p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v12i3.1731, Copyright ©2023
Submitted : May 18, 2023, Revised : June 9, 2023, Accepted : August 29, 2023, Published : November 4, 2023

## Prediksi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi ISB Atma Luhur Menggunakan Algoritma C4.5
Ine Widyaningrum Mustama Putri [1] , Rusdah Rusdah [2] , Lis Suryadi [3] , Dian Anubhakti [4]
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur Jakarta, Indonesia
1912500939@student.budiluhur.ac.id [1] , rusdah@budiluhur.ac.id [2] , lis.suryadi@budiluhur.ac.id [3] , dian.anubhakti@budiluhur.ac.id [4]
Abstract— Higher  Education  is  a  level  of  education  after secondary  education  which  includes  diploma  programs, undergraduate  programs,  master  programs,  doctoral  programs, professional programs, and  specialist  programs  organized  based on the culture of the Indonesian nation. Student graduation is one of  the  important  factors  to  improve  university  accreditation. Students who graduate above 5 years and the number of students who  drop  out  are  important  indicators  in  determining accreditation  which  then  causes  the  difficulty  of  accrediting  a college to rise. This research aims as an early warning for students who  graduate  on  time  and  graduate  late  from  the  Faculty  of Information Technology, Institute of Science and Business  Atma Luhur using the C4.5 decision tree algorithm by implementing the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP- DM) method. The initial data of this research amounted to 1,015 which was  taken  through  a  query  in  the  database  of  the  Atma  Luhur Institute of Science and Business. However, the data that will be used becomes 694 after preprocessing due to the large number of record contents that do not have a graduation year, with a total of 641  graduates  graduating  on  time  and  53  graduates  graduating late. Based on the application of the model using the C4.5 decision tree algorithm and the Confusion Matrix method, the accuracy is 93.94%,  Recall  is 98.59%,  and  Precision  is  95.03%.  So  it  can  be concluded  that  the  C4.5  decision  tree  algorithm  is  the  most effective  algorithm  for  predicting  student  graduation,  because  it has a high level of accuracy.
Keywords— Prediction, Graduation, Decision Tree C4.5, Early Warning
Abstrak—  Perguruan  Tinggi  merupakan  jenjang  pendidikan setelah pendidikan menengah yang mencakup program diploma, program  sarjana,  program  magister,  program  doktor,  program profesi, dan program spesialis yang diselenggarakan berdasarkan kebudayaan  bangsa  Indonesia.  Kelulusan  mahasiswa  menjadi salah  satu  faktor  penting  untuk  meningkatkan  akreditasi perguruan  tinggi.  Mahasiswa  yang  lulus  diatas  5  tahun  dan jumlah  mahasiswa  yang  mengalami  drop  out  merupakan indikator  penting  dalam  penentuan  akreditasi  yang  kemudian menyebabkan  sulitnya  akreditasi  sebuah  perguruan  tinggi  naik. Penelitian  ini  bertujuan  sebagai  early  warning  atau  peringatan dini untuk kelulusan mahasiswa yang lulus tepat waktu dan lulus terlambat  fakultas  teknologi  informasi,  Institut  Sains dan  Bisnis Atma  Luhur  menggunakan algoritma  decision  tree  C4.5  dengan mengimplementasikan  metode  Cross-Industry  Standard  Process for Data Mining (CRISP- DM). Data awal penelitian ini berjumlah
1.015  yang  diambil  melalui  query  dalam  database  ISB  Atma Luhur.  Namun,  data  yang  akan  digunakan  menjadi  694  setelah dilakukan preprocessing dikarenakan banyaknya isi record yang tidak memiliki tahun kelulusan, dengan total 641 wisudawan lulus tepat  waktu  dan  53  wisudawan  lulus  terlambat.  Berdasarkan penerapan model menggunakan algoritma decision tree C4.5 dan metode  Confusion  Matrix  diperoleh  Akurasi  sebesar  93.94%, Recall sebesar 98.59%, dan Presisi sebesar 95.03%. Maka dapat disimpulkan bahwa algoritma decision tree C4.5 adalah algoritma yang  paling  efektif  untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa, karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi.
Kata  Kunci— Prediksi,  Kelulusan,  Decision  Tree  C4.5,  Early Warning

## I. P ENDAHULUAN
Perguruan  tinggi  merupakan  suatu  instansi  yang menyelenggarakan  proses  belajar,  mengajar,  penelitian  serta pengabdian  kepada  masyarakat  atau  biasa  disebut  lembaga penyelenggara  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi.  Setiap  tahun perguruan  tinggi  menghasilkan  lulusan  mahasiswa  sesuai bidang  yang  ditempuhnya,  dalam  kurun  waktu  penyelesaian studi  tepat  waktu.  Lulus  tepat  waktu  merupakan  salah  satu indikator  keberhasilan  mahasiswa  dalam  memperoleh  gelar sarjana.  Mahasiswa  lulus  tepat  waktu  apabila  mampu menyelesaikan studinya di perguruan tinggi selama kurang dari atau  sama  dengan  empat  tahun,  sedangkan  mahasiswa dikatakan  tidak  lulus  tepat  waktu  apabila  menyelesaikan studinya lebih dari empat tahun. Namun tidak setiap mahasiswa dapat menyelesaikan pendidikan sarjana dalam kurun waktu 4 (empat)  tahun  di  perguruan  tingginya,  mahasiswa  yang  telah menyelesaikan pendidikan sarjana kemudian mendaftar sebagai calon  wisudawan  baru  kemudian  bisa  mengikuti  wisuda. Berdasarkan  Peraturan  Menteri  Riset  Teknologi  dan Pendidikan  Tinggi  Nomor  44  Tahun  2015  tentang  Standar Nasional  Pendidikan  Tinggi  terkait  dengan  beban  belajar  dan masa belajar mahasiswa program sarjana paling lama 7 (tujuh) tahun.
