OPEN ACCESS
J. O F INISTA, V OL . 5, N O . 1, PP .017-026, N OV 2022 ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: 10.20895/ INISTA . V 5 I 1.853
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Peningkatan Algoritma J48 Untuk Klasifikasi Hasil Prestasi Mahasiswa Selama Proses Pembelajaran Secara Daring Menggunakan CFS dan Adaboost
Dian Pramadhana #1 , Rendi #2 , Robi Robiyanto #3
# 1,2,3 Teknik Informatika, # 1,2,3 Politeknik Negeri Indramayu Jl. Raya Lohbener Lama No. 8 Indramayu 45252
1 dianpramadhana@polindra.ac.id
2 rendi@polindra.ac.id
3 robiyanto@polindra.ac.id
Accepted on 12-12-2022

## Abstrak
Virus corona yaitu virus yang menyebabkan infeksi saluran pernapasan pada manusia. Jumlah kenaikan penderita virus corona meningkat secara cepat dan menyebar diberbagai negara.  Dalam  menghadapi virus corona dunia pendidikan mengantisipasi agar penularan virus corona tidak semakin luas yaitu dengan menghentikan proses pembelajaran secara langsung dan digantikan dengan pembelajaran daring. Dalam proses pembelajaran daring tidak selalu berjalan secara baik  ataupun  lancar,  banyak  kendala  yang  dihadapi  selama  pembelajaran  daring.  Kendala  yang  ada  selama  proses pembelajaran  daring  berakibat  terhadap  perubahan  peserta  didik  seperti  menurunnya  motivasi  serta  prestasi  belajar mahasiswa.  Berdasarkan  alasan  tersebut  peneliti  tertarik  untuk  menganalisis  hasil  prestasi  mahasiswa  selama pembelajaran secara daring dengan menggunakan teknik data mining yaitu teknik klasifikasi. Salah satu teknik data mining untuk melakukan klasifikasi yang dapat digunakan adalah algoritma J48. Algoritma J48 merupakan algoritma yang cukup populer dalam pengklasifikasian, namun memiliki kelemahan  yaitu dalam proses klasifikasi tidak dapat memilih atribut yang relevan, hal ini dapat berdampak buruk saat proses membangun decision tree . Untuk mengatasi masalah  tersebut  peneliti  menerapkan Correlation  Feature  Selection untuk  seleksi  atribut  dan  Adaboost  dalam memperbaiki performa algoritma J48. Hal ini dibuktikan bahwa setelah penerapan metode yang digunakan hasil akurasi yang di peroleh menunjukan peningkatan yaitu sebesar 96,42 %.
Keywords: AdaBoost , Algoritma J48, CFS , Data Mining, Klasifikasi, Virus Corona.

