## MODEL PEMBELAJARAN IDEAL: KOLABORASI METODE TOPSIS DAN ALGORITMA DECISION TREE

## Janeman Sumah
Fakultas Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Indonesia Maluku
ARTICLE INFORMATION ABSTRAK ISSN: 2579-7204 (Online) ISSN: 0216-4132 (Print) DOI: 10.26487/jbmi.v20i1.26841 Penentuan  strategi  pembelajaran  dasarnya  akan berdampak pada kreativitas dan berkembangnya sikap imajinatif  mahasiswa.  Oleh  karena  itu  baik  buruknya hasil  belajar  mahasiswa  sangat  dipengaruhi  pada penyimpanan  informasi  dalam  hal  ini  berhubungan dengan kemampuan mahasiswa dalam menyampaikan informasi  secara  jelas.  Berdasarkan  permasalahan tersebut maka, perlu adanya solusi pemecahan masalah dengan membuat Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk  mempercepat  dan  mempermudah  dalam mengambil  suatu  keputusan.  Dalam  penelitian  ini, dibuatkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk mempermudah pengambilan keputusan penentuan  model  pembelajaran  yang  ideal  bagi mahasiswa  dengan  Algoritma  C4.5  dan  metode TOPSIS  untuk  melakukan  perangkingan  model pembelajaran  dalam  mata  kuliah  tertentu.  Algortima C4.5  digunakan  untuk  mengelompokkan  metode pembelajaran  sesuai  dengan  kriteria,  kemudian Algoritma  Topsis  digunakan  untuk  memberikan rekomendasi  model  pembelajaran  sesuai  dengan masing-masing mata kuliah berdasarkan perangkingan sesuai  dengan  hasil  perhitungan.  Proses  pengolahan data  dan  pengujian  data,  algoritma  dapat  memproses dengan baik dengan Cross Validation Method fold = 10 dan menghasilkan tingkat akurasi 94,6947%.

## SUBMISSION TRACK
Received: May 24th, 2023 Final Revision: July 17th, 2023 Available Online: August 9th, 2023

## KATA KUNCI
Metode Pembelajaran; Sistem Pendukung Keputusan; C4.5; TOPSIS KEYWORD ABSTRACT Method  Learning;  Decision  Support System;  C4.5; TOPSIS The determination of basic learning strategies will have an  impact  on  creativity  and  the  development  of students' imaginative attitudes. Therefore, the merits of student  learning  outcomes  are  strongly  influenced  by the storage of information, which in this case is related to the ability of students to convey information clearly. Based  on  these  problems,  it  is  necessary  to  have  a solution to the problem by making a Decision Support System  (SPK)  to  accelerate  and  facilitate  making  a decision.  In  this  study,  a  Decision  Support  System (SPK)  was  created  to  facilitate  decision  making  in determining the ideal learning model for students with the  C4.5  Algorithm  and  TOPSIS  method  for  ranking learning models in certain subjects. Algorithm C4.5 is used to classify learning methods according to criteria, and  then  the  Topsis  Algorithm  is  used  to  provide recommendations  for  learning  models  according  to

## CORRESPONDENCE
Phone: - E-mail: yanno28@gmail.com
each  subject  based  on  ranking  according  to  the calculation  results.  Data  processing  and  data  testing: the algorithm can process well with a Cross Validation Method  fold  of  10  and  produce  an  accuracy  rate  of 94.6947%.

