## PENERAPAN DATA MINING UNTUK EVALUASI KINERJA AKADEMIK MAHASISWA (STUDI KASUS: UMTAS)

## Sulidar Fitri
FKIP, Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya Email: sfitri@umtas.ac.id
Novi Nurjanah Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Lingkungan Universitas Muhamamdiyah Tasikmalaya Email: novi@umtas.ac.id

## Windi Astuti
FKIP, Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya Email: windiastuti301@gmail.com

## ABSTRAK
Harapan  masyarakat  secara  umum  sangat  besar  yaitu  supaya  institusi  pendidikan  dapat menyelenggarakan pendidikan yang berkualitas bagi mahasiswa sehingga menghasilkan keluaran berupa sumber daya manusia yang terampil, berilmu, cerdas dan berkualitas. Penerapan Data Mining dilakukan untuk dapat  mengukur kinerja akademik  mahasiswa di Universitas Muhammadiyah  melalui pengukuran pada  Indeks  Prestasi  Akademik  (IPK)  sebagai  yang  utama.  Keberhasilan  dalam  memperoleh  IPK  yang tinggi  biasanya  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  salah  satunya  adalah  jam  berlajar  mahasiswa  tersebut. Banyak mahasiswa di lingkungan Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya (UMTAS) menjadi pengguna Internet aktif dan menjadi indikasi faktor pengganggu dalam kegiatan belajar mahasiswa. Dalam penelitian ini akan dilakukan penerapan data mining dengan mengklasifikasikan melalui aturan atau rule algoritma Decision Tree mahasiswa berdasarkan IPK yang diperoleh pada semester sebelumnya. Selanjutnya, untuk mengetahui pengaruh yang signifikan dari faktor-faktor yang ada menggunakan metode penghitungan chi- square. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa hasil prediksi dari data uji memberikan angka sebesar 84%  mahasiwa  memperoleh  IPK  Tinggi  dan  16%  sisanya  memperoleh  IPK  Sedang.  Untuk  uji menggunakan chi kuadrat dapat menunjukan bahwa adanya nilai yang signifikan antara Penggunaan Media social terhadap nilai IPK. Ternyata,  hasil berbeda terjadi pada hubungan antara  waktku  belajar terhadap niliai IPK yang tidak menunjukan adanya nilai yang signifikan.
Kata kunci: klasifikasi, prediksi, Internet, media sosial, pengguna internet, pengaruh media sosial.

## ABSTRACT
Public  expectation  in  general  is  very  large  that  can  educational  institutions  can  provide  quality education for students so as to produce the absorption of human beings who are creatures, knowledgeable, intelligent and qualified. Implementation of Data Mining is conducted to be able to measure the student academic  performance  at  Muhammadiyah  University  through  measurement  of  Academic  Achievement Index (GPA) as the main parameter.  Success in high IPK (Indeks Prestasi  Kumulatif or known as GPA results is usually by many factors one of which is the student's hours. Many students in the University of Muhammadiyah Tasikmalaya (UMTAS) become active internet users and become a disturbing factor in student learning activities. This research will be implemented data mining by classifying through rules or rules of student Decision Tree algorithm based on IPK obtained in the previous semester. Being aware of the significant effect of factors that exist by using chi-square counting. The results of this study show the prediction  results  from  the  test  data  give  the  number  of  84%  of  students  of  High  GPA  and  16%  of  the remaining given GPA Medium. For the test using chi squared can show a significant difference between Social Media Usage to GPA value. Different results occurred in the relationship betweens study times, the GPA did not show any significant significance.
Keywords: classification, prediction, internet, social media, internet users, social media influence.

