Volume 9 No.1
Januari 2017
ISSN : 2085 – 1669
e ‐ ISSN : 2460 – 0288 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek Email : jurnalteknologi@umj.ac.id
U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H J A K A R T A

## PENGEMBANGAN APLIKASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA C4.5 DAN APRIORI DI FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMATIKA UNIVERSITAS RESPATI INDONESIA
Yasmiati 1 , Wahyudi 2 , Andi Susilo 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Respati Indonesia, Jakarta Jl. Bambu Apus I No. 3 Cipayung 13890,
* Email : yasmiati@fti.urindo.ac.id
Diterima: 4 Oktober 2016 Direvisi: 3 November 2016 Disetujui: 10 Desember  2016

## ABSTRAK
Kemampuan dosen yang baik akan berdampak positif terhadap kualitas layanan terhadap mahasiswa. Salah satu cara untuk mengetahui, memperbaiki, dan menjaga mutu dosen adalah dengan mengevaluasi kinerja dosen. Evaluasi atau penilaian kinerja harus dilakukan karena memiliki pengaruh yang kuat terhadap bentuk dan sifat hubungan kerja dalam suatu lembaga pendidikan. Data nilai mahasiswa dan data hasil evaluasi belum pernah dianalisis lebih mendalam sehingga data tersebut digunakan dengan penerapan menggunakan algoritma C4.5 dan Apriori dari metode Data Mining. Algoritma C4.5 untuk melakukan klasifikasi dengan hasil pembentukan pohon keputusan (decision tree). Sedangkan Algoritma Apriori digunakan dengan  cara pengkombinasian  Item dengan Item yang lainya dan menghasilkan nilai support dan confidence.
Kata kunci: Kualitas, layanan, mahasiswa, algoritmac 4.5, data mining

## ABSTRACT
The ability of the good lecturer would have a positive impact on the quality of services to students. One way to find out, to improve, and to maintain the capability of lecturers is to evaluate the performance of lecturers. The performance’s evaluation or assessment should be done because it has a strong influence on the shape and nature of the employment relationship in an educational institution. The students’ evaluation data has not been analyzed deeply so that the data is used by the application of  algorithm C4.5 and Apriori of the methods of Data Mining. C4.5 algorithms is use to classify the results of the formation by using Decision tree. While Apriori Algorithm used in a manner combining the item with other items and generate support and confidence values.
Keywords: Quality, service, student, algoritmac 4.5, data mining