## PENDAHULUAN
Pembelajaran mengandung makna tidak hanya ada dalam konteks dosen mahasiswa di kelas formal, akan tetapi juga meliputi kegiatan belajar mengajar yang tidak dihadiri oleh dosen  secara  fisik,  dan  dalam  kata  pembelajaran  ditekankan  pada  kegiatan  belajar mahasiswa  melalui  usaha-usaha  yang  terencana  dalam  memanipulasi  sumber-sumber belajar agar terjadi proses belajar mengajar. Metode pembelajaran merupakan salah satu komponen di dalam sistem pembelajaran, tidak dapat dipisahkan dari komponen lain yang dipengaruhi oleh faktor-faktor, antara lain: tujuan pembelajaran, materi ajar, mahasiswa, fasilitas, waktu dan dosen. Agar pembelajaran dapat maksimal proses dan hasilnya, dosen perlu mendorong siswa untuk terlibat secara aktif dalam diskusi, bertanya serta menjawab pertanyaan,  berpikir  secara  kritis,  menjelaskan  setiap  jawaban  yang  diberikan  dalam kondisi  yang ditekankan pada penggunaan diskusi,  baik  diskusi  dalam kelompok kecil maupun  diskusi  kelas  secara  keseluruhan  (Rahadjeng  et  al.,  2019).  Perguruan  tinggi sangat  membutuhkan  terobosan  metode  pembelajaran  yang  berbeda.  Metode  yang mengharuskan mahasiswa terlibat aktif berpikir, menulis, serta mengemukakan gagasan dalam suatu mata perkuliahan (Rismayanti, 2018).
Dalam model pembelajaran dikenal metode Teacher Center Learning (TCL) dan Student Center Learning). Pada sistem pembelajaran model TCL, dosen lebih banyak melakukan kegiatan pembelajaran dengan bentuk ceramah dan menjadi pusat peran dalam sumber ilmu serta pencapaian hasil pembelajaran. Konsep SCL atau model pembelajaran  yang berpusat mahasiswa, dosen hanya berperan sebagai fasilitator dan mahasiswa diharapkan menjadi pelaku aktif dalam proses pembelajaran. Model pembelajaran untuk mahasiswa termasuk ke dalam model pembelajaran orang dewasa yang memiliki karakteristik yang berbeda dengan model pembelajaran yang dilakukan untuk siswa tingkat dasar maupun
menengah.  Oleh  karena  itu  diperlukan  penelitian  mengenai  model  pembelajaran  ideal yang dikaitkan dengan konsep TCL dan SCL (Muliarta, 2018).
Dalam  penelitian  ini  penulis  akan  menerapkan  algoritma  C4.5  dan  TOPSIS  untuk menentukan  metode  pembelajaran  yang  digunakan  dalam  perkuliahan.  Diharapkan dengan penelitian ini dapat  membantu dosen maupun mahasiswa dalam penentuan model pembelajaran  yang digunakan dengan mempertimbangkan beberapa faktor diantaranya jumlah  sks,  jumlah  mahasiswa,  tingkat  kesulitan  materi,  dan  fasilitas  yang  digunakan. Dari  beberapa  sumber  literatur  yang  penulis  gunakan  sebagai  acuan  dalam  melakukan penelitian ini, yang mana kebaharuan penelitian ini menggunakan penggabungan antara metode TOPSIS dan Algoritma Decision Tree C.45 dalam menentukan sistem pendukung keputusan.

## TINJAUAN PUSTAKA
a) Jenis Keputusan
Keputusan dapat diklasifikasikan menjadi 3 jenis, yaitu: (Laudon, 2016)
(1)  Keputusan  tidak  terstruktur  adalah  keputusan  yang  pengambil  keputusannya  harus memberi  penilaian,  evaluasi,  dan  pengertian  untuk  memecahkan  masalahnya.  Setiap keputusan  ini  adalah  baru,  penting,  dan  tidak  rutin,  dan  tidak  ada  pengertian  yang dipahami benar atau prosedur yang disetujui bersama dalam pengambilannya.
(2)  Keputusan  terstruktur  adalah  keputusan  yang  sifatnya  berulang  dan  rutin  dan melibatkan prosedur yang jelas dalam menanganinya sehingga tidak perlu diperlakukan seakan – akan masih baru.
(3)  Keputusan  semiterstruktur  adalah  keputusan  yang  hanya  sebagian  masalahnya mempunyai jawaban yang jelas tersedia dengan prosedur yang di setujui bersama.
b) Decision Tree
Decision Tree merupakan algoritma yang termasuk dalam supervised learning. Dikatakan supervised learning karena pada proses pengelompokkan algoritma ini menggunakan data awal untuk membentuk aturan keputusan. Sehingga, data yang telah dikumpulkan harus sudah memiliki label kelompok.
Algoritma decision tree adalah sebagai berikut (Han & Kamber, 2012):
1. Pilih atribut sebagai akar
2. Buat cabang untuk masing-masing nilai
3. Bagi kasus dalam cabang
4. Ulangi  proses  untuk  masing-masing  cabang  sampai  semua  kasus  pada  cabang memiliki kelas yang sesuai
Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut- atribut yang ada. Rumus untuk menghitung gain adalah sebagai berikut:
Gain(S,A) = Entropy(S)-∑ | 𝑆𝑖 | | 𝑆 | 𝑛 𝑖 =1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆𝑖 )
Dimana,
S = Himpunan semesta data
A = Atribut
N = Jumlah partisi atribut A
| 𝑆𝑖 | = Jumlah kasus pada partisi ke-i
|S| = Jumlah kasus dalam S

## Gambar 1. Ilustrasi Decision Tree
c) Metode Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Topsis (Sri, 2006) adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan  Hwang  pada  tahun  1981.  Metode  TOPSIS didasarkan pada konsep bahwa alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Tahapan metode TOPSIS:
1. Membuat matriks keputusan yang ternomalisasi.
2. Membuat matriks keputusan yang ternomalisasi terbobot.
3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif.
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.

