Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 358-364 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Menentukan Klasifikasi Penerimaan Calon Mahasiswa Baru
Parawystia Prabasini Haryoto * , Harly Okprana, Ilham Syahputra Saragih
Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: parawystia11@gmail.com
Abstrak− Melakukan klasifikasi kelulusan dari calon mahasiswa baru pada sebuah perguruan tinggi sebaiknya tidak hanya berdasarkan kriteria nilai ujian tertulis saja, tetapi juga test wawancara, dan hal lainnya yang dapat dijadikan parameter penilaian. Pada penelitian ini dilakukan penambahan parameter untuk mengklasifikasikan calon mahasiswa di STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar dengan metode deep learning menggunakan algoritma C4.5. Dengan metode klasifikasi ini, diharapkan dapat membantu pihak akademik dalam menentukan  kriteria  calon  mahasiswa  baru  yang  aktif  dan  berprestasi.  Dari  hasil  percobaan  menggunakan  softwware RapidMiner terhadap data mahasiswa yang telah mendaftar dari tahun 2016 sampai dengan tahun 2020, diperoleh klasifikasi mahasiswa yang aktif di tentukan oleh nilai wawancara yang menjadi node pertama, diikuti dengan nilai test potensi akademik. Sementara itu, pada node berikutnya ditemukan bahwa yang dapat mempengaruhi prestasi mahasiswa adalah asal sekolah dan lamanya masuk kuliah. Mahasiswa yang melanjutkan studi => 4 tahun cenderung memiliki nilai dan prestasi dibawah mahasiswa yang melanjutkan studi ke perguruan tiggi 0 sampai 4 tahun. Dasri hasil penelitian, diperoleh nilai akurasi sebesar 81.32%.
Kata Kunci: Data Mining; Klasifikasi Data; Algoritma C4.5; Pohon Keputusan; Penerimaan Mahasiswa Baru
Abstract− Conducting a graduation classification of prospective freshmen at a college should be best not only by the written exam value criteria but also the interview test, and other things that can serve as assessment parameters. In this study an increased parameters for classifying potential students in the scarlet hyperlinate's post-collegiate bud with deep learning methods using a c4 algorithc.5. With this method of classification, it is hoped to help academicians determine the criteria of active and exemplary freshman candidates. From experiment with the rapidminer's software on the data of students who have registered from 2016 to 2020, obtained an act ive student classification defined by the value of the interview being the first node, coupled with the value of an academic potential test. In the meantime, it is found that what can affect a student's performance is the school's origin and duration of college. Stu dents who continue studying => 4 years tend to have grades and achievements under those who continue to study at three to four years. Based on research, score of accuracy at 81.32%.
Keywords : Data Mining; Data Classification; C4.5 Algorithm; Decision Tree; Admission of New Students

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah  Tinggi  Ilmu  Komputer  (STIKOM)  Tunas  Bangsa  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  swasta  di  kota pematangsiantar yang memiliki banyak peminatnya. Pada saat ini STIKOM Tunas Bangsa memilik dua program studi yaitu Sistem Informasi (SI) dan Teknik Informatika (TI). Setiap tahunnya STIKOM Tunas Bangsa membuka penerimaan calon mahasiswa baru, namun dalam penerimaan calon mahaiswa baru memiliki batas kuota. Banyaknya jumlah calon mahasiswa  baru  yang  mendaftar  rmembuat  kampus  sampai  melebihi  batas  kuota  penerimaan  yang  telah  di  tentukan. Untuk dapat mengetahui berapa jumlah mahasiswa yang masuk dan yang akan lulus, maka perlu di lakukan serangkaian cara  untuk  dapat  mengetahuinya.  Dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  maka  akan  dilakukan  pengambilan  informasi yang hasil penelitiannya dapat dijadikan contoh dalam masalah pengambilan keputusan yang melibatkan data-data yang pasti.  Selama  ini  informasi  yang  diberikan  dalam  menentukan  penerimaan  calon  mahasiswa  baruhanya  bisa  dilihat berdasarkan Nilai Tes Seleksi  Penerimaan Mahasiswa Baru, yang menunjukkan kualitas calon  mahasiswa baru secara umum  tanpa  mengetahui  keahlian  yang  benar-benar  dimiliki  oleh  calon  mahasiswa  tersebut. Data  mining merupakan serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah dari  suatu  kumpulan  data  berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak diketahui secara manual. Untuk menerapkan konsep data mining banyak cara yang dapat digunakan diantaranya adalah menggunakan konsep beberapa algoritma yang ada pada data mining .  Algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi data dengan membentuk pohon keputusan. Proses pada pohon keputusan adalah mengubah bentuk data (tabel) menjadi model pohon, mengubah model pohon menjadi rule , dan menyederhanakan rule. Pemanfaatan  atau  penerapan data  mining tersebut  menjadi  salah  satu  elemen  yang  terpenting  untuk  dicermati perkembangannya.  Tujuan  dari  semua  itu  hanyalah  untuk  memudahkan  pemakai  dalam  melaksanakan  pekerjaan  dan mengakomidasi setiap bentuk kebutuhannya.
