## IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 TERHADAP KEMAMPUAN CALON MAHASISWA BARU PADA PENGGUNAAN WEBSITE PENDAFTARAN MAHASISWA
Iges Imas Tarini, Indyah Hartami Santi, M. Taufik Chulkhamdi Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jalan Majapahit No.2 Blitar, Indonesia igesimas1@gmail.com

## ABSTRAK
Penerimaan mahasiswa baru pada perguruan tinggi merupakan tahapan krusial dalam menentukan kualitas dan keberlangsungan pendidikan. Oleh karena itu, penting bagi perguruan tinggi untuk memahami kemampuan calon  mahasiswa  dalam  menggunakan  website  pendaftaran  guna  memaksimalkan  penggunaan  sistem pendaftaran  dan  memudahkan  proses  pendaftaran.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  Algoritma  C4.5 dalam  mengidentifikasi  tingkat  kemampuan  calon  mahasiswa  baru  dalam  menggunakan  website  pendaftaran. Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  kemampuan  calon  mahasiswa  baru  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  yaitu informasi, navigasi, fitur, dan formulir pada website. Atribut yang paling berpengaruh adalah atribut informasi dan  atribut  yang  tidak  memiliki  pengaruh  adalah  atribut  fitur.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  model  memiliki performa  yang  baik  dalam  memprediksi  tingkat  kemampuan  calon  mahasiswa  baru.  Penelitian  ini  juga memberikan  wawasan  penting  bagi  pengembangan  pengalaman  pengguna  dan  efektivitas  website  pendaftaran perguruan tinggi
Kata kunci: algoritma C4.5, tingkat kemampuan, penggunaan website, confussion matrix.

## 1. PENDAHULUAN
Penerimaan mahasiswa baru di perguruan tinggi memiliki  dampak  besar  terhadap  kualitas  dan keberlanjutan pendidikan tinggi. Proses  seleksi calon mahasiswa  berbasis  kemampuan  akademik  adalah tahap  kunci  dalam  proses  ini.  Untuk  meningkatkan efisiensi,  perguruan  tinggi  mengandalkan  website pendaftaran.  Namun,  kendala  seperti  kurangnya familiaritas  calon  mahasiswa  dengan  teknologi, ketidakstabilan jaringan internet, dan kesulitan dalam menggunakan situs web pendaftaran masih ada.Menurut  Sukmawati  [1],  yang  menyebutkan bahwa kemampuan calon mahasiswa dalam menggunakan  teknologi  digital  sangat  penting dalam proses pendaftaran secara online.
Universitas Islam Balitar Blitar memiliki sistem pendaftaran  online  (https://spmb.unisbablitar.ac.id) sejak  tahun  2019.  Meskipun  demikian,  masih  ada calon mahasiswa yang  menggunakan metode konvensional  atau  mengalami  kesulitan  dengan website pendaftaran. Berdasarkan data dari mahasiswa angkatan 2022 dengan perbandingan 70% dari 100% calon mahasiswa baru yang masih memilih untuk  melakukan  pendaftaran  langsung  dikampus daripada  melalui  website.  Untuk  mengatasi  masalah ini, penelitian ini mengusulkan penggunaan algoritma C4.5  yang  merupakan  metode  pembelajaran  mesin berbasis pohon keputusan, untuk menilai kemampuan calon  mahasiswa  yang  menggunakan  website pendaftaran  dengan  objektif  menurut  Kamagi  dan Hasun  [2].  Dengan  atirbut  penilaian  dari  beberapa faktor yaitu naviagsi, pemahaman informasi, fitur dan pengisian  formulir.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi tingkat
kemampuan calon
mahasiswa  dalam  menggunakan  website  pendaftaran mahasiswa.
Menurut Wang [3] pada penelitian “ Application of  C4.5  Decision  Tree  Algorithm  for  Evaluatin  the College  Music  Education” pada  tahun  2022 menyatakan  bahwa  algoritma  C4.5  dipilih  karena kemampuannya  menghasilkan  model  klasifikasi berbasis  pohon  keputusan  yang  mudah  dipahami, akurat,  dan  efisien  dalam  menangani  atribut  bertipe diskret dan numerik serta berguna dalam menganalisis  masalah  scara  mendalam  sehingga tindakan yang tepat dapat diambil untuk meningkatkan kualitas secara keseluruhan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Algoritma C4.5
Sigit  dan  Yuita  [4]  menyatakan  bahwa  data mining adalah proses semi-otomatis yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan,  dan  pembelajaran  mesin  untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang berpotensi  berguna  yang  disimpan  dalam  basis  data besar dan  merupakan  sebuah  proses  yang  terdiri dari beberapa  tahapan,  antara  lain  pemilihan  data, preprocessing, transformasi, data mining dan evaluasi hasil.
Gambar 1 Flowchart algoritma C4.5 Entropy(S) = ∑ − 𝑝𝑖  ∗  𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan : S : Himpuan Kasus n : jumlah partisi S pi : Proporsi dari Si terhadap S
Gain(S,A)= Entropy(S) – ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛
𝑖=1 ∗  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)
(2)
Keterangan :
S
: Himpunan Kasus
A
: Atribut n : jumlah partisi atribut A |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S
Dalam  algoritma  C4.5,  langkah  awal  dalam membangun pohon keputusan adalah memilih atribut yang  akan  menjadi  akar  pohon.  Kemudian,  setiap nilai  dari  atribut  tersebut  akan  dibuat  cabangnya sendiri.  Selanjutnya,  proses  dilanjutkan  dengan membagi  kasus  dalam  setiap  cabang  dan  melakukan hal  yang  sama  hingga  semua  kasus  dalam  cabang memiliki kelas yang sama menurut Muslim [5].