ISB  (Institut  Sains  dan  Bisnis)  Atma  Luhur  adalah salah satu perguruan tinggi dalam bidang komputer dan bisnis digital  di  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung  khususnya  di kota Pangkal Pinang. ISB Atma Luhur berdiri pada tahun 2020
p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v12i3.1731, Copyright ©2023
Submitted : May 18, 2023, Revised : June 9, 2023, Accepted : August 29, 2023, Published : November 4, 2023
merupakan  pengembangan  atau  rubah  bentuk  dari  Sekolah Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  Atma  Luhur yang  berdiri  sejak  tahun  2009.  Saat  ini  telah  berdiri  dan berkembang beberapa sekolah tinggi dan universitas di Provinsi Kepulauan  Bangka  Belitung,  sehingga  lingkungan  ISB  Atma Luhur Fakultas Teknologi Informasi berada dalam lingkungan yang kompetitif.
Persentase  kelulusan  tepat  waktu  pada  tahun  ajaran 2015/2016  adalah  46%,  sedangkan  pada  tahun  ajaran 2016/2017  persentase  kelulusan  tepat  waktu  adalah  65%  dan pada tahun ajaran 2017/2018 persentase kelulusan tepat waktu adalah  61%.  Sehingga  rata-rata  persentase  kelulusan  tepat waktu  tahun  ajaran  2015/2016,  2016/217,  2017/2018  adalah 57.3%.  Pada  tahun  ajaran  2015/2016  mahasiswa  baru berjumlah  376,  mahasiswa  aktif  sejumlah  257  sedangkan mahasiswa  yang  lulus  tepat  waktu  tahun  ajaran  2019/2020 berjumlah 233. Pada tahun ajaran  2016/2017 mahasiswa baru berjumlah 295, mahasiswa aktif sejumlah 209 sedangkan yang lulus tepat waktu tahun ajaran 2020/2021 berjumlah 194. Pada tahun  ajaran  2017/2018  mahasiswa  baru  berjumlah  344, mahasiswa  aktif  sejumlah  342  sedangkan  yang  lulus  tepat waktu  tahun  ajaran  2021/2022  berjumlah  214.  Maka manajemen membutuhkan penelitian yang dapat memprediksi kelulusan mahasiswanya tepat waktu.
Salah satu teknik melakukan prediksi yang dapat dilakukan adalah dengan teknik penggalian data atau data  mining . Data mining adalah  proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang berguna  dari  basis  data  yang besar  dan  perlu  diekstraksi  agar menjadi  informasi  baru  dan  dapat  membantu  dalam pengambilan  keputusan.  Dengan  salah  satu  teknik  dari data mining yaitu klasifikasi dengan algoritma C4.5 [1]. Algoritma C4.5 dipilih karena mampu memprediksi dengan memberikan tingkat  nilai  akurasi  yang  ideal  dan  hasil  yang  optimal  untuk memprediksi  yang  diharapkan  dapat  menemukan  informasi tingkat kelulusan dan persentase kelulusan mahasiswa sehingga dapat  digunakan  oleh  pihak  manajemen  untuk  mencari  solusi dalam  proses  evaluasi  pembelajaran  di  Fakultas  Teknologi Informasi ISB Atma Luhur [2].
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan untuk  membentuk  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan merupakan metode prediksi yang berguna untuk mengeksplorasi informasi dari sebuah dataset, dalam penelitian ini digunakan dataset kelulusan mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi  ISB  Atma  Luhur  tahun 2015-2017.  Pada penelitian ini,  penulis  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  menggunakan metode  data  mining  menggunakan tools RapidMiner  untuk menunjang penelitian yang dilakukan.
Penelitian  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5,  tersebut menggunakan  perbandingan  algoritma  C4.5 dan  KNN  dan menghasilkan data keakuratan yang tinggi diatas 80% [3].
Penelitian lain yang menggunakan algoritma C4.5, tersebut uji coba untuk nilai akurasi dilakukan sebanyak 3 kali dengan jumlah record data  training yang  berbeda.  Semakin  banyak jumlah record data yang digunakan untuk proses data training maka semakin tinggi juga nilai akurasinya[4].

## II. STUDI PUSTAKA
A. Data Mining
[E. Data  mining merupakan  suatu  proses  penggalian  atau penambangan  informasi  untuk  menemukan  informasi  yang tidak  ditemukan  sebelumnya dari  sekumpulan  data  besar ( big data )  atau repository  database lainnya. Data  mining bukan sekedar  terkumpul  data  saja  tetapi  mencangkup  analisis  dan prediksi dari informasi yang ingin ditampilkan [5]. Data yang dikumpulkan  disimpan  dalam database kemudian  diproses sehingga dapat dijadikan untuk pengambilan keputusan dalam melihat informasi yang akan digunakan [6].
Knowledge  Discovery  In  Databas e  (KDD)  merupakan metode untuk memperoleh pengetahuan dari database yang ada. Dalam database terdapat tabel - tabel yang saling berhubungan /  berelasi.  Hasil  pengetahuan  yang  diperoleh  dalam  proses tersebut  dapat  digunakan  sebagai  basis  pengetahuan ( knowledge  base )  untuk  keperluan  pengambilan  keputusan. Istilah Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dan data mining seringkali  digunakan  secara  bergantian  untuk menjelaskan  proses  penggalian  informasi  tersembunyi  dalam suatu basis data yang besar. Sebenarnya kedua istilah tersebut memiliki konsep yang berbeda, tetapi berkaitan satu sama lain, dan salah satu tahapan dalam keseluruhan proses KDD adalah data mining [7].
