## Prediksi Kelulusan Peserta Uji Kompetensi Profesi Menggunakan Algoritma C4.5
Anggit Wirasto 1  ) , Iis Setiawan Mangku Negara 2)
1) Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Harapan Bangsa, Banyumas, Indonesia anggitwirasto@uhb.ac.id
2) Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Harapan Bangsa, Banyumas, Indonesia iissmn@uhb.ac.id
Abstract—Competence  Test  for  Dentistry  Student  (Uji Kompetensi  Mahasiswa  Program  Profesi  Dokter  Gigi  – UKMP2DG)  conducted  periodically  as  exit  exam  for  every dentistry  student.  Failed  exam  participants  were  permitted  to retake  the  test  if  they  have  not  exceeded  the  permitted  study duration.  But  the  longer  they  failed  the  exam  may  affects  their performance  as  well.  This  research  aimed  to  build  a  model  to predict the result of UKMP2DG on each participant to be, given attributes such as GPA, origin of university, and sex. Using C4.5 algorithm, the resulted model has accuracy of 81.40%, precision of 82.84%, and recall value of 95.82%. This research result can be used  by  the  related  department  in  the  universities  to  conduct special programs for their students that indicated to be failed at the exit exam.
Keywords— classification, machine learning, C4.5 algorithm,

## competence test
Intisari—Uji  Kompetensi  Mahasiswa  Program  Profesi Dokter  Gigi  (UKMP2DG)  merupakan  exit  exam  bagi  para mahasiswa  yang  telah  selesai  menempuh  pendidikan  profesi dokter  gigi.  Meski  peserta  yang tidak lulus  UKMP2DG  dapat mengulang ujian di periode-periode berikutnya, para retaker ini dihadapkan  pada  batasan  masa  studi  maksimal  sebelum dinyatakan  drop  out.  Selain  itu  semakin  lama  jeda  antara penyelesaian studi dan waktu ujian dikhawatirkan berpengaruh  pada  penguasaan  terhadap  ilmu  yang  telah dipelajari.  Penelitian  ini  bertujuan  membangun  model  yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan  calon  peserta UKMP2DG melalui data-data pendukung. Penerapan algoritma  C4.5  menghasilkan  model  dengan  tingkat  akurasi 81,40%,  presisi  82,84%  dan  recall  sebesar  95,82%.  Hasil penelitian  ini  dapat  dimanfaatkan  oleh  Institusi  Pendidikan Dokter Gigi (IPDG) untuk mengambil langkah-langkah khusus dalam mempersiapkan calon peserta yang diprediksi akan tidak lulus dalam ujian yang akan ditempuh.
Kata kunci — klasifikasi, machine learning, algoritma C4.5, kelulusan uji kompetensi

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  pelayanan  kesehatan  agar  bisa  berfungsi  dengan baik  dan  optimal  perlu  didukung  oleh  banyak  faktor.  Salah satu faktor terpenting tersebut adalah tenaga kesehatan yang kompeten  dan  berdedikasi.  Dalam  rangka  meningkatkan
ketersediaan tenaga kesehatan yang berkualitas dan kompeten untuk  menjalankan  sistem  pelayanan  kesehatan  dibutuhkan peningkatan kualitas pendidikan tenaga kesehatan.
Uji Kompetensi Mahasiswa Program Profesi Dokter Gigi (UKMP2DG)  merupakan  salah  satu  upaya  yang  dilakukan pemerintah,  dalam  hal  ini  melalui  Kementerian  Pendidikan dan  Kebudayaan,  untuk  menjaga  mutu,  kualitas  dan kompetensi  tenaga  kesehatan.  Hal  ini  disebutkan  dalam Undang-undang  Nomor  36  Tahun  2014  Pasal  21  Ayat  7 tentang  Tenaga  Kesehatan.  UKMP2DG  diperuntukkan  bagi mahasiswa program profesi dokter gigi yang telah menempuh pendidikan  profesi  dan  menyelesaikan  seluruh  pekerjaan klinik  beserta  ujiannya.  UKMP2DG  berlaku  sebagai  salah satu syarat kelulusan atau exit exam .
UKMP2DG  di  Indonesia  telah  dilaksanakan  sejak  tahun 2014  secara  periodik,  sebanyak  empat  atau  lima  kali  dalam satu  tahun.  Ujian  yang  diselenggarakan  adalah  Uji  Teori dalam  bentuk Computer  Based  Test (CBT)  dan  Uji  Praktik dalam  bentuk Objective  Structured  Clinical  Examination (OSCE). Peserta harus lulus dalam kedua jenis ujian tersebut agar  dapat  dinyatakan  kompeten.  Peserta  yang  tidak  lulus pada satu atau kedua jenis ujian dapat mengulang jenis ujian tersebut pada periode-periode berikutnya selama masih dalam batas toleransi studi.
Persentase  kelulusan  peserta  dalam  uji  teori  di  periode yang sudah berlangsung berkisar antara 70% sampai dengan 85%  setiap  periodenya.  Meskipun  peserta  yang  tidak  lulus memiliki  kesempatan  untuk  mengulang  pada  periode berikutnya, namun hal  ini  perlu  diperhatikan  sebab  semakin lama  peserta  mengikuti  UKMP2DG  maka  semakin  panjang pula  jeda  waktu  antara  peserta  tersebut  belajar  di  program studi profesi dengan waktu ujian. Dikhawatirkan ingatan dan pemahaman terhadap teori-teori yang didapatkan selama masa studi  semakin  lama  semakin  berkurang  dan  mempengaruhi performa  peserta  dalam  mengerjakan  soal  uji  teori UKPM2DG.
Peserta  yang  tidak  lulus  setelah  berkali-kali  mengikuti ujian juga terancam tidak bisa lulus akibat telah habis toleransi masa  studinya.  Tentunya  hal  ini  berakibat  tidak  baik  bagi mahasiswa itu sendiri  yang akhirnya dianggap tidak mampu