## 2.2. Tingkat kemampuan
Nurshafi  dkk.  [6]  menyatakan  bahwa  Tingkat kemampuan  adalah  ukuran  seberapa  baik  seseorang mampu  melakukan  tugas  atau  pekerjaan  tertentu dalam  suatu  bidang,  yang  dapat  diukur  berdasarkan hasil  tes,  pengamatan,  atau  evaluasi  kinerja.  Tingkat kemampuan juga dapat merujuk pada tingkat keahlian atau  keterampilan  seseorang  dalam  melakukan  suatu tugas  atau  pekerjaan.  Evaluasi  kemampuan  siswa merupakan  bagian  penting  dari  proses  pembelajaran berbasis kompetensi, yang dapat membantu guru dan siswa dalam meningkatkan keterampilan dan pengetahuan mereka.

## 2.3. Calon mahasiswa
Menurut  Santoso.  [7],  Calon  mahasiswa  baru adalah  seseorang  yang  berencana  untuk  mendaftar dan  bergabung  sebagai  mahasiswa  di  sebuah perguruan  tinggi  atau  universitas.  Mereka  biasanya telah  menyelesaikan  pendidikan  menengah  dan sedang  mencari  pendidikan  yang  lebih  tinggi  untuk mencapai tujuan karir dan pribadi mereka

## 2.4. Webiste pendaftaran mahasiswa
Herlina  dkk  menyatakan  bahwa  [8]  Website pendaftaran  mahasiswa  baru  dapat  membantu perguruan tinggi untuk menghemat biaya, waktu, dan tenaga  dalam  proses  pendaftaran.  Selain  itu,  website tersebut dapat memberikan kemudahan dan kenyamanan bagi calon mahasiswa dalam melakukan pendaftaran secara online.
Website  pendaftaran  mahasiswa  baru  harus memilikj desain gang menarik dan mudah digunakan, serta  menyediakan  informasi  yang  jelas  dan  lengkap nengenai prosedur pendaftaran, persyaratan dan biaya kuliah.  Website  tersebut  juga  harus  memiliki  fitur2 yang  memudahkan  calon  mhs  dalam  mengirimkan berkas-berkas yang diperlukan [10].
Gambar 3. Tampilan home website spmb.unisbablitar

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  yang  digunakan  adalah metode  penelitian  kuantitatif  dengan  menggunakan kuisioner  untuk  mengumpulkan  data  dari  responden. Penelitian  ini  berfokus  pada  calon  mahasiswa  baru tahun  angkatan  2023  sedangkan  objek  penelitiannya adalah  tingkat  kemampuan  calon  mahasiswa  baru dalam  menggunakan  website  pendaftaran  mahasiswa
SPMB  Unisba  Blitar  yang  diakses  pada  alamat spmb.unisbablitar.ac.id