## PENDAHULUAN
Kesadaran pentingnya pendidikan di Indonesia dari tahun ke tahun semakin tinggi. Hal tersebut ditandai dengan naiknya jumlah pendaftar perguruan tinggi baik pendaftar perguruan tinggi negeri maupun swasta di
Indonesia seperti yang dilansir oleh UNESCO tahun 2013.
Kecenderungan pendaftar perguruan tinggi yang meningkat di Indonesia harus disikapi dengan benar. Institusi perguruan tinggi harus menyiapkan suatu sistem
Jurnal Teknologi Volume 9 No. 1 Januari 2017 ISSN : 2085 – 1669 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek e ‐ ISSN : 2460 – 0288
pendidikan yang berkualitas tinggi agar dapat membentuk sumber daya manusia yang berkualitas. Salah satu elemen sistem pendidikan perguruan tinggi adalah dosen. Dosen merupakan ujung tombak dan motor penggerak pada perguruan tinggi untuk dapat menghasilkan mahasiswa-mahasiswa yang berkualitas. Kemampuan dosen yang baik akan berdampak positif terhadap kualitas layanan terhadap mahasiswa (Supriyanto, 2011).
Salah satu cara untuk mengetahui, memperbaiki, dan menjaga mutu dosen adalah dengan mengevaluasi kinerja dosen (Agung, 2011). Evaluasi atau penilaian kinerja harus dilakukan karena memiliki pengaruh yang kuat terhadap bentuk dan sifat hubungan kerja dalam suatu lembaga. Dengan kata lain, motivasi, sifat kerja sama, kepuasan psikologis, dan efisiensi kerja yang berpengaruh terhadap kemampuan dosen dalam proses mengajar.
Penambangan data merupakan salah satu metode analisis data yang menggabungkan statistika, mesin pembelajar ( machine learning ) yang merupakan cabang kecerdasan buatan (artificial in, teknologi basis data, ilmu komputasi, dan disiplin ilmu lainnya (Larose, 2005). Salah satu kegunaan penambangan data adalah digunakan untuk menemukan pola-pola tersembunyi dari data yang ada (Larose, 2005). Dari pola-pola yang terungkap, dapat dianalisis dan dievaluasi yang hasilnya dapat dijadikan basis pengetahuan untuk mendukung kegiatan- kegiatan yang dilakukan oleh pemilik data tersebut (U.S. Department of Education, 2012) yaitu:
• Memprediksi perilaku mahasiswa di masa depan dengan membuat model yang memiliki informasi mengenai pengetahuan, motivasi, metakognisi, dan sikap.
• Mengungkap dan memperbaiki karakteristik model domain untuk dipelajari agar dapat memperbaiki urut- urutan instruksional yang optimal.
• Membantu dalam mempelajari efek-efek pendukung pedagogi yang berbeda.
• Memajukan pengetahuan dan sains tentang belajar mengajar untuk membangun model komputasi dalam bidang pendidikan.
Setiap perguruan tinggi pada umumnya memiliki data-data akademik seperti data mahasiswa, data nilai mahasiswa, data jadwal
kuliah, data dosen, data evaluasi dosen, dan data realisasi perkuliahan. Pada Universitas Respati Indonesia (URINDO), data masih diinput dan dihitung secara manual pada dokumen cetak. Dari dokumen cetak, kemudian akan diinput ke dalam basis data oleh staf di fakultas. Jumlah data mahasiswa baru dari tahun ke tahun memiliki kecenderungan meningkat.
Data evaluasi dosen masih berbentuk dokumen cetak dan diinput ke dalam berkas- berkas lembar sebar ( spreadsheet ).
Data nilai mahasiswa dan data hasil evaluasi belum pernah dianalisis lebih mendalam, biasanya hanya dibuatkan grafik yang menunjukkan tren atau kecenderungan Indeks Prestasi Kumulatif dari mahasiswa atau dari dosen.
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka penelitian ini akan meneliti bagaimana hubungan data nilai mahasiswa dengan data hasil evaluasi dosen yang telah dilakukan oleh mahasiswa dengan menggunakan teknik-teknik penambangan data yaitu algoritma Apriori dan C4.5 pada URINDO.

## Pertanyaan penelitian
Dari masalah yang telah diidentifikasi dan ruang lingkup yang telah ditentukan, maka rumusan masalahnya yaitu bagaimana membangun aplikasi untuk mengklasifikasikan dan menentukan asosiasi antara nilai mahasiswa dengan nilai evaluasi dosen oleh mahasiswa dengan menggunakan algoritma C4.5 dan algoritma Apriori?

## Kajian literatur
Sebagai suatu rangkaian proses, data mining dapat dibagi menjadi beberapa tahap yang diilustrasikan di Gambar 1 Tahap-tahap tersebut bersifat interaktif, pemakai terlibat langsung atau dengan perantaraan knowledge base
Yasmiati, Wahyudi, Andi Susilo: Pengembangan aplikasi data mining dengan algoritma c4.5 dan apriori di fakultas teknologi informatika universitas respati indonesia
Jurnal Teknologi 9 (1) pp 31 ‐ 41 © 2017
Gambar 1. Tahap-Tahap Data mining (Han, 2006).
Tahap-tahap data mining ada 6 yaitu:
1. Pembersihan data ( data cleaning )
2. Integrasi data (data integration)
3. Seleksi data (Data Selection)
4. Loadasi data (Data Loadation)
5. Proses mining
6. Evaluasi pola (pattern evaluation)
7. Presentasi pengetahuan (knowledge presentation)

## Teknik pengumpulan data
Data nilai mahasiswa diperoleh dari dosen pengampu mata kuliah yang bersangkutan. Data nilai yang digunakan di sini adalah data nilai Kuis/Tugas Mahasiswa, Ujian Tengah Semester, dan Ujian Akhir Semester yang berbentuk dokumen cetak yang diisi oleh dosen.
Data hasil evaluasi dosen yang dilakukan oleh mahasiswa didapatkan dari hasil penyebaran angket kepada mahasiswa oleh BAAK, kemudian mahasiswa mengisi angket tersebut dan dikumpulkan lagi ke petugas BAAK. Kemudian BAAK akan menginput data-data hasil evaluasi dosen tersebut ke suatu file Excel. Data yang ada di file Excel tersebut yang akan digunakan untuk proses penambangan data.
Gambar 2. Formulir Data Nilai Mahasiswa
Gambar 3. Hasil Evaluasi Dosen

