node 1. Selanjutnya,  terdapat  cabang  untuk node 1,  yaitu  A,  B,  dan  C,  sehingga  terdapat  tiga  cabang  yang  masih melakukan perhitungan kembali untuk menghasilkan klasifikasi jurusan, yaitu node 1.1, node 1.2 dan node 1.3. Pohon keputusan node 1 dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Pohon Keputusan Node 1
Perhitungan node 1.1 data nilai A yang terdapat pada indikator Rapor B.Inggris yang akan menjadi data total  menggunakan.  Perhitungan node 1.2  menggunakan  data  nilai  B  yang  terdapat  pada  indikator  Rapor B.Inggris  yang  akan  menjadi  data  total.  Selanjutnya,  perhitungan node 1.3  menggunakan  data  nilai  C  yang terdapat pada indikator Rapor B.Inggris yang akan menjadi data total. Setelah perhitungan node 1.1, 1.2 dan 1.3 dihasilkan,  maka  akan  melakukan  perhitungan  lagi  hingga node cabang  tersebut  hanya  menghasilkan node terminal.  Setelah perhitungan untuk  menghasilkan node dilakukan,  maka akan  menghasilkan pohon keputusan. Setelah terbentuk pohon keputusan , maka dapat disimpulkan aturan ( rules ) sebagai berikut. 1. If Nilai  Rapor  B.Inggris  =  A, and Nilai  Rapor  B.Indonesia  =  A, and Nilai  Rapor  IPA  =  A, and Nilai  US MTK  =  A, and Nilai  US  B.Indonesia  =  A, and Nilai  Rapor  MTK  =  A, and Nilai  US  IPA=  A, and Nilai Rapor IPS = A, then Hasil = Akuntansi.
2. If Nilai  Rapor  B.Inggris  =  A, and Nilai  Rapor  B.Indonesia  =  A, and Nilai  Rapor  IPA  =  A, and Nilai  US MTK= A, and Nilai US B.Indonesia = A, and Nilai Rapor MTK= A, and Nilai US IPA= A, and Nilai Rapor IPS= B, then Hasil= Akuntansi.
3. If Nilai Rapor B.Inggris= A, and Nilai Rapor B.Indonesia= A, and Nilai Rapor IPA= A, and Nilai US MTK=
A, and Nilai US B.Indonesia= A, and Nilai Rapor MTK= A, and Nilai US IPA= B, then Hasil= Pemasaran. 4. If Nilai Rapor B.Inggris= A, and Nilai Rapor B.Indonesia= A, and Nilai Rapor IPA= A, and Nilai US MTK=
A, and Nilai US B.Indonesia= A, and Nilai Rapor MTK= A, and Nilai US IPA= C, then Hasil= Akuntansi. 5. If Nilai Rapor B.Inggris= A, and Nilai Rapor B.Indonesia= A, and Nilai Rapor IPA= A, and Nilai US MTK=
A, and Nilai US B.Indonesia= A, and Nilai Rapor MTK= B, and Nilai US IPA=  A, then Hasil= Akuntansi. 6. If Nilai Rapor B.Inggris= A, and Nilai Rapor B.Indonesia= A, and Nilai Rapor IPA= A, and Nilai US MTK= A, and Nilai US B.Indonesia= A, and Nilai Rapor MTK= B, and Nilai US IPA=  B, then Hasil= Perkantoran.
7. If Nilai Rapor B.Inggris= A, and Nilai Rapor B.Indonesia= A, and Nilai Rapor IPA= A, and Nilai US MTK= A, and Nilai US B.Indonesia= A, and Nilai Rapor MTK= C, then Hasil= Akuntansi. 8. If Nilai Rapor B.Inggris= A, and Nilai Rapor B.Indonesia= A, and Nilai Rapor IPA= A, and Nilai US MTK= A, and Nilai US B.Indonesia= B, and Nilai Rapor MTK= A, and Nilai Rapor IPS= A, and Nilai US IPA= A, then Hasil= Akuntansi.
