## Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out Menggunakan Algoritma C4.5 di Politeknik Negeri Subang
Amelia Ramadhani 1 , Reza Fazarany Noor 2 , Dwi Vernanda 3 , Tri Herdiawan 4
1 Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Politeknik Negeri Subang, Subang, Indonesia
Email: 1* amelia.10108008@student.polsub.ac.id, 2 reza.10108046@student.polsub.ac.id, 3 nanda@polsub.ac.id,
4 tri@polsub.ac.id Email Utama: reza.10108046@student.polsub.ac.id
Abstrak− Penelitian  ini  dimulai  dengan  memperkenalkan  konteks  masalah,  yaitu  tingkat  keberhasilan  dan  kegagalan mahasiswa di perguruan tinggi, khususnya di Politeknik Negeri Subang. Kegagalan mahasiswa, yang dapat menyebabkan drop out, menjadi fokus utama karena dapat mempengaruhi mutu pendidikan dan akreditasi perguruan tinggi. Politeknik Negeri Subang,  didirikan  pada  tahun  2014,  memiliki  jurusan  Teknologi  Informasi  dan  Komputer  dengan  program  studi  Sistem Informasi  (SI).  Data  mahasiswa  SI  untuk  tahun  akademik  2022/2023  menjadi  dasar  penelitian  ini.  Tingkat  keberhasilan mahasiswa menjadi tantangan di lingkungan perguruan tinggi yang sangat kompetitif. Identifikasi faktor penyebab kegagalan mahasiswa  di  Politeknik  Negeri  Subang  menjadi  kunci  untuk  mengatasi  tantangan  ini  dan  terus  meningkatkan  kualitas pendidikan. Buku panduan akademik Politeknik Negeri Subang membagi alasan drop out menjadi tiga poin utama, termasuk nilai  indeks  prestasi  semester,  jumlah  SKS,  dan  nilai  akademik.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  melakukan  klasifikasi  pada kasus drop out menggunakan algoritma C4.5 guna mengidentifikasi faktor yang paling berpengaruh. Dalam konteks ini, data mining, khususnya metode klasifikasi dengan algoritma C4.5, dianggap sebagai pendekatan yang efektif untuk menganalisis data mahasiswa yang berpotensi drop out. Penelitian ini juga merujuk pada penelitian terdahulu yang menggunakan algoritma C4.5 untuk klasifikasi mahasiswa berpotensi drop out. Selanjutnya, penelitian ini menetapkan lima atribut sebagai variabel independen,  yaitu  IPK,  SKS,  jenis  tempat  tinggal,  jenis  transportasi,  dan  status  mahasiswa.  Metode  penelitian  mencakup beberapa tahap, termasuk pengumpulan data dari Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) Politeknik Negeri Subang, praproses data, pembagian data menjadi data training dan data testing, serta klasifikasi data menggunakan algoritma Decision Tree C4.5. Penelitian ini mengambil data mahasiswa tahun akademik 2022/2023 dengan total 976 data. Proses praproses data melibatkan data selection, data cleaning, dan data transformation. Setelah pembagian data, dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma Decision  Tree  C4.5.  Penelitian  ini  mengevaluasi  performa  model  dengan  menggunakan  data  testing  dan  menghasilkan confusion matrix. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi sebesar 98.50%, dengan precision untuk Drop Out dan Tidak Drop Out masing-masing 93.18% dan 100.00%. Recall dari data Drop Out dan Tidak Drop Out adalah 64.44% dan 100.00%. Pohon keputusan merupakan output dari penelitian ini, yang dapat memberikan pemahaman lebih lanjut mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi mahasiswa drop out. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif dalam upaya mengurangi angka drop out di Politeknik Negeri Subang dan perguruan tinggi pada umumnya.
Kata Kunci: Drop Out , Data Mining, Algoritma C4.5, Decision Tree, Kualitas Pendidikan
Abstract− This research begins by introducing the context of the problem, namely the success and failure rates of students in higher education, especially at the Subang State Polytechnic. Student failure, which can lead to dropping out, is the main focus because it can affect the quality of education and higher education accreditation. Subang State Polytechnic, founded in 2014, has a Department of Information and Computer Technology with an Information Systems (SI) study program. SI student data  for  the  2022/2023  academic  year  is  the  basis  for  this  research.  The  level  of  student  success  is  a  challenge  in  a  very competitive higher education environment. Identifying the factors that cause student failure at Subang State Polytechnic is the key to overcoming this challenge and continuing to improve the quality of education. The Subang State Polytechnic academic guidebook  divides  the  reasons  for  dropping  out  into  three  main  points,  including  semester  achievement  index,  number  of credits,  and academic grades. This  research  aims  to  classify  drop  out  cases using  the  C4.5 algorithm  to  identify  the  most influential factors. In this context, data mining, especially the classification method with the C4.5 algorithm, is considered an effective approach for analyzing data on students who have the potential to drop out. This research also refers to previous research which used the C4.5 algorithm to classify students who have the potential to drop out. Furthermore, this research determines five attributes as independent variables, namely GPA, SKS, type of residence, type of transportation, and student status. The research method includes several stages, including data collection from the Subang State Polytechnic Academic Information  System  (SIAKAD),  data  preprocessing,  dividing  data  into  training  data  and  testing  data,  as  well  as  data classification using the C4.5 Decision Tree algorithm. This research took student data for the 2022/2023 academic year with a total of 976 data. The data preprocessing process involves data selection, data cleaning, and data transformation. After dividing  the  data,  classification  is  carried  out  using  the  Decision  Tree  C4.5  algorithm.  This  research  evaluates  model performance using testing data and produces a confusion matrix. The evaluation results show an accuracy of 98.50%, with precision for Drop Out and No Drop Out of 93.18% and 100.00% respectively. Recall of Drop Out and Non-Drop Out data is 64.44% and 100.00%. The decision tree is the output of this research, which can provide further understanding regarding the factors that influence student dropout. It is hoped that this research can make a positive contribution in efforts to reduce the drop out rate at Subang State Polytechnic and universities in general.
Keywords : Drop Out, C4.5 Algorithm, Decision Tree, Data Mining, Quality of Education