Penelitian sebelumnya, Dalam penelitian ini yang berjudul “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algotitma  C4.5  (Studi  Kasus:  Universitas  Dehasen  Bengkulu),  Dari  hasil  penelitian terbukti  bahwa  algoritma  C4.5  lebih  akurat  dibandingkan  analisa  yang  dilakukan  oleh  analis  mahasiswa.  Hal  ini dibuktikan  dengan  hasil  evaluasi  penelitian  bahwa  algoritma  C4.5  mampu  menganalisa  tingkat  ketepatan  waktu mahasiswa  menyelesaikan  masa  studinya  [1].  Penelitian  sebelumnya,  Aplikasi  data  mining  dengan metode  klasifikasi algoritma  C4.5  ini  dapat  memproses  data  mahasiswa  menjadi  sebuah  aturan-aturan  yang  berguna  sebagai  masukan penentu  keputusan walaupun jumlah data dapat  mempengaruhi  persentase keakuratannya.  Berdasarkan hasil evaluasi dengan membandingkan keputusan asli dengan keputusan hasil mining C4.5, maka dapat dihitung persentase keakuratan kesesuaian sehingga memperoleh nilai sebesar 94%[2]. Dalam implementasi data mining dengan algoritma decision tree C4.5  untuk  prediksi  kelulusan  mahasiswa  menghasilkan  model  dan  rule.  Dan  dari  hasil  model  kelulusan  mahasiswa tersebut dilakukan evaluasi algoritma sehingga menghasilkan nilai akurasi 65,98% dan termasuk klasifikasi data Baik [3].
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 358-364 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Metode C4.5 yang digunakan dalam klasifikasi mahasiswa yang berpotensi drop out menghasilkan tujuh belas (17) rule. 17 rule tersebut  dapat  dijadikan sebagai  pola dalam  menentukan mahasiswa yang berpotensi  mengalami  drop out [4]. Penggunaan algoritma C4.5 dapat membantu pihak resto dalam meningkatkan pelayanan sesuai dengan hasil kuisioner yang  telah  diisi  oleh  para  pelanggan.  Berdasarkan  hasil  perhitungan,  didapatkan  nilai  gain  tertinggi  adalah  variabel tangiables dengan nilai 0,378118 dan untuk indikatornya pelanggan  menyatakan puas terhadap Fasilitas, Peralatan, dan Penampilan Karyawan. Sedangkan pelanggan tidak puas terhadap satu indikator yaitu Komunikasi. Memudahkan pihak resto dalam mengumpulkan data dari pelanggan untuk meningkatkan pelayanan. Bisa untuk memberikan masukan kepada Sunrise Resto & Cafe dalam meningkatkan pelanyanan kepada pelanggan[5].
