## PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA C4.5 DAN CART DALAM KLASIFIKSI DATA NILAI MAHASISWA PRODI TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI PADANG
Indri Rahmayuni* *Dosen Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Padang rahmayuni@gmail.com

## Abstrak
Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan data mining di dunia pendidikan yang dikenal sebagai educational  data  mining (EDM)  semakin  berkembang.  Namun  sebagian  besar  penggunaan  itu  dilakukan pada  data  yang  berasal  dari  pendidikan  berbasis  web,  komputer,  dan e-learning .  Padahal  sebagian  besar institusi  pendidikan,  terutama  di  negara-negara  berkembang  masih  menggunakan  sistem  kelas  tradisional. Data  yang  didapat  dari  kelas  tradisional  ini  belum  dieksploitasi  dengan  baik  untuk  memberikan  dukungan dan bimbingan bagi siswa demi meningkatkan kualitas pendidikan.
Program  studi  Teknik  Komputer  merupakan  salah  satu  program  studi  favorit  di  Politeknik  Negeri Padang.  Tahun  pertama  perkuliahan  terutama  semester  pertama  merupakan  masa  yang  krusial  bagi mahasiswa  baru  prodi  Teknik  Komputer..  Proses  pendidikan  di  program  studi  Teknik  Komputer  didukung data  hasil  studi  (nilai)  mahasiswa  tiap  semesternya.  Penggunaan data  mining terhadap  data  hasil  studi mahasiswa  pada  semester  pertama  diharapkan  dapat  memberikan  pengetahuan  mata  kuliah  apa  saja  yang paling krusial dalam menentukan kelulusan mahasiswa pada semester pertama..
Pada  penelitian  ini, data  mining diterapkan  menggunakan  model  proses  CRISP-DM  yang menyediakan  proses  standar  penggunaan data  mining pada  berbagai  bidang.  Metode  pohon  keputusan (algoritma  C4.5  dan  CART)  digunakan  dalam  klasifikasi  karena  hasil  metode  ini  mudah  dipahami  dan diinterpretasikan.  Kalkulus,  Fisika,  Algoritma  dan  Pemrogramaan,  Pengantar  TI,  dan  Praktek  Dasar Pemorgraman merupakan mata kuliah paling krusial pada semester pertama.
Kata kunci : educational data mining, klasifikasi, CART, C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  teknologi  saat  ini,  data  dan informasi  menjadi  bagian  penting  di  berbagai bidang.  Semua  pihak  berlomba  mengumpulkan data  dan  informasi  yang  digunakan  untuk mencapai kesuksesan. Awalnya, dengan munculnya  komputer  dan  sarana  penyimpanan data  masal,  data  dikumpulkan  dan  disimpan dengan  cepat.  Sayangnya,  koleksi-koleksi  data tersebut  dengan  cepat  menjadi  sangat  besar  dan berlimpah.  Dari  data  yang  berlimpah  ini,  muncul pertanyaan  mengenai  hal-hal  apa  saja  yang  dapat dipelajari  dari  keseluruhan  data  dan  informasi tersebut. Untuk menjawabnya dibutuhkan penyimpulan  data  secara  otomatis,  ekstraksi  dari esensi  informasi  yang  disimpan,  serta  penemuan pola  yang  ada  dalam  data.  Proses  ini  dikenal sebagai data mining .
Program  studi  Teknik  Komputer  merupakan salah  satu  program  studi  baru  yang  berada dibawah  Jurusan  Teknologi  Informasi  Politeknik Negeri  Padang.  Program  studi  Teknik  Komputer mulai  dibuka  pada  tahun  2005.  Walaupun  baru berumur 8 tahun, program studi Teknik Komputer merupakan  salah  satu  program  studi    favorit  di Politeknik Negeri Padang.
Sebagai  salah  satu  program  studi  favorit, Teknik Komputer harus terus melakukan
perbaikan-perbaikan  dalam  sistem  pendidikannya untuk  mencapai  kualitas  yang  lebih  baik. Program studi Teknik Komputer perlu mengerahkan  seluruh  sumber  daya  yang  dimiliki untuk membantu mahasiswa menyelesaikan pendidikan  mereka  dengan  prestasi  akademik yang baik dan meminimalisir tingkat ketidaklulusan  mahasiswa.  Salah  satu  caranya adalah  dengan  melakukan  klasifikasi  data  nilai mahasiswa untuk mengetahui mata kuliah apa saja yang paling krusial pada semester pertama..