## 1. PENDAHULUAN
Tingkat  keberhasilan  mahasiswa  dan  tingkat  kegagalan  mahasiswa  di  perguruan  tinggi  sangat  erat  kaitannya dengan mutu pendidikan yang diberikan. Salah satu tanda kegagalan mahasiswa adalah ketidak mampuan mereka untuk menyelesaikan studi sesuai dengan waktu yang ditentukan, sehingga dapat mengakibatkan drop out. Drop out (DO)  atau  pemberhentian  status  mahasiswa  adalah  kondisi  di  mana  perguruan  tinggi  mencabut  status kemahasiswaan  seseorang  karena  beberapa  alasan  yang  telah  ditetapkan.  Untuk  mengurangi  risiko drop  out , perguruan  tinggi  bisa  mengimplementasikan  kebijakan  atau  peraturan  terkait  standar  maksimum  dalam pembelajaran.
Politeknik Negeri Subang yang didirikan pada tahun 2014 adalah perguruan tinggi negeri pertama di Kabupaten Subang  dan  mempunyai  4  jurusan.  Politeknik  Negeri  Subang  merupakan  Pendidikan  Tinggi  Vokasi  Program Diploma  III  yang  bertujuan  untuk  menghasilkan  tenaga  ahli,  berpengalaman,  mempunyai  lapangan  kerja  dan mampu bersaing  dalam bidang studinya dalam kurun waktu 3 tahun atau 6 semester. Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer adalah jurusan yang  melakukan pemanfaatan dan pemeliharaan atas  sumber daya secara efektif untuk  bidang  informasi  demi  mewujudkan  tujuan  yang  telah  ditentukan  agar  dapat  memperoleh  hasil  yang diharapkan  secara  maksimal.  Sistem  Informasi  (SI)  merupakan  salah  satu  program  studi  yang  ada  di  Jurusan Teknologi  Informasi  dan  Komputer.  Berikut  jumlah  mahasiswa  di  program  studi  Sistem  Informasi  (SI)  yang berstatus aktif, lulus dan drop out tahun akademik 2022/2023
Gambar 1. Data Mahasiswa Sistem Informasi Status Aktif, Lulus, Drop Out
Pentingnya tingkat keberhasilan mahasiswa dan identifikasi faktor penyebab kegagalan mahasiswa di Politeknik Negeri  Subang  merupakan  sebuah  tantangan  kompetitif  dalam  meningkatkan  kualitas  pendidikan.  Saat  ini, Politeknik Negeri Subang beroperasi dalam lingkungan yang sangat kompetitif, di mana setiap perguruan tinggi berusaha  keras  untuk  terus  memperbaiki  manajemen  mereka  guna  meningkatkan  mutu  pendidikan  dan  meraih akreditasi  yang  lebih  baik.  Oleh  karena  itu,  sangat  penting  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang memengaruhi  kegagalan  mahasiswa di Politeknik Negeri Subang agar dapat mengatasi tantangan ini dan terus berinovasi dalam meningkatkan kualitas pendidikan[1]. Berdasarkan buku panduan akademik Politeknik Negeri Subang alasan mahasiswa Drop Out terbagi tiga poin yaitu;
1) Drop Out karena IPS < 1,75 untuk semester 1 dan 2
2) Drop Out karena IPS < 2 untuk semester 3 ke atas
3) Drop Out karena jumlah SKS Nilai D > 8 atau memiliki nilai E Kasus drop out juga dapat terjadi karena berbagai faktor seperti rendahnya kemampuan akademik, faktor biaya, domisili saat menempuh studi dan lain sebagainya. Untuk itu dalam penelitian ini akan dilakukan klasifikasi pada kasus drop out agar dapat diketahui faktor apa yang paling berpengaruh terhadap kasus tersebut sehingga dapat diambil kebijakan untuk mencegah ataupun mengurangi potensi mahasiswa yang berpotensi drop out . Berdasarkan  uraian  di  atas,  peluang  mahasiswa drop  out dapat  menimbulkan  permasalahan  yang  dapat menurunkan mutu pendidikan dan akreditasi perguruan tinggi. Penting untuk melakukan analisis terhadap data mahasiswa yang telah drop out guna memahami karakteristik mereka secara dini. Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer memiliki jumlah data mahasiswa yang cukup besar, sehingga dapat dimanfaatkan dalam penerapan data mining . Data mining merupakan metode untuk menggali informasi dari data yang berjumlah besar. Salah satu metode yang digunakan dalam data mining adalah klasifikasi, yang bertujuan untuk mengekstrak dan memprediksi kategori label untuk setiap data[2]. Dalam hal ini, algoritma klasifikasi C4.5 dapat digunakan untuk mencari model yang dapat membedakan kelas data, sehingga model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi kelas dari data yang belum diketahui. Dengan memanfaatkan C4.5, analisis data dapat menjadi lebih efektif dan membantu dalam mengidentifikasi mahasiswa yang berpotensi drop out [3].
Salah satu penelitian yang berkaitan yaitu penelitian menurut Nasrullah tahun 2018 dalam klasifikasi mahasiswa berpotensi drop out menggunakan algoritma C4.5 yang terdiri dari 9 atribut penelitian. Dalam penelitian tersebut atribut paling berpengaruh terhadap potensi drop out ialah nilai IPS semester IV dengan menghasilkan 17 rule mahasiswa berpotensi drop out .
Penelitian  lain  yang  serupa  juga  dilakukan  oleh  Putra  tahun  2017  mengenai  prediksi  mahasiswa drop  out menggunakan algoritma C4.5 dengan 4 atribut penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mahasiswa yang memiliki  jumlah  SKS  dan  jumlah  semester  yang  tidak  baik  berpotensi  mengalami drop  out .  Kemudian  pada penelitian  Wahyuni,  Saragih  dan  PeranginAngin  tahun  2018  dalam  menganalisa  mahasiswa drop  out menggunakan  algoritma  decision  tree  C4.5  dengan  6  atribut  penelitian.  Atribut  paling  berpengaruh  terhadap mahasiswa yang mengalami drop out ialah asal sekolah[4].
Dari  penelitian  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  algoritma  C4.5  memiliki  akurasi  yang  baik  dalam  melakukan klasifikasi. Oleh karena itu, penulis akan melakukan “Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop out Menggunakan Algoritma C4.5 di Politeknik Negeri Subang”  bertujuan untuk mengevaluasi hasil dari penerapan algoritma C4.5 dalam  melakukan  klasifikasi  terhadap  mahasiswa  yang  memiliki  potensi  untuk  mengalami drop  out .  Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan sistem atau aplikasi yang dapat digunakan oleh Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer serta seluruh Jurusan di Politeknik Negeri Subang dalam mengelompokkan mahasiswa yang berpotensi drop out . Selain itu, penelitian ini juga diharapkan dapat memberikan panduan bagi pengambil kebijakan dalam merumuskan strategi terkait permasalahan drop out. Dengan menggunakan algoritma C4.5,  diharapkan  dapat  ditemukan  pola  dan  karakteristik  yang  dapat  memprediksi  kemungkinan  seorang mahasiswa mengalami drop out. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan dapat memberikan kontribusi positif dalam upaya mengurangi angka drop out di lingkungan akademik[5]. Penelitian ini memiliki 5 atribu yaitu, IPK, SKS, Jenis Tempat Tinggal, Jenis Transportasi, dan Status Mahasiswa. Perbedaan dengan penelitian sebelumnya pada  penelitian  ini  atribut  yang  paling  berpengaruh  adalah  IPK  yang  paling  berpengaruh  di  Politeknik  Negeri Subang.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan penelitian yang dilakukan oleh peneliti disajikan pada Gambar 2 di bawah ini.

