## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI MINAT PENJURUSAN SISWA DI SMKN 1 KADEMANGAN
Devinda Yulia, Abdi Pandu Kusuma, Dimas Fanny Hebrasianto Permadi Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jalan Majapahit No.2-4 Sananwetan, Blitar, Indonesia devindayulia30@gmail.com, pans.uib1blitar@gmail.com, dimas.fanny92@gmail.com

## ABSTRAK
Uji Intelligence Quotient (IQ) ini pula  berperan dalam  memprediksi,  menguatkan, serta meyakinkan para siswa, salah satunya untuk memilih jurusan. Dilakukannya penelitian ini, dikarenakan anak usia remaja terkadang salah mengambil jurusan jenjang berikutnya karena berdasarkan ikut-ikutan teman, sedangkan dampak penting dalam pendidikan itu sendiri  yaitu  jika siswa memilih jurusan yang salah, hasil yang akan diperoleh tidak akan maksimal,  dan  membuat  sulit  untuk  mendapatkan  kesempatan  kerja.  Oleh  karena  itu,  riset  ini  bertujuan  untuk mengenal perkembangan anak dalam pemilihan  jurusan sesuai  minat. Oleh karena  itu peminatan  jurusan harus disiapkan dari sekarang dengan arahan supaya siswa tidak salah jurusan dan memudahkan siswa untuk memilih jurusan  sesuai  bidang  pengetahuan  yang  akan  mereka  praktikkan.  Penelitian  ini  menggunakan  perhitungan Algoritma  C.45.  Hasil  yang  diperoleh  yaitu  klasifikasi  jurusan  dengan  nilai  akurasi  menggunakan Confusion Matrix yang menghasilkan nilai akurasi 92% pada jurusan TKRO dan TKJ, 83% pada jurusan BDP dan ATUG, dan 50% pada jurusan APAT dan ATPH.
Kata kunci: Algortima C4.5 , Confusion Matrix, Jurusan

## 1. PENDAHULUAN
Awal  yang  diketahui  oleh  manusia  ialah kecerdasan intelegensi ataupun intelektual. Kecerdasan Intelektual, kecerdasan intelektual merupakan  kemampuan  yang  diperlukan  untuk melakukan  berbagai  kegiatan  mental  berpikir, menalar, dan menyelesaikan masalah [1]. Kecerdasan intelektual  ini  dapat  diukur  lewat  nilai  rapor  serta indeks  prestasi.  Nilai  rapor  yang  baik,  indeks pencapaian  besar,  ataupun  kerapkali  juara  kelas merupakan  tolak  ukur  keberhasilan  seorang.  Tidak cuma  nilai rapor serta indeks pencapaian  besar,  hasil pengukuran  psikologis  ataupun  uji Intelligence Quotient (IQ)  pula  bisa  digunakan  oleh  siswa  buat tingkatkan  anggapan  mereka  secara  maksimal  serta meningkatkan  eksplorasi  di  bidang  tertentu.  Uji Intelligence  Quotient (IQ)  ini  pula  berperan  dalam memprediksi,  menguatkan,  serta  meyakinkan  para siswa, salah satunya untuk memilih jurusan [2]
Tes  IQ  ini  bertujuan  untuk  mengarahkan  siswa sehingga  mereka  tidak  salah  dalam  memilih  jurusan. Sebab  permasalahan  yang  kerap  terjalin  siswa memilah jurusan bersumber pada ikut- ikutan sahabat, sebaliknya penjurusan selaku upaya buat memusatkan siswa  cocok  dengan  atensi  serta  bakatnya.  Karena dampak  penting  dalam  pendidikan  itu  sendiri  yang pertama  jika siswa  memilih  jurusan  yang salah, hasil yang  akan  diperoleh  tidak  akan  maksimal,  dan membuat sulit untuk  mendapatkan kesempatan kerja. Karena  pengetahuan  keterampilannya  di  bidang tersebut  sangat  minimum.  Dampak  yang  kedua  juga bisa terjadinya dikeluarkan dari sekolah karena siswa tidak  serius  dalam  belajar  karena  salah  memilih jurusan.  Siswa  memilih  jurusan  yang  salah  akan merasakan tekanan dan akhirnya memilih untuk tidak
melanjutkan  studinya.  Hal  tersebut  juga  bisa berdampak pada keluarga siswa tersebut karena sudah membuang-buang  biaya  sekolah  namun  akhirnya memilih  untuk keluar sekolah. Selain  itu, tes IQ juga sangat  membantu  pihak  sekolah,  karena  selain mengarahkan  siswa  untuk  memilih  jurusan  di  masa depan,  peran  guru  juga  dapat  mengetahui  potensi siswa-siswinya. Jadi guru juga mengetahui karakteristik  cara  belajar  siswa  untuk  meningkatkan kualitas  pembelajaran.  Penerapan  tes  IQ  biasa dilakukan  Sekolah  Menengah  Pertama  dan  salah satunya yaitu SMP Negeri 01 Kanigoro. Untuk sasaran siswa-siswi yang melakukan tes IQ di SMP Negeri 01 Kanigoro  yaitu  siswa-siswi  kelas  8  dengan  harapan siswa-siswi tersebut unggul dalam kualitas pembelajaran  yang  akan  mempengaruhi  melanjutkan studi jenjang berikutnya.