## 1. PENDAHULUAN
Prestasi akademik yang diperoleh mahasiswa dianggap sebagai keberhasilan seorang mahasiswa dan system pembelajaran di institusi tersebut. Kualitas akademik tersebut juga tidak terlepas dari latarbelakang mahasiswa  itu  sendiri  disamping  sistem  dan  iklim  belajar  mengajar  yang  tercipta  di lingkunganpendidikannya. IPK (Indeks Prestasi Kumulatif) yang baik tentunya membuat target masa studi tercapai dengan kualitas yang bagus. Masa studi yang tepat waktu mendorong berkurangnya penumpukan mahasiswa di semester akhir yangbisa mengakibatkan ratio dan kualitas yangtidak baik. Prestasi Akademik biasanya diukur melalui Indek Prestasi Akademik (IPK). Keberhasilan dalam memperoleh IPK yang tinggi biasanya dipengaruhi oleh banyak faktor salah satunya adalah jam berlajar mahasiswa tersebut.
Penambangan informasi dari data yang sangat besar atau data tersebut dikenal dengan istilah big data bertujuan  untuk  dapat  menggali  pengetahuan  yang  terdapat  di  dalamnya.  Pengetahuan  tersebut  akan memberikan  pola  maupun  rule  yang  dibutuhkan  untuk  menganalisis  data  selanjutnya.  Teknik  yang dilakukan untuk melakukan penggalian informasi tersebut dikenal dengan istilah data mining.
Proses yang dilakukan untuk mengekstrak pengetahuan dalam data mining adalah pengenalan pola, clustering,  asosiasi,  prediksi  dan  klasifikasi.  Klasifikasi  adalah  pemrosesan  untuk  menemukan  sebuah model atau fungsi yang menjelaskan dan mencirikan konsep atau kelas data, untuk kepentingan tertentu. Dalam proses klasifikasi ini terdapat beberapa macam algoritma pemrosesan diantaranya adalah algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan.
Pada era big data dimana banyak sekali tumpukan data yang tertimbun di berbagai sektor menyebar dalam lapisan masyarakat luas memunculkan banyak sekali tools pendukung atau software aplikasi yang di  desain  untuk  membantu  manusia  melakukan  proses  penambangan  maupun  penggalian  pengetahuan dalam tumpukan data yang ada. Tools yang ada sangat membantu manusia untuk dapat mengetahui hasil akhir output yang dikehendaki. Pada kondisi dimudahkannya mendapatkan hasil atau output dalam proses penambangan pengetahuan perlu juga diketahui bagaimana langkah yang dilalui dalam mendapatkan hasil akhir yang dikehendaki.
Peningkatan yang sangat pesat dalam hal perkembangan teknologi tidak bisa dipungkiri lagi. Hal ini menjadi salah satu faktor yang diasumsikan mengganggu jam belajar mahasiswa dikarenakan menjadi trend secara global terutama di kalangan anak muda. Kemajuan teknologi dibuktikan dengan banyaknya keluaran perangkat gadget baru dalam berbagai merek yang sering kita lihat di pasaran. Bersamaan dengan semakin canggihnya perangkat gadget yang ada, maka sangat wajar jika fitur-fitur yang ada didalamnya pun mulai bervariasi untuk lebih memudahkan para pemakai gadget berteknologi tinggi. Begitu juga untuk kebutuhan bersosialisasi secara jarak jauhpun semakin banyak pilihan aplikasinya. Aplikasi media sosial jarak jauh ini banyak disediakan oleh perusahaan penyedia apliasi untuk smartphone.
Indonesia  merupakan  negara  berkembang  juga  mempunyai  minat  yang  cukup  tinggi  terhadap perkembangan teknologi lebih khususnya ketertarikan yang cukup tinggi terhadap beberapa situs jejaring sosial.  Seperti  informasi  yang  didapatkandari  hasil  survey  APJII  (Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet Indonesia) mengenai tingginya pengguna internet di Indonesia mencapai 132,7 juta jiwa pada tahun 2016 dari total 256,2 juta orang total populasi penduduk Indonesia. Berdasarkan angka yang ada, maka terjadi kenaikkan  sebesar  44,6  juta  dalam  waktu  2  tahun  (2014  –  2016).  Dari  total  populasi  yang  ada,  sebesar 47,6% atau sebanyak 63,1 juta penduduk menggunakan perangkat smartphone (perangkat mobile) untuk mengakses  internet.  Sedangkan  konten  situs  jejaring  sosial  yang  sering  dikunjungi  khusus  aplikasi instagram di indonesia sebesar 15% atau 19,9 juta orang pengguna [2].