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol. 2, No. 1, Mei 2021, pp. 11-16
menyelesaikan  studi,  serta  bagi  IPDG  akan  mempengaruhi tingkat kelulusan dan drop out mahasiswanya.
Penelitian ini bertujuan untuk mengolah data kepesertaan UKMP2DG  selama  beberapa  periode  dalam  rangka menghasilkan  model machine  learning menggunakan algoritma  C4.5  yang  dapat  memprediksi  kelulusan  calon peserta  berdasarkan  data-data  pendukung.  Prediksi  ini  dapat digunakan  untuk  memutuskan  upaya  bimbingan  khusus terhadap  para  calon  peserta  yang  diprediksi  tidak  lulus. Dengan  demikian  persentase  kelulusan  UKMP2DG  di  tiap periodenya diharapkan akan naik.
Beberapa penelitian terkait menggunakan algoritma C4.5 telah  dilakukan  antara  lain  untuk  memprediksi  keberhasilan mahasiswa  dalam  studi  berdasarkan  beberapa  faktor  seperti jumlah buku yang dipinjam di perpustakaan, lamanya waktu yang  dihabiskan  di  perpustakaan,  lamanya  waktu  yang dihabiskan  di  asrama,  rerata  waktu  yang  dihabiskan  untuk perjalanan  ke  kampus,  dan  beberapa  faktor  lain  [1].  Hasil penelitian  tersebut  memperlihatkan  akurasi  sebesar  80,84% dan disimpulkan dapat digunakan oleh bagian kemahasiswaan utnuk membantu membimbing mahasiswa.
Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Kusdaryono  dan Nugroho  [2]  untuk  memprediksi  masa  studi  mahasiswa Akuntansi pada STIE Muhammadiyah Jakarta. Penelitian ini dilakukan  untuk  membuat  sebuah  aplikasi  yang  dapat melakukan  prediksi  terhadap  lama  studi  dan  predikat kelulusan mahasiswa dengan menerapkan teknik data mining dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5.  Langkah-langkah yang  dilakukan pada  penelitian  ini  yaitu dengan mengambil data  induk  kelulusan  mahasiswa  dan  data  data  kelulusan sehingga  dapat  diketahui  informasi  tentang  lama  studi  dan predikat kelulusan mahasiswa. Pada penelitian ini mahasiswa akan  diklasifikasikan  dengan  menggunakan  algoritma klasifikasi  C4.5.  Sehingga  hasil  kesimpulan  dari  penelitian tersebut  adalah  pohon  klasifikasi  yang  dijadikan  sebagai informasi  yang  strategis  yang  terkait  dengan  lama  studi mahasiswa dan predikat kelulusan.
Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh  Hartanto  Kamagi David [3] dari program studi Teknik Informatika Universitas Multimedia  Nusantara  yang  menerapkan  Algoritma  C4.5 kedalam  implementasi  program  dekstop  untuk  memprediksi masa studi mahasiswa. Penelitian ini menggunakan klasifikasi dengan  data  IPK,  IPS,  dan  jenis  kelamin  mahasiswa.  Pada penelitian ini menggunkan Algoritma C4.5 dalam menentukan  prediksi  kelulusan  berdasarkan  atribut  jenis kelamin, asal sekolah, dan IPS semester 1 sampai dengan 6. Hasil dari prediksi kelulusan dari prediksi penelitian ini dapat membantu  program  studi  untuk  mengetahui  kelulusan mahasiswa menggunakan aplikasi Desktop dengan persentase 87.5% dari 60 data training dan 40 data testing.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Data Mining
Data Mining merupakan salah satu bidang keilmuan yang berkembang  dengan  sangat  cepat  dikarenakan  tingginya kebutuhan  untuk  mendapatkan  nilai  tambah  dari  basis  data berskala  besar,  dalam  rangka  membantu  pengambilan keputusan. Tujuan dari data mining adalah untuk mengetahui pola universal dari data yang ada [4].

