Vol. 18, No. 3,  447-455,  May, 2022

## DOI: 10.20956/j.v18i3.19208
Comparison of Models for Classification of Learning Achievement of Middle School Students in Indonesia in 2019 using the Support Vector Machine Algorithm,

## Conditional Inference Trees, and Random Forest
Perbandingan Model untuk Klasifikasi Capaian Belajar Siswa SMP di Indonesia Tahun 2019 menggunakan Algoritma Support Vector Machine , Conditional Inference Trees , dan Random Forest
Alfina Nurpiana 1* , Arie Wahyu Wijayanto 2 

## Abstract
Indonesian  JHS  students'  learning  achievement  is  still  low.  During  2015-2019,  the  average national  exam  score  for  Indonesian  JHS  has  always  decreased.  In  the  last  national examination, the average national exam score was 52.82 and was included in the bad category. This  certainly  needs  to  be  a  concern  for  local  governments  and  the  education  office. Therefore,  it  is  necessary  to  form  a  classification  model  that  can  be  used  to  identify cities/districts in Indonesia which are categorized as bad or enough. This study discusses the comparison  of  models  for  the  classification  of  learning  achievement  categories  as  seen  from the  average  2019  JHS  results  in  514  districts/cities  in  Indonesia  using  the  Support  Vector Machine  (SVM),  Conditional  Inference  Trees  (Ctree),  and  Random  Forest  (RF)  algorithms. The  three  algorithms  were  chosen  because  of  their  respective  advantages,  namely  the  SVM algorithm  is  known  to  be  very  powerful,  Ctree  as  an  improvement  from  the  usual  decision tree,  and  RF  to  represent  ensemble  learning.  The  independent  variables  used  are  education budget,  classroom  conditions,  school  accreditation,  and  teacher  qualifications.  From  the results of this study, it has been found that the SVM algorithm produces the highest accuracy (0,80), recall (0,97), kappa statistics (0,38), and F1-score (0,87) compared to the Ctree and RF algorithms,  while  only  precision  (0,80)  has  the  same  value  as  the  Ctree  algorithm.  So,  the SVM  algorithm  produces  the  best  model  for  the  classification  of  district/city  learning achievement categories in Indonesia based on education budget, classroom conditions, school accreditation, and teacher qualifications.
Keywords: learning  achievements,  classification,  SVM,  conditional  inference  tree, random forest

##  Politeknik Statistika STIS
Email address: 1 211810142@stis.ac.id, 2 ariewahyu@stis.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## Abstrak
Capaian  belajar  siswa  SMP  Indonesia  masih  rendah.  Pada  rentang  2015-2019,  rata-rata  nilai UN SMP Indonesia  selalu  mengalami penurunan.  Pada UN terakhir, rata-rata  nilai UN SMP Indonesia  2019  sebesar  52,82  dan  termasuk  dalam  kategori  kurang.  Hal  ini  tentu  perlu menjadi  perhatian  bagi  pemerintah  daerah  dan  dinas  pendidikan.  Oleh  karena  itu,  perlu dibentuk  sebuah  model  klasifikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi kota/kabupaten  di  Indonesia  termasuk  kategori  kurang  atau  cukup.  Penelitian  ini  membahas perbandingan model untuk klasifikasi kategori capaian belajar yang dilihat dari rata-rata nilai hasil  UN  SMP  tahun  2019  di  514  kabupaten/kota  di  Indonesia  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM), Conditional  Inference  Trees (Ctree),  dan Random  Forest (RF). Ketiga algoritma itu dipilih karena  kelebihannya  masing-masing,  yaitu algoritma  SVM dikenal  sangat powerful ,  Ctree  sebagai  perbaikan  dari decision  tree biasa,  serta  RF  untuk mewakili ensemble learning . Variabel independen yang digunakan yaitu anggaran pendidikan, kondisi  ruang  kelas,  akreditasi  sekolah,  dan  kualifikasi  guru.  Dari  hasil  penelitian  ini  telah didapatkan bahwa algoritma SVM mengasilkan accuracy (0,80), recall (0,97), kappa statistics (0,38),  dan F1-score (0,87)  yang  tertinggi  dibandingkan  algoritma  Ctree  dan  RF,  sedangkan hanya  precision  (0,80)  yang  nilainya  sama  dengan  algoritma  Ctree.  Maka,  algoritma  SVM menghasilkan  model  terbaik  untuk  klasifikasi  kategori  capaian  belajar  kabupaten/kota  di Indonesia  berdasarkan  anggaran  pendidikan,  kondisi  ruang  kelas,  akreditasi  sekolah,  dan kualifikasi guru.
Kata kunci: capaian belajar, klasifikasi, SVM, conditional inference tree, random forest