Berdasarkan pada rumusan masalah yang diteliti, proses Data Mining dengan menggunakan metoda Algoritma C4.5 dalam mengidentifikasi faktor-faktor kecelakaan kerja konstruksi maka dapat diambil kesimpulan bahwa metode Algoritma C4.5 atau  pohon keputusan lebih efektif dan fleksibel jika digunakan pada proses pengklasifikasian. Sistem yang dimplementasikan menggunakan salah satu metode Data Mining algoritma C4.5 dan telah diuji dengan software Data  Mining  Weka  Gui  Chooser  dalam  mengidentifikasi  faktor-faktor  kecelakaan  kerja  konstruksi  memiliki  hasil pengklasifikasian  sama[6].  Algoritma  C4.5  dianggap  sebagai  algoritma  yang  sangat  membantu  dalam  melakukan klasifikasi data karena karakteristik data yang diklasifikasikan dapat diperoleh dengan jelas, baik dalam bentuk struktur pohon keputusan (decision tree) maupun dalam bentuk aturan atau rule If – Then sehingga memudahkan pengguna dalam melakukan  penggalian  informasi  terhadap  data  yang  bersangkutan  [7].  Sistem  yang  dibangun  dapat  membantu  dalam pengklasifikasian tingkat keganasan hama tanaman padi yang umumnya masih dilakukan secara manual. Algoritma C4.5 dengan metode pohon keputusan dapat  memberikan informasi  eksekutif dan sistem digunakan untuk  menggambarkan proses yang terkait dengan pengklasifikasian keganasan hama tanaman padi. Sistem pengklasifikasian tingkat keganasan hama  tanaman  padi    menggunakan  algoritma  C4.5  dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  mencari alternatif yang baik[8]. Klasifikasi proses seleksi calon peserta lomba siswa SMP dapat mengklasifikasikan siswa dalam tahapan  lolos  atau  tidaknya  dalam  seleksi.  Dari  33  data  siswa  yang  digunakan  menunjukkan  tingkat  akurasi  dengan algoritma C4.5 sebesar 81,81% [9].
Dari  hasil penerapan algoritma C4.5 dalam prediksi  kelulusan mahasiswa Prodi  Informatika dapat disimpulkan bahwa atribut yang paling dominan dalam kelulusan mahasiswa adalah IPK, kedua adalah TOEFL, ketiga adalah asal daerah, dan yang terakhir adalah jenis kelamin. Pemotongan pohon keputusan pada algoritma C4.5 dapat meningkatkan akurasi.  Pohon  tanpa  pemotongan  menghasilkan nilai  rata-rata  precision  63.93%, recall  60.73%,  dan  akurasi  60.52%. Sedangkan pohon keputusan yang dipotong dengan menggunakan metode error-based pruning dengan menggunakan nilai confidence  0,4  menghasilkan  precision  70.70%,  recall  50.65%,  dan  akurasi  61.57%.  Pohon  yang  dipotong  dengan menggunakan  nilai  confidence  0,25  menghasilkan  precision  73.77%,  recall  48.84%,  dan  akurasi  62.44%.  Dari  hasil tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  nilai  confidence  0,25  meningkatkan  akurasi  lebih  baik  daripada  nilai confidence 0,4 [10]. Berdasarkan latar belakang tersebut diharapkan hasil peneltian agar lebih mudah dipahami dan dapat dijadikan sebagai pembelajaran untuk kedepannya dalam menghasilkan para calon mahasiswa baru yang bermutu.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  rumusan  masalah  yang  telah  dijabarkan  pada  bab  sebelumnya  yaitu  untuk menentukan  klasifikasi  penerimaan  calon  mahasiswa  baru.  Penelitian  ini  dilakukan  di  STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar, Sumatra Utara, dengan melakukan observasi dan wawancara secara langsung kepada pihak Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB). Adapun rancangan penelitian yang digunakan dapat dilihat pada gambar dibawah.
