## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DALAM KLASIFIKASI RELEVANSI JENIS PEKERJAAN PADA ALUMNI STMIK DHARMA WACANA KOTA METRO
Edi Anwar 1 , Budi Sutomo 2
STMIK Dharma Wacana Kota Metro 12
Jl. Kenanga No.3, Mulyojati, Kec. Metro Barat, Kota Metro, Lampung E-mail : edianwar625@gmail.com 1 , budi.atmel@gmail.com 2

## ABSTRAK
Salah  satu  hal  yang  menjadi  tolak  ukur  suatu  perguruan  tinggi  dalam  mutu  pendidikan  adalah  tingkat keberhasilan  dalam  mencetak  alumni-alumni  yang  dapat  bekerja  setelah  lulus  dari  perguruan  tinggi tersebut. Namun, banyak alumni-alumni perguruan tinggi yang sudah dibekali ilmu yang sesuai  dengan kebutuhan    industri  dengan  relevansi  pendidikannya,  namun  mendapatkan  pekerjaan  yang  tidak  sesuai dengan  relevansi  pendidikannya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  implementasi  metode klasifikasi  dengan  algoritma C4.5 dalam klasifikasi relevansi jenis pekerjaan pada data alumni STMIK Dharma  Wacana  Kota  Metro  dan      dapat  mengetahui  faktor-faktor  yang  berpengaruh  pada  tingkat relevansi  pekerjaan  sesuai    dengan    pendidikannya.  Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  ialah klasifikasi dengan algoritma C4.5, dengan  hasil akhirnya berupa pohon keputusan yang akan digunakan untuk    analisa    faktor-faktor  yang    berpengaruh  pada  relevansi  jenis  pekerjaan  pada  alumni  STMIK Dharma  Wacana  Kota  Metro.  Hasil  implementasi  berdasarkan  pohon  keputusan  yang  terbentuk  atribut yang paling berpengaruh terhadap relevansi jenis pekerjaan alumni STMIK Dharma Wacana Kota Metro Keahlian  berdasarkan  bidang    ilmu  (TI/SI).  Pengetahuan  di  bidang  atau  disiplin  ilmu  (TI/SI),  Jenis kelamin, Penekanan pembelajaran di bidang ilmu (TI/SI) selama perkuliahan, Sarana dan prasarana dalam menekuni  bidang  ilmu  selama  perkuliahan  (TI/SI)  dan  atribut  terakhir  yang  berpengaruh  yaitu  tahun lulus.
Kata Kunci : Relevansi Jenis Pekerjaan, Klasifikasi, Algoritma C4.5

## ABSTRACT
One of the things that becomes a benchmark for a tertiary institution in terms of the quality of education is  the  level of  success  in  producing alumni  who  can  work after  graduating  from  the  tertiary  institution. However, many university alumni who have been equipped with knowledge that is in accordance with the needs of the industry with the relevance of their education, but get jobs that are not in accordance with the  relevance  of  their  education.  This  study  aims  to  implement  the  classification  method  with  the  C4.5 algorithm  in  the  classification  of  the  relevance  of  types  of  work  on  the  alumni  data  of  STMIK  Dharma Wacana Metro City and to find out the factors that influence the level of job relevance according to their education. In this study the method used is classification with the C4.5 algorithm, with the final result in the form of a decision tree that will be used to analyze the factors that influence the relevance of the type of work to alumni of STMIK Dharma Wacana Metro City. The results of the implementation based on the decision tree that formed the attributes that most influenced the relevance of the type of work of alumni of STMIK  Dharma  Wacana  Metro  City  Expertise  based  on  fields  of  knowledge  (IT/SI).  Knowledge  in  the field or scientific discipline (IT/SI), Gender, Emphasis on learning in the field of science (IT/SI) during
lectures, Facilities and infrastructure in pursuing the field of science during lectures (IT/SI) and the last influential attribute is the year of graduation .