## I. I NTRODUCTION
V irus corona yaitu virus yang dapat menyebabkan infeksi saluran pernapasan pada manusia [1]. Jumlah kenaikan  penderita  virus  corona  meningkat  secara  cepat.  Virus  corona  menyebar  di  berbagai  negara sehingga WHO menjadikan wabah virus corona sebagai pandemi. Kasus virus corona terjadi pertama di Indonesia  dikonfirmasi  pada  tanggal  2  Maret  2020  [2].  Pemerintah  melakukan  upaya  pencengahan penularan virus corona dengan menerapkan beberapa aturan, yaitu dengan menggunakan masker saat diluar rumah, sering mencuci tangan, menjaga jarak dan melarang adanya kerumunan. Dengan adanya kasus virus corona yang semakin meningkat, lembaga pendidikan menyampaikan surat edaran Kemendikbud Dikti No.
1 tahun 2020 [3] dengan memerintahkan perguruan tinggi tidak melakukan pembelajaran secara tatap muka dan diganti dengan pembelajaran secara  daring [4]. Selama proses pembelajaran daring,  mahasiswa dan dosen  bisa  menggunakan  aplikasi  Whatsapp  atau  aplikasi  sejenisnya  [5].  Dalam  proses  pembelajaran daring, tidak selamanya berjalan secara baik ataupun lancar. Terdapat beberapa kendala yang ditemukan selama proses pembelajaran secara daring.
Kendala  yang  ada  selama  proses  pembelajaran  daring  berakibat  terhadap  perubahan  peserta  didik seperti menurunnya motivasi serta prestasi belajar. Motivasi pada mahasiswa serta prestasi belajar adalah 2 aspek yang saling berkaitan. Hasil prestasi belajar peserta didik akan menjadi baik apabila peserta didik memiliki motivasi yang tinggi dalam belajar, sehingga apabila peserta didik memiliki motivasi yang kurang dalam  belajar  maka  akan  berpengaruh  terhadap  hasil  prestasi  [6].  Dari  kasus  ini  peneliti  memanfaatkan teknik data  mining yaitu  klasifikasi  dalam  mengetahui  hasil  prestasi  belajar  mahasiswa  selama  proses pembelajaran secara daring.
Data mining adalah salah satu cara mendapatkan pola yang menarik serta pengetahuan pada sebuah data dengan jumlah  yang banyak [7]. Beberapa teknik dapat digunakan dalam data mining yaitu dengan pengenalan pola, melakukan prediksi, klasifikasi, asosiasi serta clustering [8]. Klasifikasi pada data mining adalah salah satu cara dalam menemukan sekumpulan model dengan menjelaskan atau membedakan sebuah kelas,  dengan  tujuan  agar  bisa  memprediksi  suatu  kelas  pada  objek  yang  kelasnya  belum  diketahui sebelumnya [9]. Pada dasarnya, sebuah algoritma klasifikasi dalam proses untuk menggunakan semua fitur yang ada di dalam data yang digunakan untuk membangun sebuah model. Padahal, fitur yang ada dalam data tersebut tidak selalu semua relevan terhadap hasil klasifikasi yang diinginkan. Sehingga, apabila hal tersebut terjadi pada sebuah data yang mempunyai ukuran yang besar, maka akan berakibat kinerja sebuah algoritma menjadi kurang efektif dan efisien. Sebagai contoh dengan melakukan proses yang memerlukan waktu yang lama untuk pengklasifikasian. Karena harus memproses banyak fitur tersebut. Proses seleksi fitur yaitu dengan melakukan pemilihan fitur yang relevan pada data dan akan menghilangkan fitur yang dianggap tidak relevan atau redundan yang dapat mmpengaruhi terhadap hasil klasifikasi [10].
Selection feature adalah aspek penting yang dapat digunakan dalam melakukan pengoptimalan kinerja dari classifier. Dalam menggunakan s election feature yang sesuai pada saat melakukan proses klasifikasi akan meningkatkan hasil akurasi yang didapat [11]. Cara kerja dari seleksi fitur yaitu fitur yang dianggap kurang  relevan  atau  redundan  akan  dihilangkan  agar  proses  pengklasifikasian  bisa  lebih  baik.  Beberapa kasus yang terjadi s election feature bisa meningkatkan kinerja dari sebuah algoritma. Dalam meningkatkan kinerja machine learning perlu dilakukan pemilahan subset fitur yang dianggap relevan pada sekelompok data besar, hal ini perlu dilakukan dalam mengoptimalkan kinerja machine learning [12]. Beberapa metode yang bisa dipakai pada seleksi fitur yaitu metode Correlation Feature Selection . Sebuah fitur yang kurang relevan  dapat  mengakibatkan  kinerja machine  learning menjadi  berkurang.  Kemudian,  pada  fitur yang redundan berakibat kinerja machine learning memerlukan waktu yang lama dalam pemrosesan. Memilih subset  fitur  yang  relevan  pada  data  merupakan  hal  yang  penting  dilakukan  karena  akan  meningkatkan kinerja dari machine learning [13].
Algoritma  J48  adalah  sebuah  pengembangan  dari  sebuah  algoritma  konvensional  induksi  pohon keputusan  yaitu  ID3.  Algoritma  J48  adalah  algoritma  yang  paling  populer  digunakan  untuk pengklasifikasian. Ada beberapa metode yang dapat meningkatkan akurasi pengklasifikasian, diantaranya adalah  metode ensamble yaitu Bagging dan Boosting merupakan  metode ensamble yang  dapat meningkatkan akurasi klasifikasi. AdaBoost dipergunakan dalam mengurangi kesalahan yang terjadi pada algoritma  pembelajaran  dan  terbukti  dengan  signifikan  dapat  memperoleh  hasil  klasifikasi  yang  lebih optimal. Algoritma Adaboost akan memberi bobot di seluruh data latih, bobot tersebut akan menentukan distribusi data untuk pembangunan model [14].

