## RANCANG BANGUN SISTEM PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS PALANGKA RAYA
Agus Sehatman Saragih 1) , Ade Chandra Saputra 2)
1 Fakultas Teknik, Universitas Palangka Raya email: assaragih@ it.upr.ac.id
2 Fakultas Teknik, Universitas Palangka Raya email: adechandra@it.upr.ac.id

## Abstract
The department is the leading part in the implementation of education from a college, so that it always conducts an evaluation to improve the quality and efficiency of higher education including the improvement of graduate quality. The length of student study is one of the reference variables of success level of the teaching process.
The graduation prediction system using the data mining classification method is Decisision Tree C4.5. Data attributes used include; Gender, Religion, SKS, IPS, Graduated Semester, and TA Type. The Graduated Semester attribute is used as a predictive target attribute. Where the attribute value pass semester is made into 2 values that is 8-10 Semesters (<= 5 Years) and 11-14 Semesters (>  5  Years).  The  prediction  test  was  performed  using  k-fold  cross-validation  method  and  linear regression measurement.
The highest accuracy score on the prediction system was obtained in the 6th experiment and the 7th experiment was 61.54%. While for the lowest accuracy value obtained in the 5th experiment of 30.77%. From the value of 𝑅 2 from experiment 1 to experiment 10 shows the highest value of 0.40 and  the  lowest  0.29.  The  value  of 𝑅 2  obtained  is  so  small  that  it  can  further  explain  the  result  of prediction accuracy with decision tree C4.5 algorithm is very small value.
Keywords: Predition , Decisision Tree C4.5, K-fold cross-validation , Regresi Linear

## 1. PENDAHULUAN
Jurusan  merupakan  bagian  terpenting dalam  penyelenggaraan  pendidikan  dari sebuah  perguruan  tinggi,  sehingga  senantiasa melakukan evaluasi untuk meningkatkan mutu dan  efisiensi  perguruan  tinggi  termasuk peningkatan  kualitas  lulusan.  Jurusan  Teknik Informatika  merupakan  jurusan  dibawah Fakultas  Teknik  Universitas  Palangka  Raya yang memiliki jumlah mahasiswa yang cukup banyak.  Hal  ini  terlihat  dari  peningkatan jumlah  calon  mahasiswa  baru  pada  setiap tahun ajaran. Permasalahan yang sering terjadi adalah  masih  banyaknya  jumlah  mahasiswa yang  lulus  dengan  lama  studi  melampaui waktu yang telah ditetapkan dengan perolehan Indeks  Prestasi  Komulatif  (IPK)  yang  relatif rendah  yang  dapat  mempengaruhi  mutu lulusan  Perguruan  Tinggi.  Seiring  dengan terus  bertambahnya  jumlah  mahasiswa  di Jurusan Teknik Informatika maka jumlah data kemahasiswaan  terus  meningkat  sehingga terjadi  penumpukan  data  yang  belum  diolah dengan optimal untuk menggali informasi dan pengetahuan  baru  yang  dapat  digunakan
sebagai  bahan  pertimbangan  pimpinan  dalam proses pengambilan kebijakan dan keputusan. Data  ini  juga  sebagai  peringatan  dini  ( early warning )  bagi  mahasiswa  tertentu  yang berdasarkan hasil prediksi dinyatakan berpotensi lulus dengan melampaui ketentuan lama  studi  ataupun  berpotensi  lulus  dengan perolehan IPK yang rendah.
