## Data Mining Peminatan Mata Kuliah Pilihan Mahasiswa Tingkat Akhir Jurusan Informatika Menerapkan Algoritma C4.5
Ratih Nurdiyani Sari * , Imam Purwanto
Teknologi Industri, Teknik Informatika, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia Email: 1,* ratihns@staff.gunadarma.ac.id, 2 imampur@staff.gunadarma.ac.id Email Penulis Korespondensi: ratihns@staff.gunadarma.ac.id
Abstrak− Penentuan mata kuliah pilihan pada lingkungan jurusan Informatika khususnya mahasiswa tingkat akhir agar dapat  sesuai dengan  keinginan  dan  minat  merupakan  sesuatu  hal  yang  diharapkan.  Akan  tetapi  nyatanya  tidak  mudah  untuk  bisa  memastikan ketertarikan  mahasiswa  dalam  memilih  mata  kuliah  khusus  yang  sesuai  dikarenakan  oleh  keterbatasan  informasi  yang  dimiliki. Berbagai kendala dan faktor yang dialami pihak kampus agar dapat mengetahui minat mahasiswa dalam memilih mata kuliah tersebut yang sesuai dengan kriteria memang cukup membingungkan. Oleh karena itu peneliti berinisiatif untuk membuat sistem pendukung keputusan untuk melihat keputusan yang diambil mahasiswa tingkat akhir dalam memilih peminatan tersebut berbasis data mining sebagai metode yang dipilih. Pemilihan peminatan nantinya akan ditentukan dari tiga mata kuliah yang memang menjadi mata kuliah pilihan yang sudah disediakan pihak kampus untuk nantinya dapat dievaluasi mana saja mata kuliah yang sekiranya banyak diminati oleh mahasiswa tingkat akhir. Sistem pendukung keputusan melalui minat pada mata kuliah pilihan menggunakan metode data mining yang  diharapkan  dapat  membantu  pihak  kampus  mengevaluasi  minat  mata  kuliah  pilihan  yang  sesuai  keinginan  dan  dapat mengoptimalkan prestasi akademik mahasiswa serta menjadi catatan untuk pihak kampus dalam pemanfaatan mata kuliah pilihan yang diberikan sebagai landasan keberhasilan perkuliahan selanjutnya. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah pohon keputusan yang akan memperlihatkan mata kuliah apa saja yang diminati maupun tidak diminati pada 100 sample dalam penelitian ini.
Kata Kunci: Peminatan Mata Kuliah; Pohon Keputusan; Data Mining; Analisis; Informatika; Algoritma C4.5
Abstract− Determination of elective courses in the Informatics department, especially final year students so that they are in accordance with their wishes and interests is something that is expected. However, in fact it is not easy to be able to ascertain student interest in choosing appropriate special courses due to the limited information they have. Various obstacles and factors experienced by the campus in order to know the interest of students in choosing these courses according to the criteria are indeed quite confusing. Therefore the researchers took the initiative to create a decision support system to see the decisions made by final year students in choos ing this specialization based on data mining as the chosen method. The choice of specialization will later be determined from three cours es which are indeed elective courses that have been provided by the campus so that later on they can evaluate which courses are most in demand  by  final  year students.  A  decision  support system  through  an interest  in  elective  courses  using the  data  mining  method  is expected to help the campus evaluate interest in elective courses as desired and can optimize student academic achievement as well as being a record for the campus in the utilization of the elective courses given as the basis for lecture success furthermore. The results of this study are a decision tree that will show which subjects are interested or not interested in the 100 samples in this study.