Pada  saat  ini  peminatan  jurusan  ke  Sekolah Menengah  Kejuruan  betul-betul  banyak  peminatnya sampai melebihi kuota yang ditentukan. Karena SMK dirancang untuk menyiapkan peserta didik atau lulusan yang  siap  memasuki  dunia  kerja  dan  mampu mengoptimalkan sikap profesional di bidang pekerjaannya [3]. Oleh karena itu, peminatan jurusan harus  disiapkan  dari  sekarang  dengan  arahan  supaya siswa  tidak  salah  jurusan  dan  memudahkan  siswa untuk  memilih  jurusan  sesuai  bidang  pengetahuan yang  akan  mereka  praktikkan.  Dalam  memecahkan masalah  yang ada, peneliti  melakukan prediksi  minat penjurusan siswa ke SMK, khususnya SMK Negeri 01 Kademangan.  Alasan  pemilihan  tempat  penelitian SMK  Negeri  01  Kademangan  karena  dekat  dengan Kecamatan Kanigoro dan berdasarkan data yang sudah didapat, jumlah alumni terbanyak yang masuk ke SMK Negeri  01  Kademangan  yaitu  SMPN  01  Kanigoro
dibandingkan  dengan  SMP  lainnya.  Penelitian  ini mengambil semua jurusan yang ada di SMK Negeri 01 Kademangan  dan  mengelola  data  nilai  rapor  dan  tes IQ.  Pada  data  nilai  rapor  yang  diolah  mencangkup sebagian  mata  pelajaran  terutama  Matematika,  Ilmu Pengetahuan  Alam  (IPA),  Ilmu  Pengetahuan  Sosial (IPS) dan Bahasa Inggris dengan nilai rapor semester genap kelas 8. Sedangkan nilai tes IQ diambil dari tes logika  dan  tes  gambar.  Setelah  itu  maka  dilakukan perhitungan menggunakan Algoritma C4.5. Algoritma C4.5  telah  diketahui  dan  diterapkan  untuk  kategori data yang mempunyai atribut numerik dan kategorial. Sehingga  dapat  menentukan  jurusan  program  studi siswa dengan efisien berdasarkan kriteria yang ada.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Peminatan
Berdasarkan  Salinan  Lampiran  Permendikbud No.  69  Tahun  2013  tentang  Kerangka  Dasar  dan Struktur  Kurikulum  Sekolah  Menengah  Atas  atau Madrasah  Aliyah,  dijelaskan  bahwa  sejak  mendaftar ke  SMA,  di  Kelas  X  seorang  siswa  sudah  harus memilih  kelompok  peminatan  mana  yang  akan dimasuki.
Pemilihan Kelompok Peminatan berdasarkan kategori berikut: [4] 1. Nilai rapor SMP/MTs
2. Nilai ujian nasional SMP/MTs
3. Rekomendasi  guru  bimbingan  dan  konseling  di SMP
4. Hasil  tes  penempatan  ( placement  test )  ketika mendaftar di SMA/SMK
5. Tes bakat minat oleh psikologi

## 2.2. Bentuk Tes IQ
Talenta seseorang dapat dinilai dengan tes bakat. Tes  bakat  merupakan  tes  yang  dirancang  untuk mengevaluasi kesanggupan potensial seseorang dalam suatu jenis kegiatan dispesialisasikan dan dalam rentan tertentu.  Tes  bakat  atau  disebut  juga  tes  perbedaan individual,  yaitu  tes  yang  dilakukan  secara  terpisah ( separated  test )  [5].  Karena  bakat  menonjolkan keunggulan  atau  keistimewaan  kemampuan  khusus, maka  tes  bakat  dapat  juga  disebut  tes  batas kemampuan  ( power  ability  test )  atau  disebut differential  aptitude  test [6].  Faktor-faktor  yang diungkap oleh tes bakat yaitu;
1. Tes Verbal
2. Penalaran Spasial
3. Kemampuan Matematika
4. Kemampuan Persepsi
5. Logika
6. Pengantar Pola

## 2.3. Algooritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  metode klasifikasi yang diterapkan yang melibatkan konstruksi  pohon  keputusan.  Dimana  setiap  cabang kemudian mengarah ke node lain atau keputusan akhir [7].
