Received June1 st June25 th , 2012; Acepted July 10 th , 20 http://jurnal.mdp.ac.id        jatisi@mdp.ac.id

## Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Id3 Untuk Prediksi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa
Titik Faizah* 1 , Arief Jananto 2 1,2 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Stikubank (UNISBANK) e-mail: * 1 faizah015@gmail.com, 2 ajananto09@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Data  kelulusan  mahasiswa  pada  sebuah  universitas  khususnya  sebuah  program  studi sangat berperan dalam mengevaluasi keberhasilan program pendidikan yang diberikan  kepada mahasiswa.  Program  pendidikan  dikatakan  baik  apabila  ketepatan  kelulusan  mahasiswa  juga baik. Sehubungan dengan upaya mengevaluasi program pendidikan pada sebuah program studi diperlukan  studi untuk  menggali  informasi  dari  pola  kelulusan  mahasiswa  dengan  teknik  data mining  Knowledge  Discovering  Database  (KDD)  yang  meliputi  tahap  seleksi  data, preprocessing,  transformasi  data,  proses  mining,  dan  evaluasi.  Proses  mining  menggunakan algoritma  ID3  dan  C45  yang  digunakan  untuk  membangun  model  decission  tree  atau  pohon keputusan.  Berdasarkan  hasil  implementasi  algoritma  ID3  dan  C45  terhadap  data  testing kelulusan  mahasiswa  menggunakan  RStudio,  nilai  akurasi  tertinggi  diperoleh  algoritma  C4.5 yaitu sebesar 81,88% pada data testing 30%. Secara  keseluruhan hasil implementasi terhadap komposisi data 90%, 80%, 70%, 30%, 20%, dan 10% diperoleh informasi bahwa nilai akurasi yang dihasilkan menggunakan algoritma C4.5 rata-rata lebih tinggi dibandingkan dengan nilai akurasi  algoritma  ID3.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  terbaik  untuk memprediksi ketepatan kelulusan mahasiswa adalah algoritma C45.
Kata kunci — Algoritma ID3, Algoritma C45, Akurasi, Prediksi

## Abstract
Student  graduation  data  at  a  university,  especially  a  study  program,  plays  a  very important  role  in  evaluating  the  success  of  the  educational  program  given  to  students.  The education  program  is  said  to  be  good  if  the  accuracy  of  student  graduation  is  also  good.  In connection  with  the  effort  to  evaluate  educational  programs  in  a  study  program,  a  study  is needed  to  explore  information  from  student  graduation  patterns  with  the  Knowledge Discovering  Database  (KDD)  data  mining  technique  which  includes  the  stages  of  data selection,  preprocessing,  data  transformation,  mining  processes,  and  evaluation.  The  mining process uses the ID3 and C45 algorithms which are used to build a decision tree model. Based on  the  results  of  the  implementation  of  the  ID3  and  C45  algorithms  on  student  graduation testing  data  using  RStudio,  the  highest  accuracy  value  obtained  by  the  C4.5  algorithm  is 81.88%  on  the  30%  testing  data.  Overall  the  results  of  the  implementation  of  the  data composition  of  90%,  80%,  70%,  30%,  20%,  and  10%  obtained  information  that  the  accuracy value generated using the C4.5 algorithm is on average higher than the accuracy value of the ID3  algorithm.  Thus  it  can  be  concluded  that  the  best  algorithm  to  predict  the  accuracy  of student graduation is the C45 algorithm.
Keywords — ID3 Algorithm, C45 Algorithm, Accuracy, Prediction
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 980-990 E- ISSN 2503-2933 981