## 2. EDUCATIONAL DATA MINING
Komunitas Educational Data  mining (EDM) pada www.educationaldatamining.org men- definisikan  EDM  sebagai  sebuah  disiplin  ilmu yang  sedang  berkembang,  dengan  fokus  pada pengembangan metode-metode untuk mengeksploitasi  keunikan  data  yang  berasal  dari proses  pendidikan  dan  menggunakan  metode- metode  tersebut  untuk  lebih  memahami  siswa serta sistem pembelajarannya.
Gambar 1. Alur Data mining pada Pendidikan [ROM07] Romero dan Venture [ROM07]
menggambarkan data mining pada sistem pendidikan (Gambar 2-1) sebagai suatu alur  yang melibatkan  tiga  aktor  yaitu  pendidik  dan penanggung  jawab  akademik  sebagai  pihak penyelanggara  pendidikan  serta  siswa  sebagai pengguna pendidikan. Melalui proses data mining terhadap sistem pendidikan, pendidik dan penanggung  jawab  pendidikan  dapat  mengetahui temuan/pengetahuan  yang  dihasilkan,  sedangkan siswa  mendapatkan  rekomendasi  terkait  hasil tersebut.
Dari  survei  yang  dilakukan  Romero  dan Ventura  [ROM07],  sebagian  besar data  mining pada  dunia  pendidikan  dilakukan  pada  kelas berbasis  web,  pendidikan  jarak  jauh  atau e- learning .  Beberapa  penelitian  yang  menerapkan data  mining pada  data  pendidikan  dari  kelas tradisional  memperlihatkan  bahwa  metode  pohon keputusan merupakan metode yang paling banyak digunakan  dan  menghasilkan  kualitas  hasil  yang lebih  baik  daripada  metode  lainnya  [DEK09]. Hasil  klasifikasi  metode  pohon  keputusan  juga lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan.

## 2.1 Metode EDM
Dalam  pengerjaannya,  terdapat  berbagai metode  pada  EDM.  Metode-metode  tersebut diambil  dari  berbagai  literatur  antara  lain: data mining dan machine  learning , psychometrics dan area  statistik  lainnya, information  visualization , serta computational  modeling .  Ryan  J.  Baker [BAK inpress ]  membagi  metode-metode  EDM tersebut ke dalam lima kelompok:
(1) Prediksi
Terdapat dua tipe penggunaan utama prediksi dalam  EDM.  Pada  beberapa  kasus,  metode prediksi  dapat  digunakan  untuk  mempelajari atribut apa yang paling penting dalam sebuah model prediksi. Pada tipe penggunaan kedua, metode prediksi digunakan untuk memprediksi  keluaran  data  baru  berdasarkan model prediksi yang dihasilkan.
(2) Pengklusteran
Pada  EDM,  pengklusteran  banyak  digunakan untuk  kasus-kasus  pengelompokan  data seperti  untuk  menyelidiki  persamaan  dan perbedaan  antara  sekolah,  untuk  menyelidiki persamaan  dan  perbedaan  antara  siswa,  atau untuk menyelidiki pola perilaku siswa.
(3) Relationship Mining
Tujuan relationship  mining adalah  untuk mengetahui  hubungan  antara  variabel,  dalam suatu kumpulan data yang memiliki sejumlah besar  variabel.  Hal  ini  untuk  mengetahui variabel  mana  yang  paling  berhubungan dengan variabel tunggal acuan, atau mencoba untuk menemukan mana hubungan antara dua variabel yang paling kuat.
(4) Penyaringan Data Untuk Penilaian Manusia Terdapat  dua  tujuan  utama  penyaringan  data untuk  penilaian  manusia:  identifikasi  dan klasifikasi.  Ketika  data  disaring  untuk identifikasi,  data  ditampilkan  dengan  cara yang  memungkinkan  manusia  untuk  dapar mengidentifikasi  pola  yang  ada  dengan mudah.
(5) Penemuan Dengan Model Dalam  penemuan  dengan  model,  model  dari fenomena  dikembangkan  melalui  prediksi, pengklusteran,  atau  dalam  beberapa  kasus menggunakan  rekayasa  pengetahuan.  Model ini  kemudian  digunakan  sebagai  komponen dalam  analisis  lain,  seperti  prediksi  atau relationship mining .