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 358-364 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada klasifikasi penerimaan calon mahasiswa baru diproses dengan membuat pohon keputusan untuk menghasilkan suatu output. Di mana data tersebut mempunyai beberapa kriteria yang merupakan syarat dalam pengklasifikasian penerimaan calon  mahasiswa  baru.  Data  dikumpulkan  dengan  dilakukan  observasi  yaitu  pengamatan  secara  langsung  di  tempat penelitian  sehingga  permasalahan  yang  ada  dapat  diketahui  secara  jelas.  Adapun  data-data  yang  diperlukan  dalam penelitian ini adalah data penerimaan calon Mahasiswa baru antara lain:
a) Data penerimaan calon mahasiswa baru berdasarkan Nilai Ujian Tertulis  Mahasiswa baru
b) Data penerimaan calon mahasiswa baru berdasarkan kehadiran wawancara
c) Data penerimaan calon mahasiswa baru berdasarkan nilai ujian praktek
d) Data penerimaan calon mahasiswa baru berdasarkan nilai rata-rata UAN.

## 2.3 Diagram Aktifitas Kerja Penelitian
Berikut  ini  alur  kerja  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini  yang  digambarkan  dalam  diagram  aktivitas  yang menjelaskan  proses  mengidentifikasi  masalah  dan  tujuan  penelitian  yang  dilakukan  pada  aplikasi  RapidMiner  seperti yang ditunjukkan pada gambar 2 berikut ini.

## Gambar 2. Activity Diagram Penelitian

## 2.4 Pengolahan Data
Dari  hasil  proses  pengumpulan  data  yang  diperoleh  dari  panitia  penerimaan  mahasiswa  baru,  ditemukan  komponen variabel yang selanjutnya akan digunakan sebagai data penelitian. Variabel tersebut adalah sebagai berikut. a) NIM
b) Jenis Kelamin
c) Status Mahasiswa
d) Asal Sekolah
e) Tahun Lulus Sekolah
f) Program Studi
g) Kelas
h) Indeks Prestasi Kumulatif
i) Nilai TPA
j) Nilai Wawancara
Sebelum melakukan pengolahan data, terlebih dahulu dilakukan tahapan pre-processing data. Pre-processing data bertujuan untuk memperbaiki data apabila terdapat missing values atau kesalahan ketik. Pada penelitian, ini normalisasi data  yang  dilakukan  adalah  menghapus  data  yang  tidak  memiliki  informasi  lengkap  dan  tidak  dibutuhkan  dalam penelitian. Setelah data yang dianggap tidak dibutuhkan dalam penelitian ini dihilangkan, Langkah selanjutnya yang perlu dilakukan adalah melakukan transformasi data. Transformasi data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah membentuk kelas setiap atribut yang tidak memliki kelas. Atribut pada variabel data yang dilakukan transformasi data adalah sebagai berikut:
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 358-364 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## a) Asal Sekolah
Banyaknya atribut untuk variabel ASAL SEKOLAH dianggap perlu dilakukan transformasi. Hal ini dilakukan untuk mempersingkat pencabangan pada pohon keputusan yang dibentuk. Adapun hasil transformasi variabel asal sekolah dikelompokkan atas :
1) SMA, untuk mahasiswa yang berasal dari jenjang Sekolah Menengah Atas.
2) SMK, untuk mahasiswa yang berasal dari jenjang Sekolah Menengah Kejuruan.
3) MA, untuk mahasiswa yang berasal dari jenjang Madrasah Aliyah.
b) Tahun Lulus Sekolah
Variabel  Tahun  Lulus  Sekolah  diperoleh  dari  transformasi  pengurangan  tahun  pendaftaran  sebagai  mahasiswa dikurang dengan tahun kelulusan sekolah.