Hal  inilah  yang  mendasari  peneliti untuk  merancang  suatu  sistem  yang  dapat melakukan prediksi terhadap mahasiswa baru yang mendaftar apakah berpeluang menyelesaikan  kuliah  tepat  waktu  atau  tidak dengan  menggunakan  salah  satu  model  data mining

## 2. KAJIAN LITERATUR
Ada  beberapa  peneltian  yang  terdahalu yang  digunakan  peneliti  sebagai  tinjauan pustaka  dalam  melakukan  penelitan  ini  yaitu sebagai berikut :
Penelitian  dengan  judul  perancangan aplikasi prediksi  kelulusan tepat waktu  pada STMIK Dipanegara Makasar. Pada penelitian tersebut prediksi dilakukan dengan
menggunakan  algoritma k-Nearest  Neighbor (k-NN) dan  aplikasi  web  yang  dibangun menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  5.0 dan database  enggine MySQL.  Atribut  yang digunakan  pada  penelitian  terdiri  dari  jenis kelamin,  nilai  ebtanas,  jurusan  dan  provinsi SMA.    Hasil  pengujian  dengan  menerapkan algoritma k-NN dari  kasus  lama  yaitu  tahun wisuda  2004  s/d  2010    dan  kasus  baru  tahun wisuda 2011 terhadap alumni diperoleh tingkat akurasi 83 %.[1] Penelitian kedua adalah penelitian berupa implementasi algoritma C4.5 untuk
memprediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa. Pada  penelitian  tersebut  dilakukan  prediksi kelulusan pada mahasiswa alumni tahun 2007 dan 2008 sebagai data training dan data testing alumni  tahun  2009.  Atribut  yang  digunakan untuk  melakukan  prediksi  terdiri  dari  IP Semester  1  s/d  Semester  6,  jenis  kelamin, SMA,  tipe  kelulusan  dan  jumlah  SKS  pada semester  6.  Hasil  implementasi  dan  uji  coba aplikasi tingkat akurasi hasil prediksi kelulusan  sebesar  87.5  %  dari  data  sebanyak 60  untuk  data training dan  data testing sebanyak 40.[2]
Penelitian ketiga adalah penelitian untuk melakukan  prediksi  mahasiswa  berpotensi non-aktif  menggunakan  metode decision  tree C4.5. Pada  penelitian  tersebut  atribut  yang digunakan  adalah  umur,  kota  asal,  asal sekolah,  IP  semester  1-4  dan  SKS  dari semester 1-4. Hasil penelitian yang diperoleh pada percobaan ke-1 dengan ratio data training 90% diperoleh akurasi prediksi terbaik sebesar 92.79%.  Pada  percobaan  ke-2  dengan  ratio data training 20%  diperoleh  nilai  akurasi terbaik  90.98%  dan  pada  percobaan  ke-3 dengan ratio data training 90% diperoleh nilai akurasi  terbaik  sebesar  97.60%.  Kesimpulan yang diperoleh juga pada penelitian menyatakan  bahwa  variabel  yang  paling berpengaruh  terhadap  mahasiswa  non-aktif adalah IP Semester dan SKS yang dikumpulkan dari semester 1-4.[3] Berdasarkan penelitian-penelitian
referensi  di  atas  maka  peneliti  (2017)  ingin mengimplementasikan algoritma decision tree C4.5 untuk melakukan prediksi kelulusan studi mahasiswa.  Data  studi  kasus  yang  akan digunakan  adalah  data  mahasiswa  Jurusan Teknik  Informatika  Universitas  Palangka Raya. Decision  tree  C4.5 dipilih  sebagai algoritma  untuk  prediksi  berdasarkan  hasil
review pada  keenam  penelitian  algoritma decision  tree  C4.5 memiliki  tingkat  akurasi lebih  tinggi  dan  mudah  dipahami.  Data mahasiswa  yang  digunakan  adalah  data mahasiswa angkatan tahun 2008-2010 . Atribut yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi terdiri  atas  SKS  1-3,  IPS  1-3,  jenis  kelamin, agama dan jenis tugas akhir yang akan diambil. Hasil  akhir  penelitian  ini  adalah  sebuah aplikasi dekstop untuk  melakukan  prediksi kelulusan  studi  mahasiswa  sehingga  dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi  dan dapat memberikan peringatan dini bagi pihak akademis perguruan tinggi untuk memberikan bimbingan  awal  bagi  mahasiswa  yang memiliki kecenderungan menyelesaikan studi lebih dari 10 semester.

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan penelitian dalam mengembangkan  sistem  ditunjukkan  pada gambar 1.