Algoritma  C4.5  ialah  algoritma  yang  diterapkan untuk  menyusun  pohon  keputusan  ( Decision  Tree ). Pohon keputusan yaitu metode klasifikasi dan prediksi yang  familiar.  Pohon  keputusan  berguna  untuk mengeksplorasi  data,  menemukan  relasi  tersembunyi antara  sejumlah  calon  variabel  input  dengan  sebuah variabel sasaran. Banyak algoritma yang dapat dipakai dalam  pembentukan  pohon  keputusan,  antara  lain: ID3,  CART,  dan  C4.5.  Algoritma  C4.5  yakni pengembangan dari algoritma ID3, proses pada pohon keputusan adalah mengubah bentuk data dalam bentuk tabel  menjadi  model  pohon,  mengubah  model  pohon menjadi rule, dan menyederhanakan rule [8].
Gambar 1. Alur Pohon Keputusan Algoritma C4.5
Tahap  Pembuat  Pohon  Keputusan  Dengan Algoritma C4.5, yaitu [9]:
1.  Menyiapkan  data  training.  Data  training  biasanya diambil  dari  data  histori  yang  pernah  terjadi sebelumnya  dan  sudah  dikelompokkan  ke  dalam kelas-kelas tertentu.
2.  Menentukan  akar  dari  pohon.  Akar  akan  diambil dari  atribut  yang  terpilih,  dengan  cara  menghitung nilai gain dari masing-masing atribut, nilai gain yang paling  tinggi  yang  akan  menjadi  akar  pertama. Sebelum  menghitung  nilai gain dari  atribut,  hitung dahulu  nilai entropy .  Untuk  menghitung  nilai entropy digunakan rumus:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 ) = ∑ 𝑘 𝑖 =1 − 𝑃𝑖 x ( 𝑃𝑖 ) …….………. (1) Keterangan: 𝑠 = ℎ 𝑖𝑚𝑝𝑢𝑛𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑘 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑠𝑖 𝑠 𝑝𝑖 = 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑘𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ ( 𝑦𝑎 / 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 ) 𝑑𝑖𝑏𝑎𝑔𝑖 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠

## 3. Kemudian hitung nilai gain menggunakan rumus:
𝐺𝑎𝑖𝑛 ( 𝑆 , 𝐴 ) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 )− ∑ 𝑛 𝑖 =1 − | 𝑆 𝑖 | | 𝑆 | x 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 𝑖 ) ….(2) Keterangan: 𝑠 = ℎ 𝑖𝑚𝑝𝑢𝑛𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝐴 = 𝑓𝑖𝑡𝑢𝑟 𝑛 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑠𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑎 | 𝑆 𝑖 | = 𝑝𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 𝑆𝑖 𝑡𝑒𝑟 ℎ 𝑎𝑑𝑎𝑝 𝑆 | 𝑆 | = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑆 ′
4. Ulangi langkah ke-2 hingga semua record terpartisi.
5. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat: a.  Semua record dalam  simpul N mendapat  kelas yang sama.
b.  Tidak  ada  atribut  di  dalam record yang  dipartisi lagi.
c. Tidak ada record di dalam cabang yang kosong.
2.4. Confusion Matrix Confusion matrix diterapkan untuk mengerjakan visualisasi dari hasil pengukuran kinerja pengklasifikasian.  Dalam  tugas  multi-klasifikasi, Confusion  matrix menampilkan  setiap  hasil  kategori dan  membandingkan  hasil  klasifikasi  dengan  skor yang sesungguhnya. Proses ini tidak hanya menganalisis accuracy klasifikasi tetapi juga menghitung  indeks  lain  seperti precision,  recall, dan f1-score [10]. Accuracy adalah  rasio  prediksi  yang benar (positif dan negatif) terhadap keseluruhan data. Precision adalah  rasio  prediksi  positif  benar dibandingkan  dengan  hasil  prediksi  positif  secara keseluruhan. Recall adalah  rasio  positif  benar dibandingkan  dengan  semua  data  positif. F1-score adalah  perbandingan average  precision dan recall [11].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Jenis Penelitian
Penelitian tersebut termasuk penelitian deskriptif kuantitatif  sebab  mendeskripsikan  hasil  riset  dengan angka-angka atau statistik.
Riset  tersebut  menggunakan  metode  penelitian deskriptif  kuantitatif  untuk  menganalisis  minat penjurusan  siswa  ke  Sekolah  Menengah  Kejuruan, khususnya  minat penjurusan siswa  yang ada di SMK Negeri  01  Kademangan  dengan  menekankan  pada analisis  data-data  numerik  yang  diolah  dengan penginputan hasil dari tes IQ, dan nilai rapor semester genap  kelas  8  rombel  8D-8H  yang  dilakukannya perhitungan Algoritma C4.5

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Berikut  ini  beberapa  teknik  pengumpulan  data untuk memperoleh informasi, yaitu:
1.   Studi Lapangan
a. Survei
Survei adalah kegiatan untuk menerima informasi  data  yang  terjadi  pada  masa  lampau atau saat ini, tentang anggapan dari sampel yang diambil dari populasi tertentu.
