## Perbandingan Akurasi Algoritma Data Mining dalam Memprediksi Kelulusan Tepat Waktu
Desy Iba Ricoida 1 , Dedy Hermanto 2 , Rusbandi 3 , Desi Pibriana 4 , M. Rizky Pribadi 5
1,2,3,4,5 Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas Multi Data Palembang email: 1 desih@mdp.ac.id
Abstract: On-time  graduation  is  a  crucial  benchmark  for  a  university  to  get  accreditation scores. To graduate on time, a student must complete their degree within four years, or less than four years if they are at the Strata-1 level. This study utilizes a dataset acquired from a university, containing data from the 2015-2019 academic years. The dataset consists of 1307 rows of data.  In  this  research,  26  attribute were utilized,  including  entry_year,  college_time, gender,  school_type,  major,  Social  Studies  1-10,  SKS  1-10,  and  status.  The  algorithms employed in this study are decision trees, naive Bayes, logistic regression, KNN, and random forest.  The  findings of  this  study  indicate  that  the  random forest method achieved  the  most excellent accuracy level of 90.88%. Additionally, the AUC results obtained were 97.2%, and the F1-Score, calculated from the precision and recall values, reached 89.9%, the most among the four other algorithms. The decision tree and logistic regression methods exhibit accuracy rates of  89.12%  and  89.47%,  respectively.  The  logistic  regression  model  has  a  more  excellent accuracy  value,  while  the  decision  tree  model  outperforms  logistic  regression  in  F1-Score, specifically achieving 88.7% compared to 87.6%.
Keywords : University, On Time Graduation, Data Mining, Algoritma
Abstrak: Lulusan tepat waktu menjadi salah satu poin penilaian sangat penting bagi sebuah perguruan  tinggi  untuk  memperoleh  nilai  akreditasi . Dikatakan  lulusan  tepat  waktu  jika seorang  mahasiswa  dapat  lulus  empat  tahun  atau  dibawah  empat  tahun  jika  berada  pada jenjang Strata-1. Penelitian ini menggunakan dataset yang diperoleh dari universitas dengan data dari angkatan 2015-2019, dimana total data yang digunakan yaitu sebanyak 1307 baris. Sebanyak 26 atribut yang digunakan dalam penelitian ini yaitu tahun_masuk, waktu_kuliah, jenis_kelamin,  tipe_sekolah,  jurusan,  IPS  1-10,  SKS  1-10  dan  status.  Algoritma  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu decision tree, naive bayes, logistic regression, KNN dan random  forest.  Hasil  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  yaitu algoritma  random  forest memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi  sebesar  90.88%  dengan  hasil  dari  AUC yang  diperoleh  yaitu  sebesar  97.2%  dan  perhitungan  F1-Score  dari  hasil  nilai precision dan recall diperoleh sebesar 89.9%, tertinggi dari empat algoritma lainnya. Sedang untuk algoritma decision tree dan logistic regression memiliki nilai akurasi masing-masing yaitu sebesar 89.12% dan 89.47%. Nilai dari logistic regressing lebih tinggi  untuk  akurasi,  akan  tetapi  untuk  nilai  F1-Score  decision  tree  lebih  baik  dari logistic regression yaitu 88.7% berbanding 87.6%.