Gambar 1. Proses KDD
B. Tahapan proses KDD ada 5 [8] yaitu :
1) Data Selection: pemilihan data dari sekumpulan data operasional  perlu  dilakukan  sebelum  tahap  penggalian informasi dalam KDD dimulai.
2) Preprocessing: sebelum  proses  data  mining  dapat dilaksanakan  perlu  dilakukan  proses cleaning dengan  tujuan untuk  membuang  duplikasi  data,  memeriksa  data  yang inkonsisten,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada  data,  seperti kesalahan  cetak.  Juga  dilakukan  proses enrichment ,  yaitu proses  “memperkaya”  data  yang  sudah  ada  dengan  data  atau informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal [9].
3) Transformation: yaitu  proses coding pada  data  yang telah  dipilih,  sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk  proses  data mining.  Proses coding dalam  KDD  merupakan  proses  kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam database .
4) Data  Mining: proses  mencari  pola  atau  informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu [10].
5) Interpretation  /  Evaluation: pola  informasi  yang dihasilkan  dari  proses data  mining perlu  ditampilkan  dalam
p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v12i3.1731, Copyright ©2023
Submitted : May 18, 2023, Revised : June 9, 2023, Accepted : August 29, 2023, Published : November 4, 2023
bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang  disebut  dengan interpretation .  Tahap  ini  mencakup pemeriksaan  apakah  pola  atau  informasi  yang  ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya atau tidak.
C. Metode Decision Tree
Pohon  ( tree )  merupakan  sebuah  struktur  data  yang  terdiri dari simpul ( node ) dan rusuk ( edge ). Simpul pada sebuah pohon dibedakan menjadi tiga, yaitu simpul akar, simpul percabangan dan  simpul  daun.  Pohon  keputusan  merupakan  presentasi sederhana  dari  teknik  klasifikasi  untuk  sejumlah  kelas berhingga, simpul internal maupun simpul akar ditandai dengan nama  atribut,  rusuk  –  rusuknya  diberi  label  nilai  atribut  dan simpul daun ditandai dengan kelas – kelas yang berbeda [11].
Pohon keputusan merupakan sebuah tampilan grafis proses pengambilan  keputusan  yang  mengidentifikasi  alternatif  yang ada,  kondisi  alamiah  dan  peluangnya  dan  juga  imbalan  bagi setiap  kombinasi  alternatif  keputusan.  Cara  kerja  pohon keputusan  yaitu  mengubah  bentuk  data  tabel  menjadi  model pohon,  mengubah  model  pohon  menjadi rule (aturan),  dan menyederhanakan rule (aturan).
D. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan  untuk  mengkonstruksi  sebuah  pohon  keputusan. Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  algoritma  ID3 (Quinlan,  1993),  menentukan  seberapa  informatif  sebuah masukan  atribut  dimana  kekurangan  yang  dimiliki  algoritma ID3 ditutupi oleh algoritma C4.5. Empat hal yang membedakan algoritma C4.5 dengan ID3 antara lain: tahan ( robust ) terhadap data  noise ,  mampu  menangani  variabel  dengan  tipe  diskrit maupun  kontinu,  mampu  menangani  variabel  yang  memiliki missing  value ,  dan  dapat  memangkas  cabang  dari  pohon keputusan [12].
Secara  umum  Algoritma  C4.5  untuk  membangun  pohon keputusan  adalah sebagai berikut:
• Pilih atribut sebagai akar
• Buat cabang untuk masing – masing nilai
• Bagi kasus dalam cabang
• Ulangi proses untuk masing – masing cabang sampai semua kasus  pada  cabang  memiliki  kelas  yang  sama.  Untuk memilih  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada  nilai  gain tertinggi dari atribut – atribut yang ada, untuk menghitung gain digunakan rumus seperti yang tertera pada persamaan (1).
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(S) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛
𝑛=1 (1)
Keterangan:
S  : Himpunan Kasus A  : Atribut n   : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i
|S|  : Jumlah kasus dalam S
Sebelum  mendapatkan  nilai Gain adalah  dengan  mencari nilai  Entropi.  Entropi  digunakan  untuk  menghasilkan  sebuah atribut.  Rumus  dasar  dari  Entropi  seperti  terdapat  pada persamaan (2).
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 (2)
Keterangan:
S  : Himpunan kasus n  : Jumlah partisi S pi  : Proporsi dari Si terhadap S
E. Cross Validation
Cross Validation atau  dapat disebut  estimasi  rotasi  adalah sebuah  teknik  validasi  model  untuk  menilai  bagaimana  hasil statistik  analisis  akan  menggeneralisasi  kumpulan  data independen,  teknik  ini  utamanya  digunakan  untuk  melakukan prediksi  model  dan  memperkirakan  seberapa  akurat  sebuah model  prediktif  ketika  dijalankan  dalam  prakteknya.  Dalam sebuah  masalah  prediksi,  sebuah  model  biasanya  diberikan kumpulan data ( dataset ) yang diketahui untuk digunakan dalam menjalankan  pelatihan  ( data  training ),  serta  kumpulan  data yang  tidak  diketahui  ( data  testing ) terhadap  model  yang  diuji [13].