Keywords : Subject Specialization; Decision Trees; Data Mining; Analysis; Informatics; C4.5 Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan dibidang Teknologi dan ilmu pengetahuan saat ini tengah berkembang pesat. Dimana informasi yang terarah sangat dibutuhkan dalam pengambilan sebuah keputusan. Keputusan sendiri merupakan kegiatan memilih suatu tindakan untuk melakukan pemecahan sebuah masalah maupun kemampuan dalam berkomunikasi untuk bisa menemukan solusi dalam  pemecahan  masalah[1].  Pada  institusi  pendidikan  tepatnya  di  Universitas,  tidak  luput  dalam  kegiatan  mencari jawaban  dari  permasalahan  yang  dihadapi  khususnya  peminatan  mahasiswa  tingkat  akhir  dalam  memilih  mata  kuliah pilihan  yang  diminati.  Peminatan  mata  kuliah  pilihan  pada  akhir  perkuliahan  memungkinkan  mahasiswa  untuk  dapat mengembangkan kemampuan dirinya serta dapat mempelajari secara mendalam mata kuliah tertentu yang sesuai dengan minat dan keahlian masing-masing agar dapat membawa ilmu yang sudah dipelajari untuk digunakan sebaik mungkin. Akan banyak kendala dalam hal  menentukan minat  mata kuliah pilihan yang sesuai  dengan kriteria, apalagi beberapa mahasiswa hanya mengikuti pilihan mahasiswa lain dalam menentukan mata kuliah tersebut dan juga kurangnya percaya diri dengan kemampuan yang dimiliki oleh mahasiswa akhir memungkinkan tidak tercapainya tujuan yang diharapkan.
Pembelajaran yang biasa ditawarkan di tingkat perguruan tinggi atau disebut  mata kuliah pilihan saat  ini sudah beragam tergantung kampus dan jurusannya. Salah satu Universitas bahkan sudah mempersiapkan mata kuliah pilihan yang  akan  diambil  oleh  mahasiswa  pada  kampus  tersebut  sesuai  dengan  kelompok  bidangnya  untuk  diambil  pada semester  tertentu  (dalam  hal  ini  adalah  semester  akhir)[2].  Pada  penelitian  ini,  penulis  menganalisis  peminatan  mata kuliah  pada mahasiswa  tingkat  akhir  untuk  mendapatkan  hasil  berupa  mata  kuliah  pilihan  apa  saja  yang  diminati  dan kurang diminati oleh mahasiswa tingkat akhir menggunakan pendekatan analisis data mining dan metode Algoritma C4.5. Hasil yang didapat  pada penelitian ini diharapkan dapat  menjadi  acuan oleh Universitas dalam mengembangkan mata kuliah yang edukatif maupun informatif agar dapat menarik minat mahasiswa dalam mempelajari mata kuliah tersebut. Adapun batasan dalam penelitian ini yaitu data yang diambil oleh penulis 100 kasus dan terdiri dari 3 kelas yang berbeda.
Data Mining merupakan suatu proses/metode yang digunakan untuk menemukan informasi atau pola tertentu yang dapat bermanfaat dan diambil dari sekumpulan data (Meilani dan Slamat, 2013)[3]. Pada Data Mining terdapat beberapa teknik  untuk  melakukan  pengklasifikasian  salah  satunya  adalah  Decision  Tree.  Data  mining  merupakan  bagian  dari tahapan proses Knowledge Discovery in Database atau disingkat KDD. Proses ini mencakup beberapa tahap mulai dari
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.244 | Hal 263 − 269 https://hostjournals.com/bulletincsr
pengumpulan data masukan, pemrosesan data, sampai hasil dari  pengolahan data. Masukan data yang dimaksud yaitu berupa data mentah yang memiliki informasi penting yang harus digali terlebih dahulu. Tahap pengolahan data mentah ini  masuk  kedalam  tahap  praproses.  Dimana  tahap  ini  digunakan  untuk  mengubah  data  mentah  sebelumnya  menjadi format yang telah ditentukan dan dibutuhkan dalam proses  data  mining. Tahap  ini  juga  termasuk  kedalam  proses penggabungan data  dari  berbagai  sumber menjadi hingga menjadi satu, penghapusan noise dan  data  duplikat,  dan pemilihan atribut  yang  dibutuhkan  dan relevan.  Dengan penerapan data mining, kita dapat  melakukan beberapa hal diantaranya  pengklasifikasian,  memprediksi,  memperkirakan  dan  mendapatkan  informasi  lain  yang  bermanfaat  dari kumpulan data dalam jumlah yang besar. Klasifikasi yang ada dalam data mining dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma  C4.5.  Dengan  algoritma  C4.5,  akan  didapatkan  sebuah  pohon  keputusan  yang  mudah  dipahami  dan  mudah dimengerti[4].  Berikut  merupakan  karakteristik  dari  data  mining  sebagai  berikut  1)  Data  mining  nantinya  akan berhubungan dengan penemuan sesuatu yang tersembunyi dengan pola data tertentu yang belum diketahui sebelumnya. 2) Data mining biasa menggunakan ukuran data yang sangat besar. Biasanya data yang besar tersebut digunakan untuk membuat hasil dapat lebih dipercaya. 3) Data mining juga berguna untuk membuat keputusan yang kritis, terutama dalam hal pembuatan atau penentuan strategi.