Kata kunci : Universitas, Lulusan Tepat Waktu, Data Mining, Algoritma
Pendahuluan Keberhasilan  sebuah  perguruan tinggi untuk dapat meluluskan mahasiswanya menjadi sebuah indikator yang disertakan dalam penilaian oleh BAN-PT (Badan Akreditasi Nasional – Perguruan  Tinggi.  Hal tersebut  berkaitan  dengan  penilaian yang digunakan oleh perguruan tinggi untuk menjadi tolak ukur keberhasilan melaksanakan  proses  belajar  dan
mengajar (BAN-PT, n.d.). Lulusan tepat waktu  menjadi  satu  hal  yang  menjadi perhatian oleh  perguruan  tinggi karena menjadi poin terhadap penilaian  yang  cukup  besar  (BAN-PT, 2018, 2019). Akreditasi perguruan tinggi menjadi salah satu penilaian masyarakat  untuk  melihat  sebuah perguruan  tinggi  lebih  baik  dari perguruan tinggi lain. Sehingga
Vol. 7, No. 2, February 2024, Pages 69-76              http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
berdasarkan  hal  tersebut  peneliti tertarik untuk mengambil tema tentang lulusan tepat waktu. Berdasarkan penelitian terdahulu yang telah  dilakukan  tentang  klasifikasi ketepatan suatu mahasiswa memperoleh  kelulusan  tepat  waktu dimana  proses  kuliah  dikatakan  tepat waktu  yaitu  antara  4  tahun  atau kurang dari 4 tahun untuk jenjang S1. Penelitian  ini  memanfaatkan  metode Naive  Bayes  (Rahayu  et  al.,  2021). Penelitian lain yaitu pemanfaatan data induk  mahasiswa  untuk  memperoleh informasi  kelulusan  tepat  waktu  di perguruan tinggi Universitas Stikubank (Jananto et al., 2021). Berdasarkan hal tersebut peneliti akan  melakukan  penelitian  tentang kelulusan tepat waktu dengan menggunakan algoritma yang terdapat dalam  data  mining  yaitu  Decision Tree, Naive Bayes, Logistic Regression, KNN  dan  Random  Forest.  Hal  ini dilakukan agar membedakan penelitian  yang  dilakukan  dengan penelitian  sebelumnya.  Setelah  hasil diperoleh,  maka  akan  dilakukan pembandingan  hasil  yang  diperoleh dari  setiap  nilai  yang  diperoleh  dari setiap algoritma yang digunakan.

## Landasan Teori
Decision Tree (DT) Algoritma klasifikasi yang memiliki  3  buahnode  yaitu  root  node, internal  node  dan  leaf  node,  dimana untuk memperoleh root node diperoleh  dari  nilai  gain  tertinggi  dari atribut  yang  digunakan  (Batubara  et al., 2022). Proses perhitungan menggunakan Decision Tree menggunakan  Entropy  (S)  dan  Gain (S,A). Keterangan:
S = himpunan kasus n = jumlah partisi S pi = proporsi Si terhadap S
Keterangan: S = Himpunan kasus A = Fitur n = jumlah partisi atribut A |Si| = proporsi Si terhadap S |S| = jumlah kasus dalam S
Naive Bayes (NB)
Sebuah  metode  yang  digunakan untuk  menetukan  suatu  keputusan menggunakan pohon keputusan dimana  proses  yang  dilakukan  yaitu melakukan  klasifikasi dengan  mencari probabilitas  dan  nilai  yang  dihasilkan pada  saat  perhitungan  (Situmorang  & Sirait,  2020).  Rumus  umum  yang digunakan dalam Naive Bayes yaitu:
Keterangan: P(A|B) = Probabilitas posteriori dari B P(A) = Apriori dari A P(B) = Apriori dari B
Logistic Regression (LR) Algoritma  klasifikasi  yang  memiliki fungsi  logistik  yang  digunakan  untuk mengambil  nilai  diskrit  dari  sebuah kelas  yang  akan  digunakan  dalam sebuah  observasi  (Veluchamy  et  al., 2018).
K-Nearest Neighbor (KNN) Sebuah  metode  klasifikasi  yang menggunakan  data  latih  melalui  jarak paling  dekat  terhadap  sebuah  objek atau  biasa  disebut  dengan  tetangga (neighbor) (Manullang et al., 2021).
Random Forest (RF) Metode  ini  merupakan  bagian metode  klasifikasi  dengan  teknik bootstrap aggregating (bagging) dimana  proses  dalam  menghasilkan pohon  melalui  pengambilan  bagian data  dari  dataset  (Nurhikam  et  al.,
2023).