F. Presisi , Recall dan Akurasi
Precission (presisi) dan recall digunakan untuk mengukur kinerja sistem. Presisi adalah kecocokan antara bagian data yang diambil dengan informasi yang dibutuhkan. Recall merupakan tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi. Accuracy (akurasi) adalah tingkat kedekatan antara nilai yang didapat terhadap nilai sebenarnya. Presisi, recall dan akurasi dapat dihitung menggunakan confusion matrix . Ukuran besaran presisi, recall , dan akurasi biasanya diberi nilai dalam bentuk presentase antara 1 sampai 100%.  Sebuah sistem akan dianggap baik jika tingkat presisi, recall , dan akurasi-nya tinggi [14].
G. Tools yang Digunakan
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan software atau tools, antara lain
1) RapidMiner versi 9.10: RapidMiner dalam penelitian ini  digunakan  untuk  melakukan  tahap modeling data. RapidMiner  adalah  aplikasi  atau  perangkat  lunak  yang berfungsi  sebagai  alat  pembelajaran  dalam  ilmu  data  mining. Platfrom  dikembangkan  oleh  perusahaan  yang  didedikasikan untuk  semua  langkah  yang  melibatkan  sejumlah  besar  data dalam bisnis komersial,  penelitian, pendidikan, pelatihan, dan pembelajaran [15].
2) Microsoft  Excel  2011:  Program  aplikasi  Microsoft Excel  ini  memiliki  banyak  fitur  dan  fungsi  yang  digunakan untuk  mengolah  angka.  Fitur  Fungsi  dan  Formula  atau  yang lebih dikenal dengan rumus Excel menjadikannya terkenal dan banyak digunakan dalam berbagai bidang dan persoalan seperti membuat, mengedit, mengurutkan, menganalisa, serta meringkas data [16].
Microsoft  Excel  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk mengolah data reprocessing . Pengelolaan atau pengolahan data
p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v12i3.1731, Copyright ©2023
Submitted : May 18, 2023, Revised : June 9, 2023, Accepted : August 29, 2023, Published : November 4, 2023
berfungsi  untuk  pengelolaan database statistik  ,mencari  nilai tengah, rata-rata, pencarian nilai maksimum [17].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada tahapan penelitian dijelaskan apa saja yang dilakukan beserta luaran dari setiap tahapan. Dijelaskan juga bagaimana data dikumpulkan dan luaran dari data tersebut, bagaimana data yang  diperoleh  dianalisis  atau  diolah  untuk  diproses  pada tahapan berikutnya.
Pada penelitian ini menggunakan metodologi yakni CRISP- DM untuk  melakukan  analisis  dan  mengolah  data  sebagai pemecah  masalah  yang  umum  untuk  bisnis  dan  penelitian. Metodologi  ini  terdiri  dari  enam  tahapan  yaitu Business Understanding,  Data  Understanding,  Data  Preparation, Modelling,  Evaluation,  dan  Deployment [18].  Proses metodologi  ini  terdiri  dari  6  tahapan  yang  dapat  dijelaskan sebagai berikut :

## Gambar 2. Diagram CRISP-DM
A. Diagram CRISP-DM
1) Pemahaman  Bisnis (Business  Understanding) :  pada tahap business understanding, dilakukan wawancara langsung dengan  narasumber  dari  Biro  Sistem  Informasi  ISB  Atma Luhur. Wawancara ini bertujuan untuk menemukan identifikasi masalah.  Hasil  dari  tahapan  ini  adalah  diketahuinya  atau diidentifikasinya   rumusan masalah dan tujuan.
2) Pemahaman  Data (Data  Understanding) : pada  tahap ini, berdasarkan  tujuan penelitian  maka dilakukan permintaan data kelulusan mahasiswa tahun ajaran 2015/2016, 2016/2017, dan 2017/2018 melalui query pada Biro Sistem Informasi ISB Atma  Luhur,  setelah  itu  didapatkan  beberapa  atribut  yang diperlukan oleh penulis untuk penelitian. Data wisudawan yang terkumpul sebanyak sebanyak 1015 record dan 57 atribut. Pada tahap ini penulis mempelajari data agar dapat mengenal   seperti apa data yang akan digunakan untuk keperluan penelitian.
Atribut yang didapatkan adalah program studi, NIM, nama, jenis  kelamin,  asal  SMA,  tahun  ajaran  Lulus,  tanggal  lulus, keterangan keaktifan perkuliahan semester 1-12, IPS semester 1-12,  jumlah  SKS  yang  diambil  pada  semester  1-12,  IPK semester 1-12, jenis  kelas,  SKS  lulus semester 1-12.
3) Persiapan  Data (Data  Preparation) :  pada  tahap data preparation ,  data  yang  telah  dikumpulkan  akan  dilakukan preprocessing menggunakan Microsoft Excel sebagai berikut:
a) Data Reduction: kegiatan preprocessing yang  dilakukan  pada  tahapan  ini  adalah reduksi  data  yaitu
penghapusan  atribut  yaitu  atribut  NIM,  nama,  SKS     yang diambil  semester  3-12,  IPK  semester  3-12,  keterangan  aktif kuliah semester 3-12. Proses penghapusan ini dilakukan karena atribut  tersebut  sudah  tidak  dapat  digunakan  sebagai early warning dalam menentukan tepat atau terlambat nya lama masa studi mahasiswa.
b)
Data Cleaning : terhadap  6 record  missing value pada atribut SKS semester 2 dan SKS lulus semester 2.
c) Data Transformation: tahap
ini menggabungkan  semua sheet tahun  ajaran  2015/2016, 2016/2017,  dan  2017/2018  ke  dalam  satu sheet ,  kemudian membentuk  data  baru  yaitu  masa  studi  diperoleh  dari  tahun lulus  dikurangi  tahun  masuk,  dari  masa  studi  ini  akan  dibuat atribut keterangan lulus.
d) Penentuan  Data Training dan  Data Testing : data  hasil preprocessing dipecah  menjadi  data training (data latih) dan data testing (data uji) menggunakan split data dengan rasio 60:40, 70:30, dan 80:20.