c) Indeks Prestasi Kumulatif (IPK)
IPK merupakan nilai rata-rata seluruh mata kuliah yang telah ditempuh sejak semester pertama sampai akhir. Variabel ini  memiliki  nilai  atrribut continuousl, artinya  memiliki  rentang  nilai  desimal  dari  0  sampai  dengan  nilai  4. Dikarenakan rentang nilai yang cukup banyak, maka dilakukan klasifikasi terhadap nilai setiap atribut berdasarkan : 1) KURANG, untuk nilai IPK antara 0 sampai 2.00
2) BAIK, untuk rentang nilai IPK yang diperoleh antara 2.00 sampai dengan 3.00
3) SANGAT BAIK, untuk rentang nilai IPK yang diperoleh antara 3.00 sampai dengan 3.80
4) CUMLAUDE, untuk rentang nilai IPK 3.80 sampai 4.00
Sampel data setelah dilakukan pre-processing adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Data setelah Pre-Processing NIM Jenkel Asal Sekolah Masuk Kuliah Prodi Kelas IPK 1602027 Wanita SMA 1 Tahun SI Pagi Sangat Baik 1602165 Pria SMK 1 Tahun SI Malam Baik 1602187 Pria SMK 2 Tahun SI Malam Kurang 1602186 Pria MA 2 Tahun SI Malam  Sangat Baik 1602147 Pria SMA 1 Tahun SI Malam  Sangat Baik 1602304 Pria MA 2-4 Tahun TI Siang Sangat Baik 1601003 Pria MA 1 Tahun TI Pagi Sangat Baik 1602323 Wanita SMK 1 Tahun SI Pagi Sangat Baik 1602128 Pria MA 1 Tahun SI Siang Kurang 1602157 Wanita SMK 1 Tahun SI Malam Baik 1602301 Pria SMA 1 Tahun TI Siang Baik 1602331 Pria SMK 2 Tahun SI Pagi Baik 1602058 Wanita MA 0 Tahun SI Siang Sangat Baik 1602002 Pria SMA 1 Tahun SI Pagi Baik 1602160 Pria SMK 1 Tahun SI Malam  Sangat Baik 1602046 Wanita SMK 0 Tahun SI Pagi Sangat Baik 1601098 Pria SMK 1 Tahun TI Siang Baik 1602055 Pria MA 0 Tahun SI Siang Sangat Baik 1602294 Pria SMK 2 Tahun TI Siang Sangat Baik 1602205 Wanita SMA 1 Tahun SI Siang Sangat Baik
Dst...
Agar dapat diolah dalam Software Rapidminer , pertama kali data yang sudah di olah sebelumnya disimpan dalam format microsoft excell file berekstensi *.xls.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk memperoleh aturan pohon keputusan pada algoritma C.45, langkah-langkah yang dilakukan adalah: a) Memilih atribut sebagai akar. Sebuah akar didapat dari nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada.
b) Membuat cabang untuk masing-masing nilai,
c) Membagi kasus dalam cabang, dan
d) Mengulangi proses untuk masing-masing cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Agar dapat diolah dalam Software Rapidminer , pertama kali data yang sudah di olah sebelumnya disimpan dalam format microsoft excell file berekstensi *.xls.
1) Sesi  Pemilihan  Cell  untuk  di  Import  (Tahap  2)  dan  pemilihan  variabel  seperti  yang  ditunjukkan  Gambar  3  dan  4 berikut.
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 358-364 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Gambar 3. Pemilihan Cell untuk di Import
Gambar 4. Pemilihan Variabel sebagai Label
2) Tampil  halaman  operator  validation  yang  terbagi  atas  area  training  dan  testing  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5 berikut:

## Gambar 5. Hasil keputusan pada views Result
Setelah seluruh langkah telah dikerjakan, RapidMiner akan melakukan proses dan menampilkan hasil keputusan pada views Result . Hasilnya berbentuk pohon keputusan seperti pada Gambar 6 berikut.