## d) WEKA Eksplorer
Machine learning mempelajari bagaimana sebuah mesin atau komputer dapat belajar dari pengalaman  atau  bagaimana  cara  memprogram  mesin  untuk  dapat  belajar.  Machine learning membutuhkan data untuk belajar sehingga biasa juga diistilahkan dengan learn from data ( Alpaydin, E. (2014). Terdapat beberapa aplikasi machine learning yang telah dikembangkan  oleh  universitas-universitas  ternama  di  dunia.  Salah  satu  yang  popular adalah machine learning WEKA ( Waikato Environment for Knowledge Analysis ). WEKA merupakan perangkat lunak Data Mining yang memiliki sekumpulan algoritma standar Machine  Learning  untuk  kebutuhan  praproses,  klasifikasi,  pengelompokan,  regresi, Association  Rules  Mining  (ARM)  dan  visualisasi  (Desai,  A.,  Rai,  S.,  2011).  WEKA menyediakan Library pada kelas weka.classifiers yang dapat langsung digunakan dalam pemrograman  Java.  Beberapa  algoritma  machine  learning  yang  terdapat  pada  kelas weka.classifiers  tersebut  antara  lain:  Support  Vector  Machine  (functions.SMO),  K- Nearest  Neighbor  (lazy.IBk),  Naive  Bayes  (bayes.NaiveBayes),  C4.5  Decision  Tree (trees.J48), Logistic Regression (functions.Logistic) dan Random Forest (trees.RandomForest) (Fran, E. (2007). Dalam aplikasi ini pula selain terdapat algoritma machine learning, terdapat opsi training-test atau pelatihan-pengujian. Opsi-opsi tersebut diantaranya ada Use Training Set, Supplied Test Set, Cross-validation Folds ‘k’ dan Split Percentage ‘k’%.
Dari  beberapa  sumber  literatur  yang  penulis  gunakan  sebagai  acuan  dalam  melakukan penelitian ini, yang mana kebaharuan penelitian ini menggunakan penggabungan antara metode TOPSIS dan Algoritma Decision Tree C.45 dalam menentukan sistem pendukung keputusan.

## METODE PENELITIAN
a) Tahapan  Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  TOPSIS.  Langkah  awal  metode  ini adalah  menentukan  pengambil  keputusan,  alternatif,  kriteria,  pengumpulan  data,  dan pengolahan  data  menggunakan  C4.5  dan  TOPSIS.    Berikut  alur  penelitian  dan  aliran sistem yang disajikan pada keterangan gambar 2 dan gambar 3
Gambar 2. Alur Penelitian

## Gambar 3. Aliran Sistem
b) Tahap Pendahuluan
Pada tahap ini dilakukan identifikasi masalah, perumusan tujuan dan perumusan manfaat dari penelitian.
c) Tahap Preprocessing Data
Pada  tahap  ini  dimulai  dengan  menentukan  atribut  pada  algoritma  C4.5,  kemudian menentukan  nilai  pada  setiap  atribut,  kemudian  memasukkan  dataset  dan  melakukan perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  sehingga  didapatkan  metode pembelajaran pada setiap mata kuliah.
d) Tahap Pengolahan Data
Tahap  ini  akan  dimulai  dengan  menentukan  kriteria,  kemudian  menambahkan  data alternatif, memberikan bobot pada setiap alternatif, kemudian selanjutnya akan dilakukan perhitungan dengan menggunakan TOPSIS sehingga akan dihasilkan sebuah keputusan perangkingan pada masing-masing model pembelajaran pada setiap mata kuliah.