## 1.  PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  khususnya  penyimpanan  data  yang  semakin  canggih  memberikan banyak  dampak  terhadap  perkembangan  pengelolaan  data.  Penyimpanan  data  dalam  jumlah besar atau yang dikenal dengan big data tentunya tidak hanya dalam bentuk harddisk melainkan dapat  berbentuk  cloud  yang  sering  digunakan  pada  sistem  informasi.  Dengan  semakin mudahnya menyimpan data dalam jumlah besar, tentunya tetap saja akan memberikan dampak menumpuknya data, sebagai  contoh pada sebuah  institusi pendidikan tinggi.  Sebuah  kumpulan data  sangatlah  penting  bagi  institusi  pendidikan  tinggi  dalam  hal  evaluasi  pendidikan.  Dengan adanya data besar  yang dimiliki oleh sebuah  institusi pendidikan tinggi, maka dibutuhkan  data mining    dalam  memnuhi  kebutuhan  informasi.  Data  mining  merupakan  serangkaian  proses untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  informasi  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual dari  suatu  basis  data  [1].  Informasi  yang  dihasilkan  diperoleh  dengan  mengekstraksi  dan mengenali  pola  menarik  dari  sebuah  data.  Dalam  mencari  pola  menarik  tersebut  dibutuhkan sebuah algoritma yang dapat membantu menemukan sebuah informasi dari suatu basis data.
Mahasiswa  merupakan  salah  satu  alat  ukur  evaluasi  program  pendidikan  sebuah perguruan tinggi. Masa studi mahasiswa merupakan salah satu faktor yang berhubungan dengan evaluasi program pendidikan, di mana keberhasilan program pendidikan dilihat dari masa studi mahasiswanya. Apabila mahasiswa dapat lulus tepat waktu maka bisa dikatakan bahwa program pendidikan yang dilaksanakan sudah baik. Sebagai contoh, Universitas Y memiliki beban studi yang  harus  ditempuh  paling  cepat  7  semester  dan  paling  lama  14  semester.  Untuk  itu, diperlukan analisa terhadap pola kelulusan  (masa studi) mahasiswa sebagai informasi dalam hal evaluasi program pendidikan. Berdasarkan hal tersebut di atas, peneliti tertarik untuk menggali informasi  data  kelulusan  mahasiswa  Program  Studi  X  Universitas  Y  yang  bertujuan  untuk melihat pola kelulusan mahasiswa dengan teknik data mining decission tree .[10] Pembentukan model decission tree menggunakan algoritma ID3 dan algoritma C45 yang diimplementasikan pada data kelulusan mahasiswa. Dengan membandingkan nilai akurasi yang diperoleh  dari  hasil  implementasi  algoritma  ID3  dan  C45,  akan  dipilih  algoritma  yang  terbaik untuk memprediksi ketepatan kelulusan mahasiswa.

## 1.1 Penelitian Terdahulu
Referensi [2] menunjukkan bahwa penelitian dilakukan untuk menganalisis data Jurusan Teknik  Komputer  menggunakan  teknik  data  mining.  Penerapan  teknik  tersebut  akan menghasilkan  pohon  keputusan  untuk  melihat  kemungkinan  mahasiswa  lulus  lebih  dari  8 semester.  Pohon  keputusan  tersebut  merupakan  keluaran  dari  aplikasi  yang  dibangun menggunakan algoritma C4.5 untuk memprediksi masa studi mahasiswa. Data yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  kelulusan  Jurusan  Teknik  Komputer  angkatan  2007,  dengan menggunakan atribut nilai beberapa mata kuliah.
Penelitian ini menggunakan metode  yang meliputi lima aspek utama yaitu studi pustaka, analisis  algoritma  C4.5  dalam  memprediksi  masa  studi  mahasiswa,  perancangan  aplikasi berdasarkan hasil yang diperoleh pada tahap analisis, implementasi perangkat lunak, pengujian dan  evaluasi  hasil  penelitian.  Dari  hasil  penelitian  tersebut,  diperoleh  kesimpulan  bahwa aplikasi  untuk  memprediksi  masa  studi  mahasiswa  berhasil  dirancang  dan  diimplementasikan menggunakan  algoritma  C4.5.  Hasil  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  jumlah  data  training berpengaruh terhadap presentase kecocokan [7].
Penelitian  [3]  bertujuan  untuk  meningkatkan  keakuratan  analisa  masa  studi  mahasiswa menggunakan  algoritma  C4.5  dengan  bantuan  software  RapidMiner  5.  Parameter  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  antara  lain  NPM,  nama  mahasiswa,  semester,  prodi,  jenjang pendidikan,  jenis  kelamin,  IPK,  dan  jumlah  SKS.  Berdasarkan  penelitian  tersebut  dapat diketahui  bahwa  penerapan  algoritma  C4.5  lebih  akurat  dalam  memprediksi  masa  studi mahasiswa.
982 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 980-990 E- ISSN 2503-2933
Referensi  [4]  menunjukkan  bahwa  penelitian  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  mencari hubungan  data  awal  masuk  mahasiswa  dengan  prestasi  akademik.  Adapun  data  awal  yang digunakan antara lain jalur pendaftaran, jurusan, jenis kelamin, pekerjaan orang tua, asal daerah dan  IPK.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut  adalah  data  mining  dengan algoritma  C4.5  dan  ID3.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  diperoleh  rule  yang  memperlihatkan bahwa algoritma C4.5 lebih sederhana dibandingkan dengan algoritma ID3.
Penelitian  lain  seperti  dalam  [5]  yang  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja  akademik menggunakan teknik data mining  algoritma  Naïve Bayes Classifier (NBC).  Data training yang digunakan  pada  penelitian  tersebut  yaitu  1115  sampel  data  untuk  akademik  mahasiwa  yang sudah  dinyatakan  lulus,  dengan  pengklasifikasian  781  mhasiswa  lulus  tepat  waktu  dan  334 mahasiswa  tidak  lulus  tepat  waktu.  Atribut  data  yang  digunakan  adalah  NIM,  nama,  jenis kelamin,  IPS  1,  IPS2,  IPS3,  IPS  4,  IPK  Semester  4,  dan  keterangan  Lulus.  Sedangkan  data testing  yang  digunakan  yaitu  data  akademik  mahasiswa  angkatan  2013-2014.  Hasil  yang diperoleh  dari  penelitian  tersebut  yaitu    implementasi  data  mining  menggunakan  algoritma Naïve Bayes Classifier dapat mengklasifikasikan  ketepatan waktu lulus mahasiswa.