Selanjutnya Klasifikasi data merupakan sebuah proses yang digunakan untuk menemukan properti yang sama pada sebuah himpunan obyek yang ada di dalam sebuah basis data dan dapat mengklasifikasikannya ke dalam kelas-kelas yang berbeda sesuai model klasifikasi yang sudah ditetapkan sebelumnya. Tujuan dari klasifikasi ini adalah untuk menemukan model dari  training set  yang dapat  membedakan atribut ke dalam kategori  ataupun kelas yang sesuai, nantinya model tersebut  kemudian  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  atribut  yang  kelasnya  belum  pernah  diketahui  sebelumnya. Teknik klasifikasi terbagi menjadi beberapa macam salah satunya adalah Pohon Keputusan.
Pohon Keputusan (Decision Tree) merupakan suatu metode klasifikasi dan juga prediksi. Metode pohon keputusan nantinya  mengubah  fakta  yang  ada  menjadi  sebuah  pohon  keputusan  yang  akan  merepresentasikan  aturan.  Pohon keputusan  juga  berguna  dalam  mengeksplorasi  data,  menemukan  hubungan  antara  sejumlah  variabel  yang  diinputkan dengan sebuah variabel target. Karena sebuah pohon keputusan akan memadukan antara eksplorasi data dan   pemodelan, pohon  keputusan akan menjadi  langkah  awal   dalam  proses  pemodelan  bahkan  ketika  dijadikan  sebagai   model akhir[5]. Metode dalam data mining yang akan digunakan pada penelitian ini dan digunakan dalam pembentukan pohon keputusan adalah metode Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 diharapkan akan membentuk pohon keputusan dimulai dari atas (akar) lalu ke bawah (akhir), dimana atribut paling atas ialah akar atau disebut node yang akan mewakili atribut dan yang bawah dinamakan daun yang digunakan untuk mewakili kelas[6]. Algoritma C4.5 membutuhkan suatu perhitungan yang disebut sebagai Nilai Entropy dan nilai Gain[7].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian adalah sebuah tahapan-tahapan yang bersifat  sistematis dan dilakukan pada penelitian sehingga penelitian  dapat  terarah  dengan  baik[8] . Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  beberapa  aspek  yaitu, mencari studi pustaka terhadap sumber-sumber yang mendukung, analisis Algoritma C4.5 dalam penentuan mata kuliah pilihan, perancangan terhadap sampel data yang akan digunakan berdasarkan hasil yang diperoleh pada tahap analisis, implementasi  terhadap pohon keputusan, kemudian pengujian dan evaluasi  terhadap hasil yang diperoleh berdasarkan kasus yang diteliti.
Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma induk atau utama dari sebuah pohon keputusan, yaitu yang disebut ID3 (Iterative Digital Calculator 3) dimana ID3 sendiri dikembangkan oleh J. Ross Quinlan[9]. Algoritma ini nantinya akan melakukan pencarian secara menyeluruh pada semua kemungkinan pohon keputusan. Algoritma ID3 membangun pohon keputusan secara top-down atau dari atas ke bawah[10]. Tahapan-tahapan dalam melakukan  perhitungan dengan algoritma C4.5 diantaranya, menyiapkan data training yang dibuat dalam bentuk tabel dan menentukan akar  dari  pohon keputusan  dengan cara menghitung  entropy dan nilai gain[11].