## B. Decision Tree
Decision tree atau sering disebut dengan pohon keputusan merupakan pohon  yang biasanya digunakan untuk mendapatkan jawaban keputusan dari  suatu masalah. Dalam pohon  keputusan  dibagi  menjadi  dua  bentuk  yaitu  berupa pohon  biner  dan  tidak  biner.  Pohon  berbentuk  biner  jika semua fitur dalam  suatu  data  set tersebut  menggunakan  dua macam  kategorikal,  sedangkan  yang  termasuk  bukan  biner yaitu  jika  dalam  fitur  memiliki  lebih  dari  dua  macam kategorikal. Decision  tree banyak  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  seperti  untuk  menentukan  suatu keputusan  dalam  berbagai  bidang  contohnya  dalam  bidang diagnosis,  struktur  data,  dan  lain-lain.  Keuntungan menggunakan pohon keputusan ini karena prosedurnya dapat diprediksi [4].
Algoritma decision  tree yang  banyak  digunakan  dalam teknik data mining antara lain ID3, C4.5, dan Random Forest [5]. Aplikasi penggunaan algoritma decision tree antara lain dilakukan oleh  Robert  Burduk  [6] dalam  dunia  medis  untuk diagnosa  penyakit  perut  bagian  atas.  Moon,  Sung  Seek  [7] menggunakan  algoritma decision  tree dalam  melakukan klasifikasi untuk menemukan relasi antara jumlah rokok yang dikonsumsi  per  hari  dengan  umur  mulai  merokok,  tingkat pendidikan, dan stress psikologis.

## C. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 pertama kali diperkenalkan oleh Quinlan untuk menghasilkan model klasifikasi [8]. Klasifikasi adalah teknik data mining yang dapat digunakan untuk memprediksi keanggotaan  suatu  data  ke dalam  kelas-kelas  [9]. Algoritma C4.5  adalah  algoritma  klasifikasi supervised  machine learning paling  mendasar  yang  sangat  luas  digunakan  dan umumnya memberikan hasil yang bagus [10].
Algoritma C4.5 merupakan perbaikan dari algoritma ID3 [11]  dengan  peningkatan  pada  kecepatan  dan  efisiensi penggunaan memori. Perbedaannya yaitu pada ID3 hanya bisa dilakukan  pada  fitur  yang  mempunyai  tipe  kategorikal (nominal atau ordinal) dan tipe numerik (interval atau rasio) tidak  bisa  digunakan.  Berdasarkan  masalah  tersebut  makka perbaikan  dilakukan  pada  Algoritma  C4.5  yang  dapat menangani  fitur  bertipe  numerik,  melakukan  pemotongan pohon  keputusan,  dan  penurunan  rule  set  pada  data  yang digunakan. Pada Algoritma C4.5 perhitungan yang dilakukan yaitu  menggunakan  nilai gain dalam  menentukan  fitur menjadi pemecah node atau akar pada pohon keputusan yang diinduksi [4].

## D. Obyek Penelitian
Obyek  penelitian  ini  adalah  riwayat  kepesertaan UKMP2DG  dari  berbagai  Institusi  Pendidikan  Dokter  Gigi (IPDG)  dari  tahun  2014  sampai  dengan  2021.  Data  yang tersedia adalah nama, tanggal lahir, jenis kelamin, asal IPDG, IPK, ujian keberapa, dan status kelulusan Uji Teori.