## 1.2 Landasan Teori
Klasifikasi  [6]  adalah  sebuah  model  dalam  data  mining  di  mana classifier dikontruksi untuk  memprediksi  label  berkategori,    seperti  “aman”  atau  “beresiko”  untuk  data  aplikasi peminjaman uang;  “ya”  atau “tidak” untuk data marketing; atau  “treatment A” atau “treatmen B” untuk data medis. Kategori tersebut dapat dipresentasikan dengan nilai yang sesuai dengan kebutuhan.  Tahapan  proses  klasifikasi  yang  pertama  adalah Learning ,  yaitu  menganalisa  data training  menggunakan  sebuah  algoritma  klasifikasi.  Sedangkan  tahap  yang  kedua  adalah Classification ,  yaitu  mengestimasi  ketepatan  dari classification  rules (aturan  klasifikasi) menggunakan data test.
Decission  tree atau  pohon  keputusan  merupakan  sebuah  metode  klasifikasi  yang digunakan untuk membantu menentukan pengambilan keputusan dalam pemecahan masalah [9]. Pohon  keputusan  berfungsi  memperlihatkan  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  alternatif keputusan  tersebut  dan  disertai  dengan  estimasi  hasil  akhir  yang  akan  didapat  jika  mengambil alternatif keputusan tersebut [1]. Adapun tahapan pembentukan decission tree meliputi: memilih atribut  sebagai root  node (akar  pohon  keputusan)  dengan  cara  menentukan  nilai  Gain  dari semua variabel, menghitung nilai Gain dari semua variabel kemudian memilih variabel dengan nilai Gain terbesar  yang  menjadi root  node level  0,  dan  melakukan  langkah  kedua  tersebut untuk menentukan variabel pada node level 1, level 2, dan seterusnya sampai pohon terbentuk.
Algoritma  ID3 atau Iterative Dichotomiser 3 merupakan  sebuah metode untuk membuat pohon  keputusan  yang  dikembangkan  oleh  J.Ross  Quinian.  Algoritma  ID3  dapat  menghaslkan decision  tree sederhana  yang  terbaik  dan  konsisten  dari  sekumpulan  data  [1].  Mekanisme kontruksi dilakukan secara top-down  dengan memilih atribut mana  yang  harus diperiksa  yang akan  menjadi  root  dari  decision  tree.  Pembentukan  model  keputusan  menggunakan  algoritma ID3, yang pertama kali dilakukan adalah mencari Gain Informaion dari masing-masing atribut untuk menentukan root node . Untuk mendapatkan Gain Information dari masing-masing atribut, perlu menghitung nilai Entropy dengan formula sebagai berikut: 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝 𝑖 𝑛 𝑖=1 (𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖 ) (1) Entropy (S) bernilai nol jika semua data berada dalam kelas yang sama, bernilai satu jika semua  data  positif dan  negatif  dalam  S  adalah  sama.  Gain(S,A)  adalah Gain  Information dari sebuah atibut A dari sebuah koleksi data S. Nilai gain dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 ) (2)
Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari algoritma ID3 [11]. Pada algoritma C4.5 hasilnya  lebih  akurat  karena  algoritma  ini  mampu  menghitung  data  kosong.  Proses pembentukan pohon keputusan dengan algoritma C4.5 mirip dengan proses pembentukan pohon
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 980-990 E- ISSN 2503-2933 983
keputusan  dengan  algoritma  ID3.  Sebelum  menghitung  nilai Gain untuk  menentukan root node , terlebih dahulu mencari nilai Entropy . Adapun rumus yang digunakan dalam menghitung Gain variabel (atribut) pada algoritma C4.5 sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 ) (3)
S merupakan himpunan kasus yang akan dibentuk pohon keputusan. Sedangkan A adalah atribut  atau  variabel  yang  terdapat  dalam  himpunan  kasus  dan  n  merupakan  jumlah  partisi atribut. Sedangkan nilai Entropy dihitung dengan formula sebagai berikut: 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑
−𝑝 𝑖 𝑛 𝑖=1 (𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖 ) (4) di  mana  n  adalah  jumlah  nilai  yang  ada  pada  atribut  target  dan 𝑝 𝑖 merupakan  jumlah  sampel pada kelas i.
Setelah  nilai Gain diketahui,  selanjutnya  perlu  menghitung Gain  Ratio. Dalam menghitung gain  ratio perlu  diketahui  adanya  suatu  term  baru  yang  disebut split  information. Adapun formula untuk menghitung Split Information sebagai berikut:
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝑖𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 = − ∑ |𝑆 𝑣 | |𝑆| 𝑙𝑜𝑔2 |𝑆 𝑣 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 (5) Gain ratio dihitung dengan rumus : 𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝑖𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 (6)