Dapat  disimpulkan  bahwa,  kriteria  pertama  pada  hasil  prestasi  mahasiswa  adalah  nilai  wawancara,  kemudian diikuti oleh hasil nilai pada saat ujian TPA. Sehingga, dapat diketahui bahwa terdapat hubungan yang linear antara nilai
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 358-364 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Wawancara, Nilai TPA dan Prestasi terhadap kualitas mahasiswa. Semakin baik nilai yang diperoleh saat wawancara dan TPA, maka semakin baik pretasi yang diperoleh saat mengikuti perkuliahan. Dari grafik pohon keputusan yang diperoleh tersebut,  dapat  diketahui  juga  bahwa  mahasiwa  yang  PUTUS  KULIAH,  MUTASI,  dan  mahasiswa  yang DIKELUARKAN, cenderung memiliki nilai wawancara KURANG saat seleksi penerimaan mahaswa.
1) Jika Nilai Wawancara = BAIK maka prestasi calon mahasiswa setelah mengikuti perkuliahan adalah SANGAT BAIK. Hasil yang diperoleh {Sangat BAIK=552, Baik=139, KURANG=0, CUMLAUDE=29}
2) Jika Nilai Wawancara = SANGAT BAIK maka prestasi calon mahasiswa setelah mengikuti perkuliahan SANGAT BAIK. Hasil yang diperoleh SANGAT BAIK=111, BAIK=0, Kurang=0, CUMLAUDE=0}
3) Jika  Nilai  Wawancara  =  CUKUP  maka  prestasi  calon  mahasiswa  setelah  mengikuti  perkuliahan  ditentukan  oleh lamanya MASUK KULIAH.
a) Jika TAHUN MASUK kuliah = 0 Tahun, maka Prestasi calon mahasiswa setelah mengikuti perkuliahan SANGAT BAIK {SANGAT BAIK=70, BAIK=29, KURANG=0, CUMLAUDE=4}
b) Jika TAHUN MASUK kuliah = 1 Tahun, maka prestasi calon mahasiswa setelah mengikuti perkuliahan SANGAT BAIK {SANGAT BAIK=23, BAIK=12, KURANG=0, CUMLAUDE=3}
c) Jika TAHUN MASUK kuliah = 2 s.d 4 Tahun, maka prestasi calon mahasiswa akan dipengaruhi oleh asal sekolah.
4) Sementara itu, pada Rule mahasiswa yang DIKELUARKAN: diketahui bahwa Prestasi mahasiwa setelah mengikuti perkuliahan adalah KURANG {Sangat Baik=0, Baik=0, Kurang=48, Cumlaude=0}
Berikut adalah informasi sebaran berdasarkan IPK mahasiswa seperti yang tertera pada gambar berikut.
Gambar 7. Distribusi Indeks Prestasi Mahasiswa
Mahasiswa yang memiliki IPK CUMLAUDE sebanyak 82 orang, SANGAT BAIK berjumlah 1350 orang, yang memiliki IPK BAIK sebanyak 296 orang, dan yang memiliki IPK KURANG baik sebanyak 296 orang.
Gambar 8. Nilai Akurasi Decision Tree
Dari hasil tersebut ditarik kesimpulan bahwa label mahasiswa yang memiliki IPK SANGAT BAIK mempunyai jumlah  1347  dengan Class  Precision sebesar  79,10%  dan  prediksi  label  KURANG  mempunyai  nilai  2  dengan Class Precision sebesar  97,11%.  Pengolahan  data  dengan  metode data  mining yang  telah  dilakukan  dapat  diketahui  bahwa calon  mahasiswa yang mendapatkan nilai  wawancara SANGAT BAIK dan BAIK, berpengaruh terhadap prestasi  saat mengikuti kuliah kedepannya. Mahasiswa yang memiliki nilai KURANG cenderung PUTUS KULIAH, MUTASI atau DIKELUARKAN.