## II. L ITERATURE R EVIEW

## A. Prestasi Belajar
Prestasi  Belajar  merupakan  hasil  nilai  dari  perumusan  akhir  yang  diberikan  seorang  guru  yang berkaitan dengan kemajuan hasil prestasi belajar seorang siswa selama proses pembelajaran [15]. Prestasi
belajar  adalah  alat  yang  digunakan  dalam  melakukan  pengukuran  terhadap  siswa  sejauh  mana  telah mencapai tujuan yang sudah ditetapkan [16].

## B. Pembelajaran daring
Proses  pembelajaran  secara  daring  adalah  metode  pembelajaran  dengan  menggunakan  dan memanfaatkan jaringan internet pada saat proses pembelajaran. Proses pembelajaran secara daring dapat diartikan juga sebagai proses pendidikan yang dilaksanakan oleh pihak sekolah yang peserta didiknya dan gurunya berada di tempat yang berbeda dimana membutuhkan alat telekomunikasi interaktif sebagai media untuk penghubung dan beberapa sumber daya yang dibutuhkan di dalamnya [17].

## C. Data Mining
Data  mining adalah  salah  satu  cara  menemukan  pola  yang  menarik,  serta  pengetahuan  pada  data dengan  jumlah  data  yang  sangat  besar. Data  mining merupakan  metode  dengan  proses  pencarian  yang melalui  data  berjumlah  besar,  dengan  usaha  agar  menemukan  sebuah  tren,  pola  serta  sebuah  hubungan. [18]. Data mining merupakan suatu cara dalam memperoleh kecerdasan pada sebuah data berjumlah besar. Dari  definisi  tersebut,  dapat  diambil  kesimpulan  yaitu data  mining merupakan  proses  menganalisis dalam mendapatkan sebuah informasi yang belum diketahui dengan menggunakan statistik serta artificial intelligence pada suatu database yang memiliki jumlah sangat besar, sehingga didapatkan sebuah pola dari sebuah  data  yang  tidak  diketahui  sebelumnya  dan  pola  itu  selanjutnya  diwujudkan  dalam  bentuk  grafik komputer sehingga mudah dimengerti.

## D. Classification
Classification merupakan sebuah bentuk menganalisis sebuah data yang menghasilkan sebuah model untuk menggambarkan sebuah kelas pada data yang penting. Proses c lassification akan melakukan prediksi kategori (discrete, unordered) terhadap label class . Classification adalah sebuah proses untuk memperoleh sebuah model dan fungsi yang menjelaskan dan membedakan sebuah kelas data, yang memiliki tujuan agar bisa memperkirakan sebuah kelas dari suatu objek yang belum diketahui labelnya [19].

## E. Correlation Feature Selection (CFS)
CFS adalah salah satu algoritma filter sederhana dengan proses kerjanya melakukan perangkingan dari sebuah subset yang sesuai dengan fungsi evaluasi heuristik berbasis korelasi. Dimana suatu subset atribut yang  dianggap  baik  adalah  atribut  yang  mempunyai  kolerasi  yang  tinggi  terhadap  kelasnya  serta  tidak mempunyai  korelasi  dengan  atribut  lainnya.  Dimana  sebuah  atribut  yang  mempunyai  korelasi  dengan atribut  lain  maka  atribut  tersebut  merupakan  atribut  yang  redundan.  Sedangkan  sebuah  atribut  yang memiliki korelasi rendah  terhadap kelas,  maka atribut itu  merupakan atribut  yang tidak relevan. Sebuah artibut yang tidak relevan serta redundan maka harus dihilangkan [20].

## F. Algoritma J48
Algoritma J48 adalah  sebuah  algoritma  yang  menggunakan  pohon  keputusan.  Metode  pohon keputusan  akan  melakukan  perubahan  fakta  yang  sangat  besar  menjadi  pohon  keputusan  yang merepresentasikan  menggunakan  aturan.  Dimana  aturan  bisa  secara  mudah  dimengerti  dengan  bahasa alami.  Pohon  keputusan  dapat  juga  diekspresikan  pada  bentuk  bahasa  basis  yaitu Structured  Query Language untuk menemukan record pada kategori tertentu [21].

