PROSES DATA MINING DALAM MENINGKATKAN SISTEM PEMBELAJARAN PADA PENDIDIKAN SEKOLAH MENENGAH PERTAMA

  

Kumpulan Makalah Seminar Semirata 2013 Fakultas MIPA Universitas Lampung

PROSES DATA MINING DALAM MENINGKATKAN

SISTEM PEMBELAJARAN PADA PENDIDIKAN

SEKOLAH MENENGAH PERTAMA

  Fatayat

  1 , Joko Risanto

  2 FMIPA Matematika - Universitas Riau

E-mail :

  

Abstrak. Dunia Pendidikan memiliki data yang berlimpah dan berkesinambungan

mengenai sistem Pembelajaran dan Pendidikan, siswa yang di bina dan alumni yang

dihasilkan. Hal ini membuka peluang diterapkannya data mining untuk mengolah

Pendidikan lebih baik. Kumpulan dari data tersebut dapat diproses lebih lanjut dengan

data mining , untuk memperoleh pola baru yang dapat digunakan untuk meningkatkan

efektifitas dalam proses pembelajaran, semua data yang dikelola pada bagian

Administrasi merupakan sebuah sumber informasi yang bisa diekstrak kembali untuk

mendapatkan suatu pengetahuan yang bisa digunakan untuk meningkatkan mutu dunia

Pendidikan pada umumnya dan disekolah khususnya. Metode yang digunakan dalam

penelitian ini adalah menggunakan metode Decision Tree. Dalam proses pembelajaran

selama jangka waktu tertentu, maka akan terkumpul sejumlah data yang bisa dikelola

disekolah untuk proses data mining .

  

Kata Kunci : Data Mining, sistem pembelajaran pada Pendidikan Sekolah menengah

Pertama PENDAHULUAN

  Dalam proses pembelajaran selama jangka waktu tertentu, maka akan terkumpul sejumlah besar data. Kumpulan data tersebut dapat diproses lebih lanjut dengan data mining untuk memperoleh pola baru yang dapat digunakan untuk meningkatkan efektifitas dalam proses pembelajaran.. Hal ini tentu saja sangat berpengaruh pada peningkatan mutu siswa yang dihasilkan oleh sekolah, dan pada sekala yang lebih besar lagi akan meningkatkan kecerdasan dan intelektual bangsa. Aspek-aspek yang bisa digunakan untuk data mining adalah latar belakang siswa antara lain, Pekerjaan orang tua, pendidikan orang tua, lingkungan tempat tinggal,jarak tempat tinggal, jumlah saudara, nilai siswa dan lain-lain. Hal tersebuat bisa dijadikan sebagai suatu kelompok data yang bisa diolah dan diekstrak kembali untuk mendapat suatu informasi tersembunyi dengan algoritma

  data mining.

  Banyak data yang bisa dikelola disekolah untuk proses data mining maka diperlukan batasan masalah agar penelitian ini bisa lebih terfokus dan tidak mengambang, adapun yang menjadi pembatasan masalah adalah proses nilai- nilai siswa yang meliputi nilai kognitif, psikomotorik, afektif, kehadiran dan remedi. Data-data yang diambil dari nilai siswa yang ada disekolah yang diambil dari beberapa kelas dan metode yang digunakan adalah Decision Tree.

  Data Mining

  Data mining mengacu pada proses untuk menambang (mining) pengetahuan dari sekumpulan data yang sangat besat [ Jiawei, 2001]. Sebenarnya data mining merupakan suatu langkah dalam knowlegde discovery in database (KDD). Knowledge discovery sebagai suatu proses terdidri atas pembersihan data (data cleaning), integrasi data ( data integration), pemilihan data ( data selection ), transformasi data (data

  

FatayatDan Joko Risanto: Proses Data Mining Dalam Meningkatkan Sistem

Pembelajaran Pada Pendidikan Sekolah Menengah Pertama

  transformation), data mining,evaluasi pola (pattern evaluation) dan penyajian pengetahuan (knowledge presentation).

  Kerangka proses data mining yang akan dibahas tersusun atas tiga tahapan, yaitu pengumpulan data (data collection), transformasi data (data transformation),dan analisis data (data analysis) [ Nilakant].