## 2.2 Pengumpulan Data
Data  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  Sistem  Informasi  Akademik (SIAKAD) Politeknik Negeri Subang. Data yang digunakan didasarkan pada Politeknik Negeri Subang yaitu: 1) Drop Out karena IPS < 1,75 untuk semester 1 dan 2,
2) Drop Out karena IPS < 2 untuk semester 3 ke atas,
3) Drop Out karena jumlah SKS Nilai D > 8 atau memiliki nilai E.
Data yang diambil adalah data yang didapatkan dari rekap data mahasiswa tahun akademik 2022/2023. Sasaran yang utama yaitu nilai semester I – semester VI dan IPK. Data rekap mahasiswa dikumpulkan dengan sejumlah 976 data mahasiswa yang terkumpul.

## 2.3 Praproses Data
Praproses  data  merupakan  proses  untuk  persiapan  data  sebelum  dilakukannya  proses  klasifikasi.  Pada penelitian ini dilakukan praproses data yaitu data selection , data cleaning , dan data transformation . 1) Data Selection
Data Selection adalah proses seleksi data yang sesuai untuk dianalisis yang diambil dari sumber data atau database, seleksi data dilakukan karena tidak semua data yang ada pada database digunakan[6].
2) Data Cleaning
Data cleaning merupakan  Proses  cleaning  mencakup  antara  lain  membuang  duplikasi  data,  memeriksa data yang inkonsisten, memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak. juga dilakukan proses memperkaya data yang sudah ada dengan data atau informasi yang relavan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal[7].
3) Data Transformation
Data transformation dilakukan  untuk  mengubah  bentuk  dan  format  data.  Hal  ini  tentunya  sangat membantu memudahkan pengguna dalam proses mining ataupun memahami hasil yang didapat. Dalam proses data transformation bisa dilakukan dengan centering, normalization, dan scaling[8].
4) Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  semi  otomatik  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi pengetahuan potensial dan berguna yang tersimpan di dalam database besar. Data mining adalah bagian
dari  proses  KDD  (Knowledge  Discovery  in  Databases)  yang  terdiri  dari  beberapa  tahapan  seperti pemilihan data, pra pengolahan, transformasi, data mining, dan evaluasi hasil[9].
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 2.4 Pembagian Data
Pada tahap ini, data akan dibagi menjadi dua bagian yaitu data training dan data testing.
1) Data training merupakan sekumpulan data yang memiliki atribut label atau kelas yang digunakan oleh mesin  untuk  mengenal  karakteristik  kumpulan  data  sehingga  menghasilkan  sebuah  pola  atau  model data[10].
2) Data testing adalah sekumpulan data yang juga memiliki label atau kelas yang digunakan untuk menguji ketepatan pola atau model dalam mengklasifikasi data testing [11].

