## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA C 4.5 DAN PROFILE MATCHING
Zelvi Gustiana 1) , Afni Nia Sari 2)
1,2) Program Studi Teknologi dan Informasi, Universitas Dharmawangsa Jl. Yos Sudarso No. 224, Medan e-mail: zelvigustiana16@gmail.com 1) , afniniasari@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  menuntut  perguruan  tinggi  harus  menaikkan  kualitasnya.  Salah  satu  faktor  yang  memengaruhi kualitas perguruan tinggi adalah  ketepatan waktu mahasiswa dalam mencapai  kelulusannya. Mahasiswa yang mampu tepat waktu untuk menyelesaikan studinya menandakan Perguruan Tinggi tersebut memiliki kredibilitas tinggi dalam mendampingi mahasiswa  dalam  masalah  pendidikannya,  karena  hal  tersebut  merupakan  salah  satu  penilaian  yang  dilakukan  Badan Akreditasi  Nasional  Perguruan  Tinggi  (BAN-PT)  untuk  akreditasi.  Maka  dari  itu,  Universitas  Dharmawangsa  berusaha melakukan pengoptimalan dalam meningkatkan kelulusan mahasiswanya dengan cara mencari apa saja yang menjadi kendala mahasiswa  untuk  mencapai  kelulusannya,  dibantu  oleh  data mining dalam  pengolahan  data  didapatkan  aturan  baru  berupa pohon  keputusan  tepat  waktu  atau  terlambat  mahasiswa  dalam  mencapai  kelulusannya.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode Algoritma C 4.5 dan Profile Matching . Metode Algoritma C 4.5 digunakan untuk mendapatkan aturan  baru  sementara  Profile  Matching  untuk  mendapatkan  peringkat  mahasiswa  berdasarkan  bobot.  Pada  penelitian  ini didapatkan nilai akurasi sebesar 89.5%. Hasil dari penelitian ini akan bermanfaat dan berguna untuk masa mendatang dalam membantu mahasiswa dalam menyelesaikan masa studi mereka dengan tepat waktu, dengan demikian Perguruan tinggi dan mahasiswa dapat tertolong dengan adanya pengolahan data dengan data mining .
Kata Kunci : Algoritma C 4.5, Data Mining, Mahasiswa, Profile Matching.

## ABSTRACT
Technological developments require universities to improve their quality. One of the factors that affect the quality of higher education is the timeliness of students in achieving graduation. Students who are able to finish their studies on time indicate that the university has a high  responsibility  in  helping students with  their educational  problems, because this is one of the assessments carried out  by the National  Accreditation Board for Higher Education (BAN-PT) for accreditation. Therefore, Dharmawangsa University optimizes in  increasing  student graduation by looking for what are the obstacles for students to achieve graduation, assisted by data mining in data processing, new rules are obtained in the form of decision trees on time or students late in achieving graduation. The method used in this research is the method of Algorithm C 4.5 and Profile Matching. The C 4.5 algorithm method is used to get new rules while Profile Matching is to get student rankings based on weights. In this study, an accuracy value of 89.5% was obtained. The results of this study will be useful and useful for the future in assisting students in completing their studies on time, thus universities and students can be helped by processing data with data mining.
Keywords : Algorithm C 4.5, Data Mining, Profile Matching, Students.