MULAI AKHIR STUDI PUSTAKA PENGUMPULAN DATA IDENTIFIKASI MASALAH PRAPROSES DATA : 1. SELECTION DATA 2. CLEANING DATA 3. TRASNFORMATIONI DATA ANALISA DAN PERANCANGAN KNN IMPLEMENTASI HASIL DAN PENGUJIAN
Gambar 1. Tahapan Penelitian Rancang Bangun Sistem Prediksi Kelulusan Mahasiswa dengan menggunakan Algoritma Decision Tree (C4.5)

## 3.1   Peubah dan Pengukuran
Data  mahasiswa  didapatkan  dari  pihak pengelola  data  akademik  Fakultas  Teknik Universitas Palangka Raya yaitu data mahasiswa Jurusan Teknik Informatika angkatan  tahun  2008-2010  sebanyak  130 record    data setelah  dilakukan  proses seleksi, validasi  data  dan  transformasi  data.  Atribut data  yang  dipilih  untuk  melakukan  prediksi
adalah  Jenis  Kelamin,  Agama,  SKS,  IPS, Lulus  Semester,  dan  Jenis  TA.  Atribut  Lulus Semester  dijadikan  sebagai  atribut  target prediksi.  Di  mana  nilai  atribut  lulus  semester dibuat  menjadi  2  nilai  yaitu  8-10  Semester (<=5 Tahun) dan 11-14 Semester (> 5 Tahun). Tabel 1. Atribut dan Nilai No. Atribut Nilai (Kode) 1. Jenis Kelamin Laki-laki (L) dan Perempuan (P). 2. Agama ISLAM (A1), PROTESTAN (A2),
KATOLIK (A3), HINDU (A4), dan BUDHA(A5).
3. SKS 1-3 <=15 (SKS1), 16-20 (SKS2), dan >=21 (SKS3).
4. IPS 1-3 <=2,50 (IP1) , 2,51-3,00
(IP2) , 3,01-3,50 (IP3) dan
>=3,51 (IP4). 5. Jenis Tugas Akhir SI WEB (JT1), SI DEKSTOP (JT2), WEB PROFIL (JT3), WEB E- GOV (JT4), GAME (JT5), JARINGAN (JT6), dan ANDROID (JT7). 6. Lulus Semester 8-10 (LS1) dan 11-14 (LS4).

## 3.2 Teknik Pengumpulan dan Analisis

## Data
Teknik Pengumpulan dan Analisis Data dilakukan dengan studi pustaka dan observasi. Data  yang  digunakan  pada  sistem  Sistem Prediksi Kelulusan Mahasiswa bersumber dari akademik Fakultas Teknik Universitas Palangka  Raya  yaitu  data mahasiswa Jurusan Teknik  Informatika  angkatan  tahun  2008-
2010.

## 3.3 Rancangan Sistem
Sistem yang dikembangkan merupakan aplikasi Prediksi tingkat kelulusan mahasiswa Teknik  Informatika  Universitas  Palangka
Raya  yang  dikembangkan  berbasis  desktop. Metode  pengembangan  perangkat  lunak menggunakan UML ( Unified Modeling
Language )  yaitu usecase  diagram,  activity diagram dan class diagram.

## 3.3.1  Use Case Diagram
Pada sistem yang akan dirancang hanya ada 1 aktor yaitu Admin seperti yang terlihat pada Tabel 2 dan untuk setiap use case beserta deskripsinya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 2. Definisi Aktor
No. Aktor Deskripsi 1. Admin Orang yang menganalisis hasil prediksi kelulusan berdasarkan data training yang didapatkan dari akademis Fakultas Teknik dan melakukan uji prediksi terhadap data testing. Tabel 3. Deskripsi Use case No. Use case Deskripsi 1. Input Data Kasus Untuk memasukan data yang digunakan sebagai data kasus/data training. 2. Input Data Testing Untuk memasukkan data testing yang akan dilakukan prediksi kelulusannya. 3. Lihat Pohon Keputusan Untuk melihat pohon keputusan yang dibentuk dari data training yang sudah diproses. Pohon keputusan menggambarkan rule dan pola kelulusan yang akan digunakan untuk melakukan prediksi. 4. Lihat Rule Prediksi Untuk melihat rule yang akan digunakan melakukan prediksi. 5. Kelola Atribut Untuk mengelola nilai data atribut yang digunakan pada data kasus, data testing dan data uji prediksi seperti atribut agama, sks, ips, jenis TA, dan kelulusan semester. 6. Uji Prediksi Untuk melakukan pengujian hasil prediksi data testing sehingga diketahui tingkat akurasi prediksi
Pada  sistem  prediksi  hanya  ada  satu pengguna  aplikasi  yaitu  Admin,  kemudian untuk proses-proses yang dilakukan ada 6 use case utama yaitu Input Data Kasus, Input Data Testing ,  Lihat  Pohon  Keputusan,  Lihat Rule Prediksi,  Kelola  Atribut  dan  Uji  Prediksi.
