Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
10.51519/journalcisa.v4i2.393 | Published By APTIKOM SUMSEL

## 55
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Tingkat
Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5

## Uci Suriani
Program Studi Teknologi Rekayasa Multimedia, Politeknik Darussalam, Palembang, Indonesia Email: uci.suryani1@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa menggunakan  metode  klasifikasi  dan  algoritma  decision  tree  C4.5.  Data  yang digunakan meliputi data mahasiswa dan Kartu Hasil Studi (KHS) dengan kriteria Indeks Prestasi Semester (IPS) dan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK). Data dikelola melalui  tahapan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dengan  bantuan  tool RapidMiner  untuk  memfasilitasi  prediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa. Penerapan data mining dengan metode klasifikasi dan algoritma C4.5 digunakan untuk  menganalisis  tingkat  kelulusan  mahasiswa  berdasarkan  informasi  yang dihasilkan. Proses perhitungan data menggunakan algoritma C4.5 menunjukkan bahwa  tingkat  mahasiswa  yang  terlambat  lulus  atau  tidak  tepat  waktu  lebih rendah  dibandingkan  dengan  tingkat  mahasiswa  yang  lulus  tepat  waktu. Penelitian ini melibatkan pengujian melalui metode cross-validation dan evaluasi model confusion  matrix yang  menghasilkan  akurasi  prediksi  sebesar  99.64%. Selain itu, evaluasi menggunakan metrik AUC menunjukkan nilai sebesar 99.5%, menandakan  bahwa  model  memiliki  kemampuan  hampir  sempurna  dalam melakukan klasifikasi. Temuan ini menegaskan bahwa model dapat memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa dengan akurat.
Kata Kunci : Algoritma C4.5, Decision tree, Data mining , Klasifikasi kelulusan mahasiswa, Sistem pengambilan keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  informasi  saat  ini,  sistem  pendidikan  tinggi  dihadapkan  pada tuntutan  untuk  mengoptimalkan  proses  pengambilan  keputusan  terkait kelulusan  mahasiswa.  Menentukan  kelulusan  mahasiswa  tidak  hanya didasarkan  pada  satu  faktor  tunggal,  tetapi melibatkan  berbagai atribut seperti nilai ujian, kehadiran, kelas yang diikuti, dan faktor-faktor lainnya.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Dalam bidang data mining , algoritma C4.5 telah dikenal sebagai salah satu algoritma  pembelajaran  mesin  yang  efektif  untuk  membangun  model keputusan  berbasis  pohon  [1].  Algoritma  ini  mampu  menangani  data kategorikal  dan  numerik,  serta  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan pemilihan  atribut  yang  relevan  untuk  pengambilan  keputusan.  Dengan demikian, implementasi algoritma C4.5 pada data mining dapat dijadikan pendekatan yang potensial dalam menentukan kelulusan mahasiswa [2].
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Hermawanti,  dkk.  [3], melakukan implementasi Algoritma C4.5 untuk prediksi kelulusan tepat waktu.  Teknik  klasifikasi  yang  digunakan  yaitu  decision  tree  dengan penerapan algoritma C4.5. Masukkan yang digunakan yaitu berupa atribut dari  data  mahasiswa  meliputi  IP  (Indeks  Prestasi)  per  semester  dari semester 1 sampai 7, dan nilai BTQ di semester 6. Data mahasiswa tersebut merupakan  data  contoh  training  yang  digunakan  dalam  penyusunan decision tree . Pengujian ini menggunakan data training mahasiswa yang sudah  lulus  pada  tahun  2015  sampai  2018.  Pengetahuan  ini  dapat dimanfaatkan oleh pihak Program Studi Teknik Informatika UMMI sebagai langkah  preventif  untuk  menghindari  penurunan  kelulusan  mahasiswa setiap tahunnya.
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Rahman  dkk.  [4]  melakukan prediksi  kelulusan  mahasiswa  menggunakan  algoritma  C4.5.  Jumlah kelulusan  mahasiswa  sangat  mempengaruhi  penilaian  akreditasi  bagi suatu perguruan tinggi. Banyak faktor yang sangat berpengaruh terhadap ketepatan waktu kelulusan bagi mahasiswa seperti, jenis kelamin, umur, status  pernikahan,  IPK,  dan  status  pekerjaan.  Kelima  faktor  inilah  yang akan  dijadikan  variabel  input  dalam  menentukan  klasifikasi  kelulusan mahasiswa. Variabel-variabel tersebut akan diolah dengan algoritma KNN ( K-Nearest  Neighbor ), Naive  Baye s,  C4.5.  Data  mahasiswa  diseleksi sebanyak  300  mahasiswa.  Data  preprocessing  menggunakan  data mahasiswa  yang  terdiri  dari  data  pribadi  (jenis  kelamin,  umur,  status pernikahan, dan status pekerjaan) dan data akademik (IPK). Berdasarkan data kelulusan, 203 siswa lulus tepat waktu dan 97 siswa lulus terlambat. Setelah dilakukan transformasi, keseluruhan data dapat digunakan karena tidak ada nilai yang kosong. Data yang diubah adalah umur (muda : 19 - 24, tua : 25 - 50) dan IPK (besar : 3 - 4, kecil : 1 - 2.9). Hasil confusion matrix menunjukkan  bahwa Naive  Bayes mempunyai  akurasi  100%  dan  AUC 100%  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  C4.5  dan  KNN.    Sehingga