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  kelulusan  mahasiswa  sebuah  program  studi  sebanyak 532 data record yang akan diolah menggunakan Microsoft Office Excel dan  RStudio. Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  klasifikasi,  di  mana  penelitian ini  digunakan  untuk  menentukan  model  pohon  keputusan  yang  diperoleh  dari  analisa pengklasifikasian  sebuah  data.  Model  pohon  keputusan  tersebut  diharapkan  dapat  membantu untuk  melihat  pola  kelulusan  mahasiswa.  Proses  pengklasifikasian  menggunakan  teknik  data mining,  yaitu  serangkaian  proses  untuk  menggali  informasi  yang  selama  ini  tidak  diketahui secara manual dari sebuah basis data yang berukuran besar sehingga sering disebut Knowledge Discovery  Database (KDD)  [1].  Ada  5  (lima)  tahap  rangkaian  proses  yang  terdapat  dalam Knowledge Discovery Database (KDD) yaitu: Seleksi Data, Preprocessing , Transformasi Data, Proses Mining, dan Evaluasi.

## 2.1 Seleksi Data
Tidak  semua  data  yang  terdapat  dalam  database  digunakan  dalam  proses  data  mining. Tahap  seleksi  data  merupakan  tahap  menentukan  atau  memilih  atribut  yang  akan  digunakan dalam  proses  data  mining  [8].  Struktur  database  yang  tersedia  adalah  Nama,  NIM,  Jurusan, Jenjang, IPK, TOEFL, Jenis kelamin, Kota Asal, Tanggal Lahir, dan Agama, Nama Orang Tua, Status  Beasiswa,  dan  data-data  pribadi  mahasiswa  lainnya.  Adapun  data/atribut  yang  dipilih adalah IPK, Jenis Kelamin, Asal Daerah, TOEFL, Beasiswa, Tanggal Lahir, dan menambahkan satu atribut sebagai atribut kelas yaitu Masa  Studi. Sedangkan atribut Jenjang, Jurusan,  Status Kelulusan,  dan  Judul  KTI  tidak  terlalu  bermakna  dalam  proses  data  mining.  Atribut  Nama, NIM,  Agama, Nama Orang  Tua, No. HP, dan data pribadi lainnya juga tidak bermakna dalam proses data mining dan bersifat rahasia.