## I. P ENDAHULUAN
ulus  tepat  waktu  merupakan  salah  satu  yang  sangat  penting  untuk  mahasiswa  dalam  menyelesaikan pendidikannya. Mahasiswa yang meraih gelar sarjana dengan tepat waktu memerlukan waktu selama empat tahun,  jika  lebih  dari  empat  tahun,  dapat  disimpulkan  mahasiswa  tersebut  terlambat  lulus[1].  Kelulusan mahasiswa  juga  menjadi  parameter  pada  program  studi  dan  penentu  kualitas  sebuah  perguruan  tinggi  dalam mengembangkan  bakat  dan  kompetensinya[2]. Rata-rata  mahasiswa  harus  menyelesaikan  8  semester  dengan jumlah  sks  sebanyak  144  sks  standar  yang  ditetapkan  oleh  pemerintah  pada  program  Strata  1  [3].  Presentase kelulusan  mahasiswa  menjadi  salah  satu  penilain  terhadap  program  studi  pada  akreditasi,  hal  ini  menunjukkan apakah indikator standar proses pembelajaran sudah terpenuhi dengan ketentuan dan implementasinya yang sudah sesuai dengan peraturan yang ada [4].
Beberapa  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  data  mining  terkait  kelulusan  mahasiswa  dengan menggunakan  Algoritma  C  4.5 didapatkan hasil  akurasi  87%  dengan data  training berjumlah  60 data  dan data testing sebanyak 40 data[5]. Kemudian penelitian dengan menggunakan Algoritma C 4.5 untuk klasifikasi tingkat kelulusan  mahasiswa  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  94%  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil pretest dan posttest [6] . Kemudian penelitian lain mengenai prediksi kelulusan mahasiswa dengan menggunakan Algoritma C 4.5 menghasilkan tingkat akurasi sebesar 82,8897% dengan data sampel sebanyak 263 data mahasiswa [7].
L
Kelulusan  mahasiswa  dapat  ditemukan  pola  jika  dilakukan  pengolahan  data  dengan  tepat.  Jadi  keberhasilan mahasiswa dalam menempuh pendidikannya tepat waktu juga berpengaruh besar pada kualitas perguruan tinggi. Sementara ketidaktepatan mahasiswa dalam menyelesaikan pendidikannya merupakan pertanda perlu ditingkatkan kualitas  pendidikan  di  perguruan  tinggi  tersebut  [8].  Penelitian  ini  dilakukan  ditujukan  untuk  membantu  dalam memprediksi  mahasiswa  dalam  penentuan  kelulusannya  dan  penentuan  peringkat  mahasiswa  dengan  metode Algoritma  C  4.5  dan Profile  Matching .  Profile  Matching  digunakan  untuk  melakukan  peringkat  terhadap mahasiswa dengan nilai bobot yang ada. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak akademik dan mahasiswa dalam mencapai standar kelulusan yang maksimal yaitu penyelesaian Pendidikan mahasiswa pada tepat waktu.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Data Mining
Data mining mempunyai definisi sebagai sebuah teknik yang menggunakan lebih dari satu teknik pembelajaran yang menggunakan komputer  ( machine learning ) secara otomatis dalam melakukan analisis serta menghasilkan sebuah pengetahuan ( knowledge ) [9].  Data mining dan KDD sangat sering digunakan dalam melakukan penjelasan dalam  menggali  informasi  yang  tersembunyi  pada  suatu  sistem  basis  data  yang  besar  secara  bergantian  [10]. Kemudian  menemukan  pola-pola  yang  sebelumnya  tidak  bisa  di  identifikasi,  di  mana  data  mining  melakukan penyapuan terhadap data yang kemudian dilakukan identifikasi terhadap pola-pola yang sebelumnya tersembunyi [11] .

## B. Algoritma C 4.5
Algoritma  C  4.5  merupakan  bagian  program  yang  berkontribusi  dalam  memberikan  satu  set  data  yang mempunyai label dan menghasilkan keluaran berupa pohon keputusan [12]. Langkah untuk mencari Algoritma C 4.5 :
1. Pencarian akar dengan melakukan pemilihan terhadap atribut
2. Membuat cabang dari atribut pada setiap record.
3. Melakukan pembagian kasus ke dalam setiap cabang.
4. Melakukan perulangan untuk pada setiap cabang sampai semua kasus yang ada pada cabang menghasilkan keputusan yang sudah sesuai.
Rumus untuk mencari nilai gain adalah :
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (1)
Keterangan : A : Atribut didalam S n : Jumlah partisi A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : Jumlah kasus
Sedangkan rumus untuk pencarian nilai entropy digunakan rumus sebagai berikut :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ −𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖 (2) 𝑛
𝑖=1
Keterangan : S : Himpunan Kasus A : Atribut dalam S n : Jumlah partisi S Pi : Proporsi dari Si terhadap S
Setelah perhitungan dilakukan maka akan didapatkan aturan baru berupa pohon keputusan yang menjadi sebuah informasi berharga dan bermanfaat,

## C. Pohon Keputusan
Pohon keputusan merupakan sebuah figur representasi terhadap pengetahuan yang terdiri atas simpul dan cabang yang telah dibagikan kelompok-kolompok dalam bentuk pohon yang mana pada  untuk setiap simpul yang bukan daun internal akan diberikan sebuah label yang sama dengan nilai atribut yang digunakan, Cabang-cabang yang keluar dari internal node akan diberikan label yang juga sama dengan nilai atribut nilai pada node tersebut [13].