Sedangkan  metode  data  Mining  sendiri  memiliki  pengertian  adalah  suatu  metode  pengolahan  data  yang digunakanuntuk  menemukan  pola  yang  tersembunyi  dari  data  tersebut[12].  Istilah  data    mining    memiliki    beberapa pandanan, contohnya seperti knowledge discovery ataupun pettern recognition. Istilah knowledge  discovery sendiri atau disebut juga sebagai  penemuan pengetahuan tepat biasa digunakan  karena  tujuan  utama  dari  data  mining memang untuk  mendapatkan  pengetahuan  yang  masih tersembunyi di dalam bongkahan data. Sedangkan istilah lain yaitu untuk pettern  recognition  atau  pengenalan  pola  digunakan  untuk  menemukan  pola  yang  tersembunyi  di  dalam  tumpukan data[13].
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini akan dibagi menjadi tiga fase yaitu Preparation Phase, Pre-Processing Phase dan Post-Processing Phase. Masing-masing fase mempunyai tugas yang berbeda, berikut merupakan gambaran dari alur penelitian yang akan dibahas dalam penelitian kali ini, gambaran alur tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.244 | Hal 263 − 269 https://hostjournals.com/bulletincsr
Gambar 1. Alur Penelitian
Pada  Gambar  1  diatas  menunjukkan  alur  proses  yang  akan  terjadi  selama  penelitian.  Dimulai  dengan  Fase Persiapan dimana tugasnya adalah mempersiapkan data yang dibutuhkan seperti pencarian data sample melalui angket, penentuan mata kuliah pilihan dan penentuan variabel yang akan digunakan untuk membuat pohon keputusan. Kemudian selanjutnya  adalah  Fase  Pre-Processing,  pada  fase  ini  sumber  data  yang  sudah  didapatkan  sebelumnya  akan  diolah menjadi daftar mata kuliah pilihan dan tabel mata kuliah yang digunakan untuk proses perhitungan. Terakhir adalaha Fase Post-Processing, fase terakhir ini digunakan untuk memproses data yang sudah ada kemudian diolah sehingga membentuk pohon keputusan. Jika pohon keputusan sudah terbentuk, langkah terakhir adalah melihat implementasinya pada mata kuliah pilihan dan barulah dapat menetukan manakah yang menjadi minat mahasiswa dan mana mata kuliah pilihan yang tidak diminati mahasiswa.

## 2.2 Algoritma C 4.5
Metode dalam data mining yang akan digunakan pada penelitian ini dan digunakan dalam pembentukan pohon keputusan adalah metode Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 diharapkan akan membentuk pohon keputusan dimulai dari atas (akar) lalu ke bawah (akhir), dimana atribut paling atas ialah akar atau disebut node yang akan mewakili atribut dan yang bawah dinamakan  daun  yang  digunakan  untuk  mewakili  kelas[14].  Keuntungan  dalam  metode  ini  adalah  efektif  dalam menganalisis sejumlah besar atribut dari data yang ada dan mudah dipahami oleh pengguna akhir[15]. Algoritma C4.5 membutuhkan  suatu  perhitungan  yang  disebut  sebagai  Nilai  Entropy  dan  nilai  Gain  dan  digunakan  sebuah  rumus persamaan yang dapat dilihat dibawah ini[16]:
Gain(S, A) = Entropy(S) − ∑ |Si| |S| n i=1 ∗ Entropy(Si) (1)
Keterangan : S
: Himpunan Kasus
A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-1 |S| : Jumlah kasus dalam S Sedangkan untuk perhitungan nilai Entropy dapat dilihat pada rumus yang tertera dibawah ini.