## E. Metode Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diambil  dari database  pendaftaran  UKMP2DG,  yaitu  tabel  data kepesertaan  yang  memuat  informasi  peserta,  ujian  yang diikuti, serta kelulusan ujian tersebut. Data yang ada tersedia mulai dari periode pertama pelaksanaan UKMP2DG periode 1 tahun 2014 sampai tahun 2021.

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI

## F. Tahapan Data Mining

## Gambar 1. Tahapan Data Mining

## 1) Load data
Proses  load  data  merupakan  proses  awal  pada tahapan  penelitian.  Data  yang  telah  dikumpulkan berupa file dalam format MS Excel kemudian di-load ke dalam program untuk diolah.
2) Pembersihan data
Data yang telah dikumpulkan cenderung memiliki beberapa  data  yang  tidak  sesuai  format  dan  tidak konsisten.  Contohnya  data  dengan  nilai  IPK  kosong lebih dari 4,00. Data-data tersebut dibuang dari dataset karena akan mempengaruhi model yang dihasilkan.
3) Seleksi data
Tidak semua atribut pada data yang dikumpulkan akan  digunakan.  Dilakukan  seleksi  pada  atribut- atribut  yang  ada  agar  hasil  yang  lebih  akurat  bisa didapatkan.  Atribut  yang  digunakan  adalah  asal IPDG, IPK, dan ujian keberapa sebagai atribut bebas, serta kelulusan Uji Teori sebagai atribut tak bebas.
4) Transformasi data
Data  atribut  dengan  tipe  string  atau  alfabet  perlu diubah ke dalam bentuk numerik (angka).
5) Training data Pemodelan menggunakan algoritma C4.5 dilakukan  pada  data-data  yang  dikelompokkan sebagai  training, dan mencari node atau akar sampai cabang terakhir tidak bisa dihitung lagi.
6) Node akar
Tahap ini merupakan tahap terpenting karena data yang  sebelumnya  telah  dipersiapkan  akan  dimining menggunakan algoritma C4.5. Ada tiga macam node pada decision  tree, yaitu root  node (akar), internal
node (cabang) , dan leaf node (daun). Tahap pertama adalah  dengan  menentukan  node  akar  yang  akan digunakan untuk percabangan. Node akar adalah node tertinggi,  tidak  memiliki  input  dan  tidak  dapat memiliki  lebih  dari  satu  output.  Atribut  yang  dipilih sebagai  akar  didasarkan  pada  perhitungan  nilai gain tertinggi  dari  setiap  atribut  yang  ada.  Formulasi perhitungan gain adalah sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = ∑ 𝑛 |𝑆𝑖| |𝑆| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑖=1 (1)
Dengan keterangan:
S:   sampel A:   atribut
n:   jumlah partisi himpunan atribut |Si|:   jumlah sampel dalam S
Sedangkan  nilai entropy dapat  dihitung  melalui formulasi berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑜𝑟𝑝𝑦(𝑆)   =   ∑ 𝑛  −  𝑝𝑖  log 2 𝑝𝑖 𝑖=1 (2)
Dengan keterangan: S:   sampel n: jumlah partisi pi:  jumlah  yang  bersolusi  positif  pada  kriteria tertentu
7) Menghitung cabang Node kedua  adalah node cabang, node ini  hanya boleh  meiliki  satu  input  dan  sedikitnya  dua  output. Aturan  dalam  membuat  cabang  baru  atau  node dilakukan  jika  pada  cabang  sebelumnya  masih  bisa dilakukan perhitungan lebih lanjut. Cabang atau node baru  tersebut  dilakukan  perhitungan  sampai  tahap akhir menemukan keputusan, node terakhir ini disebut sebagai node daun yang hanya memiliki satu input dan tidak memiliki output apapun.
8) Pohon keputusan
Pohon  keputusan  merupakan  hasil  analisis pemecahan masalah pengambilan keputusan mengenai  kemungkinan  atau  probabilitas  yang  akan mempengaruhi  keputusan  tersebut.  Hasil  dari  pohon keputusan  diperoleh  dari  perhitungan  cabang  atau node  dan  setiap  simpul  daun  menandai  label  kelas. Proses  dalam  pohon  keputusan  yaitu  mengubah bentuk  data  (tabel)  menjadi  model  pohon  (tree) kemudian  mengubah  model  pohon  tersebut  menjadi aturan (rule).
9) Pengujian akurasi
Dalam  melakukan  pengujiaan  tingkat  akurasi menggunakan tabel ConfusionMatrix, ada pengukuran  kinerja  menggunakan  confusion  matrix, terdapat  4  (empat)  istilah  sebagai  representasi  hasil proses  klasifikasi.  Keempat  istilah  tersebut  adalah True Positive (TP), TrueNegative (TN), False Positive (FP)  dan  False  Negative  (FN).  Nilai  True  Negative (TN) merupakan jumlah data negatif yang terdeteksi dengan  benar,  sedangkan  False  Positive  (FP)
Vol. 2, No. 1, Mei 2021, pp. 11-16
merupakan data negatif namun terdeteksi sebagai data positif. Sementara itu, True Positive (TP) merupakan data  positif  yang  terdeteksi  benar.  False  Negative (FN)  merupakan  kebalikan  dari  True  Positive, sehingga  data  positif,  namun  terdeteksi  sebagai  data negatif.
Berdasarkan  nilai  True  Negative  (TN),  False Positive (FP), False Negative (FN),  dan True
Positive (TP) dapat diperoleh nilai akurasi, presisi dan recall. Nilai akurasi menggambarkan seberapa akurat sistem  dapat  mengklasifikasikan  data  secara  benar. Dengan kata lain, nilai akurasi merupakan perbandingan  antara  data  yang  terklasifikasi  benar dengan  keseluruhan  data.  Nilai  akurasi  dapat diperoleh  dengan  Persamaan  3.  Nilai  presisi menggambarkan  jumlah  data  kategori  positif  yang diklasifikasikan secara benar dibagi dengan total data yang  diklasifikasi  positif.  Presisi  dapat  diperoleh dengan Persamaan 4. Sementara itu,  recall menunjukkan berapa persen data kategori positif yang terklasifikasikan  dengan  benar  oleh  sistem.  Nilai recall diperoleh dengan Persamaan 5.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100% (3) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥 100% (4)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100% (5)
a. TP  adalah  True  Positive,  yaitu  jumlah  data  positif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
b. TN adalah True Negative, yaitu jumlah data negatif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
c. FN adalah False Negative, yaitu jumlah data negatif namun terklasifikasi salah oleh sistem.
d. FP  adalah  False  Positive,  yaitu  jumlah  data  positif namun terklasifikasi salah oleh sistem