Penelitian Terdahulu Penelitian yang dilakukan, peneliti  menggunakan  tahapan  yang dimulai dengan inisiasi dan pengumpulan masalah melalui sebuah studi  literatur  yaitu  dilakukan  dengan proses mengumpulkan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan tema yang akan diambil dalam penelitian.  Proses  ini  tersaji  pada Tabel 1. Tabel 1. Algoritma dalam Penelitian Ref DT  NB  LR  KNN  RF (Rahayu  et al., 2021) ✔ (Jananto  et al., 2021) ✔ (Rahmayanti et al., 2022) ✔ ✔ (Yatimah, 2021) ✔ ✔ (Endang Etriyanti, 2021) ✔ ✔ (Nurhikam et al., 2023) ✔ (Puspa, 2021) ✔
(Hasibuan  &
Mahdiana, 2023) ✔ (Qisthiano et al., 2023) ✔ (Gunawan et al., 2021) ✔ ✔ Ours ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ Dari  penelitian  terdahulu  yang dilakukan  bahwa  dapat  disimpulkan dalam penelitian ini, peneliti
melakukan  penelitian  tentang  lulusan tepat  waktu  dengan  memanfaatkan algoritma  klasifikasi  yaitu  Decision Tree, Naive Bayes, Logistic Regression, KNN  dan  Random  Forest.  Hasil selanjutnya  akan  membandingkan algoritma  yang  terbaik  antara  5 algoritma klasifikasi yang digunakan.

## Metodologi
Tahapan  awal  yang  dilakukan peneliti  dalam  penelitian  ini  untuk memperoleh permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini menggunakan  tema  Lulusan  Tepat Waktu  telah  dilakukan  sesuai  dengan Tabel 1. Beberapa tahapan selanjutnya yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian ini disajikan dalam proses diagram alir penelitian yang tersaji pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian Tahapan  yang  terdapat  pada
Gambar
1, dilaksanakan dalam penelitian  ini.  Untuk  tahapan pertama pernyataan tentang penelitian dilaksanakan seperti Tabel 1. Pengumpulan Data Penelitian  tentang  lulusan  tepat waktu menggunakan data yang dikumpulkan  dari  Universitas  Multi Data Palembang. Data yang dikumpulkan adalah mahasiswa dengan  tahun  masuk  2015  -  2019.
Penelitian ini terdapat 26 atribut yang digunakan.  Beberapa  atribut  tersebut yaitu  tahun_masuk  merupakan  data yang  diambil  dari  data  mahasiswa ketika memasuki perkuliahan,
Vol. 7, No. 2, February 2024, Pages 69-76              http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
waktu_kuliah  merupakan  data  yang diambil  berupa  pembagian  kuliah dengan  jadwal  pagi  atau  sore, jenis_kelamin  merupakan  data  yang dibedakan  atas  jenis  kelamin  laki-laki atau perempuan, jenis_sekolah merupakan  data  yang  diambil  dari jenis  sekolah  yang  ada  di  Indonesia yaitu  SMA,  SMK  atau  MA.  Jurusan merupakan  data  yang  tersedia  di lokasi data penelitian yaitu terdiri atas program  studi  Sistem  Informasi, Teknik  Informatika,  Teknik  Elektro, Manajemen dan  Akuntansi,  IPS  1 – 10 merupakan data Indeks Prestasi setiap semester dari mahasiswa yang digunakan  sebagai  objek  penelitian,
SKS  1  -10  merupakan  data  yang diambil  dari  jumlah  mata  kuliah  yang dapat  diambil  dengan  total  maksimal 24  SKS.  Data  ini  diambil  dari  data konversi  nilai  IPS  yang  diperoleh setiap  semester.  Atribut  terakhir  yang digunakan  yaitu  status.  Atribut  ini digunakan sebagai
label untuk menentukan status mahasiswa apakah lulus atau tidak lulus. Pra  Pemrosesan  dan  Pengumpulan Data Tahapan pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan data  dari  bidang  akademik  melalui aplikasi pendukung proses pembelajaran. Total data yang terkumpul  yaitu  sebanyak  1307  baris. Proses  selanjutnya  yang  dilakukan adalah  pembersihan  terhadap  data yang  telah  dikumpulkan.  Salah  datu proses yang dilakukan yaitu
membuang  data  yang  semua  data terisi  hampir  semuanya  kosong  (tidak terisi  sama  sekali),  kemudian  mengisi data  yang  hanya  bagian  tertentu  saja tidak terisi dengan benar.  Proses yang dilakukan  yaitu  dengan  mengambil nilai  rata-rata  dari  data  yang  dimiliki yang telah dikumpulkan dalam proses pengumpulan data.