Entropy(S) = ∑ − pi ∗ Log₂pi n i=1 (2)
Keterangan : S: Himpunan Kasus n: Jumlah partisi S pi: Proporsi Si ke S Nilai Entrophi adalah nilai yang digunakan untuk menentukan seberapa informatif sebuah input untuk bisa menghasilkan sebuah atribut. Sedangkan Nilai Gain adalah salah satu attribute selection measure yang dapat digunakan untuk memilih nilai atribut yang nantinya akan di tes pada tiap node pada pohon keputusan. Atribut dengan informasi nilai gain tertinggi bisa dipilih sebagai test atribut dari suatu node[17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
.
Secara umum untuk membangun pohon keputusan bisa dilihat beberapa langkah berikut sebagai berikut yaitu :
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.244 | Hal 263 − 269 https://hostjournals.com/bulletincsr
1. Pilih atribut sebagai akar
2. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai
3. Bagi kasus dalam cabang
4. Ulangi proses sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama. Pemilihan atribut sebagai akar didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada.
Penelitian ini melibatkan 100 sample data yang akan diujikan dimana data tersebut berisi 100 himpunan kasus, 60 kasus  dinyatakan Tertarik dan  40  kasus  dinyatakan Kurang (dalam  hal  ini  dimaksud  kurang  meminati  mata  kuliah pilihan tersebut), lalu ada tiga mata kuliah pilihan yang akan diujikan untuk melihat peminatan mahasiswanya diantaranya Konsep Data Mining, Pemrograman Multimedia dan Pengantar Sistem Terdistribusi. Terakhir atribut  untuk  pengujian mata kuliah pilihan ada Konsep Data Mining yang memiliki tiga atribut yaitu Machine Learning, Algoritma Prediksi dan Algoritma  Clustering,  Pemrograman  Multimedia  ada  tiga  atribut  Produksi  Konten,  Kompresi  Data  Multimedia  dan Scripting  Language,  dan  terakhir  Pengantar  Sistem  Terdistibusi  yang  juga  memiliki  tiga  atribut  yaitu  Protokol Komunikasi, Koordinasi Terdistribusi dan Konsep Parallel.
Atribut  yang  ditandai  oleh  tanda  panah  yang  terdapat  pada  tabel  1  perhitungan  node  mengindikasikan  bahwa masing-masing sample tersebut memiliki kasus pada setiap kategorinya dan masing-masing atribut memiliki jumlah kasus yang berbeda sesuai dengan hasil yang sudah didapat melalui angket atau kuesioner yang sudah diberikan sebelumnya ke beberapa mahasiswa sebagai sample pada penelitian ini. Selanjutnya yang harus dilakukan adalah melalukan perhitungan awal untuk menentukan nilai entropi dan gain guna mencari hasil akhir keputusan pada penelitian.
Tabel 1. Tabel Perhitungan Node Node Jml_Kas us Tertari k Kura ng Entropi Gain 1 Jml_semua 100 60 40 0,9709505 94 Konsep Data Mining 0,0125510 35 Machine Learning 35 22 13 0,9517626 76 Algoritma Prediksi 35 18 17 0,9994110 65 Algoritma Clustering 30 20 10 0,9182958 34 Pemrograman Multimedia 0,4569766 59 Produksi Konten 37 37 0 0 Kompresi Data Multimedia 32 18 14 0,9886994 08 Scripting Language 31 5 26 0,6373874 99 Pengantar Sistem Terdistribusi 0,0169949 34 Protokol Komunikasi 36 18 18 1 Koordinasi Terdistribusi 30 20 10 0,9182958 34 Konsep Parallel 34 22 12 0,9366673 82