Banyak  mahasiswa  di  lingkungan  Universitas  Muhammadiyah  Tasikmalaya  (UMTAS)  menjadi pengguna Internet aktif. Hal ini sangat terlihat dengan jelas apabila kita datang melihat ke beberapa area di kampus tersebut yang merupakan tempat para mahasiswa berkumpul dan online menggunakan smartphone. Berdasarkan  obesrvasi  langsung  terlihat  bahwa  7  dari  10  mahasiswa  dalam  satu  kelompok  sedang melakukan surving internetdengan menggunakan smartphone.
Maraknya  pengaksesan  aplikasi  media  sosial  dikalangan  mahasiswa  membuat  para  pendidik  harus waspada akan pengaruhnya terhadap nilai akademik mahasiswa karena focus dan perhatian mereka dapat teralihkan  lebih  banyak  ke  situs  jejaring  sosial  tersebut.  Kewaspadaan  ini  sangat  beralasan  karena berdasarkan hasil survey, pengguna internet di Indonesia sebesar 18,4% atau 24,4 juta orang dengan usia 10-24 dimana usia tersebut merupakan usia sekolah produktif [2].
Menurut beberapa penelitian yang telah dilakukan berkaitan dengan dampak sosial media, ada yang menyimpulkan bahwa sosial media memberikan dampak yang sama antara positif maupun negatif terhadap performa  akademik  mahasiswa  tergantung  bagaimana  mereka  memanfaatkannya  [8].  Selanjutnya  pada penelitian  lain  yang  dilakukan  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  penggunaan  sosial  media  berpengaruh negative  terhadai  peroforma  akademik  mahasiswa  apabila  memiliki  manajemen  waktu  yang  baik  dalam penggunaan media sosial [1].
Kesimpulan menarik dari penelitian yang dilakukan oleh Raj Kumari Kalra dan Preeti Manani tahun 2013 menyatakan bahwa mahasiswa dapat mengelola waktu mereka secara efisien dan karenanya, penggunaan Situs  Jaringan Sosial tidak  tidak membahayakan  kinerja akademis  mereka. Temuan menunjukkan  bahwa meskipun menghabiskan  waktu di  internet atau menggunakan Jaringan Sosial, Situs, dan bahkandengan kepribadian perbedaan mahasiswa cukup efisien untuk studi mereka dan mereka tidak menghadapi kekurangan apapun dalam memenuhi kebutuhan studi mereka [9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  klasifikasi  dari  data  mining  bernama  Decision  Tree untuk  melihat  pola  dan  mendapatkan  rule  pencapaian  IPK  mahasiswa.  Metode  pengumpulan  data  yang digunakan adalah metode survey untuk mendapatkan data primer dari para responden. Sedangkan untuk mengetahui nilai signifikan pengaruh dari beberapa faktor terutama waktu belajar dan lamanya pengaksesan media social terhadap IPK akan menggunakan metode perhitungan statistic chi-square.
Indeks  Prestasi  Kumulatif  mahasiswa  akan  dikategorikan  dalam  3  tingkat  yaitu  rendah  (<2.50), Sedang  (>=2.50  dan  <3.50),  dan  Tinggi  (>=3.50).  Proses  pengerjaan  klasifikasi  untuk  memprediksi perolehan IPK mahasiswa dapat dilihat dari gambar 1.
Berdasarkan literature yang ada akan dilalui proses pengklasifikasian, pemodelan, menemukan pola, sampai memprediksi data akan tampak lebih jelas seperti yang dipaparkan pada gambar 2. Pada gambar 1, dimulai  dengan  memasukan  data  uji  hasil  koleksi  dari  data  mahasiswa  kemudian  dilakukan  penerapan model. Penerapan model dilakukan setelah mendapatkan model dari masukan data latih yang telah diproses dengan  algoritma Decision  Tree .  Hasil  didapat  setelah output keluar.  Gambar  2  merupakan  proses klasifikasi menggunakan data latih  kemudian diproses dengan learning algorithm maka jadilah model yang kemudian diimplementasikan untuk digunakan pada data uji.

