## Analisa Faktor Kesulitan Mahasiswa Dalam Menyelesaikan Skripsi Dengan Algoritma C4.5
Azi arisandi 1 , Irfan Sudahri Damanik 2 , Ilham Syahputra Saragih 3
1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 aziarisandi111@gmail.com, 2 Irfansudahri@stikomtunasbangsa.com,
3 ilhamsyahputra@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  most  dominant  factor  in  students' difficulties  in  completing  their  thesis.  In  this  study,  researchers  used  data  mining techniques  using  the  C4.5  algorithm.  Sources  of  research  data used  were  obtained  from interviews  and  questionnaires  to  students  randomly  in  the  STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar environment. The research  variables used  were motivation to graduate on  time  (C1),  ability  to  write  scientific  papers  (C2),  availability  of  learning  resources (C3),  guidance  process  (C4),  and  peer  environment  (C5).  In  this  study,  the  alternative used as a sample is the student of STIKOM Tunas Bangsa, semester eight. The results of the  classification  using  the  C4.5  algorithm  and  testing  with  rapidminer  software  found that the most dominant factor in student difficulty in completing theses was the motivation to graduate on time (C1) with a gain value of 0.204593531.
Keywords : C4.5 Algorithm, Thesis, Data Mining, classification

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor yang paling dominan terhadap kesulitan  mahasiswa  dalam  menyelesaikan  skripsi.  Pada  penelitian  ini  peneliti menggunakan  teknik  Data  Mining  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5.  Sumber  data penelitian  yang  digunakan  diperoleh  dari  wawancara  dan  pemberian  angket  kepada mahasiswa secara acak di lingkungan STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar. Adapun variabel  penelitian yang digunakan adalah motivasi lulus tepat waktu (C1), kemampuan menulis  karya  ilmiah  (C2),  ketersediaan  sumber  belajar  (C3),  proses  bimbingan  (C4), dan  lingkungan  teman  sebaya  (C5).  Pada  penelitian  ini  alternatif  yang  digunakan sebagai  sampel  adalah  Mahsiswa  STIKOM Tunas  Bangsa,  semester  delapan.  Hasil  dari klasifikasi  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  pengujian  dengan  software  rapidminer didapatkan  faktor  yang  paling  dominan  kesulitan  mahasiswa  menyelesaikan  skripsi adalah motivasi lulus tepat waktu (C1) dengan nilai gain sebesar 0,204593531.
Kata Kunci : Algoritma C4.5, Skripsi, Data Mining, klasifikasi

## 1. Pendahuluan
Pendidikan, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat merupakan Tri Dharma yang  dijunjung  oleh  seluruh  perguruan  tinggi  di  Indonesia.  Perguruan  tinggi dilaksanakan  tidak  lain  sebagai  lembaga  yang  menangani  bidang  penelitian.  Dalam rangka  memenuhi  tuntutan  penyelenggaraan  penelitian,  maka  para  mahasiswa didorong  untuk  melakukan  penelitian  sebagai  syarat  utama  dal am  menyelesaikan studinya,  yaitu  menyusun  skripsi.  Menurut  [1]  skripsi  adalah  sebuah  karya  ilmiah yang  dibuat  berdasarkan  pengetahuan-pengetahuan  khusus  dan  fakta-fakta  yang jelas.  Dengan  menyusun  skripsi  mahasiswa  diharapakan  d apat  memecahkan permasalahan  yang  dihadapi  secara  ilmiah,  serta  mengembangkan  wawasannya menjadi lebih luas.
Besarnya  jumlah  mahasiswa  STIKOM  Tunas  Bangsa  yang  melakukan perpanjangan  SK  bimbingan  dianggap  mengalami  kesulitan  dalam  menyelesaikan skripsi  yang  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  seperti  motivasi  lulus  tepat  waktu, kemampuan  menulis  karya  ilmiah,  ketersedian  sumber  belajar,  proses  bimbingan, lingkungan  teman  sebaya.  Dengan  demikian,  pihak  kampus  harus  membuat  suatu kebijakan  untuk  mengurangi  jumlah  mahasiswa  yang  melakukan  perpanjangan  SK bimbingan dengan mendeteksi data mahasiswa yang berpotensi mengalami kesulitan dalam menyelesaikan skripsi dan kemudian mencari faktor apa yang paling dominan dalam kesulitan mahasiswa menyelesaikan skripsi.