## 1.  PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan amanat yang tercantum dalam dasar negara Indonesia, yaitu Undang- Undang Dasar 1945 pasal 31, dimana pendidikan adalah hak dan kewajiban seluruh warga negara [19].  Dalam  Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  Nasional  (RPJMN)  2020-2024, pemerintah  berkomitmen  untuk  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  yang  salah  satu upayanya  melalui  peningkatan  kualitas  pendidikan  [18].  Kualitas  pendidikan  dapat  dilihat  dari capaian belajar siswa.
Sejak  tahun  2011  hingga  2019,  evaluasi  sistem  pendidikan  nasional  di  Indonesia menggunakan Ujian Nasional (UN). Selama lima tahun terakhir (2015-2019), rata-rata nilai UN Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP)  Indonesia  selalu  mengalami  penurunan.  Pada  UN  terakhir, rata-rata  nilai  UN  SMP  Indonesia  2019  sebesar  52,82.  Jika  dirinci  setiap  kabupaten/kota  di Indonesia, rata-rata nilai UN SMP 2019 hanya ada kategori cukup (jika nilai UN antara 55 dan 71) atau kurang (jika nilai UN kurang dari sama dengan 55), tidak ada yang termasuk ke dalam kategori  baik  atau  sangat  baik  [11].  Pencapaian  kompetensi  siswa  yang  dilihat melalui  rata-rata nilai UN tersebut menunjukkan bahwa masih rendahnya kualitas sistem pendidikan di Indonesia.
Terdapat  beberapa  faktor  yang  memengaruhi  capaian  belajar  siswa.  Kondisi  bangunan sekolah, khususnya ruang kelas yang baik akan meningkatkan capaian belajar siswa. Kerusakan bangunan pada ruang kelas terdiri dari kerusakan ringan, kerusakan sedang, dan kerusakan berat. Jika  kondisi  ruang  kelas  rusak,  maka  nilai  siswa  juga  cenderung  kurang  baik  [5].  Lingkungan belajar  kelas  juga  memengaruhi  capaian  belajar,  sesuai  dengan  hasil  penelitian  [14]  pada  siswa menengah.  Selain  itu,  akreditasi  sekolah  yang  merupakan  nilai  kelayakan  dari  sekolah  juga memengaruhi  capaian  belajar  siswa.  Hal  tersebut  dikarenakan  akreditasi  merupakan  instrumen penting  untuk  meningkatkan  kualitas  pendidikan  [16].  Hasil  penelitian  oleh  [12]  menunjukkan bahwa  kualifikasi  guru  memengaruhi  capaian  pendidikan  siswa.  Selain  kondisi  ruang  kelas, akreditasi sekolah, dan kualifikasi guru, anggaran pendidikan juga berpengaruh terhadap kualitas lulusan siswa. Berdasarkan penelitian [20] ditunjukkan bahwa pengeluaran pendidikan berkaitan