## 2.1 Prosedur
Para responden yang terdiri dari mahasiswa di minta kesediannya secara sukarela untuk mengisi survei yang berupa kuisioner.Responden diminta untuk masuk ke link website yang akan disediakan atau mengisi kuisioner  secara  manual  melalui  lembaran-lembaran  yang  akan  dibagikan.  Responden  diminta  mengisi semua pertanyaan-pertanyaan yang ada pada kuesioner. Untuk memudahkan responden dalam mempelajari kuesioner dan menjawab pertanyaan-pertanyaan yang diberikan, maka pertanyaan dibagi menjadi 2 bagian, yaitu:
a. Bagian  pertama,  yaitu  mengenai  data  demografi  dari  responden.  Responden  ditanyakan  perihal jenis kelamin, jam berinternet, status aktif menggunakanmediasosial, semester, IPK, aktif kegiatan UKM (Unit Kegiatan Mahasiswa), dan waktu belajar.
b. Bagian  kedua,  kuesioner  yaitu  pengumpulan  data  dengan  jalan  membagikan  daftar  pertanyaan untuk dijawab oleh responden yang telah ditentukan.
Gambar 1. Flowchart Pengerjaan Klasifikasi Data

## Gambar 2. Proses Pengklasifikasian Data [12]

## 2.2 Analisis Data
Metode analisis yang akan digunakan adalah algoritma decision tree c4.5 untuk mengklasifikasikan, membuat model, menemukan pola, sampai menemukan rule untuk dapat memprediksi data yang diujikan. Sedangkan perhitungan statistika chi-square akan digunakan untuk mengetahui nilai signifikan pengaruh dari variable waktu belajar dan penggunaan  media social terhadap nilai IPK mahasiswa.  Apabila nilai p mencapai  angka  <0,05  maka  hipotesis  ( H1 )  yang  menyatakan  adanya  hubungan  akan  diterima.  Namun apabila nilai p>=0,05 maka hipotesis null ( H0 ) yang menyatakan tidak ada hubungan akan diterima. Pada penelitian ini Hipotesis untuk H1 yang pertama adalah “Penggunaan Media Sosial memberikan pengaruh  negative  bagi  nilai  akademik  (IPK)  mahasiwa  UMTAS”  seperti  yang  tertera  pada  gambar  3. Sedangkan  gambar  4  menjelaskan  bahwa  sebagai  hipotesis  yang  kedua,  H1  merupakan  “Waktu  Belajar mahasiwa  memberi  dampak  positif  terhadap  nilai  IPK”.  Dalam  hal  ini,  model  teori  untuk  variable independent adalah aplikasi instagram dan variabel dependent yang digunakan adalah nilai akademik (IPK) mahasiswa UMTAS.

## Gambar 3. Model Untuk Penggunaan Media Sosial
Gambar 4. Model Teori Untuk Penggunaan Media Sosial

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan dataset yang dikumpulkan dari menyebarkan angket secara acak kepada mahasiswa semester 3 di Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya (UMTAS) angkatan 2016. Data latih yang  digunakan  adalah  sebanyak  100  data  terdiri  dari  26  mahasiswa  memiliki  IPK  (Indeks  Prestasi Kumulatif) kategori Rendah,  29 mahasiswa  memiliki IPK kategori Sedang, dan 45 mahasiswa  memiliki IPK kategori Tinggi. Sedangkan data yang digunakan sebagai data uji yang akan diprediksi kategori IPKnya adalah sebanyak 50 data mahasiswa semester 1. Tahapan berikutnya yaitu melakukan preprocessing data yang meliputi beberapa cara yaitu:
Media Sosial Nilai akademik (IPK) mahasiswa
Waktu Belajar Nilai akademik (IPK) mahasiswa
a. Menghapus  data  yang  memiliki outlier/noise ,  data  yang  tidak  konsisten  dan  data  yang  tidak lengkap  ( missing  value ).  Pada  data  uji  dan  data  latih,  atribut  Prodi,  Fakultas  dan  Jenis  Medsos memiliki missing  value sehinggadihapus  agar  tidak  mempengaruhi  tingkat  akurasi  pada  hasil evaluasi nantinya.
b. Melakukan Transformasi data dimana dalam tahap ini value dari beberapa atribut dirubah datanya menjadi jenis kategorikal  Rendah, Sedang, dan Tinggi. Beberapa atribut yang dimaksud  adalah Nilai Kehadiran, Jam Berinternet, Waktu Belajar, Waktu menggunakan Medsos, dan IPK.
c. Melakukan Pengurangan data maupun Deskritisasi data dimana apapun nilai data yang berisi tipe numerik dirubah menjadi data kategorikal.

