Prediksi Siswa Putus Sekolah Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5

Abstract

Abstrak— Pendidikan merupakan salah satu usaha sadar suatu bangsa, yang berguna dalam meningkatkan kualitas atau kemampuan sumber daya manusia (SDM), dengan melakukan aktivitas belajar yang bisa membantu siswa untuk meningkatkan kemampuan yang ada pada dirinya secara maksimal. Peningkatan kualitas pendidikan nasional yang pada saat ini sedang dilakukan oleh pemerintah, masih banyak hambatan yang dilalui di--lingkungan. Besarnya jumlah siswa putus sekolah (dropout) adalah salah satu masalah utama yang selalu diperhatikan oleh pemerintah. Penelitian ini dimaksudkan untuk memprediksi siswa putus sekolah dengan menerapkan metode Decision Tree C4.5. Algoritma Decision Tree C4.5 bisa menjalankan perkiraan kemungkinan di masa depan dengan menggunakan data—yang sudah ada pada sebelumnya—dan memperhitungkan sebagian variabel yang akan menjadi penentu hasil akhir suatu keputusan. Hasil dari penggunaan data--mining dengan algoritma Decision Tree C4.5 bisa diterapkan dalam melakukan prediksii jumlah siswa putus sekolah. Dari hasil pengujian algoritma decision tree C4.5 didapatkan nilai akurasi sebesar 92%, presisi 84% dan recall sebesar 50%. Pada sistem menampilkan pohon keputusan dengan hasil yang diperoleh yaitu data siswa putus sekolah lebih sedikit dibandingkan dengan data siswa yang masih aktif (tidak putus sekolah).

Kata Kunci— Pendidikan, Siswa putus sekolah, Prediksi, Algoritma Decision Tree C4.5