## 3.1. Teknik pengumpulan data
a. Wawancara Wawancara  dengan  Kepala  Bagian  PMB  Unisba Blitar,  bertujuan  untuk  mendapatkan  data  calon mahasiswa  baru  2023  dengan  faktor-faktor penilaian  berdasarkan  kemampuan  navigasi, pemahaman  informasi,  fitur,  dan  pengisian formulir.
b. Kuisioner Dalam  pengumpulan  data,  peneliti  menggunakan platform  google  form sebagai  sarana  untuk menyebarkan kuisioner kepada responden.
c. Studi pustaka Studi  literatur  adalah  studi  yang  dilakukan  oleh peneliti  untuk  menemukan  teori-teori  yang relevan yang berkaitan dengan penerapan algoritma C4.5melalui jurnal, teori ilmiah, skripsi dan buku.
3.2. Jenis data
a. Data Primer Data  primer merupakan  jenis  data  yang dikumpulkan  langsung  dari  responden  sebagai sumbernya  menurut  Yusuf  [9].  Pada  penelitian data  primer  yang  diperoleh  melalui  sebaran kuisioner  menggunakan  platform Google  Form . didapatkan  35  data  responden  calon  mahasiswa baru tahun 2023.
b. Data sekunder Pada  penelitian  ini  data  sekunder  berupa  data calon mahasiswa baru tahun 2023 yang diperoleh dari pelayanan PMB Unisba Blitar.
3.3. Tahapan penelitian
a. Analisa masalah Mengidentifikasi masalah terkait tingkat kemampuan  calon  mahasiswa  baru  dalam menggunakan  website  pendaftaran  mahasiswa SPMB  Unisba  Blitar  serta  mengetahui  kendala dan  kesulitan  yang  mungkin  dialami  dalam mengakses,  memahami,  dan  memanfaatkan  fitur- fitur yang disediakan.
b. Studi literatur
Melakukan studi literatur tentang algoritma C4.5
c. Pengumpulan data Dilakukan dengan menggunakan kuisioner google form disebarkan  kepada  calon  mahasiswa  baru
2023  yang  menggunakan  website  pendaftaran mahasiswa SPMB Unisba Blitar.

## 3.4. Pengolahan data
Melakukan  pengolahan  data  yang  kemudian dapat  digunakan  untuk  membuat  model  klasifikasi menggunakan  algoritma  C4.5  dengan  menerapkan flowchart algoritma C4.5
Adapun  atribut  penilaian  yang  digunakan untuk mengetahui faktor-faktor tingkat kemampuan mahasiswa sebagai berikut:
Tabel 1. Atribut penilaian No Atribut Pernyataan 1. Navigasi merujuk pada kemudahan dan keterampilan  calon  mahasiswa  dalam menjelajahi  berbagai  bagian dan fitur yang disediakan dalam website tersebut.  Ini  mencakup  cara  calon mahasiswa berpindah dari satu halaman ke halaman lainnya, menemukan informasi
yang dibutuhkan, dan menggunakan berbagai  fungsi  atau  tombol  pada website  tersebut  dengan  lancar  dan efisien. 2. Pemahaman informasi
Kemampuan  calon  mahasiswa  dalam memahami  informasi  yang  disajikan di  website  dengan  baik.  Dapat memahami  persyaratan  dan  instruksi yang terkait dengan pendaftaran yang ada pada website.
3. Fitur Kemampuan calon mahasiswa menggunakan  fitur-fitur  interaktif yang  tersedia  di  website,  seperti mengisi formulir, mengunggah dokumen atau mengirim pesan.
Mereka  dapat  menggunakan  fitur- fitur  tersebut  dengan  benar  dan mengikuti petunjuk yang ada.
4. Pengisian formulir Kemampuan  calon  mahasiswa  dalam mengisi  formulir  pendaftaran  dengan lengkap  dan  benar.  Dan  dapat memberikan  data  yang  diperlukan dengan  tepat  sesuai  instruksi  yang diberikan.