## G. AdaBoost
Boosting terbukti  bisa  meningkatkan  sebuah  kinerja  dari  pengklasifikasi  pada  banyak  situasi,  salah satunya  saat  data  tidak  seimbang  [22]. Boosting merupakan  sebuah  metode  yang  secara  umum  dapat mengoptimalkan  kerja  sebuah  algoritma. Boosting dapat  diterapkan  dalam  memperkecil  terjadinya kesalahan dari sebuah algoritma.

## III. R ESEARCH M ETHOD

## A. Metode Penelitian
Penelitian  dilakukan  dengan  menerapkan  metode  data  mining  untuk  menentukan  faktor  penyebab menurunnya hasil prestasi mahasiswa selama masa pandemi di Politeknik Baja Tegal. Dalam penelitian ini menggunakan  metode  yaitu Correlation Feature Selection , metode ini digunakan  sebagai seleksi atribut dan Algoritma J48 digunakan untuk proses klasifikasi. Agar dalam pengklasifikasian kinerja algoritma J48 meningkat,  maka  ditambahkan Adaboost . Adaboost digunakan  dalam  meningkatkan  hasil  akurasi  yang didapat  dengan  cara  memberikan  bobot  terhadap  setiap  atribut,  sehingga  kinerja  algoritma J48 semakin baik.

## B. Rancangan Penelitian
Beberapa  tahapan  dalam  penelitian  ini  meliputi  identifikasi  masalah  dan  kebutuhan,  analisis  dan perencanaan, uji coba dan evaluasi, serta pelaporan hasil penelitian.
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah  merupakan proses menganalisis sebuah permasalahan yang sedang  terjadi atau hal yang sedang akan diteliti. Dalam penelitian ini identifikasi masalah terkait dengan penentuan faktor penyebab menurunnya hasil prestasi mahasiswa di masa pandemi.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  angket  kuisioner  sebagai  sarana dalam pengumpulan data terkait hasil pembelajaran daring. Pengisian angket dilakukan secara daring dengan menggunakan Google Form. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 84 data. Data tersebut selanjutnya dilakukan analisis dengan cara analisis deskriptif.
3. Studi Pustaka
Studi pustaka adalah cara yang dilakukan dalam melengkapi pengetahuan dasar akan teori-teori yang digunakan pada penelitian ini.
4. Pengujian Metode yang diusulkan
Pada penelitian ini untuk melakukan percobaan serta pengujian pada data, peneliti memanfaatkan tools WEKA . Pada tahap pertama dilakukan proses seleksi atrbut terhadap data dengan Corelattion Feature  Selection dimana  ini  bertujuan  untuk  menghilangkan  atribut  yang  dianggap  kurang mendukung serta redundan. Selanjutnya dilakukan proses klasifikasi dengan menggunakan algoritma J48 serta  penambahan Adaboost yang  bertujuan  untuk  mengurangi  terjadinya  kesalahan  dari algoritma J48. Sehingga hasil kinerja pengklasifikasiannya dapat lebih optimal.
5. Evaluasi dan Validasi
Pada penelitian ini untuk mengetahui tingkat akurasi dari metode yang diusulkan menggunakan evaluasi confusion matrix untuk mengetahui nilai akurasi, precision , serta recall . Evaluasi ini bertujuan untuk  menilai  berapa  persen  kinerja  metode  yang  digunakan  untuk  pengklasifikasian  data  prestasi mahasiswa.
IV. R ESULTS A ND D ISCUSSION

## A. Data yang digunakan
Data  yang  digunakan  adalah  data  kuisioner  yang  sudah  diberikan  pada  mahasiswa  Politeknik  Baja Tegal dengan jumlah 84 data. Data kemudian diolah  memakai software  WEKA untuk  memperoleh hasil dari metode yang digunakan. Berikut data yang digunakan ditampilkan pada Tabel I.