9. If Nilai Rapor B.Inggris= A, and Nilai Rapor B.Indonesia= A, and Nilai Rapor IPA= A, and Nilai US MTK= A, and Nilai US B.Indonesia= B, and Nilai Rapor MTK= A, and Nilai Rapor IPS= A, and Nilai US IPA= B, then Hasil= Akuntansi. 10. If Nilai Rapor B.Inggris= A, and Nilai Rapor B.Indonesia= A, and Nilai Rapor IPA= A, and Nilai US MTK= A, and Nilai US B.Indonesia= B, and Nilai Rapor MTK= A, and Nilai Rapor IPS= A, and Nilai US IPA= C, then Hasil= Akuntansi.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1036-1045 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3860
125. If Nilai Rapor B.Inggris = C, and Nilai Rapor IPA = C, then Hasil = Pemasaran
3.3 Hasil Pengujian Confusion Matrix
Proses pengujian menggunakan confusion matrix dengan menggunakan perbandingan hasil manual yang didapat dengan hasil sistem yang dihasilkan oleh Algoritma CART. Pada pengujian menggunakan confusion matrix data yang  digunakan  96  data.  Pengujian  ini  dilakukan  unuk  menghasilkan  nilai  akurasi, recall , precision ,  dan  laju error .  Berdasakan  hasil  yang  diperoleh  terdapat  beberapa  perbedaan  hasil  manual  dengan  hasil  sistem  pada perbandingan  70:30.  Berdasarkan  data  yang  pada  Tabel  2,  maka  didapatkan  nilai  TP,  TN,  FP,  dan  FN  untuk melakukan  perhitungan  menggunakan confusion  matrix . Confusion  matrix yang  digunakan  adalah matrix 4×4 seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai TP, TN, FP, dan FN Perbandingan 70:30 Classified Akuntansi  Perkantoran  Pemasaran  Perhotelan Actual Akuntansi 45 1 5 0 Perkantoran 7 19 1 0 Pemasaran 0 1 12 0 Perhotelan 0 0 0 5
Berdasarkan hasil dari Tabel 5, maka didapatkan akurasi, precision , recall, dan laju error sebagai berikut:
(                     )
(                     )
Pengujian  menggunakan confusion  matrix tidak  hanya  menggunakan  perbandingan  70:30  tetapi  juga menggunakan perbandingan 50:50, 60:40, 80:20 dan 90:10. Data siswa baru menghasilkan hasil dari pada sistem dari rules yang telah diperoleh. Berikut hasil pengujian data uji dari ketiga perbandingan tersebut pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian menggunakan Confusion Matrix
No.  Perbandingan
Data Latih Data Uji Akurasi (%) Precision (%) Recall (%) Laju Error (%) 1 50:50 160 160 43,14% 22 ,51% 41,31% 56,86% 2 60:40 192 128 53,33% 38,91% 41,62% 46,67% 3 70:30 224 96 84,38% 85,92% 87,73% 15,62%

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1036-1045 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3860
No.  Perbandingan Data Latih Data Uji Akurasi (%) Precision (%) Recall (%) Laju Error (%) 4 80:20 256 64 84,13% 86,24% 84,7% 15,87% 5 90:10 288 32 70,97% 75% 69,44% 29,03%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari keseluruhan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh hasil klasifikasi jurusan siswa baru menggunakan 320 data siswa baru tahun ajaran 2022/2023 dengan  Algoritma CART,  yaitu  terdapat 153 siswa yang  diklasifikasikan  secara  benar  ke  jurusan  akuntansi,  62  siswa  diklasifikasikan  secara  benar  ke  jurusan perkantoran, 12 siswa diklasifikasikan secara benar ke jurusan pemasaran, dan 52 siswa diklasifikasikan secara benar  ke  jurusan  perhotelan.  Terdapat  41  data  yang  hasilnya  tidak  sesuai  dengan  jurusan.  Berdasarkan  hasil pengujian  menggunakan Confusion  Matrix dengan  tiga  perbandingan  data  latih  dan  data  uji  diperoleh  hasil akurasi  yang  berbeda,  yaitu  pada  perbandingan  70:30  diperoleh  hasil  akurasi  sebesar  84,38%.    Pada perbandingan  80:20  diperoleh  hasil  akurasi  sebesar  82,81%.  Kemudian,  untuk  perbandingan  90:10  diperoleh hasil  akurasi  sebesar  70,97%.  Dari  hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  Algoritma  CART  memiliki  hasil akurasi tertinggi pada pengujian menggunakan perbandingan 70:30 dengan jumlah 224 data training dan 96 data testing yaitu sebesar 84,38%.

## REFERENCES
[1]  D.  Pristiwanti,  B.  Badariah,  S.  Hidayat,  dan  R.  S.  Dewi,  “Pengertian  Pendidikan,” J.  Pendidik.  Dan Konseling , vol. 4, no. 6, hal. 1707–1715, 2022.
[2]  B.  Hadi,  “Fenomena  Learninng  Loss  pada  Pendidikan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  di  Indonesia,” Edudikara J. Pendidik.  dan Pembelajaran , vol. 6, no. 4, hal. 290–296,  2022, doi: 10.32585/edudikara.v6i4.262.