## 2.2 Preprocessing
Proses cleaning pada  data  yang  akan  dilakukan  data  mining  perlu  dilakukan  untuk medapatkan  data  yang  relevan.  Yang  dilakukan  pada cleaning  data antara  lain  memeriksa, memperbaiki,  dan  membuang  data  yang  tidak  relevan.  Selain  itu  dilakukan  pula  proses enrichment , yaitu proses memperkaya data yang sudah ada dengan informasi lain yang relevan
984 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 980-990 E- ISSN 2503-2933
agar bisa diproses data mining. Proses cleaning pada penelitian ini menggunakan metode data mean  interval,  yaitu  mengisi  data  yang  kosong  dengan  rata-rata  data  yang  dibagi  menjadi  tiga interval (rata-rata awal, rata-rata tengah, dan rata-rata akhir).

## 2.3 Transformasi Data
Pada tahap ini dilakukan transformasi data  yaitu coding untuk  setiap atribut  agar mudah dilakukan proses mining. Namun pada penelitian ini proses coding sudah dilakukan pada tahap data cleaning untuk mempermudah proses pada tahap tersebut. Ada beberapa atribut yang perlu dilakukan pengkategorian sebelum dilakukan transformasi seperti IPk, JK, dan Asal Daerah.

## 2.4 Data Mining
Proses  data  mining  pada  penelitian  ini  menggunakan  dua  algoritma  yaitu  algoritma  ID3 dan  Algoritma  C4.5.  Pada  dasarnya  kedua  algoritma  tersebut  merupakan  algoritma  yang  sama digunakan  untuk  pembentukan  model decision  tree (  pohon  keputusan).  Cara  kerja  algoritma ID3 dan algoritma C4.5 ditunjukkan gambar 1 dan gambar 2 berikut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 980-990 E- ISSN 2503-2933 985

## Gambar 2. Flowchart Algoritma C4.5

## 2.5 Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  pola  atau  informasi  yang  diketahui bertentangan dengan fakta yang ada sebelumnya. Pada tahap evaluasi akan dilakukan pengujian terhadap  data  testing.  Evaluasi  dilakukan  dengan  melihat  informasi  dari Confussion  Matrix untuk mengetahui tingkat keakuratan prediksi yang diperoleh dari algoritma yang digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Algoritma dengan Microsoft Office Excel
Implementasi  algoritma  ID3  dan  C4.5  pada  penelitian  ini  menggunakan  dataset kelulusan mahasiswa sebanyak 532 data record dengan data training sebanyak 372 data record dan data testing sebanyak 160 data record. Hasil implementasi algoritma ID3dan algoritma C4.5 terhadap data training diperoleh model pohon keputusan seperti pada gambar 3 dan gambar 4.
986 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 980-990 E- ISSN 2503-2933
Gambar 3. Potongan Pohon keputusan ID3
Gambar  3  di  atas  merupakan  salah  satu  model  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  dari implementasi  algoritma  ID3  terhadap  data  training  sebanyak  372,  diperoleh root  node -nya adalah  atribut  IPK.  Dari  gambar  tersebut  diperoleh  beberapa  rule  pengklasifikasian  ketepatan lulus  mahasiswa.  Salah  satu  contoh rule sebagai  berikut,  jika  IPK  Cumlaude  dan  asal  daerah jawa, maka klasifikasi kelas ketepatan lulus mahasiswa masih dikelompokkan berdasarkan usia, skor TOEFL, dan Jenis Kelamin.
Gambar 4. Potongan Pohon Keputusan C4.5
Sedangkan  gambar  4  merupakan  bagian  dari  model  pohon  keputusan  yang  dihasilkan dari    implementasi  algoritma  C4.5    terhadap  data  training  dengan  root  node  IPK.  Pohon keputusan yang diperoleh berdasarkan perhitungan manual terhadap data training menggunakan algoritma  ID3  dan  C4.5  terlihat  hampir  mirip.  Perbedaannya  hanya  terletak  pada  urutan  node cabang yang terbentuk.