## TABEL I DATA PRESTASI MAHASISWA
N o A1 (Media) A2 (Durasi) A3 (Lingkungan) A4 (Jaringan) A5 (Penjel asan) A6 (Pemah aman) A7 (Tugas) A8 (Waktu) A9 (Minat) Hasil 1 HP Sebentar Tidak_Kondus if Baik Jelas Cukup Jarang Tepat Menarik Menurun 2 HP Sebentar Kondusif Cukup Jelas Cukup Sering Tidak_T epat Menarik Meningkat 3 Laptop Lama Kondusif Kurang Jelas Kurang Sering Tepat Menarik Meningkat 4 HP Sebentar Kondusif Cukup Cukup Cukup Sering Tepat Menarik Meningkat 5 HP Sebentar Kondusif Cukup Kurang Cukup Sering Tepat Tidak_ Menarik Menurun :: :: :: :: :: :: :: :: :: :: :: 83 HP Sebentar Tidak_Kondus if Cukup Kurang Cukup Jarang Tepat Tidak_ Menarik Menurun 84 HP Sebentar Tidak_Kondus if Cukup Kurang Cukup Jarang Tepat Tidak_ Menarik Menurun

## B. Penerapan Metode CFS (Correlation Feature Selection)
Tahap awal penelitian dilakukan pengolahan data  memakai Correlation Feature Selection. Sebelum melakukan  perhitungan  menggunakan Correlation Feature  Selection ,  setiap  dari  atribut  dilakukan perhitungan  korelasi artibut dengan  kelas  serta atribut dengan atribut  yang lainnya. Correlation Feature Selection akan . memilih  atribut  relevan  serta  tidak  redundan  dengan  melihat  nilai  merit  yang  tertinggi. Correlation Feature Selection akan mencari . subset yang semula atribut 0. Setelah itu, ditambahkan 1 atribut dan dihitung  nilai  merit. Selanjutnya, dihitung sampai  semua atribut  diuji coba. Nilai merit atribut  yang paling tinggi akan dipilih dimana subset ini merupakan hasil dari Correlation Feature Selection . Tabel II ini merupakan hasil dari rangkuman nilai merit tertinggi yang didapatkan setelah melakukan perhitungan . dengan mengggunakan rumus dari Correlation Feature Selection . TABEL . II RANGKMAN HASIL NILAI MERIT PALING TINGGI No Attribute Merit 1 A. 7 0,833 2 A.7, A.6 1,209 3 A.7, A.6, A.5 1,348 4 A.7, A.6, A.5, A.1 1,427 5 A.7, A.6, A.5, A.1, A.9 1,436 6 A.7, A.6, A.5, A.1, A.9, A.3 1,471 7 A.7, A.6, A.5, A.1, A.9, A.3, A.8 1,467 8 A.7, A.6, A.5, A.1, A.9, A.3, A.8, A.4 1,297 9 A.7, A.6, A.5, A.1, A.9, A.3, A.8, A.4, A.2 1,117
Dari Tabel II nilai merit yang tertinggi didapatkan dari nomor 6 adalah atribut 7, 6, 5, 1, 9 dan 3 dengan nilai merit yaitu sebesar 1,471. Hasil menunjukan bahwa atribut 7, 6, 5, 1, 9 dan 3 relevan pada kelas serta tidak redundan pada atribut yang lain. Jadi, atribut 2, atribut 4, dan atribut 8 dapat dihilangkan dikarenakan atribut 2, atribut 4, dan atribut 8 redundan serta tidak relevanTabel III merupakan data prestasi mahasiswa setelah dilakukan proses Correlation Feature Selection.
TABEL III DATA SETELAH DILAKUKAN PROSES CFS No A1 (Media) A3 (Lingkungan) A5 (Penjelasan) A6 (Pemahaman) A7 (Tugas) A9 (Minat) Hasil 1 HP Tidak_Kondusif Jelas Cukup Jarang Menarik Menurun 2 HP Kondusif Jelas Cukup Sering Menarik Meningkat 3 Laptop Kondusif Jelas Kurang Sering Menarik Meningkat 4 HP Kondusif Cukup Cukup Sering Menarik Meningkat 5 HP Kondusif Kurang Cukup Sering Tidak_Me narik Menurun :: :: :: :: :: :: :: :: 83 HP Tidak_Kondusif Kurang Cukup Jarang Tidak_Me narik Menurun 84 HP Tidak_Kondusif Kurang Cukup Jarang Tidak_Me narik Menurun

## C. Metode J48
Tahap berikutnya setelah dilakukan proses Correlation Feature  Selection kemudian mengklasifikasikan  menggunakan J48 sesuai  atribut  yang  terpilih.  Tabel  IV  merupakan  tabel  hasil  dari kinerja algoritma J48 sebelum dan sesudah menggunakan Correlation Feature Selection di data prestasi mahasiswa sebagai berikut:

## TABEL IV
HASIL PENGUKURAN J48 TANPA MENGGUNAKAN CORRELATION FEATURE SELECTION
Pengukuran . Hasil Accuracy . 92.85 % Recall . 0.929 Precision . 0.931 AUC . 0.926
Hasil yang didapat yaitu sebesar 92.85 % untuk accuracy , 0.929 untuk recall , 0.931 untuk precision dan nilai AUC diperoleh yaitu 0.926. Lihat hasilnya pada Tabel V.
TABEL V HASIL PENGUKURAN J48 MENGGUNAKAN CORRELATION FEATURE SELECTION
Pengukuran . Hasil Accuracy . 93.11 % Recall . 0.931 Precision . 0.933 AUC . 0.929
Hasil yang didapat yaitu sebesar  93.11 % untuk accuracy , 0.931 untuk recall , 0.933 untuk precision dan nilai AUC diperoleh yaitu 0.929.
D. J48 . Berbasis . Adaboost Tahap  akhir  untuk  mengoptimalkan  kinerja J48 dengan  menambahkan AdaBoost .  Hasil  untuk  uji memakai  data  prestasi  mahasiswa  yang  telah  diterapkan  proses Correlation Feature  Selection memakai algoritma . J48 berbasis . AdaBoost memperlihatkan kenaikan nilai hasil accuracy yaitu 96.42 %, 0.964 untuk nilai recall ,  0.965  untuk  nilai precision dan  0.943  untuk Area  Under  Curve  (AUC) .  Dari  hasil  tersebut memperlihatkan  metode  yang  dipakai  dapat  meningkatkan  hasil  dari  akurasi  terhadap  data  prestasi mahasiswa. Tabel VI merupakan hasil pengukuran dari metode yang digunakan.
TABEL VI HASIL ACCURACY, RECALL, PRECISION, DAN AUC Pengukuran Hasil Accuracy . 96.42 % Recall . 0.964 Precision . 0.965 AUC . 0.943
E. Evaluasi . dan . Validasi Hasil
Pada bagian ini merupakan hasil dari evaluasi dan validasi hasil yang menggunakan Confusion Matrix . Untuk hasil data yang lengkap, dapat dilihat pada Tabel VII.
TABEL . VII HASIL CONFUSION MATRIX MENURUN MENINGKAT MENURUN 25 ( TP ) 1 ( FN ) MENINGKAT 2   ( FP ) 56 ( TN )
Dibawah ini merupakan hasil perhitungan dari confusion matrix berdasarkan dari Tabel VII:
1) Accuracy merupakan hasil dari prediksi yang betul, rumus untuk menghitung Accuracy sbb:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (1) = 25 + 56 25 + 56 + 2 + 1
= 81 84 = 0,9642
2) Sensitivity ( recall ) / TP rate merupakan kasus yang diamati bernilai positif, dihitung menggunakan rumus dibawah ini:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
(2)
= 25 25 + 1 = 25 26 =  0,962
3) Precision adalah  tingkat  kesesuaian  informasi  yang  diinginkan  pengguna  terhadap  jawaban  yang diberikan sistem, rumus perhitungan sbb :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
(3)
=
25 25 + 2 = 25 27 =  0,926
4) AUC memperlihatkan seberapa benar dan sukses sebuah model yang dipergunakan dengan melakukan pemisahan nilai negatif serta positif , rumus perhitungan sbb:
𝐴𝑈𝐶  = 1 + 𝑇𝑃 𝑟𝑎𝑡𝑒 −𝐹𝑃 𝑟𝑎𝑡𝑒 2
(4)
= 1 + 0.962 − 0.034
2
= 0,943
F. Pembahasan .
Dari  Pengujian  metode  yang  digunakan  yaitu  dengan  menerapkan  metode Correlation  feature selection terhadap data Prestasi Mahasiswa dengan jumlah 84 data. Kemudian algoritma J48 yang berbasis AdaBoost digunakan  untuk  pengklasifikasian  dengan  tahapan  mula-mula  dilakukan  proses  awal menggunakan Correlation-based Feature  Selection. Hal  ini  berguna  untuk  menghilangkan  atribut  yang redundan serta tidak relevan terhadap dataset prestasi mahasiswa. Gambar 1 merupakan gambar hasil dari seleksi  atribut  sebelum  diproses Correlation  feature  selection .  Sedangkan  pada  Gambar  2  merupakan gambar hasil dari seleksi atribut setelah diproses Correlation feature selection
Gambar . 1. Atribut . sebelum . proses . Correlation Feature Selection
Gambar 2. Atribut . setelah . proses . Correlation Feature Selection
Pada data awal dengan jumlah 9 atribut yaitu Media, Lingkungan, Jaringan, Penjelasan, Pemahaman, Tugas, Waktu dan Minat diperoleh 6 atribut dari 9 atribut. Dari 6 atribut tersebut memperlihatkan atribut ini relevan pada kelas serta tidak redundan pada atribut lainnya. Hasil dari 6 atribut terpilih tersebut adalah Media, Lingkungan, Penjelasan, Pemahaman, Tugas dan  Minat. Sedangkan atribut Durasi , Jaringan dan Waktu tidak digunakan karena atribut tersebut tidak relevan. Kemudian proses selanjutnya memakai algoritma J48 berbasis AdaBoost untuk mengklasifikasikan. Dari hasil eksperimen menggunakan AdaBoost menunjukan pengoptimalan bobot yang menjadikan nilai
bobot  naik.  Ketika  sebelum  menerapkan AdaBoost dan Correlation Feature  Selection, diperoleh  hasil akurasi  sebesar  92,85%.  Setelah  menerapkan Correlation Feature  Selection, akurasi  yang  diperoleh menjadi  sebesar  93,11%.  Setelah  Penerapan Correlation Feature  Selection dan AdaBoost menunjukkan peningkatan  hasil  akurasi  yaitu  96,42%.  Pemangkasan  atribut  oleh Correlation Feature  Selection serta perbaikan  bobot  dari AdaBoost mengurangi  kesalahan  pengklasifikasian  dari  algoritma J48. Dari  hasil tersebut, Gambar 3 adalah hasil dari perbandingan hasil akurasi sebelum dan sesudah diterapkannya metode yang digunakan.
Gambar 3. Hasil Perbandingan Akurasi
Tabel  VIII  adalah  hasil  akhir  dari  nilai  yang . didapatkan  dengan . menerapkan Correlation Feature Selection . pada . algoritma . J48 berbasis Adaboost menggunakan tools Weka .
TABEL VIII HASIL CORRELATION FEATURE SELECTION . PADA . ALGORITMA . J48 BERBASIS ADABOST Pengukuran Hasil Accuracy . 96.42 % TP Rate 0,926 FP Rate 0,342 Precision . 0.965 Recall . 0.964 AUC . 0.943