2.2 Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)
Data  mining telah  diterapkan  di  hampir seluruh bidang industri dan pengetahuan. Dengan semakin luasnya penerapan data maning tersebut, terdapat  keinginan  dari  sekelompok  analis data mining yang  mewakili  DaimlerChrysler,  SPSS, dan  NCR  untuk  membuat  sebuah  model  proses data  mining yang  netral  terhadap  jenis  industri, tools , dan aplikasi. Para analis tersebut bergabung dan membangun Cross-Industry Standard Process for Data  mining (CRISP-DM)  pada  tahun  1996. CRISP-DM menyediakan proses standar pelaksanaan data  mining untuk  menyelesaikan masalah dalam sebuah bisnis atau penelitian yang dapat digunakan semua orang [CHA00].
Gambar 2. Model Proses CRISP-DM [CHA00]
Berdasarkan CRISP-DM, sebuah proyek data mining merupakan  sebuah  siklus  hidup  yang terdiri atas enam fase (Gambar 2-2):
(1) Pemahaman Bisnis Fase  awal  ini  berfokus  pada  pemahaman tujuan  dan  kebutuhan  proyek  dari  perspektif bisnis,  kemudian  mengubah  pengetahuan  ini ke dalam definisi masalah dan desain rencana awal data  mining untuk  mencapai  tujuan proyek.
(2) Pemahaman Data Fase  pemahaman  data  dimulai  dengan pengumpulan  data  awal  dan  dilanjutkan dengan aktifitas-aktifitas lain untuk mengenal data,  mengidentifikasi  permasalahan  kualitas data, atau untuk mendeteksi subset data yang menarik  untuk  membentuk  hipotesis  bagi informasi yang tersembunyi.
(3) Persiapan Data
Fase persiapan data meliputi seluruh aktifitas yang  dilakukan  untuk  membangun  dataset akhir  (data  yang  akan  digunakan  sebagai masukan  bagi  aplikasi  pemodelan)  dari  data mentah  awal.  Proses  persiapan  data  biasanya dilakukan  berulang  kali  untuk  memastikan kualitas data telah dicapai. Aktifitas persiapan data  antara  lain  pemilihan  tabel, record ,  dan atribut,  serta  pembersihan  dan  transformasi data.
(4) Pemodelan Pada fase ini, berbagai jenis teknik pemodelan  dipilih  dan  diaplikasikan  serta parameter-parameternya  dikalibrasi  untuk mendapatkan  hasil  yang  optimal.  Biasanya terdapat beberapa teknik untuk jenis permasalahan data  mining yang  sama. Beberapa  teknik  juga  memiliki  kebutuhan akan  bentuk  data  yang  spesifik.  Oleh  karena itu, seringkali proses persiapan data dibutuhkan kembali.
(5) Evaluasi Pada  tahap  ini,  model  yang  tampak  memiliki kualitas  tinggi  dari  perspektif  analisis  data telah  dihasilkan.  Sebelum  dilanjutkan  ke tahap  penerapan,  model  yang  dihasilkan dievaluasi  dan  di-review  tiap  langkah pembuatannya  untuk  memastikan  model tesebut  telah  mencapai  tujuan  bisnis  dengan tepat. Tujuan utumanya adalah untuk menentukan apakah terdapat beberapa permasalahan  bisnis  yang  tidak  dicakup dengan  baik.  Pada  akhir  fase  ini,  keputusan mengenai  pengaplikasian  hasil data  mining harus dapat dicapai.
(6) Penerapan Pekerjaan yang dilakukan pada fase penerapan ini tergantung pada kebutuhan dan tujuan  proyek data  mining ,  dari  yang  paling sederhana  seperti  pembuatan  laporan,  hingga yang paling
kompleks seperti
pengimplementasian  proses data  mining ke dalam sistem organisasi.
Panduan  CRISP-DM  yang  dikeluarkan  oleh Konsorsium  CRIPS-DM  [CHA00]  memberikan contoh-contoh  pekerjaan  yang  dapat  dilakukan untuk  tiap  fasenya  beserta  hasil  keluaran  yang didapatkan  (Gambar  2-3).  Contoh  pekerjaan  dan keluaran  ini  merupakan  contoh  secara  umum dimana  penerapannya  tergantung  pada  jenis industri dan kebutuhan serta tujuan data mining .