## D. Profile Matching
Profile Matching adalah sebuah metode yang digunakan untuk membantu dalam bidang manajemen sumber daya manusia yang ada diperusahaan ataupun instansi lain, terutama dalam penentuan kemampuan atau kompetensi yang digunakan untuk melakukan peringkat dalam sebuah jabatan dan sejenisnya. Nilai perbedaan kompetensi disebut GAP. Semakin kecil nilai GAP yang sudah didapatkan maka bobot nilai akan semakin besar, yang kemungkinan besar juga peluang terhadap nilai tertinggi akan didapatkan[14].
Langkah-langkah untuk mencari Profile Matching adalah :
a. Menentukan kriteria yang akan diproses
b. Melakukan perhitungan GAP
c. Melakukan pembobotan
d. Melakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai core factor dan secondary factor
e. Melakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai total
f. Melakukan penentuan untuk peringkat.
Untuk mencari Core factor digunakan rumus sebagai berikut :
𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝑁𝐶 ∑ 𝐼𝐶 (3) Keterangan :
NCF : Nilai rata-rata core factor NC : Jumlah total nilai core factor IC : Jumlah item core factor Untuk melakukan perhitungan terhadap Secondary factor dapat digunakan rumus sebagai berikut :
𝑁𝑆𝐹 = ∑ 𝑁𝑆 ∑ 𝐼𝑆 (4) Keterangan :
NSF : Nilai rata-rata secondary factor NC : Jumlah total nilai secondary factor IC : Jumlah item secondary factor

## III. M ETODOLOGI PENELITIAN
Penulis  menggunakan  meotde  penelitian  yang  dapat  digambarkan  dalam  bentuk  kerangka  pikiran  yang sesuai dengan gambar dibawah ini.
Gambar .1. Tahapan Penelitian
1) Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  permasalahan-permasalahan  akan  di  analisis  oleh  peneliti  dan  berkaitan  dengan  faktor yang memengaruhi kelulusan mahasiswa pada Universitas Dharmawangsa Medan.
2) Pengumpulan Data.
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Penentuan Kriteria Pengolahan data dengan Algoritma C 4.5 Penentuan Ranking dengan Profile Matching Penentuan Hasil
Pada pengumpulan data dilakukan dengan tahapan wawancara, peneliti mendapatkan data yang akan diolah yaitu dengan cara melakukan tanya jawab dengan bagian akademik universitas yang bertugas mengolah data mahasiswa dan lulusan. Data yang didapatkan adalah data lulusan mahasiswa yang didalamnya ada IPK (Indeks Prestasi Komulatif), lamanya mahasiswa mengerjakan tugas akhir, status mahasiswa (bekerja atau tidak) dan nilai TOEFL mahasiswa.
3) Penentuan Kriteria
Pada  tahap  ini  akan  diperoleh  kriteria  yang  akan  menjadi  variabel-variabel  yang  akan  diproses  untuk mendapatkan  pola  baru  dan  menentukan  peringkat  mahasiswa  pada  prediksi  kelulusan  mahasiswa  di Universitas Dharmawangsa Medan. Adapun kriteria yang digunakan diantaranya adalah IPK, lama Tugas Akhir (TA), Kategori Mahasiswa (bekerja atau tidak bekerja), dan TOEFL
4) Pengolahan Data
Pada tahap pengolahan data dilakukan sebuah proses untuk mendapatkan sebuah pohon keputusan dengan cara menerapkan Algoritma C4.5.
5) Penentuan Ranking
Pada tahap ini nilai-nilai akan diurutkan dari nilai yang tertinggi sampai kepada nilai yang paling rendah yang dilakukan dengan metode Profile Matching .