Keywords: Relevance of Type of Work, Classification, Algorithm C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) yang  dapat  dilihat  secara  online  melalui bps.go.id  pada  2021  melaporkan  terdapat  3.957 perguruan  tinggi  yang  tersebar  di  Indonesia, Perguruan    tinggi  tersebut  terbagi  yaitu sebanyak  3.115  perguruan  tinggi  di  bawah Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset, dan  Teknologi  (Kemendikbud  Ristek)  dan  842 kampus di bawah Kementerian Agama (Kemenag). Terlihat dari data tersebut banyaknya jumlah perguruan tinggi yang ada di Indonesia  menunjukkan  adanya  perkembangan dunia  pendidikan  yang  ada  Indonesia.  Salah satu  sasaran  pemerintah  dalam  meningkatkan kesejahteraan rakyatnya adalah dengan
memberikan pendidikan yang berkualitas karena pendidikan  merupakan  suatu  wadah  dalam melakukan pembinaan tenaga kerja dan
menjadikan tenaga kerja yang memiliki kualitas dalam sektor
kerja sesuai relevansi pendidikannya.
STMIK  Dharma  Wacana  merupakan  salah  satu perguruan tinggi swasta yang
menyelenggarakan  pendidikan  dalam  bidang teknologi  informasi,  saat  ini  memiliki  2  (dua) parodi  yaitu  sistem  informasi  dan  teknik informatika. STIMIK Dharma Wacana memiliki program  pendidikan  yang  berfokus  pada  pada pemenuhan kebutuhan pengguna lulusan dengan konsep link and match antara kurikulum dengan kebutuhan industri.
Salah  satu  hal  yang  menjadi  tolak  ukur  suatu perguruan tinggi dalam mutu pendidikan adalah tingkat  keberhasilan  dalam  mencetak    alumni- alumni  yang  dapat  bekerja  setelah  lulus  dari perguruan  tinggi  tersebut.  Saat  ini  STMIK Dharma  Wacana  dalam  menjalankan  program pendidikan  menggunakan  konsep  link  and match yang artinya adalah menyajikan kurikulum  yang  sesuai  dengan  kebutuhan
industri saat ini, tentunya hal ini dilakukan agar alumni-alumni  memliki  bekal  ilmu  yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan- kebutuhan  industri  saat  ini  sesuai  dengan relevansi  pendidikannya.  Berdasarkan  uraian diatas,  maka  perlu  dilakukan  kajian  terhadap data-data  alumni-alumni  perguruan  tinggi.  Saat ini  untuk  memfokuskan  masalah  maka  data yang  akan  dilakukan  pengkajian  adalah  data alumni  pada  STMIK  Dharma  Wacana  Kota Metro.  Pengkajian  dilakukan  untuk  mengetahui faktor-  faktor  yang  berpengaruh  pada  tingkat relevansi
pekerjaan
sesuai dengan pendidikannya.  Maka  diusulkan  salah  satu model data mining klasifikasi
dengan  algoritma  C4.5  dalam  melakukan klasifikasi  relevansi  jenis  pekerjaan  alumni STMIK  Dharma  Wacana  Kota  Metro  dengan hasil  pohon  keputusan  yang  dapat  digunakan untuk  mengidentifikasi  dan  melihat  hubungan antara faktor-faktor yang mempengaruhinya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penerapan metodologi penelitian yang
dilakukan oleh penulis adalah dengan menentukan metode  data mining, pengumpulan data,  pengolahan  data,  hasil  pengolahan  data, dan membuat kesimpulan. Metodologi penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## a. Menentukan Metode Data Mining
Metode  data  mining  yang  diusulkan  oleh penulis  adalah  dengan  menggunakan  metode klasifikasi  algoritma  C4.5  untuk  menghasilkan pohon keputusan.