## e) Tahap Pembuatan Prototype
Pembuatan aplikasi akan dilakukan dengan menggunakan php dan mysql. Aplikasi yang dikembangkan berbasis web dengan 2 tampilan yaitu tampilan sisi admin dan tampilan sisi user.
f) Tahap Pengujian
Tahap pengujian dilakukan untuk mengetahui apakah sistem yang dibangun sudah sesuai dengan  algoritma  yang  sudah  dirancang  sebelumnya.  Pengujian  sistem  yang  telah dibangun menggunakan weka eksplorer 3.8.4
1. Pengujian dataset Algoritma tree classifier 14 attributes dan 37 instance
Pengujian dataset  yang dilakukan dengan beberapa percobaan modifikasi dataset untuk mendapatkan tingkat akurasi yang maksimal. Tahapan ini dilakukan agar pembelajaran mesin dapat mempelajari dan mengevaluasi pengujian data. Percobaan uji dataset dengan 1000  data,  14 attributes dan  37  instance.  Data  dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  data pengujian, dengan proporsi 30% data pelatihan, dan 70% dan cross fold 10. Kemudian dataset diseleksi dengan evalluator atribut j48 menggunakan metode best first . Dengan menggunakan classifier tree j48,  mendapatkan  hasil  tingkat  akurasi  70,2703%  dengan correctly  classify  instance 26,  incorrectly  classify  instance  11  dengan  tingkat  akurasi 29,7297%, kappa statistic 0,5478, mean absolute error 0.2162, root mean squared error 0,3288, relative  absolute  error 48,7805%,  dan root  relative  squared  error 69,8501%. Pengujian  ini  masih  jauh  dari  prediksi  untuk  tingkat  keakuratan.  Hasil  pengujian  ini terlihat seperti pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil Uji Dataset 14 attributes 37 instance
2. Pengujian dataset Algoritma tree classifier 5 attributes dan instance sebanyak 999
Pengujian  berikutnya  dengan  jumlah  data  sebanyak  1000,  filter unsupervised random - subset menjadi  5 attributes dan instance sebanyak  999,  terlihat  pada  gambar  3. Pembagian  data  dilakukan  dengan  membagi  data  menjadi  data  pelatihan  dan  data pengujian,  dengan  proporsi  30%  data  pelatihan,  dan  70%  dan  cross  fold  10  data pengujian.  Proses training dengan  menggunakan classifier tree j48  maka  ditemukan klasifikasi  kebenaran instances dengan  total  number  999 instance mendapatkan  hasil tingkat akurasi 94,6947% dan kesalahan klasifikasi instance berjumlah akurasi 5,3053 %, kappa statistic 0,9454, mean absolute  error 0.0031, root  mean  squared  error 0,0392, relative absolute error 5.8445%, dan root relative squared error 24,1838%. Confusion matrix a  ( low )  =  P  sebesar  357,  b  ( fair )=  Si  sebesar  357,  dan  c  ( high )  =  So  sebesar 285.Hasil training data set dan confusion matrix terlihat pada gambar 5, gambar 6 dan gambar 7.
Gambar 5. Dataset Setelah filter random-subset unsupervised
Gambar 6. Hasil Pengujian 5 attributes dan 999 instance
Gambar 7. Confusion Matrix

## HASIL DAN DISKUSI
Sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat  digunakan  oleh  dosen,  mahasiswa  maupun pengelola untuk mengetahui metode pembelajaran yang ideal sesuai dengan mata kuliah berdasarkan dengan jumlah sks, jumlah mahasiswa, tingkat kesulitan materi dan fasilitas yang tersedia.
Tahap implementasi merupakan tahap pembuatan sistem. Sistem ini dibuat menggunakan php dengan database mysql . Interface pada sistem ini terdiri dari 2 yaitu admin dan user . yang membedakan pada admin dan user yaitu :
a. Pada  Menu  C.45  user  hanya  dapat  menambah  data  set  kemudian  melihat  hasil perhitungan  dengan  C.45,  tetapi  pada admin dapat  menambah  atribut  dan  juga mengatur nilai pada setiap atribut.
b. Pada  Menu  TOPSIS  user  hanya  dapat  melihat  kriteria,  bobot  kriteria  dan  hasil perhitungan,  tetapi  pada admin dapat  menambah  kriteria  dan  mengatur  bobot kriteria.
Berikut penjabaran dari masing-masing menu :
o Tambah Atribut C.45
Menu  ini  digunakan  untuk  menambah  atribut  yang  akan  digunakan  untuk  perhitungan C.45

## Gambar 8. Tambah Atribut
o Tambah Nilai Atribut
Menu ini digunakan untuk menambah nilai pada setiap atribut yang telah ada.
Gambar 9. Tambah Nilai Atribut
o Tambah Dataset
Menu ini digunakan untuk menambah dataset untuk selanjutnya dilakukan perhitungan C.45.
Gambar 10. Tambah Dataset
o C.45 Tree Model
Tampilan ini merupakan logika dari algoritma yang digunakan dalam perhitungan C.45.