## Alfina Nurpiana, Arie Wahyu Wijayanto
dengan  peningkatan  capaian  belajar  siswa,  meskipun  hanya  di  antara  pengeluaran  yang  ada  di bawah threshold .
Berdasarkan  permasalahan yang ada, maka  penelitian ini bertujuan membentuk model untuk klasifikasi capaian hasil belajar siswa yang dilihat dari nilai UN SMP  tiap  kabupaten/kota tahun 2019  apakah  masuk  ke  dalam  kategori  kurang  atau  cukup  berdasarkan  faktor-faktor  yang  telah disebutkan menggunakan metode data mining sehingga kebijakan yang dibuat pemerintah dapat tepat  sasaran.  Variabel  dependen  yang  digunakan  adalah  rata-rata  hasil  nilai  UN  yang  dibagi menjadi  dua  kategori,  yaitu  cukup  dan  kurang.  Adapun  variabel  independen  yang  digunakan adalah  variabel  terkait  anggaran  pendidikan,  kondisi  ruang  kelas,  akreditasi  sekolah,  dan kualifikasi  guru.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  tiga  algoritma  untuk  komparasi  hasil klasifikasi,  yaitu Support  Vector  Machine (SVM), Conditional  Inference  Tree (Ctree),  dan Random  Forest (RF).  SVM  adalah  teknik  yang  mengkombinasikan  perluasan solution  vector pada support vectors dengan teknik solusi dari pengoptimalan hyperplane , konvolusi dot-product , dan soft  margins untuk  menerima  kesalahan  pada training  set [4].  Kelebihan  dari  SVM  adalah menghasilkan  akurasi  yang  tinggi  dan  dapat  menggunakan  data  terbatas  dengan  dimensi  tinggi. Sementara  itu,  Ctree  adalah decision  tree khusus  yang  merupakan  perbaikan  dari decision  tree biasa. Penelitian oleh [21] menunjukkan bahwa Ctree didasarkan pada teori conditional inference yang didefinisikan dengan baik. RF menggunakan metode ensemble dengan pengembangan dari teknik bootstrap  and  aggregating ,  dimana training  set akan  disampel    menggunakan  metode random  sampling  with  replacement [8].  Beberapa  kelebihan  dari  RF  adalah  tidak  terjadinya overfitting seiring penambahan jumlah pohon dan proses relatif cepat [3].
Banyak  penelitian  yang  telah  menggunakan  pendekatan  SVM, decision  tree ,  dan  RF  untuk melakukan  klasifikasi.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [17]  menunjukkan  hasil  klasifikasi menggunakan SVM lebih baik dari decision tree , dengan akurasi masing-masing sebesar 0,82 dan 0,73.  Selain  itu,  penelitian  terkait  perbandingan  beberapa  algoritma  klasifikasi  (RF,  SVM,  dan RF-SVM)  dengan  melihat  beberapa  evaluasi  antara  lain recall ,  presisi,  dan F-measure oleh  [1] menunjukkan bahwa metode terbaik berturut-turut adalah RF-SVM, SVM, dan RF Pada  penelitian  komparasi  perbandingan  beberapa  metode  klasifikasi  lain  menunjukkan decision  tree atau  RF  yang  lebih  baik.  Seperti  penelitian  oleh  [15]  yang  menunjukkan  bawha akurasi decision  tree lebih  tinggi  daripada k-nearest  neighbor , naive  bayes ,  RF,  dan  SVM. Penelitian  lainnya  oleh  [10]  yang  mendapati  bahwa  metode  terbaik  untuk  klasifikasi  adalah  RF dengan  akurasi  95.41%  dibandingkan  algoritma  lainnya,  yaitu  C4.5 decision  tree , k-nearest neighbors ,  dan naive  bayes .  Penelitian  [7]  dan  [13]  juga  menunjukkan  bahwa  berdasarkan validasi menggunakan receiver operating characteristics (ROC) curve dan accuracy, model RF lebih baik daripada regresi logistik. Sedangkan, pada penelitian [9] menghasilkan bahwa kinerja algoritma SVM dan RF adalah sama baiknya dalam melalukan klasifikasi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Support Vector Machine (SVM)
SVM  adalah  metode  klasifikasi  untuk  data  linear  dan  nonlinear.  SVM  mencari  hiperplane margin maksimum menggunakan vektor pendukung dan margin [8]. Visualisasi algoritma SVM ditampilkan pada Gambar 2.1. Adapun tahapan kerja algoritma SVM adalah sebagai berikut [2].
1. Plotting objek sebagai titik dalam ruang berdimensi n.
2. Dilakukan  klasifikasi  dengan  mendesain  hiperplane  yang  membedakan  beberapa  target. Dimana dalam ruang dua dimensi, hiperplane adalah garis yang membagi bidang menjadi dua bagian atau target.
3. Hiperplane margin maksimum terbaik akan membagi dataset menjadi beberapa target.