  Proses tersebut diwakili dengan preprocessing yang terdidri atas pengumpulan data untuk menghasilkan data mentah (raw data) yang dibutuhkan oleh data mining, yang kemudian dilanjutkan dengan transformasi data untuk mengubah data mentah menjadi format yang dapat diproses oleh data mining, misalnya melalui filtrasi atau agregasi. Hasil transformasi data akan digunakan oleh analisis data untuk membangkitkan pengetahuan dengan menggunakan teknik seperti analisis statistik, machine learning, dan visualisasi informasi seperti terlihat pada gambar 2.1

  Pohon Keputusan

Gambar 2.2 Pohon keputusan adalah model prediksi menggunakan struktur

  pohon atau struktur berhirarki. Contoh dari pohon keputusan dapat dilihat di

Gambar 2.2. Disini setiap percabangan menyatakan kondisi yang harus dipenuhi

  dan tiap ujung pohon menyatakan kelas data. Contoh di Gambar 2.2 adalah identifikasi pembeli komputer, dari pohon keputusan tersebut diketahui bahwa salah satu kelompok yang potensial membeli komputer adalah orang yang berusia dibawah 30 tahun dan juga pelajar.

Gambar 2.2 Pohon Keputusan

  Pohon keputusan merupakan metode klasifikasi metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuwat dan terkenal. Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang mempersentasikan aturan. Pohon keputusan juga berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi antara jumlah calon variabel input dengan variabel target. Pohon keputusan adalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan. Dengan masing-masing rangkaian pembagian, anggota himpunan hasil mirip satu dengan yang lain ( Berry dan Linoff, 2004)

METODE PENELITIAN

  Salah satu Algoritma induksi keputusan yaitu

  ID3 (Iterative Dichotomister 3). ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan. Dalam prosedur algoritma ID3, input berupa sampel training, label training dan atribut. Algoritma C4.5 merupakan perkembangan dari ID3. Sedangkan pada perangkat lunak open source WEKA mempunyai versi sendiri C4.5 yang dikenal sebagai J48.

  Pohon dibangun dengan cara membagi data secara rekursif hingga tiap bagian terdiri dari data yang berasal dari kelas yang sama. Bentuk pemecahan (split)

  

Kumpulan Makalah Seminar Semirata 2013 Fakultas MIPA Universitas Lampung

  yang digunakan untuk membagi data tergantung dari jenis atribut yang digunakan dalam split. Algoritma C4.5 dapat menangani data numerik (kontinyu) dan diskret. Split untuk atribut numerik yaitu mengurutkan contoh berdasarkan atribut kontiyu A, kemudian membentuk minimum permulaan (threshold) M dari contoh-contoh yang ada dari kelas mayoritas pada setiap partisi yang bersebelahan, lalu menggabungkan partisi-partisi yang bersebelahan tersebut dengan kelas mayoritas yang sama. Split untuk atribut disket A mempunyai bentuk value ε X dimana X ⊂ domain(A).

  Untuk melakukan pemisahan obyek (split) dilakukan tes terhadap atribut dengan mengukur tingkat ketidakmurnian pada sebuah simpul (node). Pada algoritma C4.5 menggunakan rasio perolehan (gain ratio). Sebelum menghitung rasio perolehan, perlu menghitung dulu nilai informasi dalam satuan bits dari suatu kumpulan objek.

  Cara menghitungnya dilakukan dengan menggunakan konsep entropi E (S) = -P+ log2 P+ - P-log2 P-

  S adalah ruang (data) sampel yang digunakan untuk pelatihan, p+ adalah jumlah yang bersolusi positif atau mendukung pada data sampel untuk kriteria tertentu dan p- adalah jumlah yang bersolusi negatif atau tidak mendukung pada data sampel untuk kriteria tertentu. Entropi(S) sama dengan 0, jika sama contoh pada S berada dalam kelas yamg sama. Entropi(S) sama dengan 1, jika jumlah contoh positf sama negative dalam S tidak sama [Mitchell,1997].

  Entropi split yang membagi S dengan n record memjadi himpunan-himpunan S1 dengan n l baris dan S2 dengan n2 baris adalah :

  Entropi split yang membagi S dengan n record memjadi himpunan-himpunan S1 dengan n l baris dan S2 dengan n2 baris adalah :

  Kemudian menghitung perolehan informasi dari output data atau variabel dependent y yang dikelompokkan berdasarkan atribut A, dinotasikan dengan gain (S,A). Perolehan informasi, gain (S,A), dari atribut A relative terhadap output data S adalah:

  Dengan: S :Himpunan Kasus A :Atribut n :Jumlah partisi atribut A IsiI :Jumlah kasus pada partisi ke i