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Populasi dan Sampel Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  sebuah  fakultas  di  Universitas  Dharmawangsa  Medan.  Data  yang  digunakan adalah data mahasiswa yang sudah lulus yang memiliki IPK, berapa lama mengerjakan Tugas Akhir yang menjadi kewajiban mahasiswa harus dikerjakan agar mereka dapat lulus dari kampus. Kemudian mahasiswa sebelum lulus juga  diharuskan  mengikuti  ujian  TOEFL  yang  akan  membantu  mereka  untuk  mencari  pekerjaan.  Kemudian mahasiswa bekerja atau tidak juga berpengaruh pada penentuan kelulusan mahasiswa tersebut terlambat atau tepat waktu  untuk  kelulusannya.  Data  yang  dapatkan  adalah  sebanyak  250  data  mahasiswa  lulusan  tetapi  yang  akan dijadikan sampel adalah data sebanyak 30 data. Untuk atribut yang akan digunakan didapatkan sebagai berikut :
a) IPK Cumlaude : 3.80 sampai dengan 4.0
Sangat Memuaskan : 3.50 sampai dengan 3.79 Memuaskan  : 3.00 sampai dengan 3.49 Baik : 2.75 sampai dengan 2.99 Cukup Baik : 2.50 sampai dengan 2.74
b) Durasi Pengerjaan Tugas Akhir (Lama TA) Cepat : Pengerjaan TA dari 4 bulan sampai 6 bulan
Sedang : Pengerjaan TA lebih dari 6 bulan sampai 12 bulan
Lama : Pengerjaan TA lebih dari 12 bulan
c) Kategori Mahasiswa
Bekerja
Tidak Bekerja
d) TOEFL
Dasar : 0 – 343 Menengah Bawah : 344 – 373 Menengah Atas = 474 – 510 Mahir = Diatas 510 – 677
e) Jenis Kelulusan Tepat waktu = 4 tahun
Terlambat = >4 tahun

## B. Pengolahan Data menggunakan Algoritma C 4.5
Hasil dari pengolahan algoritma C 4.5 berupa pohon keputusan dari atribut yang akan dijadikan root melalui tahapan :
a) Berdasarkan data yang didapatkan, atribut jenis kelulusan akan dijadikan atribut kategori. Di mana pada atribut tersebut dapat dilihat apa atribut lain yang memengaruhi kelulusan mahasiswa.
b) Penentuan  sampel  kasus data  dari  hasil  penentuan  jenis  kelulusan  mahasiswa  diambil  sebanyak 30 data kelulusan  mahasiswa  dimana  diambil  data  satu  kelas  yang  sudah  disiapkan,  untuk  sampel  jumlah kasus pada penelitian ini dapat lihat pada Tabel 1 berikut.
T ABEL 1 D ATA S AMPEL No IPK Lama TA Jenis Mahasiswa TOEFL Jenis Kelulusan 1 Baik Lama Bekerja Menengah Bawah Terlambat 2 Baik Sedang Bekerja Menengah Bawah Terlambat 3 Baik Sedang Bekerja Menengah Bawah Terlambat 4 Baik Sedang Bekerja Dasar Terlambat 5 Baik Lama Bekerja Dasar Terlambat 6 Baik Sedang Bekerja Menengah Bawah Tepat Waktu 7 Baik Sedang Tidak Bekerja Dasar Terlambat … … … … …. …. … … … … …. …. 27 Sangat Memuaskan Cepat Tidak Bekerja Menengah Atas Tepat Waktu 28 Sangat Memuaskan Cepat Tidak Bekerja Mahir Tepat Waktu 29 Sangat Memuaskan Cepat Tidak Bekerja Menengah Bawah Tepat Waktu 30 Sangat Memuaskan Cepat Tidak Bekerja Menengah Atas Tepat Waktu
Perhitungan entropy Untuk perhitungan entropy total dapat dilihat di bawah ini. 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑇𝑒𝑝𝑎𝑡 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢, 𝑇𝑒𝑟𝑙𝑎𝑚𝑏𝑎𝑡)
= (− ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑒𝑝𝑎𝑡 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 ∗ log 2 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑒𝑝𝑎𝑡 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 ) +   (− ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑒𝑟𝑙𝑎𝑚𝑏𝑎𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 ∗ log 2 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑒𝑟𝑙𝑎𝑚𝑏𝑎𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 ))) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 = (− ( 17 30 ∗ log 2 17 30 ) +  (− ( 13 30 ∗ log 2 13 30 )))
= 0,464342 + 0,522795 = 0,987138
Dilakukan  juga  untuk  perhitungan entropy Cumlaude ,  Sangat  Memuaskan,  Memuaskan,  Baik,  Cukup  Baik, Cepat,  Sedang,  Lama,  Bekerja,  Tidak  Bekerja,  Mahir,  Menengah  Atas,  Menengah  Bawah,  Dasar  dengan menerapkan rumus yang sama seperti sebelumnya.
Perhitungan gain .
Untuk  perhitungan  ini,  penulis  mengambil  sampel  untuk  perhitungan  gain  pada  kriteria  IPK,  yang  mana atributnya adalah Cumlaude, Sangat Memuaskan, Memuaskan, Baik, Cukup Baik.
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝐼𝑃𝐾) = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦
−   (( 𝐶𝑢𝑚𝑙𝑎𝑢𝑑𝑒 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝐶𝑢𝑚𝑙𝑎𝑢𝑑𝑒)
+ ( 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑀𝑒𝑚𝑢𝑎𝑠𝑘𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑀𝑒𝑚𝑢𝑎𝑠𝑘𝑎𝑛)
+ ( 𝑀𝑒𝑚𝑢𝑎𝑠𝑘𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝑀𝑒𝑚𝑢𝑎𝑠𝑘𝑎𝑛) + ( 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝐵𝑎𝑖𝑘)
+ ( 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 𝐵𝑎𝑖𝑘))
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝐼𝑃𝐾) = 0,987138 −   (( 4 30 ∗ 0) + ( 4 30 ∗ 0) + ( 10 30 ∗ 0,721928) + ( 9 30 ∗ 0,671479) + ( 3 30 ∗ 0))
= 0,887138 − (0,240643 + 0,201444) = 0,545051431
Untuk hasil semua atribut dapat dilihat pada Tabel 3, dimana dapat dilihat Lama TA memiliki gain tertinggi yang akan dijadikan akar pada pohon keputusan
T ABEL 2 P ERHITUNGAN N ILAI E NTROPY DAN G AIN Atribut Nilai Atribut Jumlah Kasus Tepat Waktu Terlambat Entropy Gain Total 30 17 13 0,987138 IPK 0,54505143 1 Cumlaude 4 4 0 0 Sangat Memuaskan 4 4 0 0 Memuaskan 10 8 2 0,721928 Baik 9 1 8 0,671479 Cukup Baik 3 0 3 0 TOEFL 0,78674164 Mahir 8 1 7 0,543564 Menengah Atas 10 9 2 0,601188 Menengah Bawah 8 7 1 0,543564 Dasar 4 4 0 0 Lama TA 1,44691090 5 Cepat 11 11 0 0 Sedang 14 6 8 0,985228 Lambat 5 0 5 0 Jenis Mahasiswa 0,15521966 5 Bekerja 13 4 9 0,890492 Tidak Bekerja 17 13 4 0,787127
Setelah dilakukan pencarian gain tertinggi maka didapatkan pohon keputusan seperti yang ada pada gambar di bawah ini.

