| Vol. 5 | No.  2 | Halaman 89 – 98
ISSN (p): 2598-8050
ISSN (e): 2598-8069

## Implementasi Data Mining untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa STIMIK ESQ Menggunakan Decision Tree C4.5

## MITA NURUL YATIMAH 1
1 Jurusan Ilmu Komputer, STIMIK ESQ Jl. Tb. Simatupang, Cilandak, Jakarta Selatan m.nurul.y@students.esqbs.ac.id

## ABSTRAK
Kelulusan mahasiswa merupakan isu penting yang sering dibahas di perguruan tinggi.  Hal  ini  berkaitan  dengan  penilaian  akreditasi.  Kualitas  perguruan  tinggi sangat  dipengaruhi  oleh  proses  penilaian  akreditasi.  Salah  satu  komponen penilaian akreditasi adalah kelulusan mahasiswa. Semakin banyak lulusan tepat waktu (empat tahun) maka akan semakin baik pula penilaian terhadap perguruan tinggi tersebut. Untuk itu penelitian ini akan melakukan prediksi secara dini kepada mahasiswa untuk melihat potensi kelulusan tepat waktu. Pada penelitian ini akan dilakukan di kampus STIMIK ESQ yang merupakan salah satu perguruan tingi yang ada  di  Jakarta.  Hasil  dari  penelitian  ini  akan  sangat  bermanfaat  bagi  civitas akademik  terutama  para  dosen  untuk  memperoleh  hasil  analisis  yang  sifatnya objektif, cepat dan terotomatisasi. Selain itu, hasil analisis ini dapat menjadi suatu informasi  pendukung  dalam  memberikan  penanganan-penanganan  khusus terhadap  mahasiswa.  Penelitian  ini  menggunakan  Decision  tree  C4.5  dalam melakukan prediksi tingkat kelulusan. Hasil akurasi yang diberikan penelitian ini sebesar 90% dengan menggunakan parameter jenis kelamin, usia, prodi, IPS1, SKS1,  IPK1,  IPS2,  SKS2, IPK2,  IPS3,  SKS3,  IPK3,  IPS4,  SKS4, IPK4,  dan  masa studi.
Kata kunci : Prediksi, Kelulusan, Decision tree C4.5, Data Mining

## ABSTRACT
Student graduation is an important issue that is often discussed in universities. This is related to the accreditation assessment. The quality of higher education is strongly influenced by the accreditation assessment process. One component of the accreditation assessment is student graduation. The more graduates on time (four years) the better the assessment of the college will be. For this reason, this study will make early predictions for students to see the potential for graduation on time. This research will be conducted at the STIMIK ESQ campus which is one of the universities in Jakarta. The results of this study will be very useful for the academic  community,  especially  lecturers  to  obtain  analytical  results  that  are objective, fast and automated. In addition, the results of this analysis can be used as supporting information in providing special treatments for students. This study uses Decision tree C4.5 in predicting the graduation rate. The accuracy results
given by this study are 90% using the parameters of gender, age, study program, IPS1, SKS1, GPA1, IPS2, SKS2, GPA2, IPS3, SKS3, GPA3, IPS4, SKS4, GPA4, and the study period.
Keywords : Prediction, Graduation, Decision tree C4.5, Data Mining.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  dunia  pendidikan  di  Indonesia  telah  memberikan  dampak  persaingan  yang sangat ketat. Hal ini dipicu akibat semakin majunya pendidikan di perguruan tinggi. Salah satu dampak dari persaingan yaitu menghasilkan lulusan yang berkualitas. Adapun kriteria lulusan yang berkualitas diantaranya mampu menyelesaikan masa pembelajaran tepat waktu.
Masa  pembelajaran  tepat  waktu  sangat  mempengaruhi  kualitas  dari  perguruan  tinggi. Kemampuan  perguruan  tinggi  menghasilkan  lulusan  yang  mampu  menyelesaikan  masa pembelajaran tepat waktu merupakan faktor yang mempengaruhi akreditasi perguruan tinggi. Hal ini sesuai dengan peraturan Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi Nomor 3 tahun 2019  tentang  Instrumen  Akreditasi  Perguruan  Tinggi  yang  menyatakan  bahwa  salah  satu indikator penilaian akreditasi adalah persentase lulusan tepat waktu untuk setiap program dari perguruan tinggi. Untuk itu sangat penting mencari faktor yang mempengaruhi kelulusan tepat waktu di perguruan tinggi.
Studi  kasus  pada  penelitian  ini  adalah  STIMIK  (Sekolah  Tinggi  Ilmu  Manajemen  Ilmu Komputer) ESQ yang berada di Jakarta Selatan. Adapun yang menjadi objek pada penelitian ini merupakan mahasiswa dari prodi manajemen dan sistem informasi. Gambar 1 di bawah merupakan grafik kelulusan mahasiswa program studi informasi tahun 2017 sampai dengan tahun 2020.