  Nilai (A) adalah semua nilai yang mungkin dari atribut A, dan Si adalah subset dari S dimana A mempunyai nilai i. Term pertama dalam persamaan diatas adalah entropy total S dan term kedua adalah entropy sesudah dilakukan pemisahan data berdasarkan atribut A. Untuk menghitung rasio perolehan perlu diketahui suatu term baru yang disebut pemisahan informasi (Split Info).Pemisahan info dihitung dengan cara:

  Bahwa S1 sampai Sc adalah n subset yang dihasilkan dari pemecahan S dengan menggunakan atribut A yang mempunyai sebanyak n nilai. Selanjutnya rasio perolehan (gaain ratio) dihitung dengan cara:

  Metode Penelitian

  Dalam penelitian ini digunakan data hasil evaluasi Siswa,sofware WEKA,Nilai Kognitif, Nilai Psikomotorik,N ilai Afektif, Kehadiran dan Remedi.

  Bahan/Materi Penelitian

  Buku textbook yang terkait dengan analisa dan perancangan dengan mengunakan software weka dan Buku

  

FatayatDan Joko Risanto: Proses Data Mining Dalam Meningkatkan Sistem

Pembelajaran Pada Pendidikan Sekolah Menengah Pertama

3. Memori 512 MB DDR2

  77

  40

  62 Buruk Sedang Hadir Ya Linda

  51

  52 Baik Sedang Hadir Ya Mawar Rianai

  66

  44 Baik Sedang Hadir Tidak Rini Angraini

  73

  58 Baik Kurang Hadir Ya Yosi Amoliya

  64 Buruk Kurang Tidak Ya Asril

  86

  78

  Analisa Data Mining Metode C$.5

  Sistem yang dirancang adalah untuk menentukan kenaikan siswa ketingkat yang lebih tinggi. Data awal baik numberik atau non numberik akan dibagi perkelas supaya memudahkan dalam proses analisa selanjutnya. Setelah semua data yang akan dimasukan dibagi perkelas, maka akan dilakukan proses klasifikasi untuk kenaikan siswa dengan membuat sebuah pohon keputusan untuk menghasilkan output.

  Proses pengambilan keputusan dalam klasifikasi kenaikan siswa dibagi menjadi beberapa kriteria penilaian yaitu: 1.

  Nilai Kognitif 2. Nilai Psikomotorik 3. Nilai Efektif 4.

  Kehadiran 5. Remedi

  Melakukan Pra-Proses

  Dari tabel Diagram Alir Data Level 1 kita bisa mengetahui bahwa data-data yang akan dijadikan sebagai input untuk proses adalah Nilai Kognitif, Nilai Psikomotorik, nilai Afektif, Kehadiran dan Remedi. Setelah data dalam format diatas, kemudian dilakukan pra- proses mengelompokkan data-data kedalam klas (K) dengan Stugers ( DRs.Riduwan M.B.A) dengan menggunkan rumus. Jumlah Kelas ( K) = 1+ 3.3 log n Dimana : n = Jumlah data K = 1 + 3.3 log (50) K= 1 + 3.3 (1,69897) K= 1 + 5.606601

  69 Baik Kurang Tidak Tidak Fatmawati

  40 Buruk Kurang Tidak Tidak Diky Ramadan

  manual tool yang digunakan dalam pengembangan perangkat lunak.sistem data mining yang mengumpulkan semua data hasil evaluasi belajar siswa dan di ekstrak

  Data awal yang digunakan pada tahap pengujian dengan menggunakan aplikasi

  Uji Coba

  Penelitian dan pengujian yang dilakukan pada metode sarana pendukung yaitu berupa peralatan yang sangat berperan dalam menunjang penggunaan aplikasi dalam mengolah data. Pengujian apalikasi ada dua, yaitu lingkungan perangkat keras komputer dn perangkat lunak komputer.

  Hardware: 1.

  Laptop Tosiba Intel Pentium – Core Processor T3400. Harddisk 160 GB.

  Software: 1.

  Microsoft Excel 2007.

  2. WEKA 3.

  Sistem Operasi Windows XP ProfesionalService Pack 2.

  HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Pengujian Metode Algoritma a. Decision Tree

  WEKA disimpan dalam file Microsoft Excel simpan dengan format CVS ( Comman Separated Value ),kemudian

  63

  buka di Notepad, kemudian ambil

  Replace pada menu edit, ganti titik koma

  dengan koma lalu tekan Replace All dan kemudian simpan fail tersebut.