Dalam  mengetahui  faktor  yang  paling  dominan  terhadap  kesulitan  mahasiswa menyelesaikan  skripsi  dapat  menggunakan  hasil  klasifikasi  data  mahasiswa. Klasifikasi merupakan kegiatan dalam mengekstrak dan memprediksi kategori untuk masing-masing  data.  Salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  bisa  digunakan  adalah C4.5”  [2].  Algoritma  C4.5  merupakan  struktur  pohon  yang  terdapat  simpul  yang mendeskripsikan  atribut-atribut,  setiap  cabang  menggambarkan  hasil  dari  atribut yang  diuji,  dan  setiap  daun  menggambarkan  kelas.  “Algoritma  C4.5  memiliki kelebihan  yaitu  mudah  dimengerti,  fleksibel  dan  menarik  karena  divisualisasikan dalam bentuk gambar (pohon keputusan)” [2].
Penelitian  yang  dijadikan  sebagai  referensi  dalam  penelitian  ini  yaitu  penelitian yang dilakukan oleh  [3] yang berjudul “Analisa Algoritma C4.5 Dalam Menentukan Faktor  Yang  Mempengaruhi  Munculnya  Professional  Blogger”.  Tujuan  penelitian ini  adalah  menentukan  urutan  dan  pentingnya  faktor-faktor  yang  mempengaruhi seseorang  agar  dapat  menjadi  blogger  profesional.  Atribut -atribut  yang  diguanakan pada penelitian ini adalah pendidikan, kepentingan politik, topik, penggunaan media lokal dan pengaruh politik lokal dan sosial.
Penelitian  ini  menggunakan decission  tree yang  termasuk  dalam  algoritma klasifikasi  data  mining  untuk  mengetahui  faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap kesulitan  mahasiswa  menyelsaikan  skripsi.  Dengan  menggunakan  algoritma  C4.5 algoritma ini membuat  kalsisfikasi  lebih  sederhana, mudah dan  juga  tingkat akurasi yang tinggi.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  Mining  berasal  dari  berbagai  ilmu  pengetahuan,  yang  meliputi machine learning atau pattern recognation , statistik atau kecerdasan buatan, dan sistem basis data  (Muflikhah et  al .,  2018).  “ Data  Mining adalah  proses  penggalian  dan pertambangan  pengetahuan  dari  sejumlah  data  yang  besar, database atau  repository database lainnya.  Tujuan  utama  dari  penambangan  data  ini  untuk  menemukan pengetahuan baru yang tersembunyi dari database tersebut”[5].

## 2.2. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  membentuk  pohon  keputusan. Didalam  algoritma  C4.5,  pohon  keputusan  yang  dibentuk  berdasarkan  kriteria keriteria yang telah ditentukan [7]. “Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari algoritma  ID3.  Algoritma  ini  memiliki  kelebihan  yaitu  mudah  dipahami,  fleksibel dan menarik karena dapat diterapkan dalam bentuk gambar (poho n keputusan)” [2].
Menurut  [8]  ada  4  langkah  yang  digunakan  dalam  membangun  pohon  keputusan pada algoritma C4.5 adalah sebagai berikut :
a) Pilih atribut sebagai akar.
b) Buat cabang untuk masing – masing nilai.
c) Bagi kasus dalam cabang.
d) Ulangi  proses  untuk  masing  –  masing  cabang  sampai  semua  kasus  pada cabang memiliki kelas yang sama.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  akan  diolah  dari  hasil  kuisioner,  yang diberikan  kepada  mahasiswa  semester  8  dengan  jumlah  mahasiswa  sebanyak  142. Penulis  memberikan  kuisioner  kepada  mahasiswa  dengan  jumlah  100  sampel  data. Data yang digunakan terdiri dari :
a) Motivasi Lulus tepat waktu (C1).
b) Kemampuan Menulis Karya Ilmiah (C2).
c) Ketersedian Sumber Belajar (C3).
d) Proses Bimbingan (C4).
e) Lingkungan Teman Sebaya (C5).
