Penentuan jurusan di SMA Negeri 1 Jogoroto, Jombang, Jawa Timur menggunakan kurikulum 2013, di mana penentuan jurusan siswa tidak hanya melibatkan keinginan siswa, tes peminatan yang dilakukan siswa di SMA pada minggu pertama, tetapi juga dilengkapi dengan nilai siswa semasa di SMP (nilai rapor siswa, nilai Ujian Nasional, serta rekomendasi guru Bimbingan Konseling), rekomendasi orang tua siswa. Selama ini, sekolah menggunakan proses konvensional dalam menentukan jurusan, yaitu menggunakan Microsoft Excel, yang cenderung lama serta rawan akan kekeliruan dalam melakukan penghitungan. Penentuan jurusan ini dilakukan setiap awal ajaran baru pada siswa baru kelas X. Rata-rata setiap tahun, sekolah mengelola siswa sejumlah 290 dengan waktu dan sumber daya manusia yang terbatas. Pada penelitian ini, penggunaan algoritma ID3 tidak cocok karena data bertipe numerik, sedangkan ID3 hanya mampu menggunakan data bertipe nomial maupun polinomial, sehingga diganti algoritma C4. 5. Namun, beberapa penelitian mengatakan algoritma C4. 5 memiliki kinerja kurang bagus dibandingkan algoritma Gradient Boosting Trees, Random Forests, dan Deep Learning.

Untuk itu, dilakukan perbandingan antara keempat metode tersebut untuk melihat keefektifannya dalam menentukan jurusan di SMA. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data penerimaan siswa baru tahun ajaran 2018/2019. Hasil dari penelitian ini menunjukkan jika atribut yang digunakan bertipe polinomial dengan Deep Learning memiliki kinerja paling unggul untuk semua algoritma jika menggunakan fungsi activation ExpRectifier. Sedangkan jika atributnya bertipe numerik, Deep Learning memiliki kinerja paling unggul untuk semua algoritma jika menggunakan fungsi Tanh untuk semua random sampling. Namun, Deep Learning memiliki kinerja paling buruk untuk semua algoritma jika menggunakan loss Function berupa absolut.