## Alfina Nurpiana, Arie Wahyu Wijayanto
Gambar 2.1. Visualisasi algoritma SVM
2.2. Conditional Inference Trees (Ctree) Ctree  adalah decision  tree khusus  yang  menggunakan recursive  portioning dari  variabel dependen berdasarkan nilai korelasi [6]. Ctree menggunakan uji signifikansi yang merupakan uji permutasi  yang  memilih  kovariat  untuk  memisahkan  dan  mengulang  variabel  [6].  Visualisasi decision tree hasil algoritma Ctree ditampilkan pada Gambar 2.2. Adapun tahapan kerja algoritma Ctree adalah sebagai berikut [6].
1. Uji  hipotesis  nol  global  antara  variabel  input  dan  variabel  dependen  secara  acak  kemudian pilih variabel input dengan nilai p tertinggi dengan variabel dependen.
2. Lakukan pemisahan biner pada variabel input yang dipilih.
3. Lakukan langkah 1 dan 2 secara rekrusif.
Gambar 2.2. Visualisasi algoritma Ctree

## 2.3. Random Forest (RF)
RF  menggunakan  metode ensemble dengan  pengembangan  dari  teknik bagging ( bootstrap amd aggregating ) [8]. Training set akan disampel menggunakan  metode random sampling with replacement sejumlah tree yang diinginkan. Penggunaan bagging dan random feature membuat uncorrelated  forest  of  decision  trees .  Visualisasi  algoritma  RF  ditampilkan  pada  Gambar  2.3. Adapun tahapan kerja algoritma RF adalah sebagai berikut.
1. Sampel diambil secara bootstrap dan didapatkan data ke-1.
2. Dilakukan klasifikasi untuk mendapatkan pohon ke-1 menggunakan data ke-1.
3. Ulangi pengambilan sampel untuk mendapatkan pohon ke-2 hingga pohon ke-k.
4. Setiap pohon menghasilkan prediksi yang berbeda.
5. Dilakukan aggregating menggunakan  suara  mayoritas  hasil  prediksi  dari  pohon-pohon tersebut.
6. Target yang mendapatkan suara mayoritas dijadikan prediksi final.

## Alfina Nurpiana, Arie Wahyu Wijayanto
Gambar 2.3. Visualisasi algoritma RF
2.4. Dataset
Dataset terdiri  dari  data  yang  diambil  dari website Neraca  Pendidikan  Daerah  Kemdikbud (https://npd.kemdikbud.go.id/). Atribut yang digunakan berjumlah dua belas atribut dan memiliki 514 record yang  mewakili  kabupaten/kota.  Atribut  kategori  rata-rata  nilai  UN  merupakan  hasil kategorisasi  rata-rata  nilai  UN  tiap  kabupaten/kota  menjadi  dua  kategori  (kategori  kurang  dan cukup). Deskripsi dari dataset tersebut terdapat dalam Tabel 2.1.
Tabel 2.1. Atribut Dataset No Nama Atribut Kode Atribut Jenis 1 Kode Kabupaten/Kota kode Integer 2 Wilayah (Kabupaten/Kota) wilayah Karakter 3 Kategori rata-rata nilai UN kategori Kategorik 0: kurang 1: cukup 4 Anggaran Pendidikan anggaran Numerik 5 Persentase Ruang Kelas dengan Kondisi Rusak Ringan rusakringan_persen Numerik 6 Persentase Ruang Kelas dengan Kondisi Rusak Sedang rusaksedang_persen Numerik 7 Persentase Ruang Kelas dengan Kondisi Rusak Berat rusakberat_persen Numerik
8 Persentase Ruang Kelas dengan Kondisi Rusak Total rusaktotal_persen
Numerik 9 Persentase Jumlah Sekolah Akreditasi Sekolah “B” akreb_persen Numerik 10  Persentase Jumlah Sekolah Akreditasi Sekolah “C” akrec_persen Numerik 11  Persentase Jumlah Sekolah yang Tidak Terakreditasi akrett_persen Numerik 12  Persentase Guru dengan Pendidikan di bawah D-4/S-1 bukansarjana_persen Numerik

## 2.5. Preprocessing
Sebelum  membentuk  model  klasifikasi,  dilakukan prepocessing yang  bertujuan  untuk menyiapkan data sehingga dapat siap digunakan untuk analisis. Tahap prepocessing meliputi data cleaning,  data  integration,  data  reduction ,  serta data  transformation dan data  discretization . Tahap ini bertujuan meningkatkan akurasi model pengklasifikasi.

## 2.6. Statistik Deskriptif
Statistik  deskriptif  menyajikan  suatu  kelompok  data  untuk  menginterpretasi  data.  Statistik deskriptif  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  melihat apakah  data  yang  digunakan imbalance atau tidak.