## Tabel 2. Kelas data yang digunakan tiap atribut
No Atribut Kelas yang digunakan 1. Navigasi Sangat  Mudah,  Mudah,  Sulit, Sangat Sulit 2. Pemahaman Informasi Sangat  Mudah,  Mudah,  Sulit, Sangat Sulit 3. Fitur Sangat  Mudah,  Mudah,  Sulit, Sangat Sulit 4. Pengisian Formulir Sangat  Mudah,  Mudah,  Sulit, Sangat Sulit Tabel 3. Skala nilai tiap kelas data No Kelas Nilai 1. Sangat mudah 16 2. Mudah 13-15 3. Sulit 9-12 4. Snagat sulit 4-8 Tabel 4. Ketentuan nilai pelabelan Label Keterangan >51.2 Mampu <51.2 Tidak Mampu
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data

## Tabel 5. Hasil kuisioner
Res Navigasi Interface Fitur Formulir Total 1 16 14 16 16 62 2 13 13 15 15 56 3 14 15 16 15 60 4 16 16 16 16 64 …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. 33 14 14 14 15 57 34 13 11 12 13 49 35 16 14 16 16 62

## 4.2. Pengolahan data
Nilai  tiap  atribut  yang  masih  dalam  bentuk nilai/angka/numerik  akan  ditransformasikan  sesuai dengan kelas data ordinal dengan range sangat sulit = 4  –  8,  sulit  =  9  –  12,  mudah  =  13  –  15  ,  dan  sangat mudah  =  16  serta  dilakukan  pelabelan  mampu  dan tidak  mampu  dengan  ketentuan  jika  total  nilai  dari  4 atribut  >  51.2  =  mampu  dan  jika  nilai  total  dari  4 atribut <51.2 = tidak mampu.
Tabel 6. hasil kuisioner sudah di transformasi
No Nav Informasi Fitur Formulir Label 1 Sangat Mudah Mudah Sangat Mudah Sangat Mudah Mampu 2 Mudah Mudah Mudah Mudah Mampu 3 Mudah Mudah Sangat Mudah Mudah Mampu 4 Sangat Mudah Sangat Mudah Sangat Mudah Sangat Mudah Mampu …  … … … … … …  … … … … … 33 Mudah Mudah Mudah Mudah Mampu 34 Mudah Sulit Sulit Mudah Tidak Mampu 35 Sangat Mudah Mudah Sangat Mudah Sangat Mudah Mampu 4.3. Penerapan algoritma C4.5 No Nav Inform Fitur Form Label 1 Sangat Mudah Mudah Sangat Mudah Sangat Mudah Mampu 2 Mudah Mudah Mudah Mudah Mampu 3 Mudah Mudah Sangat Mudah Mudah Mampu 4 Sangat Mudah Sangat Mudah Sangat Mudah Sangat Mudah Mampu 5 Sangat Mudah Sangat Mudah Mudah Sangat Mudah Mampu 6 Sulit Sulit Sulit Sulit Tidak Mampu 7 Mudah Mudah Mudah Mudah Mampu 8 Mudah Sangat Mudah Mudah Sangat Mudah Mampu 9 Sulit Sulit Sulit Mudah Tidak Mampu 10 Mudah Sulit Sulit Mudah Mampu