Gambar 3. Contoh Pekerjaan dan Keluaran Fase CRISP-DM [CHA00]

## 2.3 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang digunakan  untuk  membangun  sebuah  pohon keputusan  ( decision  tree )  dari  data.  Algoritma C4.5  merupakan  pengembangan  dari  algoritma ID3  yang  juga  merupakan  algoritma  untuk membangun  sebuah  pohon  keputusan.  Algoritma C4.5  secara  rekursif  mengunjungi  tiap  simpul keputusan,  memilih  percabangan  optimal,  sampai tidak  ada  cabang  lagi  yang  mungkin  dihasilkan [LAR05].
Algoritma C4.5 menggunakan konsep information  gain atau entropy  reduction untuk memilih  percabangan  yang  optimal.  Misalkan terdapat  sebuah  variabel  X  dimana  memiliki sejumlah k nilai yang mungkin dengan probabilitas p 1 , p 2 , …, p k . Entropy menggambarkan keseragaman data dalam variabel X. Entropy variabel  X  (H(X))  dihitung  dengan menggunakan persamaan 2.1.

## 𝐻 𝑋
= −   p j j log 2 p j (2.1)
Misalkan  terdapat  sebuah  kandidat  simpul yang akan dikembangkan (S), yang membagi data T  ke  dalam  sejumlah  subset  T 1 ,  T 2 ,  …,  T k . Dengan  menggunakan  persamaan entropy diatas, nilai entropy tiap  subset  dihitung  (H S (T i )). Kemudian  total  bobot  subset  simpul  S  dihitung dengan menggunakan persamaan 2.2.
𝐻 𝑠 𝑇  =   p i 𝑘 𝑖=1 H s T i (2.2)
dimana P i merupakan proporsi record pada subset i. Semakin seragam sebuah subset terhadap kelas- kelas  pembaginya,  maka  semakin  kecil  nilai entropy . Nilai entropy paling kecil adalah 0, yang dicapai  ketika record subset  berada  pada  satu kelas  yang  sama.  Sedangkan  nilai entropy paling tinggi adalah 1, yang dicapai ketika record subset terbagi  sama  rata  pada  untuk  tiap  kelas.  Semakin kecil nilai entropy , semakin baik subset tersebut.
Dari  nilai-nilai entropy yang  didapat, nilai information  gain untuk  simpul  S  dihitung melaui persamaan 2.3.
gain(S) = H(T) – H S (T) (2.3)
Pada  algoritma  C4.5,  nilai information  gain dihitung  untuk  seluruh  simpul  yang  mungkin dikembangkan.  Simpul yang  dikembangkan adalah  simpul  yang  memiliki  nilai information gain yang paling besar.

## 2.4 Algoritma CART
Metode CART ini pertama kali diajukan oleh Leo  Breiman  et  al.  pada  tahun  1984.  Pohon keputusan  yang  dihasilkan  CART  merupakan pohon  biner  dimana  tiap  simpul  wajib  memiliki dua  cabang.  CART  secara  rekursif  membagi record s  pada  data  latihan  ke  dalam  subset-subset yang  memiliki  nilai  atribut  target  (kelas)  yang sama.
Algoritma  CART  mengembangkan  pohon keputusan  dengan  memilih  percabangan  yang paling  optimal  bagi  tiap  simpul.  Pemilihan dilakukan dengan menghitung segala kemungkinan pada tiap variabel.
Misalkan Ф(s|t) merupakan  nilai  “kebaikan” kandidat cabang s pada simpul t, maka nilai Ф(s|t) dapat dihitung sebagai (persamaan 2.4) [LAR05]:
∅ 𝑠|𝑡  = 2P L P R P j|t L #𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑗 =1 − P j|t R (2.4)
dimana
t L =simpul anak kiri dari simpul t
t R =simpul anak kanan dari simpul t
P L = jumlah record pada t L jumlah seluruh record pada data latihan
P R = jumlah record pada t R jumlah seluruh record pada data latihan
P j|t L = jumlah record kelas j pada t L jumlah record pada simpul t
P j|t R = jumlah record kelas j pada t R jumlah record pada simpul t
Nilai P j|t L − P j|t R #𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑗 =1 maksimal ketika record yang  berada  pada  cabang  kiri  atau kanan  simpul  memiliki  kelas  yang  sama (seragam).  Nilai  maksimal  yang  dicapai  sama dengan jumlah kelas pada data. Misalkan jika data terdiri  atas  dua  kelas,  maka  nilai  maksimal
P j|t L − P j|t R #𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑗 =1
adalah 2.
