TRANSFORMTIKA , Vol.18, No.2, January 2021, pp. 210 - 214 ISSN: 1693-3656, journals.usm.ac.id/index.php/transformatika
 page 210

## Prediksi Kepuasan Mahasiswa dengan Menggunakan
Algoritma C4.5 terhadap Pelayanan Akademik
Anief Rufiyanto 1 , Muhammad Rochcham 2 , Abdul Rohman 3 1, Teknik Elektronika, Universitas Pandanaran, e-mail: aniefrufiyanto@gmail.com
2, Teknik Elektronika, Universitas Pandanaran, e-mail: muhrochan@gmail.com
3 Teknik Informatika Universitas Ngudi Waluyo, e-mail: abdulrohman15@gmail.com

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received 02 October 2020
Received in revised form 22 October 2020 Accepted 03 January 2021
Available online 31 January 2021

## ABSTRACT
Prediction  of  student  satisfaction  with  academic services  needs  to  be  done  to  evaluate  the performance  of  higher  education  institutions  in  the academic field, especially at Pandanaran University. In  this  study,  using  the  data  mining  algorithm Decision  Tree  C4.5  method  in  classifying  student data  through  a  questionnaire  on  the  aspects  of tangible,  reliability,  assurance,  responsiveness  and empathy.  The  results  of  classifying  student  data using  the  Decision  Tree  C4.5  algorithm  produce  a decision  tree  model  with  an  accuracy  value  of 87.92% and an AUC of 0.990 so that it is classified as very good data.
Keywords:  Satisfaction,  Student,  Decision  Tree, C4.5

## 1. Pendahuluan
Dengan pesatnya perkembangan dan persaingan lembaga pendidikan terutama pendidikan tinggi  swasta  diperlukan  peningkatan  pelayanan  akademik,  sehingga  menimbulkan  tingkat kepercayaan dan kepuasan masyarakat yang baik terhadap perguruan tinggi tersebut. Universitas Pandanaran  merupakan  perguruan  tinggi  swasta  yang  berada  di  semarang  berdiri  tahun  1996 memiliki  persentase  jumlah  mahasiswa  yang  naik  turun  atau  tidak  stabil  dalam  beberapa  tahun ini. Salah satu yang menyebabkan hal tersebut adalah pelayanan akademiknya.
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  ingin  mengetahui  prediksi  kepuasan  mahasiswa  terhadap layanan akademik dengan menggunakan metode klasifikasi data mining algoritma Decision Tree C4.5 , sehingga hasil model pohon keputusan dan aplikasinya dapat dimanfaatkan untuk keperluan evaluasi kebijakan perguruan tinggi.

## 2. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  tentang  prediksi  kepuasan  mahasiswa  terhadap  layanan  akademik tidak  terlepas  dari  5  aspek  yaitu; tangible,  reability,  assurance,  responsiveness  dan empathy untuk menilai mutu layanan dalam sebuah organisasi [1],[2] Algoritma C4.5 merupakan jenis metode klasifikasi data mining Decision Tree yang dapat menghasilkan model pohon keputusan yang baik,  yang konsisten dari sekumpulan data [3,][4],[5],[6],[7]. Dengan model tersebut dapat diterapkan dalam perangkat lunak.
Prediksi Kepuasan Mahasiswa dengan Menggunakan Algoritma C4.5 terhadap Pelayanan Akademik (Anief Rufiyanto)
Dalam  perhitungannya,  Algoritma C4.5 menggunakan entropy , gain,  split information dan gainratio untuk pemilihan atribut menjadi node [6], yaitu:
( )     ∑ (    )     (    ) ∑ ( )
∑
(    ) (    ) (    )
Tahap  awal  dalam  penelitian  ini,  adalah  mengolah  data  kuesioner  mahasiswa  tentang kepuasan  terhadap layanan  akademik  di  Universitas Pandanaran.  Ada  5  Aspek  dalam  kuesioner tersebut  yaitu; tangible (bukti  fisik) ,  reability (kehandalan) ,  assurance (jaminan) , responsiveness (ketanggapan) dan  empathy (memberikan  perhatian  yang  tulus).  Dan  tiap-tiap aspek tersebut di kemas dalam sebuah pertanyaan/pernyataan.
Menurut  data  di  bidang  akademik  dan  bidang  keuangan  di  Universitas  Pandanaran, mahasiswa aktif sampai semester genap 2019/2020 berjumlah 698 mahasiswa. Maka sampel yang akan  diambil  sebanyak  248  mahasiswa,  yang  berdasarkan  kesalahan  5%  dan  kepercayaan  95 % dari populasi [8].
Untuk mencapai tujuan penelitian, maka kerangka pemikiran penelitian ini adalah:
Gambar 1. Kerangka Pemikiran Masalah - Kepuasan mahasiswa terhadap Layanan Akademik
Metode
- Decision Tree C4.5
Pengembangan - Program Framework (data
mining)
Penerapan
- Model Pohon Keputusan dan aplikasi
Pengujian dan Evaluasi - Cross Validation (akurasi), AUC
Dataset yang dihasilkan dari hasil pengolahan kuesioner adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Dataset Kepuasan Mahasiswa terhadap Layanan Akademik Universitas Pandanaran
NO TANGIBLES REALIBILITY RESPONSIVENESS ASSURANCE EMPATHY HASIL 1 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 2 TINGGI TINGGI RENDAH RENDAH RENDAH TIDAK PUAS 3 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 4 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 5 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 6 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 7 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 8 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 9 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 10 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 11 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 12 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 13 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 14 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 15 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 16 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 17 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 18 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 19 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 20 TINGGI TINGGI RENDAH TINGGI TINGGI TIDAK PUAS 21 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 22 TINGGI TINGGI RENDAH TINGGI TINGGI TIDAK PUAS 23 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 24 RENDAH TINGGI RENDAH TINGGI TINGGI TIDAK PUAS 25 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 26 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 27 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 28 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 29 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS 30 TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI TINGGI PUAS
Dan seterusnya...