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
algoritma Naive Bayes mempunyai kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan KNN dan C4.5.
Maka penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma C4.5 pada data  mining guna  menentukan  kelulusan  mahasiswa.  Dalam implementasi ini, akan digunakan dataset yang terdiri dari atribut-atribut relevan  yang  berkaitan  dengan  prestasi  akademik  mahasiswa.  Dengan memanfaatkan kemampuan algoritma C4.5 dalam memodelkan data dan mengambil keputusan, diharapkan dapat dikembangkan suatu model yang dapat memprediksi kelulusan mahasiswa secara akurat.

## 2. METODOLOGI
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data mahasiswa aktif dari tahun 2015 sampai 2017 dan data Kartu Hasil Studi (KHS) yang diperoleh melalui  Unit  PUSTIPD  UIN  Raden  Fatah.  Proses  eksperimen  dilakukan melalui beberapa tahapan, seperti yang diilustrasikan pada Gambar 1 di bawah ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Penelitian  ini  mengimplementasikan  pengolahan data  mining dengan mengikuti  tahapan  yang  terstruktur  dalam Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  [5].  Tujuannya  adalah  untuk  menghasilkan  informasi yang relevan sesuai dengan urutan proses yang telah ditetapkan. Tahapan- tahapan yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat dengan jelas pada Gambar 2 sebagai berikut.
Gambar 2. Tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD)

## 2.1. Data Selection
Tahap awal ini merupakan langkah penting untuk memastikan data yang digunakan  dalam  proses  KDD  adalah  data  yang  tepat  dan  berkualitas. Sumber data yang diambil dalam penelitian ini berasal dari tahun-tahun mahasiswa 2015 hingga 2017 yang tercatat pada Fakultas Tarbiyah dan Keguruan serta Fakultas Sains dan Teknologi UIN Raden Fatah Palembang. Pertama-tama,  dilakukan  penentuan  kriteria  atau  parameter  yang  akan digunakan  untuk  memilih  data  yang  relevan  sesuai  dengan  tujuan  KDD dan jenis masalah yang ingin diselesaikan. Sebagai contoh, jika tujuan KDD adalah  untuk  menentukan  kelulusan  mahasiswa,  maka  kriteria  seleksi mungkin mencakup nilai-nilai akademik, jumlah kredit yang diambil, atau informasi pribadi mahasiswa.
Data  dari  berbagai  sumber  dikumpulkan  sebagai  langkah  awal  dalam proses seleksi dan kemudian disaring sesuai dengan kriteria seleksi yang telah ditetapkan. Pada tahap ini, dilakukan identifikasi dan penghapusan data  duplikat  atau  data  yang  redundan.  Menghilangkan  data  duplikat menjadi  langkah  penting untuk  menjaga  integritas  dan  konsistensi  data yang digunakan dalam analisis.