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data kepesertaan  UKMP2DG  mahasiswa  program  profesi  dari berbagai IPDG mulai tahun 2014 sampai dengan 2021. Data mentah  yang  berhasil  dikumpulkan  sebanyak  19.895  data peserta Uji Teori. Hasil load data diperlihatkan pada Gambar 2. Data tersebut memiliki atribut-atribut sebagai berikut:
1. Asal IPDG
Asal  IPDG menunjukkan dari Universitas mana peserta ujian tersebut berasal. Terdapat 31 IPDG yang berbeda. Atribut asal IPDG ini berupa kode Perguruan Tinggi dan Program Studi sesuai kodefikasi yang ada pada Pangkalan Data Perguruan Tinggi.
2. Jenis kelamin
Jenis kelamin memiliki dua kategori, yaitu Laki- laki dan Perempuan.

## Gambar 2. Hasil load data

## 3. IPK
Atribut  IPK  berisi  data  IPK  terakhir  peserta selama  menempuh  studi  di  program  profesi  dokter gigi. Data IPK memiliki tipe data kontinyu mulai dari IPK 0 sampai dengan IPK tertinggi yaitu 4,00.
4. Retaker
Retaker menyatakan  apakah  pada  periode tersebut  peserta  mengikuti  ujian  untuk  pertama kalinya  ( first  taker, atau retaker ke-0)  atau  sudah mengulang selama beberapa kali.
5. Kelulusan
Atribut kelulusan menyatakan hasil dari Uji Teori yang ditempuh peserta pada periode tersebut, apakah lulus ( pass ) atau gagal ( failed ).
B. Pre-processing (Data Selection, Cleansing,