4) Pemodelan  ( Modeling ):  pada  tahap  ini  penelitian melakukan pemodelan terhadap dataset yang sudah dilakukan Preprocessing dan  telah  ditentukan data  training dan data testing serta tanpa split yaitu cross validation. Pada tahapan ini akan  dieksplorasi  beberapa  algoritma  untuk  klasifikasi  untuk mendapatkan model yang terbaik.
5) Evaluasi ( Evaluation) : pada tahap evaluasi, dilakukan pengukuran  kinerja  algoritma  model,  algoritma  ini  dapat melakukan  klasifikasi  terhadap  prediksi  kelulusan  mahasiswa menggunakan confusion  matrix yaitu  presisi, recall, dan akurasi.
6) Penyebaran  ( Deployment ):  Tahapan  ini  dilakukan dengan  pembuatan  laporan  dan  artikel  jurnal  menggunakan model yang dihasilkan.
B. Perbedaan dari penelitian sebelumnya
Dalam  penelitian  sebelumnya  oleh  Rizki  Muliono,  J.  H. Lubis,  dan  Nurul  Khairina  yang  menggunakan algoritma  K- Nearest Neighbor (KNN) tingkat Akurasi yang didapatkan level K3 lebih baik dari level K1 dan K2 yaitu 98.5% [19].
Dalam  penelitian  sebelumnya  oleh  Abdul  Rohman  dan Anief  Rofiyanto  yang  menggunakan  algoritma  Decision Tree C4.5 rata-rata tingkat Akurasi nya 65.98% [20].
Dalam  penelitian  sebelumnya  oleh  Nurul  Khasanah  et  al. yang menggunakan algoritma Naïve Bayes tingkat Akurasi nya rata-rata sebesar 88.16% [21] .
C. Data Preprocessing
Data  yang  digunakan  harus  melewati data  preprocessing , karena sumber data yang diperoleh dari database masih bersifat kotor, artinya terdiri dari beberapa data yang tidak lengkap, data hilang  atau  kosong,  kekurangan  atribut  tertentu  atau  atribut yang sesuai, data noise , dan data yang tidak konsisten. Preprocessing terdiri dari 4 jenis yaitu data cleaning, data integration , data  transformation, dan data  reduction. Jumlah data  tahun  kelulusan  2019,  2020,  dan  2021  yang  diperoleh sebanyak 694 data. Pada penelitian ini, preprocessing data yang akan  dilakukan  adalah cleaning  data yaitu  digunakan  untuk melengkapi  atau  menghilangkan  data  yang  tidak  lengkap, menghapus  data  atribut  yang  tidak  diperlukan  dalam  proses
p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v12i3.1731, Copyright ©2023
Submitted : May 18, 2023, Revised : June 9, 2023, Accepted : August 29, 2023, Published : November 4, 2023
klasifikasi,  dan  memperbaiki  data  yang  tidak  konsisten, membentuk atribut baru. Data preprocessing dilakukan dengan memfilter secara manual menggunakan microsoft excel.
D. Teknik Pengujian
Pada  tahap  ini  pengujian  dilakukan  dengan  metode confusion  matrix mempresentasikan  hasil  evaluasi  model. Evaluasi  menggunakan confusion  matrix menghasilkan  nilai akurasi,  presisi  dan recall .  Akurasi  dalam  klasifikasi merupakan  presentasi  ketepatan record  data diklasifikasikan secara benar setelah dilakukan pengujian pada hasil klasifikasi. Presisi  merupakan  proposikasi  yang  diprediksi  positif  yang juga  positif  benar  pada  data  sebenarnya. Recall merupakan proporsi kasus positif yang sebenarnya diprediksi positif secara benar [22].

## IV. A NALISIS DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan adalah data sekunder yang didapatkan dari  Biro  Sistem  Informasi  ISB  Atma  Luhur.  Data  ini  ditarik menggunakan query dan function di Oracle. Data keseluruhan yang  digunakan  pada  penelitian  adalah  694.  Atribut  yang digunakan  dari  data  penelitian  adalah  program  studi,  jenis kelamin,  asal  SMA,  keterangan  masa  aktif  kuliah  semester  1 dan  2,  IPS  semester 1 dan 2, jumlah SKS yang diambil pada semester 1 dan 2, IPK semester 1 dan 2, jenis kelas, jumlah SKS lulus semester 1 dan 2, dan keterangan lulus.
A. Data Preprocessing atau Pra Pemrosesan Data
1) Data Reduction: kegiatan preprocessing yang dilakukan  pada  tahapan  ini  adalah  reduksi  data  yaitu penghapusan  atribut  yaitu  atribut  NIM,  nama,  SKS  yang diambil  Semester  3-12,  SKS  Lulus  Semester  3-12,  IPK Semester 3-12, IPS 3-12, keterangan aktif  kuliah semester 3-12. Proses penghapusan ini dilakukan karena atribut tersebut sudah tidak  dapat  digunakan  sebagai early  warning dalam menentukan  tepat  atau  terlambatnya  lama  masa  studi mahasiswa.