## Gambar. 2. Pohon Keputusan
Kemudian  pola  yang dibentuk dengan  menggunakan Algoritma  C  4.5  mempunyai  akurasi  kecocokan  sebesar 89.5%, nilai presisi sebesar 52.40% serta recall sebesar 55%.

## C. Pengolahan dengan Profile Matching

## Melakukan Penentuan Kriteria
Untuk menentukan kriteria yang dibutuhkan, terdapat 14 kriteria alternatif, diantaranya
a. IPK
Cumlaude : 3.80 sampai dengan 4.0 (bobot = 5) Sangat Memuaskan : 3.50 sampai dengan 3.79 (bobot = 4) Memuaskan  : 3.00 sampai dengan 3.49 (bobot = 3) Baik : 2.75 sampai dengan 2.99 (bobot = 2) Cukup Baik : 2.50 sampai dengan 2.74 (bobot = 1)
b. Durasi Pengerjaan Tugas Akhir (Lama TA)
Cepat : Pengerjaan TA dari 4 bulan sampai 6 bulan (bobot = 5) Sedang : Pengerjaan TA lebih dari 6 bulan sampai 12 bulan (bobot = 4)
Lama : Pengerjaan TA lebih dari 12 bulan (bobot = 3)
c. Kategori Mahasiswa
Bekerja (bobot = 4) Tidak Bekerja (bobot = 5) d. TOEFL
Dasar : 0 – 343 (bobot = 2) Menengah Bawah : 344 – 373 (bobot = 3) Menengah Atas = 474 – 510  (bobot = 4) Mahir = Diatas 510 – 677 (bobot = 5) Sampel yang data yang digunakan untuk profile matching digunakan sebanyak 30 data dengan nilai gain tertinggi yaitu Lama Tugas Akhir. Berikut hasilnya pada Tabel 3.
T ABEL 3
D ATA H ASIL S ORTIR MAHASISWA IPK LAMA T.A TOEFL JENIS MAHASISWA M1 2 5 3 4 M2 2 5 3 4 M3 2 5 3 4 M4 2 5 2 4 M5 1 5 2 4 M6 3 5 4 5 M7 4 5 4 5 M8 2 5 3 4 M9 5 5 5 5 M10 2 5 3 4 … … … … … … … … … … … … … … … M28 4 5 5 5 M29 4 5 3 5 M30 4 5 4 5