## Gambar 1. Persentase Kelulusan Program Studi Sistem Informasi
Gambar 2 di bawah merupakan grafik kelulusan mahasiswa program studi manajemen tahun 2017 sampai dengan 2020.

## Gambar 2. Persentase Kelulusan Program Studi Manajemen
Merujuk pada Gambar 1 dan Gambar 2 terlihat bahwa adanya pola kelulusan yang mengalamai penurunan ataupun kenaikan yang sangat signifikan. Hal ini terlihat pada program studi sistem informasi pada tahun 2018-2019 yang mengalami penurunan drastis sebanyak 31%. Hal ini juga terjadi pada program studi manajemen pada tahun 2017-2018 yang menunjukan bahwa adanya  kenaikan  yang  signifikan  yaitu  sebanyak  26%.  Namun  selanjutnya  mengalami penurunan terus menerus hingga tahun 2020. Dengan demikian penelitian ini akan melakukan analisis  terhadap  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kelulusan  tepat  waktu  dengan menerapkan data mining untuk proses pengoalhan data secara otomatis.
Analisis dan prediksi diharapkan mampu menemukan faktor-faktor yang mempengaruhi dan memperediksi kelulusan tepat waktu. Sehingga dapat dilakukan prediksi kelulusan mahasiswa lebih  dini.  Manfaat  lainnya  yaitu  untuk  menunjang  nilai  akreditasi  serta  sistem  yang  lebih terintegrasi. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data kelulusan mahasisswa tahun  2017-2020  pada  prodi  sistem  informasi  dan  manajemen  bisnis.  Peneliti  fokus  pada faktor-faktor yang mempengaruhi kelulusan mahasiswa dari semester 1- 4 agar prediksi dapat dilakukan lebih dini.
Penelitian tehadap kelulusan mahasiswa telah banayak dilakukan salah satunya yaitu “Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Diploma  dengan  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi”.  Penelitian  ini mengkomparasi  5  algoritma  data  mining  yaitu  Decision  tree  C4.5,  Naive  Bayes, K-NN,  rule Induction, dan random forest dengan tujuan untuk menentukan metode yang paling akurat.

## 2. METODOLOGI
Langkah untuk melakukan prediksi kelulusan mahasiswa adalah sebagai berikut.

## 2.1. Seleksi Data
Pada umumnya data yang diperoleh dari database memiliki isian yang tidak sesuai atau tidak sempurna seperti missing value, data yang tidak valid atau hanya sekedar salah penulisan. Maka  pada  tahap  ini  dilakukan  pembersihan  data  dari  missing  value  serta  data  yang  tidak relevan. Pembersihan data perlu dilakukan agar data yang diolah memiliki performa yang baik.
Dari  total  186  data  didapatkan  86  data  yang  bersih  dari  missing  value.  pembersihan  data dilakukan secara manual dengan mengeliminasi data yang memiliki missing value dan data yang tidak relevan. Dari 86 data tersebut akan diambil sebagaian data sebagai sampel, proses pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  stratified  random  sampling sedangkan penentuan jumlah sampel mengacu pada tabel krejcie.