Kemudian  dilakukan  proses  penghapusan  data  mahasiswa tahun  ajaran  tahun  ajaran  2015/2016,  2016/2017,  dan 2017/2018  yang  tidak  memiliki  data  tanggal  TA  dan  tanggal lulus.  Artinya  mahasiswa  tersebut  tidak  lulus, sejumlah  320 mahasiswa.  Terdapat 1 record yang tidak memiliki nilai pada atribut SKS lulus semester 2, namun memiliki nilai IPS semester 2, sehingga diputuskan untuk menghapus satu record tersebut. Sehingga dataset setelah proses reduksi data adalah 16 atribut, 694 record .
2) Data Cleaning: terhadap 6 record missing value pada atribut  SKS  semester  2  dan  SKS  lulus  semester  2.  Karena atribut  aktif  semester  2  bernilai  tidak,  maka  atribut  SKS semester 2 dan SKS lulus semester 2 diisi dengan nilai     0 (nol).
3) Data  Transformation: tahap  ini  menggabungkan semua  sheet  tahun  ajaran  2015/2016,  2016/2017,  dan 2017/2018 ke dalam satu sheet, kemudian membentuk data baru yaitu  masa  studi  diperoleh  dari  tahun  lulus  dikurangi  tahun masuk.  Sehingga  jumlah  atribut  menjadi  17  atribut. Berdasarkan atribut masa studi dibuat atribut keterangan lulus. Bila masa studi = 4 tahun, maka keterangan lulus berisi tepat. Bila masa studi > 4 tahun, maka keterangan lulus berisi telat.
4) Data  Reduction tahap  kedua: pada  tahap  ini  atribut tahun  masuk,  tahun  lulus  dan  masa  studi  dihapus.  Sehingga dataset terdiri atas 14 atribut.
B. Penentuan Data Latih dan Data Uji
Setelah preprocessin g  data,  selanjutnya  akan  dilakukan penentuan  data training (data latih) dan data testing (data uji). Data training adalah data yang digunakan untuk melatih mesin agar dapat mengenali pola, sedangkan data testing adalah data yang digunakan untuk menguji hasil dari pelatihan yang telah dilakukan terhadap mesin [23].
Gambar 3. Penentuan Data Latih dan Data Uji
Pemodelan dilakukan dengan memanfaatkan aplikasi RapidMiner.  Proses  diawali  dengan  mengambil  data  training yang  telah  disediakan  sebelumnya.  Ditambahkan  dengan operator Read Excel , untuk melakukan import data karena data training berupa file excel; operator Split Data untuk membagi data;  operator Multiply ,  untuk  membuat  salinan  objek  data; operator  Algoritma  C4.5,  KNN  dan Naïve  Bayes ;  operator Apply  Model, untuk  menerapkan  model  yang  telah  dilatih sebelumnya . menggunakan data training pada unlabeled data ( data testing ) dan operator Performance , untuk mengevaluasi kinerja model [24] .
Gambar 4.Proses Pemodelan menggunakan Teknik Split Data.
Penentuan data training dan data testing dilakukan dengan cara  membagi  data (split  data) dengan  perbandingan. Dalam penelitian ini data training dan data testing dibagi menjadi tiga perbandingan yaitu 80:20, 70:30, dan 60:40 [25]. Sebaran data training seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel Sebaran Data Training
Komposisi Dataset Data Training Data Testing
p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v12i3.1731, Copyright ©2023
Submitted : May 18, 2023, Revised : June 9, 2023, Accepted : August 29, 2023, Published : November 4, 2023
60 : 40 416 278 70 : 30 486 208 80 : 20 555 139 Teknik sampling yang  dipilih  adalah stratified  random sampling . Setelah menentukan pembagian perbandingan untuk data training dan data testing , kemudian membuat persebaran data  untuk  masing-masing  bagian  tersebut.  Sebagai  contoh perbandingan 80:20 yang berarti 80% merupakan data training dan 20% merupakan data testing .
Gambar 5. Eksplorasi dengan parameter uji akurasi
Pada  Gambar  5  dieksplorasi  menggunakan  teknik penentuan data training dan testing menggunakan 10-fold cross validation dengan  teknik stratified  random  sampling. Hasil eksplorasi menggunakan split data dan 10-fold cross validation disajikan pada Tabel 2 dengan parameter uji yaitu        akurasi.
Tabel 2. Parameter Uji Akurasi
Dataset Akurasi C4.5 KNN Naïve Bayes 60:40 92.45% 94.60% 92.09% 70:30 91.83% 93.75% 91.35% 80:20 92.81% 94.24% 92.81% 10-Fold Cross Validation 93.95% 93.67% 91.79%
Setelah  melakukan  eksplorasi,  dapat  dilihat  pada  tabel  II bahwa komposisi data training dan testing yang menghasilkan akurasi tertinggi dengan classifier C4.5 diperoleh dari dataset cross  validation yaitu  sebesar  93,95%.  Sedangkan  pada classifier KNN diperoleh dari dataset dengan komposisi 60:40, yaitu sebesar 94,60%. Dan pada classifier Naïve Bayes akurasi tertinggi diperoleh dari dataset dengan komposisi 80:20, yaitu sebesar 92,81%.
C. Hasil Komparasi Model
Pada tahap awal pemodelan, dilakukan eksplorasi beberapa algoritma untuk mengetahui performa model terbaik. Parameter uji  yang  digunakan  adalah  nilai  akurasi,  presisi, recall dan AUC. Tabel 3 merupakan hasil akurasi algoritma decision tree C4.5 menggunakan metode 10- fold cross validation.