Usecase diagram pada gambar 2.
3.3.2 Activity Diagram Pada  Gambar  3  dapat  dilihat activity diagram yang menggambarkan urutan aktivitas  proses  yang  dilakukan  pada aplikasi prediksi kelulusan studi mahasiswa berdasarkan use case yang dibuat sebelumnya.
ADMIN Input Data Kasus Uji Prediksi Input Data Testing Lihat Pohon Keputusan Lihat Rule Prediksi Kelola Atribut Kelola Atribut Agama Kelola Atribut SKS Kelola Atribut IPS Kelola Atribut Jenis TA Kelola Atribut Kelulusan Semester <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>>
Gambar 2. Use Case Diagram Aplikasi Prediksi Kelulusan Studi Mahasiswa
Input Data Training Input Data Testing Lihat Pohon Keputusan Uji Prediksi Lihat Rule Prediksi Kelola Atribut Kelola Atribut Agama Kelola Atribut SKS Kelola Atribut IPS Kelola Atribut Jenis TA Kelola Atribut
Kelulusan Semester
Gambar 3. Activity Diagram Aplikasi Prediksi Kelulusan Studi Mahasiswa

## 3.1.3 Class Diagram
Rancangan class  diagram yang  akan digunakan untuk membangun Aplikasi Prediksi  Kelulusan  Studi  Mahasiswa  dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Class Diagram Aplikasi Prediksi Kelulusan Studi Mahasiswa
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1   Implemantasi Sistem
Implementasi  merupakan  proses  yang dilakukan  untuk  merepresentasikan  hasil perancangan ke dalam pemrograman.
Implementasi  dilakukan  untuk  menghasilkan aplikasi  yang  mampu  melakukan  prediksi kelulusan  studi  mahasiswa  dan  menampilkan atribut  yang  paling  berpengaruh  terhadap kelulusan studi mahasiswa.
Implementasi antarmuka tampilan awal aplikasi    saat  pertama  kali  dijalankan  dapat dilihat  pada  Gambar  5.  Dari  Tampilan  Awal dapat  dilihat  pada  panel  utama  aplikasi terdapat menu Input Data Kasus Lihat Pohon Keputusan, Input Data Testing dan Lihat Rule Prediksi.  Pada menu  bar atas  terdapat  Kelola Atribut, Uji Prediksi dan Tentang.
Gambar 5. Implementasi Tampilan Awal Aplikasi
Proses  uji  akurasi  prediksi  dapat dijalankan  dengan  mengklik  tombol  Uji Prediksi, kemudian aplikasi akan memberikan konfirmasi  saat  proses  sudah  selesai  dan langsung menampilkan report hasil uji akurasi prediksi seperti yang terlihat pada Gambar 6 .
Gambar 6. Proses Uji Akurasi Prediksi Selesai Pada Gambar 7 menunjukkan persentase  akurasi report hasil  uji  akurasi prediksi  sebesar  60%.  Hasil  perhitungan dilakukan  dengan  membandingkan  nilai prediksi  yang  sesuai  dengan  data  uji  akurasi dibagi total data yang dibandingkan.
Gambar 7. Report Hasil Uji Akurasi Prediksi 4.2 Pengujian Sistem 4.2.1  Pengujian Algoritma Decision Tree C4.5
Pada  perbandingan  hitungan  manual data  kasus  yang  digunakan  ada  sebanyak  10 data seperti yang terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Kasus Data  pada  Tabel  4  adalah  contoh  data kasus yang masih belum dilakukan preprocessing. Data  tersebut  nantinya  saat akan  masuk  ke  dalam  aplikasi  akan  di  rubah nilai  setiap  atribut  sesuai  kategori  atributnya masing-masing.