Setiap  faktor  atau  variabel  terdiri  dari  pertanyaan  yang  diajukan  ke  mahasiswa yang  diberikan.  Kuisioner  yang  telah  dilakukan  selanjutnya  mencari  rata-rata  dari faktor atau variabel yang digunakan. Data yang digunakan merupakan jenis statistik deskriptif dengan  mahasiswa  STIKOM  Tunas  Bangsa.  Kuisioner  yangg  diberikan menggunakan linker 4  yang  terdiri  dari  SB  (Sangat  Baik),  B  (Baik),  CB  (Cukup Baik) dan KB (Kurang Baik).
Tabel 1. Data Penelitian yang Sudah Diolah No Responden C1 C2 C3 C4 C5 Kesulitan 1 M1 SB B B B B Tidak Sulit 2 M2 SB C B B B Sulit 3 M3 SB C B SB B Sulit 4 M4 SB C B B SB Sulit 5 M5 B B B B SB Tidak Sulit 6 M6 B C B B B Tidak Sulit 7 M7 SB B B SB B Tidak Sulit 8 M8 SB C B B B Tidak Sulit 9 M9 SB B B SB B Tidak Sulit 10 M10 B C B B B Tidak Sulit .... .... .... .... .... .... .... .... 100 M100 B C SB B B Sulit
Perhitungan  algoritma  C4.5  dimulai  dengan  memilih  atribut  akar  terlebih  dahulu dengan mencari jumlah kasus keseluruhan, jumlah kasus keputusan sulit dan jumlah kasus  keputusan  tidak  sulit.  Menghitung entrophy dari  semua  kasus.  Setelah  itu dilakukan  perhitungan gain untuk  masing  –  masing  atribut.  Hasil  perhitungan ditunjukkan oleh tabel berikut ini.
Tabel 2. Perhitungan Node 1 Jumlah (s)  Sulit (Si)  Tidak Sulit (Si) Entrophy Gain Total 100 52 48 0,9988455 C1 0,23392095 SB 38 18 20 0,9980009 B 42 14 28 0,9182958 CB 17 17 0 0 KB 3 3 0 0 C2 0,14483041 SB 5 0 5 0 B 36 12 24 0,9182958 CB 57 38 19 0,9182958 KB 2 2 0 0 C3 0,181628711 SB 9 2 7 0,7642045 B 61 24 37 0,9669853
CB 25 21 4 0,6343096 KB 5 5 0 0 C4 0,230178262 SB 22 7 15 0,9023933 B 47 17 30 0,9440870 CB 22 19 3 0,5746357 KB 9 9 0 0 C5 0,145917982 SB 21 6 15 0,8631206 B 54 25 29 0,9960384 CB 17 13 4 0,7871266 KB 8 8 0 0
Kolom entrophy pada baris total dihitung dengan persamaan (1) sebagai berikut : Entrophy (total) = - (48/100)*LOG2(48/100) - (52/100)*LOG2(52/100) Entrophy (total) = 0,9988455 Kemudian pada nilai gain pada baris C1 dihitung persamaan (2) sebagai berikut : Gain (total,C1) = (0,9988455) - ((38/100)*0,9980009 + (42/100)*0,9736681 + (17/100)*0+(3/100)*0)
Gain (total,C1) = 0,23392095
Dari hasil perhitungan pada tabel 3 diperoleh atribut yang menjadi node (akar) adalah C1  memiliki  gain  tertinggi  yaitu  0,23392095,  dimana  terdiri  dari  4  sub  atribut  yaitu  SB, B, CB, dan KB. Berdasarkan nilai entrophy dari keempat sub atribut diatas, sub atribu CB dan  KB  yang  memperoleh  keputusan.  Maka  perlu  dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut untuk  menentukan node akar  selanjutnya,dapat  digambarkan  pohon  keputusan  dari  tabel diatas sebagai berikut :
Gambar 1. Pohon Keputusan 1
Untuk hasil perhitungan selanjutnya algoritma C4.5 dapat ditunjukkan pada tabel berikut ini
Tabel 3. Perhitungan Node 1.1 Jumlah (s)  Sulit (Si)  Tidak Sulit (Si) Entrophy Gain C1 = B 42 14 28 0,9182958 C2 0,099304428 SB 2 0 2 0 B 17 3 14 0,6722948 CB 23 11 12 0,9986360 KB 0 0 0 0 C3 0,228647718 SB 2 0 2 0 B 29 6 23 0,7355086 CB 8 5 3 0,9544340 KB 3 3 0 0 C4 0,248103743 SB 2 0 2 0
B 30 6 24 0,7219281 CB 8 6 2 0,8112781 KB 2 2 0 0 C5 0,207583623 SB 5 0 5 0 B 31 12 19 0,9629004 CB 6 2 4 0 KB 0 0 0 0
Dari  hasil  perhitungan  diatas  pada  tabel  4.  atribut  yang  menjadi Node cabang  dari atribut  C1 –  B  adalah  C4.  Dimana  atribut  dari  C4  yang  terdiri  dari  SB,  B,  CB, dan  KB. Dimana  SB  sudah  memperoleh  keputusan  tidak  sulit,  CB  sudah  memperoleh  keputusan sulit  dan  KB  sudah  memperoleh  kuptusan  sulit.  Sedangkan  untuk  sub  atribut  B  belum memperoleh  keputusan  maka  akan  dilakukan  perhitungan  kembali.  Maka  dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :
Gambar 2. Pohon Keputusan 2
Dalam  mencari  hasil  perhitungan  seanjutnya  pada node akar  C1-B  dan node cabang C4-B dapat ditunjukkan pada tabel berikut ini.