## 2.7. Model Klasifikasi
Model  klasifikasi  yang  diusulkan  adalah  algoritma  SVM,  Ctree,  dan  RF.  Data  yang  sudah lengkap  siap  diuji  menggunakan  algoritma  SVM,  Ctree,  dan  RF  dengan  menyeleksi  atribut  dan

## Alfina Nurpiana, Arie Wahyu Wijayanto
pemilihan  label  terlebih  dahulu.  Setelah  seleksi  data  akan  diuji  validasi  dengan  menggunakan data training dan data testing .

## 2.8. Pengujian dan Evaluasi
Split  validation adalah  validasi  sederhana  yaitu  dengan  membagi dataset secara random menjadi data  training dan data  testing [2].  Data  yang  telah  di- preprocessing ,  selanjutnya dilakukan training untuk  menghasilkan  model  klasifikasi.  Kemudian,  dilakukan testing atau pengujian terhadap model klasifikasi yang dihasilkan. Testing dilakukan menggunakan confusion matrix untuk menguji ketiga model yang dihasilkan. Evaluasi terhadap model tersebut dilihat dari nilai accuracy, precision, recall , dan kappa statistics . Selain itu, dilihat pula dari nilai F1-score yang dihasilkan. F1-score dapat menjadi pertimbangan pada data yang imbalance .

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian data rata-rata hasil nilai UN SMP ini menggunakan dataset sebanyak 514 record . Sebelum data digunakan, dilakukan preprocessing terlebih dahulu. Dalam dataset , tidak terdapat missing  value sehingga  data  dapat  langsung  digunakan.  Selain  itu,  tidak  pula  dilakukan transformasi karena satuan dari tiap atribut berbentuk persentase serta tidak terpaut terlalu jauh.
Tabel 3.1. Sample dataset
kode
wilayah kategori anggaran rusak ringan_ persen rusak sedang_ persen rusak berat_ persen rusak total_ persen akrec_ persen akrett_ persen bukan sarjana_ persen 10100 Kab. Kepulauan Seribu 0 0 34,04 0 2,13 0 0 0 2,2 16000 Kota Jakarta Pusat 1 0 50,4 3,15 0,22 0 2,59 0 3,89 16100 Kota Jakarta Utara 1 0 54,72 1,19 1,39 0 2,13 0 3,53 16200 Kota Jakarta Barat 1 0 48,56 2,3 0,69 0 2,14 1,07 4,57 16300 Kota Jakarta Selatan 1 0 45,24 3,04 0,71 0 0,47 0,47 2,71 16400 Kota Jakarta Timur 1 0 47,05 2,38 1,98 0 2,61 1,87 3,19
Atribut  kategori  merupakan  hasil preprocessing ,  dimana  atribut  kategori  (kategori  rata-rata nilai  hasil  UN)  dengan value kurang  menjadi  0  dan value cukup  menjadi  1. Dataset yang  akan diuji disajikan pada Tabel 3.1.
Gambar 3.1. Sebaran kategori rata-rata nilai UN SMP pada seluruh data
Pemeriksaan apakah data imbalance dilakukan menggunakan aplikasi RStudio dengan fungsi ggplot . Output dari running tersebut digambarkan pada Gambar 3.1. Pada gambar tersebut terlihat bahwa data imbalance , yaitu jumlah kategori rata-rata nilai UN SMP kabupaten/kota yang kurang