Perubahan  nilai  atribut  dilakukan  untuk memudahkan  proses  perhitungan  terutama untuk data nilai SKS dan IPS menjadi rentang nilai kategorial. Pengkategorian nilai tersebut disesuaikan  dengan  kategori  yang  ada  pada akademik. Hasil perubahan nilai atribut dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Kasus Hasil Preprocessing
Hitung nilai entropi, gain , split info dan gain ratio . Atribut simpul dipilih dengan nilai gain ratio paling besar[4].
Perhitungan awal yang perlu dilakukan adalah menghitung  entropi  total  dari  semua  atribut dengan menggunakan Rumus.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙)   =   (− 6 10 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 6 10 ) +   (− 4 10 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 4 10 )
= 0,44217936 + 0,528771238 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙) = 0,970950594
Kemudian  hitung  nilai  entropi  Jenis  Kelamin (JK)  dengan  nilai  atribut  L  dan  P  dengan Rumus.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐿) =   (− 4 5 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 4 5 ) +   (− 1 5 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 1 5 ) = 0,257542476 + 0,464385619 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐿) = 0,721928095
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑃) =   (− 2 5 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 2 5 ) +   (− 3 5 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 3 5 ) = 0,528771238 + 0,442179356 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑃) = 0,970950594
Selanjutnya  perhitungan gain atribut  Jenis Kelamin  (JK)  dapat  dilakukan  dengan menggunakan Rumus 2.2.
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝐽𝐾) =  0,970950594
− (( 5 10 ∗ 0,721928095) + ( 5 10 ∗ 0,970950594))
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝐽𝐾)   =  0,12451125 Sementara  perhitungan split  info Jenis Kelamin (JK) dilakukan dengan menggunakan Rumus .
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝐽𝐾)
= (− |5| |10| ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 |5| |10| ) +   (− |5| |10| ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 |5| |10| )
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝐽𝐾) = 0,5 + 0,5 = 1 Dari  perhitungan gain dan split  info Jenis Kelamin di atas maka dapat dihitung gain ratio atribut JK dengan Rumus.
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝐽𝐾) = 0,12451125 1 =  0,12451125
NIM NAMA JK AGAMA SKS 1 SKS 2 SKS 3 IPS 1 IPS 2 IPS 3 JT LS