## Gambar 5. Hasil Klasifikasi Menggunakan WEKA
Setelah  dilakukan  tahap preprocessing data  didapatkanlah  beberapa  atribut  yang  akan  diuji  dalam penerapan datamining kali ini. Beberapa atribut tersebut diantaranya Jenis kelamin, Nilai Kehadiran, Jam Berinternet, Waktu Belajar, Waktu menggunakan Medsos (Media Sosial), dan IPK.
Dalam pembangunan model yang digunakan pada penelitian ini adalah klasifikasi dengan algoritma J48. Dalam tahap ini, data yang digunakan untuk data latih sudah memiliki target kelas pada atribut IPK yang  memiliki  nilai  seperti  Rendah,  Sedang,  dan  Tinggi.  Setelah  tahap  pembangunan  model  maka dilanjutkan untuk dilakukan Pengujian dan Evaluasi. Pada tahap ini dilakukan pengolahan data uji untuk memprediksi target kelas yang merupakan atribut IPK dan masih kosong atau tidak memiliki nilai isian. Pada tahap Evaluasi akan dilakukan pemrosesan data untuk mengetahui nilai akurasi dari model yang ada sebagai acuan model untuk memprediksi data uji.
Pada  gambar  5  terlihat  bahwa  hasil  dari  pengolahan  WEKA Classifier hanya  memilih  atribut Kehadiran, Medsos, dan Jenis Kelamin sebagai atribut dalam pohon keputusan, sedangkan atribut yang lain langsung terpangkas dari pohon keputusan. Dapat disimpulkan bahwa dengan jumlah dan jenis data yang ada  hanya  dibutuhkan  beberapa  atribut  untuk  mendapatkan  kelas  output  dari  dataset  tersebut.  Pohon keputusan yang terbentuk secara visual dapat dilihat pada Gambar 6.
Pada tahap evaluasi telah dilakukan pengukuran keakuratan hasil yang telah dicapai. Berdasarkan uji coba pembacaan pohon  keputusan dengan  sinkronisasi data set, pada kasus ini algoritma C4.5  memiliki tingkat akurasi yang tidak sampai mencapai 100%. Akurasi klasifikasi didapatkan berdasarkan gambar hasil summary pada  gambar  7.  Data  hasil  pemrosesan  yang  sangat  penting  dicermati  adalah  pada  bagian Classified Instances karena menentukan apakah hasil pemodelan tersebut dapat diterima atau tidak. Hasil summary pembuatan model yang diperlihatkan pada gambar 7 mencatat bahwa Total number of instances ada sebanyak 100. Hal tersebtu mengartikan bahwa tidak ada missing data dan semua data dari data uji berhasil diproses. Hasil pemodelan dari 100 data latih yang digunakan untuk membuat tree pada 50 data uji telah mendapatkan hasil akurasi yang terbilang cukup bagus.
Berdasarkan  hasil summary yang  merupakan  rangkuman  hasil  proses  yang  dilakukan  didapatkan tingkat  akurasi  klasifikas  algoritma  C4.5  sebesar  85%  yang  disebut  sebagai  prosentase  dari Correctly Classified  Instances.  Correctly  Classified  Instances merupakan  banyaknya  data  yang  diklasifikasikan secara benar dengan menggunakan model yang ada. Angka ini terbilang cukup besar dan dapat diterima karena  hampir  mendekati  90%. Sedangkan  sisanya  sebesar  15%  merupakan  prosentase Incorrectly Classified Instances. Incorrectly Classified Instances merupakan data yang diklasifikasikan namun terjadi error atau tidak sesuai dengan model yang dibangun di awal. Angka ini masih tergolong rendah dan hasil klasifikasi dapat diterima.