## Perhitungan GAP
Setelah data diubah, maka Langkah selanjutnya adalah mencari nilai GAP, yang mana rumus dari GAP adalah nilai Profile atribut dikurangi nilai dengan nilai profile sasaran. Kemudian dilakukan pencarian nilai K-Bobot dimana merupakan hasil pemetaan GAP ke nilai bobot GAP, yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
T ABEL 4 K ONVERSI N ILAI K B OBOT Konversi Nilai K-Bobot MAHASISWA IPK LAMA T.A TOEFL JENIS MAHASISWA M1 2 5 3 4 M2 2 5 3 4 M3 2 5 3 4 M4 2 5 2 4 M5 1 5 2 4 M6 3 5 4 5 M7 4 5 4 5 M8 2 5 3 4 M9 5 5 5 5 M10 2 5 3 4 … … … … … … … … … … … … … … … M28 4 5 5 5 M29 4 5 3 5 M30 4 5 4 5
Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor
Setelah  dilakukan  perhitungan  untuk  bobot,  Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  perhitungan  untuk mendapatkan nilai Core Factor dan Secondary Factor

## Perhitungan Core Factor
Kriteria  yang  termasuk  ke  dalam  kategori core  factor adalah  IPK,  Lama  T.A  dan  Jenis  Mahasiswa.  Contoh perhitungan diambil untuk alternatif satu.
𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝑁𝐶 ∑ 𝐼𝐶 = 2 + 5 + 4
3 =  3,66667

## Perhitungan Secondary Factor
Untuk Secondary  factor ,  yang  menjadi  kriteria  perhitungan  adalah  TOEFL.  Untuk  contoh  perhitungan  diambil untuk alternatif satu.
𝑁𝑆𝐹 = ∑ 𝑁𝑆 ∑ 𝐼𝑆 = 3 1 = 3

## Perhitungan Nilai Total
Pada Langkah ini terjadi penjumlahan persentase antara core factor dan secondary factor , di mana core factor memiliki persentase sebanyak 60% dan 40% untuk secondary factor . Dimana IPK, Lama T.A dan Jenis Mahasiswa menjadi core factor yang merupakan faktor penentu dalam penentu kelulusan mahasiswa tepat waktu, sementara untuk TOEFL hanya menjadi penunjang tambahan untuk mahasiswa.
Untuk hasil perhitungan nilai total, dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini.
T ABEL 5 D ATA N ILAI T OTAL MAHASISWA NCF NSF Nilai Total M1 3,666667 3 3,4 M2 3,666667 3 3,4 M3 3,666667 3 3,4 M4 3,666667 2 3 M5 3,333333 2 2,8 M6 4,333333 4 4,2 M7 4,666667 4 4,4 M8 3,666667 3 3,4 M9 5 5 5 M10 3,666667 3 3,4 … … … … … … … … … … … … M28 4,666667 5 4,8 M29 4,666667 3 4 M30 4,666667 4 4,4

## Perhitungan Ranking
Langkah  ini  dilakukan  setelah  didapatkannya  nilai  total,  dilakukan  pencarian  untuk  ranking  dengan  cara melakukan pengurutan dari  nilai  yang  paling  terbesar  ke  nilai  terkecil.  Untuk hasil  peringkat  dapat  dilihat  pada Tabel 6 dibawah ini.

## T ABEL 6
D ATA P ERANGKINGAN MAHASIWA Hasil Ranking M15 5 1 M28 4,8 2 M13 4,6 3 M17 4,6 4 M19 4,6 5 M27 4,4 6 M30 4,4 7 M20 4,2 8 M24 4,2 9 M26 4,2 10 … … … … … …
… … … M8 3 28 M9 3 29 M12 2,8 30
Berdasarkan pengurutan yang telah dilakukan dapat dilihat jika M15 mendapatkan Ranking 1 dengan nilai 5 dan diurutan 30 ada M12 dengan nilai 2,8 .