DBC110057 BAGUS INDRIATMOJO Laki-laki ISLAM 24 25 23 3,75 3,52 3,50 ANDROID 10 DBC109009 JHONI PRASETYO Laki-laki PROTESTAN 18 19 23 2,08 3,11 2,96 SI WEB 12 DBC109011 RIA ARISKAPerempuan PROTESTAN 21 17 20 2,13 2,63 3,00 WEB E-GOV 12 DBC109012 AGNESTRY ADITYA Laki-laki PROTESTAN 21 16 12 2,17 2,47 2,12 SI WEB 12 DBC110074 YOLANTYA WIDYASARI Perempuan PROTESTAN 21 22 21 2,96 2,68 3,21 SI WEB 8 DBC11079 SELVIA LESTARI Perempuan ISLAM 22 25 21 3,21 2,76 3,29 SI WEB 9 DBC110080 PRIHTIANA NENGSIH Perempuan ISLAM 24 25 21 3,33 2,86 3,43 SI WEB 9 DBC108056 YENIRA ARISTISIA Perempuan PROTESTAN 18 19 19 2,08 2,95 2,74 SI DEKSTOP 13 DBC108094 VIRMAN SUKRANSYAH Laki-laki ISLAM 20 11 9 2,08 1,55 1,92 SI WEB 14 DBC108096 REDIANSYAH Laki-laki ISLAM 14 10 10 1,96 2,06 1,75 WEB PROFIL 14 NIM NAMA JK AGAMA SKS 1 SKS 2 SKS 3 IPS 1 IPS 2 IPS 3 JT LS DBC110057 BAGUS INDRIATMOJO L A1 SKS3 SKS3 SKS3 IP4 IP4 IP4 JT7 L1 DBC109009 JHONI PRASETYO L A2 SKS2 SKS2 SKS3 IP1 IP2
IP2 JT1 L2 DBC109011 RIA ARISKAP A2 SKS3 SKS2 SKS2 IP1 IP2 IP2 JT4 L2 DBC109012 AGNESTRY ADITYA L A2 SKS3 SKS3 SKS1 IP1 IP1 IP1 JT1 L2 DBC110074 YOLANTYA WIDYASARI P A2 SKS3 SKS3 SKS3 IP2 IP2 IP3 JT1 L1 DBC11079 SELVIA LESTARI P A1 SKS3 SKS3 SKS3 IP2 IP2 IP3 JT1 L1 DBC110080 PRIHTIANA NENGSIH P A1 SKS3 SKS3 SKS3 IP3 IP2 IP3 JT1 L1 DBC108056 YENIRA ARISTISIA P A2 SKS2 SKS2 SKS2 IP1 IP2 IP2 JT2 L2 DBC108094 VIRMAN SUKRANSYAH L A1 SKS2 SKS1 SKS1 IP1 IP1 IP1 JT1 L2 DBC108096 REDIANSYAH L A1 SKS1 SKS1 SKS1 IP1 IP1 IP1 JT3 L2
Jadi,  nilai gain  ratio untuk  atribut  jenis kelamin adalah 0,12451125 Tabel 6. Perhitungan Untuk Membentuk
Pohon Keputusan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang terlihat  pada  Tabel  6  atribut  yang  terpilih sebagai  atribut  akar  adalah  SKS_2  dengan gain ratio = 0,637974026.
Masing-masing  nilai  atribut  SKS_2 memiliki  nilai  entropi  =  0  sehingga  sudah positif memprediksikan kasus yaitu SKS1 (0- 15) dan SKS2 (16-20) dengan kelulusan studi 11-14  Semester,  sementara  SKS3  (21-26) mengarahkan ke kelulusan studi 8-10 Semester. Proses pembentukan pohon
keputusan berhenti pada atribut SKS_2.

## 4.2.2  Pengujian Hasil Prediksi
Pengujian  hasil  prediksi  dilakukan dengan  menggunakan k-fold  cross-validation yang membagi data menjadi 10 bagian ( k=10 ) [5]. Total data yang digunakan sebanyak 130 data  mahasiswa  Jurusan  Teknik  Informatika 2008-2010.  Dari  total  data  tersebut  untuk percobaan  1-10  digunakan  13  data  sebagai data testing dan  117  data  sebagai  data  kasus.
Hasil  persentase  akurasi  prediksi  dari percobaan 1-10 dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pengujian Akurasi Prediksi.
Pada  setiap  percobaan  yang  telah dilakukan didapatkan rata-rata akurasi prediksi sebesar 50,77 % dan atribut akar yang paling sering  muncul  adalah  IPS_1  (nilai  Indeks Prestasi pada semester 1). Nilai akurasi paling tinggi  didapatkan  pada  percobaan  ke-6  dan percobaan  ke-7  sebesar  61,54  %.  Sementara untuk  nilai  akurasi  paling  rendah  didapatkan pada percobaan ke-5 sebesar 30,77 %.