## 2.5 Klasifikasi Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  klasifikasi  data  menggunakan  algoritma Decision  tree C4.5.  Algoritma  C4.5 merupakan salah satu solusi pemecahan kasus yang sering digunakan dalam pemecahan masalah pada teknik klasifikasi.  Keluaran  dari  algoritma  C4.5  itu  berupa  sebuah decision  tree layaknya  teknik  klasifikasi  lain. Sebuah pohon keputusan adalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan. Dengan masing-masing rangkaian pembagian, anggota himpunan hasil menjadi mirip satu dengan yang lain. Adapun penjelasan tentang Algoritma C4.5 itu sendiri yaitu salah satu algoritma C4.5 induksi pohon keputusan yaitu ID3 ( Iterative Dichotomiser 3). Input berupa sampel training , label training dan atribut. Algoritma C4.5 merupakan  pengembangan  dari  ID3.  Jika  suatu  set  data  mempunyai  beberapa  pengamatan  dengan missing value yaitu record dengan beberapa nilai variable tidak ada, jika jumlah pengamatan terbatas  maka atribut dengan missing value dapat diganti dengan nilai rata-rata dari variable yang bersangkutan. Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode untuk membuat decision tree berdasarkan training data yang telah disediakan. Algoritma C4.5 dimunculkan oleh Ross Quinlan dan dengan adanya algortima C4.5 dapat mengatasi missing value , continue data, dan running [12]. Tahapan algortima C4.5 dalam membuat decision tree sebagai berikut:
1) Memilih attribute sebagai root
2) Membuat cabang untuk setiap nilai
3) Mendistribusikan kasus pada cabang
4) Mengulangi proses pada setiap cabang sehingga seluruh instance pada cabang mempunyai kelas yang sama.
Nilai gain tertinggi dari attribute yang ada, digunakan untuk pemilihan root attribute sesuai 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆. 𝐴)   =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆). 𝑍𝑖; = 𝐼 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) (1) Dimana: S : Kumpulan kasus
A : Attribute N : Jumlah partisi attribute A \Si\ : Jumlah kasus pada partisi ke-i Sr : Jumlah kasus dalam S

## 2.6 Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  menggunakan  aplikasi RapidMiner untuk  menguji  performa  model klasifikasi Decision  Tree yang  telah  dibangun,  serta  untuk  mengidentifikasi  sejauh  mana  model  ini  dapat mengelompokkan data dengan akurat dan mengungkap pola-pola yang relevan. Pengujian ini merupakan tahap penting  untuk  memvalidasi  hasil  analisis  dan  memastikan  keakuratan  interpretasi  yang  akan  dilakukan terhadap hasil klasifikasi data.

## 2.7 Menentukan Faktor Yang Mempengaruhi Drop Out
Faktor yang mempengaruhi mahasiswa drop out akan ditentukan bardasarkan implementasi algoritma dengan hasil performa paling baik.

## 2.8 Evaluasi Hasil
Setelah  semua  tahap  selesai  dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  dari  penelitian  tersebut  mengenai klasifikasi  mahasiswa  berpotensi drop  out dari  algoritma Decision  Tree menggunakan  teknik confussion matrix dengan menghasilkan nilai peforma berupa accuracy, precision, dan recall . Hasil yang diperoleh harus dievaluasi untuk menentukan apakah model yang dihasilkan memiliki akurasi dan kesesuaian dengan data asli atau tidak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai  tahapan  penelitian  untuk  memperoleh  hasil  klasifikasi  mahasiswa berpotensi  drop  out  menggunakan  metode  algoritma  C4.5.  Adapun  tahapan  tersebut  adalah  tahap  persiapan dataset, penentuan variabel, penentuan rule dan klasifikasi. Dataset yang digunakan adalah data mahasiswa yang diperoleh dari rekap data mahasiswa Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer tahun akademik 2022/2023.

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini  ialah  rekap  data  mahasiwa  tahun  akademik  2022/2023  yang diperoleh  dari  Ketua  Program  Studi  Sistem  Informasi  Politeknik  Negeri  Subang.  Variabel  atau  atribut penelitian  yang  digunakan  yaitu  data  akademik  mahasiswa  Jurusan  Teknologi  Informasi  dan  Komputer Program Studi Sistem Informasi tahun akademik 2022/2023.
Variabel penelitian tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:

## Tabel 1. Variabel Penelitian
No. Variabel Keterangan 1. Indeks Prestasi Komulatif (IPK) Nilai  prestasi  belajar  secara komulatif yang memiliki rentang nilai 0-4 2. Jumlah  Satuan  Kredit Semester (SKS) Jumlah  mata  kuliah  yang  telah di kontrak. 3. Jenis Tempat Tinggal Menjelaskan  tempat  tinggal mahasiswa saat ini yaitu
bersama  orang  tua,  wali,  kos atau sebagainya. 4. Jenis Transportasi Menjelaskan  jenis  transportasi mahasiswa  yang  digunakan, selama  masa  studi  yaitu  jalan kaki,  angkutan  umum,  atau sepeda motor. 5. Status Mahasiswa Sebagai  class  target yang menjelaskan  bahwa  mahasiswa berpotensi  dropout  atau  tidak
dropout.
a. Indeks Prestasi Komulatif (IPK)
Penggunaan  nilai  IPK  sebagai  variabel  dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada  penelitan  Sawitri  (2019) dengan judul Analisis Penentuan Putus Studi ( Drop Out ) Mahasiswa Sekolah Pascasarjana Universitas Sumatera Utara menggunakan Algoritma Data Mining C4.5. Variabel yang digunakan dalam penelitian tersebut ialah Lama Studi, Beban Studi, Status, IPK dan Putus Studi. Dari penelitian tersebut didapat hasil bahwa variabel yang paling berpengaruh adalah IPK.
b. Jumlah Satuan Kredit Semester (SKS)
Penggunaan  SKS  Total  sebagai  variabel  didasarkan  pada  penelitian  Putra  (2017)  dengan  judul  Solusi Prediksi Mahasiswa Dropout Pada Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bina Darma dengan variabel yang digunakan yaitu IPK, Jumlah SKS yang telah di tempuh, semester dan status perkuliahan  mahasiswa. Hasil dalam penelitian tersebut  menyatakan bahwa  salah  satu penyebab potensi drop out ialah mahasiswa yang memiliki jumlah SKS yang tidak baik
c. Jenis Tempat Tinggal
Variabel  jenis  tempat  tinggal  merupakan  variabel  yang  berhubungan  dengan  faktor  motivasi  keluarga. Dalam  penelitian  ini  jenis  tempat  tinggal  yang  dimaksud  ialah  bagaimana  pengaruh  mahasiswa  yang tinggal bersama orang tua dan yang tidak tinggal bersama orang tua terhadap potensi mahasiswa drop out. Untuk  penggunaan  variabel  tersebut  didasarkan  pada  penelitian  Hidayati  (2010)  dengan  judul  Faktor– Faktor  yang  Berpengaruh  Terhadap  Keberhasilan  Studi  Mahasiswa  Prodi  D.III  Kebidanan  FIK UMSurabaya.  Hasil  dalam  penelitian  tersebut  menyatakan  bahwa  faktor  paling  berpengaruh  terhadap keberhasilan studi mahasiswa ialah faktor motivasi dari orang tua.
d. Jenis Transportasi
Variabel Transportasi  merupakan  variabel  yang  berhubungan  dengan  faktor  keterlambatan  selama  jam kuliah  berdasarkan  domisili  yang  ditempuh  selama  masa  studi  menggunakan  jenis  trasnportasi  paling berepengaruh.
e. Status Mahasiswa
Status mahasiswa merupakan variabel yang digunakan untuk menentukan class target yang terdiri dari class  DO  ( Drop  Out )  dan  Tidak Drop  Out .  Penentuan  class  target  didasarkan  pada  Peraturan  Rektor Nomor 02 Tahun 2017 mengenai Evaluasi Hasil Belajar.

## 3.2 Praproses Data
Praproses data merupakan proses mempersiapkan data sebelum dilakukannya proses klasifikasi. Praproses data dalam penelitian ini terdiri dari data selection , data cleaning , dan data transformation.
a. Data Selection
Data selection atau seleksi data adalah proses pemilihan data yang benar- benar diperlukan dan relevan untuk proses klasifikasi. Data yang diperoleh tidak seluruhnya digunakan, hanya data yang sesuai dengan proses  klasifikasi  yang  digunakan.  Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  beberapa  proses  seleksi  data diantaranya  menentukan  atribut  target  yaitu  status  mahasiswa  yang  dikelompokan  kedalam  dua class yakni Drop Out dan Tidak Drop Out . Data yang diperlukan untuk menentukan atribut status mahasiswa ialah IPK, SKS, jenis tempat tinggal dan jenis trasnportasi.
b. Data Cleaning
Data cleaning merupakan  tahap  pembersihan  data  dimana  dalam  penelitian  ini  terdapat  data  kosong ( missing value ) perlu dihapus atau dihilangkan karena keberadaannya dalam penelitian ini dianggap tidak diperlukan. Pada tahap ini dilakukan data preprocessing dengan merubah status mahasiswa dikeluarkan menjadi Drop  Out dan  status  mahasiswa  lulus  menjadi  Tidak Drop  Out .  Kemudian  melakukan penanganan missing value dengan imputasi, yaitu mengisi data jenis tempat tinggal yang kosong sebanyak 109 record ,  mengisi  data  jenis  transportasi  yang  kosong  sebanyak  60  record.  Karena  datanya  bersifat kategorikal,  maka  pengisian  dilakukan  dengan  data  yang  populer.  Dari  seluruh  data  yang  diperoleh sehingga total data setelah dilakukan Cleaning Data menjadi 976 data.
c. Data Transformation
Data transformation merupakan  proses  mengubah  data  menjadi  bentuk  yang  di  perlukan.  Dalam penelitian ini, peneliti mengubah data IPK dan SKS.

## 3.3 Pembagian Data
Setelah  dilakukan  praproses  data,  selanjutnya  akan  dilakukan  pembagian  data.  Pada  tahap  ini,  data  akan dibagi menjadi dua bagian yaitu data training dan data testing . Pembagian data training dan data testing ini berdasarkan  atribut  target  yang  telah  memiliki class data.  Data training merupakan  data  yang  digunakan untuk  melatih  algoritma.  Tujuannya  agar  algoritma  dapat  mempelajari  pola  dari  data  yang  diberikan. Sedangkan data testing merupakan data yang digunakan untuk melihat performa dari algoritma yang telah dilatih.  Dalam  penelitian  ini  data  akan  di  bagi  dengan  proporsi  80%  data training dan  20%  data testing. Berikut jumlah data setelah dilakukan pembagian.
Tabel 2. Pembagian Data Klasifikasi Jumlah Data Data Training (80%) Data Testing (20%) Drop Out 188 150 38 Tidak Drop Out 788 630 158 Total 976 780 196
Dari  tabel  diatas  diketahui  bahwa  jumlah  data training yang  dihasilkan  adalah  780  data  dan  data testing berjumlah 196 data.