## Metodologi penelitian
Bentuk penelitian yang dipergunakan adalah terapan yang bersifat kuantitatif deskriptif (Walliman, 2011). Penelitian akan menerapkan algoritma-algoritma yang berkembang di bidang penambangan data. Data yang diperoleh adalah data sekunder dan akan diekplorasi untuk menggambarkan objek- objek yang diteliti yang tujuannya untuk memperkirakan gejala-gejala yang mungkin dapat terjadi disebabkan data dari lapangan.

## Gambar 4. Alur Proses Penelitian

## Fase analisis
Dari hasil Penelitian yang dilakukan akan dicari C4.5 (pohon kehidupan) dan Apriori (nilai support dan confidence ) dari hubungan penilaian dosen dengan data nilai mahasiswa. Tidak semua data nilai mahasiswa akan dicari hubungannya dengan data penilaian dosen, hanya beberapa atribut yang kira-kira berguna dan tidak terlalu acak. Karena data yang terlalu acak akan membuat proses mining memakan waktu lama dan tingkat hubungannya pun rendah. Analisis sistem saat ini dilihat berdasarkan hasil angket penilaian dosen dan nilai mahasiswa pada proses belajar mengajar
Jurnal Teknologi Volume 9 No. 1 Januari 2017 ISSN : 2085 – 1669 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek e ‐ ISSN : 2460 – 0288
yang berjalan pada universitas, juga sebagai dasar untuk membuat atau memperbaiki serta mempermudah proses belajar mengajar yang sedang berjalan di universitas agar menjadi lebih baik lagi.
Activity Diagram Activity diagram memodelkan alur kerja( work flow ) sebuah proses bisnis dan urutan aktivitas pada suatu proses. Diagram ini sangat mirip dengan flowchart karena dapat memodelkan prosedur logika, proses bisnis dan alur kerja. Perbedaan utamanya adalah flowchart dibuatkan untuk menggambarkan alur kerja dari sebuah sistem, sedangkan activity diagram dibuat untuk menggambarkan aktivitas dari aktor. Perancangan activity diagram pada aplikasi data mining adalah sebagai berikut :
Gambar 5. Activity Diagram Pembentukan
Pohon Keputusan dan Apriori
Gambar 6. Activity Diagram Pengujian Pohon Keputusan Apriori

## Use case Diagram
Dalam perancangan Aplikasi ini secara garis besar diagram use case digunakan untuk mendeskripsikan apa yang seharusnya dilakukan oleh sistem. Diagram use case menyediakan pandangan dari luar terhadap sistem, sementara model rancangan adalah pandangan dari dalam. Use case diagram pada aplikasi data mining dapat disajikan gambar 7.
Gambar 7. Use case diagram
Class Diagram
Setelah memodelkan sistem utama dengan use case diagram , langkah selanjutnya menganalisa kelas-kelas yang dapat disimpulkan dengan use case diagram.
Gambar 8. Class diagram Apriori
Yasmiati, Wahyudi, Andi Susilo: Pengembangan aplikasi data mining dengan algoritma c4.5 dan apriori di fakultas teknologi informatika universitas respati indonesia
Jurnal Teknologi 9 (1) pp 31 ‐ 41 © 2017
Gambar 9. Class diagram C4.5
Sequence Diagram
Sequence diagram digunakan untuk menjabarkan aktifitas yang ada pada use case kepada level yang lebih detail untuk menggambarkan interaksi antar objek di dalam dan di sekitar sistem yang berupa message yang digambarkan terhadap waktu.
Gambar 10. Sequence diagram C4.5
Gambar 11. Sequence diagram Apriori

## Fase perancangan
Tahapan ini meliputi mengkonfigurasi komponen-komponen perangkat lunak dan perangkat keras dari suatu sistem sehingga setelah instalasi sistem akan benar-benar memuaskan berdasarkan rancang bangun yang telah ditetapkan pada tahap akhir analisis.
Dalam penelitian ini terdiri dari dua Sumber data, yaitu data nilai mahasiswa dan data evaluasi dosen.  Kedua data tersebut dicari hubungan beberapa atribut, oleh karena itu tidak semua tabel digunakan, maka perlu dilakukan pembersihan data agar data yang akan diolah benar-benar relevan dengan yang dibutuhkan. Cara pembersihan dengan menghapus atribut yang tidak terpakai dan menghapus data-data yang tidak lengkap isiannya. atribut yang digunakan terdiri dari
atribut pada data nilai mahasiswa dan pada Data Evaluasi Dosen adalah sebagai berikut:

## 1. Data nilai Mahasiswa
Data nilai mahasiswa adalah nilai mahasiswa yang didapat dari dosen untuk setiap matakuliah. Atribut yang ada dapat dilihat dalam tabel 1.
Tabel 1. Nilai mahasiswa
FIELD NAME DATA TYPE LENG TH DESCRIPTION
DOS C 3 Nama Dosen MK C 3 Nama Matakuliah TM C 6 Tugas Mahasiswa UTS C 6 Nilai Ujian Tengah Semester UAS C 6 Nilai Ujian Akhir Semester Hsl C 6 Hasil Ket C 6 Keterangan

## 2. Data Evaluasi Dosen
Data Evaluasi Dosen adalah lembar angket yang diberikan kepada mahasiswa untuk diisi/dinilai pada matakuliah yang telah dipelajari. Data yang dicatat dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Evaluasi Dosen FIELD NAME DATA TYPE LENG TH DESCRIPTION DOS C 3 Nama Dosen MK C 3 Nama Matakuliah N1 C 6 Jawaban Pertanyaan 1 N2 C 6 Jawaban Pertanyaan 2 N3 C 6 Jawaban Pertanyaan 3 N4 C 6 Jawaban Pertanyaan 4 N5 C 6 Jawaban Pertanyaan 5 N6 C 6 Jawaban Pertanyaan 6 N7 C 6 Jawaban Pertanyaan 7 N8 C 6 Jawaban Pertanyaan 8 N9 C 6 Jawaban Pertanyaan 9 N10 C 6 Jawaban Pertanyaan 10 N11 C 6 Jawaban Pertanyaan 11 N12 C 6 Jawaban Pertanyaan 12 N13 C 6 Jawaban Pertanyaan 13 N14 C 6 Jawaban Pertanyaan 14 N15 C 6 Jawaban Pertanyaan 15 N16 C 6 Jawaban Pertanyaan 16 N17 C 6 Jawaban Pertanyaan 17
Data nilai mahasiswa yang diambil dalam sampel adalah data mahasiswa Angkatan 2012. Hal ini didasarkan pada kebutuhan data yang akan dihubungkan dengan Data Evaluasi Dosen, dengan asumsi bahwa mahasiswa angkatan 2012-2013 yang mengikuti mata kuliah pada tahun 2012-2013.
Jurnal Teknologi Volume 9 No. 1 Januari 2017 ISSN : 2085 – 1669 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek e ‐ ISSN : 2460 – 0288