## 2.2. Preprocessing
Preprocesing bertujuan untuk memilih variabel yang mempengaruhi kelulusan tepat waktu. analisis dilakukan dengan menggunakan bantuan aplikasi SPSS dengan teknik Regresi Logistik biner. Regresi Logistik Biner merupakan suatu metode analisis statistik yang berguna untuk menganalisis hubungan antar suatu variabel respon dengan beberapa prediktor.
Adapun variabel yang diuji dengan menggunakan metode regresi logistik biner adalah Jenis Kelamin, Usia saat masuk yang diketahui dari pengurangan tahun masuk dengan tahun lahir, Prodi, Indeks prestasi semester satu sampai dengan semester 4, Satuan  Kredit semester 1 sampai dengan semester 4, Indeks prestasi kumulatif semester 1 sampai dengan semester 4 dan Masa studi sebagai label.
Enam  belas  variabel  tersebut  diuji  untuk  menentukan  atribut  yang  paling  berpengaruh terhadap kelulusan tepat waktu, pengujian didasarkan pada nilai signifikasi, atribut dikatakan berpengaruh jika memiliki nilai signifikasi <=0,05. Hasil pengujian menunjukan bahwa nilai sig >= 0,05 yang artinya secara parsial variabel bebas tidak mempengaruhi model. Dari ke-15 variabel  tersebut  yang  mendekati  nilai  <=0.05  adalah  variabel  SKS4,  SKS3,  IPK1  dan seterusnya.  Hal  tersebut  menunjukan  bahwa  SKS4  memiliki  nilai  yang  paling  berpengaruh terhadap kelulusan mahasiswa. Pengujian tersebut juga menunjukan bahwa model yag dibuat sudah fit.

## 2.3. Requirements Definition
Data dari setiap atribut ditransformasikan ke dalam bentuk kategori agar data dapat diproses dan  berada  di  rentang  nilai  yang  sama,  kemudian  dinotasikan  dengan  rentang  angka  0-4. Adapun transformasi yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1) Jenis Kelamin, atribut ini memiliki dua nilai yaitu laki-laki dan perempuan, dimana laki- laki dinotasikan dengan 0 dan perempuan dinotasikan dengan 1.
2) Prodi,  atribut  ini  memiliki  dua  nilai  yaitu  sistem  informasi  dan  manajemen,  dimana manajemen dinotasikan dengan 1 dan sistem informasi dengan 0.
3) Usia, atribut usia ditransformasikan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Transformasi Variabel Usia No Usia Transformasi 1 <=15 3 2 16-18 2 3 19-21 1
4) Indeks Prestasi Semester dan Indeks Prestasi Kumulatif, atribut ini memiliki rentang nilai dari 0.00 sampai dengan 4.00. yang ditransformasikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Transformasi Variabel Indeks Prestasi No Indeks Prestasi Notasi 1 3.51 0 2 3.01-3.50 1 3 2.76-3.00 2
5) Satuan Kredit Semester (SKS), atribut ini memiliki rentang nilai antara 0 sampai dengan 24 yang ditransformasikan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Transformasi Variabel SKS
No Indeks Prestasi Notasi 1 22-24 0 2 19-21 1 3 16-18 2
6) Masa Studi, atribut ini memiliki dua nilai yaitu “Tepat” dan  terlambat, dimana tepat dinotasikan dengan 1 dan terlambat dengan 0.