1. Metode Pengumpulan Data
2. Observasi
Observasi  merupakan  kegiatan  yang  dilakukan untuk mengumpulkan data dan mencari informasi  terkait  segala  sesuatu  yang  berkaitan dengan  objek  penelitian.  Observasi  yang dilakukan  oleh  peneliti  ialah  dengan  cara melakukan  permintaan  data  alumni  kepada BAAK  STMIK  Dharma  Wacana    dan melakukan  penyebaran  kuisioner  secara  online kepada  alumni  untuk  melengkapi  kebutuhan data.

## b. Studi Pustaka
Studi  Pustaka  merupakan  suatu  kegiatan  yang dilakukan dalam rangka menghimpun informasi yang  relevan  dengan  masalah  yang  menjadi objek  penelitian.  Studi  pustaka  yang  dilakukan oleh  penulis  ialah  dengan  cara  melakukan pencarian  buku  dan  jurnal  yang  memiliki relevansi  dengan  objek  penelitian  yaitu  jurnal- jurnal tentang model data mining klasifikasi dan algoritma  C4.5  dalam  membangun  pohon keputusan.

## c. Pengolahan Data
Setelah  semua  data-data  yang  diperlukan  sudah didapatkan,  maka  tahap  penelitian  selanjutnya melakukan  pengolahan  data.  Pada  tahap  ini pengolaha  data  menggunakan  algoritma  C4.5 sehingga  dihasilkan  sebuah  pohon  keputusan. Adapun  tahapan  dalam  membentuk  pohon keputusan  dengan  algoritma  C4.5  sebagai berikut:
1. Menyiapkan data training
2. Menentukan  akar  dari  pohon,  dengan  cara menghitung  nilai  gain  dari  masing-masing atribut,  nilai  gain  yang  tertinggi  yang  akan menjadi akar yang pertama.
Dalammenghitung  nilai  gain,  lebih  dahulu menghitung  nilai  entropy,  berikut  ini  rumus menghitung nilai gain dan entropy:
3. Ulangi  langkah   ke  2  hingga  semua record terpartisi.
4. Proses  partisi  pohon  keputusan  akan berhenti saat:
a. Semua  record  dalam  simpul  N  mendapat kelas yang sama.
b. Tidak  ada  atribut  di  dalam  record  yang dipartisi lagi.
d. Analisis Hasil
Berdasarkan  hasil  dari  pengolahan  data  yang dilakukan dengan menggunakan algoritma C4.5 maka didapatkan sebuah pohon keputusan yang selanjutnya  dapat  dilakukan  analisa  untuk mengeksplorasi  data,  menemukan  hubungan antara  atribut  dengan  membentuk  rule  dan melihat  faktor-  faktor  atribut  yang  berpengaruh pada  relevansi  jenis  pekerjaan  pada  alumni STMIK Dharma Wacana Kota Metro.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Data  yang  dipakai  diambil  dari  BAAK  STMIK Dharma  Wacana  Kota  Metro  dan  pembagian kuesioner  secara  online  pada  alumni  STMIK Dharma  Wacana  Kota  Metro.  Pada  saat melakukan  pengumpulan  data  didapat  data  dari BAAK  tetapi,  terdapat  kendala  yaitu  data  yang didapat  elemen-elemen  nya  kurang  sesuai dengan  atribut  faktor  yang  sudah  di  tetapkan sebelumnya, sehingga hanya dapat memanfaatkan  elemen  data  no  hanphone sebagai  sarana  untuk  melakukan  penyebaran
kuesioner  secara  online  menggunakan  google form.