## Tabel 3. ID Mata Kuliah dan Dosen

## MK DSN ID
MK DSN ID AAM PAG 01 JNH TBD 20 ABS FIS 02 RDW PAG 21 ABS MTD 03 SHS TBA 22 AS ECM 04 SJI ALP 23 AS MTN 05 SJI PAP 24 AS PD2 06 SLM ALL 25 DDK PTB 07 SLM MTD 26 DDK TBD 08 SON A3D 27 DJA IMK 09 SON PBW 28 DSO PTP 10 SON PGF 29 EMN BII 11 SON PGM 30 EMN ERP 12 SRS FIS 31 EMN KSD 13 SRS KSD 32 EMN PKN 14 SUZ DWM 33 HRT ALP 15 SUZ IMK 34 IND PSG 16 SUZ RPL 35 IND SIG 17 TTS ETP 36 JNH PAP 18 TTS KAP 37 JNH PTB 19 TWI BII 38
Atribut yang digunakan dalam data nilai mahasiswa meliputi:
• ID digunakan sebagai pengabungan nama dosen dengan matakuliah.
• Atribut nilai tugas mahasiswa (TM) digunakan untuk proses mining guna mengetahui nilai tugas mahasiswa pada setiap matakuliah.
• Atribut nilai Ujian Tengah Semester (UTS) digunakan untuk proses mining guna mengetahui nilai UTS pada setiap matakuliah.
• Atribut nilai Ujian Akhir Semester (UAS) digunakan untuk proses mining guna mengetahui nilai UAS pada setiap matakuliah.
• Atribut Hasil (Hsl) digunakan untuk proses mining guna mengetahui keberhasilan mahasiswa pada setiap matakuliah .
Atribut yang digunakan dalam Data Evaluasi Dosen meliputi:
• ID digunakan sebagai pengabungan nama dosen dengan matakuliah.
• Atribut Jawaban Pertanyaan (Nilai a) digunakan untuk proses data mining guna mengetahui jawaban pertanyaan No 1 – 13 pada daftar penilaian dosen.
• Atribut Jawaban Pertanyaan (Nilai b) digunakan untuk proses data mining guna mengetahui jawaban pertanyaan No 14 – 17 pada daftar penilaian dosen.
• Atribut Hasil (Hsl) digunakan untuk proses mining guna mengetahui keberhasilan mahasiswa pada setiap mata kuliah.
Tabel 4. Predikat Nilai
Indeks Prestasi Kumulatif Predikat 0,00 - 57,00 57,01 - 79,00 78,00 - 100,00 Nilai Kurang Nilai Cukup Nilai Baik
Tabel 5. Learning Dataset
No ID TM  UTS UAS HSL 1 15 kurang Cukup kurang Kurang 2 15 Baik Cukup Baik Baik 3 15 Baik Cukup Cukup Baik 4 15 Cukup Baik Cukup Cukup 5 15 kurang Cukup Baik Cukup 6 15 kurang Cukup Baik Baik 7 15 Baik Baik Baik Baik 8 15 Cukup Baik Cukup Cukup 9 15 kurang Cukup Baik Cukup 10 15 Baik Cukup Cukup Baik 11 15 kurang Baik Cukup Cukup 12 15 Baik Cukup Baik Baik 13 15 Cukup Baik Baik Baik 14 15 Baik Cukup Baik Baik 15 15 kurang Cukup Baik Cukup 16 15 Cukup Cukup Baik Cukup 17 15 kurang Cukup kurang Kurang 18 15 Baik Baik Baik Baik Jadi
Yasmiati, Wahyudi, Andi Susilo: Pengembangan aplikasi data mining dengan algoritma c4.5 dan apriori di fakultas teknologi informatika universitas respati indonesia
Jurnal Teknologi 9 (1) pp 31 ‐ 41 © 2017

## Tabel 6. Hasil Perhitungan pada Dataset
Total Kasus Sum (baik) Sum (cukup) Sum (kurang) Entropi Total 18 9  7 2 1.3821
Tabel 7. Analisis atribut, nilai, banyaknya kejadian nilai, Entropi, dan Gain
Atrbt Nilai Sum
(Nilai) Sum (Baik) Sum
(Ckp) Sum (Krg) Entrop Gain TM Baik 7 7 0 0  0.00
Cukup 4  1  3  0 0.81 Kurang 7 1  4  2  1.38 0.666 UTS Baik 6 3 3 0 0.00 Cukup 12  6  4  2  1.46 Kurang 0 0  0  0  0.00 0.076 UAS Baik 11 7 4 0 0.95 Cukup 5  2  3  0 0.97 Kurang 2 0  0  2  0.00 0.534
Untuk menghitung gain adalah:
0,665625
Gambar 12. Pohon Keputusan Node 1 ( root node )
Tabel 8. Data yang memiliki TM = Kurang

## No  ID TM  UTS  UAS  HSL
4 15 CUKUP BAIK CUKUP CUKUP
8 15 CUKUP BAIK CUKUP CUKUP 13 15 CUKUP BAIK  BAIK BAIK
16 15 CUKUP CUKUP  BAIK CUKUP

## Tabel 9. Hasil Analisis Node 1.1
TM CUKUP Sum (baik) Sum (cukup) Sum (cukup) Entropi 7 1 3 0 0.811278
Tabel 10. Analisis atribut, nilai, banyaknya kejadian nilai, Entropi, dan Gain
Atrbt Nilai Sum (Nilai) Sum (Baik) Sum (Ckp) Sum (Krg) Entropi Gain UTS BAIK 3 1 2 0 0,9183 CUKUP 1  0 1 0 0 KURANG 0 0 0 0 0 0.123 UAS BAIK 2 1 1 0
1 CUKUP 2  0 2 0
0
KURANG 0 0 0 0 0 0.311