## 3.4 Klasifikasi Menggunakan Algoritma Decision Tree
Klasifikasi pada algoritma Decision Tree dilakukan dengan beberapa tahap, mulai dari menentukkan variabel sampai dengan penarikan kesimpulan. Adapun tahapan-tahapan klasifikasi adalah sebagai berikut:
a. Menentukan Data Training
Data Training digunakan sebagai data acuan dalam klasifikasi ini. Data yang digunakan sebanyak 780 data mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Subang.
Tabel 3. Menentukan Data Training No. IPK SKS Jenis Tempat Tinggal Jenis Transportasi Status Mahasiswa 1 Cukup Memenuhi Orang Tua Sepeda Motor Tidak Drop Out 2 Kurang Memenuhi Orang Tua Sepeda Motor Drop Out 3 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Ou t 4 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 5 Kurang Tidak Memenuhi Orang Tua Jalan Kaki Drop Out 6 Baik Memenuhi Orang Tua Angkutan Umum Tidak Drop Out 7 Baik Memenuhi Kost Angkutan Umum Tidak Drop Out 8 Baik Memenuhi Orang Tua Angkutan Umum Tidak Drop Out 9 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 10 Kurang Memenuhi Orang Tua Jalan Kaki Drop Out 11 Baik Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 12 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 13 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 14 Cukup Memenuhi Orang Tua Sepeda Motor Tidak Drop Out 15 Kurang Tidak Memenuhi Kost Jalan Kaki Drop Out
16 Kurang Tidak Memenuhi Orang Tua Jalan Kaki Drop Out 17 Kurang Tidak Memenuhi Kost Sepeda Motor Drop Out 18 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 19 Kurang Tidak Memenuhi Kost Jalan Kaki Drop Out 20 Baik Memenuhi Orang Tua Angkutan Umum Tidak Drop Out 21 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 22 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 23 Baik Memenuhi Orang Tua Angkutan Umum Tidak Drop Out 24 Kurang Memenuhi Kost Jalan Kaki Drop Out 25 Kurang Tidak Memenuhi Orang Tua Jalan Kaki Drop Out 26 Kurang Memenuhi Orang Tua Jalan Kaki Drop Out 27 Kurang Tidak Memenuhi Orang Tua Jalan Kaki Drop Out 28 Cukup Memenuhi Kost Angkutan Umum Drop Out 29 Kurang Tidak Memenuhi Orang Tua Jalan Kaki Drop Out 30 Baik Memenuhi Kost Angkutan Umum Tidak Drop Out - - - - - - - - - - - - - - - - - - 780 Baik Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out
b. Menentukan Data Testing
Setelah  proses training dilakukan  pada  sebuah  algoritma machine  learning ,  tahap  selanjutnya  adalah melakukan evaluasi terhadap performa algoritma tersebut atau biasa disebut testing . Pada proses testing , performa algoritma akan diuji menggunakan data testing , dimana data testing dan data training merupakan data yang berbeda. Data yang digunakan dalam data testing adalah sebanyak 196 data mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Subang.
Tabel 4. Menentukan Data Testing
No. IPK SKS Jenis Tempat Tinggal Jenis Transportasi Status Mahasiswa 1 Cukup Memenuhi Orang Tua Sepeda Motor Tidak Drop Out 2 Kurang Memenuhi Orang Tua Sepeda Motor Drop Out 3 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Ou t 4 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 5 Kurang Tidak Memenuhi Orang Tua Jalan Kaki Drop Out 6 Baik Memenuhi Orang Tua Angkutan Umum Tidak Drop Out 7 Baik Memenuhi Kost Angkutan Umum Tidak Drop Out 8 Baik Memenuhi Orang Tua Angkutan Umum Tidak Drop Out 9 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 10 Kurang Memenuhi Orang Tua Jalan Kaki Drop Out 11 Baik Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 12 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 13 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 14 Cukup Memenuhi Orang Tua Sepeda Motor Tidak Drop Out 15 Kurang Tidak Memenuhi Kost Jalan Kaki Drop Out 16 Kurang Tidak Memenuhi Orang Tua Jalan Kaki Drop Out 17 Kurang Tidak Memenuhi Kost Sepeda Motor Drop Out 18 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 19 Kurang Tidak Memenuhi Kost Jalan Kaki Drop Out 20 Baik Memenuhi Orang Tua Angkutan Umum Tidak Drop Out 21 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 22 Cukup Memenuhi Kost Sepeda Motor Tidak Drop Out 23 Baik Memenuhi Orang Tua Angkutan Umum Tidak Drop Out - - - - - - - - - - - - - - - - - - 196 Baik Tidak Memenuhi Kost Sepeda Motor Drop Out

## 3.5 Mencari Kelas Prediksi
Setelah nilai probabilitas Tidak Drop Out dan Drop Out dihitung, tahap berikutnya adalah membandingan kedua nilai tersebut. Jika nilai probabilitas Tidak Drop Out lebih besar dari probabilitas Drop Out , maka data akan diklasifikasikan sebagai data Tidak Drop Out . Sebaliknya jika probabilitas Drop Out lebih besar dari probabilitas Tidak Drop Out , maka data akan diklasifikasikan sebagai data Drop Out .
Gambar 3. Kelas Prediksi
Berdasarkan gambar diatas data yang didapatkan bahwa ada 3 data yang sebenarnya Tidak Drop Out tapi hasil prediksinya Drop Out . Hal ini terjadi dikarenakan penelitian ini menggunakan parameter SKS. Mahasiswa yang sebenarnya Tidak Drop Out tetapi hasil prediksi Drop Out disebabkan karena mahasiswa tersebut sering tidak aktif mengikuti proses perkuliahan sehingga SKS tidak memenuhi  walaupun IPK semester mahasiswa tersebut baik, sehingga hasilnya mahasiswa tersebut di drop out .
3.6 Menghitung Confusion Matriks Hasil evaluasi klasifikasi menggunakan algoritma decision tree C4.5 dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Confusion Matrix Klasifikasi Data Sebenarnya Class Precision Drop Out Tidak Drop Out Drop Out 41 3 93.18% Tidak Drop Out 0 156 100.00% Class Recall 100.00% 98.11%
Dari hasil klasifikasi pada tabel confussion matrix di atas dapat dilihat bahwa:
a. True Positive (TP) menjelaskan dimana data terklasifikasi Drop Out , memang benar Drop Out . Dalam hal ini jumlah data yang didapat sebanyak 41 data.
b. False  Positive (FP)  menjelaskan  bahwa  data  yang  terklasifikasi Drop  Out ternyata  Tidak Drop  Out . Jumlah data yang didapat sebesar 0 data.
c. False Negative (FN) menjelaskan bahwa data yang terklasifikasi Tidak Drop Out sebenarnya adalah Drop Out. Data yang dihasilkan berjumlah 3 data.
d. True Negative (TN) menjelaskan dimana data yang terklasifikasi Tidak Drop Out , memang benar Tidak Drop Out . Jumlah data yang didapat sebanyak 156 data
Dari  hasil confussion  matrix yang  telah  diperoleh,  dihasilkan  nilai accuracy , precision, dan recall. Hasil accuracy yang  didapat  98.50%  dengan  nilai precision untuk  data Drop  Out dan  Tidak Drop  Out masing- masing sebesar 93.18% dan 100.00%. Nilai recall dari data Drop Out dan Tidak Drop Out yaitu 64,44% dan 100.00%.