## Gambar 6. Hasil Analisis WEKA

## Gambar 7. Hasil Summary
Data  statistik  yang  didapatkan  menyatakan  bahwa  bahwa  84%  mahasiswa  memiliki  IPK  kategori Tinggi dan sisanya 16% mahsiswa memiliki IPK kategori sedang. Sedangkan untuk kategori IPK bernilai Rendah tidak memilik prosentase. Sebanyak 49% responden yang dianalisis merupakan berjenis kelamin perempuan  dan  51%  sisanya  adalah  berjenis  kelamin  Laki-laki.  Analisis  data  selanjutnya  yaitu  mencari nilai signifikan keterkaitan antara beberapa variable seperti media social terhadap IPK dan Waktu Belajar terhadap  IPK.  Ada  2  jenis  hipotesis  yang  telah  diuji  menggunakan  metode  Chi  kuadrat  yaitu  H1  yang pertama  adalah  “Penggunaan  Media  Sosial  memberikan  pengaruh  negative  bagi  nilai  akademik  (IPK) mahasiwa  UMTAS”.  Sedangkan  Hipotesis  yang  kedua  adalah  H1  berupa  “Waktu  Belajar  mahasiwa memberi dampak positif terhadap nilai IPK”.
Pada  tabel  1  yang  memperlihatkan  hasil  analisis chi-square  test dapat  diketahui  bahwa  nilai signifikansi  p-value  sebesar  0.003.  Karena  nilai  signifikansi  0.003  <  (0.05)  maka  hipotesis  H1  diterima yang berarti bahwa ada hubungan antara penggunaan media social terhadap perolehan nilai IPK mahasiswa. Sedangkan pada tabel 1 diektahui bahwa nilai signifikansi p-value sebesar 0.465. Karena nilai signifikansi 0.465>  (0.05)  maka  hipotesis  null  diterima  yang  berarti  bahwa  tidak  ada  hubungan  antara  Waktu  yang digunakan mahasiswa untuk belajar terhadap perolehan nilai IPK mahasiswa.

