Aplikasi Monitoring Prakerin Siswa SMK Berbasis Web Menggunakan Algoritma Decision Tree (Studi Kasus: SMK Negeri 3 Kendari)
DOI:
https://doi.org/10.54082/jupin.2730Kata Kunci:
decision tree, monitoring, prakerin, sistem berbasis webAbstrak
Praktik Kerja Industri (Prakerin) merupakan bagian penting dalam pendidikan Sekolah Menengah Kejuruan karena memberikan pengalaman kerja langsung kepada siswa serta menjadi sarana evaluasi kompetensi siswa di dunia industri. Namun, proses monitoring Prakerin di SMK Negeri 3 Kendari sebelumnya masih dilakukan secara manual sehingga menyulitkan pencatatan kehadiran, pemantauan kegiatan, pengelolaan laporan, dan evaluasi hasil Prakerin. Penelitian ini bertujuan membangun aplikasi monitoring Prakerin berbasis web yang mengintegrasikan fungsi monitoring dengan algoritma Decision Tree metode Classification and Regression Tree (CART). Pengembangan sistem menggunakan metode Rational Unified Process (RUP) yang terdiri dari tahap Inception, Elaboration, Construction, dan Transition. Aplikasi menyediakan fitur pengelolaan data, absensi, logbook, laporan akhir, monitoring, penilaian, dan klasifikasi hasil Prakerin. Proses klasifikasi menggunakan atribut Kehadiran, Laporan Harian, dan Nilai Pembimbing Industri pada contoh dataset sebanyak 10 data siswa. Hasil perhitungan menunjukkan Kehadiran menjadi root node dengan nilai Gini Split terendah sebesar 0,60. Pengujian Black Box menunjukkan seluruh fungsi yang diuji berstatus valid. User Acceptance Testing (UAT) memperoleh nilai 88,75% untuk Admin, 90,43% untuk Guru Pembimbing, 89,71% untuk Siswa, dan 93,57% untuk Pembimbing Industri, seluruhnya berkategori Sangat Baik. UAT melibatkan 33 responden, yaitu 1 Admin, 10 Guru Pembimbing, 20 Siswa, dan 2 Pembimbing Industri. Kontribusi penelitian ini adalah mengintegrasikan monitoring Prakerin dan klasifikasi hasil siswa dalam satu aplikasi.
Referensi
Ardiani, L., & Ridwan. (2020). Evaluasi pelaksanaan program Praktek Kerja Industri (Prakerin). Jurnal Ilmiah Pendidikan dan Pembelajaran, 4(2), 194–200. https://doi.org/10.23887/jipp.v4i2.25300
Aprihartha, M. A., Putrawan, Z., Zulhan, D., & Nurfaizal, F. A. (2024). Klasifikasi produktivitas buah nanas menggunakan algoritma Classification and Regression Tree (CART). Diophantine Journal of Mathematics and Its Applications, 3(1), 64–70. https://doi.org/10.33369/diophantine.v3i1.34193
Aryani, Y., Aqil, I., & Paramita, B. (2025). Penerapan Unified Modeling Language (UML) pada digitalisasi sistem informasi perpustakaan. Digital Transformation Technology, 4(2), 1032–1040. https://doi.org/10.47709/digitech.v4i2.5153
Febriani, R., Mary, T., & Pernanda, A. Y. (2022). Sistem informasi monitoring Praktik Kerja Lapangan (PKL) berbasis web di SMK Negeri 1 Sintuk Toboh Gadang. Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer), 2(2), 95–102. https://doi.org/10.55382/jurnalpustakadata.v2i2.291
Irfan, D., Ramadani, P., Nasution, A. S., Irwansyah, I., & Ramadan, J. B. (2024). Prediksi hasil belajar mahasiswa pada PBL menggunakan algoritma Decision Tree untuk evaluasi pembelajaran. Jurnal Media Informatika, 6(1), 783–790. https://doi.org/10.55338/jumin.v6i1.6085
Krishna, M., Rani, B. S. B. P., Chakravarthi, G. K., Madhavrao, B., & Chowdary, S. M. B. (2020). Predicting student performance using Classification and Regression Trees algorithm. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 9(3), 3349–3356.
Muzdalifah, D., & Sayuti, A. M. (2025). Rancang bangun sistem monitoring peserta Praktik Kerja Lapangan berbasis web. Journal of Information System Management (JOISM), 7(1), 15–23. https://doi.org/10.24076/joism.2025v7i1.2076
Pratiwi, R., Hayati, M. N., & Prangga, S. (2020). Perbandingan klasifikasi algoritma C5.0 dengan Classification and Regression Tree (studi kasus: Data sosial kepala keluarga masyarakat Desa Teluk Baru Kecamatan Muara Ancalong tahun 2019). BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 14(2), 267–278. https://doi.org/10.30598/barekengvol14iss2pp267-278
Purwanto, E., Rahmawati, T., Tarso, T., & Kasanah, H. U. (2025). Industrial work practice management to enhance students’ industry-relevant competence. Curricula: Journal of Curriculum Development, 4(2), 1177–1188. https://doi.org/10.17509/curricula.v4i2.88652
Rahmah, R. I., Zulaihati, S., & Sumiati, A. (2024). Assessing vocational school students’ work readiness through industrial practical experience and job interests. Jurnal Pendidikan Ekonomi, Perkantoran, dan Akuntansi, 5(3), 708–720.
Ramadhan, P., Yuhandri, Y., & Veri, J. (2025). Eksplorasi algoritma Decision Tree untuk penentuan siswa berprestasi. bit-Tech, 7(3), 826–833. https://doi.org/10.32877/bt.v7i3.2210
Sari, Y. P., & Mariyanti, E. (2024). Pengaruh Praktek Kerja Industri (Prakerin), informasi dunia kerja, dan motivasi memasuki dunia kerja terhadap kesiapan kerja siswa SMK. Jurnal Ekonomika dan Bisnis (JEBS), 4(1), 141–149. https://doi.org/10.47233/jebs.v4i1.1577
Siregar, A. S. R., Siregar, Y. S., & Khairani, M. (2023). Implementation of the data mining CART algorithm in the characteristic pattern of new student admissions. Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing, 5(1), 263–275. https://doi.org/10.47709/cnahpc.v5i1.1975
Sivi, N. A., Mualim, I., & Lestari, C. A. (2024). Data mining menggunakan Decision Tree untuk prediksi nilai akhir siswa. Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi, 4(3), 26–36. https://doi.org/10.55606/juitik.v4i3.1824
Suparyati, A., Widiastuti, I., & Saputro, I. N. (2024). Internship monitoring system to foster practical skill for vocational high school students. Jurnal Teknologi Pendidikan, 26(2), 566–583. https://doi.org/10.21009/JTP2001.6
Tia, T. K., Nuryasin, I., & Maskur. (2020). Model simulasi Rational Unified Process pada pengembangan perangkat lunak. Jurnal Repositor, 2(4), 485–494. https://doi.org/10.22219/repositor.v2i4.390
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2026 Meutya Nathania, Jumadil Nangi, Isnawaty Isnawaty
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