## 3.7 Pohon Keputusan
Metode  pohon  keputusan  adalah  metode  yang  dapat  mengubah  fakta  yang  sangat  besar  menjadi  pohon keputusan yang mewakili aturan. Aturannya mudah dipahami dalam bahasa alami. Pohon keputusan adalah salah satu teknik klasifikasi sebagai  bagian  dari  ilmu data  mining,  yaitu  ilmu  yang  melakukan  penggalian pengetahuan (knowledge) terhadap data. Pohon keputusan  menggunakan parameter yang digunakan untuk mengukur    jumlah    keberagaman    atau    keberbedaan    dalam    sebuah    himpunan    data.    Kelebihandari
penggunaan  model  pohon  keputusan  ini  selain  mudah  dipahami  juga  dapat  digunakan untuk  menemukan aturan  atau  syarat-syarat  yang  dapat  dijadikan  sebagai  kriteria  yang berguna  untuk  keperluan  analisa dalam  suatu  proses  pengambilan  keputusan[13]. Pohon keputusan adalah struktur yang dapat digunakan untuk  membagi  kumpulan  data  besar  menjadi  kumpulan  catatan  yang  lebih  kecil  menggunakan  beberapa aturan keputusan. Tahapan ini dilakukan uji pohon keputusan dengan menggunakan  Aplikasi RapidMiner . Hasil uji pohon keputusan yang dilakukan oleh algoritma Decision Tree C4.5 di aplikasi Rapid Miner Studio menunjukkan bahwa variabel IPK menjadi root.

## Gambar 4. Pohon Keputusan
Berdasarkan hasil tersebut, IPK menjadi root . Adapun rules atau aturan yang dihasilkan dari uji pohon keputusan dapat dilihat pada Tabel 3.2 dimana diperoleh 7 rules atau aturan untuk klasifikasi mahasiswa berpotensi Drop out yaitu:
Tabel 6. Rules Prediksi Rules Deskripsi Rules 1 IF IPK “Baik” Then Mahasiswa Tidak Drop Out Rules 2 IF IPK “Kurang” Then Mahasiswa Drop Out Rules 3 IF IPK “Cukup” dan SKS “Memenuhi” Then Mahasiswa Tidak Drop Out Rules 4 IF SKS “Tidak Memenuhi” dan Jenis Tranportasi “Angkutan Umum” Then Mahasiswa Drop Out Rules 5 IF SKS “Tidak Memenuhi” dan Jenis Transportasi “Sepeda Motor” Then Mahasiswa Drop Out Rules 6 IF SKS “Tidak Memenuhi”, Jenis Transportasi “Jalan Kaki”, dan “Jenis Tempat Tinggal “Kost” Then Mahasiswa Drop Out
Rules 7 IF SKS “Tidak Memenuhi”, Jenis
Transportasi “Jalan Kaki”, dan Jenis
Tempat Tinggal “Orang Tua” Then Mahasiswa Tidak Drop Out
Aturan keputusan diatas merupakan 7 aturan (rules) yang terbentuk dari pohon keputusan. Pada aturan pertama dimana jika IPK “Baik” maka status mahasiswa “Tidak Drop Out ”, jika IPK “Kurang” maka status mahasiswa “ Drop Out” , jika IPK “Cukup” dan SKS “Memenuhi” maka status mahasiswa “Tidak Drop Out ”, jika SKS “Tidak Memenuhi”  dan  Jenis  Tranportasi  “Angkutan  Umum”  maka  status  mahasiswa  “ Drop  Out ”,  jika  SKS  “Tidak Memenuhi”  dan  Jenis  Transportasi  “Sepeda  Motor”  maka  status  mahasiswa  “ Drop  Out ”,  jika  SKS  “Tidak Memenuhi” Jenis Transportasi “Jalan Kaki” dan “Jenis Tempat Tinggal “Kost” maka status mahasiswa “ Drop Out ”, jika SKS “Tidak Memenuhi” Jenis Transportasi “Jalan Kaki” dan Jenis Tempat Tinggal “Orang Tua” maka status mahasiswa “Tidak Drop Out ”. Aturan-aturan ini membantu mengklasifikasi mahasiswa berdasarkan faktor- faktor seperti IPK, jumlah SKS, jenis tempat tinggal, dan jenis transportasi dapat mempengaruhi potensi mereka untuk drop out . Dengan memahami aturan-aturan ini, perguruan tinggi dapat mengidentifikasi dan memberikan dukungan yang tepat kepada mahasiswa yang berpotensi drop out , serta mengambil langkah-langkah pencegahan yang sesuai untuk meningkatkan tingkat kelulusan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  potensi  drop  out  mahasiswa  dengan  menggunakan  metode algoritma  C4.5.  Data  mahasiswa  tahun  akademik  2022/2023  dari  Jurusan  Teknologi  Informasi  dan  Komputer Program Studi Sistem Informasi digunakan, dengan variabel penelitian meliputi Indeks Prestasi Komulatif (IPK), Jumlah  Satuan  Kredit  Semester  (SKS),  Jenis  Tempat  Tinggal,  Jenis  Transportasi,  dan  Status  Mahasiswa. Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  IPK  dipilih  sebagai  variabel  utama  karena  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap potensi drop out. Proses praproses data melibatkan data selection, data cleaning, dan data transformation, dengan pembagian data menjadi training (80%) dan testing (20%). Algoritma Decision Tree C4.5 digunakan untuk klasifikasi, dengan evaluasi menggunakan confusion matrix yang menghasilkan akurasi 98.50%, precision untuk Drop Out sebesar 93.18%, dan recall 64.44%. Pohon keputusan menunjukkan bahwa IPK menjadi root, dengan 7 aturan yang membantu klasifikasi mahasiswa. Hasil ini memberikan gambaran faktor-faktor yang mempengaruhi potensi drop out, dan aturan-aturan tersebut dapat digunakan sebagai dasar untuk implementasi strategi intervensi yang lebih efektif di lingkungan pendidikan. Kesimpulannya, penelitian ini dapat berkontribusi dalam pemahaman dan  prediksi  potensi  drop  out  mahasiswa  serta  mendukung  langkah-langkah  pencegahan  yang  tepat  untuk meningkatkan tingkat kelulusan di Politeknik Negeri Subang.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada semua pihak yang telah mendukung dalam pelaksanaan penelitian ini. Terima Kasih kepada Allah  SWT  atas  kelancaran,  rahmat,  dan  petunjuk-Nya.  Terima  Kasih  juga  kepada  kedua  orang  tua  yang senantiasa memberikan do’a dan dukungan kepada kami. Kami juga berterima kasih kepada dosen pembimbing yang  telah  membimbing  kami  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini.  Tak  lupa  juga,  kami  ucapkan  terima  kasih kepada teman-teman 3B yang telah membantu kami dalam menyelesaikan penelitian ini. Semoga hasil penelitian ini dapat memberikan wawasan baru kepada penulis dan pembaca serta bermanfaat bagi banyak orang.