  Data Hasil Evaluasi

  

DATA HASIL EVALUASI SISWA

NAMA KOGNITIF PSIKOMOTORIK AFEKTIF KEHADIRAN REMEDI NAIK

Andi Firmasari

  43

  47 Baik Kurang Hadir Tidak Budi Setiawan

  53

  90 Baik Kurang Hadir Tidak Cicilia Dewita

87 Baik Sedang Tidak Ya

  

Kumpulan Makalah Seminar Semirata 2013 Fakultas MIPA Universitas Lampung

  Mengelompokan atribut Kenaikan berdasarkan atribut-atribut sebelumnya yang berfungsi sebagai input . Kenaikan merupakan atribut tujuan yang dihasilkan dari proses klasifikasi. Kenaikan dikelompokan kedalam 2 kelas seperti terlihat pada Tabel 1.6

  Mengelompokan Nilai Remedi atau nilai perbaikan berdasarkan hadir tidak hadirnya siswa pada saat remedi . Nilai remedi tersebut dikelompokan kedalam 2 kelas seperti terlihat pada Tabel 1.5

  Kehadiran Tinggi Sedang Kurang

  1.4 Tabel 1.4 Klasifikasi Nilai kehadiran

  Mengelompokan Nilai kehadiran berdasarkan persentase kehadiran siswa. Nilai kehadiran tersebut dikelompokan kedalam 3 kelas seperti terlihat pada tabel

  NilEfektif Baik Cukup Buruk

Tabel 1.3 Klasifikasi Nilai Afektif

  K= 6.606601 Dengan jumlah data 50 kelas yang didapat 7 kelas, tapi yang memakai 7 kelas ini adalah data-data yang berupa nilai angka yaitu nilai Kognitif, nilai Psikometrik. Nilai-nilai tersebut dikelompokkan berdasarkan atribut sebagai berikut:

  Nilai Remedi Hadir Tidak Hadir

  1 14-27 2 28-41 3 42-55 4 56-79 5 80-93 6 >94

  7 Tabel 1.2 Klasifikasi Nilai Psikomotorik Nilai Psikomotorik Klasifikasi 0-13

  Nilai Kongnitif Klasifikasi 0-13 1 14-27 2 28-41 3 42-55 4 56-79 5 80-93 6 >94

Tabel 1.1 Klasifikasi Nilai Kognitif

  Mengelompokkan Nilai Kognitif, pengelomokan nilai berdasarkan dari hasil ujian yang didapat oleh siswa. Dan nilai tersebut dikelompokkan kedalam 7 kelas pada Tabel 1.1

  Mengelompokan Nilai Kognitif

Tabel 1.5 Klasifikasi Nilai Remedi

7 Mengelompokan nilai Psikomotorik

  Mengelompokan Nilai efektif berdasarkan tingkah laku, kesopanan, kerajinan, dan lain-lain. Nilai efektif tersebut dikelompokan kedalam 3 kelas seperti terlihat pada Tabel 1.3

  6 Baik Tinggi Hadir Ya

  7 Baik Sedang Hadir Ya

  4

  5 Baik Sedang Hadir Ya

  4

  5 Baik Sedang Hadir Ya

  4

  4 Baik Sedang Hadir Ya

  4

  6 Baik Tinggi Hadir Ya

  4

  4

Tabel 1.6 Klasifikasi Nilai Remedi

  4 Baik Tinggi Hadir Ya

  4

  5 Baik Kurang Tidak Tidak

  3

  5 Baik Kurang Tidak Tidak

  3

  5 Baik Kurang Hadir Tidak

  3

  berdasarkan hasil ujian Praktek atau pun karya yang dibuat dan nilai tersebut dikelompokan kedalam 7 kelas seperti terlihat pada tabel 1.2

Tabel 1.7 Format data akhir setelah dilakukan pra-proses

  Nilai Kenaikan Ya Tidak

  Kognitif Psikomotorik Afektif Kehadiran Remedi Kenaikan

  

FatayatDan Joko Risanto: Proses Data Mining Dalam Meningkatkan Sistem

Pembelajaran Pada Pendidikan Sekolah Menengah Pertama

  Pohon Keputusan

  Dari format data akhir kenaikan siswa maka akan dilakukan klasifikasi data algoritma C4.5 dengan membuat pohon keputusan. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut; 1.

  Pilih atribut sebagai akar.