## 2.2. Data Preprocessing
Pada  tahap Data  Preprocessing (Pra-pemrosesan  Data),  langkah selanjutnya  setelah  pemilihan  data  pada  tahapan  sebelumnya  ( Data Selection )  adalah  mempersiapkan  data  agar  siap  untuk  diolah  dan dianalisis  secara  lebih  mendalam  [6].  Tahap  ini  sangat  krusial  karena

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
kualitas data yang baik dan terstruktur akan memberikan dampak positif pada  hasil  analisis  dan  pengambilan  keputusan.  Beberapa  hal  yang dilakukan  pada  tahap data  preprocessing pada  penelitian  ini  yaitu pembersihan data, pengurangan data, dan normalisasi data.

## 2.3. Transformation
Data  Transformation merupakan  tahapan  yang  penting  untuk mempersiapkan data agar lebih cocok dengan metode analisis berikutnya, seperti  algoritma Machine  Learning [7].  Proses  transformasi  data  ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas data dan memberikan wawasan lebih dalam mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kelulusan mahasiswa.
Tujuan  utama  dari data  transformation adalah  mengubah  format  dan representasi  data  agar  lebih  sesuai  dan  relevan  untuk  analisis  lanjutan. Beberapa teknik yang digunakan pada tahapan ini antara lain transformasi atribut, transformasi skala, pembentukan fitur baru, dan diskritisasi data [8].    Dalam  transformasi  atribut,  nilai  atau  representasi  dari  atribut tertentu diubah agar sesuai dengan kebutuhan analisis. Contohnya, atribut "Usia"  dalam  bentuk  tahun  dapat  diubah  menjadi  kelompok  usia  untuk memudahkan analisis pengaruh usia terhadap kelulusan.
Selanjutnya, transformasi skala digunakan untuk menyesuaikan skala data yang  berbeda  pada  atribut  yang  berbeda  pula.  Misalnya,  atribut  "IPK" dengan skala 0 hingga 4 dan atribut "Jumlah Mata Kuliah" dengan skala lebih besar. Melalui normalisasi, kedua atribut ini dapat diubah menjadi rentang  yang  seragam,  membantu  mencegah  dominasi  atribut  dengan skala besar dalam analisis. Dengan data transformation yang tepat, data yang  diolah  akan  memberikan  hasil  analisis  yang  lebih  akurat  dan bermanfaat  dalam  pengambilan  keputusan  mengenai  kelulusan mahasiswa.

## 2.4. Data Mining
Setelah  melakukan  proses preprocessing dan  transformasi  data  sesuai dengan  teknik  data  mining  klasifikasi  dan  algoritma  C4.5,  langkah berikutnya adalah melakukan proses analisis data mining. Karena volume data yang digunakan cukup besar, proses analisis data mining dilakukan secara  manual  untuk  mempermudah  pemahaman  tentang  penggunaan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
teknik  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5.  Data  yang  digunakan  dalam proses  analisis  ini  adalah data  training ,  yang  telah  melalui  proses  data transformation sehingga siap untuk dilakukan proses data mining .
Proses pembentukan data training didasarkan pada data yang telah ada, dan harus melewati beberapa tahapan. Pertama, data harus diintegrasikan untuk menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu kesatuan yang  terstruktur.  Setelah  melalui  proses  data  integrasi,  data  kemudian harus  disaring  (seleksi)  untuk  menentukan  atribut-atribut  mana  yang dapat  mempengaruhi  kelulusan  mahasiswa,  yang  disebut  sebagai  data target.  Data  target  berisi  atribut-atribut  yang  relevan  dan  mendukung proses data  mining untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa. Dengan  melakukan  langkah-langkah  ini, data  training dapat  terbentuk dengan baik dan siap digunakan dalam proses analisis data mining dengan algoritma C4.5 (Tabel 1).
Tabel 1. Contoh Data Training Nim Ips 1 Ips 2 Ips 3 Ips 4 Ips 5 Ips 6 Ips 7 Ips 8 IPK Status Kelulusan 10260008  2.95  2.83  3.00  3.25  3.09  3.18  3.16  3.20  3.11  Terlambat 10260009  3.58  2.64  3.64  2.83  3.12  3.27  3.18  3.14  3.07  Terlambat 10260018  3.17  3.45  2.64  3.67  3.45  3.36  3.27  3.14  3.28 Tepat 10260029  3.08  2.68  3.42  3.25  3.36  3.45  3.40  3.42  3.38 Tepat 10260030  3.25  3.50  3.27  2.92  3.45  3.27  3.55  3.36  3.15  Terlambat 10260032  3.00  3.59  2.82  3.12  3.45  3.33  3.36  3.30  3.00  Terlambat
10260037  3.67  2.82  3.64  3.20  3.55  3.47  3.45  3.29  3.20  Terlambat 10260043  3.33  3.14  3.36  2.75  3.55  3.36  3.27  3.55  2.95  Terlambat
Selanjutnya,  data  training  yang  terdiri  dari  setiap  atribut  yang  telah disebutkan sebelumnya akan digunakan untuk membentuk sebuah pohon keputusan  menggunakan  algoritma  C4.5.  Tahap-tahap  dalam  algoritma C4.5 untuk membangun decision tree adalah sebagai berikut [9]:
1. Menyiapkan data  training .  Data  diperoleh  dari  koleksi  sebelumnya dan dikategorikan ke dalam kelas yang sesuai.
2. Menentukan  akar  dari  pohon  keputusan.  Akar  dipilih  dengan menghitung gain dari setiap atribut, dan atribut yang memiliki gain tertinggi  akan  menjadi  akar  pertama  dalam  pohon  keputusan. Sebelum menghitung gain , penting untuk terlebih dahulu menghitung nilai  entropy.  Berikut  adalah  persamaan  (1)  yang  digunakan  untuk perhitungan nilai entropy .
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   − ∑ 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 𝑝𝑖
𝑛 𝑖=1 (1)

