Eksplorasi Algoritma Decision Tree untuk Penentuan Siswa Berprestasi - Prestian Ramadhan; Yuhandri; Jhon Veri (bit-Tech, 2025)
Kemajuan teknologi informasi telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk pendidikan. Salah satu tantangan utama dalam meningkatkan kualitas pembelajaran adalah identifikasi siswa berprestasi secara akurat dan objektif. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Decision Tree C4.5 dalam menentukan siswa berprestasi di SMPN 1 Kerinci, dengan mempertimbangkan faktor akademik dan non-akademik seperti nilai disiplin, nilai tahfidz, nilai akhlak, dan nilai ujian. Metode penelitian mencakup pengumpulan data siswa, preprocessing data untuk mengatasi ketidakseimbangan data, analisis faktor-faktor yang berpengaruh, serta pembangunan model klasifikasi menggunakan perangkat lunak RapidMiner 9.0. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree C4.5 mampu mengklasifikasikan siswa dengan tingkat akurasi sebesar 91,67%, precision 93,33% untuk kelas "Tidak" dan 88,89% untuk kelas "Layak", serta recall masing-masing 93,33% dan 88,89%. Berdasarkan analisis gain ratio, nilai akhlak memiliki pengaruh terbesar dalam klasifikasi siswa, dengan nilai 0,5961, diikuti oleh nilai tahfidz dan nilai disiplin. Model klasifikasi ini dapat membantu sekolah dalam mengidentifikasi siswa secara lebih objektif, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan berbasis data dalam memberikan intervensi pendidikan yang lebih tepat sasaran. Selain itu, hasil penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut, seperti penggunaan teknik ensemble learning atau optimasi model menggunakan metode boosting guna meningkatkan performa klasifikasi. Dengan demikian, sistem berbasis data mining ini dapat menjadi solusi inovatif dalam meningkatkan mutu pendidikan, mendukung kebijakan akademik yang lebih adaptif, serta mengarah pada pembelajaran yang lebih personalisasi dan efektif.