## Gambar 13. Pohon Keputusan Analisis
Node 1.1 dan Node 1.2
Tabel 11. Learning Dataset
No ID Nilai a Nilai b Hasil 1 15 Baik  Kurang Cukup 2 15 Baik Baik Baik 3 15 Baik Baik Baik 4 15 Baik Baik Baik 5 15 Baik Baik Baik
6 15 baik  Baik  Baik
7 15 baik  Baik  Baik
8 15 baik  Baik  Baik
9 15 baik  Baik  Baik 10 15 baik  Baik  Baik
11 15 baik Baik baik 12 15 baik Baik baik
13 15 baik Baik baik 14 15 baik Baik baik 15 15 baik Baik baik
1 TM KURANG BAIK BAIK KURAN 1.1 UAS CUKUP CUKUP 1.2 UTS CUKUP CUKUP BAIK CUKUP BAIK BAIK
Jurnal Teknologi Volume 9 No. 1 Januari 2017 ISSN : 2085 – 1669 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek e ‐ ISSN : 2460 – 0288
17 15 baik  Kurang cukup 18 15 baik  Baik  Baik
19 15 baik  Baik  Baik
20 15 baik  Baik  Baik
21 15 baik  Baik  Baik
22 15 baik  Kurang Cukup
23 15 baik  Baik  Baik
24 15 baik  Kurang Cukup
25 15 baik  Baik  Baik
26 15 baik  Baik  Baik
27 15 kurang  Kurang Kurang
28 15 baik  Baik  Baik 29 15 baik  Baik  Baik
30 15 baik  Kurang Cukup
31 15 baik  Baik  Baik
32 15 baik  Baik  Baik
33 15 baik  Baik  Baik
34 15 baik  Baik  Baik
35 15 baik  Baik  Baik
36 15 baik  Baik  Baik
37 15 baik  Baik  Baik
38 15 baik  Baik  Baik
39 15 baik  Kurang Cukup
40 15 baik  Baik  Baik
41 15 baik  Kurang Kurang
42 15 baik  Baik  Baik
43 15 baik  Baik  Baik Jadi Tabel 12. Hasil Perhitungan pada Dataset Total Kasus Sum (Baik) Sum (Cukup) Sum (Kurang) Entropi Total 43 35  6 2  0.844
Gambar 14. Pohon Keputusan Node 1
( root node )
Tabel 13. Analisis Atribut, Nilai, Banyaknya Kejadian Nilai, Entropi dan Gain
Atrbt Nilai Sum (Nilai) Sum (Baik) Sum (Ckp) Sum (Krg) Entropi Gain nilai a baik 42  35  6  1 0.749 cukup 0 0  0  0 0 kurang 1 0  0  1 0  0.113 nilai b
baik 35  35  0  0  0 cukup 0 0  0  0 0 kurang 8 0  6  2  0,811 0.844
Untuk menghitung gain adalah :
0,112838