## 3.2 Data Training
Data  ini  merupakan  data  mentah  yang  di dapatkan di penyebaran kuesioner secara online pada  alumni  STMIK  Dharma  Wacana  Kota Metro, dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel  1.  Data  Training  Relevansi  Jenis Pekerjaan  Alumni  STMIK  Dharma  Wacana Kota Metro
N o. Jeni s Kel ami n Peng etahu an  di bidan g atau disipl in ilmu (TI/S I) Keahl ian berda sarka n bidan g ilmu (TI/S I) La ma lulu s Sarana dan prasara na dalam menek uni bidang ilmu selama perkuli ahan (TI/SI) Penekan an pembelaj aran di bidang ilmu (TI/SI) selama perkulia han IPK Pekerj aan saat ini 1 Lak i- laki Tingg i Sang at ahli Cep at Sang at mem adai Sangat besar lebi h dari 3 Relev an 2 Pere mpua n Seda ng Ahli Tep at wa ktu Memad ai Sedang kura ng dari
3 Tida k rele van
3 Lak i- laki Seda ng Ahli Tep at wa ktu Kura ng mem adai Sedang lebi h dari 3 Relev an 4 Lak i- laki Seda ng Kura ng ahli Tep at wa ktu Kura ng mem adai Sedang lebi h dari 3 Tida k rele van
5 Lak i- laki Seda ng Ahli Tid ak tep at wak tu Memad ai Sedang lebi h dari 3 Relev an 6 Lak i- laki Seda ng Ahli Tep at wa ktu Memad ai Sangat besar lebi h dari 3 Relev an 7 Lak i- laki Seda ng Ahli Tep at wa ktu Memad ai Sedang lebi h dari 3 Tida k rele van 8 Lak i- laki Seda ng Ahli Tep at wa ktu Memad ai Sedang lebi h dari 3 Relev an
9 Pere mpua n Seda ng Ahli Tep at wa ktu Memad ai Sedang lebi h dari 3 Tida k rele van 1 0 Lak i- laki Seda ng Kura ng ahli Tep at wa ktu Memad ai Sedang lebi h dari 3 Tida k rele van 1 1 Lak i- laki Seda ng Ahli Tep at wa ktu Memad ai Sedang lebi h dari 3 Relev an 1 2 Lak i- laki Seda ng Ahli Tep at wa ktu Kura ng mem adai Sedang lebi h dari 3 Tida k rele van 1 3 Lak i- laki Seda ng Kura ng ahli Tep at wa ktu Memad ai Sedang lebi h dari 3 Tida k rele van 1 4 Lak i- laki Seda ng Ahli Tid ak tep at wak tu Memad ai Sedang lebi h dari 3 Relev an 1 5 Pere mpua n Seda ng Kura ng ahli Tid ak tep at wa ktu Memad ai Sedang kura ng dari 3 Tida k rele van
1 6 Lak i- laki Seda ng Ahli Tid ak tep at wa ktu Kura ng mem adai Sedang lebi h dari 3 Tida k rele van 1 7 Pere mpua n Tingg i Ahli Tid ak tep at wa ktu Memad ai Sedang lebi h dari 3 Relev an 1 8 Lak i- laki Seda ng Kura ng ahli Tid ak tep at wa ktu Kura ng mem adai Sangat besar kura ng dari 3 Tida k rele van 1 9 Lak i- laki Seda ng Ahli Tep at wa ktu Kura ng mem adai Sedang lebi h dari 3 Relev an 2 0 Lak i- laki Seda ng Kura ng ahli Tid ak tep at wak tu Kura ng mem adai Sangat besar kura ng dari 3 Tida k rele van

## 3.3 Pengolahan Data
Pengolahan data dilakukan dengan
menggunakan  metode  klasifikasi  algoritma C4.5, dalam perhitungan menggunakan bantuan
bantuan  aplikasi  yaitu  Microsoft  excel  sebagai alat bantu dalam perhitungan secara manual dan Rapid  miner  sebagai  alat  bantu  perhitungan otomatis dalam membuata pohon keputusan.

## 3.4 Pengolahan Manual Menggunakan

## Microsoft Excel
Pengolahan  data  secara  manual    dilakukan dengan memanfaatkan aplikasi Microsoft excel, dengan  cara  perhitungan  terbagai  menjadi beberapa  tabel  perhitungan  seiap  node  yang dijadikan  dasar  dalam  membentuk  pohon keputusan.