Tabel 3. Hasil Akurasi Algoritma Akurasi Presisi Recall AUC C4.5 93.95% 69.00% 39.67% 68.2%
KNN 93.67% 68.33% 30.33% 71.5% Naïve Bayes 91.79% 46.78% 40.00% 78.5%

## D. Hasil Komparasi Model
Setelah dilakukan hasil komparasi model, selanjutnya pada bagian  ini,  disajikan  hasil  pemrosesan  dari  model  atau algoritma Decision  Tree C4.5.  Implementasi  algoritma Decision  Tree C4.5  terdiri  dari,  pembentukan decision  rules dan visualisasi keputusan.
Gambar 6. Visualisasi Pohon Keputusan Decision Tree
Dalam  visualisasi  pohon  keputusan  terdapat  2  kesimpulan yaitu:
• Atribut  atau  faktor  yang  paling  berpengaruh  adalah  IPS semester 1 dan 2, SKS lulus semester 1, kelas, IPK semester 1 dan 2, jenis kelamin, program studi.
• Atribut  atau  faktor  yang  tidak  berpengaruh  adalah  asal SMA,  keterangan  aktif  semester  1  dan  2,  SKS  lulus semester 2.
E. Pengujian
Pada  tahap  ini  pengujian  menggunakan  metode confusion matrix dan  parameter  uji  yang  terdiri  dari  akurasi,  presisi, recall .  Hasil  pengujian  disajikan  dalam  bentuk  tabulasi, menggunakan  perbandingan confusion  matrix .  Pengujian confusion  matrix untuk  dataset  yang  diolah  menggunakan algoritma decision tree yang dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Pengujian confusion matrix
True Tepat Waktu True Telat Class Precission Prediction Tepat Waktu 631 33 95.03% Prediction Telat 9 21 70.00% Class Recall 98.59% 38.89% Pada prediction tepat  waktu  menghasilkan  nilai true tepat waktu senilai 631, true telat senilai 33 akan menghasilkan nilai class precission 95.03% sedangkan untuk prediction telat menghasilkan true tepat  waktu  senilai  9, true telat  senilai  21 akan di dapatkan hasil class precission 70.00%. Hasil dari class recall true tepat waktu 98.59%, true telat 38.89%. Perhitungan
p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v12i3.1731, Copyright ©2023
Submitted : May 18, 2023, Revised : June 9, 2023, Accepted : August 29, 2023, Published : November 4, 2023
akurasi, presisi, dan recall yang dilakukan juga secara manual untuk  membandingkan  hasil  perhitungan  RapidMiner  seperti pada persamaan (3), (4), dan (5) :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = TP + TN TP + FN + FP + TN = 631 + 21 631 + 21 + 33 + 9 = 93.94% (3) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = TP TP + FP = 631 631 + 33 = 95.03% (4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP + FN = 631 631 +  9 = 9 (5)
Pengolahan  data  yang  dilakukan  pada  tahap preprocessing adalah memilih atribut yang tidak memiliki record , atribut yang tidak  diperlukan  sebagai early  warning ,  dan  atribut  yang terdapat missing value . Dataset yang awal mulanya berjumlah 1.015  setelah  dilakukannya preprocessing menjadi  berjumlah 694.  terkumpul  selanjutnya  ditentukan  data training dan  data testing menggunakan split data  dan 10-fold cross  validation dengan tools RapidMiner.  Selanjutnya  dilakukan  pengujian untuk  mengetahui  hasil  uji  akurasi,  presisi,  dan recall menggunakan confussion matrix . Setelah mendapatkan hasil uji akurasi, maka dapat diambil kesimpulan bahwa algoritma C4.5 mermpunyai  hasil  uji  akurasi  paling  tinggi  dibandingkan dengan algortima KNN dan Naïve Bayes.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk memprediksi  kelulusan  mahasiswa  pada  Fakultas  teknologi Informasi  ISB  Atma  Luhur  maka  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa algoritma C4.5 terbukti lebih akurat dalam memprediksi kelulusan  mahasiswa  karena  mempunyai  nilai  akurasi  paling tinggi dibandingkan dengan algoritma KNN dan Naïve Bayes senilai  93.94%.  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang paling akurat mengingat kelebihan algortima ini paling efisien dalam  menangani  banyak  tipe  atribut  diskret  dab  numerik dalam  dataset.  Untuk  penelitian  selanjutnya  sebaiknya menggunakan  atribut  yang  lebih  banyak  agar  menghasilkan data yang lebih akurat.
Penelitian selanjutnya dapat dilakukan dengan menambahkan  metode feature  selection untuk  mendapatkan hasil yang lebih baik dalam klasifikasi.
R EFERENCES
[1] A.  K.  Wahyudi,  N.  Azizah,  and  H.  Saputro,  “Data  Mining Klasifikasi Kepribadian Siswa SMP Negeri 5 Jepara Menggunakan Metode  Decision  Tree  Algoritma  C4.5,” JISTER  (Journal  of Information System and Computer Science) , vol. 2, no. 2, 2022.
[2] R.  H.  Pambudi  and  B.  D.  Setiawan,  “Penerapan  Algoritma  C4.5 Untuk  Memprediksi  Nilai  Kelulusan  Siswa  Sekolah  Menengah Berdasarkan Faktor Eksternal,” vol. 2, no. 7, 2018.