## Alfina Nurpiana, Arie Wahyu Wijayanto
(kode 0) lebih banyak dua kali lipat dari jumlah kategori rata-rata nilai UN SMP kabupaten/kota yang cukup (kode 1).
Dengan  demikian,  pada  data imbalance ,  perlu  untuk  melihat  evaluasi  tertimbangnya,  yaitu dalam  bentuk F1-score / Kappa  statistics .  Kasus  pada  penelitian  ini  mementingkan false  positif untuk dihindari sehingga selain accuracy , precision juga perlu diperhatikan saat evaluasi model. Pengujian  menggunakan confusion  matrix setiap  ketiga  model  ditunjukkan  pada  tabel  3.2, tabel  3.3,  dan  tabel  3.4.  Hasil  klasifikasi  model  menggunakan  tiga  teknik data  mining (SVM, Ctree, dan RF) terhadap target untuk hasil nilai UN SMP kabupaten/kota tahun 2019 ditunjukkan pada  tabel  3.5.  Adapun  validasi  menggunakan accuracy,  precision,  recall,  kappa  statistics ,  dan F1-score . Validasi dilakukan dengan membagi data menjadi dua, yaitu training data dan testing data .  Pembagian  data  dilakukan  secara  acak  menggunakan  fungsi sample di  Rstudio,  dengan pembagian sebesar 60 persen data untuk training data dan 40 persen data untuk testing data . Penerapan  algoritma  SVM  pada  klasifikasi  data  rata-rata  nilai  UN  menghasilkan  nilai accuracy sebesar 0,80 dimana merupakan yang tertinggi dibanding algoritma Ctree dan RF. Nilai precision algoritma  SVM,  Ctree,  dan  RF  berturut-turut  adalah  0,80,  0,75,  dan  0,80. Kappa statistics dan F1-score juga dilihat menimbang data yang digunakan untuk pengujian adalah data yang imbalance . Hasil pada tabel 3.5 menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki nilai kappa statistics dan F1-score yang lebih tinggi dibanding algoritma Ctree dan RF.
Tabel 3.2. Confusion matrix model SVM 0 (Kurang) 1 (Cukup) 0 (Kurang) 145 38 1 (Cukup) 4 19 Tabel 3.3. Confusion matrix model Ctree Kurang Cukup 0 (Kurang) 137 45 1 (Cukup) 12 12 Tabel 3.4. Confusion matrix model RF Kurang Cukup 0 (Kurang) 139 35 1 (Cukup) 10 22 Tabel 3.5. Perbandingan hasil pengujian SVM Ctree RF Accuracy 0,80 0,72 0,78 Precision 0,80 0,75 0,80 Recall 0,97 0,92 0,93 Kappa statistics 0,38 0,16 0,36 F1-score 0,87 0,83 0,86

## 4.  KESIMPULAN
Pengujian  klasifikasi  capaian  belajar  siswa  menggunakan  aplikasi  Rstudio  pada  data  514 record yang  mewakili  kabupaten/kota  di  Indonesia  telah  dilakukan  menggunakan  algoritma SVM,  Ctree,  dan  RF.  Hasil  penelitian  menggunakan  algoritma  SVM  menghasilkan accuracy sebesar 0,80 dan precision sebesar 0,80, algoritma Ctree menghasilkan accuracy sebesar 0,72 dan precision sebesar  0,75,  serta  algoritma  RF  menghasilkan accuracy sebesar  0,78  dan precision sebesar  0,80.  Dengan  demikian,  diperoleh  bahwa  berdasarkan  evaluasi,  algoritma  SVM menghasilkan model klasifikasi terbaik.