Tabel 4. Perhitungan node 1.1.1
Jumlah (s)  Sulit (Si)  Tidak Sulit (Si) Entrophy Gain C1 = B - C4 = B 30 6 24 0,7219281 C2 0,236452798 SB 1 0 1 0 B 14 0 14 0 CB 15 6 9 0,9709506 KB 0 0 0 0 C3 0,324207948 SB 1 0 1 0 B 24 2 22 0,4138169 CB 2 1 1 1 KB 3 3 0 0 C5 0,142806945 SB 3 0 3 0 B 23 5 18 0,7553754 CB 4 1 3 0 KB 0 0 0 0
Dari hasil perhitungan pada tabel 5, atribut yang menjadi node cabang dari C1 – B dan C4 - B adalah C3. Dimana atribut dari C3 yang terdiri dari SB, B, CB, dan KB. Dimana SB  sudah  memperoleh  keputusan  tidak  sulit,  B  sudah  memperoleh  keputusan  tidak  sulit
dan  KB  sudah  memperoleh  kuptusan  sulit.  Sedangkan  untuk  sub  atribut  C  belum memperoleh  keputusan  maka  akan  dilakukan  perhitungan  kembali.  Maka  dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :
Gambar 3. Pohon Keputusan 3
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  pada node cabang  dari  atribut  C1-SB  dapat ditunjukan pada tabel berikut.
Tabel 5. Perhitungan Node 1.1.2
C1 = B - C4 = B – C3 = CB Jumlah (s)  Sulit (Si)  Tidak Sulit (Si) Entrophy  Gain 2 1 1 1 C2 0 SB 0 0 0 0 B 0 0 0 0 CB 2 1 1 1 KB 0 0 0 0 C5 1 SB 0 0 0 0 B 1 0 1 0 CB 1 1 0 0 KB 0 0 0 0
Dari  hasil  perhitungan  diatas  pada  tabel  6,  atribut  yang  menjadi Node cabang  dari atribut C1 = B – C4 = B – C3 = CB adalah C5. Dimana atribut dari C5 yang terdiri dari SB, B, CB, dan KB sudah memiliki keputusan sehingga perhitungan selesai. Maka dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :
Gambar 4. Pohon Keputusan 4
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  pada node cabang  dari  atribut  C1-SB  dapat ditunjukan pada tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan Node 1.2. Jumlah (s)  Sulit (Si)  Tidak Sulit (Si) Entrophy Gain C1 = SB 38 18 20 0,9980009 C2 0,14390092 SB 3 0 3 0 B 15 5 10 0,9182958 CB 20 13 7 0,9340681 KB 0 0 0 0 C3 0,043784205 SB 7 2 5 0,8631206 B 27 13 14 0,9990103 CB 4 3 1 0,8112781 KB 0 0 0 0 C4 0,137965065 SB 20 7 13 0,9340681 B 12 6 6 1 CB 2 1 1 1 KB 4 4 0 0 C5 0,069818146 SB 16 6 10 0,9544340 B 20 10 10 1 CB 0 0 0 0 KB 2 2 0 0
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  7,  atribut  yang  menjadi node cabang  dari  C1-SB adalah  C2.  Dimana  atribut  dari  C2  yang  terdiri  dari  SB,  B,  CB,  dan  KB.  Dimana  SB sudah memperoleh keputusan tidak sulit, CB sudah memperoleh keputusan tsulit dan KB sudah  memperoleh  kuptusan  sulit.  Sedangkan  untuk  sub  atribut  B  belum  memperoleh keputusan  maka  akan  dilakukan  perhitungan  kembali.  Maka  dapat  digambarkan  pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :
Gambar 5. Pohon Keputusan 5
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  pada node cabang  dari  atribut  C1-SB  dapat ditunjukan pada tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan Node 1.2.1 Jumlah (s)  Sulit (Si)  Tidak Sulit (Si) Entrophy Gain C1 = SB - C2 = B 15 5 10 0,9182958 C3 0,136122932 SB 5 2 3 0,9709506 B 9 2 7 0,7642045 CB 1 1 0 0 KB 0 0 0 0 C4 0,918295834 SB 7 0 7 0 B 3 0 3 0 CB 1 1 0 0 KB 4 4 0 0 C5 0 SB 9 3 6 0,9182958 B 6 2 4 0,9182958 CB 0 0 0 0 KB 0 0 0 0