## Tabel 1. Hasil uji untuk medsos terhadap IPK
Item Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 15.866 4 .003 Likelihood Ratio 19.917 4 .001 N of Valid Cases 150
Ada 150 data terlihat jelas pada N of Valid Cses di dua tabel yang mengartikan bahwa seluruh data yang diinputkan telah diproses dengan baik dan tidak ada data yang hilang (Missing Value ). Hasil analisis dari  proses  penghitungan  chi-square  ini  dicermati  melalui  hasil  pada  tabel  yang  merupakan Asymp  sig. Hasil dari kolom tersebut merupakan hasil signifikansi yang dapat menerima atau menolak suatu kasus.
Tabel 2. Waktu belajar terhadap IPK Item Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 3.586 4 .465 Likelihood Ratio 3.502 4 .478 N of Valid Cases 150
Hasil studi kasus yang telah dilakukan memberikan gambaran bahwa perkembangan produk teknologi informasiherupa media sosial mulai memberikan pengaruh terhadap generasi muda dalam kegiatan belajar. Hal  tersebut  memberikan  dampak  cukup  mengganggu  karena  konsentrasi  yang  seharusnya  difokuskan untuk belajar di kelas maupun diluar kelas menjadi terpecah karena ketertarikan mereka terhadap medsos.
Penyesuaian dalam mengikuti era teknlogi skarang butuh perhatian yang khusus dari para pendidik maupun  orang  tua  dikarenakan  hasil  angka  berdasarkan  analisis  data  menunjukan  angka  yang  perlu diwaspadai  karena  terjadi  signifikansi  yang  cukup  nyata.  Kasus  yang  sama  akan  banyak  terjadi  di lingkungan pendidikan lainnya dikarenakan fakta pengaruh teknologi yang ada sudah banyak menghasilkan dampak dampak yang perlu diwaspadai oleh orang sekitar.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan Data  mining dapat digunakan salah  satunya  untuk  memprediksi  kategori perolehan IPK ahasiswa. Pada penelitian ini, prediksi nilai IPK mahsiswa memperlihatkan bahwa terdapat 84% mahasiswa memiliki IPK tinggi dan sisanya 16% memiliki nilai IPK Sedang. Dari pengukuran kinerja algoritma yang telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  untuk  kasus  ini  algoritma  C4.5  atau  J48  dari  algoritma  pada  mesin WEKA memiliki nilai akurasi sebesar 85%. Dalam hal ini berarti penggunaan algoritma masih ditemukan 15% tingkat kesalahan atau error.
Berdasarkan  analisi  data  dengan  metode  Chi  Kuadrat  didapatkan  bahwa  adanya  hubungan  antara waktu beraktifitas pada media social terahadap nilai IPK mahsiswa dengan nilai probabilitas sebesar 0.003. Sedangkan  terdapat  nilai  probabilitas  sebesar  0.465  yang  menyatakan  tidak  adanya  hubungan  yang signifikan antara Waktu belajar mahsiswa Terhadap perolehan nilai IPK mahasiswa.
Untuk  penelitian  yang  selanjutnya  disarankan  agar  pengujian  algortima  c4.5  bisa  digunakan  untuk lebih banyak atribut lagi dan pengujian keterkaitan  hubungan antara beberapa variable dengan beberapa hipotesis tambahan yang lebih banyak agar terlihat variasi perbedaannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  (LPPM)  di  Universitas Muhammadiyah  Tasikmalaya  yang  telah  memberikan  dukungan  materi  sehingga    penelitian  ini  dapat berjalan lancar dan selesai hingga dapat masuk ke proses publikasi. Begitu juga pada tim peneliti dalam naskah ini yang turut serta membantu hingga menyelesaikan naskah publikasi ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adebiyi, A., Akinbode, M., Okuboyejo, S., Et Al. (2015). Social Networking And Students’ Academic Performance:  The  Role  Of  Attention  Deficit,  Predictors  Of  Behavior  And  Academic  Competence. Retrieved From Http://Eprints.Covenantuniversity.Edu.Ng/5336/
[2] Apjii.  (2016).  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia.  Retrieved  January  24,  2017,  From Https://Www.Apjii.Or.Id/
[3] Boyd, D. M., & Ellison, N. B. (2007). Social Network Sites: Definition, History, And Scholarship. Journal  Of  Computer-Mediated  Communication,  13(1),  210–230.  Https://Doi.Org/10.1111/J.1083- 6101.2007.00393.X
[4] Briyan  Anugerah  Pekerti,  D.  Oleh  M.  (2013,  December  29).  Pengaruh  Jejaring  Sosial  Terhadap
Kelakuan Seseorang [Jurnal Ilmiah]. Retrieved January 24, 2017, From
Http://Jurnalilmiahtp2013.Blogspot.Com/2013/12/Pengaruh-Jejaring-Sosial-Terhadap_4257.Html
[5] Erna Oneto, & Yosep S. (2009). Antigaptek Internet. Jakarta: Andi.
[6] Fayyad,  U.  M.  (Ed.).  (1996).  Advances  In  Knowledge  Discovery  And  Data  Mining.  Menlo  Park, Calif.: Aaai Press [U.A.].
[7] Fitri, S. (2014). Perbandingan Kinerja Algoritma Klasifikasi Naïve Bayesian, Lazy-Ibk, Zero-R, Dan Decision Tree- J48. Dasi, 15(1), 33.
[8] Hasnain,  H.,  Nasreen,  A.,  &  Ijaz,  H.  (2015).  Impact  Of  Social  Media  Usage  On  Academic Performance Of University Students. International Research Management & Innovation Conference. Retrieved  From  Http://Rmc.Kuis.Edu.My/Irmic/Wp-Content/Uploads/2014/12/Impact-Of-Social- Media-Usage-On-Academic-Performance-Of-University-Students.Pdf
[9] Kalra, R. K., & Manani, P. (2013). Effect Of Social Networking Sites On  Academic  Achievement Among Introverts And Extroverts. Asian Journal Of Social Sciences & Humanities, 2(3), 401–406.
[10] Kodir, A. (2010). Pengenalan Internet (Revisi). Yogyakarta: Andy.
[11] Mukhlason, A., & Aljawiy, A. Y. (2012). Jejaring Sosial Dan Dampak Bagi Penggunanya. Teknologi, 1(1). Retrieved From Http://Journal.Unipdu.Ac.Id/Index.Php/Teknologi/Article/View/46
[12] Nasution,  N.,  Djahara,  K.,  &  Zamsuri,  A.  (2015).  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  (Studi  Kasus:  Fasilkom  Unilak).  Digital  Zone:  Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 6(2). Retrieved From Https://Ejurnal.Unilak.Ac.Id/Index.Php/Dz/Article/View/151
[13] Sharma,  A.  K.,  &  Sahni,  S.  (2011).  A  Comparative  Study  Of  Classification  Algorithms  For  Spam Email Data Analysis. International Journal On Computer Science And Engineering, 3(5), 1890–1895.
[14] Singgih, S. (2014). Panduan Lengkap Spss Versi 20. Jakarta: Gramedia.