Perancangan Sistem Tahap  ini  yang  dilakukan  adalah dimulai  dengan  melakukan  proses penilaian dan pengambilan  bobot  dari suatu  atribut  yang  akan  digunakan dalam  penelitian.  Tahapan  proses dalam  perancangan  sistem  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  tersaji pada  Gambar  2.  Hasil  yang  akan diperoleh  yaitu  berupa  model  yang akan digunakan dalam pengujian data yang  diperoleh  selanjutnya  dalam penelitian  untuk  melakukan  sebuah klasifikasi.
Gambar 2. Perancangan Sistem Validasi dan Evaluasi Tahap  ini  merupakan  proses validasi  dan  evaluasi.  Hasil  awal diperoleh  sebuah  confusion  matrix yang  terdiri  atas  nilai  true  positive, false  positive,  true  negative  dan  false negative. Hasil yang diperoleh selanjutnya  dalam  penelitian  ini  yaitu berupa  Accuracy  (Acc),  Precision  (Pr) dan  Recall  (Rc).  Setelah  hasil  tersebut diperoleh maka dilakukan perhitungan F1-Score  (F1).  Tabel  untuk  confusion matrix tersaji pada Tabel 2.

## Tabel 2. Confusion Matrix
Predicted Values Positive Negative Actual Values Positive True Positive (TP) False Negative (FN) Negative False Negative (FN) True Negative (TN) Keterangan: TP : Nilai yang berisi positif FP  :  Nilai  yang  berisi  positif  tapi  hasil salah
FN  :  Nilai  yang  berisi  negatif,  tetapi nilai yang diberikan salah
TN : Nilai yang berisi tidak benar
Hasil dan Pembahasan Proses pengujian data yang telah dikumpulkan
sebelumnya dalam penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua bagian,  yaitu  80%  data  sebagai  data latih  dan  20%  data  digunakan  sebagai data Uji. Menggunakan metode klasifikasi  yang  terpilih  yaitu  DT,  NB, LR,  KNN  dan  RF,  peneliti  memperoleh hasil seperti tersaji pada Tabel 3. Terdapat  lima  kolom  hasil  yang diperoleh dari masing-masing algoritma yang digunakan yaitu accuracy,  precision,  recall,  AUC  (Area Under Curve) dan F1-Score.
Gambar 3.  Accuracy Algoritma DT

## Tabel 3. Hasil Pengujian
Klasif ikasi Acc Pr Rc AU C F1 DT 0.8912 0.802 6 0.991 9 0.95 1 0.88 7 NB 0.7965 0.911 4 0.585 4 0.92 7 0.71 3 LR 0.8947 0.890 8 0.861 8 0.95 1 0.87 6 KNN 0.8772 0.860 7 0.857 3 0.95 7 0.85 9 RF 0.9088 0.859 3 0.943 1 0.97 2 0.89 9 Hasil yang disajikan dari Gambar 3  merupakan  hasil  pengujian  yang diperoleh berupa accuracy dari algoritma  decision  tree.  Hasil  yang diperoleh yaitu sebesar 89.12% Gambar 4.  Precision Algoritma DT Hasil pengujian selanjutnya yang disajikan  pada  Gambar  4,  merupakan hasil pengujian yang dilakukan menggunakan  algoritma  decision  tree untuk  mendapatkan  hasil  precision. Dari pengujian data yang dikumpulkan, diperoleh nilai precision yaitu sebesar 80.26%. Gambar 5.  Recall Algoritma DT Untuk  hasil  dari  Gambar  5 merupakan hasil pengujian dari algoritma decision tree untuk pencarian  recall.  Hasil  yang  diperoleh yaitu sebesar 99.19%.