b. Observasi / Pengamatan Observasi  suatu  pengerjaan  objek  dengan maksud  memahami  pengetahuan  dari  sebuah fenomena  menurut  pengetahuan  dan  gagasan yang sudah diketahui sebelumnya.
c. Eksperimen Eksperimen
diimplementasikan untuk mengetahui  pengaruh  variabel  independen (treatment /perlakuan) terhadap variabel dependen (hasil) dalam kondisi yang terkendalikan.
d. Wawancara Wawancara  arti  tanya  jawab  yang  dilaksanakan oleh dua pihak yakni narasumber dan pewawancara.  Tujuannya  untuk  menerima jawaban atau keterangan yang akan diolah dalam penelitian.
2.   Studi Literatur / Studi Pustaka
Studi  Literatur  ialah  cara  untuk  memecahkan masalah  dengan  menelusuri  sumber-sumber  yang terdahulu. Biasa dengan sebutan studi pustaka.
3.3. Flowchart Metode Penelitian
Gambar 2. Flowchart Metode Penelitian
Penjelasan Flowchart Metodologi Penelitian:
1. Membuat rumusan masalah Pada  tahap  ini  dilakukan  perumusan  masalah terhadap  objek  penelitian  yang  terjadi  di  SMP Negeri  01  Kanigoro.,  Dimana  siswa-siswinya masih  kebingungan  untuk  melanjutkan  studi selanjutnya.  Minimnya  pemahaman  dan  arahan banyak  siswa-siswi  yang  mengambil  jurusan  atau studi  jenjang  berikutnya  berdasarkan  ikut-ikutan teman.  Dampak  yang  di  khawatirkan  akan timbulnya  kasus  salah  jurusan  dan  menyebabkan minimnya SDM profesional sesuai bidangnya.
2. Melakukan pengumpulan data Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data-data yang  nantinya  diperlukan  sebagai  bahan  untuk memecahkan permasalahan yang telah dirumuskan sebelumnya.  Untuk  pengumpulan  data  pada penelitian  ini  menggunakan  observasi,  sebar kuesioner  tentang  pemilihan  minat  penjurusan, eksperimen,  dan  pengambilan  data.  Observasi dilakukan dengan mengamati keadaan yang sedang terjadi serta memaparkan sesuatu yang sebenarnya terjadi  terkait  keadaan  yang  sekarang  sedang diteliti. Sebar kuesioner kepada siswa  yang  berisi pemilihan minat jurusan, eksperimen tes IQ untuk data  atribut  dan  pengambilan  data  nilai  rapor kepada bapak/ibu wali kelas.
3. Perhitungan Algoritma C4.5 Tahap perhitungan algoritma ada langkah-langkah yang  seharusnya  dilaksanakan  untuk  proses pemmbentukan  pohon  keputusan  yakni  dengan memilih  atribut  sebagai  akar,  membuat  cabang
untuk tiap-tiap skor, membagi kasus dalam cabang, untuk memutuskan hasil akhir.
4. Pengujian Algoritma C4.5 Pengujian  Algoritma  C4.5  menerapkan  cara perhitungan manual. Proses pengujian guna untuk menguji pohon keputusan Lalu untuk mengetahui nilai akurasinya menggunakan perhitungan Confusion  Matrix pada Google  Colab dengan Bahasa Pemograman Python . 5. Hasil Data Pengujian Pada  tahap  analisis  data  pengujian  maka  dapat diketahui  hasil  dari  setiap  perhitungan  manual ataupun  sistem  yang  meliputi  hasil  pohon keputusan untuk mengetahui jumlah record setelah perhitngan dan pengujian Algoritma C4.5.
6. Kesimpulan Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  penyimpulan terhadap  hasil  penelitian  yang  telah  dikerjakan, hasil pengolahan data atau perhitungan menggunakan  Algoritma  C4.5  dalam  prediksi minat  penjurusan  siswa  dan  hasil  persentasinya atau  skor  akurasi  dari  perhitungan  keseluruhan yang telah dikerjakan oleh peneliti
3.4. Flowchart Algoritme C4.5
Berikut adalah penjelasan dari Perhitungan Algoritma C4.5:
1. Dataset  Data keseluruhan hasil dari pengumpulan data,  data  tersebut  dijadikan  atribut  untuk perhitungan Algoritma C4.5
2. Numerik dan nilai v
Pada tahap  ini data di cek terlebih dahulu apakah data  tersebut  berupa  numerik  atau  tidak.  Jika  iya data tersebut harus menghitung nilai v nya terlebih dahulu.
3. Perhitungan Nilai Entropy dan Gain
Pada  tahap  ini  menghitung  dengan  rumus-rumus yang sudah ditetapkan pada algoritma C4.5. Dalam perhitungan mempunyai 2 tahapan yaitu menghitung entropy total,  menghitung entropy setiap atribut dan gain setiap atribut.