## V. Conclusion
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilaksanakan  didapatkan  hasil  penggunaan  seleksi  fitur menggunakan metode Corretion Feature Selection serta penambahan AdaBoost menunjukan peningkatan hasil akurasi yang diperoleh algoritma J48 yaitu sebesar 96,42%. Dengan penggunaan Correlation Feature Selection dan AdaBoost dalam  melakukan  klasifikasi  bisa  meningkatkan  kinerja  dari  Algoritma J48 , sehingga kinerja dari algoritma J48 semakin baik dibandingkan tanpa  menggunakan metode Correlation Feature Selection dan A daBoost . Penelitian yang sudah dilakukan tersebut, menunjukan hasil nilai akurasi lebih optimal dan lebih baik. Saran untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat meningkatkan performa kinerja algoritma J48 sehingga hasil akurasi yang diperoleh jauh lebih baik dari penelitian ini.

## R EFERENCES
[1] H. A. Rothan and S. N. Byrareddy, “The epidemiology and pathogenesis of coronavirus disease (COVID-19) outbreak,” J. Autoimmun. , vol. 109, no. February, p. 102433, 2020, doi: 10.1016/j.jaut.2020.102433.
[2] R. Tosepu et al. , “Correlation between weather and Covid-19 pandemic in Jakarta, Indonesia,” Sci. Total Environ. , vol. 725, p. 138436, 2020, doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138436.
92,85 93,11 96.42 91 92 93 94 95 96 97 J48 J48 & CFS CFS & J48 berbasis Adaboost