## 2.4. Proses Data Mining
Berdasarkan data dan atribut yang telah didapat dari proses sebelumnya, proses selanjutnya adalah melakukan pengolahan data meggunakan metode Decision tree C4.5. Decision Tree merupakan salah satu metode klasifikasi yang menggunakan representasi struktur pohon yang berisi  alternatif-alternatif  pemecahan  dari  suatu  permasalahan  (Hamidah  et  al.,  2019). Pengertian  tersebut  sejalan  dengan    pengertian  Decision  Tree  menurut  Kamal  dan  kawan- kawan  (Kamal  et  al.,  2017)  yang  menyatakan  bahwa  Decision  Tree  merupakan  salah  satu metode  klasifikasi  yang  direpresentasikan  dengan  struktur  pohon  (Tree)  atribut direpresentasikan  oleh  node,  nilai  dari  atribut  direpresentasikan  oleh  cabang,  kelas direpresentasikan oleh daun.
Node  akar  (root)  merupakan  level  teratas  yang  biasanya  berupa  atribut  yang  memiliki pengaruh paling besar pada suatu kelas tertentu, konsep dari Decision Tree adalah mengubah data menjadi suatu model pohon keputusan yang kemudian diubah menjadi sebuah rule (Setio et al., 2020).

## 3. HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS
Populasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sebanyak  86  data  sedangkan  sampel  yang digunakan sebanyak 70 data yang terdiri dari 35 data mahasiswa lulus tepat waktu dan 35
data mahasiswa lulus tidak tepat waktu atau terlambat. Penentuan jumlah sampel didasarkan pada tabel Krejcie Morgan.
Variabel yang digunaan pada penelitian ini sebanyak 16 data yang terdiri dari variabel bebas yaitu Usia, Jenis Kelamin, Prodi, SKS 1-4, IPS 1-4, dan IPK 1-4. Sedagkan variabel terikatnya adalah  variabel  masa  studi.  Untuk  menguji  apakah  variabel  bebas  secara  bersama-sama mempengaruhi model atau tidak, variabel bebas secara sendiri-sendiri (parsial) mempengaruhi model  atau  tidak  dan  menentukan  model  yang  dibuat  apakah  fit  atau  tidak,  dilakukan pengujian  dengan  menggunakan  metode  regresi  logistik  biner.  Pengujian  yang  didapatkan pada Tabel 4, Tabel 5 dan Tabel 6 berikut.

## 1) Tabel Omnibus Test.
Tabel 4. Omnibus Test No Step df Sig. Chi-square 1 Step 55,209 14 ,000 2 Block 55,209 14 ,000 3 Model 55,209 14 ,000
Dapat dilihat bahwa nilai sig <0,05 yang artinya secara bersama-sama variabel bebas terbukti mempengaruhi model.

## 2) Variabel in the equation
Tabel 5. Variabel in the equation No Variabel Sig. 1 JK(1) ,653 2 USIA ,369 3 PRODI(1) ,570 4 IPS1 ,895 5 IPK1 ,033 6 IPS2 ,630 7 SKS2 ,754 8 IPK2 ,898 9 IPS3 ,427 10 SKS3 ,027 11 IPK3 ,818 12 IPS4 ,532 13 SKS4 ,008 14 IPK4 ,269 15 Constant ,069
Dapat dilihat nilai sig >= 0,05 yang artinya secara parsial variabel bebas tidak mempengaruhi model. Dari ke-15 variabel tersebut yang mendekati nilai <=0,05 adalah variabel SKS4, SKS3, IPK1,  dan  seterusnya.  Hal  tersebut  menunjukan  bahwa  SKS4  memiliki  nilai  yang  paling berpengaruh terhadap kelulusan mahasiswa.