## 3.2 Implementasi Algoritma ID3 dan C4.5 dengan RStudio
Implementasi  algoritma  ID3  dengan  RStudio  pada  penelitian  ini  menggunakan komposisi  data  70:30.  Dimana  diperoleh  data  training  sebanyak  372  record  dan  data  testing sebanyak 160 record. Hasil model pohon keputusan ditunjukkan pada gambar 5 berikut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 980-990 E- ISSN 2503-2933 987

## Gambar 5. Model Pohon Keputusan ID3
Berdasarkan  gambar  5  diperoleh  atribut  IPK  terpilih  sebagai root  node yang  berarti bahwa  atribut  IPK  merupakan  atribut  yang  paling  berpengaruh  dalam  menentukan  ketepatan kelulusan  mahasiswa.  Selanjutnya,  untuk  melihat  keakuratan  prediksi  dari  algoritma  ID3 terhadap  ketepatan  kelulusan  mahasiswa,  dapat  dilihat  pada  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari Confussion Matrix yaitu sebesar 75,81 %.
Dengan menggunakan komposisi data yang sama, model pohon keputusan yang diperoleh dari implementasi algoritma C4.5 terhadap data training adalah sebagai berikut.
Gambar 6. Model Pohon Keputusan C4.5
988 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 980-990 E- ISSN 2503-2933
Berdasarkan  gambar  6,  diketahui  model  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  dari implementasi  algoritma  C4.5  terhadap  data  kelulusan  mahasiswa  memiliki root  node dengan atribut  IPK  dan  atribut  yang  terlibat  sebagai  node  cabang  yaitu  atribut  Beasiswa  dan  Jenis Kelamin.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  atribut  IPK  paling  berpengaruh  dalam  menentukan prediksi  ketepatan  kelulusan  mahasiswa.  Sedangkan  untuk  melihat  keakuratan  prediksi ketepatan  kelulusan  mahasiswa  menggunakan  algoritma  C4.5  dapat  melihat  nilai  akurasi  pada tabel Confussion  Matrix yang  diperoleh  dari  hasil  implementasi  di  program  R.  Nilai  akurasi yang diperoleh yaitu sebesar 75,81%.
Nilai akurasi algoritma C4.5 sebesar 75,81% ternyata sama besarnya dengan nilai akurasi algoritma  ID3  untuk  data  training  70%.  Kemudian  dilakukan  pengujian  terhadap  data  testing sebanyak 210 record atau data testing 30% untuk masing-masing algoritma dan diperoleh  nilai akurasi menggunakan algoritma ID3 sebesar 78,75%. Sedangkan nilai akurasi pada data testing yang diimplementasikan algoritma C4.5 yaitu sebesar 81,88%. Selanjutnya melakukan uji coba implementasi  terhadap  dataset  dengan  komposisi  90:10  dan  80:20  sebagai  pembanding. Kemudian diperoleh nilai akurasi seperti yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Nilai Akurasi Model Metode Pengujian Data Training (%) Pengujian Data Testing (%) 90 80 70 30 20 10 ID3 76,78 76,94 75,81 78,75 74,77 72,22 C4.5 77,62 76,94 75,81 81,88 77,57 77,78

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian klasifikasi menggunakan algoritma ID3 dan algoritma C4.5 diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut.
Hasil  implementasi  algoritma  ID3  dan  C4.5  terhadap  dataset  dengan  komposisi  data 90:10,  80:20,  dan  70:30  menunjukkan  bahwa  model  pohon  keputusan  ID3  memiliki  lebih banyak  atribut  yang  terlibat  dibandingakan  model  pohon  keputusan  yang  dihasilkan menggunakan  algoritma  C4.5  yang  lebih  sederhana  dan  sedikit  atribut  yang  terlibat.  Hasil pengujian  terhadap  dataset  dengan  3  komposisi  berbeda  diperoleh  nilai  akurasi  terbaik  yaitu pada data testing 30% sebesar 78,75% pada algoritma ID3 dan sebesar  81,88% pada algoritma C4.5.  Secara  keseluruhan  dari  hasil  implementasi,  Algoritma  C4.5  memiliki  tingkat  akurasi yang  lebih  tinggi  dibandingkan  algoritma  ID3.  Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa algoritma C4.5 adalah algoritma terbaik untuk menentukan prediksi ketepatan lulus mahasiswa.

