Pengembangan Aplikasi Prediksi Kelulusan Akademik Siswa Berbasis Web Menggunakan Algoritma C4.5

Esa Andyarizky; Ahmad Nursodiq

doi:10.31004/riggs.v5i2.12534

Authors

Esa Andyarizky Universitas Pamulang
Ahmad Nursodiq Universitas Pamulang

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v5i2.12534

Keywords:

Algoritma C4.5, Aplikasi Web, Pohon Keputusan, Prediksi Kelulusan

Abstract

Pendidikan memiliki peran penting dalam pembinaan siswa di Yayasan Setia Hati Terate, dengan kelulusan sebagai indikator penguasaan kompetensi. Namun, proses evaluasi yang masih mengandalkan pencatatan dan pengamatan pelatih berpotensi menimbulkan subjektivitas, ketidakkonsistenan, serta keterlambatan pembinaan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi prediksi kelulusan siswa berbasis web menggunakan algoritma C4.5 sebagai alat bantu pengambilan keputusan yang objektif. Data penelitian berupa riwayat penilaian siswa berdasarkan kehadiran latihan, penguasaan materi, teknik senam dasar, kemampuan jurus, dan ketahanan fisik. Tahapan sistem mencakup pengunggahan data, pembersihan dan transformasi data, pembagian data latih dan data uji, pembentukan pohon keputusan, serta penyajian hasil prediksi. Aplikasi dibangun menggunakan PHP dan MySQL dengan hak akses Super Admin, Admin Pelatih, dan Siswa. Algoritma C4.5 memilih atribut berdasarkan nilai entropy dan information gain untuk menghasilkan aturan keputusan status lulus atau tidak lulus. Hasil pengolahan menunjukkan bahwa teknik senam memperoleh information gain tertinggi sebesar 0,3659 dan menjadi simpul akar. Pengujian confusion matrix pada 20 data uji menghasilkan akurasi 90%, sedangkan black box testing menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai kebutuhan. User Acceptance Test memperoleh tingkat kelayakan 94%. Dengan demikian, aplikasi mampu mendukung evaluasi kelulusan yang lebih cepat, konsisten, transparan, dan berbasis data serta membantu pelatih memberikan pembinaan yang lebih tepat kepada siswa yang berisiko tidak lulus.

Downloads

Download data is not yet available.

References

1. Abdillah, M. F., Fitri, H., & Hardiansyah, M. R. (2025). Perkembangan Pencak Silat PSHT dan Dampaknya terhadap Masyarakat Medan, 1987–2023. Polyscopia, 2(1), 29–33. https://doi.org/10.57251/polyscopia.v2i1.1552

2. Dina Amalia Putri, Naza Sefti Prianita, & Elkin Rilvani. (2025). Penerapan Metode C4.5 dan K-Nearest Neighbor0020untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Data Akademik. Jupiter: Publikasi Ilmu Keteknikan Industri, Teknik Elektro Dan Informatika, 3(4), 256–267. https://doi.org/10.61132/jupiter.v3i4.1032

3. Fakih, A., Hamzami, M. A., Hadianto, M. R., & Alifah, N. I. S. (2025). Perbandingan Akurasi Algoritma C4.5 dan K-NN Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Penerima Beasiswa. Jurnal Komputer Antartika, 3(1), 18–25. https://doi.org/10.70052/jka.v3i1.623

4. Fardiani, R., Responden, C., & Kunci Pendidikan, K. (2024). PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI PENERIMA BEASISWA SISWA BERPRESTASI DI MI AL-ISHLAH CIGANITRI. In Jurnal Informatika) Universitas Muhammadiyah Tangerang P (Vol. 8, Number 4).

5. Fatma Ayu Rahman, A., Wartulas, S., Raya Pagojengan, J. K., & Brebes, P. (2020). PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 (STUDI KASUS DI UNIVERSITAS PERADABAN). In Ade Fatma Ayu Rahman IJIR (Vol. 1, Number 2).

6. Handoko, M. B., Fauzi, Z. W., Agung, H., & Sofia, D. (2025). Prediction of Science and Social Science Students Interests Using Decision Tree Algorithm with CRISP-DM. Bit-Tech, 8(1), 437–447. https://doi.org/10.32877/bt.v8i1.2577

7. Hartono Renyut, D., Handayani Makassar, U., & Trinitas Ambon, S. (2022). PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA C.45 (Studi Kasus, Sekolah Tinggi Ilmu Administrasi Trinitas Ambon). 7(2).

8. Reza Fauzy, Riki Winanjaya, & Susiani. (2022). Analisis Tingkat Kepuasan Pelanggan dengan Menerapkan Algoritma C4.5. Bulletin of Computer Science Research, 2(2), 41–46. https://doi.org/10.47065/bulletincsr.v2i2.162

9. Siahaan, S. W., Sianipar, K. D. R., R.H Zer, P. P. P. A. N. W. F. I., & Hartama, D. (2020). Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Meningkatkan Kemampuan Bahasa Inggris Pada Mahasiswa. PETIR, 13(2), 229–239. https://doi.org/10.33322/petir.v13i2.1029

10. Syamsu, M., Terisia, V., Yusuf, D., Itb, A., & Dahlan, J. (2022). PENERAPAN MODEL INFRASTRUKTUR ARTIFICIAL INTELLIGENCE SEBAGAI PENGGERAK INDUSTRI 4.0 (Vol. 3, Number 1).

11. Tintania Dwi Yuliani, D. S. R. Z. F. N. M. H. T. A. R. A. C. B. O. L. (2023). PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DALAM KLASIFIKASI DOMINASI JENIS KELAMIN PADA DATA PENDUDUK KOTA DEPOK BERDASARKAN KELOMPOK USIA DI TAHUN 2019-2023.

12. Tukino. (2023). Penerapan Metode Algoritma C4.5 dalam Penilaian Kelayakan Pemberian Kredit Kepada Mitra Usaha PT Arita Prima Sukses (Vol. 15).

13. Ulfah, S., & Jepara, P. B. (2022). KOMPARASI ALGORITMA C4.5 DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA COMPARISON OF C4.5 ALGORITHM WITH THE NAVE BAYES CLASSIFIER ALGORITHM FOR CLASSIFICATION OF NUTRITIONAL STATUS OF TOODLER. 13(1), 2548–4168. https://doi.org/10.34001/jdpt.v12i2

14. Wicaksono, A., Putro, G., & Setiadi, T. (2023). Penerapan Klasifikasi Decision Tree (C4.5) untuk Memprediksi Kelulusan Siswa Sekolah Dasar di Kecamatan Juai. Jurnal Format, 12.

15. Yang, W., Long, H., Ma, L., & Sun, H. (2020). Research on clustering method based on weighted distance density and k-means. Procedia Computer Science, 166, 507–511. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.056