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Dimana S merupakan  himpunan  kasus, A merupakan  fitur, n merupakan  partisi S ,  dan Pi merupakan  jumlah  proporsi  dari Si terhadap S .
3. Hitung  nilai gain dengan  menggunakan  persamaan  (2)    sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ 𝑆𝑖 𝑆 𝑛 𝑖=1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) (2) Dimana S = Himpunan Kasus, A = Atribut, n = Jumlah partisi atribut A,
|Si| = Jumlah kasus pada partisi ke-i, dan |S| = Jumlah kasus dalam S.
4. Ulangi  pada  langkah  kedua  sampai  semua  record terpartisi  dengan sempurna.
5. Proses  partisi  pohon  keputusan  akan  berhenti  jika  terpenuhi  tiga kondisi  berikut:  pertama,  semua  rekaman  pada  simpul  N  memiliki kelas yang sama; kedua, tidak ada atribut dalam rekaman yang akan dipartisi lebih lanjut; dan ketiga, tidak ada rekaman di dalam cabang yang  kosong.  Pada  titik  ini,  pembentukan  pohon  keputusan  selesai karena telah mencapai kondisi akhir yang sesuai.

## 2.5. Interpretation
Tahap  ini  merupakan  bagian  dari  proses  KDD  yang  mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan sesuai dengan fakta atau hipotesis yang sudah ada sebelumnya [5]. Pola informasi yang dihasilkan  dari  proses  data  mining  perlu  disajikan  dalam  bentuk  yang mudah  dimengerti  oleh  pihak  yang  berkepentingan.  Dalam  metode decision  tree,  pola  atau  informasi  tersebut  berupa  aturan  ( rules )  yang diperoleh dari decision tree yang telah dibangun.
Tahap  interpretasi  ini  penting  karena  hasil  analisis  dan  model  prediksi yang  telah  dibangun  pada  tahapan  sebelumnya  (misalnya,  dengan menggunakan algoritma machine learning ) perlu diartikan agar hasilnya dapat  dipahami  dan  diterapkan  dalam  konteks  pengambilan  keputusan yang  lebih  luas.  Interpretasi  yang  tepat  memungkinkan  pihak  yang berkepentingan  untuk  mengambil  langkah-langkah  yang  sesuai berdasarkan pola dan informasi yang ditemukan dari data mining .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen  pada  penelitian  ini    memanfaatkan software RapidMiner untuk  analisis  data  dan  algoritma  C4.5  untuk  pemodelan.  Proses  data