4. Pohon Keputusan Setelah  memiliki  nilai  gain  tertinggi  maka dijadikannya node atau root utama  ditentukan, selanjutnya membuat pohon keputusan sesuai hasil perhitungan yang sudah dilakukan oleh peneliti.
5. Klasifikasi  Dari  pohon  keputusan  yang  sudah diketahui hasilnya maka akan ada rule-rule yang di klasifikasikan  akan  ditulis  berbentuk  kalimat sehingga mudah dipahami dan dimengerti.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  sampel  data  siswa-siswa  SMP Negeri  01  Kanigoro  rombel  kelas  8D-8H  yang peminatannya sesuai dengan jurusan yang ada di SMK Negeri 01 Kademangan. Rata-rata nilai rapor  dan tes IQ menentukan hasil pemilihan minat jurusan.

## Tabel 1. Sampel Data Siswa
NO TES IQ MTK  IPA  IPS  BIG RATA- RATA MINAT  HASIL 1. 94 84 84 81 83 85 TKRO  TKRO 2. 90 77 80 82 82 82 TKRO TKRO 3. 94 85 82 81 81 85 TKRO TKRO 4. 98 83 82 81 84 86 TKRO  TKRO 5. 89 78 89 81 84 84 TKRO  TKRO 6. 92 86 71 79 79 81 TKRO TKJ 7. 85 75 80 80 78 80 TKRO TKJ 8. 85 75 81 80 80 80 TKRO TKJ 9. 89 75 83 80 83 82 TKRO TKJ 10. 85 75 80 82 80 80 TKRO TKJ 11. 83 73 73 74 75 76 BDP BDP 12. 82 73 73 74 70 74 BDP BDP 13. 77 73 72 77 73 74 BDP BDP 14. 80 73 72 74 76 75 BDP BDP 15. 83 73 76 74 73 76 BDP BDP 16. 70 71 70 72 70 71 BDP ATUG 17. 73 70 70 74 70 71 BDP ATUG 18. 73 70 70 72 70 71 ATUG  ATUG 19. 80 67 70 70 70 71 ATUG  ATUG 20. 70 70 70 76 70 71 ATUG  ATUG 21. 82 68 68 74 70 72 APAT APAT 22. 75 69 66 65 69 69 APAT APAT 23. 74 66 66 69 69 69 APAT APAT 24. 76 68 66 70 70 70 APAT APAT 25. 75 65 68 65 68 68 ATPH ATPH 26. 76 68 68 65 65 68 ATPH ATPH 27. 79 63 68 66 66 68 ATPH ATPH
4.1. Menghitung Nilai Entropy Total
Berikut sampel rumus dasar menghitung Entropy total TKRO TKJ
= (- ∑ 𝑇𝐾𝑅𝑂 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 × log 2 ( ∑ 𝑇𝐾𝑅𝑂 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 )) + (- ∑ 𝑇𝐾𝐽 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 × log 2 ( ∑ 𝑇𝐾𝐽 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 )) = (- 39 63 × log 2 ( 39 63 )) + (- 24 63 × log 2 ( 24 63 )) = 0,958711883

## 4.2. Menghitung v Per Atribut
Berikut  sampel  rumus  dasar entropy setiap atribut pada jurusan TKRO TKJ. Sebelum melakukan perhitungan, berikut akan dijelaskan ketentuan dalam pembentukan pohon keputusan pada kasus ini:
a. pemecahan cabang atau mencari nilai v dilakukan secara biner yaitu pemecahan yang dengan rata- rata dibagi 4 hanya mempunyai dua nilai yakni ≤ dan > (kurang dari sama dengan dan lebih dari)
b. test iq posisi v yang digunakan pada atribut test iq adalah nilai antara (76, 81 ,85, ,93)
c. matematika  (raport  matematika)  posisi v yang digunakan pada atribut raport matematika adalah nilai antara (76, 81 ,85, ,93)
d. ipa  (raport  ipa)  posisi v yang  digunakan  pada atribut  raport  ipa  adalah  nilai  antara  (76,81 ,85,93)
e. ips (raport ips) posisi v yang digunakan pada a. tribut raport ips adalah nilai antara (76,81 ,8.5,93) f)
f. bahasa  inggris  (raport  bahasa  inggris)  posisi v yang  digunakan  pada  atribut  raport  bahasa inggris adalah nilai antara (76,81,85,93)
= (- ∑  𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣 𝑇𝐾𝑅𝑂 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 × log 2 ( 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣 𝑇𝐾𝑅𝑂 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 )) – (- ∑  𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣 𝑇𝐾𝐽 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 × log 2 ( ∑  𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣 𝑇𝐾𝐽 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 ))