Setelah tabel perhitungan diisi dengan jumlah kasus pada setiap atributnya seperti yang tampak pada tabel 1 diatas maka langkah yang selanjutnya yaitu menghitung entropi dari semua kasus berdasarkan kategori mata kuliah pilihan serta melakukan perhitungan Gain untuk setiap atribut. Baris Total kolom entropi dihitung menggunakan persamaan entropi sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙) = (− 60 100 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 60 100 ))) + (− 40 400 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 40 100 )))

## Entropy(Total)= 0,970950594
Entropi  total  jumlah  kasus  mata  kuliah  yaitu  0,970950594yang  nantinya  akan  menjadi  akar  rumus  untuk menghitung  nilai  Gain.  Jika  sudah  membuat  satu  rumus  diawal  dengan  menggunakan  excel  selanjutnya  hanya  perlu menarik rumus tersebut dari baris atas ke bawah maka secara otomatis nantinya nilai entropi akan keluar mengikuti bagian awal yang sudah terhitung. Perhitungan nilai Gain menggunakan persamaan rumus sebagai berikut.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑒𝑝 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔) =  0,91829583 − ( 35 100 ∗  0,89) + ( 22 100 ∗ 0,98) + ( 13 100 ∗ 0,85)
Gain(Total, Konsep Data Mining) = 0,012551035
Perhitungan diatas merupakan salah satu contoh dalam menghitung nilai Gain dimana mata kuliah pilihan konsep data mining bertindak sebagai atribut. Nilai Gain nantinya akan dihitung pada setiap mata kuliah pilihan yang diujikan dan  disesuaikan  dengan  nilai  entropi  pada  masing-masing  atribut.  Perhitungan  yang  sudah  diselesaikan  secara keseluruhan kemudian akan dicari nilai Gain terbesar yang ada pada tabel, mata kuliah pilihan yang memiliki nilai gain terbesar akan menjadi akar atau node awal  penelitian ini. Setelah semua nilai  entropi diisi  pada tabel  node, kemudian barulah nilai gain dihitung dan ditentukan untuk mencari mana atribut yang memiliki nilai terbesar. Kemudian setelah semua gain pada tabel penelitian node dihitung, tentukan gain terbesar yang akan menjadi node akar kemudian membuat pohon keputusan pertama sebelum melanjutkan ke tahap berikutnya. Berikut pohon keputusan awal terbentuk bisa dilihat pada Gambar 2 dibawah ini.

## Gambar 2 . Node 1
Pada gambar 2 diatas bisa dilihat bahwa mata kuliah pilihan “Pemrogram Multimedia” menjadi node akar dimana tiga atribut yang menjadi variabel antara lain Produksi Konten dengan hasil tertarik, sedangkan 2 variabel lainnya masih harus dicari kembali keputusannya karena setelah dilihat pada tabel 1 belum menemukan hasil yang diharapkan. Untuk itu harus dilakukan kembali penelitian lanjutan dengan menghitung kembali entropi dan gain pada masing-masing node yaitu pada node 1.1 dan node 1.2.
Jika sudah mencari  kedua hasi  dari  kedua node tersebut, ulangi kembali sampai semua atribut memiliki nilai 0 pada salah satu variabel antara tertarik atau tidak tertarik dari mata kuliah pilihan tersebut. Sehingga akan menghasilkan pohon keputusan yang ada pada gambar 3 dibawah ini.

## Gambar 3 . Pohon Keputusan Akhir
Pada gambar 3 merupakan pohon keputusan terakhir yang terbentuk setelah menghitung beberapa node lanjutan mulai dari node 1.1 dengan atributnya Komprensi Data Multimedia dengan hasil ketika sudah dihitung mendapat node “Konsep Data Mining” dengan atribut Machine Learning yang kemudian harus dihitung kembali karena nilai masih belum didapat dan akan memiliki urutan cabang lain yaitu node 1.1.1. Setelah node 1.1.1 dihitung maka menghasilkan node baru yaitu “Pengantar Sistem Terdistribusi” dengan tiga hasil akhir sebagai keputusan.