## Tabel 14. Transformasi Data

## Kategori Keterangan
DB Ket hasil baik nilai hasil mahasiswa
DC Ket hasil cukup nilai hasil mahasiswa DK Ket hasil kurang nilai hasil mahasiswa MB Ket hasil baik nilai hasil penilaian dosen MC Ket hasil cukup nilai hasil penilaian dosen MK Ket hasil kurang nilai hasil penilaian dosen Dari  kombinasi  yang  terdapat  di  tabel  14 terdapat enam tingkatan untuk mengukur penilaian dosen dan mahasiswa.
Tabel 15. Hasil Pengabungan Nilai Mahasiswa dengan Penilaian Dosen No  ID  DK DC DB MK MC MB 1 01 5 2 3  0 0 22 2 02 0 0 16 0 21 13 3 03 2 3 13 0 0 12 4 04 4 4 14 0 2 67
1
NILAI B
1.1 NILAI A BAIK BAIK BAIK BAIK CUKUP CUKUP BAIK
Yasmiati, Wahyudi, Andi Susilo: Pengembangan aplikasi data mining dengan algoritma c4.5 dan apriori di fakultas teknologi informatika universitas respati indonesia
Jurnal Teknologi 9 (1) pp 31 ‐ 41 © 2017
5 05 2 2 10 11 10 13 6 06 5 15 22 0 4 68 7 07 2 0 18 0 4 29 8 08 0 0 16 0 4 29 9 09 5 17 22 0 0 20 10   10   5 15 36 5 38 28 11   11   2 2 13 1 53 1 12   12   5 12 24 0 45 13 13   13   0 2 19 0 5 13 14   14   9 8 20 4 22 12 15   15   2 6 35 2 7 9 16   16   3 6 16 0 0 60 17   17 6 8 15 0 0 61 18   18 4 6 41 0 8 13 19   19 1 2 19 0 13 21 20   20 2 2 12 0 13 23 21   21 5 2 3  0 0 17 22   22 6 7 33 9 13 17 23   23 2 6 35 6 23 16 24   24 4 6 41 0 26 16 25   25   10 6 54  5 21 37 26   26 5 4 13 0 12 22 27   27 4 2 17 0 10 53 28   28 5 7 33 0 2 56 29   29 4 3 37 0 1 40 30   30 3 7 51 0 1 60 31   31 0 1 14 0 13 22 32   32 5 12 36 0 0 37 33   33 6 6 15 24 18 18 34   34 5 1 10 1 7 14 35   35 2 4 14 1 12 7 36   36 4 5 6 26 11 21 37   37 5 9 29 7 12 17 38   38 4 2 17 0 1 11 Untuk mempermudah, nama-nama item di Tabel 15, disingkat dengan diambil huruf awalnya saja, sebagai contoh:
 MB = Baik (Hasil Nilai Mahasiswa)
 MC = Cukup (Hasil Nilai Mahasiswa)
 MK = Kurang (Hasil Nilai Mahasiswa)
 DB  = Baik (Hasil Penilaian Dosen)
 DC = Cukup (Hasil Penilaian Dosen)
 MK = Kurang (Hasil Nilai Mahasiswa)
Sehingga tabel 15 menjadi seperti tabel 16 Transaksi hasil:

## Tabel 16. Transaksi hasil
Transaksi HASIL T01 DK DC DB 0 0 MB T02 0 0 DB 0 MC MB T03 DK DC DB 0 0 MB T04 DK DC DB 0 MC MB T05 DK DC DB MK MC MB T06 DK DC DB 0 MC MB T07 DK 0 DB 0 MC MB T08 0 0 DB 0 MC MB T09 DK DC DB 0 0 MB T10 DK DC DB MK MC MB T11 DK DC DB MK MC MB T12 DK DC DB 0 MC MB T13 0  DC DB 0 MC MB T14 DK DC DB MK MC MB T15 DK DC DB MK MC MB T16 DK DC DB 0 0 MB T17 DK DC DB 0 0 MB T18 DK DC DB 0 MC MB T19 DK DC DB 0 MC MB T20 DK DC DB 0 MC MB T21 DK DC DB 0 0 MB T22 DK DC DB MK MC MB T23 DK DC DB MK MC MB T24 DK DC DB 0 MC MB T25 DK DC DB MK MC MB T26 DK DC DB 0 MC MB T27 DK DC DB 0 MC MB T28 DK DC DB 0 MC MB T29 DK DC DB 0 MC MB T30 DK DC DB 0 MC MB T31 0  DC DB 0 MC MB T32 DK DC DB 0 0 MB T33 DK DC DB MK MC MB T34 DK DC DB MK MC MB T35 DK DC DB MK MC MB T36 DK DC DB MK MC MB T37 DK DC DB MK MC MB T38 DK DC DB 0 MC MB
Langkah ke-1: Hitung banyaknya transaksi untuk setiap item.
Jurnal Teknologi Volume 9 No. 1 Januari 2017 ISSN : 2085 – 1669 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek e ‐ ISSN : 2460 – 0288
Tabel 17. Banyaknya transaksi per Item Item Banyaknya Transaksi DK 34 DC 35 DB 38 MK 13 MC 31 MB 38
Langkah ke-2: Berdasarkan golden rule yang telah disebutkan di atas, disaring data menjadi 2- item, 3-item, 4-item, 5-item, dan 6-item.
Langkah ke-3: Buat pasangan item dimulai dari item pertama sampai dengan item keenam lihat tabel 18 pasangan item.
Tabel 18. Pasangan Item Jml item Keterangan 2- item AB, AC, AX, AY, AZ, BC, BX, BY,
BZ, CX, CY, CZ, XY, XZ, YZ
3- item ABC, ABX, ABY, ABZ, ACX,
ACY, ACZ, AXY, AXZ, AYZ, BCX, BCY, BCZ, BXY, BXZ, BYZ, CXY, CXZ, CYZ, XYZ,
4- item ABCX, ABCY, ABCZ, ABXY, ABXZ, ABYZ, ACXY, ACXZ, ACYZ, AXYZ, BCXY, BCXZ, BCYZ, BXYZ, CXYZ 5- item ABCXY, ABCXZ, ABCYZ, ACXYZ, BCXYZ
6- item ABCXYZ
Langkah ke-4: Hitung berapa kali suatu pasangan item bersamaan.
Langkah ke-5: Cari asosiasi pada semua himpunan bagian yang telah dibuat.