Entropy (v <= 76) = (- 0 0 × log 2 ( 0 0 )) + (- 0 0 × log 2 ( 0 0 )) = 0 Entropy (v >= 76) = (- 0 0 × log 2 ( 0 0 )) + (- 0 0 × log 2 ( 0 0 )) = 0 Entropy (v <= 81) = (- 1 2 × log 2 ( 1 2 )) + (- 1 2 × log 2 ( 1 2 )) = 1 Entropy (v >= 81) = (- 0 5 × log 2 ( 0 5 )) + (- 5 5 × log 2 ( 5 5 )) = 0 Entropy (v <= 85) = (- 1 8 × log 2 ( 1 8 )) + (- 7 8 × log 2 ( 7 8 )) = 0,543564 Entropy (v >= 85) = (- 4 14 × log 2 ( 4 14 )) + (- 10 14 × log 2 ( 10 14 )) = 0,863121 Entropy (v <= 93) = (- 6 7 × log 2 ( 6 7 )) + (- 1 7 × log 2 ( 1 7 ))
= 0,591673
Entropy (v >= 93) = (- 27 27 × log 2 ( 27 27 )) + (- 0 27 × log 2 ( 0 27 )) = 0
4.3. Menghitung Nilai Gain
Berikut sampel perhitungan Gain TKRO TKJ
Gain = (𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛) − ( ( 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣 𝑇𝐾𝑅𝑂 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣 <=76 ) × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑣 <= 76 ) – ( ( 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣 𝑇𝐾𝐽 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣 <=76 ) × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑣 <= 76 ) − ( ( 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣 𝑇𝐾𝑅𝑂 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣 >=76 ) ×
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑣 >= 76 ) − ( ( 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣 𝑇𝐾𝐽 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣 >=76 ) × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑣 >= 76 ) Gain ( v 76) = (0,958711883)   − ( ( 0 0 ) 0 ) − ( ( 0 0 ) × 0 ) − ( ( 0 0 ) × 0 ) − ( ( 0 0 ) × 0 ) = 0 Gain ( v 81) = (0,958711883)   − ( ( 1 63 ) × 1 ) − ( ( 1 63 ) ×     1 ) −
( ( 0 63 ) × 0 ) − ( ( 5 63 ) × 0 ) = -0,041288117 Gain ( v 85) = (0,958711883)   − ( ( 1 63 ) 0,543564 ) − ( ( 7 63 ) × 0,543564 ) − ( ( 4 63 ) ×   0 , 863121 ) − ( ( 10 63 ) ×  0,863121 ) = 0,69788325
Tabel  hasil  perhitungan gain atribut v di lampirkan halaman berikutnya dengan nama tabel 2.
Pada  tabel  2  dibawah  ini  adalah  pengambilan nilai Gain tertinggi tiap atribut.
Tabel 2. Hasil Gain Tertinggi Jurusan TKRO TKJ
ATRIBUT TKRO  TKJ  ENTROPY GAIN TEST IQ <= 93 6 1 0.5916728 0.892970463 > 93 27 0 0 IPA <= 85 5 2 0.8631206 0.822372808 > 85 3 3 1 MTK <= 81 5 2 0.8631206 0.811299875 >81 3 1 0.8112781 IPS <= 76 2 1 0.9182958 0.793785541 > 76 5 3 0.954434 BIG <= 85 8 1 0.5032583  0.767382553
Berikut  pohon  keputusan  dari  perhitungan jurusan TKRO TKJ.

## Gambar 4. Pohon Keputusan TKRO TKJ
4.4. Menghitung Nilai Entropy Total Berikut sampel rumus dasar menghitung Entropy total BDP ATUG.
= (- ∑ 𝐵𝐷𝑃 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 × log 2 ( ∑ 𝐵𝐷𝑃 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 )) + (- ∑ 𝐴𝑇𝑈𝐺 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 × log 2 ( ∑ 𝐴𝑇𝑈𝐺 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 )) = (- 20 28 × log 2 ( 20 28 )) + (- 8 28 × log 2 ( 8 28 )) = 0,863120569
Pada  tabel  3  dibawah  ini  adalah  pengambilan nilai Gain tertinggi tiap atribut jurusan BDP ATUG.
Tabel 3. Hasil Gain Tertinggi Jurusan BDP ATUG ATRIBUT BDP  ATUG  ENTROPY GAIN IPA <= 70 2 8 0.721928 0.605289 > 70 16 0 0 TEST IQ <= 81 3 2 0.970951 0.550446 > 81 5 1 0.650022 IPS <= 70 1 1 1 0.546055 > 70 7 2 0.764205 BIG <= 70 5 8 0.961237 0.416832 > 70 10 0 0 MTK <= 70 5 7 0.979869 0.25044
Berikut pohon keputusan dari perhitungan jurusan BDP ATUG.