Semakin  seragam record pada  cabang  kiri atau kanan, maka semakin tinggi nilai P j|t L − P j|t R #𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑗 =1
.  Nilai  maksimal 2P L P R sebesar  0.5  dicapai  ketika  cabang  kiri  dan  kanan memiliki  jumlah record yang  sama.  Kandidat percabangan  yang  dipilih  adalah  kandidat  yang memiliki nilai Ф(s|t) paling besar.
2.5 Penelitian Terkait Saat  ini  penelitian  terhadap data  mining dan sistem  pendidikan  semakin  banyak  dilakukan. Penelitian  mengenai data  mining di  dunia pendidikan  telah  lama  ada  (sejak  tahun  1990an) dan  baru  dikelompokkan  menjadi  sebuah  bidang penelitian  Educational Data  mining pada  tahun 2005  ketika  sekelompok  peneliti data  mining membuat  organisasi  penelitian data  mining di dunia pendidikan yang dapat diakses di www.educationaldatamining.org .
Mulai tahun 2008, organisasi ini mengadakan konferensi  tahunan  EDM  yang  membahas penelitian-penelitian data  mining di  dunia pendidikan di seluruh dunia.
Sebagaimana dijelaskan sebelumnya, penelitian  terkait  prediksi  pada  EDM  semakin banyak  dilakukan,  salah  satunya  mengenai prestasi  akademik  siswa.  Beberapa  diantaranya adalah:
(1) Jing  Luan  [LUA02]  melakukan  penelitian  di beberapa  univeristas  di  Amerika  Serikat untuk  memprediksi  siswa community  college yang  memenuhi  syarat  untuk  pindah  ke universitas.  Model  yang  dihasilkan  ditujukan untuk menyediakan pola profil siswa berdasarkan data demografi, finansial, pelajaran  yang  diambil  dan  nilai  siswa. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma neural networks , C4.5, dan CART.
(2) Erdogan  dan  Timor  [ERD05]  melakukan penelitian  terhadap  mahasiswa  di  Univeristas Maltepe  Turki  untuk  mengetahui  hubungan antara  hasil  ujian  masuk  universitas  dengan kesuksesan mereka dalam proses perkuliahan. Penelitian ini menggunakan algoritma pengklusteran K-means.
(3) Gérard  Lassibille  dan  Lucía  Navarro  Gómez [LAS07] melakukan penelitian terhadap 7000
mahasiswa  universitas-universitas  di  Spanyol untuk mengetahui faktor utama yang mempengaruhi  ketidaklulusan  ( drop  out ) mereka.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa jenis  kelamin  (hanya  di  universitas  teknik), umur  ketika  masuk,  nilai  ujian  masuk,  jenis SMU, sumber biaya kuliah, pendidikan orang tua,  serta  status  tempat  tinggal  berpengaruh terhadap ketidaklulusan mahasiswa di Spanyol.
(4) Gerben  W.  Dekker  [DEK09]  melakukan penelitian  untuk  memprediksi  ketidaklulusan mahasiswa  ( drop  out )  tahun  pertama  di Departemen  Teknik  Elektro  Universitas Teknologi Eindhoven karena tingkat ketidaklulusan  yang  mencapai  40%.  Data nilai  akademik  mahasiswa  digunakan  dalam penelitian  ini.  Model  proses  CRISP-DM dipakai  sebagai  acuan  pelaksanaan  penelitian dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  dan CART  untuk  melakukan  prediksi.  Dari penelitian  ini  diketahui  bahwa  nilai  Aljabar Linier, Kalkulus, Jaringan, serta nilai rata-rata mata  pelajaran  IPA  di  SMU  menjadi  faktor penentu utama ketidaklulusan mahasiswa.