## REFERENCES
[1] A. H. Nasrullah, “ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018,” vol. 10, 2018.
[2] S. Faisal and U. Buana Perjuangan Karawang Karawang, “TechnoXplore Jurnal Ilmu Komputer & Teknologi Informasi KLASIFIKASI DATA MINNING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN SEWA KAMERA
CIKARANG,” 2019.
[3] P. P. Haryoto, H. Okprana, and I. S. Saragih, “Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Menentukan Klasifikasi Penerimaan Calon Mahasiswa Baru,” vol. 2, no. 5, pp. 358–364, 2021, [Online]. Available: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
[4] K. Faozi, “Optimasi Algoritma C4.5 dengan Fuzzy Inference System Mamdani dalam Memprediksi Mahasiswa Berpotensi Dropout,” 2022. [Online]. Available: http://pijarpemikiran.com/index.php/Scientia
[5] Y. Dwi Atma and A. Setyanto, “PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN K-NN DALAM IDENTIFIKASI MAHASISWA BERPOTENSI DROP OUT,” vol. 2, no. 2, 2018.
[6] T. Vaksinasi Pada Kecamatan Tambun Selatan Anissa Aidha Zulyani, A. Susilo Yuda Irawan, and A. Jamaludin, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Menentukan,” Journal Of Social Science Research , vol. 3, pp. 7037–7050, 2023.
[7] A. Suryanto, I. Alfarobi, T. A. Tutupoly, and R. Fauziahti, “OPTIMASI NAIVE BAYES MENGGUNAKAN OPTIMIZE WEIGHTS DAN STRATIFIED PADA DATA KREDIT KOPERASI,” Jurnal Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 211–219, 2019.
[8] A. Junia, “SAINTEK (Jurnal Sains dan Teknologi) Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan BPJS Keternaga Kerjaan,” 2021.
[9] C. Zai and T. Komputer, “IMPLEMENTASI DATA MINING SEBAGAI PENGOLAHAN DATA,” 2022.
[10] F. Faisal Nugraha, I. Sunandar, and C. Juliane, “Penerapan Data Mining Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 9, no. 4, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[11] T. H. Hasibuan and D. Mahdiana, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Algoritma C4.5 Pada Uin Syarif Hidayatullah Jakarta,” SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika , vol. 6, pp. 61–74, 2023.
[12] D. Ramdan, F. Valentino, N. Ikhsan, and A. Sani, “JBPI-Jurnal Bidang Penelitian Informatika Penerapan Data Mining Terhadap Prediksi Mahasiswa Drop Out Pada Kampus STMIK Widuri Jakarta Dengan Metode Decision Tree C4.5,” 2023. [Online]. Available: https://ejournal.kreatifcemerlang.id/index.php/jbpi
[13] P. Seminar Nasional Pendidikan Matematika, U. Mulawarman ; Rizki, N. A. Mumtaza, M. F. Dewi, C. F. Syahlafandi, and D. Fendiyanto, “Implementasi Pohon Keputusan Untuk Klasifikasi Cara belajar Mahasiswa Mandiri dan Berkelompok Berdasarkan Sumber Belajarnya. Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Matematika,” Universitas Mulawarman , vol. 3, pp. 101–106, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.fkip.unmul.ac.id/index.php/psnpm