4.2.2 Pengujian Estimasi Nilai dan Persamaan Linier Prediksi
Analisis  regresi  adalah  teknik statistik untuk permodelan dan investigasi hubungan dua atau lebih variabel[6]. Nilai 𝑅 2 menunjukkan  koefisien  determinasi,  untuk mengukur kebaikan suai ( goodness of fit) dari persamaan regresi. Nilai 𝑅 2 terletak antara 0 – 1, dan kecocokan model dikatakan lebih baik kalau 𝑅 2 semakin  mendekati  1.  Pada Tabel  8 dapat dilihat persamaan linier berganda untuk data kasus setiap percobaan beserta nilai 𝑅 2 . Tabel 8. Persamaan Linier Prediksi Percobaan 1-10
Ket :   Y : Variabel nilai Kelulusan Semester X 1 : Variabel SKS_1 X 2 : Variabel SKS_2 X 3 : Variabel SKS_3 X 4 : Variabel IPS_1 X 5 : Variabel IPS_2 X 6 : Variabel IPS_3 Koefisien  determinasi  ( 𝑅 2 )  sering digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  besar kemampuan  semua  variabel  bebas  (X 1 -X 6 ) dalam  menjelaskan  variabel  terikatnya.  Pada percobaan  1,  diperoleh  nilai 𝑅 2 sebesar  0.38 berarti  kemampuan  variabel  bebas  untuk menjabarkan  variabel terikatnya  sebesar  38%
NODE JML KASUS (S) 11-14 (S1) 8-10 (S2) Entropi S1 Entropi S2 Entropi Total Gain SPLITINFO Gain Ratio
1 TOTAL 10 6 4 0,44217936 0,528771238 0,970950594
JENIS KELAMIN
0,124511 1 0,12451125 LAKI-LAKI (L) 5 4 1 0,25754248 0,464385619 0,721928095 0,5 PEREMPUAN (P) 5 2 3 0,52877124 0,442179356 0,970950594 0,5 AGAMA
0,124511 1 0,12451125 ISLAM (A1) 5 2 3 0,52877124 0,442179356 0,970950594 0,5 PROTESTAN (A2) 5 4 1 0,25754248 0,464385619 0,721928095 0,5 KATOLIK (A3) 0 0 0 0 0 0 0 HINDU (A4) 0 0 0 0 0 0 0 SKS 1 0,419973 1,2954618 0,32418793 <=15 (SKS1) 1 1 0 0 0 0 0,3321928 16-20 (SKS2) 3 3 0 0 0 0 0,5210897 >=21 (SKS3) 6 2 4 0,52832083 0,389975 0,918295834 0,4421794 SKS 2 0,970951 1,5219281 0,63797403 <=15 (SKS1) 2 2 0 0 0 0 0,4643856 16-20 (SKS2) 4 4 0 0 0 0 0,5287712 >=21 (SKS3) 4 0 4 0 0 0 0,5287712 SKS 3 0,609987 1,4854753 0,41063392 <=15 (SKS1) 3 3 0 0 0 0 0,5210897 16-20 (SKS2) 2 2 0 0 0 0 0,4643856 >=21 (SKS3) 5 1 4 0,46438562 0,257542476 0,721928095 0,5 IPS 1 0,970951 1,5709506 0,61806565 <=2,50 (IP1) 6 6 0 0 0 0 0,4421794 2,51-3,00 (IP2) 1 0 1 0 0 0 0,3321928 3,01-3,50 (IP3) 2 0 2 0 0 0 0,4643856 >=3,51 (IP4) 1 0 1 0 0 0 0,3321928 IPS 2 0,485475 1,6854753 0,28803466 <=2,50 (IP1) 3 3 0 0 0 0 0,5210897 2,51-3,00 (IP2) 5 2 3 0,52877124 0,442179356 0,970950594 0,5
3,01-3,50 (IP3) 1 1 0 0 0 0 0,3321928 >=3,51 (IP4) 1 0 1 0 0 0 0,3321928 IPS 3 0,970951 1,5709506 0,61806565 <=2,50 (IP1) 3 3 0 0 0 0 0,5210897 2,51-3,00 (IP2) 3 3 0 0 0 0 0,5210897 3,01-3,50 (IP3) 4 0 4 0 0 0 0,5287712 >=3,51 (IP4) 0 0 0 0 0 0 0 JENIS TA 0,370951 1,7709506 0,20946411 SI WEB (JT1) 6 3 3 0,5 0,5 1 0,4421794 SI DEKSTOP (JT2) 1 1 0 0 0 0 0,3321928 WEB PROFIL (JT3) 1 1 0 0 0 0 0,3321928 WEB E-GOV (JT4) 1 1 0 0 0 0 0,3321928 GAME (JT5) 0 0 0 0 0 0 0 JARINGAN (JT6) 0 0 0 0 0 0 0 ANDROID (JT7) 1 0 1 0 0 0 0,3321928 0,63797403 PEMBENTUKAN POHON KEPUTUSAN (LEVEL 0) MAX GAIN
dan  menyatakan  terdapat  nilai  sebesar  62% untuk  variabel  terikat  dijelaskan  oleh  faktor- faktor  lainnya.  Dari  nilai 𝑅 2 dari  percobaan  1 hingga  percobaan  10  menunjukkan  nilai tertinggi sebesar 0,40 dan terendah 0.29. Nilai 𝑅 2 yang  didapatkan  sangat  kecil  sehingga dapat  semakin  menjelaskan  hasil  akurasi prediksi  dengan  algoritma decision  tree  C4.5 bernilai sangat kecil. Jadi, dengan menggunakan  nilai 𝑅 2 dari  persamaan  regresi linier  berganda  dapat  dinyatakan  bahwa kemampuan  variabel  SKS  1-3  dan  IPS  1-3 masih  belum  cukup  untuk  memprediksikan nilai Kelulusan Semester mahasiswa dan perlu adanya  tambahan  variabel  bebas  (atribut prediksi)  yang  dapat  menggambarkan  pola kelulusan mahasiswa.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian pada tugas akhir dengan judul “Prediksi Kelulusan Studi Mahasiswa  Dengan Decision  Tree C4.5”, maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut.