## 3. Data Yang Digunakan
Penelitian  ini  menggunakan  data  nilai semester  pertama  mahasiwa  Program  Studi
Teknik  Komputer  Politeknik  Negeri  Padang  dari angkatan 2006 sampai 2010. Tiap angkatan terdiri atas  ±90  orang  mahasiswa  yang  terdiri  atas mahasiswa  undangan  (PMDK)  dan  mahasiswa jalur  ujian  masuk  dengan  latar  belakang pendidikan SMU IPA dan SMK Teknik.
Data  nilai  semester  pertama  mahasiswa angkatan  2006-2010  didapat  dari  program  studi Teknik  Komputer  PNP  dengan  format  Ms.Excel. Pada semester pertama, mahasiswa harus mengambil  sebelas  mata  kuliah  yang  terdiri  atas mata  kuliah  teori  dan  praktikum  (Tabel  III-4) dengan  nilai  SKS  yang  berbeda.  Selain  nilai  tiap mata  kuliah,  data  nilai  mahasiswa  juga  memiliki atribut  indeks  prestasi  (IP)  serta  atribut  status kelulusan  pada  semester  terkait,  apakah  lulus, tidak lulus, atau lulus percobaan.

## Tabel 1. Daftar Mata Kuliah Semester
Pertama No Mata Kuliah SKS 1 Kalkulus 2 2 Matematika Diskrit 2 3 Fisika 2
4 Bahasa Inggris 1
2 5 Pendidikan Agama
2
6 Pengantar Teknologi Informasi 3 7 Algoritma & Pemrograman 3 8 Prak. Dasar Pemrograman 1 9 Dasar Elektronika
3
10 Prak. Dasar Elektronika 1 11 Prak. Aplikasi Komputer 1
Nilai tiap  mata kuliah terdiri atas tiga bentuk yaitu  nilai  angka,  nilai  huruf,  nilai  bobot.  Selain itu  juga  diambil  data  nilai  indeks  prestasi  (IP) mahasiswa pada semester pertama.

## 3.1 Persiapan Data
Data  nilai  yang  digunakan  adalah  data  nilai semester  pertama  mahasiswa  program  studi Teknik  Komputer  Politeknik  Negeri  Padang  dari angkatan  2006-2010.  Data  ini  digunakan  sebagai acuan dalam penentuan status kelulusan mahasiswa  dan  telah  diverifikasi  baik  oleh  pihak program  studi  Teknik  Komputer  maupun  bagian akademik  Politeknik  Negeri  Padang,  maka  dapat dipastikan  bahwa  data  ini  memiliki  kualitas  yang sangat baik.
Setelah atribut nilai mata kuliah dari angkatan 2006  sampai  2010  memiliki  format  yang  sama, dilakukan  pula  pengelompokan  nilai  mata  kuliah untuk memperkecil variansi nilai atribut. Pengelompokan  alternatif  yang  dilakukan  adalah dengan mambagi nilai mata kuliah dikelompokkan ke dalam 4 kelompok Best (A, A- ), Good (B+,  B,  B-), Pass (C+,  C,  C-),  dan Fail (D, E).

## 3.2 Pendefinisian Atribut Kelas
Atribut  kelas  yang  digunakan  adalah  atribut kelas  yang  didefinisikan  secara  manual.  Atribut kelas dibuat dengan mengelompokkan nilai indeks prestasi  semester  satu  mahasiswa  yang  diambil dari  data  nilai  mahasiswa.  Pada  penelitian  ini digunakan atribut kelas manual dengan mengelompokkan  IP  atas  dua  kelompok  yaitu Atas  dan  Bawah  yang  mewakili  posisi  IP mahasiswa  terhadap  nilai  IP  2.84.  Nilai  2.84  ini didapat  dengan  menggunakan  metode  distribusi normal.