## 5. SARAN
Pengujian  terhadap  kinerja  algoritma  ID3  dan  C4.5  bisa  dilakukan  lebih  lanjut  dengan melihat nilai presisi dan recall. Dataset yang digunakan untuk menguji tingkat akurasi algoritma ID3 dan C4.5 bisa ditambah dengan atribut lain  yang sesuai dengan permasalahan dan dengan jumlah data yang lebih banyak.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 980-990 E- ISSN 2503-2933 989

## UCAPAN TERIMA KASIH
Segala puji bagi  Allah  SWT  yang telah memberikan karunia, hidayah, dan  kemudahan bagi  penulis  sehingga  jurnal  ini  dapat  disusun  dengan  baik.  Ucapan  terima  kasih  disampaikan kepada  segenap  keluarga  besar  dosen  Fakultas  Teknologi  Informasi  Universitas  Stikubank (UNISBANK)  Semarang  yang  telah  memberikan  arahan  dan  bimbingan  atas  penelitian  ini. Terima  kasih  disampaikan  pula  kepada  petugas  akademik  di  Fakultas  X  Universitas  Y  yang telah  membantu  memberikan  data  sebagai  bahan  utama  penelitian  ini.  Tak  lupa  ucapan  terima kasih  untuk  kedua  orang  tua  yang  selalu  memberikan  dukungan  moril  dan  doa  sehingga penelitian ini berjalan dengan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Vulandari,  R.T.  2017, Data  Mining  Teori  dan  Aplikasi  Rapidminer ,  Gava  Media, Yogyakarta.
[2] Ginting, S.L.Br., Zarman, W., Hamidah, I. 2014 , Analisis dan Penerapan Algoritma C4.5 dalam Data Mining untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa  Berdasarkan Data Nilai Akademik , Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknolgi (SNAST) , Yogyakarta, 15 November, A-263 – A-272.
[3] Haryati,  S.,  Sudarsono,  A.,  Suryana,  E.  2015, Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu), Jurnal Media Infotama , 2, 11, pp.130-138.
[4] Arista,  Novyana,  Martaleli  Bettiza, Hendra  Kurniawan,  Penerapan  Algoritma  ID3  dan C45  Dalam  Menemukan  Hubungan  Data  Awal  Masuk  Mahasiswa  Dengan  Prestasi Akdemik, http://jurnal.umrah.ac.id/wp-content/uploads/gravity_forms/1- ec61c9cb232a03a96d0947c6478e525e/2016/08/jurnal-upload-fix.pdf.
[5] Mustafa, M.S., Ramadhan, M.R., Thenata,  A.P. 2017, Implementasi Data Mining  Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier , Cite c Journal , 2, 4, pp.151-162.
[6] Han, J., & Kamber, M. 2006, Data Mining: Concept and Technique Second Edition , Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer , Gava Media, Yogyakarta.
[7] Jananto,  A.,  (1), Algoritma  Naive  Bayes  untuk  Mencari  Perkiraan  Waktu  Studi Mahasiswa . Dinamik, 18(1),https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/fti1/article/view/1669
[8] Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi. 2009, Algoritma Data Mining , Andi Offset.
[9] Mashlahah,  Susi.  2013, Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Decision Tree  Dengan  Penerapan  Algoritma  C4.5 ,  Undergraduate  Thesis,  Universitas  Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
[10]  Rohman, Abdul, Anief Rufiyanto. 2019, Penerapan Algoritma Decission Tree ID3 Untuk Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Jenjang  Pendidikan  D3  Fakultas  Teknik  Universitas Pandanaran , Jurnal NeoTeknika , Vol. 5, No.2A.
990 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 2, Juni 2021, Hal. 980-990 E- ISSN 2503-2933
[11]  Yahya,  N.,  &  Jananto,  A.  2019, Komparasi  Kinerja  Algoritma  C.45  dan  Naive  Bayes Untuk  Prediksi  Kegiatan  Penerimaanmahasiswa  Baru  (Studi  Kasus:  Universitas Stikubank Semarang), Proceeding SENDI_U, 221-228, https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sendi_u/article/view/7389.