## Transformation)
Proses  selection  dilakukan  untuk  mengambil  komponen apa  saja  yang  akan  dipakai  dalam  penelitian  ini.  Data  yang diputuskan  untuk  dipakai  adalah  asal  IPDG,  IPK, retaker , jenis  kelamin,  dan  kelulusan.  Asal  IPDG  dipilih  sebagai penyeimbang  untuk  nilai  IPK  karena  tidak  semua  IPDG memiliki  standar  yang  sama  dalam  pemberian  nilai. Selanjutnya  dilakukan  cleansing  terhadap  data  untuk membuang data yang tidak valid dan tidak konsisten, seperti diperlihatkan  pada  Gambar  3.  Data-data  yang  dibersihkan antara lain:
- Data IPK bernilai 0 dan yang lebih besar dari 4,00
- Data-data yang memiliki nilai kosong
- Data  yang  memiliki  nilai  kelulusan  selain pass dan failed
Dari pembersihan data ini diperoleh dataset berisi 17.597 data.  Selanjutnya  data tersebut  dibagi  menjadi  set  data  train dan test dengan proporsi 3:1 sehingga didapatkan set data train sebanyak 13.467 data dan set data tes sebanyak 4.130 data.
Tahap  berikutnya  adalah  transformasi  data  untuk menyesuaikan atribut agar sesuai dengan proses data mining. Seperti terlihat pada Gambar 2 atribut yang menyatakan asal IPDG  yaitu  “kompetensi_kode_pt_ps”  sebenarnya  adalah nilai yang menunjukkan kategori sehingga perlu disesuaikan. Hasil transformasi dapat dilihat di Gambar 4, data asal IPDG dikodekan ulang menjadi data kategori.
Gambar 3. Distribusi nilai pada atribut "ipk"
Gambar 4. Hasil transformasi data

## C. Data Training (Penerapan C4.5)
Data training adalah proses pelatihan data yang digunakan untuk membuat  pemodelan  algoritma  C4.5  atau membentuk sebuah model classifier . Proses data training dilakukan pada sebanyak 13.467 data.

## D. Decision Tree
Pemodelan  menggunakan  algoritma  C4.5  menghasilkan decision  tree sebagaimana  diilustrasikan  pada  Gambar  5. Terlihat  sebagai  node akar adalah atribut retaker, kemudian node  cabang  berikutnya  berturut-turut  adalah  IPK,  asal IPDG, dan jenis kelamin.
Sedangkan feature importance dari masing-masing atribut yang  digunakan  adalah  seperti  ditunjukkan  oleh  Tabel  1. Atribut  atau  feature  yang  diketahui  memiliki  importance terbesar adalah “ipdg_asal”, diikuti oleh “ipk”, “retaker”, dan terakhir “jenis_kelamin”. Atribut “ipdg_asal” memiliki nilai importance  lebih  besar  dibandingkan  atribut  “ipk” diperkirakan  karena  setiap  IPDG  memiliki  kualitas pembelajaran  dan  input  mahasiswa  yang  berbeda.  IPDG tertentu terutama yang berstatus sebagai PTN sebagian besar mahasiswanya  didapatkan  dari  tes masuk  yang  sangat  ketat dan  persaingan  tinggi  sehingga  bisa  dipastikan  memiliki mahasiswa dengan kualitas akademik yang baik.
feature importance ipdg_asal 0,991301 ipk 0,377562 retaker -0,021998 jenis_kelamin -0,346865 Tabel 1. Feature Importance
Gambar 5. Decision Tree dari Proses Algoritma C4.5
Atribut berikutnya dengan nilai importance positif adalah “ipk”. Hal ini dikarenakan IPK merupakan parameter capaian pembelajaran  seorang  mahasiswa,  sehingga  pada  umumnya mahasiswa  dengan  IPK  tinggi  memiliki  kualitas  akademik yang  baik  juga.  Namun  nilai importance atribut  ini  tidak terlalu tinggi sebab ada kemungkinan IPK yang cukup tinggi didapatkan  setelah  mahasiswa  mengulang  beberapa  mata kuliah.  Disamping  itu,  standar  IPK  antara  satu  IPDG  dan IPDG lain dapat saja berbeda.