Gambar 5. Pohon Keputusan BDP ATUG
4.5. Menghitung Nilai Entropy Total Berikut sampel rumus dasar menghitung Entropy total APAT ATPH.
= (- ∑ 𝐴𝑃𝐴𝑇 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 × log 2 ( ∑ 𝐴𝑃𝐴𝑇 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 )) + (- ∑ 𝐴𝑇𝑃𝐻 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 × log 2 ( ∑ 𝐴𝑇𝑃𝐻 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 )) = (- 3 6 × log 2 ( 3 6 )) + (- 3 6 × log 2 ( 3 6 )) = 1
Pada  tabel  4  dibawah  ini  adalah  pengambilan nilai Gain tertinggi tiap atribut jurusan APAT ATPH.
Tabel 4. Hasil Gain Tertinggi Jurusan APAT ATPH
ATRIBUT APAT  ATPH  ENTROPY GAIN IPS <= 67 1 2 0.918296 0.207519 > 67 1 1 1 BIG <= 67 0 1 0 0.166667 > 67 2 2 1 TEST IQ <= 75 2 1 0.918296 0.081704 > 75 1 2 0.918296 MTK <= 67 1 2 0.918296 -0.95915 > 67 2 1 0.918296 IPA <= 67 3 0 0 0 > 67 0 3 0
Berikut  sampel  tabel  hasil  perhitungan entropy atribut v jurusan TKRO TKJ
Tabel 5. Hasil Entropy Gain Atribut Tes IQ Jumlah (k) TKRO TKJ ENTROPY GAIN Total (s) 63 39 24 0.958711883 TEST IQ <= 76 < <= 81 < <= 85 < <= 93 < TKRO 0 0 1 0 1 4 6 27 TKJ 0 0 1 5 7 10 1 0 JUMLAH 0 0 2 5 8 14 7 27 ENTROPY 0 0 1 0 0.543564 0.863121 0.591673 0 GAIN 0 -0.041288117 0.697883256 0.892970463
Berikut sampel tabel hasil perhitungan gain atribut v jurusan TKRO TKJ
Tabel 6. Hasil Entropy Gain Jurusan TKRO TKJ
Jumlah (k) TKRO TKJ ENTROPY GAIN Total (s) 63 39 24 0.958711883 TEST IQ <= 76 < <= 81 < <= 85 < <= 93 < TKRO 0 0 1 0 1 4 6 27 TKJ 0 0 1 5 7 10 1 0 JUMLAH 0 0 2 5 8 14 7 27 ENTROPY 0 0 1 0 0.543564 0.863121 0.591673 0 GAIN 0 -0.041288117 0.697883256 0.892970463 MTK <= 76 < <= 81 < <= 85 <= 93 < TKRO 8 6 5 3 5 12 0 0 TKJ 15 3 2 1 1 2 0 0 JUMLAH 23 9 7 4 6 14 0 0 ENTROPY 0.9321116 0.918296 0.863121 0.8112781 0.650022 0.591673 0 0 GAIN 0.487232065 0.811299875 0.765322146 0 IPA <= 76 < <= 81 < <= 85 <= 93 < TKRO 6 1 11 4 5 3 5 4 TKJ 3 5 9 2 2 3 0 0 JUMLAH 9 6 20 6 7 6 5 4 ENTROPY 0.9182958 0.650022 0.992774 1.5849625 0.863121 1 0 0 GAIN 0.765619867 0.49259658 0.822372808 0
Jumlah (k) TKRO TKJ ENTROPY GAIN Total (s) 63 39 24 0.958711883 IPS <= 76 < <= 81 < <= 85 < <= 93 < TKRO 2 5 6 8 2 12 3 1 TKJ 1 3 4 2 4 2 4 4 JUMLAH 3 8 10 10 6 14 7 5 ENTROPY 0.9182958 0.954434 0.970951 0.7219281 0.918296 0.591673 0.985228 0.721928 GAIN 0.793785541 0.69000098 0.739772297 0.79194621 BIG <= 76 < <= 81 < <= 85 < <= 93 < TKRO 5 5 5 6 8 9 0 1 TKJ 7 4 6 4 1 2 0 0 JUMLAH 12 9 11 10 9 11 0 1 ENTROPY 0.9798688 0.991076 0.99403 0.9709506 0.503258 0.684038 0 0 GAIN 0.630487921 0.63103191 0.767382553 0

## Gambar 6. Pohon Keputusan APAT ATPH

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  bisa  diambil  dari  hasil penelitian yang sudah dilakukan adalah menggunakan metode Algoritme C4.5. Data yang diolah yaitu Hasil Tes  Psikologi,  Nilai  Rapor  Semester  Genap  Kelas  8 (Nilai Matematika, Nilai IPA, Nilai IPS, Nilai Bahasa Inggris),  dan  Responden  Peminatan  Siswa.  Hasil perhitungan menghasilkan pohon keputusan dan rule- rule  yang  menunjukkan  bahwa  atribut  yang  paling berpengaruh  dalam  menentukan  hasil  klasifikasi jurusan.  Untuk  menghitung  nilai  akurasi  juga melakukan pengujian menggunakan Confusion Matrix pada Google Colab menggunakan Bahasa Pemograman Python .  Hasil  yang  diperoleh  dengan menunjukkan  nilai  akurasi  pada  jurusan  TKRO  dan TKJ  mendapatkan  nilai  sebesar  92%,  pada  jurusan BDP dan ATUG mendapatkan nilai akurasi 83%, yang terakhir jurusan APAT dan ATPH mendapatkan nilai akurasi  50%.  Dimana  menghasilkan  39  siswa peminatan TKRO, 24 siswa peminatan TKJ, 21 siswa peminatan  BDP,  7  siswa  peminatan  ATUG,  3  siswa peminatan APAT dan 3 siswa peminatan ATPH.