## Simpulan
Aplikasi Data Mining yang dibangun bukan untuk menggantikan sistem yang lama, akan tetapi pengembangan aplikasi yaitu menggunakan bahasa Java .
Berdasarkan hasil dari analisis dan perancangan sistem yang dibangun, maka dapat diambil kesimpulan:
1. Algoritma Apriori telah berhasil diterapkan untuk mendapatkan asosiasi data dengan nilai confidence dan support sesuai dengan yang keinginan. Dari hasil
asosiasi ini, diharapkan dapat membantu memperbaiki dan menjaga mutu dosen.
2. Algoritma C4.5 telah berhasil diterapkan untuk mendapatkan klasifikasi data dengan membentuk pohon keputusan dari seluruh data maupun sebagian data. Dari hasil klasifikasi berupa pohon keputusan tersebut dapat digunakan untuk memprediksi hasil dari data nilai mahasiswa maupun data evaluasi dosen untuk ke depannya.

## Saran
Dari pembuatan Aplikasi yang dibangun ini masih memiliki kekurangan,  baik dari segi fungsionalitas maupun data yang dimiliki untuk meningkatkan kualitas aplikasi dimasa yang akan dating yaitu :
1. Aplikasi Algoritma C4.5 ini berupa model pohon keputusan yang belum sempurna/baik karena masih menampilkan output berupa tulisan sehingga representasi data perlu dalam bentuk grafik.
2. Bagi peneliti lain yang ingin menggunakan kasus yang sama dapat membandingkan keakurasian algoritma C4.5 dan Apriori dengan  algoritma yang lain selain sebagai metode pembanding dalam kasus ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Dennis. Wixom. dan Tegarden, 2009. Third Edition Systens Analisis & Design with UML Version 2.0 An Object-Oriented Approach. USA : John Wiley & Sons, Inc. Fakhrurrifqi, M. dan Wardoyo, Retantyo.
2013. Perbandingan Algortima Nearest, C4.5 dan LVQ untuk Klasifikasi Kemampuan Mahasiswa, Vol.7, N0.2, July 2013, pp 145-154
Hernawati, Astuti. 2013. Pengenalan Data Mining . Jakarta : Media Kita.
Kusrini. Dan Taufiq Lutfi, Emha. 2009.
Algoritma Data Mining . Penerbit ANDI,
Yogyakarta
Munawar. 2005. Pemodelan Visual . Penerbit Graha Ilmu. Yogyakarta Susanto, S.  Suryadi, D. 2010; Pengantar DATA MINING Menggali Pengetahuan  dari Bongkahan Data . Penerbit ANDI, Yogyakarta Ayu Nursela, Dwi. 2009. Penerapan Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Tingkat Keganasan Kanker Payudara .
Yasmiati, Wahyudi, Andi Susilo: Pengembangan aplikasi data mining dengan algoritma c4.5 dan apriori di fakultas teknologi informatika universitas respati indonesia
Jurnal Teknologi 9 (1) pp 31 ‐ 41 © 2017
Cahyono P, Heruandika. Bettiza, Martaleli, dan Matulandan, Tekad. Penerapan Algoritma Apriori Dalam Menemukan Hubungan Data Awal Masuk Mahasiswa Dengan Prestasi Akademik Masykur Huda, Nuqson. 2010 . Aplikasi Data
Mining Untuk menampilkan Tingkat
Kelulusan. Tugas Akhir. Semarang:
MIPA Universitas Diponegoro.
Raditya, Angga. 2011 . Implementasi Data
Mining Classification untuk mencari Pola Prediksi Hujan Dengan Menggunakan Algortima C4.5.
Zakaria, Oliver. 2012. Implementasi Data Mining Menggunakan Aturan Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Terhadap Penyusunan Layout Makanan Pada Rumah Makan Padang “Murah Meriah”. Naskah Publikasi. Yogyakarta. STMIK AMIKOM.