No Nav Inform Fitur Form Label 11 Sulit Sulit Sulit Mudah Tidak Mampu 12 Mudah Sulit Sulit Sulit Tidak Mampu 13 Sulit Mudah Sulit Mudah Tidak Mampu 14 Sulit Sulit Mudah Sulit Tidak Mampu 15 Sulit Sulit Sulit Sulit Tidak Mampu 16 Sulit Sulit Sulit Sulit Tidak Mampu 17 Sulit Sulit Sulit Mudah Tidak Mampu 18 Sulit Mudah Sulit Mudah Mampu 19 Mudah Mudah Mudah Mudah Mampu 20 Sulit Sulit Sulit Sulit Tidak Mampu 21 Sangat Mudah Sangat Mudah Sangat Mudah Sangat Mudah Mampu 22 Sulit Sulit Mudah Sulit Tidak Mampu 23 Mudah Sangat Mudah Mudah Mudah Mampu 24 Sulit Sulit Sulit Mudah Tidak Mampu 25 Mudah Mudah Mudah Mudah Mampu 26 Mudah Mudah Sulit Mudah Mampu 27 Sulit Sulit Sulit Mudah Tidak Mampu 28 Mudah Sulit Sulit Sulit Tidak Mampu 29 Sulit Sulit Sulit Sulit Tidak Mampu 30 Sulit Mudah Sulit Mudah Tidak Mampu 31 Sulit Sulit Sulit Sulit Tidak Mampu 32 Mudah Mudah Mudah Mudah Mampu 33 Mudah Mudah Mudah Mudah Mampu 34 Mudah Sulit Sulit Mudah Tidak Mampu 35 Sangat Mudah Mudah Sangat Mudah Sangat Mudah Mampu Hitung nilai entropy total
𝐸𝑛𝑡 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 =   (− 17 35 𝑥  𝑙𝑜𝑔 2 17 35 ) + (− 18 35 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 18 35 )
=  0.9994
Hitung entropy pada kriteria navigasi pada kelas data mudah dan sulit.
𝐸𝑛𝑡 𝑀𝑢𝑑𝑎ℎ =   (− 11 14 𝑥  𝑙𝑜𝑔 2 11 14 ) + (− 3 14 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 3 14 ) =  0.7496
𝐸𝑛𝑡 𝑆𝑢𝑙𝑖𝑡 =   (− 1 16 𝑥  𝑙𝑜𝑔 2 1 16 ) + (− 15 16 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 15 16 ) =  0.3373
Lanjutkan pada perhitungan gain pada kriterianav Gain = (0,9994) − (( 14 35 ) ∗ 0.7496) − (( 16 35 ) ∗ 0.3373) 0.5454
Jum Mampu Tidak mampu Ent Gain Total 35 17 18 0,9994 Nav 0,5454 Sangat mudah 5 5 0 0 Mudah 14 11 3 0,7496 Sulit 16 1 15 0,3373 Infor 0,6126 Sangat mudah 5 5 0 0 Mudah 13 11 2 0,6194 Sulit 17 1 16 0,3228 Fitur 0,4428 Sangat mudah 5 5 0 0 Mudah 11 9 2 0,6840 Sulit 19 3 16 0,6292 Form 0,4663 Sangat mudah 6 6 0 0 Mudah 19 11 8 0,9819 Sulit 10 0 10 0
Setelah  didapatkan  nilai  gain  tertinggi  pada salah  satu  kriteria,  maka  kriteria  tersebut  yang menjadi  simpul  akar  tertinggi  yaitu  informasi. Informasi merupakan node ke I. Selanjutnya terdapat dua percabangan, yaitu mudah dan sulit.
Tabel 7. kriteria informasi kelas data” mudah”