1. Pengujian  hasil  prediksi  dilakukan dengan  menggunakan k-fold  cross- validation dengan  nilai  k=10.  Dari percobaan yang telah dilakukan didapatkan  rata-rata  akurasi  prediksi sebesar  50,77  %  dan  atribut  akar  yang paling  sering  muncul  adalah  IPS_1 (nilai Indeks Prestasi pada semester 1). Nilai  akurasi  paling  tinggi  didapatkan pada percobaan ke-6 dan percobaan ke- 7  sebesar  61,54  %.  Sementara  untuk nilai  akurasi  paling  rendah  didapatkan pada percobaan ke-5 sebesar 30,77 %.
2. Nilai 𝑅 2 yang dihasilkan setiap percobaan  juga  sangat  kecil  (<  0.90),
sehingga menunjukkan bahwa kemampuan  variabel  atribut  prediksi dalam memprediksikan atribut kelulusan  semester  mahasiswa  sangat kurang,  sehingga  memerlukan  atribut prediksi tambahan.
3. Berdasarkan  rata-rata  akurasi  prediksi dengan  nilai  sebesar  50,77  %  dapat disimpulkan  algoritma decision  tree
C4.5  pada  penelitian  ini,  masih  belum optimal  untuk  melakukan  prediksi kelulusan studi mahasiswa. Keterbatasan  atribut  prediksi  yang digunakan  sebagai  parameter  prediksi, terutama  penggunaan  atribut  jenis kelamin  dan  agama  yang  tidak  tepat membuat  tingkat  akurasi  prediksi menjadi  lebih  rendah  dibandingkan penelitian  lain  yang  menggunakan algoritma decision  tree C4.5  yang  bisa mencapai akurasi prediksi di atas 70% .
4. Berdasarkan perhitungan menggunakan metode Regresi Linear dari percobaan 1 hingga percobaan 10 menunjukkan nilai tertinggi sebesar 0,40 dan terendah 0.29.

## 6. REFERENSI
[1] Mustafa, Muhammad Syukri, dan I
Wayan Simpen. t.t. Perancangan Aplikasi Prediksi Kelulusan Tepat
Waktu Bagi Mahasiswa Baru Dengan
Teknik Data Mining. Makassar : STMIK Dipanegara. [2] Kamagi, David Hartanto, dan Seng
Hansun. 2014. Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 Untuk
Memprediksi Tingkat Kelulusan
Mahasiswa. Tanggerang : Universitas Multimedia Nusantara. [3] Untari, D. t.t. Data Mining Untuk
Menganalisa Prediksi Mahasiswa
Berpotensi Non-Aktif Menggunakan
Metode Decision Tree C4.5. Semarang
: Universitas Dian Nuswantoro.
[4] Kusrini dan Luthfi E.T. 2009. Algoritma Data Mining . Yogyakarta: Penerbit Andi.
[5] Refaeilzadeh, Payam, Lei Tang, dan Huan Liu. 2008. Cross-Validation.
Arizona : Arizona State University. [6] Santosa, Budi (2007). Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta :
Graha Ilmu. .