Vol. 7, No. 2, February 2024, Pages 69-76              http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Gambar 6. ROC Curve Algoritma DT
Hasil  yang  ditunjukkan  oleh Gambar  6  yaitu  merupakan  hasil pengujian  untuk  mendapatkan  AUC (area Under Curve) dengan menggunakan algoritma decision tree. Proses  yang  sama  dilakukan untuk memperoleh  hasil  seperti  Tabel 3  dengan  cara  mengubah  algoritma yang  digunakan,  agar  memperoleh hasil yang berbeda antar algoritma. Proses selanjutnya setelah didapat hasil berupa accuracy,
precision,  recall  dan  auc  yaitu melakukan  perhitungan  terhadap  F1- Score. Proses ini dilakukan terhadap 5 algoritma yang berbeda.
Perhitungan F1-Score dari algoritma decision tree, diperoleh hasil seperti  perhitungan  diatas.  Proses yang  dilakukan  yaitu  hasil  yang diperoleh sebesar 0.8873 atau sebesar 88.73%
Proses perhitungan diatas dilakukan  untuk  memperoleh  hasil dari pengukuran nilai dengan menggunakan  algoritma  naive  bayes. Hasil  yang  diperoleh  dari perhitungan menggunakan algoritma tersebut adalah  sebesar  0.713  atau  sebesar 71.3%. Pengujian selanjutnya yaitu menggunakan algoritma linier regression.  Proses  perhitungan  yang dilakukan  untuk  mendapatkan  F1- Score  disajikan  pada  perhitungan diatas.  Hasil  yang  diperoleh  yaitu sebesar 0.876 atau 87.6%.
Perhitungan F1-Score untuk algoritma KNN, disajikan pada perhitungan diatas. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan algoritma  ini  yaitu  nilai  F1-Score sebesar 0.859 atau 85.9%.
Perhitungan  dengan  algoritma yang  terakhir  yaitu  algoritma  random forest  untuk  memperoleh  nilai  F1- Score  disajikan  pada  perhitugan diatas.  Hasil  yang  diperoleh  yaitu sebesar 0.899 atau sebesar 89.9%.

## Kesimpulan
Menurut  hasil  pengujian  yang telah dilakukan yaitu algoritma random forest memiliki tingkat akurasi  yang  paling  tinggi  yaitu sebesar 90.88% dengan hasil dari AUC yang  diperoleh  yaitu  sebesar  97.2% dan  perhitungan  F1-Score  dari  hasil nilai  precision  dan  recall  diperoleh sebesar  89.9%,  tertinggi  dari  empat algoritma  lainnya.  Sedang  untuk algoritma  decision  tree  dan  logistic regression  memiliki  nilai  akurasi masing-masing  yaitu  sebesar  89.12% dan 89.47%.  Nilai dari logistic regressing  lebih  tinggi  untuk  akurasi, akan  tetapi  untuk  nilai  F1-Score decision  tree  lebih  baik  dari  logistic regression  yaitu  88.7%  berbanding
87.6%.
Untuk penelitian selanjutnya dapat  menggunakan  algoritma  yang berbeda yang tersedia baik menggunakan data mining atau menggunakan pembelajaran mesin. Referensi BAN-PT. (n.d.). Badan  Akreditasi
Nasional  -  Perguruan  Tinggi . Retrieved  October  20,  2022,  from https://www.banpt.or.id/
BAN-PT.  (2018). Pedoman  Penilaian IAPT 3.0 . BAN-PT.  (2019). Matriks  Penilaian Laporan Evaluasi Diri dan Laporan Kinerja Program Studi . Batubara,  D.  N.,  Windarto,  A.  P.,  & Irawan, E. (2022). Analisis Prediksi
Keterlambatan Pembayaran Listrik Menggunakan  Komparasi  Metode Klasifikasi  Decision  Tree  dan Support Vector Machine. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9 (1), 102. https://doi.org/10.30865/jurikom
.v9i1.3833
Endang Etriyanti. (2021). Perbandingan
Tingkat  Akurasi  Metode  Knn  Dan
Decision Tree Dalam Memprediksi Lama  Studi  Mahasiswa. Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara  Jaya  Lubuklinggau , 3 (1), 6 – 14.