## Alfina Nurpiana, Arie Wahyu Wijayanto
Dengan mengetahui model terbaik untuk klasifikasi capaian belajar menggunakan hasil nilai UN siswa SMP, ke depannya pemerintah daerah dan dinas pendidikan dapat membuat kebijakan untuk  mengatasi  masalah  kabupaten/kota  dengan  capaian  belajar  termasuk  kategori  kurang dengan  melihat  beberapa  faktor,  yaitu  anggaran  pendidikan,  kondisi  ruang  kelas,  akreditasi sekolah,  dan  kualifikasi  guru.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu  sebaiknya  melakukan komparasi metode klasifikasi lainnya, seperti neural networks .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Al  Amrani,  Y.,  Lazaar,  M.  &  El  Kadiri,  K.  E.  2018.  Random  Forest  and  Support  Vector Machine based Hybrid Approach to Sentiment Analysis. Procedia Computer Science , Vol. 127, 511-520.
[2] Aryani,  Y.  &  Wijayanto,  A.W.  2021. Klasifikasi  Pengembalian  Radar  dari  Ionosfer Menggunakan  SVM,  Naive  Bayes  dan  Random  Forest. Komputika:  Jurnal  Sistem Komputer , Vol. 10, No. 2.
[3] Breiman, L. & Cutler, A. 2004. RFtools for Predicting and Understanding Data. Interface Work , 1-62.
[4] Cortes, C. & Vapnik, V. 1995. Support-vector networks. Machine learning , Vol. 20, No. 3, 273-297.
[5] Earthman,  G.  I.  2017.  The  Relationship  Between  School  Building  Condition  and  Student Achievement:  A  Critical  Examination  of  the  Literature. Journal  of  Ethical  Educational Leadership , Vol. 4, No. 3, 1-6.
[6] GeeksforGeeks.  2020.  Conditional  Inference  Trees  in  R  Programming.  GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/conditional-inference-trees-in-r-programming/.
[20
Desember 2021]
[7] Ghosh, A. & Dey, P. 2021. Flood Severity assessment of the coastal tract situated between Muriganga  and  Saptamukhi  estuaries  of  Sundarban  delta  of  India  using  Frequency  Ratio (FR),  Fuzzy  Logic  (FL),  Logistic  Regression  (LR)  and  Random  Forest  (RF)  models. Regional Studies in Marine Science ¸Vol. 42, 1-15.
[8] Han, J., Kamber, M. & Pei, J. 2012. Data Mining Concepts and Techniques , Third Edition. Elsevier Inc., San Fransisco.
[9] Iman,  Q.  &  Wijayanto,  A.  W.  2021. Klasifikasi  Rumah  Tangga  Penerima  Beras  Miskin (Raskin)/Beras  Sejahtera  (Rastra)  di  Provinsi  Jawa  Barat  Tahun  2017  dengan  Metode Random  Forest  dan  Support  Vector  Machine. JUSTIN  (Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi), Vol. 9, No. 2, 178-184.
[10] Kemala,  I.  &  Wijayanto,  A.  W.  2021. Perbandingan  Kinerja  Metode  Bagging  dan  Non- Ensemble  Machine  Learning  pada  Klasifikasi  Wilayah  di  Indonesia  menurut  Indeks Pembangunan  Manusia. JUSTIN  (Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi) ,  Vol.  9,  No.  2,
269-275.
[11] Kemdikbud. 2019. Hasil UN dan IIUN: 2019. Kemdikbud.
https://npd.kemdikbud.go.id/?appid=hasilun&tahun=2019. [4 Desember 2021]
[12] Lee,  S.  W.,  &  Lee,  E.  A.  2020.  Teacher  qualification  matters:  The  association  between cumulative  teacher  qualification  and  students’  educational  attainment. International Journal of Educational Development , Vol. 77.

## Alfina Nurpiana, Arie Wahyu Wijayanto
[13] Li, C., Liao, C., Meng, X., Chen, H., Chen, W., Wei, B. & Zhu, P. 2021. Effective Analysis of  Inpatient  Satisfaction:  The  Random  Forest  Algorithm. Patient  Preference  and Adherence , Vol. 15, 691-703.
[14] Malik, R. H., & Rizvi, A. A. 2018. Effect of Classroom Learning Environment on Students' Academic  Achievement  in  Mathematics  at  Secondary  Level. Bulletin  of  Education  and Research , Vol. 40, No. 2, 207-218.
[15] Maulidah,  M.,  Gata,  W.,  Aulianita,  R.  &  Agustyaningrum,  C.I.  2020.  Decision  Tree Classification  Algorithm  for  Recommended  Books  by  Book  Category. E-Bisnis:  Jurnal Ilmiah Ekonomi dah Bisnis , Vol. 13, No. 2, 89-96.
[16] Nguyen, C. H. 2016. Accreditation of Schools in Vietnam: Achievements, Challenges, and Lessons Learnt. Journal of Science of Hnue , Vol. 61, No. 11, 91-98.
[17] Nurfaizah,  Hariguna,  T.,  &  Romadon,  Y.  I.  2019.  The  accuracy  comparison  of  vector support  machine  and  decision  tree  methods  in  sentiment  analysis. Journal  of  Physics: Conference Series , No. 1367.
[18] Republik  Indonesia.  Peraturan  Presiden  Nomor  18  Tahun  2020  tentang  Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional Tahun 2020-2024.
[19] Republik Indonesia. Undang-Undang Dasar 1945.
[20] Vegas,  E.,  &  Coffin,  C.  2015.  When  Education  Expenditure  Matters:  An  Empirical Analysis  of  Recent  International  Data. Comparative  Education  Review ,  Vol.  59,  No.  2, 289–304.
[21] Wang,  S.,  Liu,  Y.,  Cairano-Gilfedder,  C.  D.,  Titmus,  S.,  Naim,  M.  N.  &  Syntetos,  A.  A. 2018. Reliability Analysis for Automobile Engines: Conditional Inference Trees. Procedia CIRP , Vol. 72, 1392-1397.