## 3) Tabel Hosmer and Lomeshow Test
Tabel 6. Hosmer and Lomeshow Test No Step df Sig. Chi-square 1 1 5,266 8 ,729
Pada Tabel 4.8 terlihat bahwa nilai sig > 0.05 yang artinya model yang dibuat terbukti fit.
Berdasarkan data dan atribut yang telah didapat dari proses sebelumnya, proses selanjutnya adalah melakukan pengolahan data dengan metode Decision tree. Untuk melakukan prediksi dibutuhkan data latih dan data uji. Data latih berfungsi sebagai data pembelajaran dan data uji berfungsi untuk menguji model yang dihasilkan dari data latih. Pada penelitian ini data latih yang digunakan sebanyak 70% dan data ujinya sebanyak 20% atau setara dengan 21 data.
Pengujian data  kelulusan mahasiswa untuk memprediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu dengan metode Decision tree dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman python pada tools Google Colab. Gambar 3 merupakan gambar pohon keputusan prediksi kelulusan tepat waktu. Keterangan pada Gambar 3 dimuat pada Tabel 7.
Gambar 2. Persentase Kelulusan Program Studi Manajemen
Tabel 7. Keterangan Gambar 3 No Variabel Keterangan 1 JK (Jenis Kelamin) 0 (Laki-laki) dan 1 (Perempuan) 2 Usia 0 (>=21), 1 (19-21), 2 (16- 21), dan 3 (<=15) 3 Prodi 0 (Sistem informasi) dan 1 (Manajemen ) 4 IPK dan IPS (1-4) 0 (>=3.51), 1 (3.01-3.50), 2 (2.76-3.00), 3 (2.00- 2.75), dan 4 (<=1.99) 5 SKS (1-4) 0 (22-24), 1 (19-21), 2 (16- 18), dan 3 (<=15) 6 Masa Studi 0 (Terlambat) dan 1 (Tepat)
Berdasarkan pemodelan yang dilakukan dengan Decision tree C4.5 dengan data sebanyak 70 data. Dimana   data uji  yang digunakan sebanyak  30% atau setara dengan 21 data dan data latih  sebanyak 70% atau setaa dengan 49 data. Model tersebut menghasilkan akurasi sebesar 90%  dengan  SKS4  sebagai  root  atau  sebagai  atribut  yang  paling  berpengaruh.  Adapun interpretasi dari model yang telah dibuat disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Interpretasi Model No Program Studi Rules 1 Sistem Informasi Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 lebih besar atau sama dengan dari 3.51, IPS3 lebih besar atau sama dengan 3.51, Prodi Sistem Informasi, SKS3 sebanyak 22- 24 maka diprdiksi “lulus tepat waktu” 2 Manajemen Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 lebih besar atau sama dengan dari 3.51, IPS3 lebih besar atau sama dengan 3.51, Prodi Sistem Informasi, SKS3 sebanyak 19- 21 maka diprediksi “tidak lulus tepat waktu atau terlambat” 3 Sistem Informasi dan Manajemen Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 lebih besar atau sama dengan dari 3.51, IPS3 lebih besar atau sama dengan 3.51, Prodi Manajemen maka diprediksi “lulus tepat waktu” Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 lebih besar atau sama dengan dari 3.51, IPS3 berada diantara rentang nilai 3.01-3.50 maka diprediksi “lulus tepat waktu”
Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 lebih besar atau sama dengan dari 3.51, IPS3 berada diantara rentang nilai 2.76-3.00 maka diprediksi “lulus tepat waktu”
Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 berada pada rentang nilai 3.01- 3.50 maka diprediksi “lulus tepat waktu” Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 berada pada rentang nilai 2.76-3.00, dan IPS2 lebih dari atau sama dengan 3.51 maka
diprediksi “lulus tepat waktu”
Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 berada pada rentang nilai 2.76-3.00, dan IPS2 lebih dari atau sama dengan 3.51, IPK2 lebih dari 3.51 maka diprediksi “lulus tepat waktu”
Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 berada pada rentang nilai 2.76-3.00, dan IPS2 lebih dari atau sama dengan 3.51, IPK2 berada pada rentang nilai 3.01-3.50 21 maka diprediks i “tidak lulus tepat waktu atau terlambat”
Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 berada pada rentang nilai 2.76-3.00, dan IPS2 berada pada rentang niali 2.00-2.75 maka diprediksi “lulus tepat waktu”
Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 berada pada rentang nilai 2.00-2.75, IPK3 lebih dari atau sama dengan 3.51 maka diprediksi
“lulus tepat waktu”
Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 berada pada rentang nilai 2.00-2.75, IPK3 berada pada rentang nilai 3.01-3.50 ,IPK4 lebih dari atau sama dengan 3.51 maka diprediksi “lulus tepat waktu” Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 berada pada rentang nilai
2.00-2.75, IPK3 berada pada rentang nilai 3.01-3.50, IPK4 berada pada rentang nilai 3.01-3.50, JK (Jenis Kelamin) laki-laki, IPS3
lebih dari 3.51 maka diprediksi “lulus tepat waktu”
Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 berada pada rentang nilai 2.00-2.75, IPK3 berada pada rentang nilai 3.01-3.50 , IPK4 berada pada rentang nilai 3.01-3.50, JK (Jenis Kelamin) laki-laki, IPS3 berada pada rentang nilai 3.01- 3.51 maka diprediksi “tidak lulus tepat waktu atau terlambat”
Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 berada pada rentang nilai 2.00-2.75, IPK3 berada pada rentang nilai 3.01-3.50 , IPK4 berada pada rentang nilai 3.01-3.50, JK (Jenis Kelamin) maka diprediksi “lulus tepat waktu”
Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 berada pada rentang nilai 2.00-2.75, IPK3 berada pada rentang nilai 2.76-3.00 maka diprediksi “lulus tepat waktu”
No Program Studi Rules Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, IPS4 lebih kecil dari atau sama denga 1.99  maka diprediksi “tidak lulus tepat waktu atau terlambat”
Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, SKS3 berada pada rentang 22-24 SKS maka diprediksi “lulus tepat waktu”
Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, SKS3 berada pada rentang 19-21 “tidak lulus tepat waktu atau terlambat”
Jika SKS4 sebanyak 19-21 SKS, SKS3 berada pada rentang 16-18 maka diprediksi “tidak lulus tepat waktu atau terlambat” Jika SKS4 kurang atau sama dengan 15 maka diprediksi “tidak lulus tepat waktu atau terlambat”