Tabel 2. Perhitungan Node ke 1
No de Atri but Sub Atrib ut Juml ah Relev an Tida k relev an Entropy Gain 1 Total 20 9 1 1 0,99277
4454
Jenis kelamin 0,030518 829 laki- laki 16 8 8 1 peremp uan 4 1 3 0,81127
8124
Penget ahuan di bidang atau disipli
n  ilmu (TI/SI) 0,125103 566 Tinggi 2 2 0 0
Sedang 18 7 1 1 0,96407
8765
Keahli an berdas arkan bidang ilmu (TI/SI) 0,345551 61 Sangat ahli 1 1 0 0 Ahli 13 7 6 0,99572
7452
Kurang ahli 6 0 6 0 Lama 0,060023 352 Cepat 1 1 0 0 Tep at 12 5 7 0,97986
8757
lulus wa ktu
Tidak tepat waktu 7 3 4 0,98522 8136 Sarana dan prasara na dalam menek uni bidang ilmu selama perkuli ahan (TI/SI) 0,090682 255 Sang at mem adai 1 1 0 0 Memad ai 12 6 6 1 Kura ng mem adai 7 2 5 0,86312 0569
Peneka nan pembel ajaran
di bidang ilmu (TI/SI) selama perkuli ahan 0,201814
927
San gat besa r
4 2 2 0 Sedang 16 7 9 0,98869
9408
IPK 0,201814 927 Lebih dari 3 16 9 7 0,98869 9408 Kura ng dari 3 4 0 4 0
Berdasarkan  perhitungan  pada  tabel  1,  terlihat bahwa  gain  tertinggi  terdapat  pada  atribut Keahlian  berdasarkan  bidang  ilmu  (TI/SI), sehingga  atribut  tersebut  selanjutnya  akan dijadikan node akar.
Tabel 3. Perhitungan Node ke 1.1
No de Atribut Sub
Atri but Juml ah Relev an Tid ak rele van Entro py Gain
1. 1 Keahli an berdas arkan bidang ilmu (TI/SI) Ahli 13 7 6 0,99572
7452
Jenis kelamin 0,10589 6953 laki- laki 10 7 3 0,88129 0899 peremp uan 3 1 2 0,91829 5834 Pengetah uan di bidang atau disiplin ilmu (TI/SI) 0,09123 3215 Tinggi 1 1 0 0
Sedang 12 7 5 0,97986 8757 Lama lulus 0,05997
3834 Cepat 0 0 0 0 Tepat waktu 9 5 4 0,99107
606 Tidak tepat waktu 4 3 1 0,81127
8124 Sarana dan prasaran a  dalam menekun i  bidang ilmu selama perkulia han (TI/SI) 0,05229
1875 Sang at mem adai 0 0 0 0 Memad ai 9 6 3 0,91829 5834 Kura ng mem adai 4 2 2 1 Penekan an pembelaj aran di bidang ilmu (TI/SI) selama
perkuliah an 0,09123 3215 San gat besa r 1 1 0 0 Sedang 12 7 5 0,97986
8757
IPK 0,14806 9759 Lebih dari 3 12 8 4 0,91829
5834
Kurang dari 3 1 0 1 0
Berdasarkan  perhitungan  pada  tabel  3,  terlihat bahwa  gain  tertinggi  terdapat  pada  atribut  IPK, sehingga  atribut  tersebut  selanjutnya  akan dijadikan node 1.1.