Selanjutnya menghitung node 1.2 dengan atribut Scripting Language dan hasil yang didapat adalah “Pengantar Sistem Terdistribusi”. Ternyata node ini akan memiliki cabang lain yaitu node 1.1.2 yang nantinya harus dihitung kembali untuk mendapat nilai pada cabang tersebut menggunakan atribut Produksi Konten sehingga menghasilkan node baru yaitu “Konsep Data Mining” dengan hasil akhir tiga keputusan akhir. Setelah semua dipastikan memiliki nilai dan keputusan akhir maka yang selanjutnya dilakukan adalah mengambil keputusan dari pohon keputusan tersebut.
Kesimpulan hasil yang didapat dari pohon keputusan akhir diatas dapat dilihat sebagai berikut:
1. Pada  Mata  Kuliah  "Pemrograman  Multimedia"  mahasiswa  tertarik  pada  materi  Produksi  Konten  sedangkan  dua atribut  materi  lainnya  akan  digunakan  untuk  mencari  penilaian  lain  guna  menyelesaikan  penelitian  ini  dan  dapat disimpulkan bahwa mata kuliah “Pemrograman Multimedia” diminati oleh mahasiswa tingkat akhir.
2. Selanjutnya  Mata  Kuliah  Pengantar  Sistem  Terdistribusi  dari  tiga  materi  mahasiswa  hanya  tertarik  pada  materi Konsep  Parallel,  sedangkan  materi  Protokol  Komunikasi  dan  Koordinasi  Terdistribusi  kurang  diminati  sehingga dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  dari  tiga  materi  hanya  1  yang  diminati  sisanya  kurang  diminati  dan  akhirnya keputusan yang didapat ialah mata kuliah "Pengantar Sistem Terdistribusi" Kurang Diminati.
3. Terakhir Mata Kuliah "Konsep Data Mining", dari tiga materi atribut yang diujikan ada dua materi yang membuat mahasiswa tertarik yaitu Machine Learning dan Algoritma Clustering, sedangkan materi Algoritma Prediksi kurang diminati, karena ada dua materi yang diminati maka kesimpulan untuk  Mata Kuliah "Konsep Data Mining" yaitu diminati oleh mahasiswa.
4. Sehingga dapat disimpulkan bahwa ada dua mata kuliah pilihan yang diminati oleh mahasiswa yaitu Pemrograman Multimedia dan Konsep Data Mining.
Dari kesimpulan diatas bisa lihat bahwa hanya dua yang diminati oleh mahasiswa akhir sedangkan satu mata kuliah kurang diminati, maka dari pihak kampus bisa lebih memperhatikan dan mengevaluasi mata kuliah yang kurang diminati tersebut dengan melihat kurangnya respon mahasiswa terhadap mata kuliah tersebut. Sehingga bisa diharapkan nantinya mata kuliah pilihan tersebut bisa diminati oleh mahasiswa akhir sebagaimana dua mata kuliah pilihan lainnya dengan cara mereview kembali materi pada mata kuliah pilihan yang kurang diminati tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  diatas,  maka  pihak  kampus  ataupun  pihak  institusi  dapat  mengetahui  pola  minat  mahasiswa terhadap mata kuliah pilihan tersebut  yang nantinya akan diambil oleh mahasiswa di  tingkat  akhir, sehingga nantinya diharapkan pihak kampus atau jurusan dapat melakukan evaluasi terhadapat mata kuliah tersebut dan dapat memberikan arahan  yang  tepat  bagi  mahasiswa  sehingga  dapat  memilih  mata  kuliah  yang  diminati  baik  untuk  menambah  ilmu pengetahuan  ataupun  untuk  mendalami  sendiri  mata  kuliah  tersebut.  Berdasarkan  hasil  yang  telah  didapat,  bisa disimpulkan bahwa pihak kampus dapat mengkaji ulang mata kuliah yang kurang diminati agar perkuliahan dapat berjalan secara maksimal.

## REFERENCES
[1]. Tonni Limbong, Muttaqin Muttaqin, Akbar Iskandar, Agus Perdana Windarto, Janner Simarmata, Mesran Mesran, Oris Krianto Sulaiman, Dodi Siregar, Dicky Nofriansyah, Darmawan Napitupulu, Anjar Wanto, 2020, Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi, Medan : Yayasan Kita Menulis.