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
diolah  dengan  metode  KDD,  dan  dari  banyaknya  data  mahasiswa  yang tersedia, hanya 1686 record data mahasiswa yang dapat digunakan dalam penelitian ini. Dari jumlah tersebut, terdapat 951 mahasiswa yang lulus tepat  waktu  dan  735  mahasiswa  yang  lulus  tidak  tepat  waktu  atau terlambat (lihat pada Gambar 3). Hasil dari implementasi algoritma C4.5 sesuai dengan pemodelan yang dihasilkan oleh software RapidMiner.
Gambar 3. Data tingkat kelulusan mahasiswa
Pemodelan data telah diproses oleh  RapidMiner untuk mengidentifikasi pola kelulusan dan akurasi data menggunakan model performance vector . Dengan  menghitung  jumlah  data  yang  terklasifikasi  dengan  benar,  kita dapat mengetahui akurasi dan mendapatkan pola kelulusan berupa pohon keputusan dan rules dari pola yang terbentuk.
Gambar 4. Proses klasifikasi model dengan algoritma Decision Tree C4.5
Penggunaan  parameter  juga  mempengaruhi  akurasi  dan  model  yang dihasilkan oleh algoritma C4.5. Penelitian ini menggunakan metode Cross

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Validation untuk menilai akurasi algoritma. Pada proses Cross Validation , terdapat  subproses  yang  melibatkan  operator  Decision  Tree  sebagai algoritma yang digunakan dalam proses data mining Classification. Selain itu,  terdapat  operator Apply  Model dan Operator  Performance yang merupakan  bagian  dari  pengolahan  data  mining  untuk  menghasilkan Decision Tree (lihat pada Gambar 4).

## 3.1 Hasil Percobaan dan Pengujian Model
Dari hasil pemodelan menggunakan algoritma Decision Tree (pada Gambar 5),  terlihat  bahwa  terdapat node 19  dengan  31  mahasiswa  yang  status kelulusannya belum diketahui, apakah lulus tepat waktu atau terlambat. Di sisi lain, pada node 22 terdapat 3 mahasiswa yang lulus tepat waktu, dan pada node 21 terdapat 28 mahasiswa yang status kelulusannya masih belum diketahui.
Selanjutnya, pada node 24 terdapat 2 mahasiswa yang lulus tepat waktu, dan pada node 23 terdapat 26 mahasiswa yang status kelulusannya belum diketahui.  Kemudian,  pada  node  26  terdapat  18  mahasiswa  yang  lulus terlambat dan 1 mahasiswa yang lulus tepat waktu, serta pada node 25 terdapat  7  mahasiswa  yang  status  kelulusannya  juga  masih  belum diketahui.
Gambar 5. Hasil pemodelan algoritma Decision Tree C 4.5

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3.2 Evaluasi Model
Hasil  pemodelan  yang  telah  diproses  menggunakan  RapidMiner  tidak hanya menghasilkan pola pemodelan, tetapi juga memberikan informasi tentang  keakuratan  data  yang  digunakan.  Melalui confusion  matrix , didapatkan nilai prediksi tepat waktu sebanyak 945 mahasiswa dan nilai prediksi tidak tepat waktu sebanyak 735 mahasiswa. Dengan demikian, diperoleh nilai akurasi prediksi sebesar 99.64% (lihat pada Gambar 6).
Gambar 6. Hasil kinerja accuracy, precision , dan recall menggunakan Algoritma C 4.5
Disamping itu, dalam penelitian ini digunakan metrik evaluasi AUC ( Area Under  the  Curve )  untuk  mengukur  kualitas  model  klasifikasi,  terutama dalam konteks klasifikasi biner. AUC mengukur sejauh mana model dapat membedakan antara dua kelas target, yaitu kelas positif dan kelas negatif. Berdasarkan  Gambar  7,  hasil  evaluasi  metrik  menggunakan  AUC menunjukkan nilai sebesar 99.5%.
Gambar 7. Metrik evaluasi model menggunakan AUC