Tabel 4. Perhitungan Node ke 1.1.1
No d e Atrib ut Sub Atri but Ju ml ah Rele va n Tid ak rele va n Entro py Gain Lebih dari 0,9182 9583 IPK 3 12 8 4 4 0,0172 2008 5 1.1 .1 Jenis kela min laki- laki 10 7 3 0,8812 9089 9 perem pua n 2 1 1 1 Pengeta huan  di bidang 0,0514 4055 5 atau disiplin ilmu
(TI/SI) Tinggi 1 1 0 0 Sedan g 11 7 4 0,9456
6030 5 Lama lulus 0,0 115 804 5 7
Cepat 0 0 0 0
Tep at wa ktu 8 5 3 0,9544 3400 3
Tid ak tep at waktu 4 3 1 0,8112 7812 4 Sarana dan prasara na dalam menek uni bidang ilmu selama perkuli ahan (TI/SI) 0,0
441 104
1 8 Sang at mem adai 0 0 0 0 Mema dai 8 6 2 0,8112 7812 4 Kura ng mem 4 2 2 1
adai
Peneka nan pembel ajara  n di bidang ilmu (TI/SI) selama perkuli ahan 0,0 514 405 5 5 San gat besa r 1 1 0 0 Sedan g 11 7 4 0,9456
6030
5
Berdasarkan  perhitungan  pada  tabel  4,  terlihat bahwa  gain  tertinggi  terdapat  pada  atribut Pengetahuan  di  bidang  atau  disiplin  ilmu (TI/SI),  sehingga  atribut  tersebut  selanjutnya akan dijadikan node 1.1.1.
Tabel 5. Perhitungan Node ke 1.1.1.2
No de Atribut Su b Atri but Juml ah Rele van Tid ak rele van Entrop y Gain Pengetah uan di bidang atau disiplin ilmu
(TI/SI) Sedang 11 7 4 0,94566 0305
0,14448 676 Jenis kelamin laki- laki 10 7 3 0,88129
0899
peremp uan 1 0 1 0 0,00108 2166 Lama lulus Cepat 0 0 0 0
Tepat waktu  8 5 3 0,95443 4003
1.1. 1.2 Tidak tepat waktu 3 2 1 0,91829 5834 0,03276 5397 Sarana dan prasara na dalam meneku ni bidang Sang at mem adai 0 0 0 0 ilmu selama perkuliah an (TI/SI) Memad ai 7 5 2 0,86312
0569
Kurang memad ai 4 2 2 1
Penekana n 0,06297 7946 pembelaj aran di bidang ilmu
(TI/SI) selama perkuliah an San gat besa r 1 1 0 0
Sedang 10 6 4 0,97095 0594
Berdasarkan  perhitungan  pada  tabel  5,  terlihat bahwa gain tertinggi terdapat pada atribut Jenis kelamin,  sehingga  atribut  tersebut  selanjutnya akan dijadikan node 1.1.1.2.
Tabel 6. Perhitungan Node ke 1.1.1.1.1
Node Atribut Su b Atri but
Juml ah Relev an Tid ak rele van Entropy Gain Jenis Kelamin Laki- laki 10 7 3 0,88129 0899 0,00161
7751 Lama lulus Cepat 0 0 0 0 Tepat waktu  7 5 2 0,86312 0569 Tidak tepat waktu  3 2 1 0,91829 5834 1.1.1. 1.1 Sarana dan prasarana dalam menekuni bidang
0,09127 7446 Sang at mem adai 0 0 0 0 ilmu selama perkuliahan (TI/SI) Mema dai 6 5 1 0,65002
2422
Kuran g mema dai 4 2 2 1
Penekanan 0,05482 4649 pembelajara n di bidang  ilmu (TI/SI) selama perkuliahan San gat besa r 1 1 0 0 Sedan g 9 6 3
0,91829 5834
Berdasarkan  perhitungan  pada  tabel  6,  terlihat bahwa  gain  tertinggi  terdapat  pada  atribut Sarana  dan  prasarana  dalam  menekuni  bidang ilmu  selama  perkuliahan  (TI/SI),  namun  atribut tersebut  tidak  bisa  dipartisi  lagi,  maka  diambil atribut  dengan  gain  tertingi  kedua  yaitu Penekanan pembelajaran di bidang ilmu (TI/SI) selama  perkuliahan  karena  dapat  dipartisi, sehingga  atribut  tersebut  selanjutnya  akan dijadikan node 1.1.1.1.1
Tabel 7. Perhitungan Node ke 1.1.1.1.1.2