https://doi.org/10.52303/jb.v3i1. 40 Gunawan,  M.,  Zarlis,  M.,  &  Roslina,  R. (2021). Analisis Komparasi Algoritma  Naïve  Bayes  dan  K- Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa  Tepat  Waktu. Jurnal Media  Informatika  Budidarma , 5 (2), 513. https://doi.org/10.30865/mib.v5i 2.2925 Hasibuan, T. H., & Mahdiana, D. (2023). Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Algoritma  C4.5  Pada  Uin  Syarif Hidayatullah  Jakarta. Skanika: Sistem  Komputer  Dan  Teknik Informatika , 6 (1), 61 – 74. https://doi.org/10.36080/skanika. v6i1.2976 Jananto,  A.,  Sulastri,  S.,  Nur  Wahyudi, E.,  &  Sunardi,  S.  (2021).  Data Induk Mahasiswa sebagai Prediktor  Ketepatan  Waktu  Lulus Menggunakan  Algoritma  CART Klasifikasi  Data  Mining. Jurnal Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan Komputer) , 10 (1), 71 – 78. https://doi.org/10.32736/sisfoko
m.v10i1.991
Manullang,  R.  A.,  Sianturi,  F.  A.,
Penerapan,  [,  Neighbor,  A.  K.-N., Memprediksi,  U.,  &  Mahasiswa,  K. (2021).  Penerapan  Algoritma  K- Nearest Neighbour Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa. JIKOMSI , 4 (2), 42 – 50. Nurhikam, A. S., Syaputra, R., Rohman, S., & ... (2023). Deteksi Berita Palsu Pada Pemilu 2024 Dengan Menggunakan  Algoritma  Random Forest. DoubleClick:  Journal  of Computer and Information Technology , 7 (1),  41 – 50.  http://e- journal.unipma.ac.id/index.php/d oubleclick/article/view/15456%0A http://e-
journal.unipma.ac.id/index.php/d oubleclick/article/download/1545 6/5393
Puspa, S. (2021). Ahmad Yusuf 3) 1), 3)
Vol. 7, No. 2, February 2024, Pages 69-76              http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Sistem  Informasi,  Fakultas  Sains dan  Teknologi,  UIN  Sunan  Ampel, Surabaya  2)  Matematika,  Fakultas Sains dan Teknologi. Jurnal Ilmiah NERO , 6 (1), 39 – 47.
Qisthiano,  M.  R.,  Prayesy,  P.  A.,  & Ruswita,  I.  (2023).  Penerapan Algoritma  Decision  Tree  dalam Klasifikasi Data Prediksi Kelulusan  Mahasiswa. G-Tech: Jurnal  Teknologi  Terapan , 7 (1),
21 – 28. https://doi.org/10.33379/gtech.v 7i1.1850 Rahayu, T. M., Ningsi, B. A., Isnurani, & Arofah,  I.  (2021).  Klasifikasi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa  Dengan  Metode  Naive Bayes. Jurnal  Binawakya , 16 (2), 6427 – 6438.
Rahmayanti,  A.,  Rusdiana,  L.,  & Suratno,  S.  (2022).  Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Memprediksi Kelulusan  Mahasiswa. Walisongo Journal of Information Technology , 4 (1), 11 – 22. https://doi.org/10.21580/wjit.202 2.4.1.9654 Situmorang,  N.,  &  Sirait,  G.  (2020). Implementasi  Data  Mining  untuk Memprediksi Kelulusan Siswa dengan  Metode  Naive  Bayes. Comasie , 6 (2), 107 – 118. Veluchamy, A., Nguyen, H., Diop, M. L.,
&  Iqbal,  R.  (2018).  Comparative Study  of  Sentiment  Analysis  with Product  Reviews  Using  Machine Learning and Lexicon-Based Approaches. SMU  Data  Science Review , 1 (4), 1 – 22. https://scholar.smu.edu/cgi/view content.cgi?article=1051&context= datasciencereview Yatimah,  M.  N.  (2021).  Implementasi Data Mining untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa STIMIK ESQ Menggunakan Decision  Tree  C4.5. JUMANJI (Jurnal  Masyarakat  Informatika Unjani) , 5 (2), 89. https://doi.org/10.26874/jumanji .v5i2.95