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  4.6,  atribut  yang  menjadi node cabang  dari  C1-SB dan C2-B adalah C4. Dimana atribut  dari C4 yang terdiri dari SB, B, CB dan KB semua atribut  sudah  memperoleh  keputusan  sehingga  perhitungan  sudah  selesai.  Maka  dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut
Gambar 7. Nilai Performance Vector Algoritma C4.5
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan software RapidMiner didapat  nilai akurasi  sistem  sebesar  95,00%,  artinya  bahwa rule yang  dihasilkan  tingkat kebenaran  mendekati  100%.  Dimana  model  yang  telah  dibentuk  diuji  tingkat akurasinya  dengan  memasukan  atau  uji  yang  berasal  dari  data training dengan menggunakan split  validation pada  aplikasi rapidminer 5.3  untuk  menguji  tingkat akurasi.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  seluruh  hasil  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  Penerapan Algoritma C4.5 pada klasisfikasi faktor kesulitan mahasiswa dalam menyelesaikan skripsi dapat disimpulkan sebagai berikut.
a) Permasalahan menentukan faktor kesulitan mahasiswa menyelesaikan skripsi dapat diselesaikan  menggunakan  teknik data  mining ,  yaitu  dengan  Algoritma  C4.5.
Menghasilkan  14  (empat  belas) rules dan  Tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh metode tersebut adalah 95,00%.
b) Dari  perhitungan  dengan  algoritma  C4.5  maka  didapatkan  faktor  yang  paling dominan  adalah  motivasi  lulus  tepat  waktu  (C1)  dengan  nilai gain sebesar 0,204593531 .

## Daftar Pustaka
[1] M.  C.  Asmawan,  “Analisis  Kesulitan  Mahasiswa  Menyelesaikan  Skripsi  Moh.,” Vol. 26, No. 2, Pp. 51–57, 2016.
[2] A.  H.  Nasrullah,  “Penerapan  Metode  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Mahasiswa Berpotensi Drop Out,” Vol. 10, Pp. 244–250, 2018.
[3] D.  Nababan,  “Analisa  Algoritma  C4  .  5  Dalam  Menentukan  Faktor  Yang Mempengaruhi Munculnya Professional Blogger,” 2019.
[4] L. Muflikhah, D. E. Ratnawati, And R. R. M. Putri, “Data Mining.” .
[5] E.  Elisa,  “Analisa  Dan  Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Dalam  Data  Mining  Untuk Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab  Kecelakaan  Kerja  Kontruksi  Pt  . Arupadhatu Adisesanti,” Vol. 2, No. 1, Pp. 36–41, 2017.
[6] Rismayanti,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk  Menentukan  Penerima Beasiswa Di Stt Harapan Medan,” Vol. 12, No. 2, Pp. 116–120, 2016.
[7] R.  Wajhillah  And  I.  Yulianti,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi Penggunaan  Jenis  Kontrasepsi  Berbasis  Web,”  Vol.  04,  No.  02,  Pp.  174–187, 2017.
[8] Muhammad,  A.  P.  Windarto,  And  Suhada,  “Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Pada Klasifikasi Potensi,” Vol. 3, Pp. 1–8, 2019, Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1688.