Untuk  menyempurnakan  penelitian  yang  telah dilakukan, peneliti memberikan saran dalam penelitian berikutnya, diharapkan menerapkan jumlah data yang lebih  banyak.  Sehingga  dapat  melakukan  klasifikasi yang  lebih  akurat.  Penambahan  variabel  atau  atribut agar  penelitian  lanjut  lebih  baik  guna  menghasilkan rule  yang  tepat.  Dalam  pengembangan  berikutnya disarankan untuk menerapkan  metode lainnya seperti Algoritme  Random  Forest  dan  K-Nearest  Neighbor (KNN),  serta  belum  adanya  pembanding  pengujian, seperti  WEKA dan Orange untuk menghasilkan  nilai
akurasi  lebih  optimal.  Penelitian  dibuatkan  aplikasi berbasis website agar dapat digunakan dengan mudah diakses oleh kalayak umum.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Artana, M. B., Herawati, N. T., AK, S., Atmadja, A.  T.,  &  SE,  A.  (2014).  Pengaruh  Kecerdasan Intelektual  (IQ),  Kecerdasan  Emosional  (EQ), Kecerdasan Spiritual (SQ), dan Perilaku Belajar Terhadap  Pemahaman  Akuntansi  (Studi  Kasus Pada  Mahasiswa  S1  Akuntansi  Universitas Pendidikan  Ganesha  Singaraja  dan  Mahasiswa S1  Akuntansi  Universitas  Udayana  Denpasar). JIMAT  (Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  Akuntansi) Undiksha, 2(1).
[2]   Putra, D. N., Afrizal, A., & Zamzami, Z. (2018). Pengaruh  Kecerdasan  Emosional,  Gaya  Belajar dan  Kepercayaan  Diri  Terhadap  Hasil  Belajar Mahasiswa  Akuntansi  (Survei  pada  Mahasiswa Akuntansi  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis Universitas Jambi Angkatan 2014). J
[3]   Dharmayanti, W., & Munadi, S. (2014). Faktor- faktor  yang  mempengaruhi  minat  siswa  smp masuk  SMK  di  Kota  Pontianak.  Jurnal Pendidikan Vokasi, 4(3).
[4]   Mulyani,  E.  (2014).  Analisis  Kesiapan  Guru Paket Keahlian Teknik Kendaraan Ringan Dalam Melaksanakan  Kurikulum  2013  Ditinjau  Dari Kinerja  Dan  Profesionalisme  Di  Smk  Pgri  3 Randudongkal Pemalang.
[5]   Yustina, N. (2016). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Produktivitas  Karyawan  PT. Delphi  EEA  Indonesiap,  Lippo  Cikarang ( Doctoral dissertation, President University ).
[6]   Nur’aeni,  S.  (2012).  Tes  psikologi:  Tes inteligensi dan tes bakat. Universitas Muhammadiyah (UM) Purwokerto Press.
[7]   Hendrian, S. (2018). Algoritme Klasifikasi Data Mining  Untuk  Memprediksi  Siswa  Dalam Memperoleh  Bantuan  Dana  Pendidikan.  Faktor Exacta, 11(3).
[8]   Kamagi,  D.  H.,  &  Hansun,  S.  (2014). Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritme C4.  5  untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa. Ultimatics:
Jurnal Teknik Informatika, 6(1), 15-20.
[9] Haryati, S., Sudarsono, A., & Suryana, E. (2015). implementasi  data  mining  untuk  memprediksi masa  studi mahasiswa menggunakan  algoritma c4. 5 (studi kasus: universitas dehasen bengkulu). Jurnal Media Infotama , 11 (2).
[10]  Rahim,  A.,  Kusrini,  K.,  &  Luthfi,  E.  T.  (2020). Convolutional Neural
Network untuk
Kalasifikasi  Penggunaan  Masker.  Inspiration:
Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi, 10(2), 109-115.
[11]  Derisma,  D.  (2020).  Perbandingan  Kinerja Algoritme  untuk  Prediksi  Penyakit  Jantung dengan Teknik Data Mining. Journal of Applied Informatics and Computing, 4(1), 84-88.