Node At rib ut Sub Atri but Juml ah Relev an Tid ak rele van Entropy Gain Penek anan pemb elajar an di bidan g ilmu (TI/SI ) selam a perkul iahan Sedang 9 6 3 0,91829 5834 0 Lama lulus Cepat 0 0 0 0 Tepat 1.1.1.1 .1..2 waktu  6 4 2 0,91829 5834 Tidak tepat waktu  3 2 1 0,91829
5834
Sara na dan pras aran a dala m 0,072 7802 26 Sangat mene kuni bidan g memad ai 0 0 0 0 ilmu selam a perkul iahan (TI/SI ) Memad ai 5 4 1 0,72192 8095 Kurang memad ai 4 2 2 1
Berdasarkan  perhitungan  pada  tabel  7,  terlihat bahwa  gain  tertinggi  terdapat  pada  atribut Sarana  dan  prasarana  dalam  menekuni  bidang ilmu  selama  perkuliahan  (TI/SI),  namun  atribut tersebut  memiliki  sub  atribut  yang  tidak  dapat dipartisi  yaitu  pada  sub  atribut  memadai
sehingga,  yang  dijadikan  node  berikutnya  ialah pada sub atribut kurang memadai.
Tabel 7. Perhitungan Node ke 1.1.1.1.1.1.2
Node Atrib ut Sub Atrib ut Jum la h Rele va n Tid ak rele va n Entro py Gain Sarana dan Kuran g prasar an mema da a i 4 2 2 1 0,311 2781 2
1.1.1.
1.1.1.
4 2 Lam a lulu s Cepat  0 0 0 0 Tep at wakt u 3 2 1 0,918 29583
4 Tidak tepat waktu  1 0 1 0
Berdasarkan  perhitungan  pada  tabel  8,  terlihat sudah  tidak  ada  lagi  atribut  yang  dapat dilakukan partisi sehingga perhitungan berakhir pada node tersebut.
Setelah  perhitung  selesai  dilakukan  maka langkah selanjutnya ialah mengambarkan pohon keputusan  berdasarkan  node  yang  didapatkan, pohon keputusan dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini.
Gambar 2. Pohon Keputusan
Pada  Gambar  2.  Merupakan  hasil  dari perhitungan node-node
yang dihitung
sebelumnya  yang  dapat  dilihat  tabel  2  sampai dengan tabel 7. Terlihat bahwa node paling atas atau node 1 dengan aribut keahalian berdasarkan  bidang  ilmu  (TI/SI)  merupakan node akar dengan gain tertinggi.
3.2.2.  Pengolahan  Otomatis  Menggunakan Rapid Miner
a. Import data Training
Gambar 3. Import Data ke Rapid Miner
Pada  gambar  3  merupakan  langkah  dalam memasukan  data  ke  dalam  Rapid  miner sehingga dapat dilakukan pengolahan data lebih lanjut,  perlu  diperhatikan  sebelum  melakukan import  data  sebaiknya  data  sudah  di  bersihkan sebelumnya  agar  data  sudah  benar-benar  sudah siap dilakukan pengolahan.
b. Melakukan modeling data
Gambar 4. Modeling Data Decision Tree
Pada  gambar  4  merupakan  langkah  dalam modeling  data  dengan  menyiapkan  data  yang
telah  di  import,  operator  set  role  dan  operator decision  tree  ,  selanjutnya  ketiga  model  di masukan  ke  dalam  menu  proses  untuk selanjutnya dilakukan pengolahan.
c. Hasil pohon keputusan
Gambar 5. Pohon Keputusan
3.3 Pembahasan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah dilakukan  secara  manual  dengan  menggunakan Microsoft excel dan perhitungan secara
otomatis  dengan  bantuan  Rapid  miner  dapat diketahui  hasil  keduanya  sama  sehingga  dapat disimpulkan perhitungan yang dilakukan secara manual sudah benar.