## V. K ESIMPULAN
Kombinasi  Metode  Algoritma  C  4.5  dan  Profile  Matching  pada  penentuan  kelulusan  mahasiswa  sangat membantu pihak kampus dan mahasiswa untuk mendapatkan pohon keputusan dan mencari atribut yang menjadi akar  sehingga  didapatkan rule yang  berguna  untuk  menentukan  kelulusan  mahasiswa.  Setelah  itu  dilakukan pengolahan data dengan Profile Matching untuk mendapatkan  peringkat mahasiswa dengan nilai tertinggi. Pada penelitian ini yang menjadi akar pohon keputusan adalah lama pengerjaan Tugas Akhir, dimana didapatkan akurasi kecocokan  sebesar  89.5%,  nilai  presisi  sebesar  52.40%  serta recall sebesar  55%.  Untuk  peringkat  kelulusan, mahasiswa dengan nilai tertinggi adalah M15 dengan nilai total 5.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S.  N.  Hermawanti,  Asriyanik,  and  A.  A.  Sunarto,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  untuk  Prediksi  Kelulusan  Tepat Waktu ( Studi Kasus : Program Studi Teknik Informatika ),” J. Ilm. SANTIKA , vol. 9, no. 1, pp. 853–864, 2019.
[2] A. F. A. Rahman, Sorikhi, and S. Wartulas, “Prediksi  Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus Di Universitas Peradaban),” J. IJIR (Indonesian J. Informatics Res. , vol. 1, no. 2, pp. 70–77, 2020.
[3] R.  Thaniket  and E.  Taufik  Luthf,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine,” J. Teknol. dan Rekayasa , vol. 5, no. 2, pp. 20–29, 2020.
[4] I. G. A. M. SRINADI and D. P. E. NILAKUSMAWATI, “Analisis Waktu Kelulusan Mahasiswa Fmipa Universitas Udayana  Dan  Faktor-Faktor  Yang  Memengaruhinya,” E-Jurnal  Mat. ,  vol.  9,  no.  3,  p.  205,  2020,  doi: 10.24843/mtk.2020.v09.i03.p300.
[5] D.  H.  Kamagi  and  S.  Hansun,  “Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi  Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” J. Ultim. , vol. 6, no. 1, pp. 15–20, 2014, doi: 10.31937/ti.v6i1.327.
[6] Taufiq and Y. Yudihartanti, “Penerapan Algoritma C4.5 Klasifikasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” Semin. Nas. Ilmu Komput. , vol. 2, pp. 153–162, 2019.
[7] V. A. Nurislamiaty et al. , “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Umby Menggunakan Metode Decision Tree Penerapan Algoritma C4.5 Student Graduation Prediction Faculty Of Information Technology Umby Using The Decision Tree Method Of C4.5 Algorithm Application,” pp. 1–8.
[8] I. Irmayansyah and M. T. Kastrilia, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Prediksi Mahasiswa Berpotensi Lulus Tidak Tepat Waktu,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 10, no. 2, pp. 9–18, 2020, doi: 10.36350/jbs.v10i2.82.
[9] R.  Maulida,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  dengan  Algoritma  C4  .  5  dengan  Particle  Swarm Optimization pada Univeristas XYZ,” vol. 1, no. 3, pp. 138–144, 2020.
[10] F. R. K. Husada, “No TitleΕΛΕΝΗ,” Αγαη , vol. 8, no. 5, p. 55, 2019.
[11] R.  S.  Syabana,  A.  Zaidiah,  and  R.  Astriratma,  “Sistem  pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  alat  kontrasepsi dengan metode profile matching,” Semin. Nas. Mhs. Bid. Ilmu Komput. dan Apl. , pp. 300–313, 2020.
[12] B. Sugara, D. Widyatmoko, B. S. Prakoso, and D. M. Saputro, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Deteksi Dini Autisme Pada Anak,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 2018, no. Sentika, pp. 87–96, 2018.
[13] A. H. Nasrullah, “Penerapan Metode C4.5 untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 244–250, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.300.244-250.
[14] S. FAHRUDIN, “Klasifikasi  Meeting Point Menggunakan Algoritma C4 . 5 Dan Profile Matching Berbasis Gis,” 2018.