Navigasi Infor masi Fitur Formulir Label Sangat mudah Mudah Sangat mudah Sangat mudah Mampu Mudah Mudah Mudah Mudah Mampu Mudah Mudah Sangat mudah Mudah Mampu Mudah Mudah Mudah Mudah Mampu Sulit Mudah Sulit Mudah Tidak mampu Sulit Mudah Sulit Mudah Mampu Mudah Mudah Mudah Mudah Mampu Mudah Mudah Mudah Mudah Mampu Mudah Mudah Sulit Mudah Mampu Sulit Mudah Sulit Mudah Tidak mampu Mudah Mudah Mudah Mudah Mampu Mudah Mudah Mudah Mudah Mampu Sangat mudah Mudah Sangat mudah Sangat mudah Mampu Tabel 8. kriteria informasi kelas data “sulit” Nav Informasi Fitur Formulir Label Sulit Sulit Sulit Sulit Tidak mampu Sulit Sulit Sulit Mudah Tidak mampu Mudah Sulit Sulit Mudah Mampu Sulit Sulit Sulit Mudah Tidak mampu Mudah Sulit Sulit Sulit Tidak mampu Sulit Sulit Mudah Sulit Tidak mampu Sulit Sulit Sulit Sulit Tidak mampu Sulit Sulit Sulit Sulit Tidak mampu Sulit Sulit Sulit Mudah Tidak mampu Sulit Sulit Sulit Sulit Tidak mampu Sulit Sulit Mudah Sulit Tidak mampu Sulit Sulit Sulit Mudah Tidak mampu Sulit Sulit Sulit Mudah Tidak mampu Mudah Sulit Sulit Sulit Tidak mampu Sulit Sulit Sulit Sulit Tidak mampu Sulit Sulit Sulit Sulit Tidak mampu Mudah Sulit Sulit Mudah Tidak mampu
Lanjutkan  perhitungan  sehingga  diperoleh  nilai gain tertinggi  dengan  menggunakan  persamaan rumus 2.2. Sehingga diperoleh node kriteria Navigasi. Pada  percabangan  kriteria  informasi  “mudah” menghasilkan  node  1.1  navigasi  dengan  tiga percabangan  mudah,  sangat  mudah  dan  sulit.    Pada percabangan  kriteria  informasi  sulit  menghasilkan node  1.2  navigasi  dengan  percabangan  mudah  dan sulit
Jum Mampu Tidak mampu Ent Gain Total 13 11 2 0,6194 Nav 0,4075 Sangat mudah 2 2 0 0 Mudah 8 8 0 0 Sulit 3 1 2 0,9183 Fitur 0,3117 Sangat mudah 3 3 0 0 Mudah 6 6 0 0 Sulit 4 2 2 1 Form 0,0406 Sangat mudah 2 2 0 0 Mudah 11 9 2 0,684 Sulit 0 0 0 0
Pada  percabangan  kriteria  informasi  “mudah” menghasilkan  node  1.1  navigasi  dengan  tiga percabangan  mudah,  sangat  mudah  dan  sulit. Didapatkan hasil 1 mampu dan 2 tidak mampu.
Navigasi Informasi Fitur Formulir Label Sulit Mudah Sulit Mudah Tidak mampu Navigasi Informasi Fitur Formulir Label Sulit Mudah Sulit Mudah Mampu Sulit Mudah Sulit Mudah Tidak mampu
Pada  percabangan  kriteria  informasi  sulit menghasilkan node 1.2 navigasi dengan percabangan mudah dan sulit.
Jum Mampu Tidak mampu Entrophy Gain Total 17 1 16 0,3228 Nav 0,1319 Sangat mudah 0 0 0 0 Mudah 4 1 3 0,8113 Sulit 13 0 13 0 Fitur 0,0110 Sangat mudah 0 0 0 0 Mudah 2 0 2 0 Sulit 15 1 14 0,3534 Form 0,0791 Sangat mudah 0 0 0 0 Mudah 7 1 6 0,5917 Sulit 10 0 10 0