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  seluruh  hasil  dari  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  penerapan metode  Decision  tree  C4.5  untuk  prediksi  kelulusan  mahasiswa  STIMIK  ESQ  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1) Faktor yang mempengaruhi kelulusan tepat waktu di STIMIK ESQ berdasarkan pohon keputusan decision tree C4.5 yaitu SKS4, IPS4, SKS3, IPS3, IPS2, IPK3, Prodi, IPK2, IPK4, dan Jenis Kelamin.
2) Prediksi kelulusan mahasiswa dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan data mining dengan metode decision tree C4.5 yang menghasilkan 21 rules dengan tingkat akurasi sebesar 90.

## DAFTAR RUJUKAN

## Rujukan Jurnal:
Maulana, M., Sabarudin, R., & Nugraha, W. (2019). Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Diploma dengan Komparasi Algoritma Klasifikasi. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi, 7(3), 202.
Rahman,  A.,  Sorikhi.,  &  Wartulas,  S.  (2020).  Prediksi  kelulusan  mahasiswa  menggunakan algoritma c4.5 (studi kasus di universitas peradaban). Indonesian Journal of Informatics and Research, 1(2), 70-77.
Hamidah, M., Fitriyah, H., & Arwani, I. (2019). Implementasi Decision Tree pada Penentuan
Kondisi  Ruang  Berasap  Menggunakan  Multi-Sensor  Berbasis  Arduino  Uno. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 3(4), 3845-3854

## Rujukan Prosiding:
Kamal, I., Hendro, T., & Ilyas, R. (2017). Prediksi Penjualan Buku Menggunakan Data Mining Di Pt. Niaga Swadaya. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia. 2, 49-54. Setio, P. B., Saputro, A., & Winarno, B. (2020). Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5. Prisma : Prosiding Seminar Nasional Matematika. 3, 64-71.