[3] E.  Purwanto,  “Prediksi  Kelulusan  Tepat  Waktu  Menggunakan Metode C4.5 Dan K-NN (Studi Kasus : Mahasiswa Program Studi
S1  Ilmu  Farmasi,  Fakultas  Farmasi,  Universitas  Muhammadiyah Purwokerto),” vol. 20, no. 2, pp. 131–142, 2019.
[4] A. F. A. Rahman, S. Sorikhi, and S. Wartulas, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa  Menggunakan  Aalgoritma  C4.5  (Studi  Kasus  Di Universitas Peradaban),” vol. 1, no. 2, 2020.
[5] A.  S.  Sungae,  “Optimasi  Algoritma  C4.5  Dalam  Prediksi  Web Phishing  Menggunakan  Seleksi  Fitur  Genetic  Algoritma,”
Paradigma , vol. XX, no. 2, pp. 27–32, 2018.
[6] E.  Elisa,  “  Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data Mining Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan  Kerja  Konstruksi  PT.Arupadhatu  Adisesanti,” Jurnal Online Informasi , vol. 2, no. 1, 2017.
[7] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma C4.5,” Jurnal Edik Informatika , vol. 2.i2 (213-219), no. 2, 2016.
[8] S. Z. Harahap, A. Nastuti “Teknik Data Mining Untuk Penentuan Paket  Hemat  Sembako  Dan  Kebutuhan  Harian  Dengan Menggunakan  Algoritma  FP-GROWTH  (Studi Kasus  di  Ulfamart Lubuk Alung),” Jurnal Ilmiah Fakultas Sains dan Teknologi , vol. 7, no. 3, 2019.
[9] F. Elfaladonna and A. Rahmadani, “Analisa Metode Classification- Decission Tree Dan Algoritma C.45 Untuk Memprediksi Penyakit Diabetes Dengan Menggunakan Aplikasi Rapid Miner,” SINTECH (Science and Information Technology) Journal , vol. 2, no. 1, 2019.
[10] A.  Y.  Saputra  and  Y.  Primadasa,  “Penerapan  Teknik  Klasifikasi Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbour,” vol. 17, no. 4, 2018.
[11] S.  Bahri  and  A.  Lubis,  “Metode Klasifikasi  Decision Tree  Untuk Memprediksi Juara English Premier League,” vol. 2, no. 1, 2020.
[12] P.  B.  N.  Setio,  D.  R.  S.  Saputro,  and  B.  Winarno,  “Klasifikasi dengan  Pohon  Keputusan  Berbasis  Algoritme  C4.5,” PRISMA (Prosiding Seminar Nasional Matematika) , vol. 3, pp. 64–71, 2020.
[13] R. N. Dessy et al, “Kajian Machine Learning Dengan Komparasi Klasifikasi Prediksi Dataset Tenaga Kerja Non-Aktif,” vol. 7, no. 1, 2019.
[14] F.  Satria,  Zamhariri,  M.  Apun  Syaripudin,  “Prediksi  Ketepatan Waktu  Lulus  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C4.5   Pada Fakultas  Dakwah  Dan  Ilmu  Komunikasi  UIN  Raden  Intan Lampung,” Jurnal Ilmiah MATRIK , vol. 22, no. 1, 2020.
[15] V.  R.  Prasetyo,  H.  Lazuardi,  A.  A.  Mulyono,  and  C.  Lauw, “Penerapan  Aplikasi  RapidMiner  Untuk  Prediksi  Nilai  Tukar Rupiah  Terhadap  US  Dollar  Dengan  Metode  Linear Regression,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 7, no. 1, pp. 8–17, 2021.
[16] M. O. Odja, F. J. Likadja, W. T. Ina, and S. I. Pella, “Penggunaan Microsoft  Excel  untuk  Kemudahan  Pengolahan  Data  Nilai  Hasil Belajar Siswa,” Vol. XV, no. 2,  2021.
[17] A.  R.  Putri,  “Optimalisasi  Penggunaan  Microsoft  Excel  Untuk Pengolahan Nilai Raport Di SMAN 1 Ngunut Tulungagung,” vol. 3, no. 1, 2015.
[18] M.  A.  Hasanah,  S.  Soim,  and  A.  S.  Handayani,  “Implementasi CRISP-DM  Model  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” vol.5, no. 22, 2021.
[19] R.  Muliono,  J.  H.  Lubis,  and  N.  Khairina,  “Analysis  K-Nearest Neighbor  Algorithm  for  Improving  Prediction  Student  Graduation Time,” SinkrOn , vol. 4, no. 2, p. 42, 2020.
[20] A. Rohman and A. Rufiyanto, “Implementasi Data Mining Dengan Algoritma  Decision  Tree  C4.5  Untuk  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa Di Universitas Pandanaran”, vol. 3, 2019.
[21] N. Khasanah, A. Salim, and et al, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dengan Metode Naive Bayes,” vol. 13, 2022.
[22] D.  Marlina  and  M.  Bakrie,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi Transaksi Nasabah Dengan Algoritma C4.5,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) , vol. 2, no. 1, 2021.
[23] W.  Musu  and  A.  Ibrahim,  H.  Heriadi  “Pengaruh  Komposisi  Data Training dan  Testing terhadap  Akurasi  Algoritma C4.5,” vol. 10, no.1, 2021.
[24] D. A. Nasution, H. H. Khotimah, and N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data Untuk Klasifikasi Wne Menggunakan Algoritma K-NN,” vol. 4, no. 1, 2019.
[25] R.  S.  Putri  and  I.  Waspada,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  pada Aplikasi  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi  Informatika,” Khazanah Informatika , vol. 4, no. 1, 2018.