[2]. Rifki Nur Afuddin, Dade Nurjannah; Sistem Rekomendasi Pemilihan Mata kuliah Peminatan Menggunakan Algoritma Kmeans dan Apriori (studi kasus: Jurusan S1 Teknik Informatika Fakultas Informatika); e-Proceeding of Engineering : Vol.6, No.1 April 2019  Page 2359
[3]. Budanis  Dwi  Meilani  dan  Achmad  Fauzi  Slamat,  2013,  Klasifikasi  Data  Karyawan  Untuk  Menentukan  Jadwal  Kerja Menggunakan Metode Decision Tree, Surabaya : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya.
[4]. Yuli Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5”, Jurnal Edik Informatika, Vol. 2, No. 2, 2016 [5]. David Hartanto Kamagi, Seng Hansun,”Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa”, ULTIMATICS, Vol. VI, No. 1, Juni 2014.
[6]. A.  A.  Aldino  Dan  H.  Sulistiani,  Decision  Tree  C4.5  Algorithm  For  Tuition  Aid  Grant  Program  Classification  (Case  Study: Department Of Information System, Universitas Teknokrat Indonesia), Jurnal Ilmiah Edutic, Vol. 7, No. 1, Pp. 40-50, 2020.
[7]. Vista Anestiviya1 , A. Ferico Octaviansyah Pasaribu2; Analisis Pola Menggunakan Metode C4.5 Untuk Peminatan Jurusan Siswa Berdasarkan Kurikulum (Studi Kasus : Sman 1 Natar); Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI), Vol. 2, No. 1, pg 80 – 85, Maret 2021.
[8]. Utomo, D.P., Mesran, Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung, Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 4, April 2020.
[9]. Azwanti, N., & Elisa, E., Analisa Kepuasan Konsumen Menggunakan Algoritma C4.5, Prosiding Seminar Nasional Ilmu Sosial Dan Teknologi (SNISTEK), (3), 126–131, 2021.
[10]. Setio,  P.B.N.,  et  al.,  Klasifikasi  dengan  Pohon  Keputusan  Berbasis  Algoritme  C4.5,  PRISMA  :  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika, 2020.
[11]. Marlina, D., Bakri, M., Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Transaksi Nasabah Dengan Algoritma C4.5, Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI), Vol. 2, No. 1, Maret 2021.
[12]. Ordila, R., et al., Penerapan Data Mining Unutk Pengelompokkan Data Rekam Medis Pasien Berdasarkan Jenis Penyakit Dengan Algoritman Clustering (Studi Kasus : Poli Klinik PT.Inecda), Jurnal Ilmu Komputer, Vol. 9, 2020.
[13]. Nabila, Z.,  et al., Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI), vol. 2, 2021.
[14]. A. A. Aldino Dan H. Sulistiani, “Decision Tree C4.5 Algorithm For Tuition Aid Grant Program Classification (Case Study: Department Of Information System, Universitas Teknokrat Indonesia),” Jurnal Ilmiah Edutic, Vol. 7, No. 1, Pp. 40-50, 2020.
[15]. Dai, W. and Ji, W., 2014. A Mapreduce Implementation of C4. 5 Decision Tree Algorithm. International Journal of Database Theory and Application, 7(1), pp.49-60.
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.244 | Hal 263 − 269 https://hostjournals.com/bulletincsr
[16]. Vista Anestiviya1 , A. Ferico Octaviansyah Pasaribu2; Analisis Pola Menggunakan Metode C4.5 Untuk Peminatan Jurusan Siswa Berdasarkan Kurikulum (Studi Kasus : Sman 1 Natar); Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI), Vol. 2, No. 1, Maret 2021, 80 - 85 E-ISSN: 2746-3699
[17]. Selvia Lorena Br Ginting, Wendi Zarman, Ida Hamidah, “Analisis Dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Berdasarkan  Data  Nilai  Akademik”,  Prosiding  Seminar  Nasional  Aplikasi  Sains  & Teknologi, November 2014.