## Perbandingan Akurasi
J48 J48 & CFS CFS & J48 berbasis Adaboost
[3] UNIVERSITAS ANDALAS, “Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan,” Http://Kemdikbud.Go.Id/ , vol. 126, no. 021, pp. 1–3, 2020, [Daring]. Available: http://kemdikbud.go.id/main/?lang=id
[4] K. F. Irnanda, D. Hartama, and A. P. Windarto, “Analisa Klasifikasi C4.5 Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Prestasi Belajar  Mahasiswa  Pada  Masa  Pandemi,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  327,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2763.
[5] A. Cahyani, I. D. Listiana, and S. P. D. Larasati, “Motivasi Belajar Siswa SMA pada Pembelajaran Daring di Masa Pandemi Covid-19,” IQ (Ilmu Al-qur’an) J. Pendidik. Islam , vol. 3, no. 01, pp. 123–140, 2020, doi: 10.37542/iq.v3i01.57.
[6] S. Agarwal, Data mining: Data mining concepts and techniques . 2014. doi: 10.1109/ICMIRA.2013.45.
[7] F. Gorunescu, Data Mining Concepts, Models and Techniques . Springer ed, 2011.
[8] V. Kumar and N. Rathee, “Knowledge discovery from database using an integration of clustering and classification,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 2, no. 3, pp. 29–33, 2011, doi: 10.14569/ijacsa.2011.020306.
[9] B. K. Khotimah, U. Trunojoyo, and J. Timur, “Seleksi Fitur Dan Parameter Optimal Dengan,” pp. 1–11, 2012.
[10]
A.  A.  Saifan  and  L.  A.  Abuwardih,  “Software  defect  prediction  based  on  feature  subset  selection  and  ensemble classification,” ECTI  Trans.  Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  213–228,  2020,  doi:  10.37936/ecti- cit.2020142.224489.
[11] P.  Thanathamathee  and  C.  Lursinsap, Handling  imbalanced  data  sets  with  synthetic  boundary  data  generation  using bootstrap re-sampling and AdaBoost techniques , vol. 34, no. 12. Elsevier B.V., 2013. doi: 10.1016/j.patrec.2013.04.019.
[12] P. Yildirim, “Filter Based Feature Selection Methods for Prediction of Risks in Hepatitis Disease,” Int.  J. Mach.  Learn. Comput. , vol. 5, no. 4, pp. 258–263, 2015, doi: 10.7763/ijmlc.2015.v5.517.
[13] W. Liu, S. Chawla, D. A. Cieslak, and N. V. Chawla, “A robust decision tree algorithm for imbalanced data sets,” Proc. 10th SIAM Int. Conf. Data Mining, SDM 2010 , no. June 2014, pp. 766–777, 2010, doi: 10.1137/1.9781611972801.67.
[14] D.  Pramadhana,  “Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Metode  CFS  dan  ROS  dengan  Algoritma  J48  Berbasis Adaboost,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 89–98, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i1.3336.
[15] Faishal, “Efektivitas pembelajaran bahasa via daring,” Ta’dibi  J. Manaj. Pendidik. Islam , vol. IX, no. September 2020, pp. 114–140, 2021, [Daring]. Available: http://e-jurnal.stail.ac.id/index.php/tadibi/article/view/226/144
[16] Rosyid, Mustajab, Abdullah, 2019. Prestasi Belajar. Malang : CV. Literasi Nusantara.
[17] Mustofa, MI, dkk. (2019). Formulasi Model Perkuliahan Daring Sebagai Upaya Menekan Disparitas Kualitas Perguruan Tinggi. WJIT: Walisongo Journal of Information Tecnology, 1 (2), 151-160.
[18] Gorunescu. F. Data Mining: Concepts, Models and Techniques , Berlin, Springer-Verlag. 2011.
[19] Pascual. D. Artificial Intelligence Tools, CRC Pres Taylor&Prancis Group . 2015.
[20] Afza. A. et al. A Hybrid Classifier using Boosting, Clustering, and Naïve Bayesian Classifier , World of Computer Science and Information Technology Journal (WCSIT). 105-109, 2018.
[21] W. Liu, S. e t al. A robust decision tree algorithm for imbalanced data sets , Conference on  Data Mining. pp. 1 – 12,  2016.
[22] Afza. A. et al. A Hybrid Classifier using Boosting, Clustering, and Naïve Bayesian Classifier , World of Computer Science and Information Technology Journal (WCSIT). 105-109, 2017.