## 4. KESIMPULAN
Dari grafik pohon keputusan yang diperoleh pada pengujian dengan software RapidminerStudio , dapat diketahui bahwa seorang calon  mahasiswa akan aktif, lulus tepat  waktu, berprestasi  atau tidak setelah nantinya mengikuti  perkuliahan, pertama  kali  dipengaruhi  oleh  faktor  nilai  wawancara.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  terdapat  korelasi  antara keaktifan calon  mahasiswa, lulus tepat  waktu, atau memiliki prestasi  yang baik  nantinya pada saat  wawancara seleksi calon  mahasiswa  baru.  Dari  hasil  penelitian,  seorang  calon  mahasiswa  yang  memperoleh  nilai  wawancara  SANGAT
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 358-364 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
BAIK pada saat seleksi penerimaan mahasiswa baru cenderung memiliki prestasi yang SANGAT BAIK setelah mengikuti perkuliahan.  Sementara  itu  rata-rata  calon  mahasiswa  yang  mendapatkan  hasil  wawancara  CUKUP  saat  seleksi penerimaan,  akhirnya  memiliki  Indeks  Prestasi  Kumulatif  BAIK  setelah  lulus  kuliah.  Berdasarkan  pengolahan  data menggunakan software RapidMiner, didapat nilai accuracy sebesar 81.32%, artinya bahwa rule yang dihasilkan tingkat kebenarannya  sudah  sangat  baik.  Dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  melakukan  klasifikasi  pada  penerimaan  calon mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa adalah nilai wawancara, kemudian diikuti oleh hasil nilai pada saat ujian TPA dan lamanya  masuk  kuliah.  Terdapat  korelasi  antara  nilai  Wawancara,  Nilai  TPA,  lamanya  masuk  kuliah  dan  Prestasi. Semakin baik nilai yang diperoleh saat wawancara, keaktifan dan prestasi yang diperoleh pada saat mengikuti perkuliahan kedepannya  cenderung  semakin  baik.  Dengan  demikian,  agar  dapat  meningkatkan  kualitas  mahasiswa  dan  lulusan STIKOM Tunas Bangsa, maka hal yang diperhatikan saat seleksi penerimaan mahasiswa baru adalah nilai wawancara yang diperoleh oleh calon  mahasiswa.  Dari hasil percobaan yang telah diperoleh juga dapat  diketahui  bahwa lamanya melanjutkan studi ke perguruan tinggi juga mempengaruhi prestasi calon mahasiswa setelah mengikuti perkuliahan. Jika pada  saat  mendaftarkan  diri  MASUK  KULIAH  diatas  >4  tahun  setelah  lulus  sekolah,  prestasi  yang  diperoleh  setelah mengikuti perkuliahan cenderung kurang baik dan  Mutasi.

## REFERENCES
[1] S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E.  Suryana,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[2] Taufiq and Y. Yudihartanti, “Penerapan Algoritma C4.5 Klasifikasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” Semin. Nas. Ilmu Komput. , vol. 2, pp. 153–162, 2019.
[3] A. Rohman and A. Rufiyanto, “Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Decision Tree C4 . 5 Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Di Universitas,” Proceeding SINTAK 2019 , pp. 134–139, 2019.
[4] A. H. Nasrullah, “Penerapan Metode C4.5 untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 244–250, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.300.244-250.
[5] S. Takalapeta, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Kepuasan Konsumen Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 3, no. 3, pp. 34–38, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i3.186.
[6] E.  Elisa,  “Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk  Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT.Arupadhatu Adisesanti,” JOIN , vol. 2, no. 1, pp. 36–41, 2017.
[7] L. N. Rani, “Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 1, no. 2, p. 126, 2016, doi: 10.35314/isi.v1i2.131.
[8] S. Sularno and P. Anggraini, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Tingkat Keganasan Hama Pada Tanaman Padi (Studi Kasus : Dinas Pertanian Kabupaten Kerinci),” J. Sains dan Inform. , vol. 3, no. 2, p. 161, 2017, doi: 10.22216/jsi.v3i2.2779.
[9] D. Ardiansyah, “Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Calon Peserta Lomba Cerdas Cermat Siswa Smp Dengan Menggunakan Aplikasi Rapid Miner,” J. Inkofar , vol. 1, no. 2, pp. 5–12, 2019, doi: 10.46846/jurnalinkofar.v1i2.29.
[10]  R. P. S. Putri and I. Waspada, “Penerapan Algoritma C4.5 pada Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Prodi Informatika,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5975.