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dari dataset 248 mahasiswa terdapat hasil kepuasan yaitu; dengan PUAS berjumlah 205 mahasiswa dan TIDAK PUAS berjumlah 43 mahasiswa. Maka data tersebut di klasifikan dengan metode Decision Tree C4.5 , dengan training data dan test data untuk mengestimimasi ketepatan dari rule dan model klasifikasi pohon keputusan [7].
Dari  klasifikasi  dataset  tersebut  diatas,  menghasil  model  pohon  keputusan  sebagai berikut:
Prediksi Kepuasan Mahasiswa dengan Menggunakan Algoritma C4.5 terhadap Pelayanan Akademik (Anief Rufiyanto)
Gambar 2. Model Pohon Keputusan Kepuasan Mahasiswa terhadap Pelayanan Akademik
Sesuai dengan model pohon keputusan kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan akademik di Universitas Pandanaran, maka dapat di buatkan rule [9] berjumlah 3 yaitu sebagai berikut:
1. Jika Trangibles = rendah maka mahasiswa tidak puas
2. Jika Trangibles = tinggi, dan Empathy = rendah, maka mahasiswa tidak puas
3. Jika Trangibles = tinggi, dan Empathy = tinggi maka mahasiswa puas
Dengan  dasar  rule  tersebut  diatas,  maka  dapat  dibuatkan  program  atau  aplikasi  komputer prediksi  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademik  di  Universitas  Pandanaran,  yaitu seperti gambar dibawah ini:
Gambar 2. Aplikasi Prediksi Kepuasan Mahasiswa terhadap Layanan Akademik
Setelah  menghasilkan  model  pohon  keputusan,  rule  dan  aplikasi  prediksinya  dengan menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 , maka langkah selanjutnya adalah pengujian dengan cross validation atau tingkat akurasi dan evaluasi dengan AUC ( Area Under Curve ) [10].
Hasil akurasinya adalah 87,95% dan AUC nya sebesar 0,990. Karena 0,995 terdapat dalam kategori 0,90 – 1,00 maka klasifikasi dataset ini termasuk klasifikasi sangat baik [10].

## 4. Kesimpulan
Penelitian  prediksi  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pelayanan  akademik  di  Universitas Pandanaran  ini,  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  data  mining  algoritma Decision  Tree C4.5 menghasilkan  model,  rule  dan  aplikasi  prediksi  kepuasan  mahasiswa  dengan  nilai  akurasi 87,95%  dan  nilai  AUC  0,995  sehingga  termasuk  klasifikasi  data  sangat  baik.  Karena  dalam penelitian  ini  hanya  atribut trangible dan empathy yang  sangat  berpengaruh  dalam  menentukan kepuasan mahasiswa, maka perlu dioptimalkan dalam dataset dengan berbagai angkatan.

## Daftar Pustaka
[1]  Oktafianto,  2016, Analisis  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan  Akadmik Menggunakan Metode Algoritma C4.5 , Jurnal TIM Darmajaya, vol 02, no.01 hal 1-11.
[2]  Budi  Prijanto,  Agustin  Rusiana  Sari,  2011, Analisis  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  atas Layanan  Akademik  Berbasis  Web ,  Prosiding  Konferensi  Nasional  Sistem  Informasi,  Medan 25-26 Februari 2011
[3] Budi Santoso, 2007, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis , Graha Ilmu, Yogyakarta.
[4] Eko Prasetyo, 2014, Data Mining Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab , Penerbit Andi, Yogyakarta.
[5]  Suyanto,  2019, Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  dan  Klasterisasi  Data  Edisi  Revisi , Informatika, Bandung.
[6] Joko  Suntoro,  2019, Data  Mining  Algoritma  dan Implementasi  dengan  Pemrograman  PHP , Elex Media Komputindo, Jakarta.
[7]  Retno  Tri  Vulandari,  2017, Data  Mining  Teori  dan  Aplikasi  Rapidminer ,  Gava  Media, Yogyakarta.
[8] Sugiyono, 2002, Statistia Untuk Penelitian , Alfabeta, Bandung
[9] Witten, 2007, Data Mining Complications: Overfitting Statistical modeling one atribut does all the work , Margan Kaufmann Publisher, Burlington.
[10] Gorunnesco, 2011, Data mining: concepts, model and techques , Springer, Berlin.