[3]  R.  Pratiwi,  “Perbandingan  Klasifikasi  Algoritma  C5.0  Dan  Classification  And  Regression  Tree  (Studi Kasus:  Data  Sosial  Kepala  Keluarga  Masyarakat  Desa  Teluk  Baru  Kecamatan  Muara  Ancalong  Tahun 2019,” Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 14. No.2, hal. 267–278, 2020.
[4]  S.  Monalisa  dan  F.  Hadi,  “Penerapan  Algoritma  CART  Dalam  Menentukan  Jurusan  Siswa  di  MAN  1 Inhil,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  9,  no.  3,  hal.  387–394,  2020,  doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.932.
[5]  F. Haris dan Kurniati,  “Penerapan  Algoritma  Classification and  Regression Tree (Cart) Untuk  Klasifikasi Jurusan  Siswa  Baru  Man  1  Oku  Timur,”  hal.  331–339,  2020,  [Daring].  Tersedia  pada: http://repository.umrah.ac.id/219/1/JURNAL ZUMROTUL MUTIAH.pdf
[6]  F.  D.  Savitri,  “Penerapan  Metode  Cart  Dalam  Memprediksi  Penjualan  Produk  Fast  Moving  Dan  Slow Moving,” vol. 1, no. 4, hal. 119–125, 2022.
[7]  P.  Metode,  P.  Bekerja,  K.  Subang,  I.  Nabila,  I.  M.  Sumertajaya,  dan  M.  Raharjo,  “Penerapan  Metode CART pada Pengklasifikasian Bekerja dan Pengangguran di Kabupaten Subang *,” vol. 11, no. 2, hal. 120– 129, 2022.
[8]  I.  W.  Misshuari  dan  Chairunisah,  “Penerapan  Metode  Classification  and  Regression  Trees  (Cart)  Untuk Menentukkan  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Pembayaran  Kredit  Oleh  Nasabah  Di  Pt  Bprs  Gebu Prima Medan,” Karismatika , vol. 6, no. 3, hal. 10–20, 2020.
[9]  S. Kasus, D. Alumni, F. Teknik, dan U. Bengkulu, “Analisis Prediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Decision Tree Dengan Penerapan Algoritme Cart ( Classification And Regression Trees ),” vol. 10, no. 1, 2022.
[10]  F.  GUSTRIANDINI,  “Implementasi  Klasifikasi  Penyakit  Ginjal  Kronik  Menggunakan  Decision  Tree Algoritma Classification And Regression Trees (Cart),” 2023.
[11]  A.  Aribowo,  R.  Kuswandhie,  dan  Y.  Primadasa,  “Implementasi  Algoritma  CART  Dalam  Penentuan Kelayakan  Penerima  Bantuan  PKH  Di  Desa  Ngadirejo  Implementation  of  the  CART  Algorithm  in Determining the,” vol. 7, no. 1, hal. 40–51, 2021.
[12]  N. November dan E. R. D. Gui, “Sistem Cerdas Untuk Penentuan Pohon Keputusan Bakat dan Minat Anak Menggunakan Algoritma CART,” vol. 1, no. 3, hal. 737–751, 2022.
[13]  E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Yogyakarta: CV BUDI UTAMA, 2020.
[14]  A. Srirahayu dan L. S. Pribadie, “Review Paper Data Mining Klasifikasi Data Mining,” vol. 14, no. April, 2023.
[15]  C. Pada, D. Karyawan, dan B. Promosi, “ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA DECISION TREE C4 . 5 DAN,” vol. 17, hal. 567–582, 2023.
[16]  I. Fida dkk. , “Implementasi Algoritma Cart Dalam Klasifikasi Penyakit Diabetes,” hal. 1–8, 2023.
[17]  F. R. Z. B. R. B. Putra, Data Mining: Algoritma dan  Penerapannya . PT. Sonpedia Publishing Indonesia,
2023.
[Daring].
Tersedia pada: DATA_MINING_Algoritma_dan_Penerapannya/zLHGEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[18]  R. Metivianis, D. E. Ratnawati, dan B. Rahayudi, “Analisis Sentimen pengguna Twitter terhadap Vaksinasi Sinovac dan AstraZeneca menggunakan Algoritma CART,” vol. 6, no. 4, hal. 1913–1920, 2022.
[19]  T.  Untuk,  M.  Mengetahui,  dan  D.  S.  Suparno,  “Pengenalan  Pola  Untuk  Mengetahui  Jumlah  Target Pengunjung Mall Berdasarkan Usia , Gender , Pendapatan Pertahun , Target Pasar Menggunakan Metode EDA , K-Means , Hierarchial Clustering , Confusion Matrix,” vol. 3, no. 2, hal. 61–69, 2021.
[20]  A. . Larner, The 2x2 Matrix . Springer Cham, 2022. [Daring]. Tersedia pada: https://doi.org/10.1007/978-3- 030-74920-0