## E. Data Testing
Data  testing digunakan  untuk  menguji  performa  dan kebenaran  terhadap  korelasi  dalam  model  yang  didapatkan. Pengujian  dilakukan  terhadap  4.130  data  dan  menghasilkan Confusion Matrix seperti terlihat pada Tabel 2 sebagai berikut:
True Positive 3.062 False Positive 635 True Negative 299 False Negative 134 Tabel 2. Confusion Matrix Hasil Pengujian
Maka  dari Confusion  Matrix tersebut  dapat  dihitung  hasil akurasi, presisi, dan recall sebagai berikut:
Akurasi = (3.062 + 299) / 13.467 x 100% = 81,40%
Presisi = 3.062 / (3.062 + 635) x 100% = 82,84% Recall = 3.062 / (3.062 + 134) x 100% = 95,82%

## IV. K ESIMPULAN
Akurasi sebesar 81,40% dapat disimpulkan sebagai hasil akurasi  yang  cukup  baik  karena  berdasarkan  pengujian confusion matrix dapat dikatakan baik jika tingkat akurasinya lebih  dari  80%.  Model  yang  dihasilkan  dapat  digunakan dalam  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  calon  peserta UKMP2DG. Hasil prediksi dapat dijadikan acuan bagi IPDG untuk  memberikan  bimbingan  khusus  kepada  para  calon peserta yang diprediksi akan tidak lulus.
Sebagai  topik  penelitian  selanjutnya  adalah  mencoba mengklasifikasikan dataset yang digunakan dalam penelitian ini dengan menambahkan data nilai uji teori yang diperoleh setiap peserta. Dengan penambahan data tersebut model yang dihasilkan  diharapkan  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih akurat.  Selain  itu  perlu  juga  dilakukan data  training menggunakan algoritma  klasifikasi  yang lain dan kemudian

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol. 2, No. 1, Mei 2021, pp. 11-16
hasilnya  dibandingkan  dengan  hasil  yang  didapatkan menggunakan algoritma C4.5 pada penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] L.  Li,  S.  M.  Yao,  Z.  Ou,  and  Q.  J.  Chen,  “Forecast  of  Student Achievement  Variation  Trend  Based  on  C4.5  Decision  Tree,”  in
Proceedings  of  the  2015  International  Conference  on  Artificial Intelligence and Industrial Engineering , 2015, pp. 383–386.
[2] A.  Kusdaryono  and  D.  Nugroho,  “Penerapan  algoritma  C4.5  untuk memprediksi  masa  studi  kelulusan  S1  Akuntansi  pada  STIE Mummadiyah Jakarta,” TIicom , vol. 5, no. 3, pp. 201–211, 2017.
[3] H. K. David, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4 . 5 untuk  Memprediksi  Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” ULTIMATICS , vol. VI, no. 1, 2016.
[4] E.  Prasetyo,  Data  mining  -  Mengolah  Data  Menjadi  Informasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: ANDI OFFSET, 2014.
[5] S. Sathyadevan and R. R. Nair, “Comparative Analysis of Decision Tree  Algorithms:  ID3,  C4.5  and  Random  Forest,” Comput.  Intell.
Data Min. , vol. 1, pp. 549–562, 2014.
[6] R.  Burduk  and  M.  Wozniak,  “Different  Decision  Tree  Induction
Strategies For a Medical Decision Problem,” Cent. Eur. J. Med. , vol.
7, no. 1, pp. 193–193, 2012.
[7] S. S. Moon, S.-Y. Kang, and W. Jitpitaklert, “Decision Tree Models for Characterizing Smoking Patterns of Older Adults,” Expert  Syst.
Appl. , vol. 39, no. 1, pp. 445–451, 2012.
[8] D.  P.  I.  M.  Meena  and  D.  V.  Perumal,  “Performance  of  C4.5  and
Naïve  Bayes  Algorithm  to  Predict  Stomach  Cancer  -  An  analysis,” IJARCCE , vol. 5, no. 11, 2016, doi: 10.17148/ijarcce.2016.511103.
[9] M.  A.  Muslim,  A.  J.  Herowati,  E.  Sugiharti,  and  B.  Prasetiyo, “Application  of  the  pessimistic  pruning  to  increase  the  accuracy  of C4.5 algorithm in diagnosing chronic kidney disease,” in Journal of Physics: Conference Series , 2018, vol. 983, no. 1, doi: 10.1088/1742- 6596/983/1/012062.
[10]  R.  Jothikumar  and  R.  V.  Siva  Balan,  “C4.5 classification  algorithm with  back-track  pruning  for  accurate  prediction  of  heart  disease,”
Biomed. Res. , vol. 2016, no. Special Issue 2, 2016.
[11]  Y. Kustiyahningsih and E. Rahmanita, “Aplikasi Sistem Pendukung
Keputusan Menggunakan Algoritma C4.5. untuk Penjurusan SMA,” J. Simantec , vol. 5, no. 2, 2016.