Pada  hasil  pohon  keputusan  yang  terbentuk dapat dilakukan analisa yaitu bahwa factor yang sangat  berpengaruh  terhadap  relevansi  jenis pekerjaan alumni STMIK Dharma Wacana Kota Metro adalah Keahlian berdasarkan bidang ilmu (TI/SI)  dikarenakan  atribut  tersebut  memiliki nilai  gain  ratio  tertinggi  dan  manjadi  akar  atau root dari pohon keputusan.
Sedangkan pertimbangan terakhir yang
berpengaruh  pada  relevansi  lama  lulus  karena berada  pada  node  terakhir  pada  pohon keputusan.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang telah dilakukan pada data alumni telah diperoleh sebuah  klasifikasi  relevansi  jenis  pekerjaan alumni,  sehingga  hasil  dari  pengujian  tersebut dapat  digunakan  sebagai  informasi  strategis yang  dapat  dijadikan  sebagai  pengetahuan  dan dijadikan  sebagai  pendukung  keputusan  atau suatu  kebijakan  strategis  pada  STMIK  Dharma Wacana Kota Metro.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  pada  bab-bab  sebelumnya yang  telah  dibahas,  maka  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut:
a. Berdasarkan pohon keputusan yang terbentuk  atribut  yang  paling  berpengaruh terhadap  relevansi  jenis  pekerjaan  alumni STMIK  Dharma  Wacana  Kota  Metro Keahlian  berdasarkan  bidang  ilmu  (TI/SI).
Hal  ini  dikarenakan  atribut  Keahlian berdasarkan  bidang  ilmu  (TI/SI)  sebagai akar dari pohon keputusannya yang memiliki  nilai  gain  ratio  yang  paling  tinggi di  antara  atribut  yang  lain,  diikuti  dengan atribut  lain  yang  berpengaruh  yaitu  IPK,
Pengetahuan  di  bidang  atau  disiplin  ilmu (TI/SI), Jenis kelamin,
Penekanan pembelajaran  di  bidang  ilmu  (TI/SI)  selama perkuliahan,  Sarana  dan  prasarana  dalam menekuni  bidang  ilmu  selama  perkuliahan (TI/SI) dan atribut terakhir yang berpengaruh yaitu tahun lulus.
b. Pada  data  relevansi  jenis  pekerjaan  alumni STMIK  Dharma  Wacana  Kota  Metro  telah diterapkan  salah  satu  metode  data  mining yaitu  klasifikasi  menggunakan  algoritma C4.5 dan telah dilakukan perhitungan secara menual dengan bantuan Microsoft excel dan dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan
Rapid  Miner  menghasilkan  klasifikasi  yang sama.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Muhson,  A.,  Wahyuni,  D.,  Supriyanto,  & Endang,  M.  (2012).  ANALISIS RELEVANSI LULUSAN PERGURUAN TINGGI. Jurnal Economia, 8, 42-52
[2]  Muslim,  M.,  Prasetyo,  B.,  Mawarni,  E.  L., Herowati,  A.  J.,  Mirqotussa'adah, Rukmana,  S.  H.,  et  al.  (2019).  Data Mining (pertama ed.). (E. Listiana, & N.  Cahyani,  Penyunt.)  Semarang: digital book.
[3]  Harryanto,  F.  F.,  &  Hansun,  S.  (2017). Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk
Memprediksi Penerimaan Calon
Pegawai  Baru  PT  WISE.  JATISI,  3,
95-103.
[4]  Ardiansyah,  D.,  &  Walim,  W.  (2018).
ALGORITMA  C4.5 UNTUK KLASIFIKASI  CALON  PESERTA LOMBA CERDAS CERMAT SISWA SMP DENGAN MENGGUNAKAN APLIKASI RAPID MINER. Jurnal Inkofar, 1, 5- 12.