PREDIKSI PRESTASI AKADEMIK SISWA TERBAIK MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE BERBASIS DATA HISTORIS

Abstract

Kabupaten Brebes menghadapi tantangan signifikan dalam kualitas pendidikan, terutama di MTs Arrobiah Azzain Kecamatan Bulakamba, di mana proses evaluasi siswa masih manual dan berpotensi subjektif. Proses evaluasi siswa yang masih manual ini menjadi permasalahan yang perlu diatasi. Penelitian ini bertujuan untuk penerapan algoritma Decision Tree berbasis Data Mining untuk mengoptimalkan sistem prediksi lulusan terbaik melalui analisis variabel nilai akademik semester 5, prestasi akademik, keaktifan, dan kehadiran. Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan pengumpulan 519 data historis siswa (70% training, 30% testing) yang diolah dalam Rapidminer, didahului studi literatur, observasi, dan wawancara dengan stakeholder madrasah. Hasilnya menunjukkan akurasi prediksi mencapai 97.80% dengan precision 98.38% untuk kategori 'Baik' dan 94.55% untuk 'Terbaik', di mana prestasi akademik terbukti menjadi atribut dominan dalam pohon keputusan.