## Gambar 11. C.45 Tree Model
o Perhitungan C.45
Menu ini digunakan untuk melakukan perhitungan dengan C.45. Pada menu ini akan ada pilihan masukkan berupa jumlah sks, jumlah mahasiswa, kesulitan materi dan fasilitas. Kemudian  ada  tombol  hitung  yang  digunakan  untuk  mengeksekusi  perhitungan  C.45. Hasil dari perhitungan ini adalah metode yang cocok sesuai dengan nilai alternatif yang telah dimasukkan.
Gambar 12. Hasil Perhitungan C.45

## o Tambah Data Kriteria TOPSIS
Menu ini digunakan untuk menambah kriteria pada perhitungan TOPSIS.
Gambar 13. Menambah Data Kriteria

## o Tambah data alternatif
Menu  ini  digunakan  untuk  menambah  data  alternatif  yang  akan  digunakan  untuk perhitungan TOPSIS.
Gambar 14. Menambah Data Alternatif

## o Hasil Pembobotan
Menu  ini  merupakan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  TOPSIS  diantaranya matriks keputusan, matrik ternormalisasi, matriks ternormalisasi terbobot, matriks solusi ideal, nilai preferensi, dan perangkingan.
Gambar 15. Hasil Pembobotan Dengan TOPSIS

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut: Dari pengujian dataset yang kedua, Sistem ini menghasilkan akurasi rata-rata ialah 94,6947% dan membuktikan cukup baik. Dalam tahapan ini memiliki 2 proses yaitu : membagi data menjadi K-subset yang berukuran sama, yakni 1000 dataset dan menggunakan setiap k - subset untuk data testing dan sisanya sebagai data training. Dalam proses pengolahan data pelatihan dan pengujian data yang telah dilakukan bahwa mesin dapat memproses dengan baik dengan Cross Validation Method fold = 10 memiliki tingkat akurasi 94,6947%. Dari
tingkat  akurasi  uji  data,  dihasilkan  sebuah  aplikasi  yang  mampu  memecahkan  solusi pembuat keputusan yang akurat.
Di  samping  itu,  dapat  juga  digunakan  algoritma  data  mining  lainnya  seperti  Random Forest,  SVM,  Naïve  Bayes,  dan  sebagainya  untuk  membandingkan  hasil  evaluasi  dan memungkinkan mengembangkan model prediksi yang lebih baik lagi

## DAFTAR PUSTAKA
Alpaydin,  Ethem.  (2014).  Introduction  to  Machine  Learning  Ethem  Alpaydin.
Introduction to Machine Learning, Third Edition .
Fran, I. H. Witten and E. (2007). Introducción a Data Mining. SAS Training Courses .
Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  Jian.  (2012).  Data  Mining  Concept  and  Tehniques,  third edition (3rd ed.). In Morgan Kaufmann Publishers .
Harapan, Universitas, &  Rismayanti, Medan ).  (2018). Decision Tree Penentuan Masa Studi  Mahasiswa  Prodi  Teknik  Informatika  (Studi  Kasus:  Fakultas  Teknik  dan Komputer. Jurnal Sistem Informasi , 1.
Kusumadewi. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making. Yogyakarta. Graha Ilmu. Jurnal Media Infotama Penerapan Metode SAW… ISSN .
Laudon, Kenneth C., & Laudon, Jane P. (2016). Essentials of Management Information Systems, 12th Edition. Pearson .
Lukman, Andi, & Marwana. (2014). Machine Learning Multi Klasifikasi Citra Digital. Konferensi Nasional Ilmu Komputer (KONIK) , (August), 1–6.
Muliarta, I. K. (2018). Menerjemahkan Perubahan Dari TCL (Teacher Center Learning) Ke  SCL  (Student  Center  Learning). Cetta:  Jurnal  Ilmu  Pendidikan , 1 (1),  1–14. Retrieved from http://jayapanguspress.penerbit.org/index.php/cetta/article/view/49
Rai, Sunil, & Desai, Aaditya. (2011). Analysis of Machine Learning Algorithms using Weka. International  Journal  of  Computer  Applications ,  *- No.* ,  975–8887. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/259756674
Riyana Rahadjeng, Indra, Sumarno, Heny, Marianna Deleaniara, Chyntia M., Informasi, Sistem,  &  Akuntansi,  Komputerisasi.  (2019).  PENERAPAN  METODE  TOPSIS DALAM  PENILAIAN  KINERJA  GURU  TETAP  SD  NEGERI  KEBALEN  07.
Maret , 15 (1), 7. Retrieved from http://www.bsi.ac.id