## 4. Klasifikasi dan Hasil
Klasifikasi  dilakukan  menggunakan  aplikasi WEKA  Explorer.  Proses  klasifikasi  dilakukan terhadap data nilai mahasiswa dengan pengelompokkan  IP  sebagai  atribut  kelasnya. Klasifikasi  dilakukan  menggunakan  algoritma CART  dan  C4.5.  Proses  klasifikasi  dilakukan menggunakan  metode cross-validation .  Hasil klasifikasi ditampilkan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Klasifikasi Data
Data Algoritma C4.5 CART Akurasi 85.61% 84.95% Recall 0.848 0.848 Precision 0.865 0.853 F-measure 0.856 0.850 Atribut Kalkulus Alpro Fisika Fisika Alpro Das.EL PengantarTI Kalkulus
P.DasPro
MatDis
Pengantar.TI
Training
Pada tabel 4.2 tersebut dapat diketahui bahwa algoritma  C4.5  memberikan  akurasi  paling  baik (85.61%), sedangkan algoritma CART memberikan  hasil  sedikit  dibawahnya  (84.95%). Hal ini terjadi karena algoritma C4.5 membangun pohon  dengan  jumlah  cabang  tiap  simpul  sesuai dengan  jumlah  nilai  simpul  tersebut.  Selain  itu algoritma C4.5 lebih cocok digunakan untuk data yang  bersifat  non-numerik  seperti  data  nilai mahasiswa  yang  dikelompokkan  kedalam  empat kelompok  (Best, Good , Pass ,  dan Fail ).  Berbeda dengan  algoritma  CART  dengan  konsep  pohon biner  lebih  cocok  digunakan  untuk  data  yang bersifat numerik.
Gambar 4.1 memperlihatkan pohon keputusan  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  C4.5. Dari  gambar  ini  dapat  dilihat  atribut-atribut  yang digunakan dalam klasifikasi dan posisinya.
Dari  hasil  klasifikasi  tersebut  didapatkan bahwa  mata  kuliah  Kalkulus,  Fisika,  Algoritma dan Pemrograman, Pengantar Teknologi Informasi,  dan  Praktek  Dasar  Pemrograman merupakan  mata  kuliah  yang  paling  krusial  pada semester  pertama  perkuliahan  di  Program  Studi Teknik Komputer Politeknik Negeri Padang.
Gambar 4. Pohon Keputusan Klasifikasi Data Nilai Mahasiswa Menggunakan Algoritma
C4.5
5. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  dilakukan,  dapat disimpulkan beberapa hal :
(1) Algoritma  C4.5  memberikan  akurasi  yang lebih  baik  dari  pada  algoritma  CART  dalam klasifikasi data nilai mahasiswa.
(2) Algoritma  C4.5  memberikan  hasil  lebih  baik karena  data  nilai  mahasiswa  berupa  data kelompok yang cocok dengan sifat klasifikasi algoritma C4.5
(3) Algoritma  CART  memberikan  hasil  dibawah
C4.5  karena  CART  lebih  cocok  digunakan untuk data berjenis numerik. (4) Kalkulus, Fisika, Algoritma dan Pemrograman, Pengantar Teknologi Informasi,  dan  Praktek  Dasar  Pemrograman merupakan  mata  kuliah  yang  paling  krusial pada  semester  pertama  perkuliahan  di Program  Studi  Teknik  Komputer  Politeknik Negeri Padang.
6. Daftar Pustaka
[BAK inpress ]  Baker,  R.S.J.d.  (in  press). Data mining  for  Education .  To  appear in  McGraw,  B.,  Peterson,  P., Baker,  E.  (Eds.)  International Encyclopedia  of  Education  (3 rd
edition). Oxford, UK:Elsevier.
[CHA00] Chapman, P., et.al. (2000). CRISP-DM 1.0: Step-by-Step Data  mining  Guide .  CRISP-DM
Consortium.
[DEK09] Dekker, W. Gerben., et.al. (2009). Predicting  Students  Drop  Out:  A Case  Study .    Proceedings  of  the
2 nd International  Conference  on Educational Data mining . 41-50. [ERD05] Erdogan, S.Z, Timor, M. (2005). A
Data  mining  Applications  in Student  Database .  Journal  of Aeronautics and Space Technologies. Vol 2(2). 53-57. [LAR05] Larose,  D.T.  (2005). Discovering Knowledge in Data: An Introduction  to  Data  mining . Wiley Interscience. Ney Jersey.
[LAS07] Lassibille,  G.,  Gomez,  L.  N. (2007). Why Do Higher Education Students  Drop  Out?  Evidence from Spain . Education Economics.
Vol 16(1). 89-105. [LUA02] Luan,  J.  (2002). Data  mining  and Its Applications in Higher
Education .  New  Directions  for Institutional  Research.  Vol  133. 17-36.
[ROM07] Romero,  C.,  Ventura,  S.  (2007).
Educational data mining: A survey  from  1995  to  2005 .  Expert System  with  Application.  Vol  33. 135-146.