  Dengan menggunakan data dua 2. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai. persamaan diatas maka akan didapatkan 3. Bagi kasus dalam cabang.

  entrophy dan Gain yang digunakan

  Ulangi proses untuk setiap cabang sebagai akar dalam membuat pohon sampai semau kasus pada cabang keputusan. memeiliki kelas yang sama.Dalam kasus

  Menghitung jumlah kasus, jumlah yang tertera pada tabel diatas, akan dibuat k sus untuk keputus n “Y ”, juml h pohon keputusan untuk menentukan kasus untk keputu s n “Tid k”, d n k sus klsaifikasi kenaikan sisiwa baru (ya dan yang dibagi berdasarkan atribut Nilai tidak) dengan melihat Nilai Kognitif,

  Kognitif, Nilai Psikomotorik, Nilai Nilai Psikometrik, Nilai Efektif,

  Afektif, Kehadiran dan Kenaikan. Setelah Kehadiran dan kenaikan.Untuk memilih itu, lakukan perhitungan Gain untuk atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai setiap atribut. tertinggi dari atribut-atribut yang

  Gain Perhitungan Node

  ada. Untuk menghitung Gain digunakan Dengan menghitung nilai entrophy dari rumus. atribut yang tersisa setelah dihitung

  Perhitungan Gain dan Entrophy entrophy , kemudian menghitung Gain untuk tiap-tiap atribut.

  Nilai Entrophy Total

  Keterangan : Merupakan Nilai Entrophy yang S : Himpunan Kasus mewakili dari seluruh jumlah total A : Atribut N : Jumlah partisi atribut A Variabel atribut yang ada. Dengan

  ISiI : Jumlah kasus pada partisi ke-i Rumus:

  ISI : Jumlah kasus dalam S = ( 7 X log

  2 ( 7 )) + ( 3 log 2 (3 ))

  Sedangkan untuk menghitung nilai 10 10 10 10

  entrophy dapat dilihat pada rumus

  = 0,881290899

Tabel 1.8 Tabel Hasil Perhitungan

  

KENAIKAN

Atribut Jumlah Ya Tidak Entrophy Gain Total Kognitif

  1 0,78419584

  2

  3

  4

  5

  3 2 0,970950594

  5

  1

  1

  6

  1

  1

  7

  3

3 Psikomotorik

  1

  2

  

Kumpulan Makalah Seminar Semirata 2013 Fakultas MIPA Universitas Lampung

  3

  1

  1

  4

  8

  6 2 0,8112778124

  5

  6

  7

  1

  1 Afektif Baik

  6

  4 2 0,918295834 0,706193149 Cukup

  4

  3 1 0,811278124 Kehadiran Tinggi

  7

7 Sedang

  3

  3 Remedi Hadir 0,705032719 Tidak Hadir

  10

  7 3 0,881290899 Total

  10

  7 3 0,881290899

  Dari tabel di atas dapat kita ketahui Decision Tree dengan bantuan software bahwa atribut yang memiliki Gain paling WEKA proses pengalian informasi bisa besar adalah atribut Kognitif, yaitu lebih cepat dan bisa dengan kapasitas data sebesar 0,78419584. Dengan demikian, yang besar dan pengambilan keputusan atribut Kognitifi bisa menjadi node 4. Ada lebih optimal dan kesalahan dalam 3 atribut dari Kognetif yaitu: 5,6,7 Atribut mengambil keputusan dapat dioptimalkan. 5 dan 7 sudah mengklasifikasikan kasus

DAFTAR PUSTAKA

  menjadi 1 dengan keputusan Tidak naik, sedangkan 6 sudah mengklasifikasikan H n Ji wei “ D t Minig Concept nd kasus menjadi 1 dengan keputusan Naik

  Technique‟, Presnt tion sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut, tetapi untuk nilai http://www.ilmukomputer.com atribut lain masih perlu dilakukan

  Iko Pramudiono. 2003. Pengantar Data perhitungan lain. Dari hasil perhitungan Mining : Menambang Permata tersebut dapat digambarkan pohon Pengetahuan di Gunung Data. keputusan sementara tampak pada gambar

  

  2.3 KESIMPULAN Kusri & Emh T ufq Luthfi (2009), “ Algoritm D t Mining”,

  Dari penelitian yang penulis lakukan Andi Yogyakarta, Yogyakarta dapat disimpulkan bahwa proses yang Kadarsiah Suryadi, DR dan Ali Ramdhani dilakukan secara manual dapat juga

  , M.t, “ Sistem pendukung keputus n”, memberikan keputusan yang diharapkan, PT Remaja Rosdakarya, Bandung, tetapi dengan rentang waktu yang lebih 2002 lama dalam proses penggalian

  Sani Susanto, Ph.D dan Dedy Suryadi, S, informasinya dan kapasitas data yang bisa T, M.S (2010), “Peng nt r D t dihitung sangat kecil. Dengan Mining ”, Andi Yog k rt . menggunakan metode algoritma