## Sehingga didapat kan nilai gain tertinggi pada kriteria formulir
Jum Mampu Tidak mampu Ent Gain Total 4 1 3 0,8113 Fitur 0 Sangat mudah 0 0 0 0 Mudah 0 0 0 0 Sulit 4 1 3 0,8113 Form 0,3113 Sangat mudah 0 0 0 0 Mudah 2 1 1 1 Sulit 2 0 2 0
Dari  nilai  gain  formulir  dengan  cabang  mudah yang  menghasilkan  kategori  mampu  1  dan  tidak mampu  1  dan  cabang  sulit  menghasilkan  tidak mampu 2 responden.
Sehingga dihasilkan pohon keputusan

## Gambar Pohon keputusan
Berikut  adalah  beberapa  rule  yang  dapat diperoleh:
1. Jika  informasi  mudah  dan  navigasi  mudah,  maka calon mahasiswa baru tersebut mampu menggunakan website pendaftaran.
2. Jika informasi mudah dan navigasi sangat mudah, maka  calon  mahasiswa  baru  tersebut  mampu menggunakan website pendaftaran.
3. Jika  informasi  mudah  dan  navigasi  sulit,  maka calon  mahasiswa  baru  tersebut  tidak  mampu menggunakan website pendaftaran.
4. Jika  informasi  sangat  mudah,  maka  calon mahasiswa  baru  tersebut  mampu  menggunakan website pendaftaran.
5. Jika  informasi  sulit  dan  navigasi  mudah,  dan formulir  mudah,  maka  calon  mahasiswa  baru tersebut mampu menggunakan
website pendaftaran.
6. Jika  informasi  sulit  dan  navigasi  mudah,  dan formulir  sulit,  maka  calon  mahasiswa  baru tersebut  tidak  mampu  menggunakan  website pendaftaran.
7. Jika informasi sulit dan navigasi sulit, maka calon mahasiswa baru tersebut tidak mampu menggunakan website pendaftaran.
8. Dari  ke-empat  atribut  penilaian  yaitu  navigasi, informasi,  fitur  dan  formulir  diperoleh node tertinggi yaitu Informasi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kemampuan  calon  mahasiswa  baru  dalam menggunakan  website  pendaftaran  dipengaruhi  oleh beberapa faktor, seperti informasi, navigasi, fitur, dan formulir  yang  tersedia  dalam  website  tersebut.  Dari ke  empat  faktor  penilaian  tersebut  yang  paling berpengaruh  adalah  faktor  informasi  dan  yang  tidak memiliki  pengaruh  adalah  faktor  penilaian  fitur. Calon  mahasiswa  baru  yang  menganggap  informasi dan navigasi mudah cenderung memiliki kemampuan yang  baik  dalam  menggunakan  website  pendaftaran. Hal  ini  menunjukkan  pentingnya  tata  letak  dan kualitas  informasi  pada  website.  Di  sisi  lain,  calon mahasiswa baru yang menganggap pengisian formulir sulit  cenderung  memiliki  kemampuan  yang  kurang baik  dalam  menggunakan  website  pendaftaran.  Hal ini  menunjukkan  pentingnya  membuat  formulir  yang mudah dipahami dan diisi oleh pengguna.
Pada  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk menambah  atau  memperluas  cakupan  responden dengan  jumlah  yang  lebih  besar  atau  lebih  banyak yang  nantinya  diharapkan  dapat  memberikan  hasil yang  sesuai  dan  lebih  akurat  dalam  mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kemampuan penggunaan website pendaftaran secara lebih luas.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Sukmawati, D., Ambarwati, R. D., & Annur, L. R. (2020). Analisis Kemampuan Calon Mahasiswa  dalam  Menggunakan  Teknologi Digital  pada  Proses  Pendaftaran  Mahasiswa
Baru Online di  Universitas  X.  Jurnal  Sistem Informasi Bisnis.
[2] Kamagi,  D.  H.,  &  Hansun,  S.  (2014). Implementasi  data  mining  dengan  algoritma C4.5  untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan mahasiswa.
[3] Wang,  J.  (2022). Application  of  C4.5  Decision Tree  Algorithm  for  Evaluating  the  College Music Education. Mobile Information Systems
[4] Sigit,  S.  S.,  &  Yuita,  F.  (2018).  Data  mining: Konsep dan aplikasi. Penerbit Andi
[5] Muslim, M. (2019). Analisis Penerapan Algoritma C4.5 dalam Memprediksi Penerimaan Beasiswa dengan Menggunakan Software Weka.  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer.
[6] Nurshafi, M., Fadilah, S., & Nurdin, N. (2021). Pengembangan  Model  Evaluasi  Pembelajaran Berbasis Kompetensi. Deepublish
[7] Santoso,  Budi.  (2014).  Pemilihan  Perguruan Tinggi  dan  Jurusan:  Panduan  Untuk  Calon Mahasiswa Baru. Prenada Media.
[8] Herlina,  Y.,  Salim,  R.,  &  Saputra,  D.  (2018). Pengembangan  Sistem  Informasi  Pendaftaran Mahasiswa  Baru  Berbasis  Web  pada  Sekolah Tinggi Teknik. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 12(2), 79-86.
[9] Yusuf,  R.  (2018).  Metode  Penelitian  Sosial: Konsep dan Aplikasi. Jakarta: Rajawali Pers.
[10] Arifin,  S.  (2021).  Panduan  Lenvkap  Membuat Website  untuk  Pemula.  Penerbit  Harapan  Kita.