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Nilai AUC berada dalam rentang 0 hingga 1, di mana nilai 1 menunjukkan bahwa  model  sempurna  dalam  membedakan  kelas  positif  dan  negatif, sementara nilai 0.5 menunjukkan bahwa model tidak lebih baik daripada tebakan acak.
Dalam konteks evaluasi klasifikasi biner, nilai AUC mendekati 1 (100%) menunjukkan bahwa model hampir sempurna dalam memprediksi kelas positif  dan  negatif.  Hal  ini  berarti  model  memiliki  tingkat  akurasi  yang sangat  tinggi  dan  memiliki  kemampuan  yang  sangat  baik  dalam memisahkan antara sampel dari kedua kelas target.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perhitungan data mining menggunakan algoritma C4.5, dapat  disimpulkan  bahwa  kelas  status  kelulusan  " terlambat "  atau  lulus tidak tepat waktu lebih kecil daripada kelas status kelulusan " tepat " atau lulus  tepat  waktu.  Melalui  proses  perhitungan  menggunakan  metode klasifikasi  dan  algoritma  C4.5  dengan  atribut  yang  telah  dijelaskan sebelumnya, diperoleh hasil bahwa akurasi klasifikasi kelulusan mencapai 99.64%.
Hasil  akurasi  sebesar  99.64%  ini  menunjukkan  bahwa  model  yang dibangun mampu melakukan prediksi dengan sangat tinggi. Namun, perlu diperhatikan  bahwa  akurasi  tinggi  juga  dapat  disebabkan  oleh kompleksitas  data  yang  rendah,  yang  mengakibatkan  model  mampu memprediksi  dengan  cukup  akurat.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk melakukan evaluasi lebih lanjut terhadap model dan menguji kehandalan prediksi pada data yang berbeda untuk memastikan keandalan model.
Kemampuan  algoritma  C4.5  dalam  membentuk decision  tree dan mengidentifikasi atribut yang relevan dalam proses data mining menjadi faktor  penentu  tingginya  akurasi  prediksi.  Dengan  demikian,  hasil penelitian ini memberikan wawasan dan informasi yang berharga terkait prediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  menggunakan  metode  klasifikasi dan algoritma C4.5. Namun, untuk aplikasi yang lebih luas dan keputusan pengambilan yang lebih kompleks, perlu dilakukan penelitian dan evaluasi lebih mendalam dengan melibatkan lebih banyak data dan menguji model pada  berbagai  skenario  untuk  memastikan  keandalan  dan  generalisasi dari model yang dikembangkan.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## REFERENSI
[1] A. Muzakir, H. Syaputra, and F. Panjaitan, “A Comparative Analysis of Classification  Algorithms  for  Cyberbullying  Crime  Detection:  An Experimental  Study  of  Twitter  Social  Media  in  Indonesia,” Sci.  J. Informatics; Vol 9, No 2 Novemb. 2022DO  - 10.15294/sji.v9i2.35149 , Oct. 2022, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji/article/view/35149 [2] Y. Mardi, “Data Mining: Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4. 5,” J. Edik Inform. Penelit. Bid. Komput. Sains dan Pendidik. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213 – 219, 2017.
[3] S.  N.  Hermawanti,  A.  Asriyanik,  and  A.  A.  Sunarto,  “Implementasi Algoritma C4. 5 Untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu:(Studi Kasus: Program Studi Teknik Informatika),” SANTIKA is a Sci. J. Sci. Technol. , vol. 9, no. 1, pp. 853 – 864, 2019.
[4] A.  F.  A.  Rahman,  “PREDIKSI  KELULUSAN  MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4. 5 (STUDI KASUS DI UNIVERSITAS
PERADABAN): Array,” Indones. J. Informatics Res. , vol. 1, no. 2, pp. 70 – 77, 2020.
[5] C. K. Nwagu, O. C. Omankwu, and H. Inyiama, “Knowled ge Discovery in Databases (KDD): an overview,” Int J Comput Sci Inf Secur , vol. 15, no. 12, pp. 13 – 16, 2017.
[6] A. Muzakir and R. A. Wulandari, “Model Data Mining sebagai Prediksi Penyakit Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree,” 2016, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji/article/view/4610 [7] R. Feldman and I. Dagan, “Knowledge Discovery in Textual Databases (KDT).,” in KDD , 1995, vol. 95, pp. 112 – 117.
[8] F.  A.  Rahman,  M.  I.  Desa,  A.  Wibowo,  and  N.  A.  Haris,  “Knowl edge discovery database (KDD)- data mining application in transportation,” Proceeding Electr. Eng. Comput. Sci. Informatics , vol. 1, no. 1, pp. 116 – 119, 2014.
[9] L. Y. L. Gaol, M. Safii, and D. Suhendro, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Stikom Tunas Bangsa Prodi Sistem Informasi Dengan Menggunakan Algoritma C4. 5,” Brahmana J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 2, no. 2, pp. 97 – 106, 2021.